实现了 CRI 接口的容器运行时通常称为 CRI shim, 这是一个 gRPC Server,监听在本地的 unix socket 上;而 kubelet 作为 gRPC 的客户端来调用 CRI 接口,来进行 Pod 和容器、镜像的生命周期管理。另外,容器运行时需要自己负责管理容器的网络,推荐使用 CNI。
kubelet 调用下层容器运行时的执行过程,并不会直接调用Docker 的 API,而是通过一组叫作 CRI(Container Runtime Interface,容器运行时接口)的 gRPC 接口来间接执行的,意味着需要使用新的连接方式与 docker 通信,为了兼容以前的版本,k8s 提供了针对 docker 的 CRI 实现,也就是kubelet包下的dockershim包,dockershim是一个 grpc 服务,监听一个端口供 kubelet 连接,dockershim收到 kubelet 的请求后,将其转化为 REST API 请求,再发送给docker daemon。Kubernetes 项目之所以要在 kubelet 中引入这样一层单独的抽象,当然是为了对 Kubernetes 屏蔽下层容器运行时的差异。
解决思路再次体现了《代码大全2》里提到的那句经典名言:any problem in computer science can be sloved by another layer of indirecition。计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决,我们的 CRI shim就是加了这样一层。
**CRI 接口包括 RuntimeService 和 ImageService 两个服务,这两个服务可以在一个 gRPC server 中实现,也可以分开成两个独立服务。**目前社区的很多运行时都是将其在一个 gRPC server 里面实现。
ImageServiceServer 提供了 5 个接口,用于管理容器镜像。管理镜像的 ImageService 提供了 5 个接口:
关于容器镜像的操作比较简单,所以我们就暂且略过。接下来,我主要为你讲解一下 RuntimeService 部分。RuntimeService 则提供了更多的接口,按照功能可以划分为四组:
我们通过 kubectl 命令来运行一个 Pod,那么 Kubelet 就会通过 CRI 执行以下操作:
就完成了整个Container的生命周期。
CRI shim 对 Streaming API 的实现,依赖于一套独立的 Streaming Server 机制。Streaming API 用于客户端与容器进行交互,包括 Exec、PortForward 和 Attach 等三个接口。kubelet 内置的 Docker 通过 nsenter、socat 等方法来支持这些特性,但它们不一定适用于其他的运行时,也不支持 Linux 之外的其他平台。因而,CRI 也显式定义了这些 API,并且要求容器运行时返回一个 Streaming Server 的 URL 以便 kubelet 重定向 API Server 发送过来的流式请求。
因为所有容器的流式请求都会经过 kubelet,这可能会给节点的网络流量带来瓶颈,因而 CRI 要求容器运行时启动一个对应请求的单独的流服务器,将地址返回给 kubelet。kubelet 将这个信息再返回给 Kubernetes API Server,会直接打开与运行时提供的服务器相连的流连接,并通过它与客户端连通。
这样一个完整的 Exec 流程就如上图所示,分为多个阶段:
也就是说 apiserver 其实实际上是跟 streaming server 交互来获取我们的流式数据的。这样一来让我们的整个 CRI Server 接口更轻量、更可靠。
注意:当然,这个 Streaming Server 本身,是需要通过使用 SIG-Node 为你维护的 Streaming API 库来实现的。并且,Streaming Server 会在 CRI shim 启动时就一起启动。此外,Stream Server 这一部分具体怎么实现,完全可以由 CRI shim 的维护者自行决定。比如,对于 Docker 项目来说,dockershim 就是直接调用 Docker 的 Exec API 来作为实现的。
整个架构看起来非常直观。这里的 Meta services、Runtime service 与 Storage service 都是 containerd 提供的接口。它们是通用的容器相关的接口,包括镜像管理、容器运行时管理等。CRI 在这之上包装了一个 gRPC 的服务。右侧就是具体的容器的实现。比如说,创建容器时就要创建具体的 runtime 和它的containerd-shim。Container 和 Pod Sandbox组成了一个Pod。
CRI-containerd 的一个好处是,containerd 还额外实现了更丰富的容器接口,所以它可以用 containerd 提供的 ctr 工具来调用这些丰富的容器运行时接口,而不只是 CRI 接口
CRI实现了两个GRPC协议的API,提供两种服务ImageService和RuntimeService。
// grpcServices are all the grpc services provided by cri containerd.
type grpcServices interface {
runtime.RuntimeServiceServer
runtime.ImageServiceServer
}
// CRIService is the interface implement CRI remote service server.
type CRIService interface {
Run() error
// io.Closer is used by containerd to gracefully stop cri service.
io.Closer
plugin.Service
grpcServices
}
CRI的实现CRIService中包含了很多重要的组件:其中最重要的是cni.CNI,用于配置容器网络。还有containerd.Client,用于连接containerd来创建容器。
// criService implements CRIService.
type criService struct {
// config contains all configurations.
config criconfig.Config
// imageFSPath is the path to image filesystem.
imageFSPath string
// os is an interface for all required os operations.
os osinterface.OS
// sandboxStore stores all resources associated with sandboxes.
sandboxStore *sandboxstore.Store
// sandboxNameIndex stores all sandbox names and make sure each name
// is unique.
sandboxNameIndex *registrar.Registrar
// containerStore stores all resources associated with containers.
containerStore *containerstore.Store
// containerNameIndex stores all container names and make sure each
// name is unique.
containerNameIndex *registrar.Registrar
// imageStore stores all resources associated with images.
imageStore *imagestore.Store
// snapshotStore stores information of all snapshots.
snapshotStore *snapshotstore.Store
// netPlugin is used to setup and teardown network when run/stop pod sandbox.
netPlugin cni.CNI
// client is an instance of the containerd client
client *containerd.Client
// streamServer is the streaming server serves container streaming request.
streamServer streaming.Server
// eventMonitor is the monitor monitors containerd events.
eventMonitor *eventMonitor
// initialized indicates whether the server is initialized. All GRPC services
// should return error before the server is initialized.
initialized atomic.Bool
// cniNetConfMonitor is used to reload cni network conf if there is
// any valid fs change events from cni network conf dir.
cniNetConfMonitor *cniNetConfSyncer
// baseOCISpecs contains cached OCI specs loaded via `Runtime.BaseRuntimeSpec`
baseOCISpecs map[string]*oci.Spec
}
我们知道 Kubernetes 的一个运作的机制是面向终态的,在每一次调协的循环中,Kubelet 会向 apiserver 获取调度到本 Node 的 Pod 的数据,再做一个面向终态的处理,以达到我们预期的状态。
循环的第一步,首先通过 List 接口拿到容器的状态。确保有镜像,如果没有镜像则 pull 镜像再通过 Sandbox 和 Container 接口来创建容器。需要注意的是,我们的 CNI(容器网络接口)也是在 CRI 进行操作的,因为我们在创建 Pod 的时候需要同时创建网络资源然后注入到 Pod 中(PS:CNI包含在创建Pod 这个动作里)。接下来就是我们的容器和镜像。我们通过具体的容器创建引擎来创建一个具体的容器。
执行流程为:
发现 CRI 只是服务于 Kubernetes 的,而且它呈现向上汇报的状态。它是帮助 Kubernetes 的,它不帮助OCI的。所以说当你去做这个集成时候,你会发现尤其对于 VM gVisor\KataContainer 来说,它与 CRI 的很多假设或者是 API 的写法上是不对应的。所以你的集成工作会比较费劲,这是一个不 match 的状态。
最后一个就是我们维护起来非常困难,因为由于有了 CRI 之后,比如 RedHat 拥有自己的 CRI 实现叫 cri-o,他们和 containerd 在本质上没有任何区别,跑到最后都是靠 runC 起容器,为什么还需要cri-o这种东西?
我们不知道,如果我想使用Kata container与containerd多运行时的话,我需要给他们两个分别写两部分的一体化把 Kata 集成进去。这就很麻烦,就意味着我有 100 种这样的 CRI ,我就要写 100 个shim去集成,而且他们的功能全部都是重复的。
所以这就产生了Containerd ShimV2的这样的shim来解决这个问题。我们下回分解。