ArthurChiao's Blog

源码解析:K8s 创建 pod 时,背后发生了什么(四)(2021)

Published at 2021-06-01 | Last Update 2021-06-01

本文基于 2019 年的一篇文章 What happens when … Kubernetes edition! 梳理了 k8s 创建 pod(及其 deployment/replicaset)的整个过程, 整理了每个重要步骤的代码调用栈,以在实现层面加深对整个过程的理解

原文参考的 k8S 代码已经较老(v1.8/v1.14 以及当时的 master),且部分代码 链接已失效;本文代码基于 v1.21

由于内容已经不与原文一一对应(有增加和删减),因此标题未加 “[译]” 等字样。感谢原作者(们)的精彩文章。

篇幅太长,分成了几部分:

  1. 源码解析:K8s 创建 pod 时,背后发生了什么(一)(2021)
  2. 源码解析:K8s 创建 pod 时,背后发生了什么(二)(2021)
  3. 源码解析:K8s 创建 pod 时,背后发生了什么(三)(2021)
  4. 源码解析:K8s 创建 pod 时,背后发生了什么(四)(2021)
  5. 源码解析:K8s 创建 pod 时,背后发生了什么(五)(2021)


5 Control loops(控制循环)

至此,对象已经在 etcd 中了,所有的初始化步骤也已经完成了。 下一步是设置资源拓扑(resource topology)。例如,一个 Deployment 其实就是一组 ReplicaSet,而一个 ReplicaSet 就是一组 Pod。 K8s 是如何根据一个 HTTP 请求创建出这个层级关系的呢?靠的是 K8s 内置的控制器(controllers)。

K8s 中大量使用 “controllers”,

  • 一个 controller 就是一个异步脚本(an asynchronous script),
  • 不断检查资源的当前状态(current state)和期望状态(desired state)是否一致,
  • 如果不一致就尝试将其变成期望状态,这个过程称为 reconcile

每个 controller 负责的东西都比较少,所有 controller 并行运行, 由 kube-controller-manager 统一管理

5.1 Deployments controller

Deployments controller 启动

当一个 Deployment record 存储到 etcd 并(被 initializers)初始化之后, kube-apiserver 就会将其置为对外可见的。此后, Deployment controller 监听了 Deployment 资源的变动,因此此时就会检测到这个新创建的资源。

// pkg/controller/deployment/deployment_controller.go

// NewDeploymentController creates a new DeploymentController.
func NewDeploymentController(dInformer DeploymentInformer, rsInformer ReplicaSetInformer,
    podInformer PodInformer, client clientset.Interface) (*DeploymentController, error) {

    dc := &DeploymentController{
        client:        client,
        queue:         workqueue.NewNamedRateLimitingQueue(),
    }
    dc.rsControl = controller.RealRSControl{ // ReplicaSet controller
        KubeClient: client,
        Recorder:   dc.eventRecorder,
    }

    // 注册 Deployment 事件回调函数
    dInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
        AddFunc:    dc.addDeployment,    // 有 Deployment 创建时触发
        UpdateFunc: dc.updateDeployment,
        DeleteFunc: dc.deleteDeployment,
    })
    // 注册 ReplicaSet 事件回调函数
    rsInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
        AddFunc:    dc.addReplicaSet,
        UpdateFunc: dc.updateReplicaSet,
        DeleteFunc: dc.deleteReplicaSet,
    })
    // 注册 Pod 事件回调函数
    podInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
        DeleteFunc: dc.deletePod,
    })

    dc.syncHandler = dc.syncDeployment
    dc.enqueueDeployment = dc.enqueue

    return dc, nil
}

创建 Deployment:回调函数处理

在本文场景中,触发的是 controller 注册的 addDeployment() 回调函数 其所做的工作就是将 deployment 对象放到一个内部队列:

// pkg/controller/deployment/deployment_controller.go

func (dc *DeploymentController) addDeployment(obj interface{}) {
    d := obj.(*apps.Deployment)
    dc.enqueueDeployment(d)
}

主处理循环

worker 不断遍历这个 queue,从中 dequeue item 并进行处理:

// pkg/controller/deployment/deployment_controller.go

func (dc *DeploymentController) worker() {
    for dc.processNextWorkItem() {
    }
}

func (dc *DeploymentController) processNextWorkItem() bool {
    key, quit := dc.queue.Get()
    dc.syncHandler(key.(string)) // dc.syncHandler = dc.syncDeployment
}

// syncDeployment will sync the deployment with the given key.
func (dc *DeploymentController) syncDeployment(key string) error {
    namespace, name := cache.SplitMetaNamespaceKey(key)

    deployment := dc.dLister.Deployments(namespace).Get(name)
    d := deployment.DeepCopy()

    // 获取这个 Deployment 的所有 ReplicaSets, while reconciling ControllerRef through adoption/orphaning.
    rsList := dc.getReplicaSetsForDeployment(d)

    // 获取这个 Deployment 的所有 pods, grouped by their ReplicaSet
    podMap := dc.getPodMapForDeployment(d, rsList)

    if d.DeletionTimestamp != nil { // 这个 Deployment 已经被标记,等待被删除
        return dc.syncStatusOnly(d, rsList)
    }

    dc.checkPausedConditions(d)
    if d.Spec.Paused { // pause 状态
        return dc.sync(d, rsList)
    }

    if getRollbackTo(d) != nil {
        return dc.rollback(d, rsList)
    }

    scalingEvent := dc.isScalingEvent(d, rsList)
    if scalingEvent {
        return dc.sync(d, rsList)
    }

    switch d.Spec.Strategy.Type {
    case RecreateDeploymentStrategyType:             // re-create
        return dc.rolloutRecreate(d, rsList, podMap)
    case RollingUpdateDeploymentStrategyType:        // rolling-update
        return dc.rolloutRolling(d, rsList)
    }
    return fmt.Errorf("unexpected deployment strategy type: %s", d.Spec.Strategy.Type)
}

controller 会通过 label selector 从 kube-apiserver 查询 与这个 deployment 关联的 ReplicaSet 或 Pod records(然后发现没有)。

如果发现当前状态与预期状态不一致,就会触发同步过程((synchronization process))。 这个同步过程是无状态的,也就是说,它并不区分是新记录还是老记录,一视同仁。

执行扩容(scale up)

如上,发现 pod 不存在之后,它会开始扩容过程(scaling process):

// pkg/controller/deployment/sync.go

// scale up/down 或新创建(pause)时都会执行到这里
func (dc *DeploymentController) sync(d *apps.Deployment, rsList []*apps.ReplicaSet) error {

    newRS, oldRSs := dc.getAllReplicaSetsAndSyncRevision(d, rsList, false)
    dc.scale(d, newRS, oldRSs)

    // Clean up the deployment when it's paused and no rollback is in flight.
    if d.Spec.Paused && getRollbackTo(d) == nil {
        dc.cleanupDeployment(oldRSs, d)
    }

    allRSs := append(oldRSs, newRS)
    return dc.syncDeploymentStatus(allRSs, newRS, d)
}

大致步骤:

  1. Rolling out (例如 creating)一个 ReplicaSet resource
  2. 分配一个 label selector
  3. 初始版本好(revision number)置为 1

ReplicaSet 的 PodSpec,以及其他一些 metadata 是从 Deployment 的 manifest 拷过来的。

最后会更新 deployment 状态,然后重新进入 reconciliation 循环,直到 deployment 进入预期的状态。

小结

由于 Deployment controller 只负责 ReplicaSet 的创建,因此下一步 (ReplicaSet -> Pod)要由 reconciliation 过程中的另一个 controller —— ReplicaSet controller 来完成。

5.2 ReplicaSets controller

上一步周,Deployments controller 已经创建了 Deployment 的第一个 ReplicaSet,但此时还没有任何 Pod。 下面就轮到 ReplicaSet controller 出场了。 它的任务是监控 ReplicaSet 及其依赖资源(pods)的生命周期,实现方式也是注册事件回调函数。

ReplicaSets controller 启动

// pkg/controller/replicaset/replica_set.go

func NewReplicaSetController(rsInformer ReplicaSetInformer, podInformer PodInformer,
    kubeClient clientset.Interface, burstReplicas int) *ReplicaSetController {

    return NewBaseController(rsInformer, podInformer, kubeClient, burstReplicas,
        apps.SchemeGroupVersion.WithKind("ReplicaSet"),
        "replicaset_controller",
        "replicaset",
        controller.RealPodControl{
            KubeClient: kubeClient,
        },
    )
}

// 抽象出 NewBaseController() 是为了代码复用,例如 NewReplicationController() 也会调用这个函数。
func NewBaseController(rsInformer, podInformer, kubeClient clientset.Interface, burstReplicas int,
    gvk GroupVersionKind, metricOwnerName, queueName, podControl PodControlInterface) *ReplicaSetController {

    rsc := &ReplicaSetController{
        kubeClient:       kubeClient,
        podControl:       podControl,
        burstReplicas:    burstReplicas,
        expectations:     controller.NewUIDTrackingControllerExpectations(NewControllerExpectations()),
        queue:            workqueue.NewNamedRateLimitingQueue()
    }

    rsInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
        AddFunc:    rsc.addRS,
        UpdateFunc: rsc.updateRS,
        DeleteFunc: rsc.deleteRS,
    })
    rsc.rsLister = rsInformer.Lister()

    podInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
        AddFunc: rsc.addPod,
        UpdateFunc: rsc.updatePod,
        DeleteFunc: rsc.deletePod,
    })
    rsc.podLister = podInformer.Lister()

    rsc.syncHandler = rsc.syncReplicaSet
    return rsc
}

创建 ReplicaSet:回调函数处理

主处理循环

当一个 ReplicaSet 被(Deployment controller)创建之后,

// pkg/controller/replicaset/replica_set.go

// syncReplicaSet will sync the ReplicaSet with the given key if it has had its expectations fulfilled,
// meaning it did not expect to see any more of its pods created or deleted.
func (rsc *ReplicaSetController) syncReplicaSet(key string) error {

    namespace, name := cache.SplitMetaNamespaceKey(key)
    rs := rsc.rsLister.ReplicaSets(namespace).Get(name)

    selector := metav1.LabelSelectorAsSelector(rs.Spec.Selector)

    // 包括那些不匹配 rs selector,但有 stale controller ref 的 pod
    allPods := rsc.podLister.Pods(rs.Namespace).List(labels.Everything())
    filteredPods := controller.FilterActivePods(allPods) // Ignore inactive pods.
    filteredPods = rsc.claimPods(rs, selector, filteredPods)

    if rsNeedsSync && rs.DeletionTimestamp == nil { // 需要同步,并且没有被标记待删除
        rsc.manageReplicas(filteredPods, rs)        // *主处理逻辑*
    }

    newStatus := calculateStatus(rs, filteredPods, manageReplicasErr)
    updatedRS := updateReplicaSetStatus(AppsV1().ReplicaSets(rs.Namespace), rs, newStatus)
}

RS controller 检查 ReplicaSet 的状态, 发现当前状态和期望状态之间有偏差(skew),因此接下来调用 manageReplicas() 来 reconcile 这个状态,在这里做的事情就是增加这个 ReplicaSet 的 pod 数量。

// pkg/controller/replicaset/replica_set.go

func (rsc *ReplicaSetController) manageReplicas(filteredPods []*v1.Pod, rs *apps.ReplicaSet) error {
    diff := len(filteredPods) - int(*(rs.Spec.Replicas))
    rsKey := controller.KeyFunc(rs)

    if diff < 0 {
        diff *= -1
        if diff > rsc.burstReplicas {
            diff = rsc.burstReplicas
        }

        rsc.expectations.ExpectCreations(rsKey, diff)
        successfulCreations := slowStartBatch(diff, controller.SlowStartInitialBatchSize, func() {
            return rsc.podControl.CreatePodsWithControllerRef( // 扩容
                // 调用栈 CreatePodsWithControllerRef -> createPod() -> Client.CoreV1().Pods().Create()
                rs.Namespace, &rs.Spec.Template, rs, metav1.NewControllerRef(rs, rsc.GroupVersionKind))
        })

        // The skipped pods will be retried later. The next controller resync will retry the slow start process.
        if skippedPods := diff - successfulCreations; skippedPods > 0 {
            for i := 0; i < skippedPods; i++ {
                // Decrement the expected number of creates because the informer won't observe this pod
                rsc.expectations.CreationObserved(rsKey)
            }
        }
        return err
    } else if diff > 0 {
        if diff > rsc.burstReplicas {
            diff = rsc.burstReplicas
        }

        relatedPods := rsc.getIndirectlyRelatedPods(rs)
        podsToDelete := getPodsToDelete(filteredPods, relatedPods, diff)
        rsc.expectations.ExpectDeletions(rsKey, getPodKeys(podsToDelete))

        for _, pod := range podsToDelete {
            go func(targetPod *v1.Pod) {
                rsc.podControl.DeletePod(rs.Namespace, targetPod.Name, rs) // 缩容
            }(pod)
        }
    }

    return nil
}

增加 pod 数量的操作比较小心,每次最多不超过 burst count(这个配置是从 ReplicaSet 的父对象 Deployment 那里继承来的)。

另外,创建 Pods 的过程是 批处理的, “慢启动”操,开始时是 SlowStartInitialBatchSize,每执行成功一批,下次的 batch size 就翻倍。 这样设计是为了避免给 kube-apiserver 造成不必要的压力,例如,如果由于 quota 不足,这批 pod 大部分都会失败,那 这种方式只会有一小批请求到达 kube-apiserver,而如果一把全上的话,请求全部会打过去。 同样是失败,这种失败方式比较优雅。

Owner reference

K8s 通过 Owner Reference(子资源中的一个字段,指向的是其父资源的 ID) 维护对象层级(hierarchy)。这可以带来两方面好处:

  1. 实现了 cascading deletion,即父对象被 GC 时会确保 GC 子对象;
  2. 父对象之间不会出现竞争子对象的情况(例如,两个父对象认为某个子对象都是自己的)

另一个隐藏的好处是:Owner Reference 是有状态的:如果 controller 重启,重启期间不会影响 系统的其他部分,因为资源拓扑(resource topology)是独立于 controller 的。 这种隔离设计也体现在 controller 自己的设计中:controller 不应该操作 其他 controller 的资源(resources they don’t explicitly own)。

有时也可能会出现“孤儿”资源(”orphaned” resources)的情况,例如

  1. 父资源删除了,子资源还在;
  2. GC 策略导致子资源无法被删除。

这种情况发生时,controller 会确保孤儿资源会被某个新的父资源收养。 多个父资源都可以竞争成为孤儿资源的父资源,但只有一个会成功(其余的会收到一个 validation 错误)。

5.3 Informers

很多 controller(例如 RBAC authorizer 或 Deployment controller)需要将集群信息拉到本地。

例如 RBAC authorizer 中,authenticator 会将用户信息保存到请求上下文中。随后, RBAC authorizer 会用这个信息获取 etcd 中所有与这个用户相关的 role 和 role bindings。

那么,controller 是如何访问和修改这些资源的?在 K8s 中,这是通过 informer 机制实现的。

informer 是一种 controller 订阅存储(etcd)事件的机制,能方便地获取它们感兴趣的资源。

  • 这种方式除了提供一种很好的抽象之外,还负责处理缓存(caching,非常重要,因为可 以减少 kube-apiserver 连接数,降低 controller 测和 kube-apiserver 侧的序列化 成本)问题。
  • 此外,这种设计还使得 controller 的行为是 threadsafe 的,避免影响其他组件或服务。

关于 informer 和 controller 的联合工作机制,可参考 这篇博客

5.4 Scheduler(调度器)

以上 controllers 执行完各自的处理之后,etcd 中已经有了一个 Deployment、一个 ReplicaSet 和三个 Pods,可以通过 kube-apiserver 查询到。 但此时,这三个 pod 还卡在 Pending 状态,因为它们还没有被调度到任何节点另外一个 controller —— 调度器 —— 负责做这件事情。

scheduler 作为控制平面的一个独立服务运行,但工作方式与其他 controller 是一样的: 监听事件,然后尝试 reconcile 状态。

调用栈概览

Run // pkg/scheduler/scheduler.go 
  |-SchedulingQueue.Run()
  |
  |-scheduleOne()
     |-bind
     |  |-RunBindPlugins
     |     |-runBindPlugins
     |        |-Bind
     |-sched.Algorithm.Schedule(pod)
        |-findNodesThatFitPod
        |-prioritizeNodes
        |-selectHost

调度过程

// pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go

// 将 pod 调度到指定 node list 中的某台 node 上
func (g *genericScheduler) Schedule(ctx context.Context, fwk framework.Framework,
    state *framework.CycleState, pod *v1.Pod) (result ScheduleResult, err error) {

    feasibleNodes, diagnosis := g.findNodesThatFitPod(ctx, fwk, state, pod) // 过滤可用 nodes
    if len(feasibleNodes) == 0 {
        return result, &framework.FitError{}
    }

    if len(feasibleNodes) == 1 { // 可用 node 只有一个,就选它了
        return ScheduleResult{SuggestedHost:  feasibleNodes[0].Name}, nil
    }

    priorityList := g.prioritizeNodes(ctx, fwk, state, pod, feasibleNodes)
    host := g.selectHost(priorityList)

    return ScheduleResult{
        SuggestedHost:  host,
        EvaluatedNodes: len(feasibleNodes) + len(diagnosis.NodeToStatusMap),
        FeasibleNodes:  len(feasibleNodes),
    }, err
}

// Filters nodes that fit the pod based on the framework filter plugins and filter extenders.
func (g *genericScheduler) findNodesThatFitPod(ctx context.Context, fwk framework.Framework,
    state *framework.CycleState, pod *v1.Pod) ([]*v1.Node, framework.Diagnosis, error) {

    diagnosis := framework.Diagnosis{
        NodeToStatusMap:      make(framework.NodeToStatusMap),
        UnschedulablePlugins: sets.NewString(),
    }

    // Run "prefilter" plugins.
    s := fwk.RunPreFilterPlugins(ctx, state, pod)
    allNodes := g.nodeInfoSnapshot.NodeInfos().List()

    if len(pod.Status.NominatedNodeName) > 0 && featureGate.Enabled(features.PreferNominatedNode) {
        feasibleNodes := g.evaluateNominatedNode(ctx, pod, fwk, state, diagnosis)
        if len(feasibleNodes) != 0 {
            return feasibleNodes, diagnosis, nil
        }
    }

    feasibleNodes := g.findNodesThatPassFilters(ctx, fwk, state, pod, diagnosis, allNodes)
    feasibleNodes = g.findNodesThatPassExtenders(pod, feasibleNodes, diagnosis.NodeToStatusMap)
    return feasibleNodes, diagnosis, nil
}

它会过滤 过滤 PodSpect 中 NodeName 字段为空的 pods ,尝试为这样的 pods 挑选一个 node 调度上去。

调度算法

下面简单看下内置的默认调度算法。

注册默认 predicates

这些 predicates 其实都是函数,被调用到时,执行相应的 过滤。 例如,如果 PodSpec 里面显式要求了 CPU 或 RAM 资源,而一个 node 无法满足这些条件, 那就会将这个 node 从备选列表中删除。

// pkg/scheduler/algorithmprovider/registry.go

// NewRegistry returns an algorithm provider registry instance.
func NewRegistry() Registry {
    defaultConfig := getDefaultConfig()
    applyFeatureGates(defaultConfig)

    caConfig := getClusterAutoscalerConfig()
    applyFeatureGates(caConfig)

    return Registry{
        schedulerapi.SchedulerDefaultProviderName: defaultConfig,
        ClusterAutoscalerProvider:                 caConfig,
    }
}

func getDefaultConfig() *schedulerapi.Plugins {
    plugins := &schedulerapi.Plugins{
        PreFilter: schedulerapi.PluginSet{...},
        Filter: schedulerapi.PluginSet{
            Enabled: []schedulerapi.Plugin{
                {Name: nodename.Name},        // 指定 node name 调度
                {Name: tainttoleration.Name}, // 指定 toleration 调度
                {Name: nodeaffinity.Name},    // 指定 node affinity 调度
                ...
            },
        },
        PostFilter: schedulerapi.PluginSet{...},
        PreScore: schedulerapi.PluginSet{...},
        Score: schedulerapi.PluginSet{
            Enabled: []schedulerapi.Plugin{
                {Name: interpodaffinity.Name, Weight: 1},
                {Name: nodeaffinity.Name, Weight: 1},
                {Name: tainttoleration.Name, Weight: 1},
                ...
            },
        },
        Reserve: schedulerapi.PluginSet{...},
        PreBind: schedulerapi.PluginSet{...},
        Bind: schedulerapi.PluginSet{...},
    }

    return plugins
}

plugin 的实现见 pkg/scheduler/framework/plugins/,以 nodename filter 为例:

// pkg/scheduler/framework/plugins/nodename/node_name.go

// Filter invoked at the filter extension point.
func (pl *NodeName) Filter(ctx context.Context, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {
    if !Fits(pod, nodeInfo) {
        return framework.NewStatus(UnschedulableAndUnresolvable, ErrReason)
    }
    return nil
}

// 如果 pod 没有指定 NodeName,或者指定的 NodeName 等于该 node 的 name,返回 true;其他返回 false
func Fits(pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) bool {
    return len(pod.Spec.NodeName) == 0 || pod.Spec.NodeName == nodeInfo.Node().Name
}

对筛选出的 node 排序

选择了合适的 nodes 之后,接下来会执行一系列 priority function 对这些 nodes 进行排序。 例如,如果算法是希望将 pods 尽量分散到整个集群,那 priority 会选择资源尽量空闲的节点。

这些函数会给每个 node 打分,得分最高的 node 会被选中,调度到该节点。

// pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go

// 运行打分插件(score plugins)对 nodes 进行排序。
func (g *genericScheduler) prioritizeNodes(ctx context.Context, fwk framework.Framework,
    state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node,) (framework.NodeScoreList, error) {

    // 如果没有指定 priority 配置,所有 node 将都得 1 分。
    if len(g.extenders) == 0 && !fwk.HasScorePlugins() {
        result := make(framework.NodeScoreList, 0, len(nodes))
        for i := range nodes {
            result = append(result, framework.NodeScore{ Name:  nodes[i].Name, Score: 1 })
        }
        return result, nil
    }

    preScoreStatus := fwk.RunPreScorePlugins(ctx, state, pod, nodes)       // PreScoe 插件
    scoresMap, scoreStatus := fwk.RunScorePlugins(ctx, state, pod, nodes)  // Score 插件

    result := make(framework.NodeScoreList, 0, len(nodes))
    for i := range nodes {
        result = append(result, framework.NodeScore{Name: nodes[i].Name, Score: 0})
        for j := range scoresMap {
            result[i].Score += scoresMap[j][i].Score
        }
    }

    if len(g.extenders) != 0 && nodes != nil {
        combinedScores := make(map[string]int64, len(nodes))
        for i := range g.extenders {
            if !g.extenders[i].IsInterested(pod) {
                continue
            }
            go func(extIndex int) {
                prioritizedList, weight := g.extenders[extIndex].Prioritize(pod, nodes)
                for i := range *prioritizedList {
                    host, score := (*prioritizedList)[i].Host, (*prioritizedList)[i].Score
                    combinedScores[host] += score * weight
                }
            }(i)
        }

        for i := range result {
            result[i].Score += combinedScores[result[i].Name] * (MaxNodeScore / MaxExtenderPriority)
        }
    }

    return result, nil
}

创建 v1.Binding 对象

算法选出一个 node 之后,调度器会 创建一个 Binding 对象, Pod 的 ObjectReference 字段的值就是选中的 node 的名字

// pkg/scheduler/framework/runtime/framework.go

func (f *frameworkImpl) runBindPlugin(ctx context.Context, bp BindPlugin, state *CycleState,
    pod *v1.Pod, nodeName string) *framework.Status {

    if !state.ShouldRecordPluginMetrics() {
        return bp.Bind(ctx, state, pod, nodeName)
    }

    status := bp.Bind(ctx, state, pod, nodeName)
    return status
}
// pkg/scheduler/framework/plugins/defaultbinder/default_binder.go

// Bind binds pods to nodes using the k8s client.
func (b DefaultBinder) Bind(ctx, state *CycleState, p *v1.Pod, nodeName string) *framework.Status {
    binding := &v1.Binding{
        ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Namespace: p.Namespace, Name: p.Name, UID: p.UID},
        Target:     v1.ObjectReference{Kind: "Node", Name: nodeName}, // ObjectReference 字段为 nodeName
    }

    b.handle.ClientSet().CoreV1().Pods(binding.Namespace).Bind(ctx, binding, metav1.CreateOptions{})
}

如上,最后 ClientSet().CoreV1().Pods(binding.Namespace).Bind() 通过一个 POST 请求发给 apiserver

kube-apiserver 更新 pod 对象

kube-apiserver 收到这个 Binding object 请求后,registry 反序列化对象,更新 Pod 对象的下列字段:

  • 设置 NodeName
  • 添加 annotations
  • 设置 PodScheduled status 为 True
// pkg/registry/core/pod/storage/storage.go

func (r *BindingREST) setPodHostAndAnnotations(ctx context.Context, podID, oldMachine, machine string,
    annotations map[string]string, dryRun bool) (finalPod *api.Pod, err error) {

    podKey := r.store.KeyFunc(ctx, podID)
    r.store.Storage.GuaranteedUpdate(ctx, podKey, &api.Pod{}, false, nil,
        storage.SimpleUpdate(func(obj runtime.Object) (runtime.Object, error) {

        pod, ok := obj.(*api.Pod)
        pod.Spec.NodeName = machine
        if pod.Annotations == nil {
            pod.Annotations = make(map[string]string)
        }
        for k, v := range annotations {
            pod.Annotations[k] = v
        }
        podutil.UpdatePodCondition(&pod.Status, &api.PodCondition{
            Type:   api.PodScheduled,
            Status: api.ConditionTrue,
        })

        return pod, nil
    }), dryRun, nil)
}

自定义调度器

predicate 和 priority function 都是可扩展的,可以通过 --policy-config-file 指定。

K8s 还可以自定义调度器(自己实现调度逻辑)。 如果 PodSpec 中 schedulerName 字段不为空,K8s 就会 将这个 pod 的调度权交给指定的调度器。

5.5 小结

总结一下前面已经完成的步骤:

  1. HTTP 请求通过了认证、鉴权、admission control
  2. Deployment, ReplicaSet 和 Pod resources 已经持久化到 etcd
  3. 一系列 initializers 已经执行完毕,
  4. 每个 Pod 也已经调度到了合适的 node 上。

但是,到目前为止,我们看到的所有东西(状态),还只是存在于 etcd 中的元数据。 下一步就是将这些状态同步到计算节点上,然后计算节点上的 agent(kubelet)就开始干活了。