从5个函数带你理解K8s DeltaFIFO
摘要:DeltaFIFO是K8s中用来存储处理数据的Queue,相较于传统的FIFO,它不仅仅存储了数据保证了先进先出,而且存储有K8s资源对象的类型。是连接Reflector(生产者)和indexer(消费者)的重要通道。
本文分享自华为云社区《Client-go源码分析之DeltaFIFO》,作者: kaliarch 。
DeltaFIFO是K8s中用来存储处理数据的Queue,相较于传统的FIFO,它不仅仅存储了数据保证了先进先出,而且存储有K8s 资源对象的类型。其是连接Reflector(生产者)和indexer(消费者)的重要通道。
一 源码
在这里我们着重看几个比较重要的方法及函数,理解DeltaFIFO的重要几个属性及方法,具体更细的Queue,FIFO等方法需要去查看更详细的源码。
1.1 DeltaFIFO结构
// Delta 结构体 type Delta struct { Type DeltaType Object interface{} } type DeltaType string // Change type definition const ( Added DeltaType = "Added" Updated DeltaType = "Updated" Deleted DeltaType = "Deleted" // 当遇到 watch 错误,不得不进行重新list时,就会触发 Replaced。 // 我们不知道被替换的对象是否发生了变化。 Replaced DeltaType = "Replaced" // Sync 是针对周期性重新同步期间的合成事件 Sync DeltaType = "Sync" ) type DeltaFIFO struct { // lock/cond 保护对“项目”和“队列”的访问,确保线程安全 lock sync.RWMutex // cond实现一个条件变量,一个集合点 ,用于等待或宣布发生的goroutine事件。 // 每个Cond都有一个锁L(通常是* Mutex或* RWMutex), // 更改条件时必须保留 调用Wait方法时。第一次使用后不得复制条件。 cond sync.Cond // `items` maps a key to a Deltas. // items为同一类对象的变化delta变化列表 items map[string]Deltas // `queue` maintains FIFO order of keys for consumption in Pop(). // There are no duplicates in `queue`. // 为了保证顺序 queue []string // 如果调用Replace()第一次填充完成,则populated设置为true populated bool // 第一次调用Replace插入的项目数 initialPopulationCount int // 计算item的key keyFunc KeyFunc // 是后面的indexer knownObjects KeyListerGetter closed bool // emitDeltaTypeReplaced is whether to emit the Replaced or Sync // DeltaType when Replace() is called (to preserve backwards compat). emitDeltaTypeReplaced bool }
从源码中我们可以看出Delta有5种类型,前面增删改顾名思义都是在watch中监控对象的变化,对于Replaced和Sync用于首次和异常情况确保indexer中的数据和etcd中的保持一致。
我们可以看出DeltaFIFO中重要的几个属性。
- queue:存储资源对象的key。
- items:存储某个对象的一类行为,顺序的保存同一个对象的一系列变化行为,key为keyFunc计算的值,value为delta的列表。
- keyFunc:用于计算items的key。
DeltaFIFO 他会保留关于资源对象obj的操作类型,队列中会存在不同操作类型的同一个资源对象,queue的key通过Keyof函数计算得到 ,items字段通过map数据结构方式存储,valuse存储的是对象的deltas数组。
例如用户创建一个Pod,那么该Delat就说一个带有Added类型的Pod,带上类型为了后续跟进不同的操作,控制器执行不同的业务逻辑。
1.2 queueActionLocked
我们查看DeltaFIFO的方法,例如Add/Update/Delete都调用了queueActionLocked方法,具体对该方法进行分析。
// DeltaFIFO 的Add方法 func (f *DeltaFIFO) Add(obj interface{}) error { f.lock.Lock() defer f.lock.Unlock() f.populated = true return f.queueActionLocked(Added, obj) }
- queueActionLocked
大体步骤可以分为:获取对象键,将新对象添加至对象列表中,对delete类型进行去重,如果对象不在queue中,将其key存储到queue中,最终完成添加对象到items中和更新queue。
// func (f *DeltaFIFO) queueActionLocked(actionType DeltaType, obj interface{}) error { // 获取对象键 id, err := f.KeyOf(obj) if err != nil { return KeyError{obj, err} } // 临时存储旧对象列表 oldDeltas := f.items[id] // 将对象添加至新对象列表中 newDeltas := append(oldDeltas, Delta{actionType, obj}) // 对于delete 类型进行去重,因为更新类型可能更新某个字段存在异常。 newDeltas = dedupDeltas(newDeltas) // 判断queue中是否存储有对象key,如果不存在之前将其添加至queue中 if len(newDeltas) > 0 { if _, exists := f.items[id]; !exists { f.queue = append(f.queue, id) } f.items[id] = newDeltas // 通知所有的消费者解除阻塞 f.cond.Broadcast() } else { // This never happens, because dedupDeltas never returns an empty list // when given a non-empty list (as it is here). // If somehow it happens anyway, deal with it but complain. if oldDeltas == nil { klog.Errorf("Impossible dedupDeltas for id=%q: oldDeltas=%#+v, obj=%#+v; ignoring", id, oldDeltas, obj) return nil } klog.Errorf("Impossible dedupDeltas for id=%q: oldDeltas=%#+v, obj=%#+v; breaking invariant by storing empty Deltas", id, oldDeltas, obj) // 生成最终的对象items f.items[id] = newDeltas return fmt.Errorf("Impossible dedupDeltas for id=%q: oldDeltas=%#+v, obj=%#+v; broke DeltaFIFO invariant by storing empty Deltas", id, oldDeltas, obj) } return nil }
- KeyOf
在queueActionLocked中获取DeltaFIFO最新的对象键使用的是KeyOf方法,首先判读对象是否为delta切片,利用最新的delta对象进行操作,直接调用的DeltaFIFO中的keyFunc,在K8s中如果不传入,默认使用的是MetaNamespaceKeyFunc,该函数返回的是
// DeltaFIFO 的对象键计算函数 func (f *DeltaFIFO) KeyOf(obj interface{}) (string, error) { // 判断是否是 Delta 切片 if d, ok := obj.(Deltas); ok { if len(d) == 0 { return "", KeyError{obj, ErrZeroLengthDeltasObject} } // 使用最新版本的对象进行计算 obj = d.Newest().Object } if d, ok := obj.(DeletedFinalStateUnknown); ok { return d.Key, nil } // 具体计算还是要看初始化 DeltaFIFO 传入的 KeyFunc 函数 return f.keyFunc(obj) } // Newest 返回最新的 Delta,如果没有则返回 nil。 func (d Deltas) Newest() *Delta { if n := len(d); n > 0 { return &d[n-1] } return nil }
1.3 Replace
在之前的 Reflector 学习中,可以看到在 ListAndWatch 方法中,对资源的全量 List 最后调用的其实是 Reflector 传入的 Store 中的 Replace 方法。
Replace方法主要用于对象的全量更新上,由于 DeltaFIFO 对外输出的就是所有目标的增量变化,所以每次全量更新都要判断对象是否已经删除,因为在全量更新前可能没有收到目标删除的请求。这一点与 cache 不同,cache 的Replace() 相当于重建,因为 cache 就是对象全量的一种内存映射,所以Replace() 就等于重建。
func (f *DeltaFIFO) Replace(list []interface{}, resourceVersion string) error { f.lock.Lock() defer f.lock.Unlock() // 构造一个set keys := make(sets.String, len(list)) // 旧版本客户端List操作Sync,再此为了向后兼容 action := Sync if f.emitDeltaTypeReplaced { action = Replaced } // 对传入的对象列切片进行遍历并添加至DeltaFIFO中。 for _, item := range list { // 获取对象key key, err := f.KeyOf(item) if err != nil { return KeyError{item, err} } // 利用Set集合保存处理过的对象键 keys.Insert(key) if err := f.queueActionLocked(action, item); err != nil { return fmt.Errorf("couldn't enqueue object: %v", err) } } // 判断是否有Indexer存储,如果没有Indexer,那么就维护自己的Queue // 如果老对象不在Queue中,则删除对象,否则更新为最新的对象 if f.knownObjects == nil { // Do deletion detection against our own list. queuedDeletions := 0 // 对对象执行更新 for k, oldItem := range f.items { if keys.Has(k) { continue } // Delete pre-existing items not in the new list. // This could happen if watch deletion event was missed while // disconnected from apiserver. var deletedObj interface{} if n := oldItem.Newest(); n != nil { deletedObj = n.Object } queuedDeletions++ // 因为可能队列中已经存在 Deleted 类型的元素了,避免重复,所以采用 DeletedFinalStateUnknown if err := f.queueActionLocked(Deleted, DeletedFinalStateUnknown{k, deletedObj}); err != nil { return err } } // 如果populated为false,则说明第一次入的队列对象为操作完成 if !f.populated { f.populated = true // 记录第一次设置的对象数量 f.initialPopulationCount = keys.Len() + queuedDeletions } return nil } // 检测不在队列中的删除对象 knownKeys := f.knownObjects.ListKeys() queuedDeletions := 0 for _, k := range knownKeys { if keys.Has(k) { continue } // 根据key从indexer中进行获取 deletedObj, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(k) if err != nil { deletedObj = nil klog.Errorf("Unexpected error %v during lookup of key %v, placing DeleteFinalStateUnknown marker without object", err, k) } else if !exists { deletedObj = nil klog.Infof("Key %v does not exist in known objects store, placing DeleteFinalStateUnknown marker without object", k) } queuedDeletions++ // 将对象删除的delta放入队列 if err := f.queueActionLocked(Deleted, DeletedFinalStateUnknown{k, deletedObj}); err != nil { return err } } if !f.populated { f.populated = true f.initialPopulationCount = keys.Len() + queuedDeletions } return nil }
1.4 Resync
在定时同步中,调用的是Store的Resync方法,Resync 重新同步,带有 Sync 类型的 Delta 对象,如果f.knownObjects也就是Indexer不存在,则不执行Resync操作。
func (f *DeltaFIFO) Resync() error { f.lock.Lock() defer f.lock.Unlock() // 如果没有indexer,则不执行 if f.knownObjects == nil { return nil } // 获取indexer的key列表 keys := f.knownObjects.ListKeys() for _, k := range keys { if err := f.syncKeyLocked(k); err != nil { return err } } return nil } // 具体的resync操作 func (f *DeltaFIFO) syncKeyLocked(key string) error { // 获取key obj, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(key) // 如果错误或不存在则直接返回 if err != nil { klog.Errorf("Unexpected error %v during lookup of key %v, unable to queue object for sync", err, key) return nil } else if !exists { klog.Infof("Key %v does not exist in known objects store, unable to queue object for sync", key) return nil } // If we are doing Resync() and there is already an event queued for that object, // we ignore the Resync for it. This is to avoid the race, in which the resync // comes with the previous value of object (since queueing an event for the object // doesn't trigger changing the underlying store. // 根据KeyOf获取到key id, err := f.KeyOf(obj) if err != nil { return KeyError{obj, err} } // 如果DeltaFIFO中该key有值,则暂时先不更新,等最后一个对象操作完成后执行最后状态的更新 if len(f.items[id]) > 0 { return nil } // 添加对象同步的这个 Delta if err := f.queueActionLocked(Sync, obj); err != nil { return fmt.Errorf("couldn't queue object: %v", err) } return nil }
1.5 Pop
最后要看下对DeltaFIFO中对象的消费,实际是利用Pop函数,具体对于数据流向的处理是通过PopProcessFunc实现。Pop 会等到一个元素准备好后再进行处理,如果有多个元素准备好了,则按照它们被添加或更新的顺序返回。在处理之前,元素会从队列(和存储)中移除,所以如果没有成功处理,应该用 AddIfNotPresent() 函数把它添加回来。
处理函数是在有锁的情况下调用的,所以更新其中需要和队列同步的数据结构是安全的。
func (f *DeltaFIFO) Pop(process PopProcessFunc) (interface{}, error) { f.lock.Lock() defer f.lock.Unlock() for { for len(f.queue) == 0 { // 当队列为空时,Pop() 的调用会被阻塞住,直到新的元素插入队列后 // 当调用 Close() 时,设置 f.closed 并广播条件。 if f.closed { return nil, ErrFIFOClosed } f.cond.Wait() } // 获取最先进入的元素进行处理 id := f.queue[0] // 从队列删除第一元素 f.queue = f.queue[1:] if f.initialPopulationCount > 0 { f.initialPopulationCount-- } // 获取被弹出的对象 item, ok := f.items[id] if !ok { // This should never happen klog.Errorf("Inconceivable! %q was in f.queue but not f.items; ignoring.", id) continue } // 从items中删除弹出的元素 delete(f.items, id) // 利用process对item进行处理 err := process(item) if e, ok := err.(ErrRequeue); ok { // 如果处理未成功,需要调用 addIfNotPresent 加回队列 f.addIfNotPresent(id, item) err = e.Err } // Don't need to copyDeltas here, because we're transferring // ownership to the caller. return item, err } }
二 小试牛刀
package main import ( "fmt" corev1 "k8s.io/api/core/v1" "k8s.io/apimachinery/pkg/fields" "k8s.io/apimachinery/pkg/util/wait" "k8s.io/client-go/kubernetes" "k8s.io/client-go/tools/cache" "k8s.io/client-go/tools/clientcmd" "k8s.io/client-go/util/homedir" "path/filepath" "time" ) func Must(e interface{}) { if e != nil { panic(e) } } func InitClientSet() (*kubernetes.Clientset, error) { kubeconfig := filepath.Join(homedir.HomeDir(), ".kube", "config") restConfig, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", kubeconfig) if err != nil { return nil, err } return kubernetes.NewForConfig(restConfig) } // 生成listwatcher func InitListerWatcher(clientSet *kubernetes.Clientset, resource, namespace string, fieldSelector fields.Selector) cache.ListerWatcher { restClient := clientSet.CoreV1().RESTClient() return cache.NewListWatchFromClient(restClient, resource, namespace, fieldSelector) } // 生成pods reflector func InitPodsReflector(clientSet *kubernetes.Clientset, store cache.Store) *cache.Reflector { resource := "pods" namespace := "default" resyncPeriod := 0 * time.Second expectedType := &corev1.Pod{} lw := InitListerWatcher(clientSet, resource, namespace, fields.Everything()) return cache.NewReflector(lw, expectedType, store, resyncPeriod) } // 生成 DeltaFIFO func InitDeltaQueue(store cache.Store) cache.Queue { return cache.NewDeltaFIFOWithOptions(cache.DeltaFIFOOptions{ // store 实现了 KeyListerGetter KnownObjects: store, // EmitDeltaTypeReplaced 表示队列消费者理解 Replaced DeltaType。 // 在添加 `Replaced` 事件类型之前,对 Replace() 的调用的处理方式与 Sync() 相同。 // 出于向后兼容的目的,默认情况下为 false。 // 当为 true 时,将为传递给 Replace() 调用的项目发送“替换”事件。当为 false 时,将发送 `Sync` 事件。 EmitDeltaTypeReplaced: true, }) } func InitStore() cache.Store { return cache.NewStore(cache.MetaNamespaceKeyFunc) } func main() { clientSet, err := InitClientSet() Must(err) // 用于在processfunc中获取 store := InitStore() // queue DeleteFIFOQueue := InitDeltaQueue(store) // 生成podReflector podReflector := InitPodsReflector(clientSet, DeleteFIFOQueue) stopCh := make(chan struct{}) defer close(stopCh) go podReflector.Run(stopCh) // 对单个元素进行处理,元素ke为 namespace/name,value 为delta列表 // delta对象为DeltaType和runtimeobject ProcessFunc := func(obj interface{}) error { // 最先收到的事件会被最先处理 for _, d := range obj.(cache.Deltas) { switch d.Type { case cache.Sync, cache.Replaced, cache.Added, cache.Updated: if _, exists, err := store.Get(d.Object); err == nil && exists { if err := store.Update(d.Object); err != nil { return err } } else { if err := store.Add(d.Object); err != nil { return err } } case cache.Deleted: if err := store.Delete(d.Object); err != nil { return err } } pods, ok := d.Object.(*corev1.Pod) if !ok { return fmt.Errorf("not config: %T", d.Object) } fmt.Printf("Type:%s: Name:%s\n", d.Type, pods.Name) } return nil } fmt.Println("Start syncing...") wait.Until(func() { for { _, err := DeleteFIFOQueue.Pop(ProcessFunc) Must(err) } }, time.Second, stopCh) }
首先创建store,在创建DeltaFIFO,之后通过初始化Reflector,将DeltaFIFO作为store穿入,Reflector运行起来后,对K8s APIserver进行ListWatch操作,将List的数据存储到DeltaFIFO中,通过自定义ProcessFunc 来对DeltaFIFO的元素进行处理。
三 流程总结
Reflector 通过 ListAndWatch 首先获取全量的资源对象数据,然后调用 DeltaFIFO 的 Replace() 方法全量插入队列,如果设置了定时同步,则定时更新Indexer中的内容,后续通过 Watch 操作根据资源对象的操作类型调用 DeltaFIFO 的 Add、Update、Delete 方法。对于Pop 出来的元素如何处理,就要看 Pop 的回调函数 PopProcessFunc 了。
参考链接
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