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自定义资源支持:K8sDevicePlugin从原理到实现

转载 作者:撒哈拉 更新时间:2024-12-13 12:23:25 58 4
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kubernetes-horizontal-color.png

本文主要分析 k8s 中的 device-plugin 机制工作原理,并通过实现一个简单的 device-plugin 来加深理解.


1. 背景

默认情况下,k8s 中的 Pod 只能申请 CPU 和 Memory 这两种资源,就像下面这样:

resources:
  requests:
    memory: "1024Mi"
    cpu: "100m"
  limits:
    memory: "2048Mi"
    cpu: "200m"

随着 AI 热度越来越高,更多的业务 Pod 需要申请 GPU 资源,GPU 环境搭建指南:如何在裸机、Docker、K8s 等环境中使用 GPU 中我们分析了如何在 k8s 环境中使用 GPU,就是靠 Device Plugin 机制,通过该机制使得 k8s 能感知到节点上的 GPU 资源,就像原生的 CPU 和 Memory 资源一样使用.

实际上在早期,K8s 也提供了一种名为 alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu 的资源来支持 NVIDIA GPU,不过后面也发现了很多问题,每增加一种资源都要修改 k8s 核心代码,k8s 社区压力山大。于是在 1.8 版本引入了 device plugin 机制,通过插件形式来接入其他资源,设备厂家只需要开发对应的 xxx-device-plugin 就可以将资源接入到 k8s 了.

ps:类似的还有引入 CSI 让存储插件从 Kubernetes 内部(in-tree)代码库中分离出来,改为独立的、可插拔的外部组件(out-of-tree),还有 CRI、CNI 等等,这里的 Device Plugin 也能算作其中的一种.

Device Plugin 有两层含义,下文中根据语义自行区分:

  • 首先它可以代表 k8s 中的 Device Plugin framework
  • 其次也可以代表厂家的具体实现,比如 NVIDIA/k8s-device-plugin,就是用于接入 NVIDIA GPU 资源的 Device Plugin 实现

2. 原理

Device Plugin 的工作原理其实不复杂,可以分为 插件注册 和 kubelet 调用插件两部分.

  • 插件注册:DevicePlugin 启动时会想节点上的 Kubelet 发起注册,这样 Kubelet就可以感知到该插件的存在了
  • kubelet 调用插件:注册完成后,当有 Pod 申请对于资源时,kubelet 就会调用该插件 API 实现具体功能

如 k8s 官网上的图所示:

deviceplugin-framework-overview.svg

Kubelet 部分

为了提供该功能,Kubelet 新增了一个 Registration gRPC service

service Registration {
	rpc Register(RegisterRequest) returns (Empty) {}
}

device plugin 可以调用该接口向 Kubelet 进行注册,注册接口需要提供三个参数:

  • device plugin 对应的 unix socket 名字:后续 kubelet 根据名称找到对应的 unix socket,并向插件发起调用 。

  • device plugin 调 API version:用于区分不同版本的插件 。

  • device plugin 提供的 ResourceName:遇到不能处理的资源申请时(CPU和Memory之外的资源),Kubelet 就会根据申请的资源名称来匹配对应的插件 。

    • ResourceName 需要按照vendor-domain/resourcetype 格式,例如nvidia.com/gpu

device plugin 部分

要进行设备管理,device plugin 插件需要实现以下接口:

  • GetDevicePluginOptions:这个接口用于获取设备插件的信息,可以在其返回的响应中指定一些设备插件的配置选项,可以看做是插件的元数据 。

  • ListAndWatch:该接口用于列出可用的设备并持续监视这些设备的状态变化.

  • GetPreferredAllocation:将分配偏好信息提供给 device plugin,以便 device plugin 在分配时可以做出更好的选择 。

  • Allocate:该接口用于向设备插件请求分配指定数量的设备资源。
  • PreStartContainer: 该接口在容器启动之前调用,用于配置容器使用的设备资源。

只有 ListAndWatch 和 Allocate 两个接口是必须的,其他都是可以选的.

工作流程

一般所有的 Device Plugin 实现最终都会以 Pod 形式运行在 k8s 集群中,又因为需要管理所有节点,因此都会以 DaemonSet 方式部署.

device plugin 启动之后第一步就是向 Kubelet 注册,让 Kubelet 知道有一个新的设备接入了.

为了能够调用 Kubelet 的 Register 接口,Device Plugin Pod 会将宿主机上的 kubelet.sock 文件(unix socket)挂载到容器中,通过 kubelet.sock 文件发起调用以实现注册.

集群部署后,Kubelet 就会启动, 。

  • 1)Kubelet 启动 Registration gRPC 服务(kubelet.sock),提供 Register 接口 。

  • 2)device-plugin 启动后,通过 kubelet.sock 调用 Register 接口,向 Kubelet 进行注册,注册信息包括 device plugin 的 unix socket,API Version,ResourceName 。

  • 3)注册成功后,Kubelet 通过 device-plugin 的 unix socket 向 device plugin 调用 ListAndWatch, 获取当前节点上的资源 。

  • 4)Kubelet 向 api-server 更新节点状态来记录上一步中发现的资源 。

    • 此时 kubelet get node -oyaml 就能查看到 Node 对象的 Capacity 中多了对应的资源

    5)用户创建 Pod 并申请该资源,调度完成后,对应节点上的 kubelet 调用 device plugin 的 Allocate 接口进行资源分配 。

大致如下:

k8s-device-plugin-timeline


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3. 实现

源码:https://github.com/lixd/i-device-plugin 。

device plugin 实现大致分为三部分:

  • 1)启动时向 Kubelet 发起注册
    • 注意监控 kubelet 的重启,一般是使用 fsnotify 类似的库监控 kubelet.sock 的重新创建事件。如果 kubelet.sock 重新创建了,则认为 kubelet 是重启了,那么需要重新注册
  • 2)gRPC Server:主要是实现 ListAndWatchAllocate两个方法

实现 gRPC Server

简单起见,这里只实现了ListAndWatch 和 Allocate 这两个必须的方法.

对 gRPC 不熟悉的童鞋可以看下这个 --> gRPC 系列教程 。

ListAndWatch

这是一个 gRPC 的 Stream 方法,建立长连接,可以持续向 Kubelet 发送设备的信息.

// ListAndWatch returns a stream of List of Devices
// Whenever a Device state change or a Device disappears, ListAndWatch
// returns the new list
func (c *GopherDevicePlugin) ListAndWatch(_ *pluginapi.Empty, srv pluginapi.DevicePlugin_ListAndWatchServer) error {
	devs := c.dm.Devices()
	klog.Infof("find devices:%s", String(devs))

	err := srv.Send(&pluginapi.ListAndWatchResponse{Devices: devs})
	if err != nil {
		return errors.WithMessage(err, "send device failed")
	}

	klog.Infoln("waiting for device update")
	for range c.dm.notify {
		devs = c.dm.Devices()
		klog.Infof("device update,new device list:%s", String(devs))
		_ = srv.Send(&pluginapi.ListAndWatchResponse{Devices: devs})
	}
	return nil
}

发现设备的部分代码如下:

func (d *DeviceMonitor) List() error {
	err := filepath.Walk(d.path, func(path string, info fs.FileInfo, err error) error {
		if info.IsDir() {
			klog.Infof("%s is dir,skip", path)
			return nil
		}

		d.devices[info.Name()] = &pluginapi.Device{
			ID:     info.Name(),
			Health: pluginapi.Healthy,
		}
		return nil
	})

	return errors.WithMessagef(err, "walk [%s] failed", d.path)
}

很简单,就是遍历查看 /etc/gophers 目录下的所有文件,每个文件都会当做一个设备.

然后再启动一个 Goroutine 监控设备的变化,即/etc/gophers 目录下文件有变化时通过 chan 发送通知,将最新的设备信息发送给 Kubelet.

func (d *DeviceMonitor) Watch() error {
	klog.Infoln("watching devices")

	w, err := fsnotify.NewWatcher()
	if err != nil {
		return errors.WithMessage(err, "new watcher failed")
	}
	defer w.Close()

	errChan := make(chan error)
	go func() {
		defer func() {
			if r := recover(); r != nil {
				errChan <- fmt.Errorf("device watcher panic:%v", r)
			}
		}()
		for {
			select {
			case event, ok := <-w.Events:
				if !ok {
					continue
				}
				klog.Infof("fsnotify device event: %s %s", event.Name, event.Op.String())

				if event.Op == fsnotify.Create {
					dev := path.Base(event.Name)
					d.devices[dev] = &pluginapi.Device{
						ID:     dev,
						Health: pluginapi.Healthy,
					}
					d.notify <- struct{}{}
					klog.Infof("find new device [%s]", dev)
				} else if event.Op&fsnotify.Remove == fsnotify.Remove {
					dev := path.Base(event.Name)
					delete(d.devices, dev)
					d.notify <- struct{}{}
					klog.Infof("device [%s] removed", dev)
				}

			case err, ok := <-w.Errors:
				if !ok {
					continue
				}
				klog.Errorf("fsnotify watch device failed:%v", err)
			}
		}
	}()

	err = w.Add(d.path)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("watch device error:%v", err)
	}

	return <-errChan
}

Allocate

Allocate 则是需要告知 kubelet 怎么将设备分配给容器,这里实现比较简单,就是在对应容器中增加一个环境变量,Gopher=$deviceId 。

// Allocate is called during container creation so that the Device
// Plugin can run device specific operations and instruct Kubelet
// of the steps to make the Device available in the container
func (c *GopherDevicePlugin) Allocate(_ context.Context, reqs *pluginapi.AllocateRequest) (*pluginapi.AllocateResponse, error) {
	ret := &pluginapi.AllocateResponse{}
	for _, req := range reqs.ContainerRequests {
		klog.Infof("[Allocate] received request: %v", strings.Join(req.DevicesIDs, ","))
		resp := pluginapi.ContainerAllocateResponse{
			Envs: map[string]string{
				"Gopher": strings.Join(req.DevicesIDs, ","),
			},
		}
		ret.ContainerResponses = append(ret.ContainerResponses, &resp)
	}
	return ret, nil
}

简单看一下 NVIDIA 的 device plugin 是怎么实现 Allocate 的.

// Allocate which return list of devices.
func (plugin *NvidiaDevicePlugin) Allocate(ctx context.Context, reqs *pluginapi.AllocateRequest) (*pluginapi.AllocateResponse, error) {
	responses := pluginapi.AllocateResponse{}
	for _, req := range reqs.ContainerRequests {
		if err := plugin.rm.ValidateRequest(req.DevicesIDs); err != nil {
			return nil, fmt.Errorf("invalid allocation request for %q: %w", plugin.rm.Resource(), err)
		}
		response, err := plugin.getAllocateResponse(req.DevicesIDs)
		if err != nil {
			return nil, fmt.Errorf("failed to get allocate response: %v", err)
		}
		responses.ContainerResponses = append(responses.ContainerResponses, response)
	}

	return &responses, nil
}

核心其实是这个方法:

// updateResponseForDeviceListEnvvar sets the environment variable for the requested devices.
func (plugin *NvidiaDevicePlugin) updateResponseForDeviceListEnvvar(response *pluginapi.ContainerAllocateResponse, deviceIDs ...string) {
	response.Envs[plugin.deviceListEnvvar] = strings.Join(deviceIDs, ",")
}

给容器添加了一个环境变量,value 为设备 id,具体 deviceID 提供了两种测量,可能是编号或者 uuid 。

const (
	DeviceIDStrategyUUID  = "uuid"
	DeviceIDStrategyIndex = "index"
)

key 是一个变量 plugin.deviceListEnvvar,初始化如下

	plugin := NvidiaDevicePlugin{
		deviceListEnvvar:     "NVIDIA_VISIBLE_DEVICES",
		socket:               pluginPath + ".sock",
	  // ...
	}

也就是说 NVIDIA 这个 device plugin 实现 Allocate 主要就是给容器增加了环境变量,例如:

NVIDIA_VISIBLE_DEVICES="0,1"

在文章 GPU 环境搭建指南:使用 GPU Operator 加速 Kubernetes GPU 环境搭建 中提到 GPU Operator 会使用 NVIDIA Container Toolit Installer 安装 NVIDIA Container Toolit.

这个 NVIDIA Container Toolit 的作用就是添加对 GPU 的支持,也包括了识别 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 这个环境变量,然后将对应设备挂载到容器里.

除此之外还会把设备挂载到容器里:

func (plugin *NvidiaDevicePlugin) apiDeviceSpecs(devRoot string, ids []string) []*pluginapi.DeviceSpec {
	optional := map[string]bool{
		"/dev/nvidiactl":        true,
		"/dev/nvidia-uvm":       true,
		"/dev/nvidia-uvm-tools": true,
		"/dev/nvidia-modeset":   true,
	}

	paths := plugin.rm.GetDevicePaths(ids)

	var specs []*pluginapi.DeviceSpec
	for _, p := range paths {
		if optional[p] {
			if _, err := os.Stat(p); err != nil {
				continue
			}
		}
		spec := &pluginapi.DeviceSpec{
			ContainerPath: p,
			HostPath:      filepath.Join(devRoot, p),
			Permissions:   "rw",
		}
		specs = append(specs, spec)
	}

	return specs
}

核心为:

		spec := &pluginapi.DeviceSpec{
			ContainerPath: p,
			HostPath:      filepath.Join(devRoot, p),
			Permissions:   "rw",
		}

这里指定了设备在宿主机上的 Path 和挂载到容器之后的 Path,后续就可以根据这些信息进行设备挂载了.

其他方法

另外几个方法非强制的,因此只做一个空实现.

// GetDevicePluginOptions returns options to be communicated with Device
// Manager
func (c *GopherDevicePlugin) GetDevicePluginOptions(_ context.Context, _ *pluginapi.Empty) (*pluginapi.DevicePluginOptions, error) {
	return &pluginapi.DevicePluginOptions{PreStartRequired: true}, nil
}

// GetPreferredAllocation returns a preferred set of devices to allocate
// from a list of available ones. The resulting preferred allocation is not
// guaranteed to be the allocation ultimately performed by the
// devicemanager. It is only designed to help the devicemanager make a more
// informed allocation decision when possible.
func (c *GopherDevicePlugin) GetPreferredAllocation(_ context.Context, _ *pluginapi.PreferredAllocationRequest) (*pluginapi.PreferredAllocationResponse, error) {
	return &pluginapi.PreferredAllocationResponse{}, nil
}

// PreStartContainer is called, if indicated by Device Plugin during registeration phase,
// before each container start. Device plugin can run device specific operations
// such as reseting the device before making devices available to the container
func (c *GopherDevicePlugin) PreStartContainer(_ context.Context, _ *pluginapi.PreStartContainerRequest) (*pluginapi.PreStartContainerResponse, error) {
	return &pluginapi.PreStartContainerResponse{}, nil
}

向 Kubelet 进行注册

注册也是很简单,调用 deviceplugin 提供的 RegisterRequest 方法即可.

// Register registers the device plugin for the given resourceName with Kubelet.
func (c *GopherDevicePlugin) Register() error {
	conn, err := connect(pluginapi.KubeletSocket, common.ConnectTimeout)
	if err != nil {
		return errors.WithMessagef(err, "connect to %s failed", pluginapi.KubeletSocket)
	}
	defer conn.Close()

	client := pluginapi.NewRegistrationClient(conn)
	reqt := &pluginapi.RegisterRequest{
		Version:      pluginapi.Version,
		Endpoint:     path.Base(common.DeviceSocket),
		ResourceName: common.ResourceName,
	}

	_, err = client.Register(context.Background(), reqt)
	if err != nil {
		return errors.WithMessage(err, "register to kubelet failed")
	}
	return nil
}

监控 kubelet.sock 状态

使用 fsnotify 库监控 kubelet.sock 文件状态,通过 kubelet.sock 文件的变化来判断 kubelet 是否重启,当 kubelet 重启后 device plugin 也需要重启,然后注册到新的 kubelet.sock.

// WatchKubelet restart device plugin when kubelet restarted
func WatchKubelet(stop chan<- struct{}) error {
	watcher, err := fsnotify.NewWatcher()
	if err != nil {
		return errors.WithMessage(err, "Unable to create fsnotify watcher")
	}
	defer watcher.Close()

	go func() {
		// Start listening for events.
		for {
			select {
			case event, ok := <-watcher.Events:
				if !ok {
					continue
				}
				klog.Infof("fsnotify events: %s %v", event.Name, event.Op.String())
				if event.Name == pluginapi.KubeletSocket && event.Op == fsnotify.Create {
					klog.Warning("inotify: kubelet.sock created, restarting.")
					stop <- struct{}{}
				}
			case err, ok := <-watcher.Errors:
				if !ok {
					continue
				}
				klog.Errorf("fsnotify failed restarting,detail:%v", err)
			}
		}
	}()

	// watch kubelet.sock
	err = watcher.Add(pluginapi.KubeletSocket)
	if err != nil {
		return errors.WithMessagef(err, "Unable to add path %s to watcher", pluginapi.KubeletSocket)
	}
	return nil
}

为什么需要重新注册

因为Kubelet 中使用一个 map 来存储注册的插件,因此每次 Kubelet 重启都会丢失,所以我们在实现 device plugin 时就要监控 Kubelet 重启状态并重新注册.

Kubelet Register 方法 实现如下:

// /pkg/kubelet/cm/devicemanager/plugin/v1beta1/server.go#L143-L165
func (s *server) Register(ctx context.Context, r *api.RegisterRequest) (*api.Empty, error) {
	klog.InfoS("Got registration request from device plugin with resource", "resourceName", r.ResourceName)
	metrics.DevicePluginRegistrationCount.WithLabelValues(r.ResourceName).Inc()

	if !s.isVersionCompatibleWithPlugin(r.Version) {
		err := fmt.Errorf(errUnsupportedVersion, r.Version, api.SupportedVersions)
		klog.InfoS("Bad registration request from device plugin with resource", "resourceName", r.ResourceName, "err", err)
		return &api.Empty{}, err
	}

	if !v1helper.IsExtendedResourceName(core.ResourceName(r.ResourceName)) {
		err := fmt.Errorf(errInvalidResourceName, r.ResourceName)
		klog.InfoS("Bad registration request from device plugin", "err", err)
		return &api.Empty{}, err
	}

	if err := s.connectClient(r.ResourceName, filepath.Join(s.socketDir, r.Endpoint)); err != nil {
		klog.InfoS("Error connecting to device plugin client", "err", err)
		return &api.Empty{}, err
	}

	return &api.Empty{}, nil
}

核心在 connectClient 方法:

func (s *server) connectClient(name string, socketPath string) error {
	c := NewPluginClient(name, socketPath, s.chandler)

	s.registerClient(name, c)
	if err := c.Connect(); err != nil {
		s.deregisterClient(name)
		klog.ErrorS(err, "Failed to connect to new client", "resource", name)
		return err
	}

	go func() {
		s.runClient(name, c)
	}()

	return nil
}

怎么保存这个 client 的呢?

func (s *server) registerClient(name string, c Client) {
	s.mutex.Lock()
	defer s.mutex.Unlock()

	s.clients[name] = c
	klog.V(2).InfoS("Registered client", "name", name)
}

定义如下:

type server struct {
	socketName string
	socketDir  string
	mutex      sync.Mutex
	wg         sync.WaitGroup
	grpc       *grpc.Server
	rhandler   RegistrationHandler
	chandler   ClientHandler
	clients    map[string]Client // 使用 map 存储,并为持久化
}

main.go

main 方法分为三个部分:

  • 1)启动 gRPC 服务
  • 2)向 Kubelet 进行注册
  • 3)监控 kubelet.sock 状态
func main() {
	klog.Infof("device plugin starting")
	dp := device_plugin.NewGopherDevicePlugin()
	go dp.Run()

	// register when device plugin start
	if err := dp.Register(); err != nil {
		klog.Fatalf("register to kubelet failed: %v", err)
	}

	// watch kubelet.sock,when kubelet restart,exit device plugin,then will restart by DaemonSet
	stop := make(chan struct{})
	err := utils.WatchKubelet(stop)
	if err != nil {
		klog.Fatalf("start to kubelet failed: %v", err)
	}

	<-stop
	klog.Infof("kubelet restart,exiting")
}

4. 测试

部署

首先是部署 i-device-plugin,一般使用 DaemonSet 方式部署,完整 yaml 如下:

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: i-device-plugin
  namespace: kube-system
  labels:
    app: i-device-plugin
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: i-device-plugin
  template:
    metadata:
      labels:
        app: i-device-plugin
    spec:
      containers:
        - name: i-device-plugin
          image: docker.io/lixd96/i-device-plugin:latest
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          resources:
            limits:
              cpu: "1"
              memory: "512Mi"
            requests:
              cpu: "0.1"
              memory: "128Mi"
          volumeMounts:
            - name: device-plugin
              mountPath: /var/lib/kubelet/device-plugins
            - name: gophers
              mountPath: /etc/gophers
      volumes:
        - name: device-plugin
          hostPath:
            path: /var/lib/kubelet/device-plugins
        - name: gophers
          hostPath:
            path: /etc/gophers

以 hostPath 方式将用到的两个目录挂载到 Pod 里:

  • /var/lib/kubelet/device-plugins:请求 kubelet.sock 发起调用,同时将 device-plugin gRPC 服务的 sock 文件写入该目录供 kubelet 调用
  • /etc/gophers:在该 Demo 中,把 /etc/gophers 目录下的文件作为设备,因此需要将其挂载到 Pod 里。

确保 i-device-plugin 已经启动.

[root@test ~]# kubectl -n kube-system get po
i-device-plugin-vnw6z            1/1     Running   0          17s

初始化

在该 Demo 中,把 /etc/gophers 目录下的文件作为设备,因此我们只需要到 /etc/gophers 目录下创建文件,模拟有新的设备接入即可.

mkdir /etc/gophers

touch /etc/gophers/g1

查看 device plugin 日志 。

[root@test ~]# kubectl -n kube-system logs -f i-device-plugin-vnw6z
I0719 13:52:24.674737       1 main.go:10] device plugin starting
I0719 13:52:24.675440       1 device_monitor.go:33] /etc/gophers is dir,skip
I0719 13:52:24.675679       1 device_monitor.go:49] watching devices
I0719 13:52:24.682141       1 api.go:22] find devices []
I0719 13:52:24.682315       1 api.go:29] waiting for device update
I0719 13:53:09.369381       1 device_monitor.go:70] fsnotify device event: /etc/gophers/g1 CREATE
I0719 13:53:09.370394       1 device_monitor.go:79] find new device [g1]
I0719 13:53:09.370445       1 device_monitor.go:70] fsnotify device event: /etc/gophers/g1 CHMOD
I0719 13:53:09.370659       1 api.go:32] device update,new device list [g1]

可以看到,已经感知到新增的设备了.

不出意外的话可以在 node 上看到新资源了 。

[root@test gophers]# k get node n1 -oyaml|grep  capacity -A 7
  capacity:
    cpu: "4"
    ephemeral-storage: 20960236Ki
    hugepages-1Gi: "0"
    hugepages-2Mi: "0"
    lixueduan.com/gopher: "1"
    memory: 8154984Ki
    pods: "110"

果然,node capacity 中新增了lixueduan.com/gopher: "1".

创建测试 Pod

接下来创建一个 Pod 申请该资源试试 。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gopher-pod
spec:
  containers:
  - name: gopher-container
    image: busybox
    command: ["sh", "-c", "echo Hello, Kubernetes! && sleep 3600"]
    resources:
      requests:
        lixueduan.com/gopher: "1"
      limits:
        lixueduan.com/gopher: "1"

Pod 启动成功 。

[root@test ~]# kubectl get po
NAME         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
gopher-pod   1/1     Running   0          27s

之前分配设备是添加 Gopher=xxx 这个环境变量,现在看下是否正常分配 。

[root@test ~]# kubectl exec -it gopher-pod -- env|grep Gopher
Gopher=g1

ok,环境变量存在,可以看到分配给该 Pod 的设备是 g1.

新增设备

使用同样的 yaml 改下名称再创建一个 Pod 。

[root@test ~]# k get po
NAME          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
gopher-pod    1/1     Running   0          3m9s
gopher-pod2   0/1     Pending   0          2s

因为只有一个 gopher 资源,因此第二个 Pod pending 了.

Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  7s    default-scheduler  0/1 nodes are available: 1 Insufficient lixueduan.com/gopher. preemption: 0/1 nodes are available: 1 No preemption victims found for incoming pod..

在创建一个设备 。

touch /etc/gophers/g2

device plugin 立马感知到了设备变化,相关日志如下:

I0719 14:01:00.308599       1 device_monitor.go:70] fsnotify device event: /etc/gophers/g2 CREATE
I0719 14:01:00.308986       1 device_monitor.go:79] find new device [g2]
I0719 14:01:00.309017       1 device_monitor.go:70] fsnotify device event: /etc/gophers/g2 CHMOD
I0719 14:01:00.309141       1 api.go:32] device update,new device list [g2,g1]

node 上的资源数量也更新为 2 。

[root@argo-1 ~]# k get node argo-1 -oyaml|grep  capacity -A 7
  capacity:
    cpu: "4"
    ephemeral-storage: 20960236Ki
    hugepages-1Gi: "0"
    hugepages-2Mi: "0"
    lixueduan.com/gopher: "2"
    memory: 8154984Ki
    pods: "110"

然后 pod2 也可以正常启动了 。

[root@test ~]# kubectl get po
NAME          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
gopher-pod    1/1     Running   0          4m31s
gopher-pod2   1/1     Running   0          84s

删除设备

然后删除 g2 设备 。

rm -rf /etc/gophers/g2

device plugin 也是能正常感知到,相关日志 。

I0719 14:03:55.904983       1 device_monitor.go:70] fsnotify device event: /etc/gophers/g2 REMOVE
I0719 14:03:55.905203       1 device_monitor.go:84] device [g2] removed
I0719 14:03:55.905267       1 api.go:32] device update,new device list [g1]

查看 Node 上的资源数量更新没有 。

[root@test ~]# k get node argo-1 -oyaml|grep  capacity -A 7
  capacity:
    cpu: "4"
    ephemeral-storage: 20960236Ki
    hugepages-1Gi: "0"
    hugepages-2Mi: "0"
    lixueduan.com/gopher: "1"
    memory: 8154984Ki
    pods: "110"

对应资源也变成 1 个了,一切正常.

5. 小结

本文主要分析了 k8s 中的 Device Plugin 机制的工作原理,并实现了一个简单的 i-device-plugin来进一步加深理解.

Device Plugin 的工作原理其实不复杂,可以分为 插件注册 和 kubelet 调用插件两部分:

  • 插件注册:DevicePlugin 启动时会想节点上的 Kubelet 发起注册,这样 Kubelet就可以感知到该插件的存在了
  • kubelet 调用插件:注册完成后,当有 Pod 申请对于资源时,kubelet 就会调用该插件 API 实现具体功能

deviceplugin-framework-overview.svg


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6. 参考

k8s 文档:device-plugins 。

https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin 。

Kubernetes开发知识–device-plugin的实现 。

Kubelet Register 源码 。

最后此篇关于自定义资源支持:K8sDevicePlugin从原理到实现的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于自定义资源支持:K8sDevicePlugin从原理到实现的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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