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使用 Shell Operator + CRD 恢复被暂停的 Argo Workflow

崔秀龙

发布于 2024-07-26 10:57:40

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代码可运行

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代码可运行

上一篇讲到，使用 Kyverno 通过对特定标签的识别，让每个步骤进入自动暂停的状态，实现逐步骤运行。留了个尾巴，怎样才能快速的恢复被暂停步骤的运行？

TL;DR;

随便搞个 CRD，用 Shell Operator 监听，自动执行 kubectl exec 恢复目标步骤的运行。

Shell Operator 简介

简单来说，Shell Operator 是一个让用户能够使用脚本语言快速建立 Operator 的框架，能够非常方便的完成定时运行、启动运行、监听并响应 Kubernetes 对象和 CRD 等能力。

这篇文章会使用这一框架，从 CR 资源获取用户恢复运行指定步骤的意图，并完成恢复运行的操作。整个操作分为如下步骤：

创建 CRD
编写 Shell Operator
运行测试

创建 CRD

要恢复一个被暂停的工作流步骤，其输入只需要工作流 ID 和被暂停步骤（Template）名称即可，制定如下 CRD：

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: resumes.argocontroller.io
spec:
  conversion:
    strategy: None
  group: argocontroller.io
  names:
    kind: Resume
    listKind: ResumeList
    plural: resumes
    singular: resume
  scope: Namespaced
  versions:
  - name: v1alpha1
    schema:
      openAPIV3Schema:
        properties:
          apiVersion:
            type: string
          kind:
            type: string
          metadata:
            type: object
          spec:
            properties:
              TemplateName:
                type: string
              Workflow-ID:
                type: string
            type: object
        type: object
    served: true
    storage: true

命名有点草率。

这个 CRD 中使用了 Workflow-ID 和 TemplateName 两个字段，分别用来查找流程实例和被暂停的步骤。

编写 Shell Operator

一个 Shell Operator 通常分为几个部分：

配置文件，用来指定触发时机，例如定时执行、启动执行和被 Kubenetes 对象操作触发。
Hook 脚本：主体，用来执行指定功能。
Dockerfile：继承 Flant 的 Shell Operator，用来构建运行镜像。
Kubernetes YML：用来在 Kubernetes 中运行 Shell Operator。

配置文件

我们这里设置，监听前面的 CR argocontroller.io/resume 的创建动作，因此配置文件这样编写：

configVersion: v1
kubernetes:
- apiVersion: argocontroller.io/v1alpha1
  kind: Resume
  executeHookOnEvent: ["Added"]

使用命令 kubectl create configmap hook-conf --from-file=config.yml 创建 Configmap 供后续脚本加载。

脚本

符合触发条件的 CR 一旦创建，就会被 Shell Operator 捕获，并保存到对应 Pod 的文件系统中，临时文件名保存在环境变量 BINDING_CONTEXT_PATH 里。

这里我们使用 Shell 脚本，处理环临时文件内容，查找 CR 包含的流程实例和模板名称。查找到流程实例之后，在其 status 节点查找 Pod 名称，最后执行恢复操作。脚本内容如下：

#!/bin/bashif [[ $1 == "--config" ]] ; then
  cat /conf/config.ymlelse
    jq -c '.[]' "$BINDING_CONTEXT_PATH" | while read -r item; do
        type=$(echo "$item" | jq -r '.type')        # 跳过无用元素
        if [ "$type" != "Event" ]; then
            continue
        fi
        # 查找流程 ID 和模板名称
        TEMPLATE_NAME=$(echo "$item" | jq -r '.object.spec.TemplateName')
        WORKFLOW_ID=$(echo "$item" | jq -r '.object.spec["Workflow-ID"]')        echo "tmpl=${TEMPLATE_NAME}  wfid=${WORKFLOW_ID}"
        FILENAME=/tmp/wf.json        # 获取工作流实例的 YAML
        kubectl get workflow ${WORKFLOW_ID} -o json > "${FILENAME}"
        # 查找 Pod 名称
        POD=$(jq -r ".status.nodes[] | select(.templateName == \"${TEMPLATE_NAME}\" and .type == "Pod") | .id" "${FILENAME}")        echo "pod=${POD}"
        kubectl exec -it ${POD} -- touch /proc/1/root/var/run/argo/ctr/main/after    donefi

Dockerfile

Dockerfile 很简单，只要把脚本设置为可执行，并加入到 /hooks 文件夹即可：

FROM  ghcr.io/flant/shell-operator:latest
ADD wf-resume.sh /hooks

编写好之后，使用 Docker 构建镜像并推送：

docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 --push \
    -t [image-name:image-tag] .

YAML

这里我们用一个 Pod YAML 来运行 Shell Operator：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: shell-operator-observe
spec:
  serviceAccountName: shell-operator
  containers:
    - name: shell-operator-observe
      image: [image-name:image-tag]
      volumeMounts:
        - name: config-volume
          mountPath: /conf
  volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        name: hook-conf

这里有两个需要注意的点：

监听或者修改 Kubernetes 对象是需要授权的，要针对 shell-operator 这个 Service Account 进行 RBAC 授权。
使用 Configmap 加载到镜像的 /conf 目录。

使用 kubectl 提交运行。

运行测试

运行前一片文章中使用的工作流，暂停之后，使用 kubectl get workflow，例如 pause-3141592654ft97，就可以创建如下 CR：

{
  "apiVersion": "argocontroller.io/v1alpha1",
  "kind": "Resume",
  "metadata": {
    "name": "example-resume",
    "namespace": "default"
  },
  "spec": {
    "Workflow-ID": "pause-3141592654ft97",
    "TemplateName": "whalesay"
  }
}