在k8s中通过kubelet拉起一个容器之后，用户可以指定探活的方式用于实现容器的健康性检查，目前支持TCP、Http和命令三种方式，今天介绍其整个探活模块的实现, 了解其周期性探测、计数器、延迟等设计的具体实现
1. 探活的整体设计
1.1 线程模型
探活的线程模型设计相对简单一些，其通过worker来进行底层探活任务的执行，并通过Manager来负责worker的管理， 同时缓存探活的结果
1.2 周期性探活
根据每个探活任务的周期，来生成定时器，则只需要监听定时器事件即可
1.3 探活机制的实现
探活机制的实现除了命令Http和Tcp都相对简单，Tcp只需要直接通过net.DialTimeout链接即可，而Http则是通过构建一个http.Transport构造Http请求执行Do操作即可
相对复杂的则是exec, 其首先要根据当前container的环境变量生成command,然后通过容器、命令、超时时间等构建一个Command最后才是调用runtimeService调用csi执行命令
2.探活接口实现
2.1 核心成员结构
type prober struct {
exec execprobe.Prober
// 我们可以看到针对readiness/liveness会分别启动一个http Transport来进行链接
readinessHTTP httpprobe.Prober
livenessHTTP httpprobe.Prober
startupHTTP httpprobe.Prober
tcp tcpprobe.Prober
runner kubecontainer.ContainerCommandRunner
// refManager主要是用于获取成员的引用对象
refManager *kubecontainer.RefManager
// recorder会负责探测结果事件的构建，并最终传递回 apiserver
recorder record.EventRecorder
}
2.2 探活主流程
探活的主流程主要是位于prober的probe方法中，其核心流程分为三段
2.2.1 获取探活的目标配置
func (pb *prober) probe(probeType probeType, pod *v1.Pod, status v1.PodStatus, container v1.Container, containerID kubecontainer.ContainerID) (results.Result, error) {
var probeSpec *v1.Probe
// 根据探活的类型来获取对应位置的探活配置
switch probeType {
case readiness:
probeSpec = container.ReadinessProbe
case liveness:
probeSpec = container.LivenessProbe
case startup:
probeSpec = container.StartupProbe
default:
return results.Failure, fmt.Errorf("unknown probe type: %q", probeType)
}
2.2.2 执行探活记录错误信息
如果返回的错误，或者不是成功或者警告的状态，则会获取对应的引用对象，然后通过 recorder进行事件的构造，发送结果返回apiserver
// 执行探活流程
result, output, err := pb.runProbeWithRetries(probeType, probeSpec, pod, status, container, containerID, maxProbeRetries)
if err != nil || (result != probe.Success && result != probe.Warning) {
// // 如果返回的错误，或者不是成功或者警告的状态
// 则会获取对应的引用对象，然后通过
ref, hasRef := pb.refManager.GetRef(containerID)
if !hasRef {
klog.Warningf("No ref for container %q (%s)", containerID.String(), ctrName)
}
if err != nil {
klog.V(1).Infof("%s probe for %q errored: %v", probeType, ctrName, err)
recorder进行事件的构造，发送结果返回apiserver
if hasRef {
pb.recorder.Eventf(ref, v1.EventTypeWarning, events.ContainerUnhealthy, "%s probe errored: %v", probeType, err)
}
} else { // result != probe.Success
klog.V(1).Infof("%s probe for %q failed (%v): %s", probeType, ctrName, result, output)
// recorder进行事件的构造，发送结果返回apiserver
if hasRef {
pb.recorder.Eventf(ref, v1.EventTypeWarning, events.ContainerUnhealthy, "%s probe failed: %s", probeType, output)
}
}
return results.Failure, err
}
2.2.3 探活重试实现
func (pb *prober) runProbeWithRetries(probeType probeType, p *v1.Probe, pod *v1.Pod, status v1.PodStatus, container v1.Container, containerID kubecontainer.ContainerID, retries int) (probe.Result, string, error) {
var err error
var result probe.Result
var output string
for i := 0; i < retries; i++ {
result, output, err = pb.runProbe(probeType, p, pod, status, container, containerID)
if err == nil {
return result, output, nil
}
}
return result, output, err
}
2.2.4 根据探活类型执行探活
func (pb *prober) runProbe(probeType probeType, p *v1.Probe, pod *v1.Pod, status v1.PodStatus, container v1.Container, containerID kubecontainer.ContainerID) (probe.Result, string, error) {
timeout := time.Duration(p.TimeoutSeconds) * time.Second
if p.Exec != nil {
klog.V(4).Infof("Exec-Probe Pod: %v, Container: %v, Command: %v", pod, container, p.Exec.Command)
command := kubecontainer.ExpandContainerCommandOnlyStatic(p.Exec.Command, container.Env)
return pb.exec.Probe(pb.newExecInContainer(container, containerID, command, timeout))
}
if p.HTTPGet != nil {
// 获取协议类型与 http参数信息
scheme := strings.ToLower(string(p.HTTPGet.Scheme))
host := p.HTTPGet.Host
if host == "" {
host = status.PodIP
}
port, err := extractPort(p.HTTPGet.Port, container)
if err != nil {
return probe.Unknown, "", err
}
path := p.HTTPGet.Path
klog.V(4).Infof("HTTP-Probe Host: %v://%v, Port: %v, Path: %v", scheme, host, port, path)
url := formatURL(scheme, host, port, path)
headers := buildHeader(p.HTTPGet.HTTPHeaders)
klog.V(4).Infof("HTTP-Probe Headers: %v", headers)
switch probeType {
case liveness:
return pb.livenessHTTP.Probe(url, headers, timeout)
case startup:
return pb.startupHTTP.Probe(url, headers, timeout)
default:
return pb.readinessHTTP.Probe(url, headers, timeout)
}
}
if p.TCPSocket != nil {
port, err := extractPort(p.TCPSocket.Port, container)
if err != nil {
return probe.Unknown, "", err
}
host := p.TCPSocket.Host
if host == "" {
host = status.PodIP
}
klog.V(4).Infof("TCP-Probe Host: %v, Port: %v, Timeout: %v", host, port, timeout)
return pb.tcp.Probe(host, port, timeout)
}
klog.Warningf("Failed to find probe builder for container: %v", container)
return probe.Unknown, "", fmt.Errorf("missing probe handler for %s:%s", format.Pod(pod), container.Name)
}
3. worker工作线程
Worker工作线程执行探测，要考虑几个问题： 1.容器刚启动的时候可能需要等待一段时间，比如应用程序可能要做一些初始化的工作，还没有准备好 2.如果发现容器探测失败后重新启动，则在启动之前重复的探测也是没有意义的 3.无论是成功或者失败，可能需要一些阈值来进行辅助，避免单次小概率失败，重启容器
3.1 核心成员
其中关键参数除了探测配置相关，则主要是onHold参数，该参数用于决定是否延缓对容器的探测，即当容器重启的时候，需要延缓探测，resultRun则是一个计数器，不论是连续成功或者连续失败，都通过该计数器累加，后续会判断是否超过给定阈值
type worker struct {
// 停止channel
stopCh chan struct{}
// 包含探针的pod
pod *v1.Pod
// 容器探针
container v1.Container
// 探针配置
spec *v1.Probe
// 探针类型
probeType probeType
// The probe value during the initial delay.
initialValue results.Result
// 存储探测结果
resultsManager results.Manager
probeManager *manager
// 此工作进程的最后一个已知容器ID。
containerID kubecontainer.ContainerID
// 最后一次探测结果
lastResult results.Result
// 探测连续返回相同结果的此时
resultRun int
// 探测失败会设置为true不会进行探测
onHold bool
// proberResultsMetricLabels holds the labels attached to this worker
// for the ProberResults metric by result.
proberResultsSuccessfulMetricLabels metrics.Labels
proberResultsFailedMetricLabels metrics.Labels
proberResultsUnknownMetricLabels metrics.Labels
}
3.2 探测实现核心流程
3.2.1 失败容器探测中断
如果当前容器的状态已经被终止了，则就不需要对其进行探测了，直接返回即可
// 获取当前worker对应pod的状态
status, ok := w.probeManager.statusManager.GetPodStatus(w.pod.UID)
if !ok {
// Either the pod has not been created yet, or it was already deleted.
klog.V(3).Infof("No status for pod: %v", format.Pod(w.pod))
return true
}
// 如果pod终止worker应该终止
if status.Phase == v1.PodFailed || status.Phase == v1.PodSucceeded {
klog.V(3).Infof("Pod %v %v, exiting probe worker",
format.Pod(w.pod), status.Phase)
return false
}
3.2.2 延缓探测恢复
延缓探测恢复主要是指的在发生探测失败的情况下，会进行重启操作，在此期间不会进行探测，恢复的逻辑则是通过判断对应容器的id是否改变，通过修改onHold实现
// 通过容器名字获取最新的容器信息
c, ok := podutil.GetContainerStatus(status.ContainerStatuses, w.container.Name)
if !ok || len(c.ContainerID) == 0 {
// Either the container has not been created yet, or it was deleted.
klog.V(3).Infof("Probe target container not found: %v - %v",
format.Pod(w.pod), w.container.Name)
return true // Wait for more information.
}
if w.containerID.String() != c.ContainerID {
// 如果容器改变，则表明重新启动了一个容器
if !w.containerID.IsEmpty() {
w.resultsManager.Remove(w.containerID)
}
w.containerID = kubecontainer.ParseContainerID(c.ContainerID)
w.resultsManager.Set(w.containerID, w.initialValue, w.pod)
// 获取到一个新的容器，则就需要重新开启探测
w.onHold = false
}
if w.onHold {
//如果当前设置延缓状态为true,则不进行探测
return true
}
3.2.3 初始化延迟探测
初始化延迟探测主要是指的容器的Running的运行时间小于配置的InitialDelaySeconds则直接返回
if int32(time.Since(c.State.Running.StartedAt.Time).Seconds()) < w.spec.InitialDelaySeconds {
return true
}
3.2.4 执行探测逻辑
result, err := w.probeManager.prober.probe(w.probeType, w.pod, status, w.container, w.containerID)
if err != nil {
// Prober error, throw away the result.
return true
}
switch result {
case results.Success:
ProberResults.With(w.proberResultsSuccessfulMetricLabels).Inc()
case results.Failure:
ProberResults.With(w.proberResultsFailedMetricLabels).Inc()
default:
ProberResults.With(w.proberResultsUnknownMetricLabels).Inc()
}
3.2.5 累加探测计数
在累加探测计数之后，会判断累加后的计数是否超过设定的阈值，如果未超过则不进行状态变更
if w.lastResult == result {
w.resultRun++
} else {
w.lastResult = result
w.resultRun = 1
}
if (result == results.Failure && w.resultRun < int(w.spec.FailureThreshold)) ||
(result == results.Success && w.resultRun < int(w.spec.SuccessThreshold)) {
// Success or failure is below threshold - leave the probe state unchanged.
// 成功或失败低于阈值-保持探测器状态不变。
return true
}
3.2.6 修改探测状态
如果探测状态发送改变，则需要先进行状态的保存，同时如果是探测失败，则需要修改onHOld状态为true即延缓探测，同时将计数器归0
// 这里会修改对应的状态信息
w.resultsManager.Set(w.containerID, result, w.pod)
if (w.probeType == liveness || w.probeType == startup) && result == results.Failure {
// 容器运行liveness/starup检测失败，他们需要重启, 停止探测，直到有新的containerID
// 这是为了减少命中#21751的机会，其中在容器停止时运行 docker exec可能会导致容器状态损坏
w.onHold = true
w.resultRun = 0
}
3.3 探测主循环流程
主流程就很简答了执行上面的探测流程
func (w *worker) run() {
// 根据探活周期来构建定时器
probeTickerPeriod := time.Duration(w.spec.PeriodSeconds) * time.Second
// If kubelet restarted the probes could be started in rapid succession.
// Let the worker wait for a random portion of tickerPeriod before probing.
time.Sleep(time.Duration(rand.Float64() * float64(probeTickerPeriod)))
probeTicker := time.NewTicker(probeTickerPeriod)
defer func() {
// Clean up.
probeTicker.Stop()
if !w.containerID.IsEmpty() {
w.resultsManager.Remove(w.containerID)
}
w.probeManager.removeWorker(w.pod.UID, w.container.Name, w.probeType)
ProberResults.Delete(w.proberResultsSuccessfulMetricLabels)
ProberResults.Delete(w.proberResultsFailedMetricLabels)
ProberResults.Delete(w.proberResultsUnknownMetricLabels)
}()
probeLoop:
for w.doProbe() {
// Wait for next probe tick.
select {
case <-w.stopCh:
break probeLoop
case <-probeTicker.C:
// continue
}
}
}
今天就先到这里面，明天再聊proberManager的实现，大家分享转发，就算对我的支持了，动动手就绪
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