Kubernetes Operator开发实践
打开源文件，需要我们根据我们的需求去自定义结构体 AppServiceSpec，我们最上面预定义的资源清单中就有 replicas、image、ports 这些属性，所有我们需要用到的属性都需要在这个结构体中进行定义：代码中会涉及到一些包名的导入，由于包名较多，所以我们会使用一些别名进行区分，主要的包含下面几个：import (这里的 resources、envs、ports 的定义都是直接引用的
Operator 介绍
Operator 可以看成是 CRD + Controller 的一种组合资源。Kubernetes 中的基础资源类型有 Pod、Service、Job、Deployment 等表达能力有限，CRD 则提供了创建新的资源类型方式；Controller 监听 CRD 对象实例的增、删、改事件，然后执行相应的业务逻辑。
为解决开发难得问题，社区推出了简单易用的 Operator 框架，比较主流的是 kubebuilder 和 Operator Framework，这两个框架的使用基本上差别不大，我们可以根据自己习惯选择一个即可，我们这里先使用 Operator Framework 来给大家简要说明下 Operator 的开发。
Operator Framework
Operator Framework 是 CoreOS 开源的一个用于快速开发 Operator 的工具包，该框架包含两个主要的部分：
Operator SDK: 无需了解复杂的 Kubernetes API 特性，即可让你根据你自己的专业知识构建一个 Operator 应用。 Operator Lifecycle Manager（OLM）: 帮助你安装、更新和管理跨集群的运行中的所有 Operator（以及他们的相关服务）
Operator SDK 提供了用于开发 Go、Ansible 以及 Helm 中的 Operator 的工作流，下面的工作流适用于 Golang 的 Operator：
-
使用 SDK 创建一个新的 Operator 项目
-
通过添加自定义资源（CRD）定义新的资源 API
-
指定使用 SDK API 来 watch 的资源
-
定义 Operator 的协调（reconcile）逻辑
-
使用 Operator SDK 构建并生成 Operator 部署清单文件
每种 Operator 类型都有不同的功能集，在选择项目的类型时，重要的是要了解每种项目类型的功能和局限性以及 Operator 的用例。
示例
我们平时在部署一个简单的 Webserver 到 Kubernetes 集群中的时候，都需要先编写一个 Deployment 的控制器，然后创建一个 Service 对象，通过 Pod 的 label 标签进行关联，最后通过 Ingress 或者 type=NodePort 类型的 Service 来暴露服务，每次都需要这样操作，是不是略显麻烦，我们就可以创建一个自定义的资源对象，通过我们的 CRD 来描述我们要部署的应用信息，比如镜像、服务端口、环境变量等等，然后创建我们的自定义类型的资源对象的时候，通过控制器去创建对应的 Deployment 和 Service，是不是就方便很多了，相当于我们用一个资源清单去描述了 Deployment 和 Service 要做的两件事情。
这里我们将创建一个名为 AppService 的 CRD 资源对象，然后定义如下的资源清单进行应用部署：
apiVersion: app.example.com/v1
kind: AppService
metadata:
name: nginx-app
spec:
replicas: 2
image: nginx:1.7.9
ports:
- port: 80
targetPort: 80
nodePort: 30002
通过这里自定义的 AppService 资源对象去创建副本数为2的 Pod，然后通过nodePort=30002的端口去暴露服务，接下来我们就来实现这个简单的 Operator 应用。
开发环境
依赖服务版本：
- Kubernetes：v1.18.8
- operator-sdk：v1.17.0
- golang：1.17.3
- docker：20.10.12
安装Operator，其他服务安装略。
wget -c https://github.com/operator-framework/operator-sdk/releases/download/v1.17.0/operator-sdk_linux_amd64 mv operator-sdk_linux_amd64 /usr/bin/operator-sdk chmod +x /usr/bin/operator-sdk
还需要安装gcc
yum -y install gcc
Operator开发
环境准备好了，接下来就可以使用 operator-sdk 直接创建一个新的项目了，命令格式为：operator-sdk init。
按照上面我们预先定义的 CRD 资源清单，我们这里可以这样创建：
# 创建项目目录 mkdir -p my-operator && cd my-operator # 使用gomodules包管理工具 export GO111MODULE=on # 使用代理加速 export GOPROXY="https://goproxy.cn" # 使用 sdk 创建一个名为 my-operator 的 operator 项目 go mod init my-operator # 使用下面的命令初始化项目 operator-sdk init --domain example.com --license apache2 --owner "developer"
初始化完成后的项目结构如下所示：
$ tree -L 2 . ├── config │ ├── default │ ├── manager │ ├── manifests │ ├── prometheus │ ├── rbac │ └── scorecard ├── Dockerfile ├── go.mod ├── go.sum ├── hack │ └── boilerplate.go.txt ├── main.go ├── Makefile └── PROJECT 8 directories, 7 files
到这里一个全新的 Operator 项目就新建完成了。
项目结构
使用 operator-sdk init 命令创建新的 Operator 项目后，项目目录就包含了很多生成的文件夹和文件。
- go.mod/go.sum - Go Modules 包管理清单，用来描述当前 Operator 的依赖包。
- main.go 文件，使用 operator-sdk API 初始化和启动当前 Operator 的入口。
- deploy - 包含一组用于在 Kubernetes 集群上进行部署的通用的 Kubernetes 资源清单文件。
- pkg/apis - 包含定义的 API 和自定义资源（CRD）的目录树，这些文件允许 sdk 为 CRD 生成代码并注册对应的类型，以便正确解码自定义资源对象。
- pkg/controller - 用于编写所有的操作业务逻辑的地方
- version - 版本定义
- build - Dockerfile 定义目录
我们主要需要编写的是 pkg 目录下面的 api 定义以及对应的 controller 实现。
添加 API
接下来为我们的自定义资源添加一个新的 API，按照上面我们预定义的资源清单文件，在 Operator 相关根目录下面执行如下命令：
$ operator-sdk create api --resource=true --controller=true --group app --version v1 --kind AppService $ go mod tidy
这里我们添加了一个 group 为 app，版本为 v1的 AppService 的资源对象。
自定义 API
打开源文件 api/v1beta1/appservice_types.go，需要我们根据我们的需求去自定义结构体 AppServiceSpec，我们最上面预定义的资源清单中就有 replicas、image、ports 这些属性，所有我们需要用到的属性都需要在这个结构体中进行定义：
type AppServiceSpec struct {
Replicas *int32 `json:"replicas"`
Image string `json:"image"`
Resources corev1.ResourceRequirements `json:"resources,omitempty"`
Envs []corev1.EnvVar `json:"envs,omitempty"`
Ports []corev1.ServicePort `json:"ports,omitempty"`
}
代码中会涉及到一些包名的导入，由于包名较多，所以我们会使用一些别名进行区分，主要的包含下面几个：
import (
appsv1 "k8s.io/api/apps/v1"
corev1 "k8s.io/api/core/v1"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
)
这里的 resources、envs、ports 的定义都是直接引用的 "k8s.io/api/core/v1"中定义的结构体，而且需要注意的是我们这里使用的是 ServicePort，而不是像传统的 Pod 中定义的 ContanerPort，这是因为我们的资源清单中不仅要描述容器的 Port，还要描述 Service 的 Port。
然后一个比较重要的结构体 AppServiceStatus 用来描述资源的状态，当然我们可以根据需要去自定义状态的描述，我这里就偷懒直接使用 Deployment 的状态了：
type AppServiceStatus struct {
appsv1.DeploymentStatus `json:",inline"`
}
定义完成后，在项目根目录下面执行如下命令：
$ make /Users/ych/devs/projects/go/bin/controller-gen object:headerFile="hack/boilerplate.go.txt" paths="./..." go fmt ./... go vet ./... go build -o bin/manager main.go
该命令会使用我们更新后的资源对象结构重新自动生成一些代码，这样我们就算完成了对自定义资源对象的 API 的声明。
实现业务逻辑
上面 API 描述声明完成了，接下来就需要我们来进行具体的业务逻辑实现了，编写具体的 controller 实现，打开源文件controllers/appservice_controller.go，需要我们去更改的地方也不是很多，核心的就是Reconcile 方法，该方法就是去不断的 watch 资源的状态，然后根据状态的不同去实现各种操作逻辑。
首先 sdk 为我们搭建了一个基本的 reconciler 结构，几乎每一个调谐器器都需要记录日志，并且能够获取对象，所以可以直接使用。
type AppServiceReconciler struct {
client.Client
Log logr.Logger
Scheme *runtime.Scheme
}
在appservice_controller.go文件中定义一个全局变量，用于后面的annotations
var oldSpecAnnotation = "old/spec"
Reconcile 实际上是对单个对象进行调谐，我们的 Request 只是有一个名字，但我们可以使用 client 从缓存中获取这个对象。我们返回一个空的结果，没有错误，这就向 controller-runtime 表明我们已经成功地对这个对象进行了调谐，在有一些变化之前不需要再尝试调谐。
大多数控制器需要一个日志句柄和一个上下文，所以我们在 Reconcile 中将他们初始化。上下文是用来允许取消请求的，它是所有 client 方法的第一个参数。
Reconcile协调业务逻辑代码如下。
func (r *AppServiceReconciler) Reconcile(ctx context.Context, req ctrl.Request) (ctrl.Result, error) {
ctx = context.Background()
log := r.Log.WithValues("appservice", req.NamespacedName)
// 获取appService crd资源
appService := &appv1.AppService{}
if err := r.Client.Get(ctx, req.NamespacedName, appService); err != nil {
if errors.IsNotFound(err) {
return ctrl.Result{}, nil
}
return ctrl.Result{}, err
}
// crd 资源标记为删除
if appService.DeletionTimestamp != nil {
return ctrl.Result{}, nil
}
log.Info("fetch appservice objects", "appservice", appService)
// 如果不存在，则创建关联资源; 如果存在，判断是否需要更新
// 如果需要更新，则直接更新; 如果不需要更新，则正常返回
oldDeploy := &appsv1.Deployment{}
if err := r.Client.Get(ctx, req.NamespacedName, oldDeploy); err != nil {
// deployment 不存在，创建
if errors.IsNotFound(err) {
// 创建deployment
if err := r.Client.Create(ctx, resources.NewDeploy(appService)); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
// 创建service
if err := r.Client.Create(ctx, resources.NewService(appService)); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
// 更新 crd 资源的 Annotations
data, _ := json.Marshal(appService.Spec)
if appService.Annotations != nil {
appService.Annotations["spec"] = string(data)
} else {
appService.Annotations = map[string]string{"spec": string(data)}
}
if err := r.Client.Update(ctx, appService); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
} else {
return ctrl.Result{}, err
}
} else {
// deployment 存在，更新
oldSpec := appv1.AppServiceSpec{}
if err := json.Unmarshal([]byte(appService.Annotations["spec"]), &oldSpec); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
if !reflect.DeepEqual(appService.Spec, oldSpec) {
// 更新deployment
newDeploy := resources.NewDeploy(appService)
oldDeploy.Spec = newDeploy.Spec
if err := r.Client.Update(ctx, oldDeploy); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
// 更新service
newService := resources.NewService(appService)
oldService := &corev1.Service{}
if err := r.Client.Get(ctx, req.NamespacedName, oldService); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
// 更新 service 必须设置老的 clusterIP
clusterIP := oldService.Spec.ClusterIP
oldService.Spec = newService.Spec
oldService.Spec.ClusterIP = clusterIP
if err := r.Client.Update(ctx, oldService); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
// 更新 crd 资源的 Annotations
data, _ := json.Marshal(appService.Spec)
if appService.Annotations != nil {
appService.Annotations["spec"] = string(data)
} else {
appService.Annotations = map[string]string{"spec": string(data)}
}
if err := r.Client.Update(ctx, appService); err != nil {
return ctrl.Result{}, err
}
}
}
return ctrl.Result{}, nil
}
上面就是业务逻辑实现的核心代码，逻辑很简单，就是去判断资源是否存在，不存在，则直接创建新的资源，创建新的资源除了需要创建 Deployment 资源外，还需要创建 Service 资源对象，因为这就是我们的需求，当然你还可以自己去扩展，比如再创建一个 Ingress 对象。更新也是一样的，去对比新旧对象的声明是否一致，如果不一致则需要更新，同样的，两种资源都需要更新的。
另外两个核心的方法就是上面的 resources.NewDeploy(instance) 和 resources.NewService(instance) 方法，这两个方法实现逻辑也很简单，就是根据 CRD 中的声明去填充 Deployment 和 Service 资源对象的 Spec 对象即可。
在groupversion_info.go文件里增加一个Kind全局变量
var (
GroupVersion = schema.GroupVersion{Group: "app.example.com", Version: "v1"}
Kind = "AppService"
SchemeBuilder = &scheme.Builder{GroupVersion: GroupVersion}
AddToScheme = SchemeBuilder.AddToScheme
)
NewDeploy 方法实现如下：
/resources/deployment.go
NewService 对应的方法实现如下：
/resources/service.go
这样我们就实现了 AppService 这种资源对象的业务逻辑。
调试
测试访问 Kubernetes 集群是否可以:
$ kubectl cluster-info
首先，需要在集群中安装 CRD 对象：
$ make install $ kubectl get crd |grep appservice appservices.app.example.com 2022-02-27T07:31:10Z
当我们通过 kubectl get crd 命令获取到我们定义的 CRD 资源对象，就证明我们定义的 CRD 安装成功了。其实现在只是 CRD 的这个声明安装成功了，但是我们这个 CRD 的具体业务逻辑实现方式还在我们本地，并没有部署到集群之中，我们可以通过下面的命令来在本地项目中启动 Operator 的调试：
$ make run ENABLE_WEBHOOKS=false
上面的命令会在本地运行 Operator 应用，通过 ~/.kube/config 去关联集群信息，现在我们去添加一个 AppService 类型的资源然后观察本地 Operator 的变化情况，资源清单文件就是我们上面预定义的（config/samples/app_v1_appservice.yaml）:
apiVersion: app.ydzs.io/v1beta1
kind: AppService
metadata:
name: nginx
spec:
replicas: 2
image: nginx:1.7.9
ports:
- port: 80
targetPort: 80
nodePort: 30002
直接创建这个资源对象：
$ kubectl apply -f config/samples/app_v1_appservice.yaml
我们可以看到我们的应用创建成功了，这个时候查看 Operator 的调试窗口会有如下的信息出现：
......
1.646208501373661e+09 INFO controllers.AppService fetch appservice objects {"appservice": "default/nginx", "appservice": {"apiVersion": "app.example.com/v1", "kind": "AppService", "namespace": "default", "name": "nginx"}}
1.6462085017729385e+09 INFO controllers.AppService fetch appservice objects {"appservice": "default/nginx", "appservice": {"apiVersion": "app.example.com/v1", "kind": "AppService", "namespace": "default", "name": "nginx"}}
......
然后我们可以去查看集群中是否有符合我们预期的资源出现：
$ kubectl get AppService NAME AGE nginx 2m8s $ kubectl get deploy NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE nginx p 2/2 2 2 2m20s $ kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE nginx NodePort 10.111.179.0 <none> 80:30002/TCP 2m23s
看到了吧，我们定义了两个副本（replicas=2），这里就出现了两个 Pod，还有一个 NodePort=30002 的 Service 对象.
如果应用在安装过程中出现了任何问题，我们都可以通过本地的 Operator 调试窗口找到有用的信息，然后调试修改即可。
清理：
$ kubectl delete -f config/samples/app_v1_appservice.yaml $ make uninstall
部署
自定义的资源对象现在测试通过了，但是如果我们将本地的调试控制器终止掉，我们可以猜想到就没办法处理 AppService 资源对象的一些操作了，所以我们需要将我们的业务逻辑实现部署到集群中去。
执行下面的命令构建 Operator 应用打包成 Docker 镜像：
Dockerfile 需要更改为这样：
# Build the manager binary FROM golang:1.17 as builder WORKDIR /workspace # Copy the Go Modules manifests COPY go.mod go.mod COPY go.sum go.sum # cache deps before building and copying source so that we don't need to re-download as much # and so that source changes don't invalidate our downloaded layer RUN export GOPROXY=https://goproxy.cn && go mod download # Copy the go source COPY main.go main.go COPY api/ api/ COPY controllers/ controllers/ COPY resources/ resources/ # Build RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 GO111MODULE=on go build -a -o manager main.go # Use distroless as minimal base image to package the manager binary # Refer to https://github.com/GoogleContainerTools/distroless for more details FROM golang:1.17 WORKDIR / COPY --from=builder /workspace/manager . #USER 65532:65532 ENTRYPOINT ["/manager"]
执行命令构建
$ make docker-build IMG=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-operator/my-operator:v1.0.0
镜像构建成功后，推送到自己的registry
$ make docker-push IMG=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-operator/my-operator:v1.0.0
将config/manager/manager.yaml里的镜像名改为你打包后的镜像名
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
labels:
control-plane: controller-manager
name: system
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: controller-manager
namespace: system
labels:
control-plane: controller-manager
spec:
selector:
matchLabels:
control-plane: controller-manager
replicas: 1
template:
metadata:
annotations:
kubectl.kubernetes.io/default-container: manager
labels:
control-plane: controller-manager
spec:
securityContext:
runAsNonRoot: true
containers:
- command:
- /manager
args:
- --leader-elect
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-operator/my-operator:v1.0.0
name: manager
securityContext:
allowPrivilegeEscalation: false
livenessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 8081
initialDelaySeconds: 15
periodSeconds: 20
readinessProbe:
httpGet:
path: /readyz
port: 8081
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
# TODO(user): Configure the resources accordingly based on the project requirements.
# More info: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 128Mi
requests:
cpu: 10m
memory: 64Mi
serviceAccountName: controller-manager
terminationGracePeriodSeconds: 10
修改config/default/manager_auth_proxy_patch.yaml文件，将kube-rbac镜像地址改成国内的。
containers: - name: kube-rbac-proxy image: kubesphere/kube-rbac-proxy:v0.8.0
部署operator
编辑config/rbac/role_binding.yaml文件，绑定controller 到 cluster-admin 集群管理员角色。
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: manager-rolebinding
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
#name: manager-role
name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: controller-manager
namespace: system
现在，部署 Operator，本质上用的是kustomize工具构建:
$ touch config/rbac/role.yaml # 创建一个空文件，否则部署会报错 $ make deploy IMG=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-operator/my-operator:v1.0.0 /root/my-operator/bin/controller-gen rbac:roleName=manager-role crd webhook paths="./..." output:crd:artifacts:config=config/crd/bases cd config/manager && /root/my-operator/bin/kustomize edit set image controller=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-operator/my-operator:v1.0.0 /root/my-operator/bin/kustomize build config/default | kubectl apply -f - namespace/my-operator-system created customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/appservices.app.example.com created serviceaccount/my-operator-controller-manager created role.rbac.authorization.k8s.io/my-operator-leader-election-role created clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/my-operator-metrics-reader created clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/my-operator-proxy-role created rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/my-operator-leader-election-rolebinding created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/my-operator-manager-rolebinding created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/my-operator-proxy-rolebinding created configmap/my-operator-manager-config created service/my-operator-controller-manager-metrics-service created deployment.apps/my-operator-controller-manager created
查看operator部署是否成功:
# kubectl get po -A | grep my-operator my-operator-system my-operator-controller-manager-b5f8bcb58-7nqkv 2/2 Running 0 11h # kubectl get svc -A | grep my-operator my-operator-system my-operator-controller-manager-metrics-service ClusterIP 172.21.2.239 <none> 8443/TCP 11h
部署 crd资源测试。可以看到我们自定义的deployment、service资源已经按照需求创建成功了:
$ kubectl apply -f config/samples/app_v1_appservice.yaml $ kubectl get deploy |grep nginx nginx 2/2 2 2 46s $ kubectl get pod |grep nginx nginx-5bf87f5f59-knbdw 1/1 Running 0 51s nginx-5bf87f5f59-lblx6 1/1 Running 0 51s $ kubectl get svc |grep nginx nginx NodePort 172.21.0.149 <none> 80:30002/TCP 57s
其他信息
删除 CRD 自定义资源
$ kubectl delete -f config/samples/app_v1_appservice.yaml
删除 CRD 定义
$ make uninstall
删除 controller
$ make undeploy
到这里我们的 CRD 和 Operator 实现都已经安装成功了。
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