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)
}
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
}
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<namespace>/<name>，除非<namespace>为空，则直接使用对象名称作为key。
// 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 &#34;&#34;, 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(&#34;couldn&#39;t enqueue object: %v&#34;, 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(&#34;Unexpected error %v during lookup of key %v, placing DeleteFinalStateUnknown marker without object&#34;, err, k)
} else if !exists {
deletedObj = nil
klog.Infof(&#34;Key %v does not exist in known objects store, placing DeleteFinalStateUnknown marker without object&#34;, 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(&#34;Unexpected error %v during lookup of key %v, unable to queue object for sync&#34;, err, key)
return nil
} else if !exists {
klog.Infof(&#34;Key %v does not exist in known objects store, unable to queue object for sync&#34;, 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&#39;t trigger changing the underlying store <knownObjects>.
// 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(&#34;couldn&#39;t queue object: %v&#34;, 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(&#34;Inconceivable! %q was in f.queue but not f.items; ignoring.&#34;, 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&#39;t need to copyDeltas here, because we&#39;re transferring
// ownership to the caller.
return item, err
}
}二 小试牛刀
package main
import (
&#34;fmt&#34;
corev1 &#34;k8s.io/api/core/v1&#34;
&#34;k8s.io/apimachinery/pkg/fields&#34;
&#34;k8s.io/apimachinery/pkg/util/wait&#34;
&#34;k8s.io/client-go/kubernetes&#34;
&#34;k8s.io/client-go/tools/cache&#34;
&#34;k8s.io/client-go/tools/clientcmd&#34;
&#34;k8s.io/client-go/util/homedir&#34;
&#34;path/filepath&#34;
&#34;time&#34;
)
func Must(e interface{}) {
if e != nil {
panic(e)
}
}
func InitClientSet() (*kubernetes.Clientset, error) {
kubeconfig := filepath.Join(homedir.HomeDir(), &#34;.kube&#34;, &#34;config&#34;)
restConfig, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags(&#34;&#34;, 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 := &#34;pods&#34;
namespace := &#34;default&#34;
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(&#34;not config: %T&#34;, d.Object)
}
fmt.Printf(&#34;Type:%s: Name:%s\n&#34;, d.Type, pods.Name)
}
return nil
}
fmt.Println(&#34;Start syncing...&#34;)
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
- https://cloud.tencent.com/developer/article/1692474
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