关于kubernetes:源码剖析KEDA是如何工作的

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KEDA 在 2020 年 11 月 4 号 release 了 2.0 版本，蕴含了一些新的比拟有用的个性，比方 ScaledObject/ScaledJob 中反对多触发器、反对 HPA 原始的 CPU、Memory scaler 等。

具体的装置应用请参考上一篇文章应用 keda 实现基于事件的弹性伸缩，这篇文章次要深刻的看下 KEDA 外部机制以及是如何工作的。

咱们先提出几个问题，带着问题去看代码，不便咱们了解整个机制：

  • KEDA 是如何获取到多种事件的指标，以及如何判断扩缩容的？
  • KEDA 是如何做到将利用的正本数缩容 0，根据是什么？

代码构造

对一些次要目录阐明，其余一些 MD 文件次要是文字说明：

├── BRANDING.md
├── BUILD.md    // 如何在本地编译和运行
├── CHANGELOG.md
├── CONTRIBUTING.md   // 如何参加奉献次我的项目
├── CREATE-NEW-SCALER.md
├── Dockerfile
├── Dockerfile.adapter
├── GOVERNANCE.md
├── LICENSE
├── MAINTAINERS.md
├── Makefile    // 构建编译相干命令
├── PROJECT
├── README.md
├── RELEASE-PROCESS.MD
├── adapter  // keda-metrics-apiserver 组件入口
├── api // 自定义资源定义，例如 ScaledObject 的定义
├── bin 
├── config // 组件 yaml 资源，通过 kustomization 工具生成
├── controllers //kubebuilder 中 controller 代码管制 crd 资源
├── go.mod
├── go.sum
├── hack
├── images
├── main.go //keda-operator  controller 入口
├── pkg   // 蕴含组件外围代码实现
├── tests //e2e 测试
├── tools  
├── vendor
└── version

keda 中次要是两个组件 keda-operator 以及keda-metrics-apiserver。

  • keda-operator：负责创立 / 更新 HPA 以及通过 Loop 管制利用正本数
  • keda-metrics-apiserver：实现 external-metrics 接口，以对接给 HPA 的 external 类型的指标查问（比方各种 prometheus 指标，mysql 等）

keda-operator

我的项目中用到了 kubebuilder SDK，用来实现这个 Operator 的编写。

对于 k8s 中的自定义 controller 不理解的能够看看这边文章：如何在 Kubernetes 中创立一个自定义 Controller?。

keda controller 的次要流程，画了幅图：

组件启动入口在于 main.go 文件中：

通过 controller-runtime 组件启动两个自定义 controller：ScaledObjectReconciler,ScaledJobReconciler:

mgr, err := ctrl.NewManager(ctrl.GetConfigOrDie(), ctrl.Options{
        Scheme:                 scheme,
        MetricsBindAddress:     metricsAddr,
        HealthProbeBindAddress: ":8081",
        Port:                   9443,
        LeaderElection:         enableLeaderElection,
        LeaderElectionID:       "operator.keda.sh",
    })
...

// Add readiness probe 
err = mgr.AddReadyzCheck("ready-ping", healthz.Ping)
...
// Add liveness probe
err = mgr.AddHealthzCheck("health-ping", healthz.Ping)
....
// 注册 ScaledObject 解决的 controller
if err = (&controllers.ScaledObjectReconciler{Client: mgr.GetClient(),
    Log:    ctrl.Log.WithName("controllers").WithName("ScaledObject"),
    Scheme: mgr.GetScheme(),}).SetupWithManager(mgr); err != nil {setupLog.Error(err, "unable to create controller", "controller", "ScaledObject")
    os.Exit(1)
}
//// 注册 ScaledJob 解决的 controller
if err = (&controllers.ScaledJobReconciler{Client: mgr.GetClient(),
    Log:    ctrl.Log.WithName("controllers").WithName("ScaledJob"),
    Scheme: mgr.GetScheme(),}).SetupWithManager(mgr); err != nil {setupLog.Error(err, "unable to create controller", "controller", "ScaledJob")
    os.Exit(1)
}

if err := mgr.Start(ctrl.SetupSignalHandler()); err != nil {setupLog.Error(err, "problem running manager")
    os.Exit(1)
}

ScaledObjectReconciler 解决

咱们次要关注 Reconcile 办法，当 ScaledObject 发生变化时将会触发该办法：
办法外部次要性能实现：

...
// 解决删除 ScaledObject 的状况
if scaledObject.GetDeletionTimestamp() != nil {
      // 进入垃圾回收（比方进行 goroutine 中 Loop，复原原有正本数）return ctrl.Result{}, r.finalizeScaledObject(reqLogger, scaledObject)
}

// 给 ScaledObject 资源加上 Finalizer：finalizer.keda.sh
if err := r.ensureFinalizer(reqLogger, scaledObject); err != nil {return ctrl.Result{}, err
}
...


// 真正解决 ScaledObject 资源
msg, err := r.reconcileScaledObject(reqLogger, scaledObject)
// 设置 Status 字段阐明
conditions := scaledObject.Status.Conditions.DeepCopy()
if err != nil {reqLogger.Error(err, msg)
    conditions.SetReadyCondition(metav1.ConditionFalse, "ScaledObjectCheckFailed", msg)
    conditions.SetActiveCondition(metav1.ConditionUnknown, "UnkownState", "ScaledObject check failed")
} else {reqLogger.V(1).Info(msg)
    conditions.SetReadyCondition(metav1.ConditionTrue, "ScaledObjectReady", msg)
}
kedacontrollerutil.SetStatusConditions(r.Client, reqLogger, scaledObject, &conditions)
return ctrl.Result{}, err

r.reconcileScaledObject 办法：

这个办法中次要两个动作：

  • ensureHPAForScaledObjectExists创立 HPA 资源
  • 进入requestScaleLoop（一直的检测 scaler 是否 active，进行正本数的批改）

ensureHPAForScaledObjectExists

通过跟踪进入到 newHPAForScaledObject 办法:

scaledObjectMetricSpecs, err := r.getScaledObjectMetricSpecs(logger, scaledObject)
... 省略代码

hpa := &autoscalingv2beta2.HorizontalPodAutoscaler{
    Spec: autoscalingv2beta2.HorizontalPodAutoscalerSpec{MinReplicas: getHPAMinReplicas(scaledObject),
        MaxReplicas: getHPAMaxReplicas(scaledObject),
        Metrics:     scaledObjectMetricSpecs,
        Behavior:    behavior,
        ScaleTargetRef: autoscalingv2beta2.CrossVersionObjectReference{
            Name:       scaledObject.Spec.ScaleTargetRef.Name,
            Kind:       gvkr.Kind,
            APIVersion: gvkr.GroupVersion().String(),
        }},
    ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name:      getHPAName(scaledObject),
        Namespace: scaledObject.Namespace,
        Labels:    labels,
    },
    TypeMeta: metav1.TypeMeta{APIVersion: "v2beta2",},
}

能够看到创立 ScalerObject 其实最终也是创立了 HPA，其实还是通过 HPA 自身的个性来管制利用的弹性伸缩。

其中 getScaledObjectMetricSpecs 办法中就是获取到 triggers 中的 metrics 指标。

这里有辨别一下 External 的 metrics 和 resource metrics，因为 CPU/Memory scaler 是通过 resource metrics 来获取的。

requestScaleLoop

requestScaleLoop 办法中用来循环 check Scaler 中的 IsActive 状态并作出对应的解决，比方批改正本数，间接来看最终的解决吧：
这里有两种模型来触发RequestScale：

  • Pull 模型：即被动的调用 scaler 中的 IsActive 办法
  • Push 模型：由 Scaler 来触发，PushScaler多了一个 Run 办法，通过 channel 传入 active 状态。

IsActive是由 Scaler 实现的，比方对于 prometheus 来说，可能指标为 0 则为 false

这个具体的 scaler 实现后续再讲，咱们来看看 RequestScale 做了什么事：

// 以后正本数为 0，并是所有 scaler 属于 active 状态，则批改正本数为 MinReplicaCount 或 1
if currentScale.Spec.Replicas == 0 && isActive {e.scaleFromZero(ctx, logger, scaledObject, currentScale)
} else if !isActive &&
    currentScale.Spec.Replicas > 0 &&
    (scaledObject.Spec.MinReplicaCount == nil || *scaledObject.Spec.MinReplicaCount == 0) {
   // 所有 scaler 都解决 not active 状态，并且以后正本数大于 0，且 MinReplicaCount 设定为 0
   // 则缩容正本数为 0
    e.scaleToZero(ctx, logger, scaledObject, currentScale)
} else if !isActive &&
    scaledObject.Spec.MinReplicaCount != nil &&
    currentScale.Spec.Replicas < *scaledObject.Spec.MinReplicaCount {
  // 所有 scaler 都解决 not active 状态，并且以后正本数小于 MinReplicaCount，则批改为 MinReplicaCount
    currentScale.Spec.Replicas = *scaledObject.Spec.MinReplicaCount

    err := e.updateScaleOnScaleTarget(ctx, scaledObject, currentScale)
    ....
} else if isActive {
//  解决 active 状态，并且正本数大于 0，则更新 LastActiveTime
    e.updateLastActiveTime(ctx, logger, scaledObject)
} else {
// 不解决
    logger.V(1).Info("ScaleTarget no change")
}

ScaledJobReconciler 解决

ScaledJobReconciler相比 ScalerObject 少了创立 HPA 的步骤，其余的步骤次要是通过 checkScaledJobScalers，RequestJobScale 两个办法来判断 Job 创立：

  • checkScaledJobScalers 办法，用于计算 isActive，maxValue 的值
  • RequestJobScale 办法，用于负责创立 Job，外面还波及到三种扩容策略

这里间接看代码吧，不贴代码了。

如何进行 Loop

这里有个问题就是 startPushScalers 和startScaleLoop都是在 Goroutine 中解决的，所以当 ScaleObject/ScalerJob 被删除的时候，这里须要可能被删除，这里就用到了 context.Cancel 办法，在 Goroutine 启动的时候就将，context 保留在 scaleLoopContexts *sync.Map 中(如果曾经有了，就先 Cancel 一次)，在删除资源的时候，进行删除:

func (h *scaleHandler) DeleteScalableObject(scalableObject interface{}) error {withTriggers, err := asDuckWithTriggers(scalableObject)
    if err != nil {h.logger.Error(err, "error duck typing object into withTrigger")
        return err
    }

    key := generateKey(withTriggers)

    result, ok := h.scaleLoopContexts.Load(key)
    if ok {cancel, ok := result.(context.CancelFunc)
        if ok {cancel()
        }
        h.scaleLoopContexts.Delete(key)
    } else {h.logger.V(1).Info("ScaleObject was not found in controller cache", "key", key)
    }

    return nil
}

ps: 这里的妙啊，学到了

keda-metrics-apiserver

keda-metrics-apiserver 实现了 ExternalMetricsProvider 接口：

type ExternalMetricsProvider interface {GetExternalMetric(namespace string, metricSelector labels.Selector, info ExternalMetricInfo) (*external_metrics.ExternalMetricValueList, error)

   ListAllExternalMetrics() []ExternalMetricInfo
}
  • GetExternalMetric 用于返回 Scaler 的指标，调用 scaler.GetMetrics 办法
  • ListAllExternalMetrics 返回所有反对的 external metrics，例如 prometheus，mysql 等

当代码写好之后，再通过 apiservice 注册到 apiservier 上(当然还波及到鉴权，这里不啰嗦了)：

apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/name: v1beta1.external.metrics.k8s.io
    app.kubernetes.io/version: latest
    app.kubernetes.io/part-of: keda-operator
  name: v1beta1.external.metrics.k8s.io
spec:
  service:
    name: keda-metrics-apiserver
    namespace: keda
  group: external.metrics.k8s.io
  version: v1beta1
  insecureSkipTLSVerify: true
  groupPriorityMinimum: 100
  versionPriority: 100

实现一个 Scaler

其实有两种 Scaler，即下面将的一个 pull，一个 push 的模型，PushScaler 多了一个 Run 办法：

实现一个 Scaler，次要实现以下接口：

// Scaler interface
type Scaler interface {

    // 返回 external_metrics.ExternalMetricValue 对象，其实就是用于 keda-metrics-apiserver 中获取到 scaler 的指标
    GetMetrics(ctx context.Context, metricName string, metricSelector labels.Selector) ([]external_metrics.ExternalMetricValue, error)

    // 返回 v2beta2.MetricSpec 构造，次要用于 ScalerObject 形容创立 HPA 的类型和 Target 指标等
    GetMetricSpecForScaling() []v2beta2.MetricSpec
      // 返回该 Scaler 是否 Active，可能会影响 Loop 中间接批改正本数
    IsActive(ctx context.Context) (bool, error)

    // 调用完一次下面的办法就会调用一次 Close 
    Close() error}

// PushScaler interface
type PushScaler interface {
    Scaler

    // 通过 scaler 实现 Run 办法，往 active channel 中，写入值，而非下面的间接调用 IsActive 放回
    Run(ctx context.Context, active chan<- bool)
}

总结

回过头来咱们解答下在结尾留下的问题：

  • KEDA 是如何获取到多种事件的指标，以及如何判断扩缩容的？

    答：keda controler 中生成了 external 类型的 hpa，并且实现了 external metrics 的 api

  • KEDA 是如何做到将利用的正本数缩容 0，根据是什么？

    答：keda 外部有个 loop，一直的 check isActive 状态，会被动的批改利用正本

原文地址：https://silenceper.com/blog/2…

正文完
kubernetes
发表至： kubernetes
2020-11-12
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