Kubernetes 中 Informer 的使用

k8s技术圈

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2020-08-04 07:30

前面我们在使用 Clientset 的时候了解到我们可以使用 Clientset 来获取所有的原生资源对象,那么如果我们想要去一直获取集群的资源对象数据呢?岂不是需要用一个轮询去不断执行 List() 操作?这显然是不合理的,实际上除了常用的 CRUD 操作之外,我们还可以进行 Watch 操作,可以监听资源对象的增、删、改、查操作,这样我们就可以根据自己的业务逻辑去处理这些数据了。

Watch 通过一个 event 接口监听对象的所有变化(添加、删除、更新):

// staging/src/k8s.io/apimachinery/pkg/watch/watch.go// Interface 可以被任何知道如何 watch 和通知变化的对象实现type Interface interface {  // Stops watching. Will close the channel returned by ResultChan(). Releases  // any resources used by the watch.  Stop()
// Returns a chan which will receive all the events. If an error occurs // or Stop() is called, this channel will be closed, in which case the // watch should be completely cleaned up. ResultChan() <-chan Event}

watch 接口的 ResultChan 方法会返回如下几种事件:

// staging/src/k8s.io/apimachinery/pkg/watch/watch.go// EventType 定义可能的事件类型type EventType string
const ( Added EventType = "ADDED" Modified EventType = "MODIFIED" Deleted EventType = "DELETED" Bookmark EventType = "BOOKMARK" Error EventType = "ERROR"
DefaultChanSize int32 = 100)
// Event represents a single event to a watched resource.// +k8s:deepcopy-gen=truetype Event struct { Type EventType
// Object is: // * If Type is Added or Modified: the new state of the object. // * If Type is Deleted: the state of the object immediately before deletion. // * If Type is Bookmark: the object (instance of a type being watched) where // only ResourceVersion field is set. On successful restart of watch from a // bookmark resourceVersion, client is guaranteed to not get repeat event // nor miss any events. // * If Type is Error: *api.Status is recommended; other types may make sense // depending on context. Object runtime.Object}

这个接口虽然我们可以直接去使用,但是实际上并不建议这样使用,因为往往由于集群中的资源较多,我们需要自己在客户端去维护一套缓存,而这个维护成本也是非常大的,为此 client-go 也提供了自己的实现机制,那就是 Informers。Informers 是这个事件接口和带索引查找功能的内存缓存的组合,这样也是目前最常用的用法。Informers 第一次被调用的时候会首先在客户端调用 List 来获取全量的对象集合,然后通过 Watch 来获取增量的对象更新缓存。

运行原理

一个控制器每次需要获取对象的时候都要访问 APIServer,这会给系统带来很高的负载,Informers 的内存缓存就是来解决这个问题的,此外 Informers 还可以几乎实时的监控对象的变化,而不需要轮询请求,这样就可以保证客户端的缓存数据和服务端的数据一致,就可以大大降低 APIServer 的压力了。

Informers

如上图展示了 Informer 的基本处理流程:

  • 以 events 事件的方式从 APIServer 获取数据

  • 提供一个类似客户端的 Lister 接口,从内存缓存中 get 和 list 对象

  • 为添加、删除、更新注册事件处理程序

此外 Informers 也有错误处理方式,当长期运行的 watch 连接中断时,它们会尝试使用另一个 watch 请求来恢复连接,在不丢失任何事件的情况下恢复事件流。如果中断的时间较长,而且 APIServer 丢失了事件(etcd 在新的 watch 请求成功之前从数据库中清除了这些事件),那么 Informers 就会重新 List 全量数据。

而且在重新 List 全量操作的时候还可以配置一个重新同步的周期参数,用于协调内存缓存数据和业务逻辑的数据一致性,每次过了该周期后,注册的事件处理程序就将被所有的对象调用,通常这个周期参数以分为单位,比如10分钟或者30分钟。

Informers 的这些高级特性以及超强的鲁棒性,都足以让我们不去直接使用客户端的 Watch() 方法来处理自己的业务逻辑,而且在 Kubernetes 中也有很多地方都有使用到 Informers。但是在使用 Informers 的时候,通常每个 GroupVersionResource(GVR)只实例化一个 Informers,但是有时候我们在一个应用中往往有使用多种资源对象的需求,这个时候为了方便共享 Informers,我们可以通过使用共享 Informer 工厂来实例化一个 Informer。

共享 Informer 工厂允许我们在应用中为同一个资源共享 Informer,也就是说不同的控制器循环可以使用相同的 watch 连接到后台的 APIServer,例如,kube-controller-manager 中的控制器数据量就非常多,但是对于每个资源(比如 Pod),在这个进程中只有一个 Informer。

示例

首先我们创建一个 Clientset 对象,然后使用 Clientset 来创建一个共享的 Informer 工厂,Informer 是通过 informer-gen 这个代码生成器工具自动生成的,位于 k8s.io/client-go/informers 中。

这里我们来创建一个用于获取 Deployment 的共享 Informer,代码如下所示:

package main
import ( "flag" "fmt" "path/filepath" "time"
v1 "k8s.io/api/apps/v1" "k8s.io/apimachinery/pkg/labels" "k8s.io/client-go/informers" "k8s.io/client-go/kubernetes" "k8s.io/client-go/rest" "k8s.io/client-go/tools/cache" "k8s.io/client-go/tools/clientcmd" "k8s.io/client-go/util/homedir")
func main() { var err error var config *rest.Config
var kubeconfig *string
if home := homedir.HomeDir(); home != "" { kubeconfig = flag.String("kubeconfig", filepath.Join(home, ".kube", "config"), "[可选] kubeconfig 绝对路径") } else { kubeconfig = flag.String("kubeconfig", "", "kubeconfig 绝对路径") } // 初始化 rest.Config 对象 if config, err = rest.InClusterConfig(); err != nil { if config, err = clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig); err != nil { panic(err.Error()) } } // 创建 Clientset 对象 clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config) if err != nil { panic(err.Error()) }
// 初始化 informer factory(为了测试方便这里设置每30s重新 List 一次) informerFactory := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, time.Second*30) // 对 Deployment 监听 deployInformer := informerFactory.Apps().V1().Deployments() // 创建 Informer(相当于注册到工厂中去,这样下面启动的时候就会去 List & Watch 对应的资源) informer := deployInformer.Informer() // 创建 Lister deployLister := deployInformer.Lister() // 注册事件处理程序 informer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{ AddFunc: onAdd, UpdateFunc: onUpdate, DeleteFunc: onDelete, })
stopper := make(chan struct{}) defer close(stopper)
// 启动 informer,List & Watch informerFactory.Start(stopper) // 等待所有启动的 Informer 的缓存被同步 informerFactory.WaitForCacheSync(stopper)
// 从本地缓存中获取 default 中的所有 deployment 列表 deployments, err := deployLister.Deployments("default").List(labels.Everything()) if err != nil { panic(err) } for idx, deploy := range deployments { fmt.Printf("%d -> %s\n", idx+1, deploy.Name) } <-stopper}
func onAdd(obj interface{}) { deploy := obj.(*v1.Deployment) fmt.Println("add a deployment:", deploy.Name)}
func onUpdate(old, new interface{}) { oldDeploy := old.(*v1.Deployment) newDeploy := new.(*v1.Deployment) fmt.Println("update deployment:", oldDeploy.Name, newDeploy.Name)}
func onDelete(obj interface{}) { deploy := obj.(*v1.Deployment) fmt.Println("delete a deployment:", deploy.Name)}

上面的代码运行可以获得 default 命名空间之下的所有 Deployment 信息以及整个集群的 Deployment 数据:

$ go run main.goadd a deployment: dingtalk-hookadd a deployment: spin-orcaadd a deployment: argocd-serveradd a deployment: istio-egressgatewayadd a deployment: vault-agent-injectoradd a deployment: rook-ceph-osd-0add a deployment: rook-ceph-osd-2add a deployment: code-server......1 -> nginx2 -> helloworld-v13 -> productpage-v14 -> details-v1......

这是因为我们首先通过 Informer 注册了事件处理程序,这样当我们启动 Informer 的时候首先会将集群的全量 Deployment 数据同步到本地的缓存中,会触发 AddFunc 这个回调函数,然后我们又在下面使用 Lister() 来获取 default 命名空间下面的所有 Deployment 数据,这个时候的数据是从本地的缓存中获取的,所以就看到了上面的结果,由于我们还配置了每30s重新全量 List 一次,所以正常每30s我们也可以看到所有的 Deployment 数据出现在 UpdateFunc 回调函数下面,我们也可以尝试去删除一个 Deployment,同样也会出现对应的 DeleteFunc 下面的事件。

Informers 是 client-go 中非常重要的概念,接下来我们将仔细分析 Informers 的实现原理,由于 Informers 实现非常复杂,我们将按照 Informers 的几个核心知识点分别进行讲解。




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