跟着chatGPT学习:kubernetes中的Reflector、list-watcher、informer等概念

news2024/11/23 17:05:26

以下是我跟chatGPT学习kubernetes中Reflector、list-watcher、informer等的概念的过程

不敢保证chatGPT回答的百分之百准确。但是,确实帮助我了我理解!
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最终学习的是下面的图,
在这里插入图片描述

1、在kubernetes中Reflector原理?

在Kubernetes中, Reflector 是一种控制器(Controller)模式,用于监视Kubernetes API服务器上的资源,并将其缓存到本地存储器中。

Reflector 在一定的时间间隔内定期地查询API服务器获取资源列表并比较最新的资源清单与已知的清单差别,以保证本地缓存的数据与最新的API对象状态保持同步。

如果发现资源清单有变更, Reflector 会触发一系列的事件,通常让关联的控制器(Controller)更新内部状态或者执行一些其他的操作,比如创建、更新或删除Pod、Deployment等Kubernetes资源对象。

Reflector 主要用于支持Kubernetes中其他控制器的实现,例如 Deployment ControllerStatefulSet Controller 等等。

这些控制器需要监视其相关的Kubernetes资源,并根据资源状态的变化来调整系统中的其他对象。

在这种情况下, Reflector 可以作为对象状态同步的中间层,提供高效、可靠的资源监视同步功能,从而支持Kubernetes中分布式系统的管理。

总之, Reflector 是Kubernetes中实现控制器模式的一个重要组件,能够帮助开发者更方便、高效地实现对Kubernetes资源的监视和操作管理功能,提高系统的可靠性和稳定性。

总结:

  • 像Deployment等控制器是通过Reflector来实现对资源的监视,根据资源的变化来触发响应的事件;如创建Pod事件,删除Pod事件等
  • 监视Kubernetes中的资源,如,监视Service资源,监视Pod等资源;并将变化的资源缓存到本地存储中。

2、请问在kubernetes中,list-watcher、Reflector、informer之前的关系

在Kubernetes中, List-WatcherReflectorInformer 是三个不同的组件,它们之间有一定的关系,但并非一定要按照一定的顺序来组合使用。具体关系如下:

    1. List-Watcher 是 Kubernetes API Server 提供的 REST API 的一个功能,用于实现监视 K8s API 对象的功能。
    • List-Watcher 会定期请求 API Server,获取所需的资源列表,同时通过 Watch API 对资源列表进行监听,以便及时获取资源更新和变化信息。
    1. Reflector 是基于List-Watcher 实现的一个缓存同步器,
    • 它可以定期从 Kubernetes API Server 上获取指定资源列表,并将资源对应的状态信息缓存到本地存储器中。
    • 同时,它会监听 Kubernetes API Server 上资源的变化事件,一旦发现资源有更新, Reflector 会将变更的资源缓存到本地存储器中。
    1. Informer 则是基于 Reflector 实现的一种资源监视器
    • 它可以从 Reflector 缓存的本地存储器中获取资源的状态信息,并且可以监听本地存储器中的资源变化事件。
    • 一旦发现资源有变化, Informer 会触发一系列回调函数,从而通知应用程序并执行相应的操作,例如创建删除更新等操作。

综上所述,

  • List-Watcher 是 Kubernetes API 的底层组件,用于监听 K8s API 的资源变化事件, \
  • Reflector 则是以 List-Watcher 为基础实现的资源缓存同步器,
  • Informer 则是基于 Reflector 实现的资源监视器,用于监听本地缓存器中的资源变化事件,并执行操作。

这三个组件可以组合使用,以实现更高效、可靠的 Kubernetes 资源管理和状态同步。
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3、在kubernetes中,Resource Event Handlers 、WorkQueue、Process NextWokerItem、Worker、indexer之间的关系

在 Kubernetes 中, Resource Event HandlersWorkQueueProcess NextWorkerItemWorkerIndexer 是五个基本组件。它们的关系如下:

    1. Resource Event Handlers 是 Kubernetes 中的事件处理程序,用于处理资源对象的各种事件,例如创建、删除、更新等事件。
    • 当某个资源对象发生变化时, Resource Event Handlers 会将事件提交到 WorkQueue 中。
    1. WorkQueue 是用于存储和管理事件的队列,在 Kubernetes 中,它主要用于存储与特定资源对象相关的事件,例如 Pod、Service 等。
    • WorkQueue 支持异步处理事件,可以在任何时间向队列中添加事件。
    1. Process NextWorkerItem 是 Kubernetes 中的函数,用于处理 WorkQueue 中的下一个事件。
    • WorkQueue 中有新事件时, Process NextWorkerItem 会自动从队列中获取下一个事件,并将事件传递给 Worker 处理。
    1. Worker 是用于处理事件的实际执行程序,它可以通过 Indexer 索引资源对象,并执行相应的操作。
    • Worker 会从 Indexer 中获取特定资源对象的状态,并根据事件执行相应的操作,例如创建、删除、更新等。
    1. Indexer 是一个维护资源对象的索引的数据结构,用于存储与特定资源对象相关的状态信息,
    • 例如 Pod 的状态信息、Service 的状态信息等。
    • Indexer 可以根据对象的名称标签注释等属性进行索引检索操作,很方便地实现资源对象的管理与检索。

综上所述, Resource Event Handlers 用于处理资源对象的各种事件, WorkQueue 用于存储与特定资源对象相关的事件, Process NextWorkerItemWorker 用于处理事件, Indexer 用于存储与特定资源对象相关的状态信息,并支持资源对象的索引和检索操作。这些组件可以组合使用,以实现更高效和可靠的 Kubernetes 资源管理和状态同步。

4、请解释一下sharedInformerFactory? ,如果还有其他类似的informer,请一起解释

在Kubernetes中,Informer是一种观察者模式的实现,用于监视Kubernetes中资源对象的变化,并将变化的通知传递给注册的回调函数。

sharedInformerFactory是Informer的工厂类,用于创建和管理一组共享的Informer,以提高Informer的效率和可扩展性。sharedInformerFactory会创建一个或多个Informer,并将它们与Kubernetes中的资源对象相关联。

这些Informer之间共享一些底层资源和对象,以减少Informer之间的冗余和重复工作,从而提高应用程序的性能和可扩展性。

除了sharedInformerFactory之外,还有一些类似的Informer,包括:

    1. Reflector :Reflector是Informer的底层实现,用于通过Kubernetes客户端库从Kubernetes API服务器中获取资源对象的信息,并将其转换为Go语言的对象。Reflector还负责将资源对象的变化通知Informer,以便应用程序能够及时地处理资源的变化。
    1. DeltaFIFO :DeltaFIFO是一个增量FIFO队列,用于存储资源对象的增量变化。它可以记录某个资源对象的变化历史,并将增量变化通知Informer,以便应用程序能够实时处理资源对象的变化。
    1. SharedIndexInformer :SharedIndexInformer是一种基于索引的Informer,它可以根据指定的索引对资源对象进行快速查询和过滤。SharedIndexInformer还可以自动维护索引的一致性,并通过DeltaFIFO机制实现资源对象的增量更新。

这些Informer都是Kubernetes中重要的组件,它们使我们能够轻松地监视和管理Kubernetes中的资源对象,并及时地响应资源对象的变化。

5、请继续解释informer中delta FIFO 、 二级缓存 ?

除了二级缓存之外,Informer还有两个重要的机制:Delta FIFO和Resync。Delta FIFO用于存储资源对象的增量更新,Resync用于周期性地全量更新资源对象。

  • Delta FIFO是Informer中的一个队列,用于存储资源对象的增量更新。
    • 当Kubernetes API服务器中的资源对象发生变化时,Informer会将变化的通知添加到Delta FIFO中,然后循环处理Delta FIFO中的每个通知,并更新Informer中的二级缓存和索引。
    • Delta FIFO保证了资源对象的变化顺序是有序的,并且保证了资源对象的一致性。
  • 二级缓存是Informer中的一个缓存机制,用于存储已经获取到的资源对象。
    • 二级缓存中的资源对象可以加快Informer的访问速度,并减少对Kubernetes API服务器的访问次数。
    • 二级缓存通常由两部分组成:索引和缓存对象。
    • 索引用于快速查找和过滤资源对象,缓存对象用于存储资源对象的引用。
    • 二级缓存可以有效地提高Informer的效率和可扩展性。
  • Resync是Informer中的一个机制,用于周期性地全量更新资源对象。
    • 当Informer中的缓存对象和Kubernetes API服务器中的资源对象不一致时,Resync会触发Informer重新从Kubernetes API服务器中获取资源对象,并将其更新到Informer的二级缓存中。
    • Resync保证了Informer中的缓存对象和Kubernetes API服务器中的资源对象是一致的,并保证了应用程序的正确性。
  • Delta FIFO、二级缓存和Resync是Informer中的三个核心机制,它们共同协作,保证了Informer的效率和可扩展性,并为应用程序提供了高效稳定的资源对象访问和监控服务。

6、在informer中 DeltaFIFO可以理解成二级缓存不

不完全正确。

尽管Delta FIFO和二级缓存都可以用来存储资源对象,但它们有着不同目的使用方式

  • Delta FIFO主要用于存储资源对象的增量更新,例如增加更新删除等。
    • Kubernetes API服务器中的资源对象发生变化时,Informer会将变化的通知添加到Delta FIFO中。
    • 而在处理Delta FIFO中的通知时,Informer会相应地更新二级缓存索引,以便应用程序能够快速地查询和访问资源对象。
  • 二级缓存则是用于存储已经获取到的资源对象。
    • Informer从Kubernetes API服务器中获取资源对象后,会将其保存到二级缓存中。
    • 这样,在应用程序需要访问资源对象时,就可以直接从二级缓存中获取,而不必再次从Kubernetes API服务器中获取,从而提高了访问效率。

因此,Delta FIFO和二级缓存虽然都可以存储资源对象,但它们有着不同的作用,是Informer中不同的机制。

7、假设更新了Pod资源的CPU值,那么informer中的二级缓存是如何更新相应Pod的CPU值呢?

当更新 Pod 资源的 CPU 值时,Informer 中的二级缓存会相应地更新 Pod 资源的 CPU 值。更新 Pod 资源的过程如下:

    1. 应用程序通过 Kubernetes 客户端修改 Pod 资源的 CPU 值。
    1. 客户端将更新请求发送到 Kubernetes API 服务器。
    1. Kubernetes API 服务器接收到更新请求后,会通过 Informer 的 Delta FIFO 机制,将 Pod 更新事件添加到 Delta FIFO 中。
    1. Informer 在处理 Delta FIFO 时,会根据 Pod 更新事件的类型,更新二级缓存中对应的 Pod 资源的 CPU 值。
    1. 同时,Informer 也会相应地更新二级缓存中的索引。

因此,Informer 中的二级缓存是通过 Delta FIFO 机制实现的,当 Pod 资源的 CPU 值发生变化时,Informer 会相应地更新二级缓存中的 Pod 资源。

这样,应用程序就可以从二级缓存中获取最新的 Pod 资源,并且能够及时地获取 Pod 资源的变化通知,保证 Pod 资源的一致性。

8、能解释一下Delta FIFO中,存储的具体内容吗?如果可以的话,可以举一个例子

Delta FIFO 中存储的是 Kubernetes API 服务器中资源对象的增量更新通知,主要包括以下几个方面:

    1. 资源对象的类型:表示通知中涉及的资源对象的类型,例如 Pod、Service、Deployment 等。
    1. 资源对象的名称和命名空间:表示通知中涉及的资源对象的名称和所属的命名空间。
    1. 事件类型:表示通知中对资源对象进行的是什么操作,例如添加、更新、删除等。
    1. 资源对象的版本信息:表示通知中涉及的资源对象的版本号或者更新时间戳。
    1. 其它元信息:例如资源对象的 UID 等信息。

Delta FIFO 是一个先进先出(FIFO)的队列,Informer 通过遍历队列中的元素,来逐个处理增量更新通知,从而保证本地缓存中的资源对象是最新的。

举一个例子,假设在 Kubernetes 集群中某个命名空间下的一个 Pod 资源对象发生了更新,Informer 会将这个更新事件打包成一个增量更新通知,存储到 Delta FIFO 中。
该通知中可能包含以下内容:

    1. 资源对象类型:Pod。
    1. 资源对象名称和命名空间:my-pod、default。
    1. 事件类型:更新。
    1. 资源对象的版本信息:1.0(旧版本) -> 1.1(新版本)。
    1. 其它元信息:资源对象的 UID 等信息。

当 Inforner 处理 Delta FIFO 中的通知时,会根据通知中的内容,更新本地缓存中的 Pod 资源对象,使其保持最新状态。

9、在Delta FIFO中,是否包含具体更新的内容呢?比方说,将CPU的值有0.1改变为0.5时,Delta FIFO中是否存储了0.5呢?

Delta FIFO 中不包含具体的更新内容。它只是存储了资源对象的元信息和事件类型等基本信息,用于通知 Informer 应用程序某个资源对象发生了变化。

具体的变化内容存储在 Etcd 中,是资源对象的具体数据。

Etcd 是 Kubernetes 使用的数据存储后端,它保存了所有的资源对象数据,包括 Pod、Service、Deployment 等,而 Delta FIFO 存储了资源对象的元信息和事件类型等变化通知。

当 Informer 处理 Delta FIFO 中的通知时,它会从 Etcd 中读取相应的资源对象数据,以更新本地缓存中的资源对象,从而保持最新状态。

举个例子,你提到的将 CPU 的值从 0.1 改变为 0.5,如果以 Pod 资源对象为例,Delta FIFO 中会存储 Pod 资源对象的元信息,比如 Pod 名称、命名空间、版本信息和事件类型等,但不会存储 Pod 的具体数据,例如 CPU 的值等变化内容。

具体的变化内容会存储在 Etcd 中,当 Informer 处理 Delta FIFO 中的更新通知时,他会从 Etcd 中读取 Pod 资源对象的具体数据,然后更新本地缓存中的 Pod 对象,从而保持最新状态。

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