Kubernetes 控制器模式（Controller Pattern）开发与实战：构建自定义自动化

好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Kubernetes 控制器模式开发与实战”特别节目！我是你们的老朋友，码农小李，今天咱们就来聊聊Kubernetes这片神奇土地上的“总管家”——控制器（Controller）。

准备好你们的咖啡，或者来瓶冰镇可乐，让我们一起踏上这段充满乐趣的探索之旅吧！🚀

开场白：Kubernetes，一座自动化之城

想象一下，Kubernetes就像一座高度自动化的未来城市。在这个城市里，各种应用服务就像是不同的居民，它们需要水电、交通、安全保障等等。而Kubernetes的目标，就是让这座城市能够自我管理、自我修复，永远保持最佳状态。

那么，谁来负责管理这座城市呢？答案就是我们今天要聊的“总管家”——Kubernetes控制器。

什么是Kubernetes控制器？（Controller：城市的心脏）

你可以把Kubernetes控制器想象成这座城市的心脏，它不停地跳动，监控着城市里的一切，确保一切都按照既定的规则运行。

更专业的说法是，Kubernetes控制器是一个持续运行的控制回路，它会不断地观察集群的当前状态（Current State），并将其与期望状态（Desired State）进行比较。如果两者不一致，控制器就会采取行动，使当前状态向期望状态靠拢。

举个例子：

• 期望状态： 我们希望部署3个副本的Nginx服务。
• 当前状态： 只有2个副本在运行。
• 控制器： 发现当前状态与期望状态不符，于是自动启动一个新的Nginx Pod，使副本数达到3个。

是不是有点像科幻电影里的智能机器人管家？😎

控制器模式的核心要素：

为了更好地理解控制器模式，我们来看看它的核心要素：

要素	描述	例子
Desired State	你希望系统达到的状态。这通常在Kubernetes的资源定义（YAML文件）中指定。	“我希望运行3个Nginx Pod，使用特定的镜像版本，监听80端口。”
Current State	系统当前的实际状态。控制器会不断地观察集群，获取当前状态信息。	“目前只有2个Nginx Pod在运行，它们使用的是旧版本的镜像。”
Reconcile Loop	控制器的核心逻辑。它会比较Desired State和Current State，并采取行动使两者一致。这个过程通常被称为“调谐”（Reconcile）。	控制器发现副本数不足，就创建一个新的Pod。发现镜像版本不对，就滚动更新Pod。
API Server	Kubernetes的API服务器，是控制器与集群交互的唯一入口。控制器通过API Server获取集群状态，并提交变更请求。	控制器通过API Server查询Pod的数量，创建新的Pod，更新Deployment等。
Informer	一种缓存机制，用于减少控制器与API Server的交互次数。Informer会缓存集群状态信息，并监听API Server的事件，当资源发生变化时，Informer会通知控制器。	控制器不需要每次都去API Server查询Pod的数量，而是从Informer的缓存中获取。当有新的Pod创建时，Informer会通知控制器。

Kubernetes内置控制器：守护城市的卫士

Kubernetes本身就内置了许多控制器，它们负责管理集群的各种资源，确保集群的稳定运行。这些控制器就像是城市里的卫士，默默地守护着我们的应用。

一些常见的内置控制器包括：

• ReplicationController/ReplicaSet： 确保指定数量的Pod副本始终运行。
• Deployment： 管理Pod的滚动更新和回滚。
• StatefulSet： 管理有状态应用的部署和扩展。
• DaemonSet： 在每个节点上运行一个Pod。
• Job/CronJob： 执行一次性或周期性任务。

这些控制器已经足够满足我们大部分的需求了，但有时候，我们需要更定制化的解决方案，这时候就需要我们自己动手编写控制器了。

自定义控制器：打造专属管家

想象一下，你想为你的应用添加一些特殊的功能，比如自动备份数据、自动扩容、自动处理故障等等。这些功能Kubernetes内置的控制器可能无法满足，这时候就需要我们自己打造一个专属的管家——自定义控制器。

自定义控制器可以做很多事情，例如：

• 管理自定义资源： Kubernetes允许我们定义自己的资源类型，自定义控制器可以管理这些资源。
• 自动化运维任务： 自动备份数据库、自动清理日志、自动监控应用性能等等。
• 集成第三方服务： 与外部数据库、消息队列、存储系统等集成。

编写自定义控制器的步骤：

编写自定义控制器并不难，只需要遵循一定的步骤：

1. 定义自定义资源（CRD）： 首先，我们需要定义自己的资源类型，告诉Kubernetes我们想要管理什么。
2. 编写控制器逻辑： 编写控制器的核心逻辑，包括如何观察集群状态、如何比较Desired State和Current State、以及如何采取行动。
3. 部署控制器： 将控制器部署到Kubernetes集群中运行。

实战：构建一个简单的自定义控制器

为了让大家更好地理解，我们来构建一个简单的自定义控制器，它负责管理一种名为Foo的自定义资源。这个Foo资源只有一个字段：message，我们的控制器会打印出这个message。

1. 定义CRD：

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: foos.example.com
spec:
  group: example.com
  versions:
    - name: v1
      served: true
      storage: true
      schema:
        openAPIV3Schema:
          type: object
          properties:
            spec:
              type: object
              properties:
                message:
                  type: string
  scope: Namespaced
  names:
    plural: foos
    singular: foo
    kind: Foo
    shortNames:
      - foo

这个YAML文件定义了一个名为Foo的自定义资源，它属于example.com组，版本为v1，并且有一个message字段。

2. 编写控制器逻辑：

这里我们使用Go语言来编写控制器逻辑，当然你也可以使用其他的语言，比如Python或Java。

package main

import (
    "context"
    "flag"
    "fmt"
    "os"
    "time"

    "k8s.io/apimachinery/pkg/api/errors"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/apimachinery/pkg/runtime"
    "k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/schema"
    "k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/serializer"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/rest"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
    "k8s.io/client-go/util/homedir"
    "k8s.io/klog/v2"
)

// Foo is our custom resource definition
type Foo struct {
    metav1.TypeMeta   `json:",inline"`
    metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`

    Spec FooSpec `json:"spec"`
}

// FooSpec defines the desired state of Foo
type FooSpec struct {
    Message string `json:"message"`
}

// FooList is a list of Foo resources
type FooList struct {
    metav1.TypeMeta `json:",inline"`
    metav1.ListMeta `json:"metadata,omitempty"`

    Items []Foo `json:"items"`
}

// Define the group, version, and kind
var (
    SchemeGroupVersion = schema.GroupVersion{Group: "example.com", Version: "v1"}

    SchemeBuilder = runtime.NewSchemeBuilder(addToScheme)

    AddToScheme = SchemeBuilder.AddToScheme
)

// Adds the types to the SchemeBuilder
func addToScheme(scheme *runtime.Scheme) error {
    scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
        &Foo{},
        &FooList{},
    )
    metav1.AddToGroupVersion(scheme, SchemeGroupVersion)
    return nil
}

// Create a REST client that can interact with our CRD
func newClient(kubeconfig *string) (*rest.RESTClient, *runtime.Scheme, error) {
    config, err := rest.InClusterConfig()
    if err != nil {
        if errors.IsNotFound(err) {
            // fallback to kubeconfig
            if kubeconfig == nil || *kubeconfig == "" {
                if home := homedir.HomeDir(); home != "" {
                    kubeconfig = flag.String("kubeconfig", home+"/.kube/config", "(optional) absolute path to the kubeconfig file")
                } else {
                    klog.Info("Using in-cluster config")
                }
            }
            flag.Parse()
            // use the current context in kubeconfig
            config, err = clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig)
            if err != nil {
                return nil, nil, err
            }
        } else {
            return nil, nil, err
        }
    }

    scheme := runtime.NewScheme()
    SchemeBuilder.AddToScheme(scheme)

    config.GroupVersion = &SchemeGroupVersion
    config.APIPath = "/apis"
    config.ContentType = runtime.ContentTypeJSON
    config.NegotiatedSerializer = serializer.NewCodecFactory(scheme)

    client, err := rest.RESTClientFor(config)
    if err != nil {
        return nil, nil, err
    }

    return client, scheme, nil
}

func main() {
    var kubeconfig *string
    if home := homedir.HomeDir(); home != "" {
        kubeconfig = flag.String("kubeconfig", home+"/.kube/config", "(optional) absolute path to the kubeconfig file")
    } else {
        kubeconfig = flag.String("kubeconfig", "", "absolute path to the kubeconfig file")
    }
    flag.Parse()

    clientSet, err := kubernetes.NewForConfig(
        &rest.Config{
            Host: "http://localhost:8080",
            APIPath: "/api",
            GroupVersion: &schema.GroupVersion{Version: "v1"},
            NegotiatedSerializer: runtime.NewParameterCodec(runtime.NewScheme()),
        })

    client, scheme, err := newClient(kubeconfig)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println("Starting the controller...")

    for {
        // List all Foo resources
        fooList := &FooList{}
        err := client.
            Get().
            Namespace("default"). // Change this to your namespace
            Resource("foos").
            Do(context.TODO()).
            Into(fooList)

        if err != nil {
            fmt.Printf("Failed to list foos: %vn", err)
            time.Sleep(5 * time.Second)
            continue
        }

        // Iterate through each Foo resource and print the message
        for _, foo := range fooList.Items {
            fmt.Printf("Foo: %s, Message: %sn", foo.Name, foo.Spec.Message)

            // Optional: Update the Foo resource
            foo.Spec.Message = foo.Spec.Message + " - Processed by Controller"
            err = client.
                Put().
                Namespace("default"). // Change this to your namespace
                Resource("foos").
                Name(foo.Name).
                Body(&foo).
                Do(context.TODO()).
                Error()

            if err != nil {
                fmt.Printf("Failed to update foo: %vn", err)
                time.Sleep(5 * time.Second)
                continue
            }
        }

        time.Sleep(10 * time.Second)
    }
}

这段代码会创建一个REST客户端，用于与Kubernetes API Server交互。然后，它会不断地循环，列出所有的Foo资源，并打印出它们的message字段。

3. 部署控制器：

将控制器打包成Docker镜像，并部署到Kubernetes集群中。可以使用Deployment或Pod来部署控制器。

演示：

1. 创建CRD： 使用kubectl apply -f crd.yaml命令创建CRD。
2. 部署控制器： 将控制器部署到集群中。
3. 创建Foo资源： 创建一个Foo资源，例如：

apiVersion: example.com/v1
kind: Foo
metadata:
  name: my-foo
spec:
  message: "Hello, world!"

4. 查看控制器输出： 查看控制器的日志，可以看到它打印出了Foo资源的message字段。

总结：

通过这个简单的例子，我们了解了如何编写一个自定义控制器。当然，实际的控制器可能要复杂得多，但核心原理都是一样的：观察集群状态，比较Desired State和Current State，并采取行动使两者一致。

控制器模式的优势：

• 自动化： 自动化运维任务，减少人工干预。
• 可扩展性： 可以根据需求定制控制器，满足不同的业务场景。
• 可靠性： 控制器会不断地监控集群状态，自动修复故障。

控制器模式的挑战：

• 复杂性： 编写复杂的控制器需要一定的技术水平。
• 调试： 调试控制器可能会比较困难。

结束语：拥抱自动化，掌控未来

Kubernetes控制器模式是构建自动化运维系统的关键技术。掌握控制器模式，你就可以打造自己的专属管家，让你的应用在Kubernetes这座自动化之城里自由翱翔。

希望今天的节目对大家有所帮助。记住，编程就像探险，勇于尝试，不断学习，你就能发现无限的乐趣。

下次再见！👋