概述

k8s 简化了我们在集群上部署、运维应用的流程。在 k8s 上，我们可以很方便地部署一个分布式应用。以 Deployment 为例，应用就由多个 Pod 组成，基于 Pod 的伸缩能力，应用天然就具备应用的高可用性和可扩展性。但在分布式系统中，通常我们需要指定其中一个 Pod 为 leader，负责协调所有 Pod 或执行特定任务。

一般提到 Leader 选举，我们都会想到利用 ZooKeeper 或 Redis 等软件的分布式锁来实现，所有 Pod 不断争抢锁，抢到锁的 Pod 就成为 Leader，并且 Leader 不断进行 “心跳” 对锁进行续期。其他 Pod 依旧不断强锁，保证 之前 Leader 出现异常后能快速选举出新的 Leader。
​

但使用 ZooKeeper 或 Redis 等，需要我们额外部署一个软件。那在 k8s 中能不能不使用外部软件，实现 Leader 选举呢？

k8s 本身为了保证资源（如 Endpoint、ConfigMap 等）的一致性，在资源的 metadata 中定义了资源版本，并版本信息维护在了分布式存储 etcd 中，通过乐观锁的方式更新资源，保证并发更新资源时，资源只能被更新一次。因此我们也可以利用这个特点，通过在 Pod 内争抢更新某个资源来实现 Leader 选举。

更方便的是，k8s 的 Client 已经封装了 Leader 选举的逻辑，我们直接使用即可。接下来就以 k8s 的 Java Client （ kubernetes-client/java ） 为例，介绍如何实现 Leader 选举。

代码实现

首先需要引入 Java Client ，以 maven 为例，在 pom.xml 中添加相关依赖：
​

<dependency>
    <groupId>io.kubernetes</groupId>
    <artifactId>client-java</artifactId>
    <version>13.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.kubernetes</groupId>
    <artifactId>client-java-extended</artifactId>
    <version>13.0.0</version>
</dependency>

client-java 封装了 k8s 的基础 API，要使用 Leader 选举类，还需要引入 client-java-extended 。

下面是一段 Leader 选举的代码示例：

import io.kubernetes.client.extended.leaderelection.LeaderElectionConfig;
import io.kubernetes.client.extended.leaderelection.LeaderElector;
import io.kubernetes.client.extended.leaderelection.resourcelock.ConfigMapLock;
import io.kubernetes.client.openapi.ApiClient;
import io.kubernetes.client.openapi.Configuration;
import io.kubernetes.client.util.Config;

import java.net.InetAddress;
import java.time.Duration;

public class LeaderElectionExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ApiClient client = Config.defaultClient();
        Configuration.setDefaultApiClient(client);

        String appNamespace = "default";
        String appName = "leader-election-ip";

        // 使用 IP 作为 Identity
        String lockHolderIdentityName = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
        // 创建 ConfigMap 锁
        ConfigMapLock lock = new ConfigMapLock(appNamespace, appName, lockHolderIdentityName);
		// Leader 选举的配置
        LeaderElectionConfig leaderElectionConfig =
                new LeaderElectionConfig(lock,
                        Duration.ofMillis(10000),
                        Duration.ofMillis(8000),
                        Duration.ofMillis(2000));

        // 初始化 LeaderElector
        LeaderElector leaderElector = new LeaderElector(leaderElectionConfig);
        // 选举 Leader
        leaderElector.run(
                () -> {
                    System.out.println("Do something when getting leadership.");
                },
                () -> {
                    System.out.println("Do something when losing leadership.");
                });
    }
}

​

​

首先初始化了 ApiClient。如果是本地开发，则默认会使用本地 ${HOME}/.kube/config 中的 kubeconfig 配置来访问集群。
​

然后创建了一个 ConfigMapLock，该锁就是 Leader 选举时争抢的资源锁，本质上是一个 ConfigMap。在上面代码中，锁的 Identity 是 Pod 的 IP，这样我们就可以根据锁内容判断当前哪个 Pod 是 Leader。除了 ConfigMap，还可以使用 Endpoints 和 Lease 等资源，在 Java Client 中也分别实现了对应的 EndpointsLock 和 LeaseLock。
​

接下来就是创建一个 LeaderElectionConfig ，该配置主要包含以下属性：

• lock：资源锁，如 ConfigMapLock、EndpointsLock 等；
• leaseDuration：Leader 持有锁的时长；
• renewDeadline：续约时间间隔，每隔一段时间 Leader 就需要对锁进行续约；
• retryPeriod：重试时间间隔，其他 Pod 不断争抢锁的时间间隔。

​

​

然后就根据 LeaderElectionConfig 创建一个 LeaderElector 实例，并调用其 run 方法进行抢锁。调用 run 方法后，Pod 会尝试更新锁资源。示例代码中是 ConfigMapLock，所以 Pod 会尝试创建或更新 ConfigMap，一旦更新成功，就会将当前 Pod 的 IP 写入到 ConfigMap 的 metadata.annotations，写入成功后该 Pod 就成为了 Leader。
​

下面就是 Leader 选举后的 ConfigMap 示例：

$ kubectl get configmap leader-election-ip -o=json
{
    "apiVersion": "v1",
    "kind": "ConfigMap",
    "metadata": {
        "annotations": {
            "control-plane.alpha.kubernetes.io/leader": "{\"holderIdentity\":\"127.0.0.1\",\"leaseDurationSeconds\":10,\"acquireTime\":\"2021-09-16T07:28:46.958Z\",\"renewTime\":\"2021-09-16T07:28:53.029Z\",\"leaderTransitions\":0}"
        },
        "creationTimestamp": "2021-09-16T07:28:47Z",
        "name": "leader-election-ip",
        "namespace": "default",
        "resourceVersion": "2197494621",
        "selfLink": "/api/v1/namespaces/default/configmaps/leader-election-ip",
        "uid": "d2966aac-5962-403c-9d07-99e0e1c712ed"
    }
}

​

LeaderElector 的 run 方法提供了几个抢锁相关的 hook：

• startLeadingHook：LeaderElector 客户端成为 Leader 后调用；
• stopLeadingHook：LeaderElector 客户端不再是 Leader 后调用；
• onNewLeaderHook：有新 Leader 后调用，其参数是新 Leader 的 Identity；

在分布式系统中，我们可能只需要 Leader 处理特定任务，这时也可以很方便地判断某个 Pod 是否是 Leader：

// 当前的 Pod IP
String identity = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
// 创建 ConfigMap 锁
ConfigMapLock lock = new ConfigMapLock(namespace, configMapName, identity);
// 当前的 LeaderElectionRecord
LeaderElectionRecord record = lock.get();
// 当前 Leader 的 Identity
String leaderIdentity = record.getHolderIdentity();

// 如果当前 Leader 的 Identity 等于当前 Pod 的 IP，则表示当前 Pod 是 leader；否则不是
boolean isLeader = leaderIdentity.equals(ip);

整体来看，由于 k8s Client 封装了 Leader 选举的相关逻辑，所以我们使用起来非常简单。关于 LeaderElection 的具体实现，其实也比较简单易懂，就是不断抢锁、续约，感兴趣的可以直接阅读 kubernetes-client/java 的相关源码。

总结

由此可见，基于 k8s 的 Leader 选举是非常简单方便的，并且运用也非常广泛。比如将 Flink 部署到 k8s 上时，Flink 为了实现高可用就使用了基于 k8s 的 Leader 选举机制，保证同时只有一个 jobmanager 负责任务的调度（即作为 Leader），并且 Leader 出现问题时，其他能候补 Pod 够快速晋升为 Leader。

参考

• Simple leader election with Kubernetes and Docker