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。

目前累计服务客户千余家，积累了丰富的产品开发及服务经验。以网站设计水平和技术实力，树立企业形象，为客户提供网站设计制作、网站制作、网站策划、网页设计、网络营销、VI设计、网站改版、漏洞修补等服务。创新互联公司始终以务实、诚信为根本，不断创新和提高建站品质，通过对领先技术的掌握、对创意设计的研究、对客户形象的视觉传递、对应用系统的结合，为客户提供更好的一站式互联网解决方案，携手广大客户，共同发展进步。

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。

网站标题：如何通过源码分析Informer机制
浏览路径：http://azwzsj.com/article/pjshhp.html