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作者：苏厚镇 青云科技数据库钻研工程师
从事 RadonDB ClickHouse 相干工作，热衷于钻研数据库内核。
通过《ClickHouse on K8s 部署篇》，比照了 RadonDB ClickHouse 集群在 Kubernetes 中部署的几种计划，表明应用 Operator 进行部署和治理是最方便快捷的。
那么到底什么才是 Operator，Operator 又是如何与 Kubernetes 进行协同工作的，Operator 的代码逻辑又是怎么的？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 官网文档 [[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.
简略来说：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 官网文档 [[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，包含 Statefulset、Service、Configmap 等。然而这些资源并不能齐全满足应用需要，例如在 K8s 中部署 ClickHouse 利用时，需定制一个 ClickHouse 利用资源。
Kubernetes 提供了两种形式向集群中增加定制资源：
- CRD：无需编程。K8s 从 1.7 版本减少了 CRD 来扩大 API，通过 CRD 能够向 API 中减少新资源类型，无需批改 K8s 源码或创立自定义的 API server，该性能大大提高了 Kubernetes 的扩大能力。
- API 聚合：须要编程。但反对对 API 行为进行更多的管制，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 形式增加定制资源。
然而应用 CRD 定制资源后，仅仅是让 Kubernetes 可能辨认定制资源的身份。创立定制资源实例后，Kubernetes 只会将创立的实例存储到数据库中，并不会触发任何业务逻辑。在 ClickHouse 数据库保留定制资源实例是没有意义的，如果须要进行业务逻辑管制，就须要创立 控制器。
控制器
Controller 的作用就是监听指定对象的新增、删除、批改等变动，并针对这些变动做出相应的响应，对于 Controller 的具体设计，能够参考 Harry (Lei) Zhang 老师在 twitter 上的分享，根本架构图如下：
从图中可看出，定制资源实例的变动会通过 Informer 存入 WorkQueue，之后 Controller 会生产 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 的残余局部。因为 Client、Informer 和 WorkQueue 是高度类似的，所以有很多我的项目能够自动化生成 Controller 之外的业务逻辑（如 Client、Informer、Lister），因而用户只须要专一于 Controller 中的业务逻辑即可。
ClickHouse Operator 代码解析
代码构造
.
├── 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 开发版本装置部署
│ ├── grafana # grafana 监控面板装置部署
│ ├── operator # clickhouse operator 装置部署
│ ├── operator-web-installer
│ ├── prometheus # prometheus 监控部署
│ └── zookeeper # zookeeper 装置部署
├── dev # 各类脚本，如镜像生成、利用构建、利用启动等
├── dockerfile # 镜像 dockerfile
├── docs # 文档
├── grafana-dashboard
├── hack
├── pkg # 代码逻辑
│ ├── announcer # 告诉器
│ ├── apis # api, 定制资源类型
│ │ ├── clickhouse.radondb.com
│ │ └── metrics
│ ├── chop # clickhouse operator 类型
│ ├── client # 主动生成，作用参考下面的图
│ │ ├── clientset
│ │ ├── informers
│ │ └── listers
│ ├── controller # controller 逻辑，次要关怀局部
│ ├── model # controller 调用 model
│ ├── util # util
│ └── version # version 信息
└── tests # 主动测试代码代码逻辑
以下代码均为简化版，仅取外围逻辑局部。
Controller 中次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，冀望在一个线程中运行。
func (w *worker) run() {
...
for {
// 生产 workqueue，该办法会阻塞，直到它能够返回一个我的项目
item, shutdown := w.queue.Get()
// 解决工作
if err := w.processItem(item); err != nil {utilruntime.HandleError(err)
}
// 后置解决，从 workqueue 中删除我的项目
w.queue.Forget(item)
w.queue.Done(item)
}
...
}processItem
processItem 解决 item，依据 item 的类型决定须要调用的解决逻辑。
func (w *worker) processItem(item interface{}) error {
...
switch item.(type) {
...
case *ReconcileChi:
reconcile, _ := item.(*ReconcileChi)
switch reconcile.cmd {
case reconcileAdd: // 解决定制资源的新增
return w.updateCHI(nil, reconcile.new)
case reconcileUpdate: // 解决定制资源的批改
return w.updateCHI(reconcile.old, reconcile.new)
case reconcileDelete: // 解决定制资源的删除
return w.deleteCHI(reconcile.old)
}
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unexpected reconcile - %#v", reconcile))
return nil
...
}
...
}updateCHI
以最罕用的 updateCHI 逻辑为例，看一下其解决逻辑。
// updateCHI 创立或者更新 CHI
func (w *worker) updateCHI(old, new *chop.ClickHouseInstallation) error {
...
// 判断是否须要执行解决
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，则增加 finalizer 避免 CHI 被删除
} else {return w.finalizeCHI(new) // 如果删除，则无奈继续执行操作，返回
}
// 归一化，不便前面应用
old = w.normalize(old)
new = w.normalize(new)
actionPlan := NewActionPlan(old, new) // 比照 old 和 new，生成 action plan
// 进行一系列的标记，不便 reconcile 进行解决，如 add、update 等，代码省略
// 执行 reconcile（须要深刻了解）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
}
// 后置解决
// 移除须要 delete 的我的项目
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 增加到监控中
if !new.IsStopped() {w.c.updateWatch(new.Namespace, new.Name, chopmodel.CreatePodFQDNsOfCHI(new))
}
...
}reconcile
updateCHI 中最重要的办法即 reconcile，该办法依据增加的标记做理论的解决。
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(
// 前置解决
// 1. 解决 CHI svc，即 svc/clickhouse-{CHIName}
// 2. 解决 CHI configmap，即 configmap/chi-{CHIName}-common-{configd/usersd}
w.reconcileCHIAuxObjectsPreliminary,
// 解决集群
// 1. 解决 Cluster svc，即 svc/cluster-{CHIName}-{ClusterName}，不过貌似没有？w.reconcileCluster,
// 解决分片
// 1. 解决 Shard svc，即 svc/shard-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}，不过貌似没有？w.reconcileShard,
// 解决正本
// 0. 将正本从集群中解除
// 1. 解决 Host Configmap，即 chi-{CHIName}-deploy-confd-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 2. 解决 Host StatefulSet，即 chi-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 3. 解决 Host PV，即 chi-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 4. 解决 Host svc，即 chi-{CHIName}-{ClusterName}-{ShardName}-{HostName}
// 5. 解除 Host 的 add 状态
// 6. 判断 Host 是否失常运行
// 7. 将正本增加到集群中，如果 Host 出错，则回滚
w.reconcileHost,
// 后置解决
// 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 有更多趣味，欢送到 Github 代码库查看更多细节。
[1]. Kubernetes 官网文档 : https://kubernetes.io/docs/co…
[2]. RadonDB ClickHouse Kubernetes : https://github.com/radondb/ra…
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