前面我们讲到 DeltaFIFO 中的元素通过 Pop 函数弹出后，在指定的回调函数中将元素添加到了 Indexer 中。Indexer 是什么？字面意思是索引器，它就是 Informer 中的 LocalStore 部分，我们可以和数据库进行类比，数据库是建立在存储之上的，索引也是构建在存储之上，只是和数据做了一个映射，使得按照某些条件查询速度会非常快，所以说 Indexer 本身也是一个存储，只是它在存储的基础上扩展了索引功能。从 Indexer 接口的定义可以证明这一点：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/indexer.go
// Indexer 使用多个索引扩展了 Store，并限制了每个累加器只能容纳当前对象
// 这里有3种字符串需要说明：
// 1. 一个存储键，在 Store 接口中定义（其实就是对象键）
// 2. 一个索引的名称（相当于索引分类名称）
// 3. 索引键，由 IndexFunc 生成，可以是一个字段值或从对象中计算出来的任何字符串
type Indexer interface {
Store // 继承了 Store 存储接口，所以说 Indexer 也是存储
// indexName 是索引类名称，obj 是对象，计算 obj 在 indexName 索引类中的索引键，然后通过索引键把所有的对象取出来
// 获取 obj 对象在索引类中的索引键相匹配的对象
Index(indexName string, obj interface{}) ([]interface{}, error)
// indexKey 是 indexName 索引分类中的一个索引键
// 函数返回 indexKey 指定的所有对象键 IndexKeys
IndexKeys(indexName, indexedValue string) ([]string, error)
ListIndexFuncValues(indexName string) []string
ByIndex(indexName, indexedValue string) ([]interface{}, error)
GetIndexers() Indexers
// 添加新的索引在存储中
AddIndexers(newIndexers Indexers) error
}
Indexer
在去查看 Indexer 的接口具体实现之前，我们需要了解 Indexer 中几个非常重要的概念：Indices、Index、Indexers 及 IndexFunc。
// k8s.io/client-go/tools/cache/indexer.go
// 用于计算一个对象的索引键集合
type IndexFunc func(obj interface{}) ([]string, error)
// 索引键与对象键集合的映射
type Index map[string]sets.String
// 索引器名称（或者索引分类）与 IndexFunc 的映射，相当于存储索引的各种分类
type Indexers map[string]IndexFunc
// 索引器名称与 Index 索引的映射
type Indices map[string]Index
这4个数据结构的命名非常容易让大家混淆，直接查看源码也不是那么容易的。这里我们来仔细解释下。首先什么叫索引，索引就是为了快速查找的，比如我们需要查找某个节点上的所有 Pod，那就让 Pod 按照节点名称排序列举出来，对应的就是 Index 这个类型，具体的就是 map[node]sets.pod，但是如何去查找可以有多种方式，就是上面的 Indexers 这个类型的作用。我们可以用一个比较具体的示例来解释他们的关系和含义，如下所示：
package main
import (
"fmt"
v1 "k8s.io/api/core/v1"
"k8s.io/apimachinery/pkg/api/meta"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/client-go/tools/cache"
)
const (
NamespaceIndexName = "namespace"
NodeNameIndexName = "nodeName"
)
func NamespaceIndexFunc(obj interface{}) ([]string, error) {
m, err := meta.Accessor(obj)
if err != nil {
return []string{""}, fmt.Errorf("object has no meta: %v", err)
}
return []string{m.GetNamespace()}, nil
}
func NodeNameIndexFunc(obj interface{}) ([]string, error) {
pod, ok := obj.(*v1.Pod)
if !ok {
return []string{}, nil
}
return []string{pod.Spec.NodeName}, nil
}
func main() {
index := cache.NewIndexer(cache.MetaNamespaceKeyFunc, cache.Indexers{
NamespaceIndexName: NamespaceIndexFunc,
NodeNameIndexName: NodeNameIndexFunc,
})
pod1 := &v1.Pod{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Name: "index-pod-1",
Namespace: "default",
},
Spec: v1.PodSpec{NodeName: "node1"},
}
pod2 := &v1.Pod{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Name: "index-pod-2",
Namespace: "default",
},
Spec: v1.PodSpec{NodeName: "node2"},
}
pod3 := &v1.Pod{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Name: "index-pod-3",
Namespace: "kube-system",
},
Spec: v1.PodSpec{NodeName: "node2"},
}
_ = index.Add(pod1)
_ = index.Add(pod2)
_ = index.Add(pod3)
// ByIndex 两个参数：IndexName（索引器名称）和 indexKey（需要检索的key）
pods, err := index.ByIndex(NamespaceIndexName, "default")
if err != nil {
panic(err)
}
for _, pod := range pods {
fmt.Println(pod.(*v1.Pod).Name)
}
fmt.Println("==========================")
pods, err = index.ByIndex(NodeNameIndexName, "node2")
if err != nil {
panic(err)
}
for _, pod := range pods {
fmt.Println(pod.(*v1.Pod).Name)
}
}
// 输出结果为：
index-pod-1
index-pod-2
==========================
index-pod-2
index-pod-3
在上面的示例中首先通过 NewIndexer 函数实例化 Indexer 对象，第一个参数就是用于计算资源对象键的函数，这里我们使用的是 MetaNamespaceKeyFunc 这个默认的对象键函数；第二个参数是 Indexers，也就是存储索引器，上面我们知道 Indexers 的定义为 map[string]IndexFunc，为什么要定义成一个 map 呢？我们可以类比数据库中，我们要查询某项数据，索引的方式是不是多种多样啊？为了扩展，Kubernetes 中就使用一个 map 来存储各种各样的存储索引器，至于存储索引器如何生成，就使用一个 IndexFunc 暴露出去，给使用者自己实现即可。
这里我们定义的了两个索引键生成函数：NamespaceIndexFunc 与 NodeNameIndexFunc，一个根据资源对象的命名空间来进行索引，一个根据资源对象所在的节点进行索引。然后定义了3个 Pod，前两个在 default 命名空间下面，另外一个在 kube-system 命名空间下面，然后通过 index.Add 函数添加这3个 Pod 资源对象。然后通过 index.ByIndex 函数查询在名为 namespace 的索引器下面匹配索引键为 default 的 Pod 列表。也就是查询 default 这个命名空间下面的所有 Pod，这里就是前两个定义的 Pod。
对上面的示例如果我们理解了，那么就很容易理解上面定义的4个数据结构了：
- IndexFunc：索引器函数，用于计算一个资源对象的索引值列表，上面示例是指定命名空间为索引值结果，当然我们也可以根据需求定义其他的，比如根据 Label 标签、Annotation 等属性来生成索引值列表。
- Index：存储数据，对于上面的示例，我们要查找某个命名空间下面的 Pod，那就要让 Pod 按照其命名空间进行索引，对应的 Index 类型就是
map[namespace]sets.pod。 - Indexers：存储索引器，key 为索引器名称，value 为索引器的实现函数，上面的示例就是
map["namespace"]MetaNamespaceIndexFunc。 - Indices：存储缓存器，key 为索引器名称，value 为缓存的数据，对于上面的示例就是
map["namespace"]map[namespace]sets.pod。
可能最容易混淆的是 Indexers 和 Indices 这两个概念，因为平时很多时候我们没有怎么区分二者的关系，这里我们可以这样理解：Indexers 是存储索引（生成索引键）的，Indices 里面是存储的真正的数据（对象键），这样可能更好理解。
按照上面的理解我们可以得到上面示例的索引数据如下所示：
代码语言：javascript复制// Indexers 就是包含的所有索引器(分类)以及对应实现
Indexers: {
"namespace": NamespaceIndexFunc,
"nodeName": NodeNameIndexFunc,
}
// Indices 就是包含的所有索引分类中所有的索引数据
Indices: {
"namespace": { //namespace 这个索引分类下的所有索引数据
"default": ["pod-1", "pod-2"], // Index 就是一个索引键下所有的对象键列表
"kube-system": ["pod-3"] // Index
},
"nodeName": { //nodeName 这个索引分类下的所有索引数据(对象键列表)
"node1": ["pod-1"], // Index
"node2": ["pod-2", "pod-3"] // Index
}
}
ThreadSafeMap
上面我们理解了 Indexer 中的几个重要的数据类型，下面我们来看下 Indexer 接口的具体实现 cache，位于文件 k8s.io/client-go/tools/cache/store.go 中：
// [k8s.io/client-go/tools/cache/store.go](http://k8s.io/client-go/tools/cache/store.go)
// cache 用一个 ThreadSafeStore 和一个关联的 KeyFunc 来实现 Indexer
type cache struct {
// cacheStorage 是一个线程安全的存储
cacheStorage ThreadSafeStore
// keyFunc 用于计算对象键
keyFunc KeyFunc
}
我们可以看到这个 cache 包含一个 ThreadSafeStore 的属性，这是一个并发安全的存储，因为是存储，所以自然就有存储相关的增、删、改、查等操作，Indexer 就是在 ThreadSafeMap 基础上进行封装的，实现了索引相关的功能。接下来我们先来看看 ThreadSafeStore 的定义，位于 k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go 文件中：
type ThreadSafeStore interface {
Add(key string, obj interface{})
Update(key string, obj interface{})
Delete(key string)
Get(key string) (item interface{}, exists bool)
List() []interface{}
ListKeys() []string
Replace(map[string]interface{}, string)
Index(indexName string, obj interface{}) ([]interface{}, error)
IndexKeys(indexName, indexKey string) ([]string, error)
ListIndexFuncValues(name string) []string
ByIndex(indexName, indexKey string) ([]interface{}, error)
GetIndexers() Indexers
AddIndexers(newIndexers Indexers) error
Resync() error
}
从接口的定义可以看出 ThreadSafeStore 和 Index 基本上差不多，但还是有一些区别的，这个接口是需要通过对象键来进行索引的。接下来我们来看看这个接口的具体实现 threadSafeMap 的定义：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// threadSafeMap 实现了 ThreadSafeStore
type threadSafeMap struct {
lock sync.RWMutex
// 存储资源对象数据，key(对象键) 通过 keyFunc 得到
// 这就是真正存储的数据（对象键 -> 对象）
items map[string]interface{}
// indexers 索引分类与索引键函数的映射
indexers Indexers
// indices 通过索引可以快速找到对象键
indices Indices
}
不要把索引键和对象键搞混了，索引键是用于对象快速查找的；对象键是对象在存储中的唯一命名，对象是通过名字 对象的方式存储的。接下来我们来仔细看下接口的具体实现，首先还是比较简单的 Add、Delete、Update 几个函数的实现：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// 添加对象
func (c *threadSafeMap) Add(key string, obj interface{}) {
c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
// 获取老的对象
oldObject := c.items[key]
// 写入新的对象，items 中存的是 objKey -> obj 的映射
c.items[key] = obj
// 添加了新的对象，所以要更新索引
c.updateIndices(oldObject, obj, key)
}
// 更新对象，可以看到实现和 Add 是一样的
func (c *threadSafeMap) Update(key string, obj interface{}) {
c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
oldObject := c.items[key]
c.items[key] = obj
c.updateIndices(oldObject, obj, key)
}
// 删除对象
func (c *threadSafeMap) Delete(key string) {
c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
// 判断对象是否存在，存在才执行删除操作
if obj, exists := c.items[key]; exists {
// 删除对象索引
c.deleteFromIndices(obj, key)
// 删除对象本身
delete(c.items, key)
}
}
可以看到基本的实现比较简单，就是添加、更新、删除对象数据后，然后更新或删除对应的索引，所以我们需要查看下更新或删除索引的具体实现：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// updateIndices 更新索引
func (c *threadSafeMap) updateIndices(oldObj interface{}, newObj interface{}, key string) {
// 如果有旧的对象，需要先从索引中删除这个对象
if oldObj != nil {
c.deleteFromIndices(oldObj, key)
}
// 循环所有的索引器
for name, indexFunc := range c.indexers {
// 获取对象的索引键
indexValues, err := indexFunc(newObj)
if err != nil {
panic(fmt.Errorf("unable to calculate an index entry for key %q on index %q: %v", key, name, err))
}
// 得到当前索引器的索引
index := c.indices[name]
if index == nil {
// 没有对应的索引，则初始化一个索引
index = Index{}
c.indices[name] = index
}
// 循环所有的索引键
for _, indexValue := range indexValues {
// 得到索引键对应的对象键列表
set := index[indexValue]
if set == nil {
// 没有对象键列表则初始化一个空列表
set = sets.String{}
index[indexValue] = set
}
// 将对象键插入到集合中，方便索引
set.Insert(key)
}
}
}
// deleteFromIndices 删除对象索引
func (c *threadSafeMap) deleteFromIndices(obj interface{}, key string) {
// 循环所有的索引器
for name, indexFunc := range c.indexers {
// 获取删除对象的索引键列表
indexValues, err := indexFunc(obj)
if err != nil {
panic(fmt.Errorf("unable to calculate an index entry for key %q on index %q: %v", key, name, err))
}
// 获取当前索引器的索引
index := c.indices[name]
if index == nil {
continue
}
// 循环所有索引键
for _, indexValue := range indexValues {
// 获取索引键对应的对象键列表
set := index[indexValue]
if set != nil {
// 从对象键列表中删除当前要删除的对象键
set.Delete(key)
// 如果当集合为空的时候不删除set，那么具有高基数的短生命资源的 indices 会导致未使用的空集合随时间增加内存。
// `kubernetes/kubernetes/issues/84959`.
if len(set) == 0 {
delete(index, indexValue)
}
}
}
}
}
添加索引和删除索引的实现都挺简单的，其实主要还是要对 indices、indexs 这些数据结构非常了解，这样就非常容易了，我们可以将 indexFunc 当成当前对象的命名空间来看待，这样对于上面的索引更新和删除的理解就肯定没问题了。
然后接下来就是几个查询相关的接口实现：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// 获取对象
func (c *threadSafeMap) Get(key string) (item interface{}, exists bool) {
c.lock.RLock() // 只需要读锁
defer c.lock.RUnlock()
// 直接从 map 中读取值
item, exists = c.items[key]
return item, exists
}
// 对象列举
func (c *threadSafeMap) List() []interface{} {
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
list := make([]interface{}, 0, len(c.items))
for _, item := range c.items {
list = append(list, item)
}
return list
}
// 返回 threadSafeMap 中所有的对象键列表
func (c *threadSafeMap) ListKeys() []string {
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
list := make([]string, 0, len(c.items))
for key := range c.items {
list = append(list, key)
}
return list
}
// 替换所有对象，相当于重新构建索引
func (c *threadSafeMap) Replace(items map[string]interface{}, resourceVersion string) {
c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
// 直接覆盖之前的对象
c.items = items
// 重新构建索引
c.indices = Indices{}
for key, item := range c.items {
// 更新元素的索引
c.updateIndices(nil, item, key)
}
}
然后接下来就是和索引相关的几个接口实现，第一个就是 Index 函数：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// 通过指定的索引器和对象获取符合这个对象特征的所有对象
func (c *threadSafeMap) Index(indexName string, obj interface{}) ([]interface{}, error) {
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
// 获得索引器 indexName 的索引键计算函数
indexFunc := c.indexers[indexName]
if indexFunc == nil {
return nil, fmt.Errorf("Index with name %s does not exist", indexName)
}
// 获取指定 obj 对象的索引键
indexedValues, err := indexFunc(obj)
if err != nil {
return nil, err
}
// 获得索引器 indexName 的所有索引
index := c.indices[indexName]
// 用来存储对象键的集合
var storeKeySet sets.String
if len(indexedValues) == 1 {
// 大多数情况下只有一个值匹配（默认获取的索引键就是对象的 namespace）
// 直接拿到这个索引键的对象键集合
storeKeySet = index[indexedValues[0]]
} else {
// 由于有多个索引键，则可能有重复的对象键出现，索引需要去重
storeKeySet = sets.String{}
// 循环索引键
for _, indexedValue := range indexedValues {
// 循环索引键下面的对象键，因为要去重
for key := range index[indexedValue] {
storeKeySet.Insert(key)
}
}
}
// 拿到了所有的对象键集合过后，循环拿到所有的对象集合
list := make([]interface{}, 0, storeKeySet.Len())
for storeKey := range storeKeySet {
list = append(list, c.items[storeKey])
}
return list, nil
}
这个 Index 函数就是获取一个指定对象的索引键，然后把这个索引键下面的所有的对象全部获取到，比如我们要获取一个 Pod 所在命名空间下面的所有 Pod，如果更抽象一点，就是符合对象某些特征的所有对象，而这个特征就是我们指定的索引键函数计算出来的。然后接下来就是一个比较重要的 ByIndex 函数的实现：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// 和上面的 Index 函数类似，只是是直接指定的索引键
func (c *threadSafeMap) ByIndex(indexName, indexedValue string) ([]interface{}, error) {
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
// 获得索引器 indexName 的索引键计算函数
indexFunc := c.indexers[indexName]
if indexFunc == nil {
return nil, fmt.Errorf("Index with name %s does not exist", indexName)
}
// 获得索引器 indexName 的所有索引
index := c.indices[indexName]
// 获取指定索引键的所有所有对象键
set := index[indexedValue]
// 然后根据对象键遍历获取对象
list := make([]interface{}, 0, set.Len())
for key := range set {
list = append(list, c.items[key])
}
return list, nil
}
可以很清楚地看到 ByIndex 函数和 Index 函数比较类似，但是更简单了，直接获取一个指定的索引键的全部资源对象。然后是其他几个索引相关的函数：
代码语言：javascript复制// k8s.io/client-go/tools/cache/thread_safe_store.go
// IndexKeys 和上面的 ByIndex 几乎是一样的，只是这里是直接返回对象键列表
func (c *threadSafeMap) IndexKeys(indexName, indexedValue string) ([]string, error) {
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
// 获取索引器 indexName 的索引键计算函数
indexFunc := c.indexers[indexName]
if indexFunc == nil {
return nil, fmt.Errorf("Index with name %s does not exist", indexName)
}
// 获取索引器 indexName 的所有索引
index := c.indices[indexName]
// 直接获取指定索引键的对象键集合
set := index[indexedValue]
return set.List(), nil
}
// 获取索引器下面的所有索引键
func (c *threadSafeMap) ListIndexFuncValues(indexName string) []string {
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
// 获取索引器 indexName 的所有索引
index := c.indices[indexName]
names := make([]string, 0, len(index))
// 遍历索引得到索引键
for key := range index {
names = append(names, key)
}
return names
}
// 直接返回 indexers
func (c *threadSafeMap) GetIndexers() Indexers {
return c.indexers
}
// 添加一个新的 Indexers
func (c *threadSafeMap) AddIndexers(newIndexers Indexers) error {
c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
if len(c.items) > 0 {
return fmt.Errorf("cannot add indexers to running index")
}
// 获取旧的索引器和新的索引器keys
oldKeys := sets.StringKeySet(c.indexers)
newKeys := sets.StringKeySet(newIndexers)
// 如果包含新的索引器，则提示冲突
if oldKeys.HasAny(newKeys.List()...) {
return fmt.Errorf("indexer conflict: %v", oldKeys.Intersection(newKeys))
}
// 将新的索引器添加到 Indexers 中
for k, v := range newIndexers {
c.indexers[k] = v
}
return nil
}
// 没有真正实现 Resync 操作
func (c *threadSafeMap) Resync() error {
return nil
}
这里我们就将 ThreadSafeMap 的实现进行了分析说明。整体来说比较方便，一个就是将对象数据存入到一个 map 中，然后就是维护索引，方便根据索引来查找到对应的对象。
cache
接下来再回过头去看 cache 的实现就非常简单了，因为 cache 就是对 ThreadSafeStore 的一个再次封装，很多操作都是直接调用的 ThreadSafeStore 的操作实现的，如下所示：
// k8s.io/client-go/tools/cache/store.go
// Add 插入一个元素到 cache 中
func (c *cache) Add(obj interface{}) error {
key, err := c.keyFunc(obj) // 生成对象键
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
// 将对象添加到底层的 ThreadSafeStore 中
c.cacheStorage.Add(key, obj)
return nil
}
// 更新cache中的对象
func (c *cache) Update(obj interface{}) error {
key, err := c.keyFunc(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
c.cacheStorage.Update(key, obj)
return nil
}
// 删除cache中的对象
func (c *cache) Delete(obj interface{}) error {
key, err := c.keyFunc(obj)
if err != nil {
return KeyError{obj, err}
}
c.cacheStorage.Delete(key)
return nil
}
// 得到cache中所有的对象
func (c *cache) List() []interface{} {
return c.cacheStorage.List()
}
// 得到cache中所有的对象键
func (c *cache) ListKeys() []string {
return c.cacheStorage.ListKeys()
}
// 得到cache中的Indexers
func (c *cache) GetIndexers() Indexers {
return c.cacheStorage.GetIndexers()
}
// 得到对象obj与indexName索引器关联的所有对象
func (c *cache) Index(indexName string, obj interface{}) ([]interface{}, error) {
return c.cacheStorage.Index(indexName, obj)
}
func (c *cache) IndexKeys(indexName, indexKey string) ([]string, error) {
return c.cacheStorage.IndexKeys(indexName, indexKey)
}
func (c *cache) ListIndexFuncValues(indexName string) []string {
return c.cacheStorage.ListIndexFuncValues(indexName)
}
func (c *cache) ByIndex(indexName, indexKey string) ([]interface{}, error) {
return c.cacheStorage.ByIndex(indexName, indexKey)
}
func (c *cache) AddIndexers(newIndexers Indexers) error {
return c.cacheStorage.AddIndexers(newIndexers)
}
func (c *cache) Get(obj interface{}) (item interface{}, exists bool, err error) {
key, err := c.keyFunc(obj)
if err != nil {
return nil, false, KeyError{obj, err}
}
return c.GetByKey(key)
}
func (c *cache) GetByKey(key string) (item interface{}, exists bool, err error) {
item, exists = c.cacheStorage.Get(key)
return item, exists, nil
}
// 替换cache中所有的对象
func (c *cache) Replace(list []interface{}, resourceVersion string) error {
items := make(map[string]interface{}, len(list))
for _, item := range list {
key, err := c.keyFunc(item)
if err != nil {
return KeyError{item, err}
}
items[key] = item
}
c.cacheStorage.Replace(items, resourceVersion)
return nil
}
func (c *cache) Resync() error {
return nil
}
可以看到 cache 没有自己独特的实现方式，都是调用的包含的 ThreadSafeStore 操作接口。
总结
前面我们已经知道了 Reflector 通过 ListAndWatch 把数据传入 DeltaFIFO 后，经过 DeltaFIFO 的 Pop 函数将资源对象存入到了本地的一个存储 Indexer 中，而这个底层真正的存储其实就是上面的 ThreadSafeStore。
要理解 Indexer 组件，最主要就是要把索引、索引器（索引分类）、索引键、对象键这几个概念弄清楚，有时候确实容易混乱，我们将上面的示例理解了应该就很好理解了，比如我们按照命名空间来进行索引，可以简单的理解为这个 Indexer 就是简单的把相同命名空间的对象放在一个集合中，然后基于命名空间来查找对象。
