K8S数据流核心底层逻辑剖析

无敌糖果2025-07-11 12:52

一、背景

之前也在学习使用K8S，但是仅仅停留在Pod控制器的部署使用、Service、Ingress、Pod等等层面，底层的数据流逻辑没去细究。 最近花了点时间去详细剖析了一下，和大家做个分享。

我查询过很多资料，B站、CSDN各种资料，我发现几乎没人能把底层的逻辑讲清楚，或者说K8S的整个数据流架构思想讲清楚。 真的这个思想不复杂，但是确实没人讲得很透

一方面可能入门门槛较高，大家觉得会用都已经很不错了，细究原理比较少。还有的就是，可能大家也不想讲，要么收费课程啥的，讲得含糊其辞，怕别人理解了似的😂。

所以我使用最通俗易懂的方式来讲解k8s数据流的核心底层逻辑,可以有利于我们深入学习k8s，也可以帮我们去理解如何做CRD二次开发，开发自定义的CRD、CRD控制器等等。

二、架构图

核心逻辑总结:

1、提交期望的部署资源对象清单数据，到kube-apiserver, kube-apiserver校验，存储清单数据到etcd数据库

2、资源对象controller程序，会持续订阅watch监听kube-apiserver关于该类型的资源对象event事件，例如新增、更新、删除等等。 得到对应类型event，执行对应逻辑，例如创建Pod、更新Pod、删除Pod等等。 会按照ETCD存储的清单目标，通过自己的逻辑无限逼近这个目标的达成，如果能够达成最好，达不成也会例如重试等机制，往目标状态贴近，直到最后目标状态一致

3、K8S无外乎就是， 官方定义了很多内置/通用性强的资源对象类型，并且这些资源对象类型都有对应的controller控制器的代码实现. 如果内置对象不满足你的需求，同时也支持你扩展，定义自定义CRD、CRD控制器完成自定义的资源对象逻辑

整体逻辑就是如此，万变不离其宗。 无外乎我们都在学习Deployment、Pod、Service等等的字段，功能等等。

三、CRD、CRD控制器

0、需求

1、需求是创建一个名称叫DoubleDeployment的CRD

2、DoubleDeployment存在2个字段: replicas副本数、image镜像URL地址

3、底层引用内置Deployment， 创建一个Deployment. 设置mainc存在一个容器，镜像地址是image， 并且副本数replicas = DoubleDeployment.replicas x 2 也就是说的Double的含义

4、也就是你一旦创建这个DoubleDeployment 资源对象，填写的replicas数量， 都会创建一个关联的Deployment， 并且这个Deployment的副本数 是 DoubleDeployment.replicas x2 翻倍

1、CRD

CRD类比，Java编程当中的class定义. K8S内置的Deployment、DaemonSet、Pod等等资源对象，本质就是一种class类型. 既然类比class， 那么只是定一个这个数据类型或者资源对象的元数据，数据结构。

例如存在哪些字段，这些字段哪些是必须的、哪些非必须的，字段类型，字段的规则等等。仅仅只是定义了资源对象的数据结构

下面就是一个简单的CRD清单: DoubleDeployment-CRD.yml

XML 复制代码 
apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: doubledeployments.samplecontroller.demo.io
spec:
  group: "samplecontroller.demo.io"
  versions:
    - name: v1
      served: true
      storage: true
      schema:
        openAPIV3Schema:
          type: object
          properties:
            spec:
              type: object
              properties:
                replicas:
                  type: integer
                  minimum: 0
                  maximum: 100
                image:
                  type: string
              required:
                - replicas
                - image
  scope: Namespaced
  names:
    plural: doubledeployments
    singular: doubledeployment
    kind: DoubleDeployment
    shortNames:
      - dd

2、CRD实例/CRD资源清单

光有class定义没啥作用，我们的目的是new生成这个对象实例，用于后续的使用。 CRD实例就是这么来的。 例如我们定义一个Deployment的yaml对象资源清单，本质就是类比new了这个Deployment类型的实例。

存在CRD的资源清单/CRD实例: DoubleDeployment.yml

XML 复制代码 
apiVersion: samplecontroller.demo.io/v1
kind: DoubleDeployment
metadata:
  name: test-dd
  namespace: default
spec:
  replicas: 2         #副本数2个, 但是DoubleDeployment CRD底层控制器会 x2 最终等于4个 pod
  image: nginx:alpine

3、CRD控制器

存在了CRD，也存在了CRD实例，还是不够的，这些会被提交到ETCD数据库进行存储. 还需要CRD控制器对这个CRD类型数据进行watch监听，执行实际操作，才能达到我们的目的。使用Go编写了一个简单的CRD controller程序:

main.go:

Go 复制代码 
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	appsv1 "k8s.io/api/apps/v1"
	corev1 "k8s.io/api/core/v1"
	metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/runtime"
	"k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/schema"
	"k8s.io/client-go/dynamic"
	"k8s.io/client-go/kubernetes"
	"k8s.io/client-go/rest"
	_ "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
	"k8s.io/klog/v2"

	ctrl "sigs.k8s.io/controller-runtime"
)

// DoubleDeployment CRD 结构体
type DoubleDeployment struct {
	metav1.TypeMeta   `json:",inline"`
	metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`

	Spec struct {
		Replicas int32  `json:"replicas"`
		Image    string `json:"image"`
	} `json:"spec"`
}

var (
	gvr = schema.GroupVersionResource{
		Group:    "samplecontroller.demo.io",
		Version:  "v1",
		Resource: "doubledeployments",
	}
)

func main() {
	klog.SetOutput(os.Stdout)
	klog.InitFlags(nil)
	ctx := context.Background()

	// 获取 kubeconfig（本地或集群内）
	config := ctrl.GetConfigOrDie()

	// 创建 dynamic client
	dynClient, err := dynamic.NewForConfig(config)
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	// 启动控制器主循环
	for {
		// 列出所有 DoubleDeployment 资源
		list, err := dynClient.Resource(gvr).Namespace("default").List(ctx, metav1.ListOptions{})
		if err != nil {
			klog.ErrorS(err, "Failed to list DoubleDeployment")
			continue
		}

		for _, item := range list.Items {
			var dd DoubleDeployment
			if err := runtime.DefaultUnstructuredConverter.FromUnstructured(item.Object, &dd); err != nil {
				klog.ErrorS(err, "Failed to convert unstructured", "name", item.GetName())
				continue
			}

			// 只处理未处理过的资源（比如没有标签标记）
			if item.GetLabels() == nil || item.GetLabels()["processed"] != "true" {
				if err := reconcileDeployment(ctx, config, &dd); err != nil {
					klog.ErrorS(err, "Failed to reconcile deployment", "name", dd.Name)
				} else {
					// 标记为已处理，避免重复创建
					item.SetLabels(map[string]string{"processed": "true"})
					_, uErr := dynClient.Resource(gvr).Namespace(dd.Namespace).Update(ctx, &item, metav1.UpdateOptions{})
					if uErr != nil {
						klog.ErrorS(uErr, "Failed to update CRD label", "name", dd.Name)
					}
				}
			}
		}

		select {
		case <-ctx.Done():
			return
		default:
			continue
		}
	}
}

// reconcileDeployment：根据 CR 创建 Deployment
func reconcileDeployment(ctx context.Context, config *rest.Config, dd *DoubleDeployment) error {
	clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
	if err != nil {
		return err
	}

	namespace := dd.Namespace
	if namespace == "" {
		namespace = "default"
	}

	deployName := dd.Name
	// 副本数 * 2 创建这个deployment
	replicas := int32(dd.Spec.Replicas * 2)
	image := dd.Spec.Image

	deployment := &appsv1.Deployment{
		ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
			Name:      deployName,
			Namespace: namespace,
		},
		Spec: appsv1.DeploymentSpec{
			Replicas: &replicas,
			Selector: &metav1.LabelSelector{
				MatchLabels: map[string]string{"app": deployName},
			},
			Template: corev1.PodTemplateSpec{
				ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
					Labels: map[string]string{"app": deployName},
				},
				Spec: corev1.PodSpec{
					Containers: []corev1.Container{
						{
							Name:  "mainc",
							Image: image,
						},
					},
				},
			},
		},
	}

	// 创建 Deployment
	_, err = clientset.AppsV1().Deployments(namespace).Create(ctx, deployment, metav1.CreateOptions{})
	if err != nil {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Error creating deployment: %v\n", err)
		return err
	}
	fmt.Printf("✅ Created deployment: %s with replicas: %d\n", deployName, replicas)
	return nil
}

案例go代码，各位看官自取: 通过网盘分享的文件：crd-demo.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/180C5MeTm-6ede_PFa9VdeQ?pwd=f42d 提取码: f42d

四、分享视频

这里大家通过观看我的视频讲解，可能更加细致:

B站最清晰讲解,k8s(kubernetes)数据流核心底层逻辑-通俗易懂

五、总结

通过本篇博文，你会恍然大悟，原来K8S的架构、数据流的底层原理也不过如此. 整体的玩法就是这么玩的， 不再云里雾里，不再觉得这玩意是庞然大物了。

无论是运维还是开发，我们可以把K8S做为白盒去看待，遇到问题，也能知道怎么定位、怎么排查、怎么去开发CRD。

希望能给大家一些思路上的一些启发~

相关推荐
OKUNP3 小时前
Docker高级管理--容器通信技术与数据持久化
docker·容器·php
用户6855449692736 小时前
第一周作业
docker
星辰云-10 小时前
【超详细】CentOS系统Docker安装与配置一键脚本（附镜像加速配置）
linux·docker·centos
果子⌂12 小时前
Docker-构建镜像并实现LNMP架构
mysql·nginx·docker·容器·架构·php
亲爱的非洲野猪14 小时前
关于k8s Kubernetes的10个面试题
云原生·容器·kubernetes
西京刀客14 小时前
k8s之configmap
云原生·容器·kubernetes
极限实验室16 小时前
一键启动：使用 start-local 脚本轻松管理 INFINI Console 与 Easysearch 本地环境
数据库·docker
❀͜͡傀儡师16 小时前
docker 安装数据集成平台 Apache SeaTunnel 服务
docker·容器
超级小忍17 小时前
Spring Boot 与 Docker 的完美结合：容器化你的应用
spring boot·后端·docker
热门推荐
01【无标题】02KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频03Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）04使用Ruby接入实时行情API教程05集群聊天服务器---MySQL数据库的建立06扣子（coze）实战|我用扣子搭建了一个自动分析小红薯笔记内容的AI应用|详细步骤拆解07深度神经网络训练过程与常见概念08Java学习第十五部分——MyBatis09DeepSeek各版本说明与优缺点分析10Java类变量（静态变量）