作者:苏厚镇 青云科技数据库研究工程师
从事 RadonDB ClickHouse 相关工作,热衷于研究数据库内核。
通过《ClickHouse on K8s 部署篇》,对比了 RadonDB ClickHouse 集群在 Kubernetes 中部署的几种方案,表明使用 Operator 进行部署和管理是最方便快捷的。
那么到底什么才是 Operator,Operator 又是如何与 Kubernetes 进行协同工作的,Operator 的代码逻辑又是怎样的?本篇将基于 Operator 基本概念和源代码解析,深度解析 ClickHouse Operator 运行原理。
什么是 Operator?
在 Kubernetes 官方文档[[1]](https://kubernetes.io/docs/co...)中,对 Operator 的定义如下:
Operators are software extensions to Kubernetes that make use of custom resources to manage applications and their components. Operators follow Kubernetes principles, notably the control loop.
简单来说:Operator = 定制资源 + 控制器。
那么定制资源和控制器又是什么呢?
定制资源
在 Kubernetes 官方文档[[1]](https://kubernetes.io/docs/co...)中,对定制资源的定义如下:
Custom resources are extensions of the Kubernetes API.
It represents a customization of a particular Kubernetes installation.
Kubernetes 提供了一系列的资源,包括 Statefulset、Service、Configmap 等。但是这些资源并不能完全满足使用需求,例如在 K8s 中部署 ClickHouse 应用时,需定制一个 ClickHouse 应用资源。
Kubernetes 提供了两种方式向集群中添加定制资源:
- CRD:无需编程。K8s 从 1.7 版本增加了 CRD 来扩展 API,通过 CRD 可以向 API 中增加新资源类型,无需修改 K8s 源码或创建自定义的 API server,该功能大大提高了 Kubernetes 的扩展能力。
- API 聚合:需要编程。但支持对 API 行为进行更多的控制,例如数据如何存储以及在不同 API 版本间如何转换等。
ClickHouse Operator 在定制资源方面,选用了 CRD 方式添加定制资源。
但是使用 CRD 定制资源后,仅仅是让 Kubernetes 能够识别定制资源的身份。创建定制资源实例后,Kubernetes 只会将创建的实例存储到数据库中,并不会触发任何业务逻辑。在 ClickHouse 数据库保存定制资源实例是没有意义的,如果需要进行业务逻辑控制,就需要创建控制器。
控制器
Controller 的作用就是监听指定对象的新增、删除、修改等变化,并针对这些变化做出相应的响应,关于 Controller 的详细设计,可以参考 Harry (Lei) Zhang 老师在 twitter 上的分享,基本架构图如下:
从图中可看出,定制资源实例的变化会通过 Informer 存入 WorkQueue,之后 Controller 会消费 WorkQueue,并对其中的数据做出业务响应。
Operator 其实就是图中除了 API Server 和 etcd 的剩余部分。由于 Client、Informer 和 WorkQueue 是高度相似的,所以有很多项目可以自动化生成 Controller 之外的业务逻辑(如 Client、Informer、Lister),因此用户只需要专注于 Controller 中的业务逻辑即可。
ClickHouse Operator 代码解析
代码结构
.
├── cmd # metrics_exporter 和 operator 的入口函数
│ ├── metrics_exporter
│ └── operator
├── config # ClickHouse 和 ClickHouse Operator 的配置文件,会通过 ConfigMap 挂载到 pod
├── deploy # 各类组件的部署脚本和部署 yaml 文件
│ ├── dev # clickhouse operator 开发版本安装部署
│ ├── grafana # grafana 监控面板安装部署
│ ├── operator # clickhouse operator 安装部署
│ ├── operator-web-installer
│ ├── prometheus # prometheus 监控部署
│ └── zookeeper # zookeeper 安装部署
├── dev # 各类脚本,如镜像生成、应用构建、应用启动等
├── dockerfile # 镜像 dockerfile
├── docs # 文档
├── grafana-dashboard
├── hack
├── pkg # 代码逻辑
│ ├── announcer # 通知器
│ ├── apis # api, 定制资源类型
│ │ ├── clickhouse.radondb.com
│ │ └── metrics
│ ├── chop # clickhouse operator 类型
│ ├── client # 自动生成,作用参考上面的图
│ │ ├── clientset
│ │ ├── informers
│ │ └── listers
│ ├── controller # controller 逻辑,主要关心部分
│ ├── model # controller 调用 model
│ ├── util # util
│ └── version # version 信息
└── tests # 自动测试代码
代码逻辑
以下代码均为简化版,仅取核心逻辑部分。
Controller 中主要的工作逻辑存在于 Worker 中。
Run
Run 是 Worker 中整个工作逻辑入口。Run 是一个无休止的工作循环,期望在一个线程中运行。
func (w *worker) run() {
...
for {
// 消费 workqueue,该方法会阻塞,直到它可以返回一个项目
item, shutdown := w.queue.Get()
// 处理任务
if err := w.processItem(item); err != nil {
utilruntime.HandleError(err)
}
// 后置处理,从 workqueue 中删除项目
w.queue.Forget(item)
w.queue.Done(item)
}
...
}
processItem
processItem 处理 item,根据 item 的类型决定需要调用的处理逻辑。
func (w *worker) processItem(item interface{}) error {
...
switch item.(type) {
...
case *ReconcileChi:
reconcile, _ := item.(*ReconcileChi)
switch reconcile.cmd {
case reconcileAdd: // 处理定制资源的新增
return w.updateCHI(nil, reconcile.new)
case reconcileUpdate: // 处理定制资源的修改
return w.updateCHI(reconcile.old, reconcile.new)
case reconcileDelete: // 处理定制资源的删除
return w.deleteCHI(reconcile.old)
}
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unexpected reconcile - %#v", reconcile))
return nil
...
}
...
}
updateCHI
以最常用的 updateCHI 逻辑为例,看一下其处理逻辑。
// updateCHI 创建或者更新 CHI
func (w *worker) updateCHI(old, new *chop.ClickHouseInstallation) error {
...
// 判断是否需要执行处理
update := (old != nil) && (new != nil)
if update && (old.ObjectMeta.ResourceVersion == new.ObjectMeta.ResourceVersion) {
w.a.V(3).M(new).F().Info("ResourceVersion did not change: %s", new.ObjectMeta.ResourceVersion)
return nil
}
// 判断 new chi 是否正在被删除
if new.ObjectMeta.DeletionTimestamp.IsZero() {
w.ensureFinalizer(new) // 如果没有,则添加 finalizer 防止 CHI 被删除
} else {
return w.finalizeCHI(new) // 如果删除,则无法继续执行操作,返回
}
// 归一化,方便后面使用
old = w.normalize(old)
new = w.normalize(new)
actionPlan := NewActionPlan(old, new) // 对比 old 和 new,生成 action plan
// 进行一系列的标记,方便 reconcile 进行处理,如 add、update 等,代码省略
// 执行 reconcile(需要深入理解)
if err := w.reconcile(new); err != nil {
w.a.WithEvent(new, eventActionReconcile, eventReasonReconcileFailed).
WithStatusError(new).
M(new).A().
Error("FAILED update: %v", err)
return nil
}
// 后置处理
// 移除需要 delete 的项目
actionPlan.WalkRemoved(
func(cluster *chop.ChiCluster) {
_ = w.deleteCluster(cluster)
},
func(shard *chop.ChiShard) {
_ = w.deleteShard(shard)
},
func(host *chop.ChiHost) {
_ = w.deleteHost(host)
},
)
// 将新的 CHI 添加到监控中
if !new.IsStopped() {
w.c.updateWatch(new.Namespace, new.Name, chopmodel.CreatePodFQDNsOfCHI(new))
}
...
}
reconcile
updateCHI 中最重要的方法即 reconcile,该方法根据添加的标记做实际的处理。
func (w *worker) reconcile(chi *chop.ClickHouseInstallation) error {
w.a.V(2).M(chi).S().P()
defer w.a.V(2).M(chi).E().P()
w.creator = chopmodel.NewCreator(w.c.chop, chi) // cretea creator
return chi.WalkTillError(
// 前置处理
// 1. 处理 CHI svc,即 svc/clickhouse-{CHIName}
// 2. 处理 CHI configmap,即 configmap/chi-{CHIName}-common-{configd/usersd}
w.reconcileCHIAuxObjectsPreliminary,
// 处理集群
// 1. 处理 Cluster svc,即 svc/cluster-{CHIName}-{ClusterName},不过貌似没有?
w.reconcileCluster,
// 处理分片
// 1. 处理 Shard svc,即 svc/shard-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName},不过貌似没有?
w.reconcileShard,
// 处理副本
// 0. 将副本从集群中解除
// 1. 处理 Host Configmap,即 chi-{CHIName}-deploy-confd-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 2. 处理 Host StatefulSet,即 chi-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 3. 处理 Host PV,即 chi-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 4. 处理 Host svc,即 chi-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 5. 解除 Host 的 add 状态
// 6. 判断 Host 是否正常运行
// 7. 将副本添加到集群中,如果 Host 出错,则回滚
w.reconcileHost,
// 后置处理
// 1. 更新 CHI configmap,即 configmap/chi-{CHIName}-common-configd
w.reconcileCHIAuxObjectsFinal,
)
}
总结
至此,便揭开了 Operator 的神秘面纱。如果对 Operator 有更多兴趣,欢迎到 Github 代码库查看更多细节。
[1]. Kubernetes 官方文档 : https://kubernetes.io/docs/co...
[2]. RadonDB ClickHouse Kubernetes : https://github.com/radondb/ra...
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