本文分析 k8s controller 中 informer 启动的基本流程
不论是 k8s 自身组件，还是自己编写 controller，都需要通过 apiserver 监听 etcd 事件来完成自己的控制循环逻辑。
如何高效可靠进行事件监听，k8s 客户端工具包 client-go 提供了一个通用的 informer 包，通过 informer，可以方便和高效的进行 controller 开发。
informer 包提供了如下的一些功能：
1、本地缓存(store)
2、索引机制(indexer)
3、Handler 注册功能(eventHandler)
整个 informer 机制架构如下图（图片源自 Client-go）:
图片
可以看到这张图分为上下两个部分，上半部分由 client-go 提供，下半部分则是需要自己实现的控制循环逻辑
本文主要分析上半部分的逻辑，包括下面几个组件：
从图上可以看到 Reflector 是一个和 apiserver 交互的组件，通过 list 和 watch api 将资源对象压入队列
DeltaFifo的结构体示意如下：
type DeltaFIFO struct {
...
// We depend on the property that items in the s et are in
// the queue and vice versa, and that all Deltas in this
// map have at least one Delta.
items map[string]Deltas
queue []string
...
}
主要分为两部分，fifo 和 delta
（1）fifo：先进先出队列
对应结构体中的 queue，结构体示例如下：
[default/centos-fd77b5886-pfrgn, xxx, xxx]
（2）delta：对应结构体中的items，存储了资源对象并且携带了资源操作类型的一个 map，结构体示例如下：
map:{"default/centos-fd77b5886-pfrgn":[{Replaced &Pod{ObjectMeta: ${pod参数}], "xxx": [{},{}]}
消费者从 queue 中 pop 出对象进行消费，并从 items 获取具体的消费操作（执行动作 Update/Deleted/Sync，和执行的对象 object spec）
client-go 用来存储资源对象并自带索引功能的本地存储，deltaFIFO 中 pop 出的对象将存储到 Indexer。
indexer 与 etcd 集群中的数据保持一致，从而 client-go 可以直接从本地缓存获取资源对象，减少 apiserver 和 etcd 集群的压力。
func mAIn() {
stopCh := make(chan struct{})
defer close(stopCh)
// （1）New a k8s clientset
masterUrl := "172.27.32.110:8080"
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags(masterUrl, "")
if err != nil {
klog.Errorf("BuildConfigFromFlags err, err: %v", err)
}
clientset, err := k.NewForConfig(config)
if err != nil {
klog.Errorf("Get clientset err, err: %v", err)
}
// （2）New a sharedInformers factory
sharedInformers := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, defaultResync)
// （3）Register a informer
// f.informers[informerType] = informer,
// the detail for informer is build in NewFilteredPodInformer()
podInformer := sharedInformers.Core().V1().Pods().Informer()
// （4）Register event handler
podInformer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: func(obj interface{}) {
mObj := obj.(v1.Object)
klog.Infof("Get new obj: %v", mObj)
klog.Infof("Get new obj name: %s", mObj.GetName())
},
})
// （5）Start all informers
sharedInformers.Start(stopCh)
// （6）A cronjob for cache sync
if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, podInformer.HasSynced) {
klog.Infof("Cache sync fail!")
}
// （7）Use lister
podLister := sharedInformers.Core().V1().Pods().Lister()
pods, err := podLister.List(labels.Everything())
if err != nil {
klog.Infof("err: %v", err)
}
klog.Infof("len(pods), %d", len(pods))
for _, v := range pods {
klog.Infof("pod: %s", v.Name)
}
<- stopChan
}
上面就是一个简单的 informer 的使用例子，整个过程如上述几个步骤,着重说一下（2）、（3）、（4）、（5）四个步骤
sharedInformers := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, defaultResync)
factory := &sharedInformerFactory{
client: client,
namespace: v1.NamespaceAll,
defaultResync: defaultResync,
informers: make(map[reflect.Type]cache.SharedIndexInformer),
startedInformers: make(map[reflect.Type]bool),
customResync: make(map[reflect.Type]time.Duration),
}
这个过程就是创建一个 informer 的工厂 sharedInformerFactory，sharedInformerFactory 中有一个 informers 对象，里面是一个 informer 的 map，sharedInformerFactory 是为了防止过多的重复 informer 监听 apiserver，导致 apiserver 压力过大，在同一个服务中，不同的 controller 使用同一个 informer
这个过程主要是生成和注册 informer 到 sharedInformerFactory
podInformer := sharedInformers.Core().V1().Pods().Informer()
func (f *podInformer) Informer() cache.SharedIndexInformer {
return f.factory.InformerFor(&corev1.Pod{}, f.defaultInformer)
}
### f.factory.InformerFor:
### 注册 informer
func (f *sharedInformerFactory) InformerFor(obj runtime.Object, newFunc internalinterfaces.NewInformerFunc) cache.SharedIndexInformer {
...
informer = newFunc(f.client, resyncPeriod)
f.informers[informerType] = informer
return informer
}
### f.defaultInformer:
### 生成 informer
func (f *podInformer) defaultInformer(client k.Interface, resyncPeriod time.Duration) cache.SharedIndexInformer {
return NewFilteredPodInformer(client, f.namespace, resyncPeriod, cache.Indexers{cache.NamespaceIndex: cache.MetaNamespaceIndexFunc}, f.tweakListOptions)
}
func NewFilteredPodInformer(client k.Interface, namespace string, resyncPeriod time.Duration, indexers cache.Indexers, tweakListOptions internalinterfaces.TweakListOptionsFunc) cache.SharedIndexInformer {
return cache.NewSharedIndexInformer(
&cache.ListWatch{
ListFunc: func(options metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {
if tweakListOptions != nil {
tweakListOptions(&options)
}
return client.CoreV1().Pods(namespace).List(context.TODO(), options)
},
WatchFunc: func(options metav1.ListOptions) (watch.Interface, error) {
if tweakListOptions != nil {
tweakListOptions(&options)
}
return client.CoreV1().Pods(namespace).Watch(context.TODO(), options)
},
},
&corev1.Pod{},
resyncPeriod,
indexers,
)
}
### cache.NewSharedIndexInformer:
func NewSharedIndexInformer(lw ListerWatcher, exampleObject runtime.Object, defaultEventHandlerResyncPeriod time.Duration, indexers Indexers) SharedIndexInformer {
realClock := &clock.RealClock{}
sharedIndexInformer := &sharedIndexInformer{
processor: &sharedProcessor{clock: realClock},
indexer: NewIndexer(DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc, indexers),
listerWatcher: lw,
objectType: exampleObject,
resyncCheckPeriod: defaultEventHandlerResyncPeriod,
defaultEventHandlerResyncPeriod: defaultEventHandlerResyncPeriod,
cacheMutationDetector: NewCacheMutationDetector(fmt.Sprintf("%T", exampleObject)),
clock: realClock,
}
return sharedIndexInformer
}
首先通过 f.defaultInformer 方法生成 informer，然后通过 f.factory.InformerFor 方法，将 informer 注册到 sharedInformerFactory
这个过程展示如何注册一个回调函数，以及如何触发这个回调函数
### podInformer.AddEventHandler：
func (s *sharedIndexInformer) AddEventHandler(handler ResourceEventHandler) {
s.AddEventHandlerWithResyncPeriod(handler, s.defaultEventHandlerResyncPeriod)
}
func (s *sharedIndexInformer) AddEventHandlerWithResyncPeriod(handler ResourceEventHandler, resyncPeriod time.Duration) {
...
listener := newProcessListener(handler, resyncPeriod, determineResyncPeriod(resyncPeriod, s.resyncCheckPeriod), s.clock.Now(), initialBufferSize)
if !s.started {
s.processor.addListener(listener)
return
}
...
}
### s.processor.addListener(listener)：
func (p *sharedProcessor) addListener(listener *processorListener) {
p.addListenerLocked(listener)
if p.listenersStarted {
p.wg.Start(listener.run)
p.wg.Start(listener.pop)
}
}
### listener.run：
func (p *processorListener) run() {
// this call blocks until the channel is closed. When a panic hAppens during the notification
// we will catch it, **the offending item will be skipped!**, and after a short delay (one second)
// the next notification will be attempted. This is usually better than the alternative of never
// delivering again.
stopCh := make(chan struct{})
wait.Until(func() {
for next := range p.nextCh {
switch notification := next.(type) { // 通过next结构体本身的类型来判断事件类型
case updateNotification:
p.handler.OnUpdate(notification.oldObj, notification.newObj)
case addNotification:
p.handler.OnAdd(notification.newObj)
case deleteNotification:
p.handler.OnDelete(notification.oldObj)
default:
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unrecognized notification: %T", next))
}
}
// the only way to get here is if the p.nextCh is empty and closed
close(stopCh)
}, 1*time.Second, stopCh)
}
### listener.pop：
func (p *processorListener) pop() {
var nextCh chan<- interface{}
var notification interface{}
for {
select {
case nextCh <- notification:
// Notification dispatched
var ok bool
notification, ok = p.pendingNotifications.ReadOne()
if !ok { // Nothing to pop
nextCh = nil // Disable this select case
}
case notificationToAdd, ok := <-p.addCh:
if !ok {
return
}
if notification == nil { // No notification to pop (and pendingNotifications is empty)
// Optimize the case - skip adding to pendingNotifications
notification = notificationToAdd
nextCh = p.nextCh
} else { // There is already a notification waiting to be dispatched
p.pendingNotifications.WriteOne(notificationToAdd)
}
}
}
}
这个过程总结就是：
（1）AddEventHandler 到 sharedProcessor，注册事件回调函数到 sharedProcessor
（2）listener pop 方法里会监听 p.addCh，通过 nextCh = p.nextCh 将 addCh 将事件传递给 p.nextCh
（3）listener run 方法里会监听 p.nextCh，收到信号之后，判断是属于什么类型的方法，并且执行前面注册的 Handler
所以后面需要关注当资源对象发生变更时，是如何将变更信号给 p.addCh，进一步触发回调函数的
通过 sharedInformers.Start(stopCh)启动所有的 informer，代码如下：
// Start initializes all requested informers.
func (f *sharedInformerFactory) Start(stopCh <-chan struct{}) {
for informerType, informer := range f.informers {
if !f.startedInformers[informerType] {
go informer.Run(stopCh)
f.startedInformers[informerType] = true
}
}
}
我们的例子中其实就只启动了 PodInformer，接下来看到 podInformer 的 Run 方法做了什么
### go informer.Run(stopCh)：
func (s *sharedIndexInformer) Run(stopCh <-chan struct{}){
defer utilruntime.HandleCrash()
fifo := NewDeltaFIFOWithOptions(DeltaFIFOOptions{ // Deltafifo
KnownObjects: s.indexer,
EmitDeltaTypeReplaced: true,
})
cfg := &Config{
Queue: fifo, // Deltafifo
ListerWatcher: s.listerWatcher, // listerWatcher
ObjectType: s.objectType,
FullResyncPeriod: s.resyncCheckPeriod,
RetryOnError: false,
ShouldResync: s.processor.shouldResync,
// HandleDeltas, added to process, and done in processloop
Process: s.HandleDeltas,
WatchErrorHandler: s.watchErrorHandler,
}
func() {
...
s.controller = New(cfg)
...
}
s.controller.Run(stopCh)
}
### s.controller.Run(stopCh)
func (c *controller) Run(stopCh <-chan struct{}) {
r := NewReflector(
c.config.ListerWatcher,
c.config.ObjectType,
c.config.Queue,
c.config.FullResyncPeriod,
)
c.reflector = r
// Run reflector
wg.StartWithChannel(stopCh, r.Run)
// Run processLoop, pop from deltafifo and do ProcessFunc,
// ProcessFunc is the s.HandleDeltas before
wait.Until(c.processLoop, time.Second, stopCh)
}
可以看到上面的逻辑首先生成一个 DeltaFifo，然后接下来的逻辑分为两块，生产和消费：
主要的逻辑就是利用 list and watch 将资源对象包括操作类型压入队列 DeltaFifo
#### r.Run：
func (r *Reflector) Run(stopCh <-chan struct{}) {
// 执行listAndWatch
if err := r.ListAndWatch(stopCh);
}
// 执行ListAndWatch流程
func (r *Reflector)ListAndWatch(stopCh <-chan struct{}) error{
// 1、list：
// （1）、list pods, 实际调用的是podInformer里的ListFunc方法,
// client.CoreV1().Pods(namespace).List(context.TODO(), options)
r.listerWatcher.List(opts)
// （2）、获取资源版本号，用于watch
resourceVersion = listMetaInterface.GetResourceVersion()
// （3）、数据转换，转换成列表
items, err := meta.ExtractList(list)
// （4）、将资源列表中的资源对象和版本号存储到DeltaFifo中
r.syncWith(items, resourceVersion);
// 2、watch,无限循环去watch apiserver，当watch到事件的时候，执行watchHandler将event事件压入fifo
for {
// （1）、watch pods, 实际调用的是podInformer里的WatchFunc方法,
// client.CoreV1().Pods(namespace).Watch(context.TODO(), options)
w, err := r.listerWatcher.Watch(options)
// （2）、watchHandler
// watchHandler watches pod，更新DeltaFifo信息，并且更新resourceVersion
if err := r.watchHandler(start, w, &resourceVersion, resyncerrc, stopCh);
}
}
### r.watchHandler
// watchHandler watches w and keeps *resourceVersion up to date.
func (r *Reflector) watchHandler(start time.Time, w watch.Interface, resourceVersion *string, errc chan error, stopCh <-chan struct{}) error {
...
loop:
for {
select {
case event, ok := <-w.ResultChan():
newResourceVersion := meta.GetResourceVersion()
switch event.Type {
case watch.Added:
err := r.store.Add(event.Object) // Add event to srore, store的具体方法在fifo中
if err != nil {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("%s: unable to add watch event object (%#v) to store: %v", r.name, event.Object, err))
}
...
}
*resourceVersion = newResourceVersion
r.setLastSyncResourceVersion(newResourceVersion)
eventCount++
}
}
...
}
### r.store.Add：
## 即为deltaFifo的add方法：
func (f *DeltaFIFO) Add(obj interface{}) error {
...
return f.queueActionLocked(Added, obj)
...
}
func (f *DeltaFIFO) queueActionLocked(actionType DeltaType, obj interface{}) error {
id, err := f.KeyOf(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
newDeltas := append(f.items[id], Delta{actionType, obj})
newDeltas = dedupDeltas(newDeltas)
if len(newDeltas) > 0 {
if _, exists := f.items[id]; !exists {
f.queue = append(f.queue, id)
}
f.items[id] = newDeltas
f.cond.Broadcast() // 通知所有阻塞住的消费者
}
...
return nil
}
消费逻辑就是从 DeltaFifo pop 出对象，然后做两件事情：（1）触发前面注册的 eventhandler （2）更新本地索引缓存 indexer，保持数据和 etcd 一致
func (c *controller) processLoop() {
for {
obj, err := c.config.Queue.Pop(PopProcessFunc(c.config.Process))
}
}
### Queue.Pop：
## Queue.Pop是一个带有处理函数的pod方法，首先先看Pod逻辑，即为deltaFifo的pop方法：
func (f *DeltaFIFO) Pop(process PopProcessFunc) (interface{}, error) {
for { // 无限循环
for len(f.queue) == 0 {
f.cond.Wait() // 阻塞直到生产端broadcast方法通知
}
id := f.queue[0]
item, ok := f.items[id]
delete(f.items, id)
err := process(item) // 执行处理方法
if e, ok := err.(ErrRequeue); ok {
f.addIfNotPresent(id, item) // 如果处理失败的重新加入到fifo中重新处理
err = e.Err
}
return item, err
}
}
### c.config.Process：
## c.config.Process是在初始化controller的时候赋值的，即为前面的s.HandleDeltas
### s.HandleDeltas：
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, Replaced, Added, Updated:
s.cacheMutationDetector.AddObject(d.Object)
if old, exists, err := s.indexer.Get(d.Object); err == nil && exists {
if err := s.indexer.Update(d.Object); err != nil {
return err
}
isSync := false
switch {
case d.Type == Sync:
// Sync events are only propagated to listeners that requested resync
isSync = true
case d.Type == Replaced:
if accessor, err := meta.Accessor(d.Object); err == nil {
if oldAccessor, err := meta.Accessor(old); err == nil {
// Replaced events that didn't change resourceVersion are treated as resync events
// and only propagated to listeners that requested resync
isSync = accessor.GetResourceVersion() == oldAccessor.GetResourceVersion()
}
}
}
s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync)
} else {
if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil {
return err
}
s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, false)
}
case Deleted:
if err := s.indexer.Delete(d.Object); err != nil {
return err
}
s.processor.distribute(deleteNotification{oldObj: d.Object}, false)
}
}
return nil
}
可以看到上面主要执行两部分逻辑：
#### s.processor.distribute：
### 例如新增通知：s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, false)
### 其中addNotification就是add类型的通知，后面会通过notification结构体的类型来执行不同的eventHandler
func (p *sharedProcessor) distribute(obj interface{}, sync bool) {
p.listenersLock.RLock()
defer p.listenersLock.RUnlock()
if sync {
for _, listener := range p.syncingListeners {
listener.add(obj)
}
} else {
for _, listener := range p.listeners {
listener.add(obj)
}
}
}
func (p *processorListener) add(notification interface{}) {
p.addCh <- notification // 新增notification到addCh
}
这里 p.addCh 对应到前面说的关注对象 p.addCh，processorListener 收到 addCh 信号之后传递给 nextCh，然后通过 notification 结构体的类型来执行不同的 eventHandler
这个就是本地数据的缓存和索引，自定义控制逻辑里面会通过 indexer 获取操作对象的具体参数，这里就不展开细讲了。
至此一个 informer 的 client-go 部分的流程就走完了，可以看到启动 informer 主要流程就是：
1、Reflector ListAndWatch：
（1）通过一个 reflector run 起来一个带有 list 和 watch api 的 client
（2）list 到的 pod 列表通过 DeltaFifo 存储，并更新最新的 ResourceVersion
（3）继续监听 pod，监听到的 pod 操作事件继续存储到 DeltaFifo 中
2、DeltaFifo 生产和消费：
（1）生产：list and watch 到的事件生产压入队列 DeltaFifo
（2）消费：执行注册的 eventHandler，并更新本地 indexer
所以 informer 本质其实就是一个通过 deltaFifo 建立生产消费机制，并且带有本地缓存和索引，以及可以注册回调事件的 apiServer 的客户端库。
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