对于经常和 Kubernetes
打交道的 YAML 工程师来说,最常用的命令就是 kubectl exec
了,通过它可以直接在容器内执行命令来调试应用程序。如果你不满足于只是用用而已,想了解 kubectl exec
的工作原理,那么本文值得你仔细读一读。本文将通过参考 kubectl
、API Server
、Kubelet
和容器运行时接口(CRI)Docker API 中的相关代码来了解该命令是如何工作的。
kubectl exec 的工作原理用一张图就可以表示:
kubectl exec
先来看一个例子:
???? → kubectl version --short
Client Version: v1.15.0
Server Version: v1.15.3
???? → kubectl run nginx --image=nginx --port=80 --generator=run-pod/v1
pod/nginx created
???? → kubectl get po
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 6s
???? → kubectl exec nginx -- date
Sat Jan 25 18:47:52 UTC 2020
???? → kubectl exec -it nginx -- /bin/bash
root@nginx:/#
第一个 kubectl exec 在容器内执行了 date
命令,第二个 kubectl exec 使用 -i
和 -t
参数进入了容器的交互式 shell。
重复第二个 kubectl exec 命令,打印更详细的日志:
???? → kubectl -v=7 exec -it nginx -- /bin/bash
I0125 10:51:55.434043 28053 loader.go:359] Config loaded from file: /home/isim/.kube/kind-config-linkerd
I0125 10:51:55.438595 28053 round_trippers.go:416] GET https://127.0.0.1:38545/api/v1/namespaces/default/pods/nginx
I0125 10:51:55.438607 28053 round_trippers.go:423] Request Headers:
I0125 10:51:55.438611 28053 round_trippers.go:426] Accept: application/json, */*
I0125 10:51:55.438615 28053 round_trippers.go:426] User-Agent: kubectl/v1.15.0 (linux/amd64) kubernetes/e8462b5
I0125 10:51:55.445942 28053 round_trippers.go:441] Response Status: 200 OK in 7 milliseconds
I0125 10:51:55.451050 28053 round_trippers.go:416] POST https://127.0.0.1:38545/api/v1/namespaces/default/pods/nginx/exec?command=%2Fbin%2Fbash&container=nginx&stdin=true&stdout=true&tty=true
I0125 10:51:55.451063 28053 round_trippers.go:423] Request Headers:
I0125 10:51:55.451067 28053 round_trippers.go:426] X-Stream-Protocol-Version: v4.channel.k8s.io
I0125 10:51:55.451090 28053 round_trippers.go:426] X-Stream-Protocol-Version: v3.channel.k8s.io
I0125 10:51:55.451096 28053 round_trippers.go:426] X-Stream-Protocol-Version: v2.channel.k8s.io
I0125 10:51:55.451100 28053 round_trippers.go:426] X-Stream-Protocol-Version: channel.k8s.ioI0125 10:51:55.451121 28053 round_trippers.go:426] User-Agent: kubectl/v1.15.0 (linux/amd64) kubernetes/e8462b5
I0125 10:51:55.465690 28053 round_trippers.go:441] Response Status: 101 Switching Protocols in 14 milliseconds
root@nginx:/#
这里有两个重要的 HTTP 请求:
GET
请求用来获取 Pod 信息。- POST 请求调用 Pod 的子资源
exec
在容器内执行命令。
子资源(subresource)隶属于某个 K8S 资源,表示为父资源下方的子路径,例如
/logs
、/status
、/scale
、/exec
等。其中每个子资源支持的操作根据对象的不同而改变。
最后 API Server 返回了 101 Ugrade
响应,向客户端表示已切换到 SPDY
协议。
SPDY 允许在单个 TCP 连接上复用独立的 stdin/stdout/stderr/spdy-error 流。
1. API Server 源码分析
请求首先会到底 API Server,先来看看 API Server 是如何注册 rest.ExecRest
处理器来处理子资源请求 /exec
的。这个处理器用来确定 exec
要进入的节点。
API Server 启动过程中做的第一件事就是指挥内嵌的 GenericAPIServer
加载早期的遗留 API(legacy API):
if c.ExtraConfig.APIResourceConfigSource.VersionEnabled(apiv1.SchemeGroupVersion) {
// ...
if err := m.InstallLegacyAPI(&c, c.GenericConfig.RESTOptionsGetter, legacyRESTStorageProvider); err != nil {
return nil, err
}
}
在 API 加载过程中,会将类型 LegacyRESTStorage
实例化,创建一个 storage.PodStorage
实例:
podStorage, err := podstore.NewStorage(
restOptionsGetter,
nodeStorage.KubeletConnectionInfo,
c.ProxyTransport,
podDisruptionClient,
)
if err != nil {
return LegacyRESTStorage{}, genericapiserver.APIGroupInfo{}, err
}
随后 storeage.PodStorage
实例会被添加到 map restStorageMap
中。注意,该 map 将路径 pods/exec
映射到了 podStorage
的 rest.ExecRest
处理器。
restStorageMap := map[string]rest.Storage{
"pods": podStorage.Pod,
"pods/attach": podStorage.Attach,
"pods/status": podStorage.Status,
"pods/log": podStorage.Log,
"pods/exec": podStorage.Exec,
"pods/portforward": podStorage.PortForward,
"pods/proxy": podStorage.Proxy,
"pods/binding": podStorage.Binding,
"bindings": podStorage.LegacyBinding,
podstorage
为 pod 和子资源提供了CURD
逻辑和策略的抽象。更多详细信息请查看内嵌的 genericregistry.Store
map restStorageMap
会成为实例 apiGroupInfo
的一部分,添加到 GenericAPIServer
中:
if err := s.installAPIResources(apiPrefix, apiGroupInfo, openAPIModels); err != nil {
return err
}
// Install the version handler.
// Add a handler at /<apiPrefix> to enumerate the supported api versions.
s.Handler.GoRestfulContainer.Add(discovery.NewLegacyRootAPIHandler(s.discoveryAddresses, s.Serializer, apiPrefix).WebService())
其中 GoRestfulContainer.ServeMux 会将传入的请求 URL 映射到不同的处理器。
接下来重点观察处理器 therest.ExecRest
的工作原理,它的 Connect()
方法会调用函数 pod.ExecLocation() 来确定 pod 中容器的 exec
子资源的 URL
:
// Connect returns a handler for the pod exec proxy
func (r *ExecREST) Connect(ctx context.Context, name string, opts runtime.Object, responder rest.Responder) (http.Handler, error) {
execOpts, ok := opts.(*api.PodExecOptions)
if !ok {
return nil, fmt.Errorf("invalid options object: %#v", opts)
}
location, transport, err := pod.ExecLocation(r.Store, r.KubeletConn, ctx, name, execOpts)
if err != nil {
return nil, err
}
return newThrottledUpgradeAwareProxyHandler(location, transport, false, true, true, responder), nil
}
函数 pod.ExecLocation()
返回的 URL 被 API Server 用来决定连接到哪个节点。
下面接着分析节点上的 Kubelet
源码。
2. Kubelet 源码分析
到了 Kubelet
这边,我们需要关心两点:
- Kubelet 是如何注册
exec
处理器的? - Kubelet 与
Docker API
如何交互?
Kubelet 的初始化过程非常复杂,主要涉及到两个函数:
- PreInitRuntimeService() : 使用
dockershim
包来初始化CRI
。 - RunKubelet() : 注册处理器,启动 Kubelet 服务。
注册处理器
当 Kubelet 启动时,它的 RunKubelet() 函数会调用私有函数 startKubelet()
来启动 kubelet.Kubelet
实例的 ListenAndServe()
方法,然后该方法会调用函数 ListenAndServeKubeletServer()
,使用构造函数 NewServer()
来安装 『debugging』处理器:
// NewServer initializes and configures a kubelet.Server object to handle HTTP requests.
func NewServer(
// ...
criHandler http.Handler) Server {
// ...
if enableDebuggingHandlers {
server.InstallDebuggingHandlers(criHandler)
if enableContentionProfiling {
goruntime.SetBlockProfileRate(1)
}
} else {
server.InstallDebuggingDisabledHandlers()
}
return server
}
InstallDebuggingHandlers()
函数使用 getExec()
处理器来注册 HTTP 请求模式:
// InstallDebuggingHandlers registers the HTTP request patterns that serve logs or run commands/containers
func (s *Server) InstallDebuggingHandlers(criHandler http.Handler) {
// ...
ws = new(restful.WebService)
ws.
Path("/exec")
ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
s.restfulCont.Add(ws)
其中 getExec()
处理器又会调用 s.host
实例中的 GetExec()
方法:
// getExec handles requests to run a command inside a container.
func (s *Server) getExec(request *restful.Request, response *restful.Response) {
// ...
podFullName := kubecontainer.GetPodFullName(pod)
url, err := s.host.GetExec(podFullName, params.podUID, params.containerName, params.cmd, *streamOpts)
if err != nil {
streaming.WriteError(err, response.ResponseWriter)
return
}
// ...
}
s.host
被实例化为 kubelet.Kubelet
类型的一个实例,它嵌套引用了 StreamingRuntime
接口,该接口又被实例化为 kubeGenericRuntimeManager
的实例,即运行时管理器。该运行时管理器是 Kubelet 与 Docker API
交互的关键组件,GetExec()
方法就是由它实现的:
// GetExec gets the endpoint the runtime will serve the exec request from.
func (m *kubeGenericRuntimeManager) GetExec(id kubecontainer.ContainerID, cmd []string, stdin, stdout, stderr, tty bool) (*url.URL, error) {
// ...
resp, err := m.runtimeService.Exec(req)
if err != nil {
return nil, err
}
return url.Parse(resp.Url)
}
GetExec()
又会调用 runtimeService.Exec()
方法,进一步挖掘你会发现 runtimeService
是 CRI 包中定义的接口。kuberuntime.kubeGenericRuntimeManager
的 runtimeService
被实例化为 kuberuntime.instrumentedRuntimeService
类型,由它来实现 runtimeService.Exec()
方法:
func (in instrumentedRuntimeService) Exec(req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
const operation = "exec"
defer recordOperation(operation, time.Now())
resp, err := in.service.Exec(req)
recordError(operation, err)
return resp, err
}
instrumentedRuntimeService 实例的嵌套服务对象被实例化为 theremote.RemoteRuntimeService
类型的实例。该类型实现了 Exec()
方法:
// Exec prepares a streaming endpoint to execute a command in the container, and returns the address.
func (r *RemoteRuntimeService) Exec(req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
ctx, cancel := getContextWithTimeout(r.timeout)
defer cancel()
resp, err := r.runtimeClient.Exec(ctx, req)
if err != nil {
klog.Errorf("Exec %s '%s' from runtime service failed: %v", req.ContainerId, strings.Join(req.Cmd, " "), err)
return nil, err
}
if resp.Url == "" {
errorMessage := "URL is not set"
klog.Errorf("Exec failed: %s", errorMessage)
return nil, errors.New(errorMessage)
}
return resp, nil
}
Exec()
方法会向 /runtime.v1alpha2.RuntimeService/Exec
发起一个 gRPC
调用来让运行时端准备一个流式通信的端点,该端点用于在容器中执行命令(关于如何将 Docker shim
设置为 gRPC 服务端的更多信息请参考下一小节)。
gRPC 服务端通过调用 RuntimeServiceServer.Exec()
方法来处理请求,该方法由 dockershim.dockerService
结构体实现:
// Exec prepares a streaming endpoint to execute a command in the container, and returns the address.
func (ds *dockerService) Exec(_ context.Context, req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
if ds.streamingServer == nil {
return nil, streaming.NewErrorStreamingDisabled("exec")
}
_, err := checkContainerStatus(ds.client, req.ContainerId)
if err != nil {
return nil, err
}
return ds.streamingServer.GetExec(req)
}
第 10 行的 ThestreamingServer
是一个 streaming.Server 接口,它在构造函数 dockershim.NewDockerService()
中被实例化:
// create streaming server if configured.
if streamingConfig != nil {
var err error
ds.streamingServer, err = streaming.NewServer(*streamingConfig, ds.streamingRuntime)
if err != nil {
return nil, err
}
}
来看一下 GetExec()
方法的实现方式:
func (s *server) GetExec(req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
if err := validateExecRequest(req); err != nil {
return nil, err
}
token, err := s.cache.Insert(req)
if err != nil {
return nil, err
}
return &runtimeapi.ExecResponse{
Url: s.buildURL("exec", token),
}, nil
}
可以看到这里只是向客户端返回一个简单的 token 组合成的 URL, 之所以生成一个 token 是因为用户的命令中可能包含各种各样的字符,各种长度的字符,需要格式化为一个简单的 token。该 token 会缓存在本地,后面真正的 exec 请求会携带这个 token,通过该 token 找到之前的具体请求。其中 restful.WebService
实例会将 pod exec
请求路由到这个端点:
// InstallDebuggingHandlers registers the HTTP request patterns that serve logs or run commands/containers
func (s *Server) InstallDebuggingHandlers(criHandler http.Handler) {
// ...
ws = new(restful.WebService)
ws.
Path("/exec")
ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
To(s.getExec).
Operation("getExec"))
s.restfulCont.Add(ws)
创建 Docker shim
PreInitRuntimeService()
函数作为 gRPC 服务端,负责创建并启动 Docker shim。在将dockershim.dockerService
类型实例化时,让其嵌套的 streamingRuntime
实例引用 dockershim.NativeExecHandler
的实例(该实例实现了 dockershim.ExecHandler 接口)。
ds := &dockerService{
// ...
streamingRuntime: &streamingRuntime{
client: client,
execHandler: &NativeExecHandler{},
},
// ...
}
使用 Docker 的 exec
API 在容器中执行命令的核心实现就是 NativeExecHandler.ExecInContainer()
方法:
func (*NativeExecHandler) ExecInContainer(client libdocker.Interface, container *dockertypes.ContainerJSON, cmd []string, stdin io.Reader, stdout, stderr io.WriteCloser, tty bool, resize <-chan remotecommand.TerminalSize, timeout time.Duration) error {
// ...
startOpts := dockertypes.ExecStartCheck{Detach: false, Tty: tty}
streamOpts := libdocker.StreamOptions{
InputStream: stdin,
OutputStream: stdout,
ErrorStream: stderr,
RawTerminal: tty,
ExecStarted: execStarted,
}
err = client.StartExec(execObj.ID, startOpts, streamOpts)
if err != nil {
return err
}
// ...
这里就是最终 Kubelet
调用 Docker exec
API 的地方。
最后需要搞清楚的是 streamingServer
处理器如何处理 exec
请求。首先需要找到它的 exec
处理器,我们直接从构造函数 streaming.NewServer()
开始往下找,因为这是将 /exec/{token}
路径绑定到 serveExec
处理器的地方:
ws := &restful.WebService{}
endpoints := []struct {
path string
handler restful.RouteFunction
}{
{"/exec/{token}", s.serveExec},
{"/attach/{token}", s.serveAttach},
{"/portforward/{token}", s.servePortForward},
}
所有发送到 dockershim.dockerService
实例的请求最终都会在 streamingServer
处理器上完成,因为 dockerService.ServeHTTP() 方法会调用 streamingServer
实例的 ServeHTTP()
方法。
serveExec
处理器会调用 remoteCommand.ServeExec() 函数,这个函数又是干嘛的呢?它会调用前面提到的 Executor.ExecInContainer()
方法,而 ExecInContainer()
方法是知道如何与 Docker exec
API 通信的:
// ServeExec handles requests to execute a command in a container. After
// creating/receiving the required streams, it delegates the actual execution
// to the executor.
func ServeExec(w http.ResponseWriter, req *http.Request, executor Executor, podName string, uid types.UID, container string, cmd []string, streamOpts *Options, idleTimeout, streamCreationTimeout time.Duration, supportedProtocols []string) {
// ...
err := executor.ExecInContainer(podName, uid, container, cmd, ctx.stdinStream, ctx.stdoutStream, ctx.stderrStream, ctx.tty, ctx.resizeChan, 0)
if err != nil {
// ...
} else {
// ...
}
}
3. 总结
本文通过解读 kubectl
、API Server
和 CRI
的源码,帮助大家理解 kubectl exec
命令的工作原理,当然,这里并没有涉及到 Docker exec
API 的细节,也没有涉及到 docker exec
的工作原理。
首先,kubectl 向 API Server 发出了 GET
和 POST
请求,API Server 返回了 101 Ugrade
响应,向客户端表示已切换到 SPDY
协议。
随后 API Server 使用 storage.PodStorage
和 rest.ExecRest
来提供处理器的映射和执行逻辑,其中 rest.ExecRest
处理器决定 exec
要进入的节点。
最后 Kubelet 向 Docker shim
请求一个流式端点 URL,并将 exec
请求转发到 Docker exec
API。kubelet 再将这个 URL 以 Redirect
的方式返回给 API Server,请求就会重定向到到对应 Streaming Server 上发起的 exec
请求,并维护长链。
虽然本文只关注了 kubectl exec 命令,但其他的子命令(例如 attach
、port-forward
、log
等等)也遵循了类似的实现模式: