Kubernetes资源扩展机制（二）

上篇 介绍了k8s中资源插件机制的核心关键组件，今天我们继续来看下各个组件是如何进行通信的，以及K8s中针对事件处理背后的关键设计。

核心数据结构

核心结构里面其实就是按照数据流来进行设计的，首先需要一个感知插件desiredStateOfWorldPopulator用于感知后端服务的创建或者删除，然后将感知到的事件加入到desiredStateOfWorld期望状态缓存，由reconciler负责期进行底层的注册和下线，并且将结果存储到actualStateOfWorld实际状态缓存 。

type pluginManager struct {
    // 插件感知
    desiredStateOfWorldPopulator *pluginwatcher.Watcher

    // 协调器插件
    reconciler reconciler.Reconciler

    // 实际状态缓存
    actualStateOfWorld cache.ActualStateOfWorld
    // 期望状态缓存
    desiredStateOfWorld cache.DesiredStateOfWorld
}

初始化

初始化中会将dsw和asw都交给reconciler用于进行事件的感知和更新对应的缓存 。

func NewPluginManager(
    sockDir string,
    recorder record.EventRecorder) PluginManager {
    asw := cache.NewActualStateOfWorld()
    dsw := cache.NewDesiredStateOfWorld()
    // 这里会将期望状态缓存和实际状态缓存，都交给reconciler
    reconciler := reconciler.NewReconciler(
        operationexecutor.NewOperationExecutor(
            operationexecutor.NewOperationGenerator(
                recorder,
            ),
        ),
        loopSleepDuration,
        dsw,
        asw,
    )

    pm := &pluginManager{
        //  启动一个watcher并且存储dsw期望状态缓存，后续reconciler就可以通过dsw感知到新的状态了
        desiredStateOfWorldPopulator: pluginwatcher.NewWatcher(
            sockDir,
            dsw,
        ),
        reconciler:          reconciler,
        desiredStateOfWorld: dsw,
        actualStateOfWorld:  asw,
    }
    return pm
}

启动插件管理器

插件管理器启动其实就是启动内部的desiredStateOfWorldPopulator就会讲watcher感知的事件，不断的修改自己的内部缓存这样reconciler就可以不断的通过期望状态缓存，进行对应grpc的调用从而满足期望状态。

func (pm *pluginManager) Run(sourcesReady config.SourcesReady, stopCh <-chan struct{}) {
    defer runtime.HandleCrash()

    // 运行期望状态缓存，其实主要是通过watcher感知到的事件，修改自身的缓存
    // 后续reconciler会周期性的获取
    pm.desiredStateOfWorldPopulator.Start(stopCh)
    klog.V(2).Infof("The desired_state_of_world populator (plugin watcher) starts")

    klog.Infof("Starting Kubelet Plugin Manager")
    // 周期性的运行校证数据
    go pm.reconciler.Run(stopCh)

    metrics.Register(pm.actualStateOfWorld, pm.desiredStateOfWorld)
    <-stopCh
    klog.Infof("Shutting down Kubelet Plugin Manager")
}

控制器注册

控制器其实主要是指的reconciler通过对比期望缓存和实际缓存之间的差异，产生对应的事件之后，针对该类型的插件，后续的处理流程是什么，比如注册/下线具体的grpc接口和对应插件类型的处理机制。

func (pm *pluginManager) AddHandler(pluginType string, handler cache.PluginHandler) {
    pm.reconciler.AddHandler(pluginType, handler)
}

CSI与普通设备

当前的kubelet中有注册两种类型的插件控制器，CSI与DEVICPLUGIn，从名字上大家也能知道大概的意思。

kl.pluginManager.AddHandler(pluginwatcherapi.CSIPlugin, plugincache.PluginHandler(csi.PluginHandler))
    kl.pluginManager.AddHandler(pluginwatcherapi.DevicePlugin, kl.containerManager.GetPluginRegistrationHandler())

这里我们只介绍一个即DevicePlugin的核心实现机制。

Endpoint

Endpoint其实指的就是某个提供扩展资源的服务，在之前说的reconciler中，会获取其对应的grpc服务的地址，后续则会直接调用grpc进行通信。 Endpoint需要感知对应的资源设备的变化，同时将对 应的设备信息，回调通知给当前的。

Manager

Manager则是主要负责实现后端真正的Register/UnRegister的具体实现，其在内部会为每个Device创建一个Endpoint并负责收集后端提供资源服务上报上来的信息, 最终会讲对应的信息发送给kubelet,然后由kubelet在负责节点信息更新的时候，将信息传递给APIServer。

Checkpoint

Checkpoint机制其实在很多系统中都比较常用，主要是用于周期性的将内存中的数据序列化存储到本地的磁盘中，在后续恢复的时候，会通过磁盘重新加载之前的数据，从而实现内存资源的快速恢复。

扩展资源的整体实现流程大概就是这个样子，从如何感知数据，注册资源服务，获取资源服务的资源信息，并最终汇报给kubelet，同时落地本地磁盘，实现了完整的资源从感知到上报的整体流程的探测，其不足主要是在于关于资源实体的描述，从而导致资源的分配和资源的上报上有比较大的扩展性限制，比如要实现精细化的资源分配扩展，则不太能实现。

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