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如何通过源码分析Informer机制
本篇文章给大家分享的是有关如何通过源码分析Informer机制，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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通过源码分析Informer机制
在之前的文章kubernetes之面向终态设计与控制器中了解主要了解了控制器通过ListAndWatch方式实现终态架构。而并未分析内部实现的细节，故本章主要分析内部实现的细节。
参考项目为官方的sample-controller
其实，每个Kubernetes扩展组件，都可以看做是一个控制器，用于处理自己关心的资源类型（API对象）。而要把自己关系的资源和自己的控制器关联起来，则是通过Informer机制，可称为“通知器”，而Informer与API对象都是一一对应的，因此可实现我们创建一个自定义资源，我们的控制器就可以通过该Informer机制
官方架构图
通过上图，可知一个Kubernetes的扩展组件主要分为两大部分：client-go组件和自定义的Controller组件。
client-go：
Reflector：主要对接Kubernetes的APIServer，依托ListWatch实现数据从ETCD中同步到本地缓存（Delta Fifo queue）中。
Informer：用于把本地缓存的数据构建索引及调用事先注册好的ResourceEventHandler。
Indexer:用于构建索引，底层采用一个线程安全的Map存储。每个资源默认的Key为
/ 。 Custom Controller
Workqueue是一个去重队列，内部除了items列表外还带有processing和dirty set记录.
同一个资源对象的多次事件触发，入队列后会去重；
同一个资源对象不会被多个worker同时处理。详细可见Learning Concurrent Reconciling controller对资源对象的查询都应该从Informer中查cache，而不是直接调用kube-apiserver查询。
Informer reference : 编写自定义Controller时，需要创建一个关注自已资源的Informer对象。
ResourceEventHandler: 用于注册相关的事件，待有数据时，Informer会进行相关的回调。
ProcessItem: 通过Workqueue去数据，并通过下发给Handler进行处理。
Workqueue：工作队列工具类，每个controller都需要有一个工作队列。从event handler触发的事件会先放入工作队列，然后由controller的ProcessItem取出来处理。
整体执行流程
Client-go
HandleDeltas中会进行调用Indexer进行索引构建，并最终存储在本地的一个线程安全的Map中
之后，会进行该事件的分发，通知所有的listener进行调用用户注册好的ResourceEventHandler进行处理。
Reflector首先通过List进行全量数据同步，由ETCD到本地的Delta Fifo queue中。Reflector是最终和Kubernetes APIServer建立连接的。
Reflector其次再通过最新的ResourceVersion进行Watch数据，此时若有未同步到的数据，将进行补齐（因List完成之后，可能存在新数据的增加，因此可能存在遗漏）。
启动自定义控制器时，通过Informer调用Reflector执行List&Watch进行数据同步及注册观察事件。
当用户创建了一个自定义资源时，会被Reflector的Watch观察到，并放入本地的Delta缓存中。
Informer通过chche中的Controller定时(1s)调用processLoop方法，并Pop出队列（Delta）中的数据，交给Informer的HandleDeltas处理；
Custom Controller
自定的ResourceEventHandler中会进行相关过滤处理，并最终加入到Workqueue中，该工作队列只存储KEY，不会存储具体对象
一旦加入后，ProcessItem方案就会Pop出数据，并交给Handle Object方法进行处理
Handle Object会根据Key调用Indexer reference获取到具体对象，并开始处理业务。注意：这里一定要通过缓存去数据，不要去直接调用Kubernetes的API，否则会影响性能。
原生Controller代码分析
初始化部分
main方法中初始化相关结构及启动Informer
//https://github.com/kubernetes/sample-controller/blob/master/main.go#L62
kubeInformerFactory := kubeinformers.NewSharedInformerFactory(kubeClient, time.Second*30)
exampleInformerFactory := informers.NewSharedInformerFactory(exampleClient, time.Second*30)
controller := NewController(kubeClient, exampleClient,
kubeInformerFactory.Apps().V1().Deployments(),
exampleInformerFactory.Samplecontroller().V1alpha1().Foos())
// notice that there is no need to run Start methods in a separate goroutine. (i.e. go kubeInformerFactory.Start(stopCh)
// Start method is non-blocking and runs all registered informers in a dedicated goroutine.
kubeInformerFactory.Start(stopCh)
exampleInformerFactory.Start(stopCh)
if err = controller.Run(2, stopCh); err != nil {
klog.Fatalf("Error running controller: %s", err.Error())
}以上的代码涵盖两部分：
Client-go部分，构建SharedInformerFactory并启动，实现ListAndWatch，第一部分解析
自定义Controller部分，内部主要业务为等待事件，并做响应，第二部分解析
client-go代码分析
用户通过构建Informer并启动后，就会进入到client-go内部的Informer内，主要逻辑如下
调用Start方法初始化请求的Informer
// Start initializes all requested informers.
func (f *sharedInformerFactory) Start(stopCh <-chan struct{}) {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
for informerType, informer := range f.informers {
if !f.startedInformers[informerType] {
go informer.Run(stopCh)
f.startedInformers[informerType] = true
}
}
}调用Run正式开始启动相关业务
//client-go@v2.0.0-alpha.0.0.20180910083459-2cefa64ff137+incompatible/tools/cache/shared_informer.go:189
func (s *sharedIndexInformer) Run(stopCh <-chan struct{}) {
defer utilruntime.HandleCrash()
fifo := NewDeltaFIFO(MetaNamespaceKeyFunc, s.indexer)
cfg := &Config{
//注册DeltaFIFO队列
Queue: fifo,
//注册listerWatcher，后续会和APIServer建立连接
ListerWatcher: s.listerWatcher,
ObjectType: s.objectType,
FullResyncPeriod: s.resyncCheckPeriod,
RetryOnError: false,
//检查是否需要进行Resync，该方法会把需要Resync的listener加入到需要同步的队列中
ShouldResync: s.processor.shouldResync,
//这里先注册用于构建索引和分发事件的方法
Process: s.HandleDeltas,
}
......
//启动用于缓存比较的方法
wg.StartWithChannel(processorStopCh, s.cacheMutationDetector.Run)
//启动用于接收事件消息并回调用户注册的ResourceEventHandler
wg.StartWithChannel(processorStopCh, s.processor.run)
......
//运行内部的Controller
s.controller.Run(stopCh)
}启动内置的Controller
// Run begins processing items, and will continue until a value is sent down stopCh.
// It's an error to call Run more than once.
// Run blocks; call via go.
func (c *controller) Run(stopCh <-chan struct{}) {
......
//调用reflector中的Run，进行启动ListAndWatch，同APIServer建立连接
//client-go@v2.0.0-alpha.0.0.20180910083459-2cefa64ff137+incompatible/tools/cache/shared_informer.go:219
wg.StartWithChannel(stopCh, r.Run)
//启动定时器，每秒运行一次，用于调用processLoop进行读取数据
wait.Until(c.processLoop, time.Second, stopCh)
}ListAndWatch，实现同APIServer建立连接
//k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/reflector.go:121 func (r *Reflector) Run(stopCh <-chan struct{}) { wait.Until(func() { if err := r.ListAndWatch(stopCh); err != nil { utilruntime.HandleError(err) } }, r.period, stopCh) }//k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/reflector.go:159 // ListAndWatch first lists all items and get the resource version at the moment of call, // 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 { ...... // Explicitly set "0" as resource version - it's fine for the List() // to be served from cache and potentially be delayed relative to // etcd contents. Reflector framework will catch up via Watch() eventually. options := metav1.ListOptions{ResourceVersion: "0"} if err := func() error { ...... go func() { ..... // 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) { //这里是真正同Kubernetes连接并获取数据的地方 return r.listerWatcher.List(opts) })) ...... //这里会执行list，获取数据 list, err = pager.List(context.Background(), options) close(listCh) }() ...... //解析数据类型 listMetaInterface, err := meta.ListAccessor(list) ...... resourceVersion = listMetaInterface.GetResourceVersion() //抽取list中的数据 items, err := meta.ExtractList(list) ...... //通过list到的数据进行数据全量本地队列（Delta FIFO Queue）数据替换 if err := r.syncWith(items, resourceVersion); err != nil { return fmt.Errorf("%s: Unable to sync list result: %v", r.name, err) } initTrace.Step("SyncWith done") r.setLastSyncResourceVersion(resourceVersion) initTrace.Step("Resource version updated") return nil }(); err != nil { return err } ...... for { ...... //获取Watch对象 w, err := r.listerWatcher.Watch(options) ...... //开始处理Watch到的数据 if err := r.watchHandler(w, &resourceVersion, resyncerrc, stopCh); err != nil { ...... } } }//k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/reflector.go:319 // watchHandler watches w and keeps *resourceVersion up to date. func (r *Reflector) watchHandler(w watch.Interface, resourceVersion *string, errc chan error, stopCh <-chan struct{}) error { ...... loop: for { select { case <-stopCh: return errorStopRequested case err := <-errc: return err case event, ok := <-w.ResultChan(): //这里当Watch到数据后，会触发该CHANEL ...... // 通过得到的事件对象，访问到具体的数据 meta, err := meta.Accessor(event.Object) ...... newResourceVersion := meta.GetResourceVersion() //根据获取到的事件类型，触发相应动作 switch event.Type { case watch.Added: err := r.store.Add(event.Object) ...... case watch.Modified: err := r.store.Update(event.Object) ...... case watch.Deleted: // TODO: Will any consumers need access to the "last known // state", which is passed in event.Object? If so, may need // to change this. err := r.store.Delete(event.Object) ...... case watch.Bookmark: // A `Bookmark` means watch has synced here, just update the resourceVersion default: utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("%s: unable to understand watch event %#v", r.name, event)) } *resourceVersion = newResourceVersion //设置最新需要Watch的版本 r.setLastSyncResourceVersion(newResourceVersion) eventCount++ } } ...... }通过以上步骤，实现了Kubernetes存储在ETCD中的数据到Controller本地缓存中的过程。接下来就需要对存储在Delta FIFO Queue中的数据进行处理的过程。
处理Watch到的数据
执行List和Watch逻辑
定时调用ListAndWatch
处理Delta中的数据，建立索引及分发事件
func (c *controller) processLoop() { for { //读取Delta中的数据并调用之前设置好的方法HandleDelta，进行业务处理 //vendor/k8s.io/client-go/tools/cache/controller.go:150 obj, err := c.config.Queue.Pop(PopProcessFunc(c.config.Process)) ...... } }//client-go@v2.0.0-alpha.0.0.20180910083459-2cefa64ff137+incompatible/tools/cache/shared_informer.go:344 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 { //根据事件的类型进行相关的事件分类下发 case Sync, Added, Updated: isSync := d.Type == Sync s.cacheMutationDetector.AddObject(d.Object) //到索引中先查询是否有数据 if old, exists, err := s.indexer.Get(d.Object); err == nil && exists { //若存在数据，则更新索引数据 if err := s.indexer.Update(d.Object); err != nil { return err } //给listener分发更新事件 s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync) } else { //若没有数据，则直接添加新数据到索引中去 if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil { return err } //给listener分发添加事件 s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, isSync) } case Deleted: //若是删除类型，则先删除索引 if err := s.indexer.Delete(d.Object); err != nil { return err } //给listener分发删除事件 s.processor.distribute(deleteNotification{oldObj: d.Object}, false) } } return nil }以上需要注意一点，关于最后的删除事件：若是一个删除事件，在之前已经删除了索引中的数据了，因此无法再在自定义的Controller中，获取到该数据的内容了。因此虽然得到了删除事件通知，但是却无法通过该Key，查询到事件内容。因此当我们需要在删除时，需要处理该数据的话，应该添加finalizer阻止提前删除，待处理完毕后，在删除该标记即可。
//k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/shared_informer.go:453 func (p *sharedProcessor) distribute(obj interface{}, sync bool) { ...... //这里通过分发到相应的listener中 if sync { for _, listener := range p.syncingListeners { listener.add(obj) } } else { for _, listener := range p.listeners { listener.add(obj) } } } //触发add的CHANEL，实现对接到用户定义的ResourceEventHandler中 func (p *processorListener) add(notification interface{}) { p.addCh <- notification }这里需要注意，若要触发用户定义的ResourceEventHandler，则需要先让用户注册才行。故以下代码是用户注册ResourceEventHandler的部分。
//https://github.com/kubernetes/sample-controller/blob/master/controller.go#L116 //这里调用Informer的AddEventHandler方法进行注册ResourceEventHandler，并添加入队方式 fooInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{ AddFunc: controller.enqueueFoo, UpdateFunc: func(old, new interface{}) { //这里向工作队列中加入数据，同时这里可以做一些过滤操作 controller.enqueueFoo(new) }, }) //加入到工作队列中 func (c *Controller) enqueueFoo(obj interface{}) { ...... //把收到的Key加入到工作队列中 c.workqueue.Add(key) }//k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/shared_informer.go:326 func (s *sharedIndexInformer) AddEventHandler(handler ResourceEventHandler) { s.AddEventHandlerWithResyncPeriod(handler, s.defaultEventHandlerResyncPeriod) } //k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/shared_informer.go:347 func (s *sharedIndexInformer) AddEventHandlerWithResyncPeriod(handler ResourceEventHandler, resyncPeriod time.Duration) { ...... //构建ProcessListener对象 listener := newProcessListener(handler, resyncPeriod, determineResyncPeriod(resyncPeriod, s.resyncCheckPeriod), s.clock.Now(), initialBufferSize) if !s.started { //注册listener s.processor.addListener(listener) return } ...... //若已经处于启动状态下，则还需要添加事件消息给该listener，用于及时处理消息 s.processor.addListener(listener) for _, item := range s.indexer.List() { listener.add(addNotification{newObj: item}) } } //k8s.io/client-go@v0.0.0-20190918200256-06eb1244587a/tools/cache/shared_informer.go:437 func (p *sharedProcessor) addListener(listener *processorListener) { ...... if p.listenersStarted { //运行listener开始处理收到的数据，比如回调用户定义的EventHandler // 定时调用用户的Handler进行处理 p.wg.Start(listener.run) p.wg.Start(listener.pop) } }添加用户的事件，并开始处理收到的数据
自定义控制器中注册ResourceEventHandler
事件分发
HandleDelta对读取到的事件进行处理
通过processLoop读取Delta中的数据
Custom Controller 代码分析
以上client-go处理完毕后，会把数据通过用户注册的ResourceEventHandler调用相应的方法。通过自定义的ResourceEventHandler进行预处理，并加入到工作队列（这里不建议处理复杂逻辑，因为一旦该方法阻塞，会导致相应的链路阻塞，而应该把需要处理的事件放入到工作列表中，通过用户侧的协程进行处理）。
自定义Controller定义定时器执行业务
//https://github.com/kubernetes/sample-controller/blob/7e92736cc38f37632d2b53e31b9a966e7a91c24a/controller.go#L150
func (c *Controller) Run(threadiness int, stopCh <-chan struct{}) error {
......
// Wait for the caches to be synced before starting workers
if ok := cache.WaitForCacheSync(stopCh, c.deploymentsSynced, c.foosSynced); !ok {
return fmt.Errorf("failed to wait for caches to sync")
}
klog.Info("Starting workers")
// Launch two workers to process Foo resources
for i := 0; i < threadiness; i++ {
go wait.Until(c.runWorker, time.Second, stopCh)
}
}
// runWorker is a long-running function that will continually call the
// processNextWorkItem function in order to read and process a message on the
// workqueue.
func (c *Controller) runWorker() {
//死循环，执行业务逻辑
for c.processNextWorkItem() {
}
} 从队列中取出数据，并进行调用syncHandler方法进行处理，处理完毕后从工作队列中删除
//https://github.com/kubernetes/sample-controller/blob/7e92736cc38f37632d2b53e31b9a966e7a91c24a/controller.go#L186
func (c *Controller) processNextWorkItem() bool {
//读取工作队列中的数据，在之前通过用户定义的ResourceEventHandler已经加入到了工作队列中，这里区出做处理
obj, shutdown := c.workqueue.Get()
if shutdown {
return false
}
// We wrap this block in a func so we can defer c.workqueue.Done.
err := func(obj interface{}) error {
// We call Done here so the workqueue knows we have finished
// processing this item. We also must remember to call Forget if we
// do not want this work item being re-queued. For example, we do
// not call Forget if a transient error occurs, instead the item is
// put back on the workqueue and attempted again after a back-off
// period.
defer c.workqueue.Done(obj)
var key string
var ok bool
// We expect strings to come off the workqueue. These are of the
// form namespace/name. We do this as the delayed nature of the
// workqueue means the items in the informer cache may actually be
// more up to date that when the item was initially put onto the
// workqueue.
if key, ok = obj.(string); !ok {
// As the item in the workqueue is actually invalid, we call
// Forget here else we'd go into a loop of attempting to
// process a work item that is invalid.
c.workqueue.Forget(obj)
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("expected string in workqueue but got %#v", obj))
return nil
}
// Run the syncHandler, passing it the namespace/name string of the
// Foo resource to be synced.
if err := c.syncHandler(key); err != nil {
// Put the item back on the workqueue to handle any transient errors.
c.workqueue.AddRateLimited(key)
return fmt.Errorf("error syncing '%s': %s, requeuing", key, err.Error())
}
// Finally, if no error occurs we Forget this item so it does not
// get queued again until another change happens.
c.workqueue.Forget(obj)
klog.Infof("Successfully synced '%s'", key)
return nil
}(obj)
if err != nil {
utilruntime.HandleError(err)
return true
}
return true
}// syncHandler compares the actual state with the desired, and attempts to
// converge the two. It then updates the Status block of the Foo resource
// with the current status of the resource.
func (c *Controller) syncHandler(key string) error {
.....
}至此，已经全部分析完毕。
对Kubernetes做扩展开发，一般都是采用自定义的Controller方式。借助官方提供的client-go组件，已经实现了Informer机制。而我们只需要注册ResourceEventHandler事件，并实现自定义的Controller即可完成扩展。
步骤回顾：
main方法中构建Informer对象并启动，同时启动自己的Controller，主要逻辑为轮询去工作队列中取数据，并做处理，若无数据，则会阻塞在取数据的地方。
Informer构建，主要步骤如下
调用reflector进行ListAndWatch，主要是首次获取全量的数据（List）及监听所有需要关注资源的最新版本（Watch）存储到Delta FIFO Queue中。
调用内置controller从Delta中取出数据并构建数据索引及分发消息给用户注册的ResourceEventHandler中；
自定义ResourceEventHandler中根据事件类型进行处理（如过滤）后，再加入到自定义Controller的工作队列中；
当加入到工作队列中后，自定义Controller中的轮询取数据的地方就会继续，取出数据，处理，成功后删除该数据。
以上就是如何通过源码分析Informer机制，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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