kubebuilder实战之四：operator需求说明和设计

本是古典何须时尚 2022-10-29 15:27 203阅读 0赞

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### 系列文章链接 ###

1.  [kubebuilder实战之一：准备工作][kubebuilder]
2.  [kubebuilder实战之二：初次体验kubebuilder][kubebuilder_kubebuilder]
3.  [kubebuilder实战之三：基础知识速览][kubebuilder 1]
4.  [kubebuilder实战之四：operator需求说明和设计][kubebuilder_operator]
5.  [kubebuilder实战之五：operator编码][kubebuilder_operator 1]
6.  [kubebuilder实战之六：构建部署运行][kubebuilder 2]
7.  [kubebuilder实战之七：webhook][kubebuilder_webhook]
8.  [kubebuilder实战之八：知识点小记][kubebuilder 3]

### 本篇概览 ###

*  作为《kubebuilder实战》系列的第四篇，经历了前面的充分准备，从本篇开始，咱们来开发一个有实际作用的operator，该operator名为elasticweb，既弹性web服务；
 *  这将是一次完整的operator开发实战，设计、编码、部署等环节都会参与到，与[《kubebuilder实战之二：初次体验kubebuilder》][kubebuilder_kubebuilder]的不同之处在于，elasticweb从CRD设计再到controller功能都有明确的业务含义，能执行业务逻辑，而《kubebuilder实战之二》仅仅是一次开发流程体验；
 *  为了做好这个operator，本篇不急于编码，而是认真的做好设计工作，咱们的operator有什么功能，解决了什么问题，有哪些核心内容，都将在本篇整理清楚，有了这样的准备，才能在下一章写出符合要求的代码；
 *  接下来咱们先聊一些背景知识，以便更好的进入正题；

### 需求背景 ###

*  QPS：Queries-per-second，既每秒查询率，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求；
 *  背景：做过网站开发的同学对横向扩容应该都了解，简单的说，假设一个tomcat的QPS上限为500，如果外部访问的QPS达到了600，为了保障整个网站服务质量，必须再启动一个同样的tomcat来共同分摊请求，如下图所示(简单起见，假设咱们的后台服务是无状态的，也就是说不依赖宿主机的IP、本地磁盘之类)：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70]
 *  以上是横向扩容常规做法，在kubernetes环境，如果外部请求超过了单个pod的处理极限，我们可以增加pod数量来达到横向扩容的目的，如下图：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
 *  以上就是背景信息，接下来咱们聊聊elasticweb这个operator的具体功能；

### 需求说明 ###

*  为了说清楚需求，这里虚构一个场景：小欣是个java开发者，就是下图这个妹子：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
 *  现在小欣要将springboot应用部署到kubernetes上，她的现状和面临的问题如下：

1.  springboot应用已做成docker镜像；
2.  通过压测得出单个pod的QPS为500；
3.  估算得出上线后的总QPS会在800左右；
4.  随着运营策略变化，QPS还会有调整；
5.  总的来说，小欣手里只有三个数据：docker镜像、单个pod的QPS、总QPS，她对kubernetes不了解，需要有个方案来帮她将服务部署好，并且在运行期间能支撑外部的高并发访问；

以上就是小欣的需求了，咱们来小结一下：

1.  咱们为小欣开发一个operator（名为elasticweb），对小欣来说，她只要将手里的三个参数（docker镜像、单个pod的QPS、总QPS）告诉elasticweb就完事儿了；
2.  elasticweb在kubernetes创建pod，至于pod数量当然是自动算出来的，要确保能满足QPS要求，以前面的情况为例，需要两个pod才能满足800的QPS；
3.  单个pod的QPS和总QPS都随时可能变化，一旦有变，elasticweb也要自动调整pod数量，以确保服务质量；
4.  为了确保服务可以被外部调用，咱们再顺便帮小欣创建好service（她对kubernetes了解不多，这事儿咱们就顺手做了吧）；

### 自保声明 ###

*  看过上述需求后，聪明的您一定会对我投来鄙视的眼光，其实kubernetes早就有现成的QPS调节方案了，例如修改deployment的副本数、单个pod纵向扩容、autoscale等都可以，本次使用operator来实现仅仅是为了展示operator的开发过程，并不是说自定义operator是唯一的解决方案；
 *  所以，如果您觉得我这种用operator实现扩容的方式很low，请不要把我骂得太惨，我这也只是为了展示operator开发过程而已，况且咱这个operator也不是一无是处，用了这个operator，您就不用关注pod数量了，只要聚焦单实例QPS和总QPS即可，这两个参数更贴近业务；
 *  为了不把事情弄复杂，假设每个pod所需的CPU和内存是固定的，直接在operator代码中写死，其实您也可以自己改代码，改成可以在外部配置，就像镜像名称参数那样；
 *  把需求都交代清楚了，接下来进入设计环节，先把CRD设计出来，这可是核心的数据结构；

### CRD设计之Spec部分 ###

Spec是用来保存用户的期望值的，也就是小欣手里的三个参数（docker镜像、单个pod的QPS、总QPS），再加上端口号：

1.  image：业务服务对应的镜像
2.  port：service占用的宿主机端口，外部请求通过此端口访问pod的服务
3.  singlePodQPS：单个pod的QPS上限
4.  totalQPS：当前整个业务的总QPS

*  对小欣来说，输入这四个参数就完事儿了；

### CRD设计之Status部分 ###

*  Status用来保存实际值，这里设计成只有一个字段realQPS，表示当前整个operator实际能支持的QPS，这样无论何时，只要小欣用kubectl describe命令就能知道当前系统实际上能支持多少QPS；

### CRD源码 ###

*  把数据结构说明白的最好方法就是看代码：

package v1
    
    import (
    	"fmt"
    	metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    	"strconv"
    )
    
    // 期望状态
    type ElasticWebSpec struct { 
    	// 业务服务对应的镜像，包括名称:tag
    	Image string `json:"image"`
    	// service占用的宿主机端口，外部请求通过此端口访问pod的服务
    	Port *int32 `json:"port"`
    
    	// 单个pod的QPS上限
    	SinglePodQPS *int32 `json:"singlePodQPS"`
    	// 当前整个业务的总QPS
    	TotalQPS *int32 `json:"totalQPS"`
    }
    
    // 实际状态，该数据结构中的值都是业务代码计算出来的
    type ElasticWebStatus struct { 
    	// 当前kubernetes中实际支持的总QPS
    	RealQPS *int32 `json:"realQPS"`
    }
    
    // +kubebuilder:object:root=true
    
    // ElasticWeb is the Schema for the elasticwebs API
    type ElasticWeb struct { 
    	metav1.TypeMeta   `json:",inline"`
    	metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`
    
    	Spec   ElasticWebSpec   `json:"spec,omitempty"`
    	Status ElasticWebStatus `json:"status,omitempty"`
    }
    
    func (in *ElasticWeb) String() string { 
    	var realQPS string
    
    	if nil == in.Status.RealQPS { 
    		realQPS = "nil"
    	} else { 
    		realQPS = strconv.Itoa(int(*(in.Status.RealQPS)))
    	}
    
    	return fmt.Sprintf("Image [%s], Port [%d], SinglePodQPS [%d], TotalQPS [%d], RealQPS [%s]",
    		in.Spec.Image,
    		*(in.Spec.Port),
    		*(in.Spec.SinglePodQPS),
    		*(in.Spec.TotalQPS),
    		realQPS)
    }
    
    // +kubebuilder:object:root=true
    
    // ElasticWebList contains a list of ElasticWeb
    type ElasticWebList struct { 
    	metav1.TypeMeta `json:",inline"`
    	metav1.ListMeta `json:"metadata,omitempty"`
    	Items           []ElasticWeb `json:"items"`
    }
    
    func init() { 
    	SchemeBuilder.Register(&ElasticWeb{ }, &ElasticWebList{ })
    }

### 业务逻辑设计 ###

*  CRD的完成代表核心数据结构已经确定，接下来是业务逻辑的设计，主要是理清楚controller的Reconcile方法里面做些啥，其实核心逻辑还是非常简单的：算出需要多少个pod，然后通过更新deployment让pod数量达到要求，在此核心的基础上再把创建deployment和service、更新status这些琐碎的事情做好，就完事儿了；
 *  这里将整个业务逻辑的流程图给出来如下所示，用于指导开发：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
 *  至此，咱们完成了整个elasticweb的需求和设计，聪明的您肯定已经胸有成竹，而且迫不及待的想启动开发了，好的，下一篇咱们正式开始编码！

### 参考资料 ###

*  您可能会奇怪，小欣对kubernetes不了解，怎么会知道docker镜像的制作，还有单个pod的QPS她是怎么测的呢？
 *  其实她是[程序员欣宸][Link 1]的粉丝，已经阅读过以下博客：

1.  [《SpringBoot-2.3镜像方案为什么要做多个layer》][SpringBoot-2.3_layer]
2.  [《体验SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)》][SpringBoot_2.3_Docker]
3.  [《详解SpringBoot(2.3)应用制作Docker镜像(官方方案)》][SpringBoot_2.3_Docker 1]
4.  [《Kubernetes下web服务的性能测试三部曲之一：准备工作》][Kubernetes_web]
5.  [《Kubernetes下web服务的性能测试三部曲之二：纵向扩容》][Kubernetes_web 1]
6.  [《Kubernetes下web服务的性能测试三部曲之三：横向扩容》][Kubernetes_web 2]

### 你不孤单，欣宸原创一路相伴 ###

1.  [Java系列][Java]
2.  [Spring系列][Spring]
3.  [Docker系列][Docker]
4.  [kubernetes系列][kubernetes]
5.  [数据库+中间件系列][Link 2]
6.  [DevOps系列][DevOps]

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[https_github.com_zq2599_blog_demos]: https://github.com/zq2599/blog_demos
[kubebuilder]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113035349
[kubebuilder_kubebuilder]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113089414
[kubebuilder 1]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113815479
[kubebuilder_operator]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113822065
[kubebuilder_operator 1]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113836090
[kubebuilder 2]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113840999
[kubebuilder_webhook]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/113922328
[kubebuilder 3]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/114215218
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JvbGluZ19jYXZhbHJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/ef93ad11b81942dba4399bbb510f459f.png
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[Link 1]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry
[SpringBoot-2.3_layer]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/106600620
[SpringBoot_2.3_Docker]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/106597358
[SpringBoot_2.3_Docker 1]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/106598189
[Kubernetes_web]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79321518
[Kubernetes_web 1]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79327660
[Kubernetes_web 2]: https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79336661
[Java]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105068742
[Spring]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086498
[Docker]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086732
[kubernetes]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086794
[Link 2]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086850
[DevOps]: https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086920