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如何解析k8s中的Informer机制

发表于:2025-02-05 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月05日,如何解析k8s中的Informer机制,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。Informer机制架构设计总览下面是我根据理解画的
千家信息网最后更新 2025年02月05日如何解析k8s中的Informer机制

如何解析k8s中的Informer机制,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

Informer机制架构设计总览

下面是我根据理解画的一个数据流转图,从全局视角看一下数据的整体走向是怎么样的。

其中虚线的表示的是代码中的方法。

首先讲一个结论:

通过Informer机制获取数据的情况下,在初始化的时候会从Kubernetes API Server获取对应Resource的全部Object,后续只会通过Watch机制接收API Server推送过来的数据,不会再主动从API Server拉取数据,直接使用本地缓存中的数据以减少API Server的压力。

Watch机制基于HTTP的Chunk实现,维护一个长连接,这是一个优化点,减少请求的数据量。第二个优化点是SharedInformer,它可以让同一种资源使用的是同一个Informer,例如v1版本的Deployment和v1beta1版本的Deployment同时存在的时候,共享一个Informer。

上面图中可以看到Informer分为三个部分,可以理解为三大逻辑。

其中Reflector主要是把从API Server数据获取到的数据放到DeltaFIFO队列中,充当生产者角色。

SharedInformer主要是从DeltaFIFIO队列中获取数据并分发数据,充当消费者角色。

最后Indexer是作为本地缓存的存储组件存在。

Reflector理解

Reflector中主要看Run、ListAndWatch、watchHandler三个地方就足够了。

源码位置是 tools/cache/reflector.go

// Ruvn starts a watch and handles watch events. Will restart the watch if it is closed.// Run will exit when stopCh is closed.//开始时执行Run,上一层调用的地方是 controller.go中的Run方法func (r *Reflector) Run(stopCh <-chan struct{}) {        klog.V(3).Infof("Starting reflector %v (%s) from %s", r.expectedTypeName, r.resyncPeriod, r.name)    wait.Until(func() {         //启动后执行一次ListAndWatch        if err := r.ListAndWatch(stopCh); err != nil {            utilruntime.HandleError(err)        }    }, r.period, stopCh)}...// and then use the resource version to watch.// It returns error if ListAndWatch didn't even try to initialize watch.func (r *Reflector) ListAndWatch(stopCh <-chan struct{}) error {// Attempt to gather list in chunks, if supported by listerWatcher, if not, the first            // list request will return the full response.            pager := pager.New(pager.SimplePageFunc(func(opts metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {//这里是调用了各个资源中的ListFunc函数,例如如果v1版本的Deployment//则调用的是informers/apps/v1/deployment.go中的ListFunc                             return r.listerWatcher.List(opts)            }))            if r.WatchListPageSize != 0 {                pager.Pa1geSize = r.WatchListPageSize            }            // Pager falls back to full list if paginated list calls fail due to an "Expired">

数据的生产就结束了,就两点:

  1. 初始化时从API Server请求数据

  2. 监听后续从Watch推送来的数据

DeltaFIFO理解

先看一下数据结构:

type DeltaFIFO struct {...    items map[string]Deltas    queue []string...}type Delta struct {    Type   DeltaType    Object interface{}}type Deltas []Deltatype DeltaType string// Change type definitionconst (    Added   DeltaType = "Added"    Updated DeltaType = "Updated"    Deleted DeltaType = "Deleted"    Sync DeltaType = "Sync")

其中queue存储的是Object的id,而items存储的是以ObjectID为key的这个Object的事件列表,

可以想象到是这样的一个数据结构,左边是Key,右边是一个数组对象,其中每个元素都是由type和obj组成.

DeltaFIFO顾名思义存放Delta数据的先入先出队列,相当于一个数据的中转站,将数据从一个地方转移另一个地方。

主要看的内容是queueActionLocked、Pop、Resync

queueActionLocked方法:

func (f *DeltaFIFO) queueActionLocked(actionType DeltaType, obj interface{}) error {...    newDeltas := append(f.items[id], Delta{actionType, obj})      //去重处理    newDeltas = dedupDeltas(newDeltas)    if len(newDeltas) > 0 {        ...                //pop消息                  f.cond.Broadcast()    ...    return nil}

Pop方法:

func (f *DeltaFIFO) Pop(process PopProcessFunc) (interface{}, error) {    f.lock.Lock()    defer f.lock.Unlock()    for {        for len(f.queue) == 0 {            //阻塞 直到调用了f.cond.Broadcast()            f.cond.Wait()        }//取出第一个元素        id := f.queue[0]        f.queue = f.queue[1:]        ...        item, ok := f.items[id]...                delete(f.items, id)        //这个process可以在controller.go中的processLoop()找到        //初始化是在shared_informer.go的Run        //最终执行到shared_informer.go的HandleDeltas方法        err := process(item)        //如果处理出错了重新放回队列中        if e, ok := err.(ErrRequeue); ok {            f.addIfNotPresent(id, item)            err = e.Err        }         ...    }}

Resync机制:

小总结:每次从本地缓存Indexer中获取数据重新放到DeltaFIFO中执行任务逻辑。

启动的Resync地方是reflector.go的resyncChan()方法,在reflector.go的ListAndWatch方法中的调用开始定时执行。

go func() {               //启动定时任务        resyncCh, cleanup := r.resyncChan()        defer func() {            cleanup() // Call the last one written into cleanup        }()        for {            select {            case <-resyncCh:            case <-stopCh:                return            case <-cancelCh:                return            }                        //定时执行   调用会执行到delta_fifo.go的Resync()方法            if r.ShouldResync == nil || r.ShouldResync() {                klog.V(4).Infof("%s: forcing resync", r.name)                if err := r.store.Resync(); err != nil {                    resyncerrc <- err                    return                }            }            cleanup()            resyncCh, cleanup = r.resyncChan()        }    }()func (f *DeltaFIFO) Resync() error {    ...//从缓存中获取到所有的key    keys := f.knownObjects.ListKeys()    for _, k := range keys {        if err := f.syncKeyLocked(k); err != nil {            return err        }    }    return nil}func (f *DeltaFIFO) syncKeyLocked(key string) error {           //获缓存拿到对应的Object        obj, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(key)    ...         //放入到队列中执行任务逻辑    if err := f.queueActionLocked(Sync, obj); err != nil {        return fmt.Errorf("couldn't queue object: %v", err)    }    return nil}

SharedInformer消费消息理解

主要看HandleDeltas方法就好,消费消息然后分发数据并且存储数据到缓存的地方

func (s *sharedIndexInformer) HandleDeltas(obj interface{}) error {    s.blockDeltas.Lock()    defer s.blockDeltas.Unlock()    // from oldest to newest    for _, d := range obj.(Deltas) {                switch d.Type {        case Sync, Added, Updated:            ...            //查一下是否在Indexer缓存中 如果在缓存中就更新缓存中的对象            if old, exists, err := s.indexer.Get(d.Object); err == nil && exists {                if err := s.indexer.Update(d.Object); err != nil {                    return err                }                //把数据分发到Listener                s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync)            } else {                //没有在Indexer缓存中 把对象插入到缓存中                if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil {                    return err                }                s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, isSync)            }        ...        }    }    return nil}

Indexer理解

这块不会讲述太多内容,因为我认为Informer机制最主要的还是前面数据的流转,当然这并不代表数据存储不重要,而是先理清楚整体的思路,后续再详细更新存储的部分。

Indexer使用的是threadsafe_store.go中的threadSafeMap存储数据,是一个线程安全并且带有索引功能的map,数据只会存放在内存中,每次涉及操作都会进行加锁。

// threadSafeMap implements ThreadSafeStoretype threadSafeMap struct {    lock  sync.RWMutex    items map[string]interface{}    indexers Indexers    indices Indices}

Indexer还有一个索引相关的内容就暂时不展开讲述。

Example代码

-------------package mainimport (    "flag"    "fmt"    "path/filepath"    "time"    v1 "k8s.io/api/apps/v1"    "k8s.io/apimachinery/pkg/labels"    "k8s.io/client-go/informers"    "k8s.io/client-go/kubernetes"    "k8s.io/client-go/rest"    "k8s.io/client-go/tools/cache"    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"    "k8s.io/client-go/util/homedir")func main() {    var err error    var config *rest.Config    var kubeconfig *string    if home := homedir.HomeDir(); home != "">

以上示例代码中程序启动后会拉取一次Deployment数据,并且拉取数据完成后从本地缓存中List一次default命名空间的Deployment资源并打印,然后每60秒Resync一次Deployment资源。

QA


为什么需要Resync?

在本周有同学提出一个,我看到这个问题后也感觉挺奇怪的,因为Resync是从本地缓存的数据缓存到本地缓存(从开始到结束来说是这样),为什么需要把数据拿出来又走一遍流程呢?当时钻牛角尖也是想不明白,后来换个角度想就知道了。

数据从API Server过来并且经过处理后放到缓存中,但数据并不一定就可以正常处理,也就是说可能报错了,而这个Resync相当于一个重试的机制。

可以尝试实践一下: 部署有状态服务,存储使用LocalPV(也可以换成自己熟悉的),这时候pod会由于存储目录不存在而启动失败. 然后在pod启动失败后再创建好对应的目录,过一会pod就启动成功了。

看完上述内容,你们掌握如何解析k8s中的Informer机制的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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