Karmada 如何跨集群实现完整的自定义资源分发能力？

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本文转自徐信钊的博客，原文：https://xinzhao.me/posts/guide-to-karmada-resource-interpreter-webhook/，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿请添加微信好友：cloud-native-yang

Karmada 介绍

在开始讲 Resource Interpreter Webhook 之前需要对 Karmada 的基础架构以及如何分发应用等有一定的了解，但那一部分在之前的博客中已经提到过了，所以这篇文章就不再赘述了，如果需要的话可以移步到 Kubernetes 多集群项目介绍^[1]了解。

一个例子：创建一个 nginx 应用

让我们先从一个最简单的例子开始，在 Karmada 中创建并分发一个 nginx 应用；首先是准备 nginx 的资源模板，这个就是原生的 K8s Deployment，不需要任何改变：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: nginx

再准备一个 PropagationPolicy，用来控制 nginx 分发到哪些集群：

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: nginx-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: nginx
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - member1
        - member2

这里我们就直接将它分发到 member1 和 member2 集群。

member1 和 member2 集群分别有一个副本数为 2 的 nginx Deployment，所以该资源一共存在 4 个 Pod。

上面的例子非常简单，直接在 member 集群根据模板原封不动创建 Deployment 就行了，但是大家知道 Karmada 是支持一些更高级的副本数调度策略的，比如下面这个例子：

replicaScheduling:
  replicaDivisionPreference: Weighted
  replicaSchedulingType: Divided
  weightPreference:
    staticWeightList:
      - targetCluster:
          clusterNames:
            - member1
        weight: 1
      - targetCluster:
          clusterNames:
            - member2
        weight: 1

应用了该规则之后，会涉及到针对每个集群上资源副本数的动态调整，之后 Karmada 在 member 集群创建 Deployment 的时候就需要增加一个修改副本数的步骤。

针对 Deployment 这类 K8s 核心资源，因为其结构是确定的，我们可以直接编写修改其副本数的代码，但是如果我有一个功能类似 Deployment 的 CRD 呢？我也需要副本数调度，Karmada 能正确地修改它的副本数吗？答案是否定的，也正因此，Karmada 引入了一个新的特性来使其能深度支持自定义资源（CRD）。

Resource Interpreter Webhook

为了解决上面提到的问题，Karmada 引入了 Resource Interpreter Webhook，通过干预从 ResourceTemplate 到 ResourceBinding 到 Work 到 Resource 的这几个阶段来实现完整的自定义资源分发能力：

从一个阶段到另一个都会经过我们预定义的一个或多个接口，我们会在这些步骤中实现修改副本数等操作；用户需要增加一个单独的实现了对应接口的 webhook server，Karmada 会在执行到相应步骤时通过配置去调用该 server 来完成操作。

下面我们将选四个具有代表性的 hook 点来逐一介绍，接下来都使用以下 CRD 作为示例：

// Workload is a simple Deployment.
type Workload struct {
 metav1.TypeMeta   `json:",inline"`
 metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`

 // Spec represents the specification of the desired behavior.
 // +required
 Spec WorkloadSpec `json:"spec"`

 // Status represents most recently observed status of the Workload.
 // +optional
 Status WorkloadStatus `json:"status,omitempty"`
}

// WorkloadSpec is the specification of the desired behavior of the Workload.
type WorkloadSpec struct {
 // Number of desired pods. This is a pointer to distinguish between explicit
 // zero and not specified. Defaults to 1.
 // +optional
 Replicas *int32 `json:"replicas,omitempty"`

 // Template describes the pods that will be created.
 Template corev1.PodTemplateSpec `json:"template" protobuf:"bytes,3,opt,name=template"`

 // Paused indicates that the deployment is paused.
 // Note: both user and controllers might set this field.
 // +optional
 Paused bool `json:"paused,omitempty"`
}

// WorkloadStatus represents most recently observed status of the Workload.
type WorkloadStatus struct {
 // ReadyReplicas represents the total number of ready pods targeted by this Workload.
 // +optional
 ReadyReplicas int32 `json:"readyReplicas,omitempty"`
}

它和 Deployment 很像，我们用来演示 Karmada 如何支持这类资源来进行副本数调度等高级特性。

InterpretReplica

该 hook 点发生在从 ResourceTemplate 到 ResourceBinding 这个过程中，针对有 replica 功能的资源对象，比如类似 Deployment 的自定义资源，实现该接口来告诉 Karmada 对应资源的副本数。

apiVersion: workload.example.io/v1alpha1
kind: Workload
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - image: nginx
          name: nginx

针对我们示例的 Workload 资源，实现方式也非常简单，直接在 webhook server 中返回副本数的值即可：

func (e *workloadInterpreter) responseWithExploreReplica(workload *workloadv1alpha1.Workload) interpreter.Response {
 res := interpreter.Succeeded("")
 res.Replicas = workload.Spec.Replicas
 return res
}

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注：所有的示例均来自 Karmada 官方文档，可以通过文章最后的 参考链接^[2] 来查看完整的示例和代码。

ReviseReplica

该 hook 点发生在从 ResourceBinding 到 Work 这个过程中，针对有 replica 功能的资源对象，需要按照 Karmada 发送的 request 来修改对象的副本数。Karmada  会通过调度策略把每个集群需要的副本数计算好，你需要做的只是把最后计算好的值赋给你的 CR 对象（因为 Karmada 并不知道该 CRD  的结构）：

func (e *workloadInterpreter) responseWithExploreReviseReplica(workload *workloadv1alpha1.Workload, req interpreter.Request) interpreter.Response {
 wantedWorkload := workload.DeepCopy()
 wantedWorkload.Spec.Replicas = req.DesiredReplicas
 marshaledBytes, err := json.Marshal(wantedWorkload)
 if err != nil {
  return interpreter.Errored(http.StatusInternalServerError, err)
 }
 return interpreter.PatchResponseFromRaw(req.Object.Raw, marshaledBytes)
}

核心代码也只有赋值那一行。

Workload 实现副本数调度

回到我们最初的那个问题，在了解了 InterpretReplica 和 ReviseReplica 两个 hook 点之后，就能够实现自定义资源按副本数调度了，实现 InterpretReplica hook 点以告知 Karmada 该资源的副本总数，实现 ReviseReplica hook 点来修改对象的副本数，再配置一个 PropagationPolicy 就可以了，配置方法和 Deployment 等资源一样：

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: nginx-workload-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: workload.example.io/v1alpha1
      kind: Workload
      name: nginx
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - member1
        - member2
    replicaScheduling:
      replicaDivisionPreference: Weighted
      replicaSchedulingType: Divided
      weightPreference:
        staticWeightList:
          - targetCluster:
              clusterNames:
                - member1
            weight: 2
          - targetCluster:
              clusterNames:
                - member2
            weight: 1

效果如下：

Retain

该 hook 点发生在从 Work 到 Resource 这个过程中，针对 spec 内容会在 member 集群单独更新的情况，可以通过该 hook 告知 Karmada 保留某些字段的内容。

apiVersion: workload.example.io/v1alpha1
kind: Workload
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  paused: false

以 paused 为例，该字段的功能是暂停 workload，member 集群的 controller 会单独更新该字段，Retain hook 就是为了能更好地和 member 集群的 controller 协作，可以通过该 hook 来告知 Karmada 哪些字段是需要不用更新、需要保留的。

func (e *workloadInterpreter) responseWithExploreRetaining(desiredWorkload *workloadv1alpha1.Workload, req interpreter.Request) interpreter.Response {
 if req.ObservedObject == nil {
  err := fmt.Errorf("nil observedObject in exploreReview with operation type: %s", req.Operation)
  return interpreter.Errored(http.StatusBadRequest, err)
 }
 observerWorkload := &workloadv1alpha1.Workload{}
 err := e.decoder.DecodeRaw(*req.ObservedObject, observerWorkload)
 if err != nil {
  return interpreter.Errored(http.StatusBadRequest, err)
 }

 // Suppose we want to retain the `.spec.paused` field of the actual observed workload object in member cluster,
 // and prevent from being overwritten by karmada controller-plane.
 wantedWorkload := desiredWorkload.DeepCopy()
 wantedWorkload.Spec.Paused = observerWorkload.Spec.Paused
 marshaledBytes, err := json.Marshal(wantedWorkload)
 if err != nil {
  return interpreter.Errored(http.StatusInternalServerError, err)
 }
 return interpreter.PatchResponseFromRaw(req.Object.Raw, marshaledBytes)
}

核心代码只有一行，更新 wantedWorkload 的 Paused 字段为之前版本的内容。

AggregateStatus

该 hook 点发生在从 ResourceBinding 到 ResourceTemplate 这个过程中，针对需要将 status 信息聚合到 Resource Template 的资源类型，可通过实现该接口来更新 Resource Template 的 status 信息。

Karmada 会将各个集群 Resouce 的状态信息统一收集到 ResourceBinding 中：

AggregateStatus hook 需要做的事情就是将 ResourceBinding 中 status 信息更新到 Resource Template 中：

func (e *workloadInterpreter) responseWithExploreAggregateStatus(workload *workloadv1alpha1.Workload, req interpreter.Request) interpreter.Response {
 wantedWorkload := workload.DeepCopy()
 var readyReplicas int32
 for _, item := range req.AggregatedStatus {
  if item.Status == nil {
   continue
  }
  status := &workloadv1alpha1.WorkloadStatus{}
  if err := json.Unmarshal(item.Status.Raw, status); err != nil {
   return interpreter.Errored(http.StatusInternalServerError, err)
  }
  readyReplicas += status.ReadyReplicas
 }
 wantedWorkload.Status.ReadyReplicas = readyReplicas
 marshaledBytes, err := json.Marshal(wantedWorkload)
 if err != nil {
  return interpreter.Errored(http.StatusInternalServerError, err)
 }
 return interpreter.PatchResponseFromRaw(req.Object.Raw, marshaledBytes)
}

逻辑也非常简单，根据 ResourceBinding 中的 status 信息来计算（聚合）出该资源总的 status 信息再更新到 Resource Template 中；效果和 Deployment 类似，可以直接查询到该资源在所有集群汇总后的状态信息：

参考链接

• Resource Interpreter Webhook^[3]
• custom resource interpreter example^[4]

引用链接

[1]

Kubernetes 多集群项目介绍: https://xinzhao.me/posts/kubernetes-multi-cluster-projects/#karmada

[2]

参考链接: https://xinzhao.me/posts/guide-to-karmada-resource-interpreter-webhook/#参考链接

[3]

Resource Interpreter Webhook: https://github.com/karmada-io/karmada/tree/master/docs/proposals/resource-interpreter-webhook

[4]

custom resource interpreter example: https://github.com/karmada-io/karmada/tree/master/examples#resource-interpreter

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