TiDB Operator 源码解读 (二)：深入 Operator 模式

在上一篇文章中我们讨论了 TiDB Operator 的应用场景，了解了 TiDB Operator 可以在 Kubernetes 集群中管理 TiDB 的生命周期可是，TiDB Operator 的代码是怎样运行起来的？TiDB 组件的生命周期管理的逻辑又是如何编排的呢？我们将从 Operator 模式的视角，介绍 TiDB Operator 的代码实现，在这篇文章中我们主要讨论 controller-manager 的实现，介绍从代码入口到组件的生命周期事件被触发中间的过程。

Operator模式的演化: 从 Controller 模式到 Operator 模式TiDB Operator 参考了 kube-controller-manager 的设计，了解 Kubernetes 的设计有助于了解 TiDB Operator 的代码逻辑。

Kubernetes 内的 Resources 都是通过 Controller 实现生命周期管理的，例如 Namespace、Node、Deployment、Statefulset 等等，这些 Controller 的代码在 kube-controller-manager 中实现并由 kube-controller-manager 启动后调用。

为了支持用户自定义资源的开发需求，Kubernetes 社区基于上面的开发经验，提出了 Operator 模式Kubernetes 支持通过 CRD（CustomResourceDefinition）来描述自定义资源，通过 CRD 创建 CR（CustomResource）对象，开发者实现相应 Controller 处理 CR 及关联资源的变更的需求，通过比对资源最新状态和期望状态，逐步完成运维操作，实现最终资源状态与期望状态一致。

通过定义 CRD 和实现对应 Controller，无需将代码合并到 Kubernetes 中编译使用， 即可完成一个资源的生命周期管理TiDB Operator 的 Controller Manager

TiDB Operator 使用 tidb-controller-manager 管理各个 CRD 的 Controller从 cmd/controller-manager/main.go 开始，tidb-controller-manager 首先加载了 kubeconfig，用于连接 kube-apiserver，然后使用一系列 NewController 函数，加载了各个 Controller 的初始化函数。

controllers :=[]Controller{ tidbcluster.NewController(deps), dmcluster.NewController(deps), backup

.NewController(deps), restore.NewController(deps), backupschedule.NewController(deps), tidbinitializer

.NewController(deps), tidbmonitor.NewController(deps),}Copy在 Controller 的初始化函数过程中，会初始化一系列 Informer，这些 Informer 主要用来和 kube-apiserver 交互获取 CRD 和相关资源的变更。

以 TiDBCluster 为例，在初始化函数 NewController 中，会初始化 Informer 对象：tidbClusterInformer.Informer().AddEventHandler

(cache.ResourceEventHandlerFuncs{ AddFunc: c.enqueueTidbCluster, UpdateFunc:func(old,

cur interface{}){ c.enqueueTidbCluster(cur)}, DeleteFunc: c.enqueueTidbCluster,}

) statefulsetInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{ AddFunc: c.

addStatefulSet, UpdateFunc:func(old, cur interface{}){ c.updateStatefulSet(old, cur

)}, DeleteFunc: c.deleteStatefulSet,})CopyInformer 中添加了处理添加，更新，删除事件的 EventHandler，把监听到的事件涉及到的 CR 的 Key 加入队列。

初始化完成后启动 InformerFactory 并等待 cache 同步完成informerFactories :=[]InformerFactory{ deps.InformerFactory。

, deps.KubeInformerFactory, deps.LabelFilterKubeInformerFactory,}for_, f :=range

informerFactories { f.Start(ctx.Done())for v, synced :=range f.WaitForCacheSync(wait.NeverStop

){if!synced { klog.Fatalf(error syncing informer for %v, v)}}}Copy随后 tidb-controller-manager 会调用各个 Controller 的 Run 函数，开始循环执行 Controller 的内部逻辑。

// Start syncLoop for all controllersfor_,controller :=range controllers { c := controller go

wait.Forever(func(){ c.Run(cliCfg.Workers,ctx.Done())},cliCfg.WaitDuration)}Copy以 TiDBCluster Controller 为例，Run 函数会启动 worker 处理工作队列。

// Run runs the tidbcluster controller.func(c *Controller)Run(workers int, stopCh <-chanstruct{}){defer

utilruntime.HandleCrash()defer c.queue.ShutDown() klog.Info(Starting tidbcluster controller)defer

klog.Info(Shutting down tidbcluster controller)for i :=0; i < workers; i++{go wait.Until(c.worker, time

.Second, stopCh)}<-stopCh }CopyWorker 会调用 processNextWorkItem 函数，弹出队列的元素，然后调用 sync 函数进行同步：// worker runs a worker goroutine that invokes processNextWorkItem until the the controllers queue is closed

func(c *Controller)worker(){for c.processNextWorkItem(){}}// processNextWorkItem dequeues items, processes them, and marks them done. It enforces that the syncHandler is never

// invoked concurrently with the same key.func(c *Controller)processNextWorkItem()bool{ key, quit

:= c.queue.Get()if quit {returnfalse}defer c.queue.Done(key)if err := c.sync(key.(string)); err !=nil

{if perrors.Find(err, controller.IsRequeueError)!=nil{ klog.Infof(TidbCluster: %v, still need sync: %v, requeuing

, key.(string), err)}else{ utilruntime.HandleError(fmt.Errorf(TidbCluster: %v, sync failed %v, requeuing

, key.(string), err))} c.queue.AddRateLimited(key)}else{ c.queue.Forget(key)}returntrue

}CopySync 函数会根据 Key 获取对应的 CR 对象，例如这里的 TiDBCluster 对象，然后对这个 TiDBCluster 对象进行同步// sync syncs the given tidbcluster.。

func(c *Controller)sync(key string)error{ startTime := time.Now()deferfunc(){ klog.V(4).Infof

(Finished syncing TidbCluster %q (%v), key, time.Since(startTime))}() ns, name, err := cache.SplitMetaNamespaceKey

(key)if err !=nil{return err } tc, err := c.deps.TiDBClusterLister.TidbClusters(ns).Get(name)

if errors.IsNotFound(err){ klog.Infof(TidbCluster has been deleted %v, key)returnnil}if err !=

nil{return err }return c.syncTidbCluster(tc.DeepCopy())}func(c *Controller)syncTidbCluster(tc *v1alpha1

.TidbCluster)error{return c.control.UpdateTidbCluster(tc)}CopysyncTidbCluster 函数调用 updateTidbCluster 函数，进而调用一系列组件的 Sync 函数实现 TiDB 集群管理的相关工作。

在 pkg/controller/tidbcluster/tidb_cluster_control.go 的 updateTidbCluster 函数实现中，我们可以看到各个组件的 Sync 函数在这里调用，在相关调用代码注释里描述着每个 Sync 函数执行的生命周期操作事件，可以帮助理解每个组件的 Reconcile 需要完成哪些工作，例如 PD 组件:。

// works that should do to making the pd cluster current state match the desired state:// - create or update the pd service

// - create or update the pd headless service// - create the pd statefulset// - sync pd cluster status from pd to TidbCluster object

// - upgrade the pd cluster// - scale out/in the pd cluster// - failover the pd clusterif err :=

c.pdMemberManager.Sync(tc); err !=nil{return err }Copy我们将在下篇文章中介绍组件的 Sync 函数完成了哪些工作，TiDBCluster Controller 是怎样完成各个组件的生命周期管理。

小结通过这篇文章，我们了解到 TiDB Operator 如何从 cmd/controller-manager/main.go 初始化运行和如何实现对应的 Controller 对象，并以 TidbCluster Controller 为例介绍了 Controller 从初始化到实际工作的过程以及 Controller 内部的工作逻辑。

通过上面的代码运行逻辑的介绍，我们清楚了组件的生命周期控制循环是如何被触发的，问题已经被缩小到如何细化这个控制循环，添加 TiDB 特殊的运维逻辑，使得 TiDB 能在 Kubernetes 上部署和正常运行，完成其他的生命周期操作。

我们将在下一篇文章中讨论如何细化这个控制循环，讨论组件的控制循环的实现我们介绍了社区对于 Operator 模式的探索和演化对于一些希望使用 Operator 模式开发资源管理系统的小伙伴，Kubernetes 社区中提供了 Kubebuilder 和 Operator Framework 两个 Controller 脚手架项目。

相比于参考 kubernetes/sample-controller 进行开发，Operator 脚手架基于 kubernetes-sigs/controller-runtime 生成 Controller 代码，减少了许多重复引入的模板化的代码。

开发者只需要专注于完成 CRD 对象的控制循环部分即可，而不需要关心控制循环启动之前的准备工作如果有什么好的想法，欢迎通过 #sig-k8s 或 pingcap/tidb-operator 参与 TiDB Operator 社区交流。

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