informer

 list-watch机制

list-watch有两部分组成，分别是list和watch。list非常好理解，就是调用资源的list API罗列资源，基于HTTP短链接实现；watch则是调用资源的watch API监听资源变更事件，基于HTTP 长链接实现

Watch API和apiserver保持一个长链接，接收资源的状态变更事件并做相应处理。如果仅调用watch API，若某个时间点连接中断，就有可能导致消息丢失，所以需要通过list API和resourceversion（根据版本）解决消息丢失的问题。

watch失败后会自动调用list,list返回全量数据，每次watch失败都会relist。在大规模场景，如果所有client同时发生relist，那server肯定受不了。为了应对这种情况，提供了EtcdResync；

List-watch的问题：

watch请求时http streaming方式，当服务端挂了后，客户端是感知不到网络断开，以为服务端没有数据，所以客户端不会主动关闭长连接。

处理：

1.Watch请求需要 带一个超时参数（默认是5-10min之间的随机数），时间一到，断开连接。

2.kube-proxy增加连接超时的参数

workqueue机制

client-go中抽象了几种队列，包括通用队列、限速队列、延时队列等

通用队列：防止两个相同类型的item同时处理

增加dirty set，当item正在处理，又来一个同类的item，为了保证不能同时有两个相同的item正在被处理，将后面的item加入dirty，等前面的item执行完，才将后面的item加入queue。

限速队列：防止短时间内处理失败的item再次处理，陷入循环

增加AddAfter方法, 可以允许用户告诉DelayingInterface过多长时间把该item加入队列中

延时队列：

根据元素错误次数逐渐累加等待时间，然后加入到延时队列

workqueue 提供的一个保障就是，如果是同一个object，比如同一个 pod，被多次加到 workqueue 里，在 dequeue 时，它只会出现一次。防止会有同一个 object 被多个 worker 同时处理。

普通队列workqueue：

防止 hot loop：它保证了一个 item 被 reenqueued 后，不会马上被处理

限速队列RateLimitingQueue，它相比普通的 workqueue 多了以下的功能:

• 限流：可以限制一个 item 被 reenqueued 的次数。（维护了一个delaying_queue，并用heap将等待时间最小的item加入到 workqueue去处理）

• 防止 hot loop：它保证了一个 item 被 reenqueued 后，不会马上被处理，（processing存在正在处理的item）

延时队列RateLimiter：

• 根据元素错误次数逐渐累加等待时间，然后加入到延时队列

informer核心

0.kube-apiserver通过etcd自身的watch机制获取变化的资源，并将资源分类存入watchCache中，封装成pod/service Storage

0.1.客户端通过http长连接监听kube-apiserver的pod资源的变化，即从pod storage的缓存中获取kube-apiserver从etcd watch到的数据

1.ListWatch监听apiserver的资源变化，Lister一般用于首次获取某资源(如Pod)的全量信息，而Watcher用于持续获取该资源的增量变化信息
2.reflector使用listerWatcher获取资源，并将其保存在队列DeltaFIFO
3.DeltaFIFO是一个生产者-消费者队列，生产者为Reflector，消费者为Pop()函数，消费的数据一方面存储到Indexer中，另一方面可以通过informer的handler进行处理
4.Local Store是本地缓存，Indexer是含有索引能力的本地缓存，本质是能根据id、名字等key获取对象的map
5.workqueue用于保存DeltaFIFO中增量变化的对象，由worker将当前状态的对象处理成期望状态的对象。

*注：SharedInformer.Run启动了两个chan，s.c.Run为controller的入口，s.c.Run函数中会Pop DeltaFIFO中的元素，并根据DeltaFIFO的元素的类型(Sync/Added/Updated/Deleted)进两类处理，一类会使用indexer.Update,indexer,Add,indexer.Delete对保存的在Store中的数据进行处理；另一类会根据DeltaFIFO的元素的类型将其封装为sharedInformer内部类型updateNotification，addNotification，deleteNotification，传递给s.processor.Listeners.addCh，后续给注册的pl.handler处理。

informer工作流程

1.reflector通过ListWatch的list获取资源的全量信息，包括监听对象最新的resourceVersion。将获取的资源信息存入indexer
2.reflector通过ListWatch的watch监听对象resourceVersion之后的所有变化，并将变化存入DeltaFIFO。
3.Informer的controller不断地pop DeltaFIFO的变化，根据变化更新indexer对应的数据，根据变化调用回调函数handler去处理，即将变化的对象放入workqueue
4.controller不断地从workqueue取出对象，通过sync方法将对象从当前状态处理成期望状态。

使用informer创建controller

1.与kube-apiserver建立连接client

2.创建sharedInformerFactory对象informer，并关联要监听的资源

3.定义回调函数并关联到informer

4.启动informer，并等待资源信息同步到本地缓存

5.informer监听变更事件，并将事件存入workqueue，

6.controller从workqueue去除object，并通过调用sync方法将对象从当前状态处理成期望状态。

• 1. Informer 首先会 list/watch apiserver，Informer 所使用的 Reflector 包负责与 apiserver 建立连接，Reflector 使用 ListAndWatch 的方法，会先从 apiserver 中 list 该资源的所有实例，list 会拿到该对象最新的 resourceVersion，然后使用 watch 方法监听该 resourceVersion 之后的所有变化，若中途出现异常，reflector 则会从断开的 resourceVersion 处重现尝试监听所有变化，一旦该对象的实例有创建、删除、更新动作，Reflector 都会收到"事件通知"，这时，该事件及它对应的 API 对象这个组合，被称为增量（Delta），它会被放进 DeltaFIFO 中。
• 1. Informer 会不断地从这个 DeltaFIFO 中读取增量，每拿出一个对象，Informer 就会判断这个增量的时间类型，然后创建或更新本地的缓存，也就是 store。
• 1. 如果事件类型是 Added（添加对象），那么 Informer 会通过 Indexer 的库把这个增量里的 API 对象保存到本地的缓存中，并为它创建索引，若为删除操作，则在本地缓存中删除该对象。
• 1. DeltaFIFO 再 pop 这个事件到 controller 中，controller 会调用事先注册的 ResourceEventHandler 回调函数进行处理。
• 1. 在 ResourceEventHandler 回调函数中，其实只是做了一些很简单的过滤，然后将关心变更的 Object 放到 workqueue 里面。
• 1. Controller 从 workqueue 里面取出 Object，启动一个 worker 来执行自己的业务逻辑，业务逻辑通常是计算目前集群的状态和用户希望达到的状态有多大的区别，然后孜孜不倦地让 apiserver 将状态演化到用户希望达到的状态，比如为 deployment 创建新的 pods，或者是扩容/缩容 deployment。
• 1. 在worker中就可以使用 lister 来获取 resource，而不用频繁的访问 apiserver，因为 apiserver 中 resource 的变更都会反映到本地的 cache 中。

Informer 在使用时需要先初始化一个 InformerFactory，目前主要推荐使用的是 SharedInformerFactory，Shared 指的是在多个 Informer 中共享一个本地 cache，即共同使用一个SharedIndexer。

建议使用 RateLimitingQueue，它相比普通的 workqueue 多了以下的功能:

• 限流：可以限制一个 item 被 reenqueued 的次数。
• 防止 hot loop：它保证了一个 item 被 reenqueued 后，不会马上被处理。

参考：https://www.jianshu.com/p/1e2e686fe363