client-go实战之十二：选主(leader-election)

程序员欣宸2023-09-08 13:59

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本篇概览

  • 本文是《client-go实战》系列的第十二篇，又有一个精彩的知识点在本章呈现：选主(leader-election)

  • 在解释什么是选主之前，咱们先来看一个场景（有真实适用场景的技术，学起来才有动力），如下图所示（稍后有详细说明）

  • 上图所描述的业务场景是个普通的controller应用：

  1. 右侧是人工操作，通过kubectl命令修改了service资源
  2. 左侧的业务应用订阅了service的变化，在收到service变更的事件后，对pod进行写操作（例如将收到事件的时间写入pod的label）
  • 以上的业务应用就是个很普通的controller，很简单，运行起来也没啥问题，但是，如果这个业务应用有多个实例呢？

多实例的问题

  • 所谓多个实例，就是同样的业务应用我们运行了多个进程（例如三个），为什么多个进程？同一个应用运行多个进程不是很正常么？横向扩容不就是多进程嘛
  • 多个进程运行的时候，如果service发生变化，那么每个进程都会去修改pod的label，这不是我们想要的（只要修改一次就行了）
  • 所以，如何解决这个问题呢？三个进程都是同一套代码，都会订阅service的变化，但是最终只修改一次pod
  • 经验丰富的您应该会想到分布式锁，三个进程去抢分布式锁，抢到的负责更新，没错，这是一个正确的解法
  • 但是，分布式锁需要引入相关组件吧，redis的setnx，或者mysql的乐观锁，这样就需要维护新的组件了
  • 其实这在kubernetes是个很典型的问题，毕竟pod多实例在kubernetes是常态了，所以当然也有官方的解法，页就是本文的主题：选主(leader-election)

选主(leader-election)

  • 说到这里您应该能理解选主的含义了：多个进程竞争某个key的leader，咱们可以把特定的代码放在竞争成功后再执行，由于同一时刻只有一个进程可以竞争成功，这就相当于在不引入额外组件的情况下，只用client-go就实现了分布式锁
  • 由于选主只是个特定的小知识点，本篇就没什么多余的理论要研究了，接下来直接开始实战，编码实现一个功能来说明选主的用法
  • 实战的业务需求如下
  1. 开发一个应用，该应用同时运行多个进程
  2. 当kubernetes的指定namespace下的service发生变化时，在pod的label中记录这个service的变化时间
  3. 每次serivce变化，pod的label只能修改一次（尽管此时有多个进程）
  • 让我们少些套路，多一点真诚，不说废话，直接开始动手实战吧

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  • 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在leader-tutorials文件夹下，如下图黄框所示：

提前了解选主的代码

  • 接下来会开发一个完整的controller应用，以此来说明选主功能
  • 如果您觉得完整应用的代码太多，懒得看，只想了解选主部分，那就在此提前将整个工程中选主相关的代码贴出来
  • 核心代码如下所示，先创建锁对象，就像分布式锁一样，总要有个key，然后执行leaderelection.RunOrDie方法参与选主，一旦有了结果，OnNewLeader方法会被回调，这时候通过自身id和leader的id比较就知道是不是自己了，另外，当OnStartedLeading被执行的时候，就意味着当前进程就是leader，并且可以立即开始执行只有leader才能做的事情了
go 复制代码 
// startLeaderElection 选主的核心逻辑代码
func startLeaderElection(ctx context.Context, clientset *kubernetes.Clientset, stop chan struct{}) {
	klog.Infof("[%s]创建选主所需的锁对象", processIndentify)
	// 创建锁对象
	lock := &resourcelock.LeaseLock{
		LeaseMeta: metav1.ObjectMeta{
			Name:      "leader-tutorials",
			Namespace: NAMESPACE,
		},
		Client: clientset.CoordinationV1(),
		LockConfig: resourcelock.ResourceLockConfig{
			Identity: processIndentify,
		},
	}
	klog.Infof("[%s]开始选主", processIndentify)
	// 启动选主操作
	leaderelection.RunOrDie(ctx, leaderelection.LeaderElectionConfig{
		Lock:            lock,
		ReleaseOnCancel: true,
		LeaseDuration:   10 * time.Second,
		RenewDeadline:   5 * time.Second,
		RetryPeriod:     2 * time.Second,
		Callbacks: leaderelection.LeaderCallbacks{
			OnStartedLeading: func(ctx context.Context) {
				klog.Infof("[%s]当前进程是leader，只有leader才能执行的业务逻辑立即开始", processIndentify)
				// 在这里写入选主成功的代码，
				// 就像抢分布式锁一样，当前进程选举成功的时候，这的代码就会被执行，
				// 所以，在这里填写抢锁成功的业务逻辑吧，本例中就是监听service变化，然后修改pod的label
				CreateAndStartController(ctx, clientset, &v1.Service{}, "services", NAMESPACE, stop)
			},
			OnStoppedLeading: func() {
				// 失去了leader时的逻辑
				klog.Infof("[%s]失去leader身份，不再是leader了", processIndentify)
				os.Exit(0)
			},
			OnNewLeader: func(identity string) {
				// 收到通知，知道最终的选举结果
				if identity == processIndentify {
					klog.Infof("[%s]选主结果出来了，当前进程就是leader", processIndentify)
					// I just got the lock
					return
				}
				klog.Infof("[%s]选主结果出来了，leader是 : [%s]", processIndentify, identity)
			},
		},
	})
}

实战：部署service和deployment

yml 复制代码 
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: client-go-tutorials
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx-app
    type: front-end
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-app
      type: front-end
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-app
        type: front-end
        # 这是第一个业务自定义label，指定了mysql的语言类型是c语言
        language: c
        # 这是第二个业务自定义label，指定了这个pod属于哪一类服务，nginx属于web类
        business-service-type: web
    spec:
      containers:
        - name: nginx-container
          image: nginx:latest
          resources:
            limits:
              cpu: "0.5"
              memory: 128Mi
            requests:
              cpu: "0.1"
              memory: 64Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: client-go-tutorials
  name: nginx-service
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: nginx-app
    type: front-end
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
      nodePort: 30011
  • 先执行以下命令创建namespace
shell 复制代码 
kubectl create namespace client-go-tutorials
  • 再执行以下命令即可完成资源的创建
shell 复制代码 
kubectl apply -f nginx-deployment-service.yaml
  • 来查看一下资源情况，如下图，service和pod都创建好了，准备工作完成，可以开始编码了

编码：准备工程

编码：梳理

  • 咱们按照开发顺序开始写代码，如果您看过欣宸的《client-go实战》系列，此刻对使用client-go开发简易版controller应该很熟悉了，这里再简单提一下开发的流程
  1. 将controller完整的写出来，功能是监听service，一旦有变化就更新pod的label
  2. 在主控逻辑中，根据选主结果决定是否启动步骤1中的controller
  • 下面开始写代码

编码：controller

  • 新建controller.go文件
  • 在controller.go中增加常量和数据结构的定义
go 复制代码 
package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"time"

	"k8s.io/klog/v2"

	metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/fields"
	objectruntime "k8s.io/apimachinery/pkg/runtime"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/types"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/util/runtime"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/util/wait"
	"k8s.io/client-go/kubernetes"
	"k8s.io/client-go/tools/cache"
	"k8s.io/client-go/util/workqueue"
)

const (
	LABLE_SERVICE_UPDATE_TIME = "service-update-time" // 这个label用来记录service的更新时间
)

// 自定义controller数据结构，嵌入了真实的控制器
type Controller struct {
	ctx       context.Context
	clientset *kubernetes.Clientset
	// 本地缓存，关注的对象都会同步到这里
	indexer cache.Indexer
	// 消息队列，用来触发对真实对象的处理事件
	queue workqueue.RateLimitingInterface
	// 实际运行运行的控制器
	informer cache.Controller
}
  • 然后是controller的套路代码，主要是从队列中不断获取数据并处理的逻辑
go 复制代码 
// processNextItem 不间断从队列中取得数据并处理
func (c *Controller) processNextItem() bool {
	// 注意，队列里面不是对象，而是key，这是个阻塞队列，会一直等待
	key, quit := c.queue.Get()
	if quit {
		return false
	}
	// Tell the queue that we are done with processing this key. This unblocks the key for other workers
	// This allows safe parallel processing because two pods with the same key are never processed in
	// parallel.
	defer c.queue.Done(key)

	// 注意，这里的syncToStdout应该是业务代码，处理对象变化的事件
	err := c.updatePodsLabel(key.(string))

	// 如果前面的业务逻辑遇到了错误，就在此处理
	c.handleErr(err, key)

	// 外面的调用逻辑是：返回true就继续调用processNextItem方法
	return true
}

// runWorker 这是个无限循环，不断地从队列取出数据处理
func (c *Controller) runWorker() {
	for c.processNextItem() {
	}
}

// handleErr 如果前面的业务逻辑执行出现错误，就在此集中处理错误，本例中主要是重试次数的控制
func (c *Controller) handleErr(err error, key interface{}) {
	if err == nil {
		// Forget about the #AddRateLimited history of the key on every successful synchronization.
		// This ensures that future processing of updates for this key is not delayed because of
		// an outdated error history.
		c.queue.Forget(key)
		return
	}

	// 如果重试次数未超过5次，就继续重试
	if c.queue.NumRequeues(key) < 5 {
		klog.Infof("Error syncing pod %v: %v", key, err)

		// Re-enqueue the key rate limited. Based on the rate limiter on the
		// queue and the re-enqueue history, the key will be processed later again.
		c.queue.AddRateLimited(key)
		return
	}

	// 代码走到这里，意味着有错误并且重试超过了5次，应该立即丢弃
	c.queue.Forget(key)
	// 这种连续五次重试还未成功的错误，交给全局处理逻辑
	runtime.HandleError(err)
	klog.Infof("Dropping pod %q out of the queue: %v", key, err)
}

// Run 开始常规的控制器模式（持续响应资源变化事件）
func (c *Controller) Run(threadiness int, stopCh chan struct{}) {
	defer runtime.HandleCrash()

	// Let the workers stop when we are done
	defer c.queue.ShutDown()
	klog.Info("Starting Pod controller")

	go c.informer.Run(stopCh)

	// Wait for all involved caches to be synced, before processing items from the queue is started
	// 刚开始启动，从api-server一次性全量同步所有数据
	if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, c.informer.HasSynced) {
		runtime.HandleError(fmt.Errorf("timed out waiting for caches to sync"))
		return
	}

	// 支持多个线程并行从队列中取得数据进行处理
	for i := 0; i < threadiness; i++ {
		go wait.Until(c.runWorker, time.Second, stopCh)
	}

	<-stopCh
	klog.Info("Stopping Pod controller")
}
  • 从上述代码可见，监听的资源发生变化时，调用的是updatePodsLabel方法，此方法的作用就是查找该namespace下的所有pod，依次用patch的方式更新pod的label
go 复制代码 
// updatePodsLabel 这是业务逻辑代码，一旦service发生变化，就修改pod的label，将service的变化事件记录进去
func (c *Controller) updatePodsLabel(key string) error {
	// 开始进入controller的业务逻辑
	klog.Infof("[%s]这里是controller的业务逻辑，key [%s]", processIndentify, key)
	// 从本地缓存中取出完整的对象
	_, exists, err := c.indexer.GetByKey(key)
	if err != nil {
		klog.Errorf("[%s]根据key[%s]从本地缓存获取对象失败 : %v", processIndentify, key, err)
		return err
	}

	if !exists {
		klog.Infof("[%s]对象不存在，key [%s]，这是个删除事件", processIndentify, key)
	} else {
		klog.Infof("[%s]对象存在，key [%s]，这是个新增或修改事件", processIndentify, key)
	}

	// 代码走到这里，表示监听的对象发生了变化，
	// 按照业务设定，需要修改pod的指定label,
	// 准备好操作pod的接口
	podInterface := c.clientset.CoreV1().Pods(NAMESPACE)

	// 远程取得最新的pod列表
	pods, err := podInterface.List(c.ctx, metav1.ListOptions{})

	if err != nil {
		klog.Errorf("[%s]远程获取pod列表失败 : %v", processIndentify, err)
		return err
	}

	// 将service的变化时间写入pod的指定label，这里先获取当前时间
	updateTime := time.Now().Format("20060102150405")
	// 准备patch对象
	patchData := map[string]interface{}{
		"metadata": map[string]interface{}{
			"labels": map[string]interface{}{
				LABLE_SERVICE_UPDATE_TIME: updateTime,
			},
		},
	}

	// 转为byte数组，稍后更新pod的时候，就用这个数组进行patch更新
	patchByte, _ := json.Marshal(patchData)

	// 遍历所有pod，逐个更新label
	for _, pod := range pods.Items {
		podName := pod.Name
		klog.Infof("[%s]正在更新pod [%s]", processIndentify, podName)

		_, err := podInterface.Patch(c.ctx, podName, types.MergePatchType, patchByte, metav1.PatchOptions{})

		// 失败就返回，会导致整体重试
		if err != nil {
			klog.Infof("[%s]更新pod [%s]失败, %v", processIndentify, podName, err)
			return err
		}

		klog.Infof("[%s]更新pod [%s]成功", processIndentify, podName)
	}

	return nil
}
  • 到这里，controller的代码已经写得七七八八了，还剩创建controller对象以及运行informer的代码，这里将它们集中封装在一个方法中，一旦这个方法被调用，就意味着controller会被创建，然后监听service变化再更新pod的label的逻辑就会被执行
go 复制代码 
// CreateAndStartController 为了便于外部使用，这里将controller的创建和启动封装在一起
func CreateAndStartController(ctx context.Context, clientset *kubernetes.Clientset, objType objectruntime.Object, resource string, namespace string, stopCh chan struct{}) {
	// ListWatcher用于获取数据并监听资源的事件
	podListWatcher := cache.NewListWatchFromClient(clientset.CoreV1().RESTClient(), resource, NAMESPACE, fields.Everything())

	// 限速队列，里面存的是有事件发生的对象的身份信息，而非对象本身
	queue := workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())

	// 创建本地缓存并对指定类型的资源开始监听
	// 注意，如果业务上有必要，其实可以将新增、修改、删除等事件放入不同队列，然后分别做针对性处理，
	// 但是，controller对应的模式，主要是让status与spec达成一致，也就是说增删改等事件，对应的都是查到实际情况，令其与期望情况保持一致，
	// 因此，多数情况下增删改用一个队列即可，里面放入变化的对象的身份，至于处理方式只有一种：查到实际情况，令其与期望情况保持一致
	indexer, informer := cache.NewIndexerInformer(podListWatcher, objType, 0, cache.ResourceEventHandlerFuncs{
		AddFunc: func(obj interface{}) {
			key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(obj)
			if err == nil {
				// 再次注意：这里放入队列的并非对象，而是对象的身份，作用是仅仅告知消费方，该对象有变化，
				// 至于有什么变化，需要消费方自行判断，然后再做针对性处理
				queue.Add(key)
			}
		},
		UpdateFunc: func(old interface{}, new interface{}) {
			key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(new)
			if err == nil {
				queue.Add(key)
			}
		},
		DeleteFunc: func(obj interface{}) {
			key, err := cache.DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc(obj)
			if err == nil {
				queue.Add(key)
			}
		},
	}, cache.Indexers{})

	controller := &Controller{
		ctx:       ctx,
		clientset: clientset,
		informer:  informer,
		indexer:   indexer,
		queue:     queue,
	}

	go controller.Run(1, stopCh)
}

编码：主控程序（选主逻辑也在里面）

  • 本文是讲选主(leader-election)的，前面做了这么多铺垫，主角该上场了，新建main.go文件
  • 定义常量，以及全局变量
go 复制代码 
package main

import (
	"context"
	"flag"
	"os"
	"path/filepath"
	"time"

	"github.com/google/uuid"
	v1 "k8s.io/api/core/v1"
	metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"

	"k8s.io/client-go/kubernetes"
	"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
	"k8s.io/client-go/tools/leaderelection"
	"k8s.io/client-go/tools/leaderelection/resourcelock"
	"k8s.io/client-go/util/homedir"
	"k8s.io/klog/v2"
)

const (
	NAMESPACE = "client-go-tutorials"
)

// 用于表明当前进程身份的全局变量，目前用的是uuid
var processIndentify string
  • 先把套路的代码写了，就是client-go初始化的那部分，以及main方法，里面是整个程序的启动和业务调用流程，可见选主有关的代码都放在名为startLeaderElection的方法中
go 复制代码 
// initOrDie client有关的初始化操作
func initOrDie() *kubernetes.Clientset {
	klog.Infof("[%s]开始初始化kubernetes客户端相关对象", processIndentify)
	var kubeconfig *string
	var master string

	// 试图取到当前账号的家目录
	if home := homedir.HomeDir(); home != "" {
		// 如果能取到，就把家目录下的.kube/config作为默认配置文件
		kubeconfig = flag.String("kubeconfig", filepath.Join(home, ".kube", "config"), "(optional) absolute path to the kubeconfig file")
		master = ""
	} else {
		// 如果取不到，就没有默认配置文件，必须通过kubeconfig参数来指定
		flag.StringVar(kubeconfig, "kubeconfig", "", "absolute path to the kubeconfig file")
		flag.StringVar(&master, "master", "", "master url")
		flag.Parse()
	}

	config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags(master, *kubeconfig)
	if err != nil {
		klog.Fatal(err)
	}

	clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
	if err != nil {
		klog.Fatal(err)
	}
	klog.Infof("[%s]kubernetes客户端相关对象创建成功", processIndentify)
	return clientset
}


func main() {
	// 一次性确定当前进程身份
	processIndentify = uuid.New().String()

	// 准备一个带cancel的context，这样在主程序退出的时候，可以将停止的信号传递给业务
	ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
	// 这个是用来停止controller的
	stop := make(chan struct{})

	// 主程序结束的时候，下面的操作可以将业务逻辑都停掉
	defer func() {
		close(stop)
		cancel()
	}()

	// 初始化clientSet配置，因为是启动阶段，所以必须初始化成功，否则进程退出
	clientset := initOrDie()

	// 在一个新的协程中执行选主逻辑，以及选主成功的后的逻辑
	go startLeaderElection(ctx, clientset, stop)

	// 这里可以继续做其他事情
	klog.Infof("选主的协程已经在运行，接下来可以执行其他业务 [%s]", processIndentify)

	select {}
}
  • 最后是选主的代码，如下所示，先创建锁对象，就像分布式锁一样，总要有个key，然后执行leaderelection.RunOrDie方法参与选主，一旦有了结果，OnNewLeader方法会被回调，这时候通过自身id和leader的id比较就知道是不是自己了，另外，当OnStartedLeading被执行的时候，就意味着当前进程就是leader，并且可以立即开始执行只有leader才能做的事情了
go 复制代码 
// startLeaderElection 选主的核心逻辑代码
func startLeaderElection(ctx context.Context, clientset *kubernetes.Clientset, stop chan struct{}) {
	klog.Infof("[%s]创建选主所需的锁对象", processIndentify)
	// 创建锁对象
	lock := &resourcelock.LeaseLock{
		LeaseMeta: metav1.ObjectMeta{
			Name:      "leader-tutorials",
			Namespace: NAMESPACE,
		},
		Client: clientset.CoordinationV1(),
		LockConfig: resourcelock.ResourceLockConfig{
			Identity: processIndentify,
		},
	}
	klog.Infof("[%s]开始选主", processIndentify)
	// 启动选主操作
	leaderelection.RunOrDie(ctx, leaderelection.LeaderElectionConfig{
		Lock:            lock,
		ReleaseOnCancel: true,
		LeaseDuration:   10 * time.Second,
		RenewDeadline:   5 * time.Second,
		RetryPeriod:     2 * time.Second,
		Callbacks: leaderelection.LeaderCallbacks{
			OnStartedLeading: func(ctx context.Context) {
				klog.Infof("[%s]当前进程是leader，只有leader才能执行的业务逻辑立即开始", processIndentify)
				// 在这里写入选主成功的代码，
				// 就像抢分布式锁一样，当前进程选举成功的时候，这的代码就会被执行，
				// 所以，在这里填写抢锁成功的业务逻辑吧，本例中就是监听service变化，然后修改pod的label
				CreateAndStartController(ctx, clientset, &v1.Service{}, "services", NAMESPACE, stop)
			},
			OnStoppedLeading: func() {
				// 失去了leader时的逻辑
				klog.Infof("[%s]失去leader身份，不再是leader了", processIndentify)
				os.Exit(0)
			},
			OnNewLeader: func(identity string) {
				// 收到通知，知道最终的选举结果
				if identity == processIndentify {
					klog.Infof("[%s]选主结果出来了，当前进程就是leader", processIndentify)
					// I just got the lock
					return
				}
				klog.Infof("[%s]选主结果出来了，leader是 : [%s]", processIndentify, identity)
			},
		},
	})
}
  • 上述代码中，请注意LeaderElectionConfig对象的几个重要字段，例如LeaseDuration、RenewDeadline、RetryPeriod这些，是和选主时候的续租、超时、重试相关，需要按照您的实际网络情况进行调整
  • 现在代码写完了，可以开始验证了

验证

  • 这里捋一下验证的步骤
  1. 构建项目，生产二进制文件
  2. 执行此二进制文件，启动三个进程
  3. 观察日志，应该有一个进程选举成功，另外两个只会在日志输出选主结果
  4. 修改service资源，再去观察日志，发现leader进程会输出日志，再检查pod的label，发现已经修改
  5. 用ctrl+C命令将leader进程退出，可见另外两个进程会有一个成为新的leader
  6. 再次修改service资源，新的leader会负责更新pod的label
  • 接下来开始操作
  1. 执行命令go build，对当前工程进行编译构建，得到二进制文件leader-tutorials
  2. 打开三个终端窗口，输入同样的命令./leader-tutorials，选主成功的进程日志如下，之前操作过的残留，所以没有一开始就选主成功，而是等了几秒后才成为leader，一旦成为leader，全量同步service会触发一次pod的更新操作
  • 再去看另外两个进程的日志，可见已经识别到leader的身份，于是就没有执行controller的逻辑
  • 现在去修改service，用命令kubectl edit service nginx-service -n client-go-tutorials编辑，我这里是给service增加了一个label，如下图所示
  • 此刻，leader进程会监听到service变化，下图黄色箭头以下的内容就是处理pod的日志
  • 去看另外两个进程的日志，不会有任何变化，因为controller都没有
  • 执行以下命令查看pod的修改情况(注意pod的名字要从您自己的环境复制)
shell 复制代码 
kubectl describe pod nginx-deployment-78f6b696d9-cr47w -n client-go-tutorials
  • 可以看到pod的label有变化，如下图黄色箭头所示，这和上面的leader日志的时间是一致的
  • 目前leader进程工作正常，再来试试leader进程退出后的情况，用ctrl+C终止leader进程
  • 再去看另外两个进程的日志，发现其中一个成功成为新的leader
  • 验证完成，都符合预期
  • 至此，client-go的选主功能实战就完成了，如果您在寻找kubernetes原生的分布式锁方案，希望本篇能给您一些参考

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