Technology

Chart Type 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

Architecture

实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 tensornet源码分析 大模型训练 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 在离线业务混部 RNN pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列


Kubernetes存储

2015年03月12日

简介

云原生存储的两个关键领域:

  1. Docker 存储卷:容器服务在单节点的存储组织形式,关注数据存储、容器运行时的相关技术;
  2. K8s 存储卷:关注容器集群的存储编排,从应用使用存储的角度关注存储服务。

Volume 背景介绍

Docker容器的文件系统分层机制主要靠联合文件系统(UnionFS)来实现。联合文件系统保证了文件的堆叠特性,即上层通过增加文件来修改依赖层文件,在保证镜像的只读特性时还能实现容器文件的读写特性。

从UnionFS说起

每个容器都需要一个镜像,这个镜像就把容器中程序需要运行的二进制文件,库文件,配置文件,其他的依赖文件等全部都打包成一个镜像文件。如果容器使用普通的 Ext4 或者 XFS 文件系统,那么每次启动一个容器,就需要把一个镜像文件下载并且存储在宿主机上。假设一个镜像文件的大小是 500MB,那么 100 个容器的话,就需要下载 500MB*100= 50GB 的文件,并且占用 50GB 的磁盘空间。在绝大部分的操作系统里,库文件都是差不多的。而且,在容器运行的时候,这类文件也不会被改动,基本上都是只读的。

假如这 100 个容器镜像都是基于”ubuntu:18.04”,你不难推测出理想的情况应该是什么样的?当然是在一个宿主机上只要下载并且存储存一份”ubuntu:18.04”,所有基于”ubuntu:18.04”镜像的容器都可以共享这一份通用的部分,不同容器启动的时候,只需要下载自己独特的程序部分就可以。正是为了有效地减少磁盘上冗余的镜像数据,同时减少冗余的镜像数据在网络上的传输,选择一种针对于容器的文件系统是很有必要的,而这类的文件系统被称为 UnionFS。

UnionFS 这类文件系统实现的主要功能是把多个目录一起挂载(mount)在一个目录下。

云原生存储详解:容器存储与 K8s 存储卷容器服务之所以如此流行,一大优势即来自于运行容器时容器镜像的组织形式。容器通过复用容器镜像的技术,实现多个容器共享一个镜像资源(更细一点说是共享某一个镜像层),避免了每次启动容器时都拷贝、加载镜像文件,这种方式既节省了主机的存储空间,又提高了容器启动效率。为了实现多个容器间共享镜像数据,容器镜像每一层都是只读的

以下引用自深入理解Docker Volume(一)先谈下Docker的文件系统是如何工作的。Docker镜像是由多个文件系统(只读层)叠加而成。当我们启动一个容器的时候,Docker会加载只读镜像层并在其上添加一个读写层。写时复制:如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件,那该文件将会从读写层下面的只读层复制到读写层,该文件的只读版本仍然存在,只是已经被读写层中该文件的副本所隐藏。一旦容器销毁,这个读写层也随之销毁,之前的更改将会丢失。在Docker中,只读层及在顶部的读写层的组合被称为Union File System(联合文件系统)。

merged/upper/lower 也是linux UnionFS 官方的说法,可以在/proc/mounts 查看所有mount 信息。

为什么要有volume

云原生存储详解:容器存储与 K8s 存储卷容器中的应用读写数据都是发生在容器的读写层,镜像层+读写层映射为容器内部文件系统、负责容器内部存储的底层架构。当我们需要容器内部应用和外部存储进行交互时,需要一个类似于计算机 U 盘一样的外置存储,容器数据卷即提供了这样的功能。 ==> 容器存储组成:只读层(容器镜像) + 读写层 + 外置存储(数据卷)

DockOne技术分享(五十七):Docker容器对存储的定义(Volume 与 Volume Plugin)提到:Docker容器天生设计就是为了应用的运行环境打包,启动,迁移,弹性拓展,所以Docker容器一个最重要的特性就是disposable,是可以被丢弃处理,稍瞬即逝的。而应用访问的重要数据可不是disposable的,这些重要数据需要持久化的存储保持。Docker提出了Volume数据卷的概念就是来应对数据持久化的。

简单来说,Volume就是目录或者文件,它可以绕过默认的UFS,而以正常的文件或者目录的形式存在于宿主机上。换句话说,宿主机和容器建立/a:/b的映射,那么对容器/b的写入即对宿主机/a的写入(反之也可)。

the two main reasons to use Volumes are data persistency and shared resources:

  • 将容器以及容器产生的数据分离开来。相比通过存储驱动实现的可写层,数据卷读写是直接对外置存储进行读写,效率更高
  • 容器间共享数据

docker volume——物理机的一个目录

Volume 挂载方式语法:-v: src:dst:opts

// 创建一个容器,包含两个数据卷
$ docker run -v /var/volume1 -v /var/volume2 -name Volume_Container ubuntu14.04 linux_command
// 创建App_Container容器,挂载Volume_Container容器中的数据卷
$ docker run -t -i -rm -volumes-from Volume_Container -name App_Container ubuntu14.04  linux_command
// 这样两个容器就可以共用这个数据卷了    
// 最后可以专门安排一个容器,在应用结束时,将数据卷中的内容备份到主机上
docker run -rm --volumes-from DATA -v $(pwd):/backup busybox tar cvf /backup/backup.tar /data

在默认方式下,volume就是在/var/lib/docker/volumes目录下创建一个文件夹,并将该文件夹挂载到容器的某个目录下(以UFS文件系统的方式挂载)。当然,我们也可以指定volume为主机的某个特定目录(该目录要显式指定)挂载到容器的目录中。

docker run -v /container/dir imagename command
docker run -v /host/dir:/container/dir imagename command
docker run -v dir:/container/dir imagename command

第三种方式相当于docker run -v /var/lib/docker/volumes/dir:/container/dir imagename command

到目前为止,容器的创建/销毁期间来管理Volume(创建/销毁)是唯一的方式。

  • 该容器是用docker rm -v命令来删除的(-v是必不可少的)。
  • docker run中使用了--rm参数

即使用以上两种命令,也只能删除没有容器连接的Volume。连接到用户指定主机目录的Volume永远不会被docker删除。bypasses the Union File System, independent of the container’s life cycle.Docker therefore never automatically deletes volumes when you remove a container, nor will it “garbage collect” volumes that are no longer referenced by a container. Docker 有 Volume 的概念,但对它只有少量且松散的管理(没有生命周期的概念),Docker 较新版本才支持对基于本地磁盘的 Volume 的生存期进行管理

kubernetes volume——为容器提供外置存储能力

A Volume is a directory, possibly with some data in it, which is accessible to a Container. Kubernetes Volumes are similar to but not the same as Docker Volumes.

A process in a Container sees a filesystem view composed from two sources: a single Docker image and zero or more Volumes(这种表述方式很有意思). A Docker image is at the root of the file hierarchy. Any Volumes are mounted at points on the Docker image; Volumes do not mount on other Volumes and do not have hard links to other Volumes. Each container in the Pod independently specifies where on its image to mount each Volume. This is specified a VolumeMounts property.

The storage media (Disk, SSD, or memory) of a volume is determined by the media of the filesystem holding the kubelet root dir (typically /var/lib/kubelet)(volumn的存储类型(硬盘,固态硬盘等)是由kubelet所在的目录决定的). There is no limit on how much space an EmptyDir or PersistentDir volume can consume(大小也是没有限制的), and no isolation between containers or between pods.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pod
spec:
  containers:
  - name: test-container
    image: k8s.gcr.io/busybox
    volumeMounts:   ## 这里的volume 配置可以视为单纯的传递给 container runtime的参数
    - name: cache-volume
      mountPath: /cache
    - name: test-volume
      mountPath: /hostpath
    - name: config-volume
      mountPath: /data/configmap
    - name: special-volume
      mountPath: /data/secret
  volumes:  ## 集群范围内的volume配置,在pod 调度到某个机器上时,k8s 要负责将这些volume 在 Node 上准备好
  - name: cache-volume
    emptyDir: {}
  - name: hostpath-volume
    hostPath:
      path: /data/hostpath
      type: Directory
  - name: config-volume
    configMap:
      name: special-config
  - name: secret-volume
    secret:
      secretName: secret-config

Types of Volumes 支持十几种类型的Volume

  1. Volume 与pod 声明周期相同,不是 Kubernetes 对象,主要用于跨节点或者容器对数据进行同步和共享。 EmptyDir、HostPath、ConfigMap 和 Secret
  2. PersistentVolume,为集群中资源的一种,它与集群中的节点 Node 有些相似,PV 为 Kubernete 集群提供了一个如何提供并且使用存储的抽象,与它一起被引入的另一个对象就是 PersistentVolumeClaim(PVC),这两个对象之间的关系与Node和 Pod 之间的关系差不多。PVC 消耗了持久卷资源,而 Pod 消耗了节点上的 CPU 和内存等物理资源。PS:当 Kubernetes 创建一个节点时,它其实仅仅创建了一个对象来代表这个节点,并基于 metadata.name 字段执行健康检查,对节点进行验证。如果节点可用,意即所有必要服务都已运行,它就符合了运行一个 pod 的条件;否则它将被所有的集群动作忽略直到变为可用。

云原生存储详解:容器存储与 K8s 存储卷另一种划分方式:

  1. 本地存储:如 HostPath、emptyDir(临时卷,即 Pod 删除后临时卷也随之删除),这些存储卷的特点是,数据保存在集群的特定节点上,并且不能随着应用漂移,节点宕机时数据即不再可用;
  2. 网络存储:Ceph、Glusterfs、NFS、Iscsi 等类型,这些存储卷的特点是数据不在集群的某个节点上,而是在远端的存储服务上,使用存储卷时需要将存储服务挂载到本地使用;
  3. Secret/ConfigMap:这些存储卷类型,其数据是集群的一些对象信息,并不属于某个节点,使用时将对象数据以卷的形式挂载到节点上供应用使用;
  4. CSI/Flexvolume:这是两种数据卷扩容方式,可以理解为抽象的数据卷类型。每种扩展方式都可再细化成不同的存储类型;

因为 PVC 允许用户消耗抽象的存储资源,所以用户需要不同类型、属性和性能的 PV 就是一个比较常见的需求了,在这时我们可以通过 StorageClass 来提供不同种类的 PV 资源,上层用户就可以直接使用系统管理员提供好的存储类型。

Kubernetes的存储设计理念

周志明

  1. 容器是镜像的运行时实例,为了保证镜像能够重复地产生出具备一致性的运行时实例,必须要求镜像本身是持久而稳定的,这就决定了在容器中发生的一切数据变动操作,都不能真正写入到镜像当中,否则必然会破坏镜像稳定不变的性质。
  2. Docker 内建支持了三种挂载类型,分别是 Bind(–mount type=bind)、Volume(–mount type=volume)和 tmpfs(–mount type=tmpfs)
  3. Bind Mount 是 Docker 最早提供的(发布时就支持)挂载类型,作用是把宿主机的某个目录(或文件)挂载到容器的指定目录(或文件)下
  4. 从 Docker 17.06 版本开始,Bind 就在 Docker Swarm 中借用了–mount参数过来,这个参数默认创建的是 Volume Mount,从 Bind Mount 到 Volume Mount,实质上是容器发展过程中对存储抽象能力提升的外在表现。我们根据“Bind”这个名字,以及 Bind Mount 的实际功能,其实可以合理地推测,Docker 最初认为“Volume”就只是一种“外部宿主机的磁盘存储到内部容器存储的映射关系”,但后来它眉头一皱,发现事情并没有那么简单:存储的位置并不局限只在外部宿主机,存储的介质并不局限只是物理磁盘,存储的管理也并不局限只有映射关系。
    1. 比如,Bind Mount 只能让容器与本地宿主机之间建立某个目录的映射,那么如果想要在不同宿主机上的容器共享同一份存储,就必须先把共享存储挂载到每一台宿主机操作系统的某个目录下,然后才能逐个挂载到容器内使用,这种跨宿主机共享存储的场景涉及到大量与宿主机环境相关的操作,只能由管理员人工地去完成,不仅繁琐,而且由于每台宿主机环境的差异,还会导致主机很难实现自动化。
    2. 即使只考虑单台宿主机的情况,Docker 也完全有支持 Volume Mount 的必要。在 Bind Mount 的设计里,Docker 只有容器的控制权,存放容器生产数据的主机目录是完全独立的,与 Docker 没有任何关系,它既不受 Docker 保护,也不受 Docker 管理。所以这就使得数据很容易被其他进程访问到,甚至是被修改和删除。
  5. 存储并不是只有挂载在宿主机上的物理存储这一种介质。在云计算时代,网络存储逐渐成为了数据中心的主流选择,不同的网络存储都有各自的协议和交互接口。而且,并不是所有的存储系统都适合先挂载到操作系统,然后再挂载到容器的,如果 Docker 想要越过操作系统去支持挂载某种存储系统,首先必须要知道该如何访问它,然后才能把容器中的读写操作自动转移到该位置。Docker 把解决如何访问存储的功能模块叫做存储驱动(Storage Driver)。
  6. Kubernetes 把 Volume 分为了持久化的 PersistentVolume 和非持久化的普通 Volume 两类,普通 Volume 的设计目标并不是为了持久地保存数据,而是为同一个 Pod 中多个容器提供可共享的存储资源,所以普通 Volume 的生命周期非常明确,也就是与挂载它的 Pod 有着相同的生命周期。这样,就意味着尽管普通 Volume 不具备持久化的存储能力,但至少比 Pod 中运行的任何容器的存活期都更长。
  7. PersistentVolume 可以独立于 Pod 存在,生命周期与 Pod 无关,所以也就决定了 PersistentVolume 不应该依附于任何一个宿主机节点,否则必然会对 Pod 调度产生干扰限制。那么,在把 PersistentVolume 与 Pod 分离后,就需要专门考虑 PersistentVolume 该如何被 Pod 所引用的问题了。所以,Kubernetes 又额外设计出了 PersistentVolumeClaim 资源。

kubelet 相关代码实现

源码包

k8s.io/
    /utils
        /mount
            /mount_linux.go // 定义了Mounter
    /kubernetes
        /pkg
            /kubelet
                /kubelet.go
                    /volumemanager
                        /populator
                            /desired_state_of_world_populator.go
                        /reconciler
                            /reconciler.go
                    /volume_manager.go
            /volume
                /volume.go   // 定义了 Mounter
                /plugins.go  // 定义了 VolumePluginMgr VolumePlugin
                /util
                    /operationexecutor
                        /operation_generator.go  //定义了OperationGenerator 
                /local
                    /local.go   // 定义了localVolumeMounter
                /nfs
                /cephfs

kubelet volume 相关代码主要分为两个部分

  1. 定义了VolumePlugin 插件体系,每个volume 方案相机实现Mounter/Unmounter/Attacher/Detacher 等逻辑。对外提供 operationexecutor 作为统一的volume 操作入口。
  2. volumePluginManager,根据pod spec 定义的desire state 与 actual state 比对 pod 与volume 的绑定情况,调用operationexecutor 该挂载挂载,该卸载卸载
// 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)
    ...
}
func (vm *volumeManager) Run(sourcesReady config.SourcesReady, stopCh <-chan struct{}) {
	go vm.desiredStateOfWorldPopulator.Run(sourcesReady, stopCh)
	go vm.reconciler.Run(stopCh)
	// start informer for CSIDriver
	vm.volumePluginMgr.Run(stopCh)
	<-stopCh
	klog.Infof("Shutting down Kubelet Volume Manager")
}

desiredStateOfWorldPopulator.Run ==> 每隔一段时间执行 populatorLoop ,从PodManager中获取pod spec数据,更新DesiredStateOfWorld

func (dswp *desiredStateOfWorldPopulator) populatorLoop() {
	dswp.findAndAddNewPods()
    ...
	dswp.findAndRemoveDeletedPods()
}
func (dswp *desiredStateOfWorldPopulator) findAndAddNewPods() {
	// Map unique pod name to outer volume name to MountedVolume.
    mountedVolumesForPod := make(map[volumetypes.UniquePodName]map[string]cache.MountedVolume)
    ...
    processedVolumesForFSResize := sets.NewString()
	for _, pod := range dswp.podManager.GetPods() {
		if dswp.isPodTerminated(pod) {continue}
		dswp.processPodVolumes(pod, mountedVolumesForPod, processedVolumesForFSResize)
	}
}
// processPodVolumes processes the volumes in the given pod and adds them to the
// desired state of the world.
func (dswp *desiredStateOfWorldPopulator) processPodVolumes(pod *v1.Pod,mountedVolumesForPod ..., ...) {
	uniquePodName := util.GetUniquePodName(pod)
	mounts, devices := util.GetPodVolumeNames(pod)  // 即抓取 container.VolumeMounts 配置
	// Process volume spec for each volume defined in pod
	for _, podVolume := range pod.Spec.Volumes {
		pvc, volumeSpec, volumeGidValue, err :=
			dswp.createVolumeSpec(podVolume, pod.Name, pod.Namespace, mounts, devices)
		// Add volume to desired state of world
		_, err = dswp.desiredStateOfWorld.AddPodToVolume(
			uniquePodName, pod, volumeSpec, podVolume.Name, volumeGidValue)
    }
}

预期状态和实际状态的协调者,负责调整实际状态至预期状态。reconciler.Run ==> reconciliationLoopFunc ==> 每隔一段时间执行 reconcile,根据desire state 对比actual state,该卸载卸载,该挂载挂载。

func (rc *reconciler) reconcile() {
	rc.unmountVolumes() // 对于实际已经挂载的与预期不一样的需要unmount
	rc.mountAttachVolumes() // 从desiredStateOfWorld中获取需要mount的volomes
	rc.unmountDetachDevices()
}
func (rc *reconciler) mountAttachVolumes() {
	// Ensure volumes that should be attached/mounted are attached/mounted.
	for _, volumeToMount := range rc.desiredStateOfWorld.GetVolumesToMount() {
		volMounted, devicePath, err := rc.actualStateOfWorld.PodExistsInVolume(volumeToMount.PodName, volumeToMount.VolumeName)
		volumeToMount.DevicePath = devicePath
		if cache.IsVolumeNotAttachedError(err) {
			if rc.controllerAttachDetachEnabled || !volumeToMount.PluginIsAttachable {
                // Volume is not attached (or doesn't implement attacher), kubelet attach is disabled, wait for controller to finish attaching volume.
			} else {
				// Volume is not attached to node, kubelet attach is enabled, volume implements an attacher, so attach it
				volumeToAttach := operationexecutor.VolumeToAttach{
					VolumeName: volumeToMount.VolumeName,
					VolumeSpec: volumeToMount.VolumeSpec,
					NodeName:   rc.nodeName,
				}
				err := rc.operationExecutor.AttachVolume(volumeToAttach, rc.actualStateOfWorld)
			}
		} else if !volMounted || cache.IsRemountRequiredError(err) {
			// Volume is not mounted, or is already mounted, but requires remounting
			err := rc.operationExecutor.MountVolume(
				rc.waitForAttachTimeout,
				volumeToMount.VolumeToMount,
				rc.actualStateOfWorld,
				isRemount)
		}
	}
}

挂载操作主要由 OperationGenerator 负责,MountVolume 时,先根据volumeSpec找到匹配的volumePlugin,每一个volumePlugin 都有一个对应的Mounter/Unmounter。 如果volumePlugin 是AttachableVolumePlugin类型,还有对应的Attacher/Detacher

func (og *operationGenerator) GenerateMountVolumeFunc(
	waitForAttachTimeout,volumeToMount,ActualStateOfWorldMounterUpdater,isRemount bool) volumetypes.GeneratedOperations {
	volumePluginName := unknownVolumePlugin
    // FindPluginBySpec函数遍历所有的plugin判断volumeSpec符合哪种plugin
	volumePlugin, err :=
		og.volumePluginMgr.FindPluginBySpec(volumeToMount.VolumeSpec)
	mountVolumeFunc := func() (error, error) {
		// Get mounter plugin
		volumePlugin, err := og.volumePluginMgr.FindPluginBySpec(volumeToMount.VolumeSpec)
		affinityErr := checkNodeAffinity(og, volumeToMount)
		volumeMounter, newMounterErr := volumePlugin.NewMounter(volumeToMount.VolumeSpec,volumeToMount.Pod,volume.VolumeOptions{})
		mountCheckError := checkMountOptionSupport(og, volumeToMount, volumePlugin)
		// Get attacher, if possible
		attachableVolumePlugin, _ :=
			og.volumePluginMgr.FindAttachablePluginBySpec(volumeToMount.VolumeSpec)
		volumeAttacher, _ = attachableVolumePlugin.NewAttacher()
		// get deviceMounter, if possible
		deviceMountableVolumePlugin, _ := og.volumePluginMgr.FindDeviceMountablePluginBySpec(volumeToMount.VolumeSpec)
		volumeDeviceMounter, _ = deviceMountableVolumePlugin.NewDeviceMounter()
		devicePath := volumeToMount.DevicePath
		// Wait for attachable volumes to finish attaching
		devicePath, err = volumeAttacher.WaitForAttach(
				volumeToMount.VolumeSpec, devicePath, volumeToMount.Pod, waitForAttachTimeout)
		if volumeDeviceMounter != nil {
			deviceMountPath, err :=
				volumeDeviceMounter.GetDeviceMountPath(volumeToMount.VolumeSpec)
			// Mount device to global mount path
			err = volumeDeviceMounter.MountDevice(volumeToMount.VolumeSpec,devicePath,deviceMountPath)
			// Update actual state of world to reflect volume is globally mounted
			markDeviceMountedErr := actualStateOfWorld.MarkDeviceAsMounted(
				volumeToMount.VolumeName, devicePath, deviceMountPath)
		}
		// Execute mount
		mountErr := volumeMounter.SetUp(volume.MounterArgs{
			FsGroup:             fsGroup,
			DesiredSize:         volumeToMount.DesiredSizeLimit,
			FSGroupChangePolicy: fsGroupChangePolicy,
		})
		// Update actual state of world
		markVolMountedErr := actualStateOfWorld.MarkVolumeAsMounted(markOpts)
		return nil, nil
	}
	return volumetypes.GeneratedOperations{
		OperationName:     "volume_mount",
		OperationFunc:     mountVolumeFunc,
		EventRecorderFunc: eventRecorderFunc,
		CompleteFunc:      util.OperationCompleteHook(util.GetFullQualifiedPluginNameForVolume(volumePluginName, volumeToMount.VolumeSpec), "volume_mount"),
	}
}

以 localVolumeMounter 的SetUp 为例,其实就是构造mount 命令并执行mount 命令的过程

func (m *localVolumeMounter) SetUp(mounterArgs volume.MounterArgs) error {
	return m.SetUpAt(m.GetPath(), mounterArgs)
}

// SetUpAt bind mounts the directory to the volume path and sets up volume ownership
func (m *localVolumeMounter) SetUpAt(dir string, mounterArgs volume.MounterArgs) error {
	notMnt, err := mount.IsNotMountPoint(m.mounter, dir)
	if err != nil && !os.IsNotExist(err) {...}
	if !notMnt {return nil}
	refs, err := m.mounter.GetMountRefs(m.globalPath)
	if runtime.GOOS != "windows" {...}
	// Perform a bind mount to the full path to allow duplicate mounts of the same volume.
	options := []string{"bind"}
	if m.readOnly {options = append(options, "ro")}
	mountOptions := util.JoinMountOptions(options, m.mountOptions)
	globalPath := util.MakeAbsolutePath(runtime.GOOS, m.globalPath)
	err = m.mounter.Mount(globalPath, dir, "", mountOptions)
	return nil
}
// k8s.io/utils/mount/mount_linux.go
func (mounter *Mounter) Mount(source string, target string, fstype string, options []string) error {
	return mounter.MountSensitive(source, target, fstype, options, nil)
}
func (mounter *Mounter) MountSensitive(source,target,fstype string, options,sensitiveOptions []string) error {
	// Path to mounter binary if containerized mounter is needed. Otherwise, it is set to empty.
	// All Linux distros are expected to be shipped with a mount utility that a support bind mounts.
	bind, bindOpts, bindRemountOpts, bindRemountOptsSensitive := MakeBindOptsSensitive(options, sensitiveOptions)
	if bind {
		err := mounter.doMount(mounterPath, defaultMountCommand, source, target, fstype, bindOpts, bindRemountOptsSensitive)
		return mounter.doMount(mounterPath, defaultMountCommand, source, target, fstype, bindRemountOpts, bindRemountOptsSensitive)
	}
	...
	return mounter.doMount(mounterPath, defaultMountCommand, source, target, fstype, options, sensitiveOptions)
}
func (mounter *Mounter) doMount(mounterPath, mountCmd, source, target, fstype string, options, sensitiveOptions []string) error {
	mountArgs, mountArgsLogStr := MakeMountArgsSensitive(source, target, fstype, options, sensitiveOptions)
	command := exec.Command(mountCmd, mountArgs...)
	output, err := command.CombinedOutput()
	return err
}

整体来说,kubelet volume reconcile 过程和k8s controller 类似,只是“实际状态”的数据来源有些不同。

  理想状态 实际状态
k8s controller resource yaml 文件 kubelet 上报的status 数据
kubelet volume manager resource yaml 文件 本地实际的 数据目录等