Istio Pilot 源码分析（一）

发布于 2020-09-08 字数 5930 阅读时长 27 分钟
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Istio 作为目前 Service Mesh 方案中的翘楚，吸引着越来越多的企业及开发者。越来越多的团队想将其应用于微服务的治理，但在实际落地时却因为不了解 Istio 黑盒中的运行机制而左右为难，本文将基于 1.7 的源码讲解 Istio 的核心组件 Pilot 的结构及运行流程，希望对读者应用 Istio 有所助益。

注：本文基于 istio release-1.7 分支分析，其他版本的代码结构会有所不同。

背景

随着 Istio 1.7 的发布，内部组件精简后的 istiod 日趋稳定，越来越多的公司将其应用到自身微服务的流量治理、安全通信及监测中。多点也不例外，应用 Istio 来落地业务系统所有 Dubbo 服务的网格化，下沉 SDK 逻辑，解决基础中间件与业务系统过于耦合等痛点。目前，我们是通过自己开发的 Controller 组件对接 Zookeeper 等注册中心，将注册到 Zookeeper 的节点实时转化为 ServiceEntry 及 WorkloadEntry 等 Istio 配置类型写入 kube-apiserver，再由 Pilot 转化为 xDS 协议下发至数据面，同时对集群、虚拟机中的服务进行治理。随着公司服务网格化的逐步落地，对 Istio 及数据面组件源码级掌握的诉求越来越高，没有足够的深度及广度很难解决开发过程中遇到的难题，让我们一起揭开 Istio 神秘的面纱，看看黑箱内部是如何运作的。

本文作为 Istio 控制面组件 Pilot 的源码分析系列，主要面向刚接触 Istio 或仅停留在使用 Istio 基本配置类型（如 VirtualService、DestinationRule 等）的同学，需要熟悉 Istio 的一些 基础概念及名词 。文章会涉及较多的代码细节，我们会以不同的篇幅分别介绍以下内容：

  1. pilot-discovery 宏观架构及启动流程梳理
  2. pilot-discovery 接口设计及关键接口分析
  3. pilot-discovery xDS 生成及下发流程梳理
  4. pilot-agent 流程梳理
  5. pilot 中的身份认证及安全通信解析

相信通过源码一步一步分析，能消除读者对 Pilot 的陌生感，在基于 Pilot 做适配开发时会更加清楚的了解其底层运行逻辑，碰到问题时也能更好的定位。

Pilot 的代码主要分为两部分：

  • pilot-discovery
  • pilot-agent

其中 pilot-agent 负责数据面 Sidecar 实例的生命周期管理，而 pilot-discovery 负责控制面流量管理配置及路由规则的生成和下发。

宏观架构

pilot-discovery 的核心组件如图：

pilot-discovery-struct
pilot-discovery-struct

其中 Server 为 pilot-discovery 的主服务，包含了三个比较重要的组件：

  • Config Controller：从不同来源接收流量控制和路由规则等 Istio 的配置，并响应各类事件。
  • Service Controller：从不同注册中心同步服务及实例，并响应各类事件。
  • EnvoyXdsServer：核心的 xDS 协议推送服务，根据上面组件的数据生成 xDS 协议并下发。

Config Controller 比较核心的就是对接 Kubernetes，从 kube-apiserver 中 Watch 集群中的 VirtualService、ServiceEntry、DestinationRules 等配置信息，有变化则生成 PushRequest 推送至 EnvoyXdsServer 中的推送队列。除此之外，还支持对接 MCP(Mesh Configuration Protocol) 协议的 gRPC Server，如 Nacos 的 MCP 服务等，只需要在 meshconfig 中配置 configSources 即可。最后一种是基于内存的 Config Controller 实现，通过 Watch 一个文件目录，加载目录中的 yaml 文件生成配置数据，主要用来测试。

Service Controller 目前原生支持 Kubernetes 和 Consul，注册在这些注册中心中的服务可以无痛接入 Mesh，另外一种比较特殊，就是 ServiceEntryStore，它本质是储存在 Config Controller 中的 Istio 配置数据，但它描述的却是集群外部的服务信息，详情可阅读文档 ServiceEntry，Istio 通过它将集群外部，如部署在虚拟机中的服务、非 Kubernetes 的原生服务同步到 Istio 中，纳入网格统一进行流量控制和路由，所以 ServiceEntryStore 也可以视为一种注册中心。还有一种就是 Mock Service Registry，主要用来测试。

ServiceEntryStore 从 Config Controller 到 Service Controller 的转化流程大致如图（后续会做详细的代码分析，这里简单了解一下即可）：

pilot-discovery-serviceentrystore
pilot-discovery-serviceentrystore

ConfigStores 是一个列表，里面存储了各类 Istio 配置文件，包括 ServiceEntry 、WorkloadEntry 等服务数据，也包括 VirtualService、DestinationRules、Sidecar 等流量控制、路由规则的配置数据，pilot-discovery 将这些 ConfigStores 聚合成一个 configController 统一进行管理，之后再从其中衍生出 IstioConfigStore，将其作为 serviceEntryStore 的配置源。serviceEntryStore 其实就是 ServiceEntry Controller，响应 ServiceEntry 和 WorkloadEntry 这类服务信息的变化。

EnvoyXdsServer 比较核心，一切与 xDS 协议相关的接收、转换、下发操作都由它完成。EnvoyXdsServer 对接所有集群中的边车代理，如 Envoy、MOSN 等，当配置或服务发生变化时主动推送，也会响应代理发送的请求，依据请求的信息下发相应的 xDS 配置。

理解了这三个核心组件的定义，就能比较好的理解下面分析的各类流程了。

pilot-discovery 的整个业务流程梳理如下，可以先大概浏览一遍，之后我们逐一进行分析：

pilot-discovery-sequence-all
pilot-discovery-sequence-all

启动流程梳理

首先详细看一下 pilot-discovery 的启动流程。pilot-discovery 组件的入口代码在 istio/pilot/cmd/pilot-discovery 中。该目录中包含两个文件：main.go 和 request.go。main.go 中定义了 pilot-discovery 根命令及 discovery 命令，是启动服务发现及配置下发的主流程; 另一个文件 request.go 中定义了 request 命令，用来请求 Pilot 中的 metrics/debug 接口，多用来调试。

main.go 中 discoveryCmd的 RunE 函数定义了启动过程，代码如下：

// 创建一个接收空结构的 stop channel 用来停止所有 servers
stop := make(chan struct{})

// 创建服务发现的 Server
discoveryServer, err := bootstrap.NewServer(serverArgs)
if err != nil {
  return fmt.Errorf("failed to create discovery service: %v", err)
}

// 运行 Server 中注册的所有服务
if err := discoveryServer.Start(stop); err != nil {
  return fmt.Errorf("failed to start discovery service: %v", err)
}

// 等待 SIGINT 和 SIGTERM 信号并关闭 stop channel
cmd.WaitSignal(stop)

启动流程如图所示：

pilot-discovery-init
pilot-discovery-init

初始化流程

接下来介绍 discoveryServer ，即 pilot-discovery 组件的核心。在这之前先看下 Server 的结构，代码位于 istio/pilot/pkg/bootstrap/server.go 文件中。

Server 的关键字段如下：

type Server struct {
  XDSServer *xds.DiscoveryServer  // Xds 服务
  environment *model.Environment  // Pilot 环境所需的 API 集合
  kubeRegistry *kubecontroller.Controller   // 处理 Kubernetes 主集群的注册中心
  multicluster *kubecontroller.Multicluster // 处理 Kubernetes 多个集群的注册中心
  configController  model.ConfigStoreCache  // 统一处理配置数据（如 VirtualService 等) 的 Controller
  ConfigStores      []model.ConfigStoreCache // 不同配置信息的缓存器，提供 Get、List、Create 等方法
  serviceEntryStore *serviceentry.ServiceEntryStore // 单独处理 ServiceEntry 的 Controller
  fileWatcher filewatcher.FileWatcher // 文件监听器，主要 watch meshconfig 和 networks 配置文件等
  startFuncs []startFunc // 保存了上述所有服务的启动函数，便于在 Start() 方法中批量启动及管理
}

再看 NewServer() 方法中的内容，有以下几个关键步骤：

image.png
image.png

我们对每个步骤逐一进行分析：

  1. 初始化 Environment

    什么是 Environment 呢？根据定义 Environment 为 Pilot 提供了一个汇总的、运行中所需的 API 集合。 Environment 中字段（接口）如下：

    type Environment struct {
  ServiceDiscovery  // 服务发现的接口模型，主要列出 services 和 instances
  IstioConfigStore  // Istio 配置文件的存储器，主要列出 ServiceEntry 等配置
  mesh.Watcher      // mesh config 文件的监听器
  mesh.NetworksWatcher // mesh network config 文件的监听器
  PushContext *PushContext // 在推送（下发 xDS）生成期间保存信息的上下文
  DomainSuffix string // istio server 默认的后缀域名
}

    其中 PushContext 是 Pilot 在推送 xDS 前，生成配置期间保存相关信息的上下文的地方，在全量推送配置和配置发生改变时重置。它会保存所有的错误和统计信息，并缓存一些配置的计算信息。 ServiceDiscovery 提供了枚举 Istio 中服务和实例的方法。 mesh.Watcher 和 mesh.NetworksWatcher 负责监听 istiod 启动时挂载的两个配置文件，这两个配置文件是通过 configmap 映射到 Pod 的文件系统中的，监听器将在监听到配置文件变化时运行预先注册的 Handler 。文件挂载参考 istiod 的配置文件：

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: istiod-56c488887d-z9k5c
  namespace: istio-system
spec:
  containers:
    volumeMounts:
    - mountPath: /etc/istio/config
      name: config-volume
  volumes:
  - configMap:
      defaultMode: 420
      name: istio
    name: config-volume

    相应的配置存储在 istio-system/istio 这个 configmap 中，里面保存了 mesh 和 meshNetworks 两种配置，样例如下：

    apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: istio
  namespace: istio-system
data:
  mesh: |-
    accessLogEncoding: TEXT
    accessLogFile: ""
    accessLogFormat: ""
    defaultConfig:
      binaryPath: /usr/local/bin/mosn
      concurrency: 2
      configPath: ./etc/istio/proxy
    ...    
  meshNetworks: 'networks: {}'

    再回头看 Environment 的初始化：

    e := &model.Environment{
  PushContext:  model.NewPushContext(),
  DomainSuffix: args.RegistryOptions.KubeOptions.DomainSuffix,
}
ac := aggregate.NewController(aggregate.Options{
  MeshHolder: e,
})
e.ServiceDiscovery = ac

    首先是初始化了一份 PushContext ，创建 PushContext 所需的各种列表和 Map 。其次是初始化了一个聚合所有注册中心的 Controller 作为 Environment 中的 ServiceDiscovery 。该 Controller 提供从所有注册中心（如 Kubernetes, Consul, MCP 等）获取服务和实例列表的方法。这里传入了一个参数 MeshHolder 是想利用 Environment 中的 mesh.Watcher 将 mesh 这个配置同步过去。

  2. 初始化 Server

    Server 的结构之前分析过，这里将之前初始化的 Environment 传入后，开始初始化 XDSServer 。

    s := &Server{
  clusterID:       getClusterID(args),
  environment:     e,
  XDSServer:       xds.NewDiscoveryServer(e, args.Plugins), // 初始化 XDSServer
  fileWatcher:     filewatcher.NewWatcher(),
  httpMux:         http.NewServeMux(),
  monitoringMux:   http.NewServeMux(),
  readinessProbes: make(map[string]readinessProbe),
}

    XDSServer 相关的代码在 istio/pilot/pkg/xds/discovery.go 中，对应为 DiscoveryServer ，该服务为 Envoy xDS APIs 的 gRPC 实现。 DiscoveryServer 关键定义如下：

    type DiscoveryServer struct {
  Env *model.Environment   // 即上述 pilot server 中的 Environment
  ConfigGenerator core.ConfigGenerator  // 控制面 Istio 配置的生成器，如 VirtualService 等
  Generators map[string]model.XdsResourceGenerator // 针对不同配置类型的定制化生成器
  concurrentPushLimit chan struct{}
  // 不同服务所有实例的集合，增量更新，key 为 service 和 namespace
  // EndpointShards 中是以不同的注册中心名为 key 分组保存实例
  EndpointShardsByService map[string]map[string]*EndpointShards 
  pushChannel chan *model.PushRequest  // 接收 push 请求的 channel
  pushQueue *PushQueue     // 防抖之后，真正 Push xDS 之前所用的缓冲队列
  adsClients      map[string]*Connection  // ADS 和 EDS 的 gRPC 连接
  StatusReporter DistributionStatusCache  // 监听 xDS ACK 和连接断开
  // xDS 状态更新的生成器（更新 connect, disconnect, nacks, acks）
  // 状态更新后向所有 connection 推送 DiscoveryResponse
  InternalGen *InternalGen 
  serverReady bool     // 表示缓存已同步，server 可以接受请求
  debounceOptions debounceOptions  // 防抖设置
  cache Cache // xDS 资源的缓存，目前仅适用于 EDS，线程安全
}

  3. 初始化 MeshConfig 、 KubeClient 、 MeshNetworks 和 MeshHandlers

    s.initMeshConfiguration(args, s.fileWatcher)
if err := s.initKubeClient(args); err != nil {
  return nil, fmt.Errorf("error initializing kube client: %v", err)
}
s.initMeshNetworks(args, s.fileWatcher)
s.initMeshHandlers()

    这几个初始化函数比较好理解， initMeshConfiguration 和 initMeshNetworks 都是通过 fileWatcher 对 istiod 从 configmap 中挂载的两个配置文件 mesh 和 meshNetworks 进行监听。当配置文件发生变化时重载配置并触发相应的 Handlers 。

    filewatcher 的代码在另一个管理通用工具包的项目里： github.com/istio/pkg/filewatcher ，感兴趣的同学可以再详细研究下，底层使用到了 fsnotify 这个库来推送文件变化事件。

    initMeshHandlers 为上述两个配置文件注册了两个 Handler ，当配置文件发生变化时触发全量 xDS 下发。

  4. 初始化 Controllers

    这部分比较核心，初始化了三种控制器分别处理证书、配置信息和注册信息，证书及安全相关的内容本篇先暂不讨论。主要来看 initConfigController 和 initServiceControllers 。

    func (s *Server) initControllers(args *PilotArgs) error {
  log.Info("initializing controllers")
  if err := s.initCertController(args); err != nil {
    return fmt.Errorf("error initializing certificate controller: %v", err)
  }
  if err := s.initConfigController(args); err != nil {
    return fmt.Errorf("error initializing config controller: %v", err)
  }
  if err := s.initServiceControllers(args); err != nil {
    return fmt.Errorf("error initializing service controllers: %v", err)
  }
  return nil
}

    配置信息大都是 Istio 定义的一系列 CRD（如 VirtualService 、 DestinationRules 等），一个控制面可以通过 MCP 同时接入多个 Kubernetes 之外的配置数据源，也可通过文件目录（主要用来调试）挂载，默认是读取 Kubernetes 中的配置数据：

    func (s *Server) initK8SConfigStore(args *PilotArgs) error {
  configController, err := s.makeKubeConfigController(args)
  ...
  s.initStatusController(args, features.EnableStatus) // 初始化上面提到的 StatusReporter
  return nil
}

    配置数据包括以下类型，具体每个类型的含义 Istio 官网都有介绍及用例，这里不再赘述：

    // PilotServiceApi contains only collections used by Pilot, including experimental Service Api.
PilotServiceApi = collection.NewSchemasBuilder().
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Destinationrules).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Envoyfilters).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Gateways).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Serviceentries).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Sidecars).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Virtualservices).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Workloadentries).
    MustAdd(IstioNetworkingV1Alpha3Workloadgroups).
    MustAdd(IstioSecurityV1Beta1Authorizationpolicies).
    MustAdd(IstioSecurityV1Beta1Peerauthentications).
    MustAdd(IstioSecurityV1Beta1Requestauthentications).
    MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Gatewayclasses).
    MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Gateways).
    MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Httproutes).
    MustAdd(K8SServiceApisV1Alpha1Tcproutes).
    Build()

    详细看下 initK8SConfigStore 中的 makeKubeConfigController 方法，这里初始化了一个处理 Istio CRDs 的 Client ，实现 ConfigStoreCache 这个接口中增删改查等方法。

    func (s *Server) makeKubeConfigController(args *PilotArgs) (model.ConfigStoreCache, error) {
  c, err := crdclient.New(s.kubeClient, buildLedger(args.RegistryOptions), args.Revision, args.RegistryOptions.KubeOptions)
  if err != nil {
    return nil, err
  }
  return c, nil
}

    Client 定义如下：

    type Client struct {
  schemas collection.Schemas  // Istio CRDs shemas
  domainSuffix string
  configLedger ledger.Ledger
  revision string
  kinds map[resource.GroupVersionKind]*cacheHandler // 跟踪已知类型的所有缓存 handler
  queue queue.Instance
  istioClient istioclient.Interface
  serviceApisClient serviceapisclient.Interface
}

    再依次对这些类型创建 Informer 开启监听。回到 initConfigController ，创建好 ConfigStore 之后，再对其进一步包装：

    // 将所有 ConfigStore 聚合并缓存
aggregateConfigController, err := configaggregate.MakeCache(s.ConfigStores)
// 通过 s.configController 统一操作上面聚合的 ConfigStores
s.configController = aggregateConfigController
// 将其包装为 IstioConfigStore 传入 environment，便于操作 ServiceEntry/Gateway 等资源
// IstioConfigStore 会在之后的 ServiceEntryStore 中用到
s.environment.IstioConfigStore = model.MakeIstioStore(s.configController)

    最后将该 Controller 的启动函数注册到 startFuncs 中：

    s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {
  go s.configController.Run(stop)
  return nil
})

    再来看 initServiceControllers 处理服务发现的 Controller 初始化：

    func (s *Server) initServiceControllers(args *PilotArgs) error {
  serviceControllers := s.ServiceController()
  for _, r := range args.RegistryOptions.Registries {
    // ...
    switch serviceRegistry {
    case serviceregistry.Kubernetes:
      if err := s.initKubeRegistry(serviceControllers, args); err != nil {
        return err
      }
    // ...
  }
  // ...
}

    从之前初始化的 environment.ServiceDiscovery 中获取已注册的服务中心，如果是 Kubernetes 则执行 initKubeRegistry:

    // initKubeRegistry creates all the k8s service controllers under this pilot
func (s *Server) initKubeRegistry(serviceControllers *aggregate.Controller, args *PilotArgs) (err error) {
  // ...
  log.Infof("Initializing Kubernetes service registry %q", args.RegistryOptions.KubeOptions.ClusterID)
  kubeRegistry := kubecontroller.NewController(s.kubeClient, args.RegistryOptions.KubeOptions)
  s.kubeRegistry = kubeRegistry
  serviceControllers.AddRegistry(kubeRegistry)
  return
}

    进一步初始化 Kubernetes 注册中心，方法为 NewController ，先看一下这个 Controller 的结构：

    type Controller struct {
  client kubernetes.Interface
  queue queue.Instance
  serviceInformer cache.SharedIndexInformer
  serviceLister   listerv1.ServiceLister
  endpoints kubeEndpointsController
  nodeInformer cache.SharedIndexInformer
  nodeLister   listerv1.NodeLister
  pods *PodCache
  metrics         model.Metrics
  networksWatcher mesh.NetworksWatcher
  xdsUpdater      model.XDSUpdater
  domainSuffix    string
  clusterID       string
  serviceHandlers  []func(*model.Service, model.Event)
  instanceHandlers []func(*model.ServiceInstance, model.Event)
  workloadHandlers []func(*model.WorkloadInstance, model.Event)
  sync.RWMutex
  servicesMap map[host.Name]*model.Service
  nodeSelectorsForServices map[host.Name]labels.Instance
  nodeInfoMap map[string]kubernetesNode
  externalNameSvcInstanceMap map[host.Name][]*model.ServiceInstance
  workloadInstancesByIP map[string]*model.WorkloadInstance
  ranger cidranger.Ranger
  networkForRegistry string
  once sync.Once
}

    可以看到 Controller 对 Services 、 Nodes 、 Pods 等资源各自初始化了 Informer 、Lister 以及对应的 Map，各类 Handlers 在 Informer 监听到增删改查时推送相应的事件到 queue，再由 onServiceEvent 、 onNodeEvent 、 c.pods.onEvent 中更新对应的 Map。

    回到 initServiceControllers ，初始化完 Kubernetes 注册中心之后，还需要关注 Kubernetes 集群之外的服务，这些服务基本都是通过 ServiceEntry 注册到控制面的，所有 ServiceEntry 配置数据目前还都在之前初始化的 configController 配置中心控制器中，这里将 ServiceEntry 数据单独拎出来初始化一个 ServicEntry 注册中心，加入到 serviceControllers 中：

    s.serviceEntryStore = serviceentry.NewServiceDiscovery(
  s.configController, s.environment.IstioConfigStore, s.XDSServer)
serviceControllers.AddRegistry(s.serviceEntryStore)

    serviceEntryStore 相关的逻辑会在后续 xDS 下发流程的分析中再阐述。

    最后将 serviceControllers 中所有的服务注册中心的 Controller 的启动函数都注册到 startFuncs 中：

    s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {
  go serviceControllers.Run(stop)
  return nil
})

    // Run starts all the controllers
func (c *Controller) Run(stop <-chan struct{}) {

  for _, r := range c.GetRegistries() {
    go r.Run(stop)
  }

  <-stop
  log.Info("Registry Aggregator terminated")
}

  5. 初始化 RegistryEventHandlers

    initRegistryEventHandlers 设置了三个事件处理器 serviceHandler 、 instanceHandler 和 configHandler 分别响应服务、实例和配置数据的更新事件。

    serviceHandler 如下：

    serviceHandler := func(svc *model.Service, _ model.Event) {
  pushReq := &model.PushRequest{
    Full: true,
    ConfigsUpdated: map[model.ConfigKey]struct{}{{
      Kind:      gvk.ServiceEntry,
      Name:      string(svc.Hostname),
      Namespace: svc.Attributes.Namespace,
    }: {}},
    Reason: []model.TriggerReason{model.ServiceUpdate},
  }
  s.XDSServer.ConfigUpdate(pushReq)
}
if err := s.ServiceController().AppendServiceHandler(serviceHandler); err != nil {
  return fmt.Errorf("append service handler failed: %v", err)
}

    可以看到当服务本身发生变化时，会触发 xDS 的全量下发，所有与该服务相关的代理都会收到推送。

    实例的变动也会触发 xDS 的全量下发，不过仅在连接 Consul 时生效。Kubernetes 和 MCP 这两种服务发现的场景下，更新事件的 Handler 是在别的地方注册的。

    instanceHandler := func(si *model.ServiceInstance, _ model.Event) {
  // TODO: This is an incomplete code. This code path is called for consul, etc.
  // In all cases, this is simply an instance update and not a config update. So, we need to update
  // EDS in all proxies, and do a full config push for the instance that just changed (add/update only).
  s.EnvoyXdsServer.ConfigUpdate(&model.PushRequest{
    Full: true,
    ConfigsUpdated: map[model.ConfigKey]struct{}{{
      Kind:      gvk.ServiceEntry,
      Name:      string(si.Service.Hostname),
      Namespace: si.Service.Attributes.Namespace,
    }: {}},
    Reason: []model.TriggerReason{model.ServiceUpdate},
  })
}
// 跳过 Kubernetes 和 MCP
for _, registry := range s.ServiceController().GetRegistries() {
  // Skip kubernetes and external registries as they are handled separately
  if registry.Provider() == serviceregistry.Kubernetes ||
    registry.Provider() == serviceregistry.External {
    continue
  }
  if err := registry.AppendInstanceHandler(instanceHandler); err != nil {
    return fmt.Errorf("append instance handler to registry %s failed: %v", registry.Provider(), err)
  }
}

    上一步初始化了 configController ，它操作的对象主要是像 VirtualService 、 DestinationRules 这些 Istio 定义的配置，这些配置的变化也会触发 xDS 的全量下发，所有与该配置相关的代理都会收到推送。不过 ServiceEntry 和 WorkloadEntry 除外，这两个资源的配置下发是由 ServiceEntryStore 管理的，之前在初始化 ServiceController 时定义的 s.serviceEntryStore 会处理，之后的篇幅再做详细介绍。

    configHandler := func(_, curr model.Config, event model.Event) {
  pushReq := &model.PushRequest{
    Full: true,
    ConfigsUpdated: map[model.ConfigKey]struct{}{{
      Kind:      curr.GroupVersionKind,
      Name:      curr.Name,
      Namespace: curr.Namespace,
    }: {}},
    Reason: []model.TriggerReason{model.ConfigUpdate},
  }
  s.EnvoyXdsServer.ConfigUpdate(pushReq)
}

    下面是跳过 ServiceEntry 和 WorkloadEntry 的代码：

    for _, schema := range schemas {
  // This resource type was handled in external/servicediscovery.go, no need to rehandle here.
  if schema.Resource().GroupVersionKind() == collections.IstioNetworkingV1Alpha3Serviceentries.
    Resource().GroupVersionKind() {
    continue
  }
  if schema.Resource().GroupVersionKind() == collections.IstioNetworkingV1Alpha3Workloadentries.
    Resource().GroupVersionKind() {
    continue
  }

  s.configController.RegisterEventHandler(schema.Resource().GroupVersionKind(), configHandler)
}

  6. 初始化 DiscoveryService

    func (s *Server) initDiscoveryService(args *PilotArgs) error {
  log.Infof("starting discovery service")
  // Implement EnvoyXdsServer grace shutdown
  s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {
    s.EnvoyXdsServer.Start(stop)
    return nil
  })

  s.initGrpcServer(args.KeepaliveOptions)
  grpcListener, err := net.Listen("tcp", args.ServerOptions.GRPCAddr)
  if err != nil {
    return err
  }
  s.GRPCListener = grpcListener

  return nil
}

    这里将 EnvoyXdsServer 的启动添加至 startFuncs 中，便于后续统一启动。并初始化 gRPC 服务器，监听对应的端口。

    初始化 gRPC 服务器，并注册 xDS V2 和 xDS V3 的 ADS 服务到 gRPC 服务器上：

    func (s *Server) initGrpcServer(options *istiokeepalive.Options) {
  grpcOptions := s.grpcServerOptions(options)
  s.grpcServer = grpc.NewServer(grpcOptions...)
  s.EnvoyXdsServer.Register(s.grpcServer)
  reflection.Register(s.grpcServer)
}

    func (s *DiscoveryServer) Register(rpcs *grpc.Server) {
  // Register v2 and v3 servers
  discovery.RegisterAggregatedDiscoveryServiceServer(rpcs, s)
  discoveryv2.RegisterAggregatedDiscoveryServiceServer(rpcs, s.createV2Adapter())
}

    可以看到 ADS 的 gRPC 服务包含两个流式方法，一个是全量推送，一个是增量推送。

    var _AggregatedDiscoveryService_serviceDesc = grpc.ServiceDesc{
  ServiceName: "envoy.service.discovery.v3.AggregatedDiscoveryService",
  HandlerType: (*AggregatedDiscoveryServiceServer)(nil),
  Methods:     []grpc.MethodDesc{},
  Streams: []grpc.StreamDesc{
    {
      StreamName:    "StreamAggregatedResources",
      Handler:       _AggregatedDiscoveryService_StreamAggregatedResources_Handler,
      ServerStreams: true,
      ClientStreams: true,
    },
    {
      StreamName:    "DeltaAggregatedResources",
      Handler:       _AggregatedDiscoveryService_DeltaAggregatedResources_Handler,
      ServerStreams: true,
      ClientStreams: true,
    },
  },
  Metadata: "envoy/service/discovery/v3/ads.proto",
}

  7. 注册 kubeClient.RunAndWait

    将 kubeClient.RunAndWait 方法注册至 startFuncs 中， RunAndWait 启动后所有 Informer 将开始缓存，并等待它们同步完成。之所以在最后运行，可以保证所有的 Informer 都已经注册。

    if s.kubeClient != nil {
  s.addStartFunc(func(stop <-chan struct{}) error {
    s.kubeClient.RunAndWait(stop)
    return nil
  })
}

启动过程

启动流程比较简单，核心是依次启动初始化过程中注册到 startFuncs 中的启动函数：

for _, fn := range s.startFuncs {
  if err := fn(stop); err != nil {
    return err
  }
}

然后调用 waitForCache 等待需要监听资源的 Informer 缓存完毕，完成后开启 HTTP 服务响应 readiness 事件。

至此 pilot-discovery 的启动流程就结束了，有了大概了解后，可以大致归纳出整个 Pilot 的接口架构。

接口设计

在接口设计方面，Pilot 主要有两类接口：一种是 Store 类接口，定义对资源的增删改查等方法；另一种是 Controller 类接口，定义了 RegisterEventHandler 和 Run 方法。

Store 类接口主要指 ConfigStore 接口，以及它衍生出的 IstioConfigStore，后者操作的对象为 Istio 定义的配置类型，如 VirtualService、ServiceEntry 等。

而 Controller 类接口指基于 ConfigStore 定义的 ConfigStoreCache 接口，这个接口在哪里用到了呢？之前讨论初始化流程的时候，分析过 Pilot 的 Server 的结构，其中用到该接口的有如下几个字段：

type Server struct {
  configController  model.ConfigStoreCache
	ConfigStores      []model.ConfigStoreCache
	serviceEntryStore *serviceentry.ServiceEntryStore
}

type ServiceEntryStore struct {
  store model.IstioConfigStore
}

可以看到 ConfigStores 是存储所有配置类数据的 Controller 的地方，ConfigStores 都是在哪里添加的呢？之前分析 initConfigController 方法中提到过，可以再对照代码看一下调用的地方：

image.png
image.png

都添加完毕后，会把这些 ConfigStoreCache 都聚合到 Server.configController 中统一处理。

	// Wrap the config controller with a cache.
	aggregateConfigController, err := configaggregate.MakeCache(s.ConfigStores)
	if err != nil {
		return err
	}
	s.configController = aggregateConfigController

而 ServiceEntryStore 中用到的 IstioConfigStore 也是在这里得到的：

s.environment.IstioConfigStore = model.MakeIstioStore(s.configController)

以上，当服务启动后，会逐个调用这些 ConfigStoreCache 中的 Run 方法处理资源的增删改事件。

总结

pilot-discovery 的启动流程初看是比较复杂，但理清楚中间核心的步骤后结构也比较清晰。有了本篇的介绍，之后再走读几遍代码，相信就能很好的掌握 pilot-discovery 初始化的流程。

Pilot 源码分析的第一部分就到这里，后续会针对重要的组件和接口做更细致的分析，如 EnvoyXdsServer 、ServiceEntryStore 等，以及梳理 xDS 协议的生成和下发流程，会比 pilot-discovery 的启动流程复杂的多，敬请期待。

参考

Istio Service Mesh
张海东

张海东

多点生活（成都）云原生开发工程师。

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