kube-dns的前世今生 ▎时速云攻城狮分享

上一期我们以1.2版本为背景,介绍了K8S的服务发现和kube-dns插件的相关内容。有了上一期内容作为基础,这期了解最新版本的kube-dns就会容易很多。本文主要对比1.2和1.4版本中kube-dns 的主要变化,以及最新版本中kube-dns的内部实现。满满的干货来了,你准备好了吗?

大纲

●    kube-dns的主要变化

●    kube-dns的实现原理

●    kubedns容器详解

●    dnsmasq容器简介

●    exechealthz容器简介

主要变化

●  服务发现机制未变化

也就是说kube-dns对外的接口是基本没变的。变化主要在于kube-dns插件的内部组成,由原来的四个容器变为了三个。

现在回顾一下上一期所讲的1.2版本kube-dns的组成。

Kube2sky通过K8S API监视K8S Service资源的变化,并根据Service的信息生成DNS记录写入到etcd中。Skydns为集群中的Pod提供DNS查询服务,DNS记录从etcd中读取。Exechealthz提供健康检查功能。

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接下来我们再看一下1.4版本kube-dns的组成。对比两张图,可以很直观的看到kube-dns对外接口没有发生变化。Exechealthz是唯一保留的容器,依然提供健康检查。

不同点:

1.会检查两个容器的健康状态。

2.为集群提供DNS查询服务的容器由skydns变为了dnsmasq。

3.Kubedns容器替代了kube2sky来监视Service资源。

4.Etcd容器不见了。

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相信有些人会好奇DNS记录现在保存在哪了呢?那为了回答这个问题以及了解新版kube-dns的工作原理,我们就进入下一章内容来了解其实现原理。

实现原理 

●  kubedns容器的实现

本着“Talk is cheap, show me the code”原则,我们将会以源码分析的方式介绍其原理。对另外两个容器会进行简要介绍。

先来看一下源码位置,这里列出的是kube-dns插件相关的源码,不仅仅是kubedns容器的。之前的源码是集中在cluster/addons/dns下面的,那么1.4版本中分成了三个目录:

●    第一个目录会有K8S DNS相关的README以及kubedns容器的Dockerfile。

●    第二个目录存放kube-dns插件的编排文件。

●    第三个是kubedns源码目录,kubedns容器使用的命令行就是从这构建出来的。

●   kubedns容器的功能:

●    接入SkyDNS,为dnsmasq提供查询服务

●    替换etcd容器,使用树形结构在内存中保存DNS记录

●    通过K8S API监视Service资源变化并更新DNS记录

●    服务10053端口

对功能有了大概了解之后,我们下面就结合源码来看看各个功能是如何实现的。

●  kubedns实现——SkyDNS接入

下面是kubedns启动的部分代码,这部分显示的是kubedns在启动的时候会初始化一个SkyDNS Server,初始化的时候传入了一个KubeDNSServer.kd。

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下面是KubeDNSServer.kd的初始化代码,使用的是K8S提供的包。使用K8S提供的包可以初始化一个SkyDNS Server?相信很多人能够想到,这个KubeDNSServer.kd应该实现了一个接口。

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SkyDNS Server在初始化的时候需要传入一个Backend接口,其定义如下。SkyDNS基于Etcd实现了该接口,也会使用它初始化Server。得益于SkyDNS的良好设计,K8S只要实现该接口便可以接入SkyDNS来提供DNS查询服务,并定制存储功能。

skydns/server/server.go

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skydns/server/backend.go

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●  kubedns实现——etcd替换

在服务发现的流程中,主要用到了Records这个方法,下面我们就来看看K8S是如何实现这个方法。

主要步骤是先将域名按“.”拆分,并将各部分颠倒顺序生成一个path数组。调用getRecordsForPath方法获取DNS记录并返回。

kubernetes/pkg/dns/dns.go

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getRecordsForPath会调用cache的相关方法。这个cache会被初始化为一个TreeCache结构,定义如下:

kubernetes/pkg/dns/dns.go

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kubernetes/pkg/dns/treecache.go

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如下图所示,TreeCache的结构类似于目录树。从根节点到叶子节点的每个路径与一个域名是相对应的,顺序是颠倒的。它的叶子节点只包含Entries,非叶子节点只包含ChildNodes。叶子节点中保存的就是SkyDNS定义的msg.Service结构,可以理解为DNS记录。

在Records接口方法实现中,只需根据域名查找到对应的叶子节点,并返回叶子节点中保存的所有msg.Service数据。K8S就是通过这样的一个数据结构来保存DNS记录的,并替换了Etcd。

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●  kubedns实现——监视Service

最后我们来看一下监视Service资源的相关代码。如下图所示,这里使用了k8s.io/kubernetes/pkg/client/cache包的NewInformer方法,这个方法在K8S源码里会经常看到。其参数为:

●    第一个参数需要传入ListWatch结构,它定义了List和Watch操作步骤。kd.kubeClient结构可以用来访问K8S API,从代码中可以看出分别访问了List和Watch API

●    第二个参数为监视的资源类型,代码中指定了Service资源

●    第三个参数为List操作的执行间隔。Watch操作是通知机制,只要监视的资源发送变化

就会调用对应的回调函数。List操作会获取最新的全量资源与本地状态进行比较来产生通知,可以避免网络原因导致的Watch丢失通知的情况。List操作代价较高,因此需要通过第三个参数来设置其执行间隔。

●    最后一个参数用来设置处理事件的回调。

kubernetes/pkg/dns/dns.go

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下面我们以新增Service事件的处理流程为例来简单了解一下事件处理的代码。

在创建一个K8S Service资源后,newService方法最终会调用newPortalService方法,其代码如下。getSkyMsg函数会将Service的ClusterIP保存到msg.Service结构中并返回,对应recordValue。recordLabel可以理解为一个摘要值,与ClusterIP是一一对应的,它将作为TreeCache叶子节点的key。

最后根据Service信息找到对应的树枝(如不存在会构建),并设置叶子节点。这样一个新建的Service对应的DNS记录就保存到kubedns中了。

kubernetes/pkg/dns/dns.go

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Kubedns容器的主要原理已经讲解完了,下面我们简要介绍一下其他两个容器。

●  dnsmasq简介

●   Dnsmasq是一款小巧的DNS配置工具

●   在kube-dns插件中的作用:

●   通过kubedns容器获取DNS规则,在集群中提供DNS查询服务

●   提供DNS缓存,提高查询性能

●   降低kubedns容器的压力、提高稳定性

●    Dockerfile在GitHub上Kubernetes组织的contrib仓库中,位于dnsmasq目录下。

●    在kube-dns插件的编排文件中可以看到,dnsmasq通过参数–server=127.0.0.1#10053指定upstream为kubedns。

●  exechealthz简介

●    在kube-dns插件中提供健康检查功能

●    源码同样在contrib仓库中,位于exec-healthz目录下。

●    新版中会对两个容器都进行健康检查,更加完善。

●  总结

1.4版本kube-dns插件的三个容器的功能如下:

●    kubedns容器

●   监视k8s Service资源并更新DNS记录

●   替换etcd,使用TreeCache数据结构保存DNS记录并实现SkyDNS的Backend接口

●   接入SkyDNS,对dnsmasq提供DNS查询服务

●    dnsmasq容器

●   对集群提供DNS查询服务

●   设置kubedns为upstream

●   提供DNS缓存,降低kubedns负载,提高性能

●    exechealthz容器

●   定期检查kubedns和dnsmasq的健康状态

●   为k8s活性检测提供HTTP API

相比于1.2版本,个人认为有了如下改进:

●    无状态服务。1.2版本中,需要将Etcd的数据Volume出来才能保证Etcd容器重启之后数据不会丢失,服务可以快速恢复。新版本中作为无状态服务出现,通过增加冗余来提高可靠性。即使kubedns容器重启,dnsmasq缓存机制也可以保证服务的可用性。

●    优化查询效率。SkyDNS直接从内存中获取DNS记录。

●    完善健康检查。1.2版本中只对kube2sky设置了健康检查。

除了改进之外,还有一点不足,也是大家比较担心的 「  内存占用  」。目前在kube-dns编排文件中默认设置了内存限制为170M,在注释中可以看出这一数字并未在大规模集群中验证。不过相信不久的将来我们就能看到这一验证结果。

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