client-go 之 DeltaFIFO 实现原理
编程技术圈
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2020-09-02 10:32
从 DeltaFIFO 的名字可以看出它是一个 FIFO，也就是一个先进先出的队列，而 Delta 表示的是变化的资源对象存储，包含操作资源对象的类型和数据，Reflector 就是这个队列的生产者。
Delta
在了解 DeltaFIFO 之前我们需要先具体了解下什么是 Delta，我们先来看看 client-go 中是如何定义的，Delta 的数据结构定义位于staging/src/k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go文件中。
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// DeltaType 是变化的类型（添加、删除等）
type DeltaType string
// 变化的类型定义
const (
Added DeltaType = "Added" // 增加
Updated DeltaType = "Updated" // 更新
Deleted DeltaType = "Deleted" // 删除
// 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。
//
// 注意：以前版本的 DeltaFIFO 也会对 Replace 事件使用 Sync。
// 所以只有当选项 EmitDeltaTypeReplaced 为真时才会触发 Replaced。
Replaced DeltaType = "Replaced"
// Sync 是针对周期性重新同步期间的合成事件
Sync DeltaType = "Sync" // 同步
)
// Delta 是 DeltaFIFO 存储的类型。
// 它告诉你发生了什么变化，以及变化后对象的状态。
//
// [*] 除非变化是删除操作，否则你将得到对象被删除前的最终状态。
type Delta struct {
Type DeltaType
Object interface{}
}
Delta 其实就是 Kubernetes 系统中带有变化类型的资源对象，如下图所示：
其实也非常好理解，比如我们现在添加了一个 Pod，那么这个 Delta 就是带有 Added 这个类型的 Pod，如果是删除了一个 Deployment，那么这个 Delta 就是带有 Deleted 类型的 Deployment，为什么要带上类型呢？因为我们需要根据不同的类型去执行不同的操作，增加、更新、删除的动作显然是不一样的。
FIFO
上面我们解释了什么是 Delta，接下来需要说下 FIFO，我们说 FIFO 很好理解，就是一个先进先出的队列，Reflector 是其生产者，其数据结构定义位于 staging/src/k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go 文件中：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
type FIFO struct {
lock sync.RWMutex
cond sync.Cond
// items 中的每一个 key 也在 queue 中
items map[string]interface{}
queue []string
// 如果第一批 items 被 Replace() 插入或者先调用了 Deleta/Add/Update
// 则 populated 为 true。
populated bool
// 第一次调用 Replace() 时插入的 items 数
initialPopulationCount int
// keyFunc 用于生成排队的 item 插入和检索的 key。
keyFunc KeyFunc
// 标识队列已关闭，以便在队列清空时控制循环可以退出。
closed bool
closedLock sync.Mutex
}
var (
_ = Queue(&FIFO{}) // FIFO 是一个 Queue
)
上面的 FIFO 数据结构中定义了 items 和 queue 两个属性来保存队列中的数据，其中 queue 中存的是资源对象的 key 列表，而 items 是一个 map 类型，其 key 就是 queue 中保存的 key，value 值是真正的资源对象数据。既然是先进进去的队列，那么就要具有队列的基本功能，结构体下面其实就有一个类型断言，表示当前的 FIFO 实现了 Queue 这个接口，所以 FIFO 要实现的功能都是在 Queue 中定义的，Queue 接口和 FIFO 位于同一文件中：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Queue 扩展了 Store // with a collection of Store keys to "process".
// 每一次添加、更新或删除都可以将对象的key放入到该集合中。
// Queue 具有使用给定的 accumulator 来推导出相应的 key 的方法
// Queue 可以从多个 goroutine 中并发访问
// Queue 可以被关闭，之后 Pop 操作会返回一个错误
type Queue interface {
Store
// Pop 一直阻塞，直到至少有一个key要处理或队列被关闭，队列被关闭会返回一个错误。
// 在前面的情况下 Pop 原子性地选择一个 key 进行处理，从 Store 中删除关联（key、accumulator）的数据,
// 并处理 accumulator。Pop 会返回被处理的 accumulator 和处理的结果。
// PopProcessFunc 函数可以返回一个 ErrRequeue{inner}，在这种情况下，Pop 将
//（a）把那个（key，accumulator）关联作为原子处理的一部分返回到 Queue 中
// (b) 从 Pop 返回内部错误。
Pop(PopProcessFunc) (interface{}, error)
// 仅当该 key 尚未与一个非空的 accumulator 相关联的时候，AddIfNotPresent 将给定的 accumulator 放入 Queue（与 accumulator 的 key 相关联的）
AddIfNotPresent(interface{}) error
// 如果第一批 keys 都已经 Popped，则 HasSynced 返回 true。
// 如果在添加、更新、删除之前发生了第一次 Replace 操作，则第一批 keys 为 true
// 否则为空。
HasSynced() bool
// 关闭该队列
Close()
}
从上面的定义中可以看出 Queue 这个接口扩展了 Store 这个接口，这个就是前面我们说的本地存储，队列实际上也是一种存储，然后在 Store 的基础上增加 Pop、AddIfNotPresent、HasSynced、Close 4个函数就变成了 Queue 队列了，所以我们优先来看下 Store 这个接口的定义，该数据结构定义位于文件 k8s.io/client-go/tools/cache/store.go 中：
// k8s.io/client-go/tools/cache/store.go
// Store 是一个通用的对象存储和处理的接口。
// Store 包含一个从字符串 keys 到 accumulators 的映射，并具有 to/from 当前
// 给定 key 关联的 accumulators 添加、更新和删除给定对象的操作。
// 一个 Store 还知道如何从给定的对象中获取 key，所以很多操作只提供对象。
//
// 在最简单的 Store 实现中，每个 accumulator 只是最后指定的对象，或者删除后为空，
// 所以 Store 只是简单的存储。
//
// Reflector 反射器知道如何 watch 一个服务并更新一个 Store 存储，这个包提供了 Store 的各种实现。
type Store interface {
// Add 将指定对象添加到与指定对象的 key 相关的 accumulator(累加器)中。
Add(obj interface{}) error
// Update 与指定对象的 key 相关的 accumulator 中更新指定的对象
Update(obj interface{}) error
// Delete 根据指定的对象 key 删除指定的对象
Delete(obj interface{}) error
// List 返回当前所有非空的 accumulators 的列表
List() []interface{}
// ListKeys 返回当前与非空 accumulators 关联的所有 key 的列表
ListKeys() []string
// Get 根据指定的对象获取关联的 accumulator
Get(obj interface{}) (item interface{}, exists bool, err error)
// GetByKey 根据指定的对象 key 获取关联的 accumulator
GetByKey(key string) (item interface{}, exists bool, err error)
// Replace 会删除原来Store中的内容，并将新增的list的内容存入Store中，即完全替换数据
// Store 拥有 list 列表的所有权，在调用此函数后，不应该引用它了。
Replace([]interface{}, string) error
// Resync 在 Store 中没有意义，但是在 DeltaFIFO 中有意义。
Resync() error
}
// KeyFunc 就是从一个对象中生成一个唯一的 Key 的函数，上面的 FIFO 中就有用到
type KeyFunc func(obj interface{}) (string, error)
// MetaNamespaceKeyFunc 是默认的 KeyFunc，生成的 key 格式为：
// <namespace>/<name>
// 如果是全局的，则namespace为空，那么生成的 key 就是 <name>
// 当然要从 key 拆分出 namespace 和 name 也非常简单
func MetaNamespaceKeyFunc(obj interface{}) (string, error) {
if key, ok := obj.(ExplicitKey); ok {
return string(key), nil
}
meta, err := meta.Accessor(obj)
if err != nil {
return "", fmt.Errorf("object has no meta: %v", err)
}
if len(meta.GetNamespace()) > 0 {
return meta.GetNamespace() + "/" + meta.GetName(), nil
}
return meta.GetName(), nil
}
Store 就是一个通用的对象存储和处理的接口，可以用来写入对象和获取对象。其中 cache 数据结构就实现了上面的 Store 接口，但是这个属于后面的 Indexer 部分的知识点，这里我们就不展开说明了。
我们说 Queue 扩展了 Store 接口，所以 Queue 本身也是一个存储，只是在存储的基础上增加了 Pop 这样的函数来实现弹出对象，是不是就变成了一个队列了。
FIFO 就是一个具体的 Queue 实现，按照顺序弹出对象是不是就是一个先进先出的队列了？如下图所示：
所以我们接下来看看 FIFO 是如何实现存储和 Pop 的功能的。首先是实现 Store 存储中最基本的方法，第一个就是添加对象：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Add 插入一个对象，将其放入队列中，只有当元素不在集合中时才会插入队列。
func (f *FIFO) Add(obj interface{}) error {
// 获取对象的 key
id, err := f.keyFunc(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
f.populated = true
// 元素不在队列中的时候才插入队列
if _, exists := f.items[id]; !exists {
f.queue = append(f.queue, id)
}
// items 是一个 map，所以直接赋值给这个 key，这样对更新元素也同样适用
f.items[id] = obj
f.cond.Broadcast()
return nil
}
更新对象，实现非常简单，因为上面的 Add 方法就包含了 Update 的实现，因为 items 属性是一个 Map，对象有更新直接将对应 key 的 value 值替换成新的对象即可：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Update 和 Add 相同的实现
func (f *FIFO) Update(obj interface{}) error {
return f.Add(obj)
}
接着就是删除 Delete 方法的实现，这里可能大家会有一个疑问，下面的删除实现只删除了 items 中的元素，那这样岂不是 queue 和 items 中的 key 会不一致吗？的确会这样，但是这是一个队列，下面的 Pop() 函数会根据 queue 里面的元素一个一个的弹出 key，没有对象就不处理了，相当于下面的 Pop() 函数中实现了 queue 的 key 的删除：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Delete 从队列中移除一个对象。
// 不会添加到 queue 中去，这个实现是假设消费者只关心对象
// 不关心它们被创建或添加的顺序。
func (f *FIFO) Delete(obj interface{}) error {
// 获取对象的 key
id, err := f.keyFunc(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
f.populated = true
// 删除 items 中 key 为 id 的元素，就是删除队列中的对象
delete(f.items, id)
//?为什么不直接处理 queue 这个 slice 呢？
return err
}
然后是获取队列中所有对象的 List 方法的实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// List 获取队列中的所有对象
func (f *FIFO) List() []interface{} {
f.lock.RLock()
defer f.lock.RUnlock()
list := make([]interface{}, 0, len(f.items))
// 获取所有的items的values值（items是一个Map）
for _, item := range f.items {
list = append(list, item)
}
return list
}
接着是获取队列中所有元素的 key 的 ListKeys 方法实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// ListKeys 返回现在 FIFO 队列中所有对象的 keys 列表。
func (f *FIFO) ListKeys() []string {
f.lock.RLock()
defer f.lock.RUnlock()
list := make([]string, 0, len(f.items))
// 获取所有items的key值（items是一个Map）
for key := range f.items {
list = append(list, key)
}
return list
}
至于根据对象或者对象的 key 获取队列中的元素，就更简单了：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Get 获取指定对象在队列中的元素
func (f *FIFO) Get(obj interface{}) (item interface{}, exists bool, err error) {
key, err := f.keyFunc(obj)
if err != nil {
return nil, false, KeyError{obj, err}
}
// 调用 GetByKey 实现
return f.GetByKey(key)
}
// GetByKey 根据 key 获取队列中的元素
func (f *FIFO) GetByKey(key string) (item interface{}, exists bool, err error) {
f.lock.RLock()
defer f.lock.RUnlock()
// 因为 items 是一个 Map，所以直接根据 key 获取即可
item, exists = f.items[key]
return item, exists, nil
}
然后是一个 Replace 替换函数的实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Replace 将删除队列中的内容，'f' 拥有 map 的所有权，调用该函数过后，不应该再引用 map。
// 'f' 的队列也会被重置，返回时，队列将包含 map 中的元素，没有特定的顺序。
func (f *FIFO) Replace(list []interface{}, resourceVersion string) error {
// 从 list 中提取出 key 然后和里面的元素重新进行映射
items := make(map[string]interface{}, len(list))
for _, item := range list {
key, err := f.keyFunc(item)
if err != nil {
return KeyError{item, err}
}
items[key] = item
}
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
if !f.populated {
f.populated = true
f.initialPopulationCount = len(items)
}
// 重新设置 items 和 queue 的值
f.items = items
f.queue = f.queue[:0]
for id := range items {
f.queue = append(f.queue, id)
}
if len(f.queue) > 0 {
f.cond.Broadcast()
}
return nil
}
还有 Store 存储中的最后一个方法 Resync 的实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// Resync 会保证 Store 中的每个对象在 queue 中都有它的 key。
//
// 这应该是禁止操作的，因为该属性由所有操作维护
func (f *FIFO) Resync() error {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
// 将所有 queue 中的元素放到一个 set 中
inQueue := sets.NewString()
for _, id := range f.queue {
inQueue.Insert(id)
}
// 然后将所有 items 中的 key 加回到 queue 中去
for id := range f.items {
if !inQueue.Has(id) {
f.queue = append(f.queue, id)
}
}
if len(f.queue) > 0 {
f.cond.Broadcast()
}
return nil
}
上面的所有方法就实现了一个普通的 Store，然后要想变成一个 Queue，还需要实现额外的 Pop 方法：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// 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 *FIFO) Pop(process PopProcessFunc) (interface{}, error) {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
for {
// 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
for len(f.queue) == 0 {
if f.IsClosed() {
return nil, ErrFIFOClosed
}
// 等待 condition 被广播
f.cond.Wait()
}
// 取出 queue 队列中的第一个元素（key）
id := f.queue[0]
// 删除第一个元素
f.queue = f.queue[1:]
if f.initialPopulationCount > 0 {
f.initialPopulationCount--
}
// 获取被弹出的元素
item, ok := f.items[id]
if !ok {
// 因为 item 可能已经被删除了。
continue
}
// 删除弹出的元素
delete(f.items, id)
// 处理弹出的元素
err := process(item)
if e, ok := err.(ErrRequeue); ok {
// 如果处理没成功，需要调用 addIfNotPresent 加回队列
f.addIfNotPresent(id, item)
err = e.Err
}
return item, err
}
}
另外的一个就是上面提到的 AddIfNotPresent、HasSynced、Close 几个函数的实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/fifo.go
// AddIfNotPresent 插入一个元素，将其放入队列中。
// 如果元素已经在集合中了，则会被忽略。
//
// 这在单个的 生产者/消费者 的场景下非常有用，这样消费者可以安全地重试
// 而不需要与生产者争夺，也不需要排队等待过时的元素。
func (f *FIFO) AddIfNotPresent(obj interface{}) error {
id, err := f.keyFunc(obj) // 获取对象的 key
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
f.addIfNotPresent(id, obj) // 调用 addIfNotPresent 真正的实现
return nil
}
// addIfNotPresent 会假设已经持有 fifo 锁了，如果不存在，则将其添加到队列中去。
func (f *FIFO) addIfNotPresent(id string, obj interface{}) {
f.populated = true
// 存在则忽略
if _, exists := f.items[id]; exists {
return
}
// 添加到 queue 和 items 中去
f.queue = append(f.queue, id)
f.items[id] = obj
// 广播 condition
f.cond.Broadcast()
}
// 关闭队列
func (f *FIFO) Close() {
f.closedLock.Lock()
defer f.closedLock.Unlock()
// 标记为关闭
f.closed = true
f.cond.Broadcast()
}
// 如果先调用了 Add/Update/Delete/AddIfNotPresent，或者先调用了Update，但被 Replace() 插入的第一批元素已经被弹出，则 HasSynced 返回true。
func (f *FIFO) HasSynced() bool {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
return f.populated && f.initialPopulationCount == 0
}
到这里我们就实现了一个简单的 FIFO 队列，其实这里就是对 FIFO 这个数据结构的理解，没有特别的地方，只是在队列里面有 items 和 queue 两个属性来维护队列而已。
DeltaFIFO
上面我们已经实现了 FIFO，接下来就看下一个 DeltaFIFO 是如何实现的，DeltaFIFO 和 FIFO 一样也是一个队列，但是也有不同的地方，里面的元素是一个 Delta，Delta 上面我们已经提到表示的是带有变化类型的资源对象。
DeltaFIFO 的数据结构定义位于 staging/src/k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go 文件中：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
type DeltaFIFO struct {
// lock/cond 保护访问的 items 和 queue
lock sync.RWMutex
cond sync.Cond
// 用来存储 Delta 数据 -> 对象key: Delta数组
items map[string]Deltas
// 用来存储资源对象的key
queue []string
// 通过 Replace() 接口将第一批对象放入队列，或者第一次调用增、删、改接口时标记为true
populated bool
// 通过 Replace() 接口（全量）将第一批对象放入队列的对象数量
initialPopulationCount int
// 对象键的计算函数
keyFunc KeyFunc
// knownObjects 列出 "known" 的键 -- 影响到 Delete()，Replace() 和 Resync()
// knownObjects 其实就是 Indexer，里面存有已知全部的对象
knownObjects KeyListerGetter
// 标记 queue 被关闭了
closed bool
closedLock sync.Mutex
// emitDeltaTypeReplaced 当 Replace() 被调用的时候，是否要 emit Replaced 或者 Sync
// DeltaType(保留向后兼容)。
emitDeltaTypeReplaced bool
}
// KeyListerGetter 任何知道如何列出键和按键获取对象的东西
type KeyListerGetter interface {
KeyLister
KeyGetter
}
// 获取所有的键
type KeyLister interface {
ListKeys() []string
}
// 根据键获取对象
type KeyGetter interface {
GetByKey(key string) (interface{}, bool, error)
}
DeltaFIFO 与 FIFO 一样都是一个 Queue，所以他们都实现了 Queue，所以我们这里来看下 DeltaFIFO 是如何实现 Queue 功能的，当然和 FIFO 一样都是实现 Queue 接口里面的所有方法。
虽然实现流程和 FIFO 是一样的，但是具体的实现是不一样的，比如 DeltaFIFO 的对象键计算函数就不同：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// DeltaFIFO 的对象键计算函数
func (f *DeltaFIFO) KeyOf(obj interface{}) (string, error) {
// 用 Deltas 做一次转换，判断是否是 Delta 切片
if d, ok := obj.(Deltas); ok {
if len(d) == 0 {
return "", 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
}
DeltaFIFO 的计算对象键的函数为什么要先做一次 Deltas 的类型转换呢？那是因为 Pop() 出去的对象很可能还要再添加进来（比如处理失败需要再放进来），此时添加的对象就是已经封装好的 Deltas 对象了。
然后同样按照上面的方式来分析 DeltaFIFO 的实现，首先查看 Store 存储部分的实现，也就是增、删、改、查功能。
同样的 Add、Update 和 Delete 的实现方法基本上是一致的：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// Add 插入一个元素放入到队列中
func (f *DeltaFIFO) Add(obj interface{}) error {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
f.populated = true // 队列第一次写入操作都要设置标记
return f.queueActionLocked(Added, obj)
}
// Update 和 Add 一样，只是是 Updated 一个 Delta
func (f *DeltaFIFO) Update(obj interface{}) error {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
f.populated = true // 队列第一次写入操作都要设置标记
return f.queueActionLocked(Updated, obj)
}
// 删除和添加一样，但会产生一个删除的 Delta。如果给定的对象还不存在，它将被忽略。
// 例如，它可能已经被替换（重新list）删除了。
// 在这个方法中，`f.knownObjects` 如果不为nil，则提供（通过GetByKey）被认为已经存在的 _additional_ 对象。
func (f *DeltaFIFO) Delete(obj interface{}) error {
id, err := f.KeyOf(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
// 队列第一次写入操作都要设置这个标记
f.populated = true
// 相当于没有 Indexer 的时候，就通过自己的存储对象检查下
if f.knownObjects == nil {
if _, exists := f.items[id]; !exists {
// 自己的存储里面都没有，那也就不用处理了
return nil
}
} else
// 相当于 Indexer 里面和自己的存储里面都没有这个对象，那么也就相当于不存在了，就不处理了。
_, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(id)
_, itemsExist := f.items[id]
if err == nil && !exists && !itemsExist {
return nil
}
}
// 同样调用 queueActionLocked 将数据放入队列
return f.queueActionLocked(Deleted, obj)
}
可以看出 Add 、Update、Delete 方法最终都是调用的 queueActionLocked 函数来实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// queueActionLocked 追加到对象的 delta 列表中。
// 调用者必须先 lock。
func (f *DeltaFIFO) queueActionLocked(actionType DeltaType, obj interface{}) error {
id, err := f.KeyOf(obj) // 获取对象键
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
// 将 actionType 和资源对象 obj 构造成 Delta，添加到 items 中
newDeltas := append(f.items[id], Delta{actionType, obj})
// 去重
newDeltas = dedupDeltas(newDeltas)
if len(newDeltas) > 0 {
// 新对象的 key 不在队列中则插入 queue 队列
if _, exists := f.items[id]; !exists {
f.queue = append(f.queue, id)
}
// 重新更新 items
f.items[id] = newDeltas
// 通知所有的消费者解除阻塞
f.cond.Broadcast()
} else {
// 这种情况不会发生，因为给定一个非空列表时，dedupDeltas 永远不会返回一个空列表。
// 但如果真的返回了一个空列表，那么我们就需要从 map 中删除这个元素。
delete(f.items, id)
}
return nil
}
// ==============排重==============
// 重新list和watch可以以任何顺序多次提供相同的更新。
// 如果最近的两个 Delta 相同，则将它们合并。
func dedupDeltas(deltas Deltas) Deltas {
n := len(deltas)
if n < 2 { // 小于两个 delta 没必要合并了
return deltas
}
// Deltas是[]Delta，新的对象是追加到Slice后面
// 所以取最后两个元素来判断是否相同
a := &deltas[n-1]
b := &deltas[n-2]
// 执行去重操作
if out := isDup(a, b); out != nil {
// 将去重保留下来的delta追加到前面n-2个delta中去
d := append(Deltas{}, deltas[:n-2]...)
return append(d, *out)
}
return deltas
}
// 判断两个 Delta 是否是重复的
func isDup(a, b *Delta) *Delta {
// 这个函数应该应该可以判断多种类型的重复，目前只有删除这一种能够合并
if out := isDeletionDup(a, b); out != nil {
return out
}
return nil
}
// 判断是否为删除类型的重复
func isDeletionDup(a, b *Delta) *Delta {
// 二者类型都是删除那肯定有一个是重复的，则返回一个即可
if b.Type != Deleted || a.Type != Deleted {
return nil
}
// 更复杂的检查还是这样就够了？
if _, ok := b.Object.(DeletedFinalStateUnknown); ok {
return a
}
return b
}
因为系统对于删除的对象有 DeletedFinalStateUnknown 这个状态，所以会存在两次删除的情况，但是两次添加同一个对象由于 APIServer 可以保证对象的唯一性，所以这里没有考虑合并两次添加操作的情况。
然后看看其他几个主要方法的实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// 列举接口实现
func (f *DeltaFIFO) List() []interface{} {
f.lock.RLock()
defer f.lock.RUnlock()
return f.listLocked()
}
// 真正的列举实现
func (f *DeltaFIFO) listLocked() []interface{} {
list := make([]interface{}, 0, len(f.items))
for _, item := range f.items {
list = append(list, item.Newest().Object)
}
return list
}
// 返回现在 FIFO 中所有的对象键。
func (f *DeltaFIFO) ListKeys() []string {
f.lock.RLock()
defer f.lock.RUnlock()
list := make([]string, 0, len(f.items))
for key := range f.items {
list = append(list, key)
}
return list
}
// 根据对象获取FIFO中对应的元素
func (f *DeltaFIFO) Get(obj interface{}) (item interface{}, exists bool, err error) {
key, err := f.KeyOf(obj)
if err != nil {
return nil, false, KeyError{obj, err}
}
return f.GetByKey(key)
}
// 通过对象键获取FIFO中的元素（获取到的是 Delta 数组）
func (f *DeltaFIFO) GetByKey(key string) (item interface{}, exists bool, err error) {
f.lock.RLock()
defer f.lock.RUnlock()
d, exists := f.items[key]
if exists {
// 复制元素的slice，这样对这个切片的操作就不会影响返回的对象了。
d = copyDeltas(d)
}
return d, exists, nil
}
// copyDeltas 返回 d 的浅拷贝，也就是说它拷贝的是切片，而不是切片中的对象。
// Get/List 可以返回一个不会被后续修改影响的对象。
func copyDeltas(d Deltas) Deltas {
d2 := make(Deltas, len(d))
copy(d2, d)
return d2
}
// 判断队列是否关闭了
func (f *DeltaFIFO) IsClosed() bool {
f.closedLock.Lock()
defer f.closedLock.Unlock()
return f.closed
}
接下来我们来看看 Replace 函数的时候，这个也是 Store 里面的定义的接口：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
func (f *DeltaFIFO) Replace(list []interface{}, resourceVersion string) error {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
keys := make(sets.String, len(list))
// keep 对老客户端的向后兼容
action := Sync
if f.emitDeltaTypeReplaced {
action = Replaced
}
// 遍历 list
for _, item := range list {
// 计算对象键
key, err := f.KeyOf(item)
if err != nil {
return KeyError{item, err}
}
// 记录处理过的对象键，使用 set 集合存储
keys.Insert(key)
// 重新同步一次对象
if err := f.queueActionLocked(action, item); err != nil {
return fmt.Errorf("couldn't enqueue object: %v", err)
}
}
// 如果没有 Indexer 存储的话，自己存储的就是所有的老对象
// 目的要看看那些老对象不在全量集合中，那么就是删除的对象了
if f.knownObjects == nil {
// 针对自己的列表进行删除检测。
queuedDeletions := 0
// 遍历所有元素
for k, oldItem := range f.items {
// 如果元素在输入的对象中存在就忽略了。
if keys.Has(k) {
continue
}
// 到这里证明当前的 oldItem 元素不在输入的列表中，证明对象已经被删除了
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 来包装下对象
if err := f.queueActionLocked(Deleted, DeletedFinalStateUnknown{k, deletedObj}); err != nil {
return err
}
}
// 如果 populated 没有设置，说明是第一次并且还没有任何修改操作执行过
if !f.populated {
// 这个时候需要标记下
f.populated = true
// 记录第一次设置的对象数量
f.initialPopulationCount = len(list) + queuedDeletions
}
return nil
}
// 检测已经删除但是没有在队列中的元素。
// 从 Indexer 中获取所有的对象键
knownKeys := f.knownObjects.ListKeys()
queuedDeletions := 0
for _, k := range knownKeys {
// 对象存在就忽略
if keys.Has(k) {
continue
}
// 到这里同样证明当前的对象键对应的对象被删除了
// 获取被删除的对象键对应的对象
deletedObj, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(k)
if err != nil {
deletedObj = nil
klog.Errorf("Unexpected error %v during lookup of key %v, placing DeleteFinalStateUnknown marker without object", err, k)
} else if !exists {
deletedObj = nil
klog.Infof("Key %v does not exist in known objects store, placing DeleteFinalStateUnknown marker without object", k)
}
// 累加删除的对象数量
queuedDeletions++
// 把对象删除的 Delta 放入队列，和上面一样避免重复，使用 DeletedFinalStateUnknown 包装下对象
if err := f.queueActionLocked(Deleted, DeletedFinalStateUnknown{k, deletedObj}); err != nil {
return err
}
}
// 和上面一致
if !f.populated {
f.populated = true
f.initialPopulationCount = len(list) + queuedDeletions
}
return nil
}
Replace() 主要用于实现对象的全量更新，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。
接下来就是实现 DeltaFIFO 特性的 Pop 函数的实现了：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
func (f *DeltaFIFO) Pop(process PopProcessFunc) (interface{}, error) {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
for {
// 队列中是否有数据
for len(f.queue) == 0 {
// 如果队列关闭了这直接返回错误
if f.IsClosed() {
return nil, ErrFIFOClosed
}
// 没有数据就一直等待
f.cond.Wait()
}
// 取出第一个对象键
id := f.queue[0]
// 更新下queue，相当于把第一个元素弹出去了
f.queue = f.queue[1:]
// 对象计数减一，当减到0就说明外部已经全部同步完毕了
if f.initialPopulationCount > 0 {
f.initialPopulationCount--
}
// 取出真正的对象，queue里面是对象键
item, ok := f.items[id]
if !ok {
// Item 可能后来被删除了。
continue
}
// 删除对象
delete(f.items, id)
// 调用处理对象的函数
err := process(item)
// 如果处理出错，那就重新入队列
if e, ok := err.(ErrRequeue); ok {
f.addIfNotPresent(id, item)
err = e.Err
}
// 这里不需要 copyDeltas，因为我们要把所有权转移给调用者。
return item, err
}
}
然后再简单看下其他几个函数的实现：
// k8s.io/client-go/tools/cache/delta_fifo.go
// AddIfNotPresent 插入不存在的对象到队列中
func (f *DeltaFIFO) AddIfNotPresent(obj interface{}) error {
// 放入的必须是 Delta 数组，就是通过 Pop 弹出的对象
deltas, ok := obj.(Deltas)
if !ok {
return fmt.Errorf("object must be of type deltas, but got: %#v", obj)
}
// 多个 Delta 都是同一个对象，所以用最新的来获取对象键即可
id, err := f.KeyOf(deltas.Newest().Object)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
// 调用真正的插入实现
f.addIfNotPresent(id, deltas)
return nil
}
// 插入对象的真正实现
func (f *DeltaFIFO) addIfNotPresent(id string, deltas Deltas) {
f.populated = true
// 如果对象已经存在了，则忽略
if _, exists := f.items[id]; exists {
return
}
// 不在队列中，则插入队列
f.queue = append(f.queue, id)
f.items[id] = deltas
// 通知消费者解除阻塞
f.cond.Broadcast()
}
// Resync 重新同步，带有 Sync 类型的 Delta 对象。
func (f *DeltaFIFO) Resync() error {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
// Indexer 为空，重新同步无意义
if f.knownObjects == nil {
return nil
}
// 获取 Indexer 中所有的对象键
keys := f.knownObjects.ListKeys()
// 循环对象键，为每个对象产生一个同步的 Delta
for _, k := range keys {
if err := f.syncKeyLocked(k); err != nil {
return err
}
}
return nil
}
// 对象同步接口的真正实现
func (f *DeltaFIFO) syncKeyLocked(key string) error {
// 获取 Indexer 中的对象
obj, exists, err := f.knownObjects.GetByKey(key)
if err != nil {
klog.Errorf("Unexpected error %v during lookup of key %v, unable to queue object for sync", err, key)
return nil
} else if !exists {
klog.Infof("Key %v does not exist in known objects store, unable to queue object for sync", key)
return nil
}
// 计算对象的键值，对象键不是已经传入了么？
// 其实传入的是存在 Indexer 里面的对象键，可能与这里的计算方式不同
id, err := f.KeyOf(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
// 对象已经在存在，说明后续会通知对象的新变化，所以再加更新也没意义
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("couldn't queue object: %v", err)
}
return nil
}
// HasSynced 如果 Add/Update/Delete/AddIfNotPresent 第一次被调用则会返回 true。
// 或者通过 Replace 插入的元素都已经 Pop 完成了，则也会返回 true。
func (f *DeltaFIFO) HasSynced() bool {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
// 同步就是全量内容已经进入 Indexer，Indexer 已经是系统中对象的全量快照了
// 相当于就是全量对象从队列中全部弹出进入 Indexer，证明已经同步完成了
return f.populated && f.initialPopulationCount == 0
}
// 关闭队列
func (f *DeltaFIFO) Close() {
f.closedLock.Lock()
defer f.closedLock.Unlock()
f.closed = true
f.cond.Broadcast()
}
这里是否已同步是根据 populated 和 initialPopulationCount 这两个变量来判断的，是否同步指的是第一次从 APIServer 中获取全量的对象是否全部 Pop 完成，全局同步到了缓存中，也就是 Indexer 中去了，因为 Pop 一次 initialPopulationCount 就会减1，当为0的时候就表示 Pop 完成了。
总结
到这里我们就将完整实现了 DeltaFIFO，然后加上前面的 Reflector 反射器，就可以结合起来了。
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，然后后续通过 Watch 操作根据资源对象的操作类型调用 DeltaFIFO 的 Add、Update、Delete 方法，将数据更新到队列中。我们可以用下图来总结这两个组件之间的关系：
至于 Pop 出来的元素如何处理，就要看 Pop 的回调函数 PopProcessFunc 了。我们可以回到最初的 SharedInformer 中，在 sharedIndexInformer 的 Run 函数中就初始化了 DeltaFIFO，也配置了用于 Pop 回调处理的函数：
// k8s.io/client-go/tools/cache/shared_informer.go
func (s *sharedIndexInformer) Run(stopCh <-chan struct{}) {
defer utilruntime.HandleCrash()
// 初始化 DeltaFIFO，这里就可以看出来 KnownObjects 就是一个 Indexer
fifo := NewDeltaFIFOWithOptions(DeltaFIFOOptions{
KnownObjects: s.indexer,
EmitDeltaTypeReplaced: true,
})
cfg := &Config{
Queue: fifo,
ListerWatcher: s.listerWatcher,
ObjectType: s.objectType,
FullResyncPeriod: s.resyncCheckPeriod,
RetryOnError: false,
ShouldResync: s.processor.shouldResync,
Process: s.HandleDeltas, // 指定 Pop 函数的回调处理函数
}
......
}
// 真正的 Pop 回调处理函数
func (s *sharedIndexInformer) HandleDeltas(obj interface{}) error {
s.blockDeltas.Lock()
defer s.blockDeltas.Unlock()
// from oldest to newest
for _, d := range obj.(Deltas) {
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 {
......
} else {
// 将对象添加到 Indexer 中
if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil {
return err
}
......
}
case Deleted:
// 删除 Indexer 中的对象
if err := s.indexer.Delete(d.Object); err != nil {
return err
}
......
}
}
return nil
}
从上面可以看出 DeltaFIFO 中的元素被弹出来后被同步到了 Indexer 存储中，而在 DeltaFIFO 中的 KnownObjects 也就是这个指定的 Indexer，所以接下来我们就需要重点分析 Indexer 组件的实现了。
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