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client-go源码分析

2020年07月20日

简介

k8s.io/client-go
    /rest
    /informer 
        /core
            /v1
                /pod.go
                /interface.go
            /interface.go
        /factory.go // 定义sharedInformerFactory struct
    /tools
        /cache      // informer 机制的的重点在cache 包里
            /shared_informer.go // 定义了 sharedIndexInformer struct
            /controller.go
            /reflector.go
            /delta_fifo.go

Informer

Pinterest如何平稳扩展K8s?控制器框架为优化读取操作提供了一个利用 informer-reflector-cache 的、可共享的缓存架构。Informer 通过 kube-apiserver 监控目标对象,Reflector 将目标对象的变更反应到底层缓存(Cache)中,并将观测到的事件传播给事件处理程序。同一控制器中的多个组件可以为 OnCreate、OnUpdate,以及 OnDelete 事件注册 Informer 事件处理程序,并从 Cache 中获取对象(而非是直接从 Kube-apiserver 中获取)。这样一来,就减少了很多不必要或多余的调用。

Kubernetes: Controllers, Informers, Reflectors and StoresKubernetes offers these powerful structures to get a local representation of the API server’s resources.The Informer just a convenient wrapper to automagically syncs the upstream data to a downstream store and even offers you some handy event hooks.

实际使用中 每一个资源对象(比如Pod、Deployment)都对应一个Informer,底层都用到了SharedIndexInformer

Kubernetes Informer 详解 Informer 只会调用 Kubernetes List 和 Watch 两种类型的 API,Informer 在初始化的时,先调用 Kubernetes List API 获得某种 resource 的全部 Object(真的只调了一次),缓存在内存中; 然后,调用 Watch API 去 watch 这种 resource,去维护这份缓存; 之后,Informer 就不再调用 Kubernetes 的任何 API。

client-go的informer的工作流程

informer 机制主要两个流程

  1. Reflector 通过ListWatcher 同步apiserver 数据(只启动时搞一次),并watch apiserver ,将event 加入到 Queue 中
  2. controller 从 Queue中获取event,更新存储,并触发Processor 业务层注册的 ResourceEventHandler

Reflector

client-go 之 Reflector 源码分析

// k8s.io/client-go/tools/cache/reflector.go
type Reflector struct {
  name string
  expectedTypeName string
  expectedType reflect.Type // 放到 Store 中的对象类型
  expectedGVK *schema.GroupVersionKind
  // 与 watch 源同步的目标 Store
  store Store
  // 用来执行 lists 和 watches 操作的 listerWatcher 接口(最重要的)
  listerWatcher ListerWatcher
  WatchListPageSize int64
  ...

Reflector 对象通过 Run 函数来启动监控并处理监控事件

// k8s.io/client-go/tools/cache/reflector.go
// Run 函数反复使用 ListAndWatch 函数来获取所有对象和后续的 deltas。
// 当 stopCh 被关闭的时候,Run函数才会退出。
func (r *Reflector) Run(stopCh <-chan struct{}) {
  wait.BackoffUntil(func() {
    if err := r.ListAndWatch(stopCh); err != nil {
      utilruntime.HandleError(err)
    }
  }, r.backoffManager, true, stopCh)
}
func (r *Reflector) ListAndWatch(stopCh <-chan struct{}) error {
	var resourceVersion string
	options := metav1.ListOptions{ResourceVersion: r.relistResourceVersion()}
	if err := func() error {
		var list runtime.Object
		listCh := make(chan struct{}, 1)
		go func() {
			pager := pager.New(...)
			pager.PageSize = xx
			list, paginatedResult, err = pager.List(context.Background(), options)
			close(listCh)   //close listCh后,下面的select 会解除阻塞
		}()
		select {
		case <-stopCh:
			return nil
		case r := <-panicCh:
			panic(r)
		case <-listCh:
		}
		...
		r.setLastSyncResourceVersion(resourceVersion)
		return nil
	}()
	// 处理resync 逻辑
	for {
		options = metav1.ListOptions{...}
		w, err := r.listerWatcher.Watch(options)
		if err := r.watchHandler(start, w, &resourceVersion, resyncerrc, stopCh); err != nil {...}
	}
}
func (r *Reflector) watchHandler(start time.Time, 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():
			meta, err := meta.Accessor(event.Object)
			newResourceVersion := meta.GetResourceVersion()
			switch event.Type {
			case watch.Added:
				err := r.store.Add(event.Object)
			case watch.Modified:
				err := r.store.Update(event.Object)
			case watch.Deleted:
				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
			r.setLastSyncResourceVersion(newResourceVersion)
			if rvu, ok := r.store.(ResourceVersionUpdater); ok {
				rvu.UpdateResourceVersion(newResourceVersion)
			}
		}
	}
	return nil
}

Reflector.Run ==> pager.List + listerWatcher.Watch ==> Reflector.watchHandler ==> store.Add/Update/Delete ==> DeltaFIFO.Add obj 加入DeltaFIFO

首先通过Reflector的 relistResourceVersion 函数获得Reflector relist 的资源版本,如果资源版本非 0,则表示根据资源版本号继续获取,当传输过程中遇到网络故障或者其他原因导致中断,下次再连接时,会根据资源版本号继续传输未完成的部分。

ResourceVersion(资源版本号)非常重要,Kubernetes 中所有的资源都拥有该字段,它标识当前资源对象的版本号,每次修改(CUD)当前资源对象时,Kubernetes API Server 都会更改 ResourceVersion,这样 client-go 执行 Watch 操作时可以根据ResourceVersion 来确定当前资源对象是否发生了变化。

DeltaFIFO 和 FIFO 一样也是一个队列,DeltaFIFO里面的元素是一个 Delta。DeltaFIFO实现了Store和 Queue Interface。生产者为Reflector,消费者为 Pop() 函数。

// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
type Delta struct {
	Type   DeltaType
	Object interface{}
}
type DeltaFIFO struct {
	items map[string]Deltas //  存储key到元素对象的Map,提供Store能力
    queue []string      // key的队列,提供Queue能力
    ...
}

ADD/UPDATE 时判断items 是否包含元素,若包含则更新,不包含则加入items并写入queue。DELETE时直接从items 中移除,queue中不管。因此 items和queue中所包含的Key可能不一致,会定期resync。

Watch event 消费

sharedIndexInformer.Run ==> controller.Run ==> controller.processLoop ==> for Queue.Pop 也就是 sharedIndexInformer.HandleDeltas ==> 更新LocalStore + processor.distribute

func (s *sharedIndexInformer) HandleDeltas(obj interface{}) error {
	// from oldest to newest
	for _, d := range obj.(Deltas) {
		switch d.Type {
		case Sync, Added, Updated:
			isSync := d.Type == Sync
			if old, exists, err := s.indexer.Get(d.Object); err == nil && exists {
				if err := s.indexer.Update(d.Object); err != nil {...}
				s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync)
			} else {
				if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil {...}
				s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, isSync)
			}
		case Deleted:
			if err := s.indexer.Delete(d.Object); err != nil {...}
			s.processor.distribute(deleteNotification{oldObj: d.Object}, false)
		}
	}
	return nil
}

processor 是如何处理数据的

两条主线

  1. sharedIndexInformer.HandleDeltas ==> sharedProcessor.distribute ==> 多个 processorListener.addCh 往channel 里塞数据。
  2. sharedIndexInformer.Run ==> sharedProcessor.run ==> sharedProcessor.pop 消费channel数据 这里要注意的是,sharedProcessor.distribute 是将消息分发给多个processorListener, processorListener.pop 必须处理的非常快,否则就会阻塞distribute 执行。
// k8s.io/client-go/tools/cache/shared_informer.go
type sharedProcessor struct {
	listenersStarted bool
	listenersLock    sync.RWMutex
	listeners        []*processorListener
	syncingListeners []*processorListener
	clock            clock.Clock
	wg               wait.Group
}
func (p *sharedProcessor) distribute(obj interface{}, sync bool) {
    for _, listener := range p.listeners {
        // 加入到processorListener 的addCh 中,随后进入pendingNotifications,因为这里不能阻塞
        listener.add(obj)    
    }
}
// k8s.io/client-go/tools/cache/shared_informer.go
type processorListener struct {
	nextCh chan interface{}
	addCh  chan interface{}
    handler ResourceEventHandler
    pendingNotifications buffer.RingGrowing
    ...
}
func (p *processorListener) add(notification interface{}) {
	p.addCh <- notification
}
func (p *sharedProcessor) run(stopCh <-chan struct{}) {
	func() {
		for _, listener := range p.listeners {
			p.wg.Start(listener.run)   // 消费nextCh     
			p.wg.Start(listener.pop)   // 消费addCh 经过 mq 转到 nextCh
		}
		p.listenersStarted = true
	}()
	...
}

消息流转的具体路径:addCh ==> notificationToAdd ==> pendingNotifications ==> notification ==> nextCh。 搞这么复杂的原因就是:pop作为addCh 的消费逻辑 必须非常快,而下游nextCh 的消费函数run 执行的速度看业务而定,中间要通过pendingNotifications 缓冲。

func (p *processorListener) pop() {
	var nextCh chan<- interface{}
	var notification interface{}  // 用来做消息的中转,并在最开始的时候标记pendingNotifications 为空
	for {
        // select case channel 更多是事件驱动的感觉,哪个channel 来数据了或者可以 接收数据了就处理哪个 case 内逻辑
		select {
		case nextCh <- notification:
			// Notification dispatched
			notification, ok = p.pendingNotifications.ReadOne()
			if !ok { // Nothing to pop
				nextCh = nil // Disable this select case
			}
		case notificationToAdd, ok := <-p.addCh:
			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)
			}
		}
	}
}
func (p *processorListener) run() {
	stopCh := make(chan struct{})
	wait.Until(func() {
		for next := range p.nextCh {
			switch notification := next.(type) {
			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)
}

一个eventhandler 会被封装为一个processListener,一个processListener 对应两个协程,run 协程负责 消费pendingNotifications 所有event 。pendingNotifications是一个ring buffer, 默认长度为1024,如果被塞满,则扩容至2倍大小。如果event 处理较慢,则会导致pendingNotifications 积压,event 处理的延迟增大。PS:业务实践上确实发现了 pod 因各种原因大量变更, 叠加 event 处理慢 导致pod ready 后无法及时后续处理的情况

watch 是如何实现的?

理解 K8S 的设计精髓之 List-Watch机制和Informer模块HTTP 分块传输编码允许服务器为动态生成的内容维持 HTTP 持久链接。通常,持久链接需要服务器在开始发送消息体前发送Content-Length消息头字段,但是对于动态生成的内容来说,在内容创建完之前是不可知的。使用分块传输编码,数据分解成一系列数据块,并以一个或多个块发送,这样服务器可以发送数据而不需要预先知道发送内容的总大小。

当客户端调用watch API时,apiserver 在response的HTTP Header中设置Transfer-Encoding的值为chunked,表示采用分块传输编码,客户端收到该信息后,便和服务端保持该链接,并等待下一个数据块,即资源的事件信息。例如:

$ curl -i http://{kube-api-server-ip}:8080/api/v1/watch/pods?watch=yes
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
Transfer-Encoding: chunked
Date: Thu, 02 Jan 2019 20:22:59 GMT
Transfer-Encoding: chunked
{"type":"ADDED", "object":{"kind":"Pod","apiVersion":"v1",...}}
{"type":"ADDED", "object":{"kind":"Pod","apiVersion":"v1",...}}
{"type":"MODIFIED", "object":{"kind":"Pod","apiVersion":"v1",...}}

k8s.io/apimachinery/pkg/watch 返回的watch.Interface

type Interface interface{
    Stop()
    ResultChan() <- Event
}
type Event struct{
    Type EventType  // ADDED/MODIFIED/DELETED/ERROR
    Object runtime.Object
}

Kubernetes List-Watch 机制原理与实现 - chunked

resync机制

为什么需要 Resync 机制

Informer 中的 Reflector 通过 List/watch 从 apiserver 中获取到集群中所有资源对象的变化事件(event),将其放入 Delta FIFO 队列中(以 Key、Value 的形式保存),触发 onAdd、onUpdate、onDelete 回调将 Key 放入 WorkQueue 中。同时将 Key 更新 Indexer 本地缓存。Control Loop 从 WorkQueue 中取到 Key,从 Indexer 中获取到该 Key 的 Value,进行相应的处理。

我们在使用 SharedInformerFactory 去创建 SharedInformer 时,需要填一个 ResyncDuration 的参数

// k8s.io/client-go/informers/factory.go
// NewSharedInformerFactory constructs a new instance of sharedInformerFactory for all namespaces.
func NewSharedInformerFactory(client kubernetes.Interface, defaultResync time.Duration) SharedInformerFactory {
	return NewSharedInformerFactoryWithOptions(client, defaultResync)
}

这个参数指的是,多久从 Indexer 缓存中同步一次数据到 Delta FIFO 队列,重新走一遍流程

type DeltaFIFO struct {
	...
	knownObjects KeyListerGetter	// 实质是indexer
}
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// 重新同步一次 Indexer 缓存数据到 Delta FIFO 队列中
func (f *DeltaFIFO) Resync() error {
	// 遍历 indexer 中的 key,传入 syncKeyLocked 中处理
	keys := f.knownObjects.ListKeys()
	for _, k := range keys {
		f.syncKeyLocked(k)
	}
	return nil
}

func (f *DeltaFIFO) syncKeyLocked(key string) error {
	obj, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(key)
	// 如果发现 FIFO 队列中已经有相同 key 的 event 进来了,说明该资源对象有了新的 event,
	// 在 Indexer 中旧的缓存应该失效,因此不做 Resync 处理直接返回 nil
	id, err := f.KeyOf(obj)
	if len(f.items[id]) > 0 {
		return nil
	}
    // 重新放入 FIFO 队列中
	err := f.queueActionLocked(Sync, obj)
	return nil
}

为什么需要 Resync 机制呢?因为在处理 SharedInformer 事件回调时,可能存在处理失败的情况,定时的 Resync 让这些处理失败的事件有了重新 onUpdate 处理的机会。那么经过 Resync 重新放入 Delta FIFO 队列的事件,和直接从 apiserver 中 watch 得到的事件处理起来有什么不一样呢?

// k8s.io/client-go/tools/cache/shared_informer.go
func (s *sharedIndexInformer) HandleDeltas(obj interface{}) error {
	// from oldest to newest
	for _, d := range obj.(Deltas) {
		// 判断事件类型,看事件是通过新增、更新、替换、删除还是 Resync 重新同步产生的
		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 {
				err := s.indexer.Update(d.Object)
				isSync := false
				switch {
				case d.Type == Sync:
					// 如果是通过 Resync 重新同步得到的事件则做个标记
					isSync = true
				case d.Type == Replaced:
					...
				}
				// 如果是通过 Resync 重新同步得到的事件,则触发 onUpdate 回调
				s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync)
			} else {
				err := s.indexer.Add(d.Object)
				s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, false)
			}
		case Deleted:
			err := s.indexer.Delete(d.Object)
			s.processor.distribute(deleteNotification{oldObj: d.Object}, false)
		}
	}
	return nil
}

从上面对 Delta FIFO 的队列处理源码可看出,如果是从 Resync 重新同步到 Delta FIFO 队列的事件,会分发到 updateNotification 中触发 onUpdate 的回调

informer 类图和序列图