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kubelet 源码分析:启动流程

kubelet 简介

我在之前的文章介绍过 kubelet 的功能,简言之,kubelet 保证它所在节点的 pod 能够正常工作。它的核心工作是监听 apiserver,一旦发现当前节点的 pod 配置发生变化,就根据最新的配置执行响应的动作,保证运行的 pod 状态和期望的一致。

kubelet 除了这个最核心的功能之外,还有很多其他特性:

  • 定时汇报当前节点的状态给 apiserver,以供调度的时候使用
  • 镜像和容器的清理工作,保证节点上镜像不会占满磁盘空间,退出的容器不会占用太多资源
  • 运行 HTTP Server,对外提供节点和 pod 信息,如果在 debug 模式下,还包括调试信息
  • ……

从这篇文章开始,我们深入到 kubelet 的源码中,看它具体的实现原理。

NOTE:文章采用的 kubernetes 的版本是 v1.5.0,其他版本会有出入,请注意。因为 kubernetes 代码很繁杂,文章会适当删减,保证可读性。删除的内容包括但是不限于:

  • 注释、TODO 等信息
  • alpha 或者实验性特性代码
  • 日志相关代码
  • 参数验证、错误处理
  • 和当前函数或者方法相关性很低的代码

KubeletServer 配置对象

和其他 kubernetes 组件源代码一样,kubeletmain 函数入口放在 cmd/ 文件夹下:

➜  kubernetes git:(v1.5.0) tree cmd/kubelet 
cmd/kubelet
├── app
│   ├── auth.go
│   ├── bootstrap.go
│   ├── bootstrap_test.go
│   ├── options
│   │   └── options.go
│   ├── plugins.go
│   ├── server.go
│   ├── server_linux.go
│   ├── server_test.go
│   └── server_unsupported.go
└── kubelet.go

cmd 是所有 kubernetes 组件的入口,主要负责二进制文件的命令行解析,和配置初始化工作,最终还是会调用 pkg/ 下面各个组件的内容。对于 kubelet 来说,上面 cmd/kubelet/kubelet.go 就是 main 函数所在的文件,因为它的内容比较简单,所以就全部贴在这里了:

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
    // 注意这里,定义了 KubeletServer,主要用于一些参数的初始化和参数的定义
    s := options.NewKubeletServer()
    s.AddFlags(pflag.CommandLine)

    // 解析命令行参数
    flag.InitFlags()
    util.InitLogs()
    defer util.FlushLogs()

    verflag.PrintAndExitIfRequested()

    // 执行 `app.Run`,运行
    if err := app.Run(s, nil); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "%v\n", err)
        os.Exit(1)
    }
}

这段代码主要分成三个部分,按照顺序运行的:

  1. 创建一个 KubeletServer 对象,这个对象保存着 kubelet 运行需要的所有配置信息
  2. 解析命令行,根据命令行的参数更新 KubeletServer
  3. 根据 KubeletServer 的配置运行真正的 kubelet 程序

NOTE:第二部分是 flag 这个库自动完成的,因此我们只分析其他两个部分。

options.NewKubeletServer() 定义在 app/options/options.go 文件中,就是创建一个管理配置的结构体 KubeletServer,初始化一些配置信息。不要被 KubeletServer 这个名字迷惑,它只是一个包含了所有 kubelet 配置参数的结构体,并不是真正运行的 kubelet 实例。KubeletServer 对象结构是这样的:

// KubeletServer 封装了运行 kubelet 需要的所有参数
type KubeletServer struct {

    // 主要的配置结构体,定义在 `apis/componentconfig/types.go` 文件中,包含了命令行所有可以配置的参数。
    // 因为这个字段是直接引用,所以用户可以通过 `KubeletServer` 直接访问它的字段
    componentconfig.KubeletConfiguration

    // kubeconfig 文件的路径,用于访问 apiserver,在后面的版本中这将成为访问 apiserver 的标准方式
    KubeConfig          flag.StringFlag
    BootstrapKubeconfig string

    // 如果设置为 true,那么错误的 kubeConfig 配置会直接导致 kubelet 退出
    RequireKubeConfig bool
    // 之前访问 apiserver 的方式,以后会被上面提到的 kubeConfig 配置取代
    AuthPath          flag.StringFlag // Deprecated -- use KubeConfig instead
    APIServerList     []string        // Deprecated -- use KubeConfig instead
    ...
}

KubeletServer 有一个 AddFlags 的方法,它的唯一作用就是把命令行参数和它的字段一一对应起来。这样解析命令行参数的时候,就更新对应的字段。这里是所有命令行参数定义的地方,如果要查询某个版本提供了哪些命令行,我会阅读这部分内容。

后面所有的事情都是在 app.Run() 中做的,看名字也能猜出来,它会运行实际的 kubelet。这个方法定义在 cmd/kubelet/app/server.go

// 根据传进来的 kubeDeps 和 KubeletServer,运行 kubelet 的服务,这个方法会一直运行,正常情况下不会返回
func Run(s *options.KubeletServer, kubeDeps *kubelet.KubeletDeps) error {
    if err := run(s, kubeDeps); err != nil {
        return fmt.Errorf("failed to run Kubelet: %v", err)
    }
    return nil
}

func run(s *options.KubeletServer, kubeDeps *kubelet.KubeletDeps) (err error) {
    ......
    if kubeDeps == nil {
        var kubeClient, eventClient *clientset.Clientset
        var cloud cloudprovider.Interface

        ......

        // 创建出来两个 client:kubeClient 和 eventClient,用来和 apiserver 通信
        clientConfig, err := CreateAPIServerClientConfig(s)
        if err == nil {
            kubeClient, err = clientset.NewForConfig(clientConfig)
            if err != nil {
                glog.Warningf("New kubeClient from clientConfig error: %v", err)
            }
            // make a separate client for events
            eventClientConfig := *clientConfig
            eventClientConfig.QPS = float32(s.EventRecordQPS)
            eventClientConfig.Burst = int(s.EventBurst)
            eventClient, err = clientset.NewForConfig(&eventClientConfig)
        }
        ......

        // 创建出来一个默认的 kubeDeps,里面包含了 dockerClient、Network Plugins 对象、Volume Plugins 对象
        kubeDeps, err = UnsecuredKubeletDeps(s)
        if err != nil {
            return err
        }
        // 把之前创建的对象赋给 kubeDeps
        kubeDeps.Cloud = cloud
        kubeDeps.KubeClient = kubeClient
        kubeDeps.EventClient = eventClient
    }

    ......

    // 创建 cAdvisor 对象,负责收集容器的监控信息
    if kubeDeps.CAdvisorInterface == nil {
        kubeDeps.CAdvisorInterface, err = cadvisor.New(uint(s.CAdvisorPort), s.ContainerRuntime, s.RootDirectory)
        if err != nil {
            return err
        }
    }

    // 创建 ContainerManager 对象
    if kubeDeps.ContainerManager == nil {
        ......
        kubeDeps.ContainerManager, err = cm.NewContainerManager(
            kubeDeps.Mounter,
            kubeDeps.CAdvisorInterface,
            cm.NodeConfig{
                RuntimeCgroupsName:    s.RuntimeCgroups,
                SystemCgroupsName:     s.SystemCgroups,
                KubeletCgroupsName:    s.KubeletCgroups,
                ContainerRuntime:      s.ContainerRuntime,
                CgroupsPerQOS:         s.ExperimentalCgroupsPerQOS,
                CgroupRoot:            s.CgroupRoot,
                CgroupDriver:          s.CgroupDriver,
                ProtectKernelDefaults: s.ProtectKernelDefaults,
                EnableCRI:             s.EnableCRI,
            },
            s.ExperimentalFailSwapOn)

        if err != nil {
            return err
        }
    }

    ......

    // 运行 kubelet,这个函数会启动 goroutine 一直运行,是 kubelet 核心功能执行的地方
    if err := RunKubelet(&s.KubeletConfiguration, kubeDeps, s.RunOnce, standaloneMode); err != nil {
        return err
    }

    // 运行 healthz HTTP 服务
    if s.HealthzPort > 0 {
        healthz.DefaultHealthz()
        go wait.Until(func() {
            err := http.ListenAndServe(net.JoinHostPort(s.HealthzBindAddress, strconv.Itoa(int(s.HealthzPort))), nil)
            if err != nil {
                glog.Errorf("Starting health server failed: %v", err)
            }
        }, 5*time.Second, wait.NeverStop)
    }

    ......

    <-done
    return nil
}

这段代码的最后,是真正运行的东西。前面大部分的内容都是是在创建和初始化 kubeDeps 这个对象,它最终会传递到 RunKubelet 函数中。

kubeDeps 的名字听起来很奇怪,其实它内部保存了 kubelet 各个重要组件的对象,之所以要把它作为参数传递,是为了实现 dependency injection。简单地说,就是把 kubelet 依赖的组件对象作为参数传进来,这样可以控制 kubelet 的行为。比如在测试的时候,只要构建 fake 的组件实现,就能很轻松进行测试。KubeDeps 包含的组件很多,下面列出一些:

  • CAdvisorInterface:提供 cAdvisor 接口功能的组件,用来获取监控信息
  • DockerClient:docker 客户端,用来和 docker 交互
  • KubeClient:apiserver 客户端,用来和 api server 通信
  • Mounter:执行 mount 相关操作
  • NetworkPlugins:网络插件,执行网络设置工作
  • VolumePlugins:volume 插件,执行 volume 设置工作

可以看到,这些组件要么需要和第三方交互(kubeClient、DockerClient),要么有副作用( MounterNetworkPluginsVolumePlugins),在进行单元测试的时候一般都会编写对应的 Fake 对象,只要满足响应的接口,就能正常工作。

run 方法允许传进来的 kubeDeps 为空,这个时候它会自动生成默认的 kubeDeps 对象,这也就是我们上面代码的逻辑。运行 HTTP Server 的代码我们暂时略过,留作以后再讲,继续来看 RunKubelet,它的代码是这样的:

func RunKubelet(kubeCfg *componentconfig.KubeletConfiguration, kubeDeps *kubelet.KubeletDeps, runOnce bool, standaloneMode bool) error {
    ......

    // 一些初始化的工作,配置 eventBroadcaster,这样就能发送事件了
    eventBroadcaster := record.NewBroadcaster()
    kubeDeps.Recorder = eventBroadcaster.NewRecorder(api.EventSource{Component: "kubelet", Host: string(nodeName)})
    eventBroadcaster.StartLogging(glog.V(3).Infof)
    if kubeDeps.EventClient != nil {
        glog.V(4).Infof("Sending events to api server.")
        eventBroadcaster.StartRecordingToSink(&unversionedcore.EventSinkImpl{Interface: kubeDeps.EventClient.Events("")})
    } else {
        glog.Warning("No api server defined - no events will be sent to API server.")
    }

    ......

    privilegedSources := capabilities.PrivilegedSources{
        HostNetworkSources: hostNetworkSources,
        HostPIDSources:     hostPIDSources,
        HostIPCSources:     hostIPCSources,
    }
    capabilities.Setup(kubeCfg.AllowPrivileged, privilegedSources, 0)

    ......

    // 使用 Builder 创建 mainKubelet,默认使用 `CreateAndInitKubelet`
    builder := kubeDeps.Builder
    if builder == nil {
        builder = CreateAndInitKubelet
    }
    if kubeDeps.OSInterface == nil {
        kubeDeps.OSInterface = kubecontainer.RealOS{}
    }
    k, err := builder(kubeCfg, kubeDeps, standaloneMode)

    ......
    // 运行 kubelet
    if runOnce {
        if _, err := k.RunOnce(podCfg.Updates()); err != nil {
            return fmt.Errorf("runonce failed: %v", err)
        }
        glog.Infof("Started kubelet %s as runonce", version.Get().String())
    } else {
        err := startKubelet(k, podCfg, kubeCfg, kubeDeps)
        if err != nil {
            return err
        }
        glog.Infof("Started kubelet %s", version.Get().String())
    }
    return nil
}

RunKubelet()runKubelet() 完成了真正意义上的 kubelet 对象的创建和运行。RunKubelet 用来创建 kubelet、验证参数、以及做一些初始化(事件处理和配置 capabilities 等),runKubelet 负责运行。

RunKubelet 的内容可以分成三个部分:

  1. 初始化各个对象,比如 eventBroadcaster,这样就能给 apiserver 发送 kubelet 的事件
  2. 通过 builder 创建出来 Kubelet
  3. 根据运行模式,运行 Kubelet

创建工作是在 k, err := builder(kubeCfg, kubeDeps, standaloneMode) 这句完成的,默认的 builderCreateAndInitKubelet

func CreateAndInitKubelet(kubeCfg *componentconfig.KubeletConfiguration, kubeDeps *kubelet.KubeletDeps, standaloneMode bool) (k kubelet.KubeletBootstrap, err error) {

    // 调用 pkg/kubelet/kubelet.go 文件创建 MainKubelet 的代码
    k, err = kubelet.NewMainKubelet(kubeCfg, kubeDeps, standaloneMode)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    k.BirthCry()

    // 启动 GC
    k.StartGarbageCollection()

    return k, nil
}

BirthCry() 只是发送一个事件,宣告 kubelet 已经成功启动;StartGarbageCollection() 正如名字所示,启动 kubelet GC 流程,我们后面会详细解释它的内部实现。接下来,我们先看一下 NewMainKubelet() 的代码,毕竟它是创建出 kubelet 的地方。

kubelet 的创建

MainKubelet 函数定义在 pkg/kubelet/kubelet.go#NewMainKubelet,我们终于从 cmd/kubelet/ 分析到 pkg/kubelet/ 了。

func NewMainKubelet(kubeCfg *componentconfig.KubeletConfiguration, kubeDeps *KubeletDeps, standaloneMode bool) (*Kubelet, error) {
    ......

    // PodConfig 非常重要,它是 pod 信息的来源,kubelet 支持文件、URL 和 apiserver 三种渠道,PodConfig 将它们汇聚到一起,通过管道来传递
    if kubeDeps.PodConfig == nil {
        kubeDeps.PodConfig, err = makePodSourceConfig(kubeCfg, kubeDeps, nodeName)
    }
    ......

    // exec 处理函数,进入到容器中执行命令的方式。之前使用的是 nsenter 命令行的方式,后来 docker 提供了 `docker exec` 命令,默认是后者
    var dockerExecHandler dockertools.ExecHandler
    switch kubeCfg.DockerExecHandlerName {
    case "native":
        dockerExecHandler = &dockertools.NativeExecHandler{}
    case "nsenter":
        dockerExecHandler = &dockertools.NsenterExecHandler{}
    default:
        glog.Warningf("Unknown Docker exec handler %q; defaulting to native", kubeCfg.DockerExecHandlerName)
        dockerExecHandler = &dockertools.NativeExecHandler{}
    }

    // 使用 reflector 把 ListWatch 得到的服务信息实时同步到 serviceStore 对象中
    serviceStore := cache.NewIndexer(cache.MetaNamespaceKeyFunc, cache.Indexers{cache.NamespaceIndex: cache.MetaNamespaceIndexFunc})
    if kubeClient != nil {
        serviceLW := cache.NewListWatchFromClient(kubeClient.Core().RESTClient(), "services", api.NamespaceAll, fields.Everything())
        cache.NewReflector(serviceLW, &api.Service{}, serviceStore, 0).Run()
    }
    serviceLister := &cache.StoreToServiceLister{Indexer: serviceStore}

    // 使用 reflector 把 ListWatch 得到的节点信息实时同步到  nodeStore 对象中
    nodeStore := cache.NewStore(cache.MetaNamespaceKeyFunc)
    if kubeClient != nil {
        fieldSelector := fields.Set{api.ObjectNameField: string(nodeName)}.AsSelector()
        nodeLW := cache.NewListWatchFromClient(kubeClient.Core().RESTClient(), "nodes", api.NamespaceAll, fieldSelector)
        cache.NewReflector(nodeLW, &api.Node{}, nodeStore, 0).Run()
    }
    nodeLister := &cache.StoreToNodeLister{Store: nodeStore}
    nodeInfo := &predicates.CachedNodeInfo{StoreToNodeLister: nodeLister}

    ......

    // 根据配置信息和各种对象创建 Kubelet 实例
    klet := &Kubelet{
        hostname:                       hostname,
        nodeName:                       nodeName,
        dockerClient:                   kubeDeps.DockerClient,
        kubeClient:                     kubeClient,
        ......
        clusterDomain:                  kubeCfg.ClusterDomain,
        clusterDNS:                     net.ParseIP(kubeCfg.ClusterDNS),
        serviceLister:                  serviceLister,
        nodeLister:                     nodeLister,
        nodeInfo:                       nodeInfo,
        masterServiceNamespace:         kubeCfg.MasterServiceNamespace,
        streamingConnectionIdleTimeout: kubeCfg.StreamingConnectionIdleTimeout.Duration,
        recorder:                       kubeDeps.Recorder,
        cadvisor:                       kubeDeps.CAdvisorInterface,
        diskSpaceManager:               diskSpaceManager,
        ......
    }

    ......

    // 网络插件的初始化工作
    if plug, err := network.InitNetworkPlugin(kubeDeps.NetworkPlugins, kubeCfg.NetworkPluginName, &criNetworkHost{&networkHost{klet}}, klet.hairpinMode, klet.nonMasqueradeCIDR, int(kubeCfg.NetworkPluginMTU)); err != nil {
        return nil, err
    } else {
        klet.networkPlugin = plug
    }

    // 从 cAdvisor 获取当前机器的信息
    machineInfo, err := klet.GetCachedMachineInfo()
    ......

    procFs := procfs.NewProcFS()
    imageBackOff := flowcontrol.NewBackOff(backOffPeriod, MaxContainerBackOff)

    klet.livenessManager = proberesults.NewManager()

    // podManager 负责管理当前节点上的 pod 信息,它保存了所有 pod 的内容,包括 static pod。
    // kubelet 从本地文件、网络地址和 apiserver 三个地方获取 pod 的内容,
    klet.podCache = kubecontainer.NewCache()
    klet.podManager = kubepod.NewBasicPodManager(kubepod.NewBasicMirrorClient(klet.kubeClient))
    ......

    // 创建 runtime 对象,以后会改用 CRI 接口和 runtime 交互,目前使用 DockerManager
    if kubeCfg.EnableCRI {
        ......
    } else {
        switch kubeCfg.ContainerRuntime {
        case "docker":
            runtime := dockertools.NewDockerManager(
                kubeDeps.DockerClient,
                kubecontainer.FilterEventRecorder(kubeDeps.Recorder),
                klet.livenessManager,
                containerRefManager,
                klet.podManager,
                machineInfo,
                kubeCfg.PodInfraContainerImage,
                float32(kubeCfg.RegistryPullQPS),
                int(kubeCfg.RegistryBurst),
                ContainerLogsDir,
                kubeDeps.OSInterface,
                klet.networkPlugin,
                klet,
                klet.httpClient,
                dockerExecHandler,
                kubeDeps.OOMAdjuster,
                procFs,
                klet.cpuCFSQuota,
                imageBackOff,
                kubeCfg.SerializeImagePulls,
                kubeCfg.EnableCustomMetrics,
                klet.hairpinMode == componentconfig.HairpinVeth && kubeCfg.NetworkPluginName != "kubenet",
                kubeCfg.SeccompProfileRoot,
                kubeDeps.ContainerRuntimeOptions...,
            )
            klet.containerRuntime = runtime
            klet.runner = kubecontainer.DirectStreamingRunner(runtime)
        case "rkt":
            ......
        default:
            return nil, fmt.Errorf("unsupported container runtime %q specified", kubeCfg.ContainerRuntime)
        }
    }

    ......

    klet.pleg = pleg.NewGenericPLEG(klet.containerRuntime, plegChannelCapacity, plegRelistPeriod, klet.podCache, clock.RealClock{})
    klet.runtimeState = newRuntimeState(maxWaitForContainerRuntime)
    klet.updatePodCIDR(kubeCfg.PodCIDR)

    // 创建 containerGC 对象,进行周期性的容器清理工作
    containerGC, err := kubecontainer.NewContainerGC(klet.containerRuntime, containerGCPolicy)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    klet.containerGC = containerGC
    klet.containerDeletor = newPodContainerDeletor(klet.containerRuntime, integer.IntMax(containerGCPolicy.MaxPerPodContainer, minDeadContainerInPod))

    // 创建 imageManager 对象,管理镜像
    imageManager, err := images.NewImageGCManager(klet.containerRuntime, kubeDeps.CAdvisorInterface, kubeDeps.Recorder, nodeRef, imageGCPolicy)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("failed to initialize image manager: %v", err)
    }
    klet.imageManager = imageManager

    // statusManager 实时检测节点上 pod 的状态,并更新到 apiserver 对应的 pod 
    klet.statusManager = status.NewManager(kubeClient, klet.podManager)

    // probeManager 检测 pod 的状态,并通过 statusManager 进行更新
    klet.probeManager = prober.NewManager(
        klet.statusManager,
        klet.livenessManager,
        klet.runner,
        containerRefManager,
        kubeDeps.Recorder)

    // volumeManager 管理节点上 volume

    klet.volumePluginMgr, err =
        NewInitializedVolumePluginMgr(klet, kubeDeps.VolumePlugins)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    ......
    // setup volumeManager
    klet.volumeManager, err = volumemanager.NewVolumeManager(
        kubeCfg.EnableControllerAttachDetach,
        nodeName,
        klet.podManager,
        klet.kubeClient,
        klet.volumePluginMgr,
        klet.containerRuntime,
        kubeDeps.Mounter,
        klet.getPodsDir(),
        kubeDeps.Recorder,
        kubeCfg.ExperimentalCheckNodeCapabilitiesBeforeMount)

    // 保存了节点上正在运行的 pod 信息
    runtimeCache, err := kubecontainer.NewRuntimeCache(klet.containerRuntime)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    klet.runtimeCache = runtimeCache
    klet.reasonCache = NewReasonCache()
    klet.workQueue = queue.NewBasicWorkQueue(klet.clock)

    // podWorkers 是具体的执行者
    klet.podWorkers = newPodWorkers(klet.syncPod, kubeDeps.Recorder, klet.workQueue, klet.resyncInterval, backOffPeriod, klet.podCache)

    ......
    klet.kubeletConfiguration = *kubeCfg
    return klet, nil
}

NewMainKubelet 正如名字所示,主要的工作就是创建 Kubelet 这个对象,它包含了 kubelet 运行需要的所有对象,上面的代码就是各种对象的初始化和赋值的过程,这里只介绍几个非常重要的对象来说:

  • podConfig:这个对象里面会从文件、网络和 apiserver 三个来源中汇聚节点要运行的 pod 信息,并通过管道发送出来,读取这个管道就能获取实时的 pod 最新配置
  • ServiceLister:能够读取 kubernetes 中服务信息
  • nodeLister:能够读取 apiserver 中节点的信息
  • diskSpaceManager:返回容器存储空间的信息
  • podManager:缓存了 pod 的信息,是所有需要该信息都会去访问的地方
  • runtime:容器运行时,对容器引擎(docker 或者 rkt)的一层封装,负责调用容器引擎接口管理容器的状态,比如启动、暂停、杀死容器等
  • probeManager:如果 pod 配置了状态监测,那么 probeManager 会定时检查 pod 是否正常工作,并通过 statusManager 向 apiserver 更新 pod 的状态
  • volumeManager:负责容器需要的 volume 管理。检测某个 volume 是否已经 mount、获取 pod 使用的 volume 等
  • podWorkers:具体的执行者,每次有 pod 需要更新的时候都会发送给它

这里并不一一展开所有对象的实现和具体功能,以后的文章会对其中一些继续分析。

kubelet 的运行

接着回到 kubelet 的分析,通过 NewMainKubelet 创建完 Kubelet 对象,下一步就是看看如果运行它。在 RunKubelet 内部,我们看到它最终会调用 startKublet 函数:

func startKubelet(k kubelet.KubeletBootstrap, podCfg *config.PodConfig, kubeCfg *componentconfig.KubeletConfiguration, kubeDeps *kubelet.KubeletDeps) error {
    // 启动 kubelet
    go wait.Until(func() { k.Run(podCfg.Updates()) }, 0, wait.NeverStop)

    // 启动 kubelet server
    if kubeCfg.EnableServer {
        go wait.Until(func() {
            k.ListenAndServe(net.ParseIP(kubeCfg.Address), uint(kubeCfg.Port), kubeDeps.TLSOptions, kubeDeps.Auth, kubeCfg.EnableDebuggingHandlers)
        }, 0, wait.NeverStop)
    }
    if kubeCfg.ReadOnlyPort > 0 {
        go wait.Until(func() {
            k.ListenAndServeReadOnly(net.ParseIP(kubeCfg.Address), uint(kubeCfg.ReadOnlyPort))
        }, 0, wait.NeverStop)
    }

    return nil
}

运行 kubelet 主要启动两个功能,k.Run() 来进入主循环,k.ListenAndServe() 启动 kubelet 的 API 服务,后者并不是这篇文章的重点,我们来看看前者,它的执行入口是 k.Run(podCfg.Updates())podCfg.Updates() 我们前面已经说过,它是一个管道,会实时地发送过来 pod 最新的配置信息,至于是怎么实现的,我们以后再说,这里知道它的作用就行。Run 方法的代码如下:

/ Run starts the kubelet reacting to config updates
func (kl *Kubelet) Run(updates <-chan kubetypes.PodUpdate) {
    .....

    // Start volume manager
    go kl.volumeManager.Run(kl.sourcesReady, wait.NeverStop)

    // 定时向 apiserver 更新 node 信息,用作调度时的重要参考
    if kl.kubeClient != nil {
        // Start syncing node status immediately, this may set up things the runtime needs to run.
        go wait.Until(kl.syncNodeStatus, kl.nodeStatusUpdateFrequency, wait.NeverStop)
    }
    go wait.Until(kl.syncNetworkStatus, 30*time.Second, wait.NeverStop)
    go wait.Until(kl.updateRuntimeUp, 5*time.Second, wait.NeverStop)

    // Start loop to sync iptables util rules
    if kl.makeIPTablesUtilChains {
        go wait.Until(kl.syncNetworkUtil, 1*time.Minute, wait.NeverStop)
    }

    // 删除 podWorker 没有正常处理的 pod 
    go wait.Until(kl.podKiller, 1*time.Second, wait.NeverStop)

    // Start component sync loops.
    // 管理 pod 和容器的状态
    kl.statusManager.Start()

    // readiness 和 liveness 管理
    kl.probeManager.Start()

    // pleg  的全称是 Pod Lifecycle Event Generator
    kl.pleg.Start()

    // 宫殿的入口
    kl.syncLoop(updates, kl)
}

基本上就是 kubelet 各种组件的启动,每个组件都是以 goroutine 运行的,这里不做赘述。最后一句 kl.syncLoop(updates, kl) 是处理所有 pod 更新的主循环,获取 pod 的变化(新建、修改和删除),调用对应的处理函数保证节点上的容器符合 pod 的配置。

如果 kubelet 是做宫殿,那么 syncLoop 就是这座宫殿的入口。我们从很远的地方出发,穿过丛林、越过高山,一路上到处问路,经过一座座的城镇,终于抵达都城。穿行过眼花缭乱的商铺、士兵、民宅,站在金碧辉煌巍峨高大的宫殿门口,心中一定激情澎湃。

在下一篇文章,我们就要打开宫殿大门,一探其中究竟。

参考资料