当前位置: 首页 > news >正文

[k8s源码]6.reflector

Reflector 和 Informer 是 Kubernetes 客户端库中两个密切相关但职责不同的组件。Reflector 是一个较低级别的组件,主要负责与 Kubernetes API 服务器进行交互,执行资源的初始列表操作和持续的监视操作,将获取到的数据放入队列中。而 Informer 是一个更高级别的抽象,它内部使用了 Reflector,但提供了更全面的功能。Informer 不仅负责数据同步,还维护了资源对象的本地缓存,并提供了事件处理机制,允许开发者注册自定义的事件处理函数。

Informer 实际上通过一个称为 Controller 的内部组件来管理 Reflector。在这个架构中,Reflector 负责从 Kubernetes API 服务器获取数据并将其放入一个 DeltaFIFO queue。Controller 则从这个 queue 中取出数据,更新 Informer 的 LocalStore(这是一个持久化的缓存),并触发相应的事件处理器。这种设计允许 Informer 提供一个高级抽象,隐藏了底层的复杂性。虽然 Informer 不直接调用 Reflector 的方法,但它们通过 Controller 紧密集成。这种架构确保了各个组件职责单一:Reflector 专注于 API 交互,DeltaFIFO 管理变更队列,Controller 协调数据流,而 Informer 则提供高级 API 和缓存管理。这种设计使得开发者可以方便地使用 Informer,而无需直接处理 Reflector 或了解内部 queue 和 store 的细节。

以kubernetes源码中的reflector的一个测试为例:
执行这个test-reflector.go文件,这种test文件可以封装一些测试的代码,更好的帮助我们理解reflector的工作原理。


func TestReflectorListAndWatch(t *testing.T) {createdFakes := make(chan *watch.FakeWatcher)// The ListFunc says that it's at revision 1. Therefore, we expect our WatchFunc// to get called at the beginning of the watch with 1, and again with 3 when we// inject an error.expectedRVs := []string{"1", "3"}lw := &testLW{WatchFunc: func(options metav1.ListOptions) (watch.Interface, error) {rv := options.ResourceVersionfw := watch.NewFake()if e, a := expectedRVs[0], rv; e != a {t.Errorf("Expected rv %v, but got %v", e, a)}expectedRVs = expectedRVs[1:]// channel is not buffered because the for loop below needs to block. But// we don't want to block here, so report the new fake via a go routine.go func() { createdFakes <- fw }()return fw, nil},ListFunc: func(options metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {return &v1.PodList{ListMeta: metav1.ListMeta{ResourceVersion: "1"}}, nil},}s := NewFIFO(MetaNamespaceKeyFunc)r := NewReflector(lw, &v1.Pod{}, s, 0)go r.ListAndWatch(wait.NeverStop)ids := []string{"foo", "bar", "baz", "qux", "zoo"}var fw *watch.FakeWatcherfor i, id := range ids {if fw == nil {fw = <-createdFakes}sendingRV := strconv.FormatUint(uint64(i+2), 10)fw.Add(&v1.Pod{ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name: id, ResourceVersion: sendingRV}})if sendingRV == "3" {// Inject a failure.fw.Stop()fw = nil}}// Verify we received the right ids with the right resource versions.for i, id := range ids {pod := Pop(s).(*v1.Pod)if e, a := id, pod.Name; e != a {t.Errorf("%v: Expected %v, got %v", i, e, a)}if e, a := strconv.FormatUint(uint64(i+2), 10), pod.ResourceVersion; e != a {t.Errorf("%v: Expected %v, got %v", i, e, a)}}if len(expectedRVs) != 0 {t.Error("called watchStarter an unexpected number of times")}
}

第一部分初始化一个通道createdFakes,初始化一个watcher,有两个方法,为watch和list。watch方法会创建watcher,并传递到createdFakes通道里面。这里的watchFunc是一个闭包:

闭包(Closure)是指一个函数可以捕获并“记住”其作用域外部的变量,即使这个变量在闭包函数的作用域之外。这种特性使得闭包能够访问和操作其外部函数中的变量。捕获外部变量:闭包可以捕获外部函数的局部变量,并且在闭包函数内使用这些变量,即使外部函数已经执行完毕。持久性:闭包会“记住”它捕获的变量,即使外部函数已经返回。状态共享:通过闭包,可以在不同的函数调用之间共享状态。

这里的fw是闭包里面创建的watcher,并不和外面的fw冲突,如果不理解,这里的fw也可以改为别的名字。

fw := watch.NewFake()
go func() { createdFakes <- fw }()

 然后初始化reflector

s := NewFIFO(MetaNamespaceKeyFunc)
r := NewReflector(lw, &v1.Pod{}, s, 0)
go r.ListAndWatch(wait.NeverStop)

然后下面是测试部分,首先为fw赋值为watcher,一开始为nil,而在上面r=NewReflector初始化的时候,就已经自动调用了watchFunc,创建了一个watcher。随后这个watcher被拿出来给了fw。sendingRV随机生成一个资源的版本,随着从ids拿出来的值,作为pod的属性用来创建pod,在测试中,fw.Add(...) 模拟了 Kubernetes API 服务器添加新 Pod 的行为。在实际环境中,当新 Pod 被创建时,Watch 操作会接收到这个事件。测试使用 fw.Add(...) 来模拟这个过程,向 FakeWatcher 发送一个新 Pod 被添加的事件。

 ids := []string{"foo", "bar", "baz", "qux", "zoo"}
    var fw *watch.FakeWatcher
    for i, id := range ids {
        if fw == nil {
            fw = <-createdFakes
        }
        sendingRV := strconv.FormatUint(uint64(i+2), 10)
        fw.Add(&v1.Pod{ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name: id, ResourceVersion: sendingRV}})
        if sendingRV == "3" {
            // Inject a failure.
            fw.Stop()
            fw = nil
        }
    }

如果sendingRV=3,那么就会将fw停止并设为nil。这模拟了如果resourceVersion错误会发生什么,但是reflector已经设为neverStop,那么此时ListAndWatch会重新调用watchFunc,然后创建新的watcher,放入createdFakes中,从而fw可以重新拿取。 

相关文章:

[k8s源码]6.reflector

Reflector 和 Informer 是 Kubernetes 客户端库中两个密切相关但职责不同的组件。Reflector 是一个较低级别的组件&#xff0c;主要负责与 Kubernetes API 服务器进行交互&#xff0c;执行资源的初始列表操作和持续的监视操作&#xff0c;将获取到的数据放入队列中。而 Informe…...

前台文本直接取数据库值doFieldSQL插入SQL

实现功能&#xff1a;根据选择的车间主任带出角色。 实现步骤&#xff1a;OA的“字段联动”功能下拉选项带不出表“hrmrolemembers”&#xff0c;所以采用此方法。 doFieldSQL("select roleid from HrmResource as a inner join hrmrolemembers as b on a.id b.resource…...

【06】LLaMA-Factory微调大模型——微调模型评估

上文【05】LLaMA-Factory微调大模型——初尝微调模型&#xff0c;对LLama-3与Qwen-2进行了指令微调&#xff0c;本文则介绍如何对微调后的模型进行评估分析。 一、部署微调后的LLama-3模型 激活虚拟环境&#xff0c;打开LLaMA-Factory的webui页面 conda activate GLM cd LLa…...

数学建模学习(1)遗传算法

一、简介 遗传算法&#xff08;Genetic Algorithm, GA&#xff09;是一种用于解决优化和搜索问题的进化算法。它基于自然选择和遗传学原理&#xff0c;通过模拟生物进化过程来寻找最优解。 以下是遗传算法的主要步骤和概念&#xff1a; 初始化种群&#xff08;Initialization&a…...

NumPy冷知识66个

NumPy冷知识66个 多维切片: NumPy支持多维切片&#xff0c;可以通过指定多个索引来提取多维数组的子集。 复杂数支持: NumPy可以处理复数&#xff0c;提供了复数的基本运算和函数。 比特运算: NumPy支持比特运算&#xff0c;如与、或、异或等。 数据存储格式: NumPy可以将数…...

Wi-SUN无线通信技术 — 大规模分散式物联网应用首选

引言 在数字化浪潮的推动下&#xff0c;物联网&#xff08;IoT&#xff09;正逐渐渗透到我们生活的方方面面。Wi-SUN技术以其卓越的性能和广泛的应用前景&#xff0c;成为了大规模分散式物联网应用的首选。本文将深入探讨Wi-SUN技术的市场现状、核心优势、实际应用中的案例以及…...

在 Ubuntu Server 22.04 上安装 Docker 的详细步骤

在 Ubuntu Server 22.04 上安装 Docker 的详细步骤 本文档详细记录了在 Ubuntu Server 22.04 上安装 Docker 的完整过程&#xff0c;包括解决过程中遇到的问题。希望能对读者有所帮助。 安装过程&#xff0c;重点需要看官方文档。https://docs.docker.com/engine/install/ubu…...

前端使用 Konva 实现可视化设计器(18)- 素材嵌套 - 加载阶段

本章主要实现素材的嵌套&#xff08;加载阶段&#xff09;这意味着可以拖入画布的对象&#xff0c;不只是图片素材&#xff0c;还可以是嵌套的图片和图形。 请大家动动小手&#xff0c;给我一个免费的 Star 吧~ 大家如果发现了 Bug&#xff0c;欢迎来提 Issue 哟~ github源码 g…...

vue3 -layui项目-左侧导航菜单栏

1.创建目录结构 进入cmd,先cd到项目目录&#xff08;项目vue3-project&#xff09; cd vue3-project mkdir -p src\\views\\home\\components\\menubar 2.创建组件文件 3.编辑menu-item-content.vue <template><template v-if"item.icon"><lay-ic…...

Spring AOP(1)

目录 一、AOP 概述 什么是Spring AOP&#xff1f; 二、Spring AOP 快速入门 1、引入AOP依赖 2、编写AOP程序 三、Spring AOP 详解 1、Spring AOP的核心概念 &#xff08;1&#xff09;切点&#xff08;Pointcut&#xff09; &#xff08;2&#xff09;连接点&#xff…...

第1关 -- Linux 基础知识

闯关任务 完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py ​​​​ ssh -p 37367 rootssh.intern-ai.org.cn -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -o StrictHostKeyCheckingno可选任务 1 将Linux基础命令在开发机上完成一遍 可选任务 2 使用 VSCODE 远程连接开发机并创建一个conda环境 …...

tensorflow keras Model.fit returning: ValueError: Unrecognized data type

题意&#xff1a;TensorFlow Keras 的 Model.fit 方法返回了一个 ValueError&#xff0c;提示数据类型无法识别 问题背景&#xff1a; Im trying to train a keras model with 2 inputs: an image part thats a tf.data.Dataset and a nor mal part represented by a pd.DataF…...

虚拟机固定配置IP

在Hyper-V中&#xff0c;vEthernet (Default Switch) 是Hyper-V自带的默认虚拟交换机&#xff0c;它允许虚拟机直接连接到宿主机网络或外部网络。这个虚拟交换机可以通过Hyper-V管理器或PowerShell等工具进行管理和配置。以下是具体的操作步骤&#xff1a; 一、通过Hyper-V管理…...

【Pytorch实用教程】pytorch中random_split用法的详细介绍

在 PyTorch 中,torch.utils.data.random_split 是一个非常有用的函数,用于将数据集随机分割成多个子集。这在机器学习和深度学习中非常常见,特别是当你需要将数据集分割成训练集和测试集或验证集时。这里是 random_split 的详细用法介绍: 功能 random_split 用于随机地将…...

第二讲:NJ网络配置

Ethernet/IP网络拓扑结构 一. NJ EtherNet/IP 1、网络端口位置 NJ的CPU上面有两个RJ45的网络接口,其中一个是EtherNet/IP网络端口(另一个是EtherCAT的网络端口) 2、网络作用 如图所示,EtherNet/IP网络既可以做控制器与控制器之间的通信,也可以实现与上位机系统的对接通…...

pytorch中常见的模型3种组织方式 nn.Sequential(OrderedDict)

在nn.Sequential中嵌套OrderedDict组织网络,以对层进行命名 import torch import torch.nn as nn from collections import OrderedDictclass OrderedDictCNN(nn.Module):def __init__(self):super(OrderedDictCNN, self).__init__()# 使用 OrderedDict 定义网络层self.model …...

达梦数据库DM8-索引篇

目录 一、前景二、名词三、语法1、命令方式创建索引1.1 创建索引空间1.2.1 创建普通索引并指定索引数据空间1.2.2 另一种没验证&#xff0c;官方写法1.3 复合索引1.4 唯一索引1.5 位图索引1.6 函数索引 2、创建表时候创建索引3、可视化方式创建索引3.1 打开DM管理工具3.2 找到要…...

【中项】系统集成项目管理工程师-第4章 信息系统架构-4.5技术架构

前言&#xff1a;系统集成项目管理工程师专业&#xff0c;现分享一些教材知识点。觉得文章还不错的喜欢点赞收藏的同时帮忙点点关注。 软考同样是国家人社部和工信部组织的国家级考试&#xff0c;全称为“全国计算机与软件专业技术资格&#xff08;水平&#xff09;考试”&…...

随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)

SGD 是梯度下降法的一种变体。与批量梯度下降法不同&#xff0c;SGD 在每次迭代中仅使用一个样本&#xff08;或一个小批量样本&#xff09;的梯度来更新参数。它能更快地更新参数&#xff0c;并且可以更容易地跳出局部最优解。 原理 SGD 的基本思想是通过在每次迭代中使用不…...

TDengine 3.3.2.0 发布:新增 UDT 及 Oracle、SQL Server 数据接入

经过数月的开发和完善&#xff0c;TDengine 3.3.2.0 版本终于问世了。这一版本中既有针对开源社区的功能优化&#xff0c;也有从企业级用户需求出发做出的功能调整。在开源版本中&#xff0c;我们增强了系统的灵活性和兼容性&#xff1b;而在企业级版本中&#xff0c;新增了关键…...

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

Vue记事本应用实现教程

文章目录 1. 项目介绍2. 开发环境准备3. 设计应用界面4. 创建Vue实例和数据模型5. 实现记事本功能5.1 添加新记事项5.2 删除记事项5.3 清空所有记事 6. 添加样式7. 功能扩展&#xff1a;显示创建时间8. 功能扩展&#xff1a;记事项搜索9. 完整代码10. Vue知识点解析10.1 数据绑…...

springboot 百货中心供应链管理系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;百货中心供应链管理系统被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

vscode(仍待补充)

写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh&#xff1f; debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放

简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入&#xff0c;一个是通过INMP441麦克风模块采集音频&#xff0c;一个是通过PCM5102A模块播放音频&#xff0c;那如果我们将两者结合起来&#xff0c;将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放&#xff0c;是不是就可以做一个扩音器了呢…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

什么是EULA和DPA

文章目录 EULA&#xff08;End User License Agreement&#xff09;DPA&#xff08;Data Protection Agreement&#xff09;一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA&#xff08;End User License Agreement&#xff09; 定义&#xff1a; EULA即…...

SpringTask-03.入门案例

一.入门案例 启动类&#xff1a; package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...