client-go实战之九：手写一个kubernetes的controller

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系列文章链接

1. client-go实战之一：准备工作
2. client-go实战之二:RESTClient
3. client-go实战之三：Clientset
4. client-go实战之四：dynamicClient
5. client-go实战之五：DiscoveryClient

本篇概览

• 本文是《client-go实战》系列的第九篇，前面咱们已经了解了client-go的基本功能，现在要来一次经典的综合实战了，接下来咱们会手写一个kubernetes的controller，其功能是：监听某种资源的变化，一旦资源发生变化（例如增加或者删除），apiserver就会有广播发出，controller使用client-go可以订阅这个广播，然后在收到广播后进行各种业务操作，
• 本次实战代码量略大，但如果随本文一步步先设计再开发，并不会觉得有太多，总的来说由以下内容构成

1. 代码整体架构一览
2. 对着架构细说流程
3. 全局重点的小结
4. 编码实战

代码整体架构一览

• 首先，再次明确本次实战的目标：开发出类似kubernetes的controller那样的功能，实时监听pod资源的变化，针对每个变化做出响应
• 今天的实战源自client-go的官方demo，其主要架构如下
• 可能您会觉得上图有些复杂，没关系，接下来咱们细说此图，为后面的编码打好理论基础

对着架构细说流程

• 首先将上述架构图中涉及的内容进行分类，共有三部分

1. 最左侧的Kubernetes API Server+etcd是第一部分，它们都是kubernetes的内部组件
2. 第二部分是整个informer，informer是client-go库的核心模块
3. 第三部分是WorkQueue和Conrol Loop，它们都是controller的业务逻辑代码

• 上面三部分合作，就能做到监听资源变化并做出响应
• 另外，informer内部很复杂也很精巧，后面会有专门的文章去细说，本篇只会提到与controller有关系的informer细节，其余的能不提就不提（不然内容太多，这篇文章写不完了）
• 分类完毕后，再来聊流程

1. controller会通过client-go的list&watch机制与API Server建立长连接（http2的stream），只要pod资源发生变化，API Server就会通过长连接推送到controller
2. API Server推的数据到达Reflector，它将数据写入Delta FIFO Queue
3. Delta FIFO Queue是个先入先出的队列，除了pod信息还保存了操作类型（增加、修改、删除），informer内部不断从这个队列获取数据，再执行AddFunc、UpdateFunc、DeleteFunc等方法
4. 完整的pod数据被存放在Local Store中，外部通过Indexer随时可以获取到
5. controller中准备一个或多个工作队列，在执行AddFunc、UpdateFunc、DeleteFunc等方法时，可以将定制化的数据放入工作队列中
6. controller中启动一个或多个协程，持续从工作队列中取数据，执行业务逻辑，执行过程中如果需要pod的详细数据，可以通过indexder获取

• 差不多了，我有种胸有成竹的感觉，迫不及待想写代码，但还是忍忍吧，先规划再动手

编码规划

• 所谓规划就是把步骤捋清楚，先写啥再写啥，如下图所示
• 捋顺了，开始写代码吧

编码之一：定义Controller数据结构(controller.go)

• 为了便于管理《client-go实战》系列的源码，本篇实战的源码依然存放在《client-go实战之七：准备一个工程管理后续实战的代码》中新增的golang工程中
• 先定义数据结构，新增controller.go文件，里面新增一个struct

type Controller struct {
	indexer  cache.Indexer
	queue    workqueue.RateLimitingInterface
	informer cache.Controller
}

• 从上述代码可见Controller结构体有三个成员，indexer是informer内负责存取完整资源信息的对象，queue是用于业务逻辑的工作队列

编码之二：编写业务逻辑代码(controller.go)

• 业务逻辑代码共有四部分

1. 把资源变化信息存入工作队列，这里可能按实际需求定制（例如有的数据不关注就丢弃了）
2. 从工作队列中取出数据
3. 取出数据后的处理逻辑，这边是纯粹的业务需求了，各人的实现都不一样
4. 异常处理

• 步骤1，存入工作队列的操作，留待初始化informer的时候再做，
• 步骤4，异常处理稍后也有单独段落细说
• 这里只聚焦步骤2和3：怎么取，取出后怎么用
• 先写步骤2的代码：从工作队列中取取数据，用名为processNextItem的方法来实现（对每一行代码进行中文注释着实不易，支持的话请点个赞）

func (c *Controller) processNextItem() bool {
	// 阻塞等待，直到队列中有数据可以被取出，
	// 另外有可能是多协程并发获取数据，此key会被放入processing中，表示正在被处理
	key, quit := c.queue.Get()
	// 如果最外层调用了队列的Shutdown，这里的quit就会返回true，
	// 调用processNextItem的地方发现processNextItem返回false，就不会再次调用processNextItem了
	if quit {
		return false
	}

	// 表示该key已经被处理完成(从processing中移除)
	defer c.queue.Done(key)

	// 调用业务方法，实现具体的业务需求
	err := c.syncToStdout(key.(string))
	// Handle the error if something went wrong during the execution of the business logic

	// 判断业务逻辑处理是否出现异常，如果出现就重新放入队列，以此实现重试，如果已经重试过5次，就放弃
	c.handleErr(err, key)

	// 调用processNextItem的地方发现processNextItem返回true，就会再次调用processNextItem
	return true
}

• 接下来写业务处理的代码，就是上面调用的syncToStdout方法，常规套路是检查spec和status的差距，然后让status和spec保持一致，（例如spec中指定副本数为2，而status中记录了真实的副本数是1，所以业务处理就是增加一个副本数），这里仅仅是为了展示业务处理代码在哪些，所以就简(fu)化(yan)一些了，只打印pod的名称

func (c *Controller) syncToStdout(key string) error {
	// 根据key从本地存储中获取完整的pod信息
	// 由于有长连接与apiserver保持同步，因此本地的pod信息与kubernetes集群内保持一致
	obj, exists, err := c.indexer.GetByKey(key)
	if err != nil {
		klog.Errorf("Fetching object with key %s from store failed with %v", key, err)
		return err
	}

	if !exists {
		fmt.Printf("Pod %s does not exist anymore\n", key)
	} else {
		// 这里就是真正的业务逻辑代码了，一般会比较spce和status的差异，然后做出处理使得status与spce保持一致，
		// 此处为了代码简单仅仅打印一行日志
		fmt.Printf("Sync/Add/Update for Pod %s\n", obj.(*v1.Pod).GetName())
	}
	return nil
}

编码之三：编写错误处理代码(controller.go)

• 回顾前面的processNextItem方法内容，在调用syncToStdout执行完业务逻辑后就立即调用handleErr方法了，此方法的作用是检查syncToStdout的返回值是否有错误，然后做针对性处理

func (c *Controller) handleErr(err error, key interface{}) {
	// 没有错误时的处理逻辑
	if err == nil {
		// 确认这个key已经被成功处理，在队列中彻底清理掉
		// 假设之前在处理该key的时候曾报错导致重新进入队列等待重试，那么也会因为这个Forget方法而不再被重试
		c.queue.Forget(key)
		return
	}

	// 代码走到这里表示前面执行业务逻辑的时候发生了错误，
	// 检查已经重试的次数，如果不操作5次就继续重试，这里可以根据实际需求定制
	if c.queue.NumRequeues(key) < 5 {
		klog.Infof("Error syncing pod %v: %v", key, err)
		c.queue.AddRateLimited(key)
		return
	}

	// 如果重试超过了5次就彻底放弃了，也像执行成功那样调用Forget做彻底清理（否则就没完没了了）
	c.queue.Forget(key)
	// 向外部报告错误，走通用的错误处理流程
	runtime.HandleError(err)
	klog.Infof("Dropping pod %q out of the queue: %v", key, err)
}

• 好了，和业务有关的代码已经完成，接下来就是搭建controller框架，把基本功能串起来

编码之四：编写Controller主流程(controller.go)

• 编写一个完整的Controller，最基本的是构造方法，Controller的构造方法也很简单，保存三个重要的成员变量即可

func NewController(queue workqueue.RateLimitingInterface, indexer cache.Indexer, informer cache.Controller) *Controller {
	return &Controller{
		informer: informer,
		indexer:  indexer,
		queue:    queue,
	}
}

• 先定义个名为runWorker的简单方法，里面是个无限循环，只要消费消息的processNextItem方法返回true，就无限循环下去

func (c *Controller) runWorker() {
	for c.processNextItem() {
	}
}

• 然后是Controller主流程代码，简介清晰，启动informer，开始接受apiserver推送，写入工作队列，然后开启无限循环从工作队列取数据并处理

func (c *Controller) Run(workers int, stopCh chan struct{}) {
	defer runtime.HandleCrash()

	// 只要工作队列的ShutDown方法被调用，processNextItem方法就会返回false，runWorker的无限循环就会结束
	defer c.queue.ShutDown()
	klog.Info("Starting Pod controller")

	// informer的Run方法执行后，就开始接受apiserver推送的资源变更事件，并更新本地存储
	go c.informer.Run(stopCh)

	// 等待本地存储和apiserver完成同步
	if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, c.informer.HasSynced) {
		runtime.HandleError(fmt.Errorf("Timed out waiting for caches to sync"))
		return
	}

	// 启动worker，并发从工作队列取数据，然后执行业务逻辑
	for i := 0; i < workers; i++ {
		go wait.Until(c.runWorker, time.Second, stopCh)
	}

	<-stopCh
	klog.Info("Stopping Pod controller")
}

• 现在一个完整的Controller已经完成了，接下来编写调用Controller的代码，将其所需的三个对象传入，再调用它的Run方法

编码之五：编写调用Controller的代码(controller_demo.go)

• 为了能让整个工程的main方法调用Controller，这里新增controller_demo.go方法，里面新增名为ControllerDemo的数据结构，创建Controller对象以及为其准备成员变量的操作都在ControllerDemo.DoAction方法中

package action

import (
	v1 "k8s.io/api/core/v1"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/fields"
	"k8s.io/client-go/kubernetes"
	"k8s.io/client-go/tools/cache"
	"k8s.io/client-go/util/workqueue"
)

type ControllerDemo struct{}

func (controllerDemo ControllerDemo) DoAction(clientset *kubernetes.Clientset) error {

	// 创建ListWatch对象，指定要监控的资源类型是pod，namespace是default
	podListWatcher := cache.NewListWatchFromClient(clientset.CoreV1().RESTClient(), "pods", v1.NamespaceDefault, fields.Everything())

	// 创建工作队列
	queue := workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())

	// 创建informer，并将返回的存储对象保存在变量indexer中
	indexer, informer := cache.NewIndexerInformer(podListWatcher, &v1.Pod{}, 0, cache.ResourceEventHandlerFuncs{
		// 响应新增资源事件的方法，可以按照业务需求来定制，
		// 这里的做法比较常见：写入工作队列
		AddFunc: func(obj interface{}) {
			key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(obj)
			if err == nil {
				queue.Add(key)
			}
		},
		// 响应修改资源事件的方法，可以按照业务需求来定制，
		// 这里的做法比较常见：写入工作队列
		UpdateFunc: func(old interface{}, new interface{}) {
			key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(new)
			if err == nil {
				queue.Add(key)
			}
		},
		// 响应修改资源事件的方法，可以按照业务需求来定制，
		// 这里的做法比较常见：写入工作队列，注意删除的时候生成key的方法和新增修改不一样
		DeleteFunc: func(obj interface{}) {
			// IndexerInformer uses a delta queue, therefore for deletes we have to use this
			// key function.
			key, err := cache.DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc(obj)
			if err == nil {
				queue.Add(key)
			}
		},
	}, cache.Indexers{})

	// 创建Controller对象，将所需的三个变量对象传入
	controller := NewController(queue, indexer, informer)

	// Now let's start the controller
	stop := make(chan struct{})
	defer close(stop)
	// 在协程中启动controller
	go controller.Run(1, stop)

	// Wait forever
	select {}
	return nil
}

编码之六：main方法中支持(main.go)

• 然后是整个工程的main方法，里面增加一段代码，支持新增的ControllerDemo，如下图黄框所示
• 最后，如果您使用的是vscode，记得修改launch.json，如下图黄色箭头，这样main方法运行的时候就会执行Controller的代码了

运行和验证

• 现在工程目录执行以下命令，获取必要的包

go get k8s.io/apimachinery/pkg/util/diff@v0.25.4

• 确保kubernetes环境正常，.kube/config配置也能正常使用，然后运行main.go
• 使用kubectl edit xxx修改kubernetes环境中的pod，例如我这里改的是下图黄色箭头的值
• 修改完毕保存退出后，运行mian.go的控制台立即有内容输出，如下图黄色箭头，是咱们前面的syncToStdout方法的输入，符合预期
• 至此，整个Controller已经开发完成了，相信您已经熟悉了informer和kubernetes的controller的基本套路，加上前面的文章打下的基础，再去做kubernetes二次开发，或者operator开发等都能轻松驾驭了

本篇涉及知识点串讲

• 前几篇的风格，都是抓住一个问题深入研究和实践，但是到了本篇似乎多个知识点同时涌出，并且还要紧密配合完成业务目标，可能年轻的您一下子略有不适应，我这里再次将本次开发中的重点进行总结，经历过一番实战，再来看这些总结，相信您很容易就融会贯通了
• 先给出数据流视图，结合前面的实战，您应该能一眼看懂
• 接下来开始梳理重点

1. 创建一个名为podListWatcher的ListWatch对象，用于对指定资源类型建立监听（本例中监听的资源是pod）
2. 创建一个名为queue的工作队列，就是个先进先出的内存对象，没啥特别之处
3. 通过podListWatcher创建一个informer，这个informer的功能对podListWatcher监听的事件作相应
4. 在创建informer的时候还会返回一个名为indexer的本地缓存，这里面保存了所有pod信息（由于pod的变动全部都会被informer收到，因此indexer中保存了最新的pod信息）
5. 在新协程中启动informer，这里面对应两件事情：第一，创建Reflector对象，这个Reflector对象会把podListWatcher监听到的数据放入一个DeltaFIFO队列（注意不是步骤2中的工作队列），第二是循环地取出fifo队列中的数据，再调用AddFunc、UpdateFunc、DeleteFunc等方法
6. 步骤5中提到的AddFunc、UpdateFunc、DeleteFunc可以在创建informer的时候，由业务开发者自定义，一般会再次将key放入工作队列中
7. 在新协程消费工作队列queue的数据，这里可以根据业务需求写入也任务逻辑代码

• 基于以上详细描述，再来个精简版，介绍重点对象，如果您对详细描述不感兴趣，可以只看精简版，掌握其中关键即可

1. podListWatcher：用于监听指定类型资源的变化
2. queue：工作队列，从里面取出的key，其资源都有事件发生
3. informer：接受监听到的事件，再调用指定的回调方法
4. Reflector：informer内部三大对象之一，用于接受事件再写入一个内部fifo队列
5. DeltaFIFO：informer内部三大对象之二，先入先出队列，还保存了操作类型
6. indexer：informer内部三大对象之三，这里面保存的是指定资源的完整数据，和apiserver侧保持同步
7. 接受消息的协程：informer在这个协程中启动，也在这个协程中将数据写入工作队列
8. 处理工作队列的协程：负责从工作队列中取出数据处理
9. 工作队列queue和informer内部的fifo是不同的队列，是两回事，为了满足业务需求，我们可以在一个controller中创建多个工作队列，也可以不要工作队列（在informer的三个回调方法中完成业务逻辑）

以下是官方参考信息

• github.com/kubernetes/...

源码下载

• 上述完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(github.com/zq2599/blog...%25EF%25BC%259A "https://github.com/zq2599/blog_demos)%EF%BC%9A")

名称	链接	备注
项目主页	github.com/zq2599/blog...	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	github.com/zq2599/blog...	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在tutorials/client-go-tutorials文件夹下，如下图红框所示：
• 写到这里，client-go基本功的学习已经完成了，接下来咱们还要继续深入研究，让这个优秀的库在手中发挥更大的威力，欣宸原创，敬请期待

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