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由于这部分的代码是在client-go 中，所以使用的源码版本是client-go 1.19
这次讲解我用了很一些图，尽可能的把这个模块给描述清楚，如果感觉对你有所帮助不妨发一封邮件激励一下我~
Informer机制
机制设计
Informer主要有两个作用：
- 通过一种叫作 ListAndWatch 的方法，把 APIServer 中的 API 对象缓存在了本地，并负责更新和维护这个缓存。ListAndWatch通过 APIServer 的 LIST API“获取”所有最新版本的 API 对象；然后，再通过 WATCH API 来“监听”所有这些 API 对象的变化；
- 注册相应的事件，之后如果监听到的事件变化就会调用事件对应的EventHandler，实现回调。
Informer运行原理如下：
根据流程图来解释一下Informer中几个组件的作用：
- Reflector：用于监控指定的k8s资源，当资源发生变化时，触发相应的变更事件，如Added事件、Updated事件、Deleted事件，并将器资源对象放到本地DeltaFIFO Queue中；
- DeltaFIFO：DeltaFIFO是一个先进先出的队列，可以保存资源对象的操作类型；
- Indexer：用来存储资源对象并自带索引功能的本地存储，Reflector从DeltaFIFO中将消费出来的资源对象存储至Indexer；
Reflector 包会和 apiServer 建立长连接，并使用 ListAndWatch 方法获取并监听某一个资源的变化。List 方法将会获取某个资源的所有实例，Watch 方法则监听资源对象的创建、更新以及删除事件，然后将事件放入到DeltaFIFO Queue中；
然后Informer会不断的从 Delta FIFO Queue 中 pop 增量事件，并根据事件的类型来决定新增、更新或者是删除本地缓存；接着Informer 根据事件类型来触发事先注册好的 Event Handler触发回调函数，然后然后将该事件丢到 Work Queue 这个工作队列中。
实例
将到了go-client部分的代码，我们可以直接通过实例来进行上手跑动，Informers Example代码示例如下：
package main
import (
"flag"
v1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/client-go/informers"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/tools/cache"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
"k8s.io/client-go/util/homedir"
"log"
"path/filepath"
"time"
)
func main() {
var kubeconfig *string
//如果是windows，那么会读取C:\Users\xxx\.kube\config 下面的配置文件
//如果是linux，那么会读取~/.kube/config下面的配置文件
if home := homedir.HomeDir(); home != "" {
kubeconfig = flag.String("kubeconfig", filepath.Join(home, ".kube", "config"), "(optional) absolute path to the kubeconfig file")
} else {
kubeconfig = flag.String("kubeconfig", "", "absolute path to the kubeconfig file")
}
flag.Parse()
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig)
if err != nil {
panic(err)
}
clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err)
}
stopCh := make(chan struct{})
defer close(stopCh)
//表示每分钟进行一次resync，resync会周期性地执行List操作
sharedInformers := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, time.Minute)
informer := sharedInformers.Core().V1().Pods().Informer()
informer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: func(obj interface{}) {
mObj := obj.(v1.Object)
log.Printf("New Pod Added to Store: %s", mObj.GetName())
},
UpdateFunc: func(oldObj, newObj interface{}) {
oObj := oldObj.(v1.Object)
nObj := newObj.(v1.Object)
log.Printf("%s Pod Updated to %s", oObj.GetName(),nObj.GetName())
},
DeleteFunc: func(obj interface{}) {
mObj := obj.(v1.Object)
log.Printf("Pod Deleted from Store: %s", mObj.GetName())
},
})
informer.Run(stopCh)
}要运行这段代码，需要我们将k8s服务器上的~/.kube代码拷贝到本地，我是win10的机器所以拷贝到C:\Users\xxx\.kube中。
informers.NewSharedInformerFactory会传入两个参数，第1个参数clientset是用于与k8s apiserver交互的客户端，第2个参数是代表每分钟会执行一次resync，resync会周期性执行List将所有资源存放再Informer Store中，如果该参数是0，则禁用resync功能。
通过informer.AddEventHandler函数可以为pod资源添加资源事件回调方法，支持3种资源事件回调方法：
- AddFunc
- UpdateFunc
- DeleteFunc
通过名称我们就可以知道是新增、更新、删除时会回调这些方法。
在我们初次执行run方法的时候，可以会将监控的k8s上pod存放到本地，并回调AddFunc方法，如下日志：
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: dns-test
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: web-1
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: fluentd-elasticsearch-nwqph
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: kube-flannel-ds-amd64-bjmt2
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: kubernetes-dashboard-65665f84db-jrw6k
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: mongodb
2020/10/17 15:13:10 New Pod Added to Store: web-0
....源码解析
初始化
shared Informer初始化
shared Informer初始化的时候会调用到informers.NewSharedInformerFactory进行初始化。
文件位置：informers/factory.go
func NewSharedInformerFactory(client kubernetes.Interface, defaultResync time.Duration) SharedInformerFactory {
return NewSharedInformerFactoryWithOptions(client, defaultResync)
}
func NewSharedInformerFactoryWithOptions(client kubernetes.Interface, defaultResync time.Duration, options ...SharedInformerOption) SharedInformerFactory {
factory := &sharedInformerFactory{
client: client,
namespace: v1.NamespaceAll,
defaultResync: defaultResync,
informers: make(map[reflect.Type]cache.SharedIndexInformer),
startedInformers: make(map[reflect.Type]bool),
customResync: make(map[reflect.Type]time.Duration),
}
// Apply all options
for _, opt := range options {
factory = opt(factory)
}
return factory
}NewSharedInformerFactory方法最终会调用到NewSharedInformerFactoryWithOptions初始化一个sharedInformerFactory，在初始化的时候会初始化一个informers，用来缓存不同类型的informer。
informer 初始化
informer初始化会调用sharedInformerFactory的方法进行初始化，并且可以调用不同资源的Informer。
podInformer := sharedInformers.Core().V1().Pods().Informer()
nodeInformer := sharedInformers.Node().V1beta1().RuntimeClasses().Informer()定义不同资源的Informer可以用来监控node或pod。
通过调用Informer方法会根据类型来创建Informer，同一类资源会共享同一个informer。
文件路径：informers/factory.go
func (f *podInformer) defaultInformer(client kubernetes.Interface, resyncPeriod time.Duration) cache.SharedIndexInformer {
//创建informer
return NewFilteredPodInformer(client, f.namespace, resyncPeriod, cache.Indexers{cache.NamespaceIndex: cache.MetaNamespaceIndexFunc}, f.tweakListOptions)
}
func (f *podInformer) Informer() cache.SharedIndexInformer {
//传入上面定义的defaultInformer方法，用于创建informer
return f.factory.InformerFor(&corev1.Pod{}, f.defaultInformer)
}
func (f *sharedInformerFactory) InformerFor(obj runtime.Object, newFunc internalinterfaces.NewInformerFunc) cache.SharedIndexInformer {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
//获取informer类型
informerType := reflect.TypeOf(obj)
//查找map缓存,如果存在,那么直接返回
informer, exists := f.informers[informerType]
if exists {
return informer
}
//根据类型查找resync的周期
resyncPeriod, exists := f.customResync[informerType]
if !exists {
resyncPeriod = f.defaultResync
}
//调用defaultInformer方法创建informer
informer = newFunc(f.client, resyncPeriod)
f.informers[informerType] = informer
return informer
}调用InformerFor方法的时候会传入defaultInformer方法用于创建informer。
InformerFor方法里面首先会去sharedInformerFactory的map缓存中根据类型查找对应的informer，如果存在那么直接返回，如果不存在，那么则会调用newFunc方法创建informer，然后设置到informers缓存中。
下面我们看一下NewFilteredPodInformer是如何创建Informer的：
文件位置：informers/core/v1/pod.go
func NewFilteredPodInformer(client kubernetes.Interface, namespace string, resyncPeriod time.Duration, indexers cache.Indexers, tweakListOptions internalinterfaces.TweakListOptionsFunc) cache.SharedIndexInformer {
return cache.NewSharedIndexInformer(
&cache.ListWatch{
ListFunc: func(options metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {
if tweakListOptions != nil {
tweakListOptions(&options)
}
//调用apiserver获取pod列表
return client.CoreV1().Pods(namespace).List(context.TODO(), options)
},
WatchFunc: func(options metav1.ListOptions) (watch.Interface, error) {
if tweakListOptions != nil {
tweakListOptions(&options)
}
//调用apiserver监控pod列表
return client.CoreV1().Pods(namespace).Watch(context.TODO(), options)
},
},
&corev1.Pod{},
resyncPeriod,
indexers,
)
}这里是真正的创建一个informer，并注册了List&Watch的回调函数，list回调函数的api类似下面这样：
result = &v1.PodList{}
err = c.client.Get().
Namespace(c.ns).
Resource("pods").
VersionedParams(&opts, scheme.ParameterCodec).
Timeout(timeout).
Do(ctx).
Into(result)构造Informer通过NewSharedIndexInformer完成：
func NewSharedIndexInformer(lw ListerWatcher, exampleObject runtime.Object, defaultEventHandlerResyncPeriod time.Duration, indexers Indexers) SharedIndexInformer {
realClock := &clock.RealClock{}
sharedIndexInformer := &sharedIndexInformer{
processor: &sharedProcessor{clock: realClock},
indexer: NewIndexer(DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc, indexers),
listerWatcher: lw,
objectType: exampleObject,
resyncCheckPeriod: defaultEventHandlerResyncPeriod,
defaultEventHandlerResyncPeriod: defaultEventHandlerResyncPeriod,
cacheMutationDetector: NewCacheMutationDetector(fmt.Sprintf("%T", exampleObject)),
clock: realClock,
}
return sharedIndexInformer
}sharedIndexInformer里面会创建sharedProcessor，设置List&Watch的回调函数，创建了一个indexer，我们这里看一下NewIndexer是怎么创建indexer的：
func NewIndexer(keyFunc KeyFunc, indexers Indexers) Indexer {
return &cache{
cacheStorage: NewThreadSafeStore(indexers, Indices{}),
keyFunc: keyFunc,
}
}NewIndexer方法创建了一个cache，它的keyFunc是DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc，即接受一个object，生成它的namepace/name的字符串。cache里面的数据会存放到cacheStorage中，它是一个threadSafeMap用来存储资源对象并自带索引功能的本地存储。
注册EventHandler事件
EventHandler事件的注册是通过informer的AddEventHandler方法进行的。在调用AddEventHandler方法的时候，传入一个cache.ResourceEventHandlerFuncs结构体：
文件位置：tools/cache/shared_informer.go
func (s *sharedIndexInformer) AddEventHandler(handler ResourceEventHandler) {
s.AddEventHandlerWithResyncPeriod(handler, s.defaultEventHandlerResyncPeriod)
}
func (s *sharedIndexInformer) AddEventHandlerWithResyncPeriod(handler ResourceEventHandler, resyncPeriod time.Duration) {
s.startedLock.Lock()
defer s.startedLock.Unlock()
...
//初始化监听器
listener := newProcessListener(handler, resyncPeriod, determineResyncPeriod(resyncPeriod, s.resyncCheckPeriod), s.clock.Now(), initialBufferSize)
//如果informer还没启动，那么直接将监听器加入到processor监听器列表中
if !s.started {
s.processor.addListener(listener)
return
}
//如果informer已经启动，那么需要加锁
s.blockDeltas.Lock()
defer s.blockDeltas.Unlock()
s.processor.addListener(listener)
//然后将indexer中缓存的数据写入到listener中
for _, item := range s.indexer.List() {
listener.add(addNotification{newObj: item})
}
}AddEventHandler方法会调用到AddEventHandlerWithResyncPeriod方法中，然后调用newProcessListener初始化listener。
接着会校验informer是否已经启动，如果没有启动，那么直接将监听器加入到processor监听器列表中并返回；如果informer已经启动，那么需要加锁将监听器加入到processor监听器列表中，然后将indexer中缓存的数据写入到listener中。
需要注意的是listener.add方法会调用processorListener的add方法，这个方法会将数据写入到addCh管道中：
func (p *processorListener) add(notification interface{}) {
p.addCh <- notification
}addCh管道里面数据是用来处理事件回调的，后面我会说到。
大致的流程如下：
启动Informer模块
最后我们在上面的demo中会使用sharedIndexInformer的Run方法来启动Informer模块。
文件位置：tools/cache/shared_informer.go
func (s *sharedIndexInformer) Run(stopCh <-chan struct{}) {
defer utilruntime.HandleCrash()
//初始化DeltaFIFO队列
fifo := NewDeltaFIFOWithOptions(DeltaFIFOOptions{
KnownObjects: s.indexer,
EmitDeltaTypeReplaced: true,
})
cfg := &Config{
//设置Queue为DeltaFIFO队列
Queue: fifo,
//设置List&Watch的回调函数
ListerWatcher: s.listerWatcher,
ObjectType: s.objectType,
//设置Resync周期
FullResyncPeriod: s.resyncCheckPeriod,
RetryOnError: false,
//判断有哪些监听器到期需要被Resync
ShouldResync: s.processor.shouldResync,
Process: s.HandleDeltas,
WatchErrorHandler: s.watchErrorHandler,
}
func() {
s.startedLock.Lock()
defer s.startedLock.Unlock()
//异步创建controller
s.controller = New(cfg)
s.controller.(*controller).clock = s.clock
s.started = true
}()
processorStopCh := make(chan struct{})
var wg wait.Group
defer wg.Wait() // Wait for Processor to stop
defer close(processorStopCh) // Tell Processor to stop
wg.StartWithChannel(processorStopCh, s.cacheMutationDetector.Run)
//调用run方法启动processor
wg.StartWithChannel(processorStopCh, s.processor.run)
defer func() {
s.startedLock.Lock()
defer s.startedLock.Unlock()
s.stopped = true
}()
//启动controller
s.controller.Run(stopCh)
}这段代码主要做了以下几件事：
- 调用NewDeltaFIFOWithOptions方法初始化DeltaFIFO队列；
- 初始化Config结果体，作为创建controller的参数；
- 异步创建controller；
- 调用run方法启动processor；
- 调用run方法启动controller；
下面我们看看sharedProcessor的run方法做了什么：
func (p *sharedProcessor) run(stopCh <-chan struct{}) {
func() {
...
//遍历监听器
for _, listener := range p.listeners {
//下面两个方法是核心的事件call back的方法
p.wg.Start(listener.run)
p.wg.Start(listener.pop)
}
p.listenersStarted = true
}()
...
}run方法会调用processorListener的run方法和pop方法，这两个方法合在一起完成了事件回调。
func (p *processorListener) add(notification interface{}) {
p.addCh <- notification
}
func (p *processorListener) pop() {
defer utilruntime.HandleCrash()
defer close(p.nextCh) // Tell .run() to stop
var nextCh chan<- interface{}
var notification interface{}
for {
select {
case nextCh <- notification:
// Notification dispatched
var ok bool
notification, ok = p.pendingNotifications.ReadOne()
if !ok { // Nothing to pop
nextCh = nil // Disable this select case
}
case notificationToAdd, ok := <-p.addCh:
if !ok {
return
}
if notification == nil {
notification = notificationToAdd
nextCh = p.nextCh
} else {
p.pendingNotifications.WriteOne(notificationToAdd)
}
}
}
}这段代码，我把add方法也贴到这里了，是因为监听的事件都是从这个方法传入的，然后写入到addCh管道中。
pop方法在select代码块中会获取addCh管道中的数据，第一个循环的时候notification是nil，所以会将nextCh设置为p.nextCh；第二个循环的时候会将数据写入到nextCh中。
当notification不为空的时候是直接将数据存入pendingNotifications缓存中的，取也是从pendingNotifications中读取。
下面我们看看run方法：
func (p *processorListener) run() {
stopCh := make(chan struct{})
wait.Until(func() {
for next := range p.nextCh {
switch notification := next.(type) {
case updateNotification:
p.handler.OnUpdate(notification.oldObj, notification.newObj)
case addNotification:
p.handler.OnAdd(notification.newObj)
case deleteNotification:
p.handler.OnDelete(notification.oldObj)
default:
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unrecognized notification: %T", next))
}
}
// the only way to get here is if the p.nextCh is empty and closed
close(stopCh)
}, 1*time.Second, stopCh)
}run每秒遍历一次nextCh中的数据，然后根据不同的notification类型执行不同的回调方法，这里会回调到我们在main方法中注册的eventHandler。
下面我们再回到sharedIndexInformer的Run方法中往下走，会运行controller的Run方法。
文件位置：tools/cache/controller.go
func (c *controller) Run(stopCh <-chan struct{}) {
...
//创建Reflector
r := NewReflector(
c.config.ListerWatcher,
c.config.ObjectType,
c.config.Queue,
c.config.FullResyncPeriod,
)
...
//启动Reflector
wg.StartWithChannel(stopCh, r.Run)
//每秒中循环调用DeltaFIFO队列的pop方法，
wait.Until(c.processLoop, time.Second, stopCh)
wg.Wait()
}这里对应Informer运行原理里面Informer上部分创建Reflector并进行监听，和下部分循环调用DeltaFIFO队列的pop方法进行分发。
启动Reflector进行监听
Reflector的Run方法最后会调用到Reflector的ListAndWatch方法进行监听获取资源。ListAndWatch代码会分为两部分，一部分是List，一部分是Watch。
我们先看List部分代码：
代码位置：tools/cache/reflector.go
func (r *Reflector) ListAndWatch(stopCh <-chan struct{}) error {
...
if err := func() error {
...
go func() {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
panicCh <- r
}
}()
pager := pager.New(pager.SimplePageFunc(func(opts metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {
//根据参数获取pod 列表
return r.listerWatcher.List(opts)
}))
...
list, paginatedResult, err = pager.List(context.Background(), options)
...
close(listCh)
}()
...
//获取资源版本号
resourceVersion = listMetaInterface.GetResourceVersion()
initTrace.Step("Resource version extracted")
//将资源数据转换成资源对象列表
items, err := meta.ExtractList(list)
...
//将资源对象列表中的资源对象和资源版本号存储至DeltaFIFO队列中
if err := r.syncWith(items, resourceVersion); err != nil {
return fmt.Errorf("unable to sync list result: %v", err)
}
...
r.setLastSyncResourceVersion(resourceVersion)
return nil
}(); err != nil {
return err
}
...
}这部分的代码会分为如下几个部分：
- 调用listerWatcher.List方法，获取资源下的所有对象的数据，这个方法会通过api调用到apiServer获取资源列表，代码我在上面已经贴出来了；
- 调用listMetaInterface.GetResourceVersion获取资源版本号；
- 调用meta.ExtractList方法将资源数据转换成资源对象列表；
- 将资源对象列表中的资源对象和资源版本号存储至DeltaFIFO队列中；
- 最后调用setLastSyncResourceVersion方法更新资源版本号；
下面看看Watch部分的代码：
func (r *Reflector) ListAndWatch(stopCh <-chan struct{}) error {
...
for {
...
//调用clientset客户端api与apiServer建立长连接，监控指定资源的变更
w, err := r.listerWatcher.Watch(options)
...
//处理资源的变更事件
if err := r.watchHandler(start, w, &resourceVersion, resyncerrc, stopCh); err != nil {
...
return nil
}
}
}这里会循环调用clientset客户端api与apiServer建立长连接，监控指定资源的变更，如果监控到有资源变更，那么会调用watchHandler处理资源的变更事件。
func (r *Reflector) watchHandler(start time.Time, w watch.Interface, resourceVersion *string, errc chan error, stopCh <-chan struct{}) error {
...
loop:
for {
select {
case <-stopCh:
return errorStopRequested
case err := <-errc:
return err
case event, ok := <-w.ResultChan():
...
// 获取资源版本号
newResourceVersion := meta.GetResourceVersion()
switch event.Type {
//将添加资源事件添加到DeltaFIFO队列中
case watch.Added:
err := r.store.Add(event.Object)
if err != nil {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("%s: unable to add watch event object (%#v) to store: %v", r.name, event.Object, err))
}
//将更新资源事件添加到DeltaFIFO队列中
case watch.Modified:
err := r.store.Update(event.Object)
if err != nil {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("%s: unable to update watch event object (%#v) to store: %v", r.name, event.Object, err))
}
//将删除资源事件添加到DeltaFIFO队列中
case watch.Deleted:
err := r.store.Delete(event.Object)
if err != nil {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("%s: unable to delete watch event object (%#v) from store: %v", r.name, event.Object, err))
}
...
*resourceVersion = newResourceVersion
r.setLastSyncResourceVersion(newResourceVersion)
eventCount++
}
}
...
}watchHandler方法会根据传入的资源类型调用不同的方法转换成不同的Delta然后存入到DeltaFIFO队列中。
processLoop分发DeltaFIFO队列中任务
processLoop方法，以1s为周期，周期性的执行。
文件位置：tools/cache/controller.go
func (c *controller) processLoop() {
for {
obj, err := c.config.Queue.Pop(PopProcessFunc(c.config.Process))
if err != nil {
if err == ErrFIFOClosed {
return
}
if c.config.RetryOnError {
// This is the safe way to re-enqueue.
c.config.Queue.AddIfNotPresent(obj)
}
}
}
}这里会循环将DeltaFIFO队列中数据pop出队，然后交给Process方法进行处理，Process方法是在上面调用sharedIndexInformer的Run方法的数据设置，设置的方法是sharedIndexInformer的HandleDeltas方法。
func (s *sharedIndexInformer) HandleDeltas(obj interface{}) error {
s.blockDeltas.Lock()
defer s.blockDeltas.Unlock()
// from oldest to newest
//根据obj的Type类型进行分发
for _, d := range obj.(Deltas) {
switch d.Type {
case Sync, Replaced, Added, Updated:
s.cacheMutationDetector.AddObject(d.Object)
//如果缓存中存在该对象
if old, exists, err := s.indexer.Get(d.Object); err == nil && exists {
//更新indexr
if err := s.indexer.Update(d.Object); err != nil {
return err
}
isSync := false
switch {
case d.Type == Sync:
// Sync events are only propagated to listeners that requested resync
isSync = true
case d.Type == Replaced:
//新老对象获取版本号进行比较
if accessor, err := meta.Accessor(d.Object); err == nil {
if oldAccessor, err := meta.Accessor(old); err == nil {
// Replaced events that didn't change resourceVersion are treated as resync events
// and only propagated to listeners that requested resync
isSync = accessor.GetResourceVersion() == oldAccessor.GetResourceVersion()
}
}
}
s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync)
// 如果缓存中不存在该对象
} else {
if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil {
return err
}
s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, false)
}
case Deleted:
if err := s.indexer.Delete(d.Object); err != nil {
return err
}
s.processor.distribute(deleteNotification{oldObj: d.Object}, false)
}
}
return nil
}HandleDeltas会与indexer缓存交互更新我们从Delta FIFO中取到的内容，之后通过s.processor.distribute()进行消息的分发。
在distribute中，sharedProcesser通过listener.add(obj)向每个listener分发该object。而该函数中又执行了p.addCh <- notification。
func (p *sharedProcessor) distribute(obj interface{}, sync bool) {
p.listenersLock.RLock()
defer p.listenersLock.RUnlock()
if sync {
for _, listener := range p.syncingListeners {
listener.add(obj)
}
} else {
for _, listener := range p.listeners {
listener.add(obj)
}
}
}这里可以结合上面的p.wg.Start(listener.run)和p.wg.Start(listener.pop)方法来进行理解，这里将notification传入到addCh管道之后会触发EventHandler事件。
这里我用一张图总结一下informer的Run方法流程：
至此，我们分析完了informer的所有机制。
总结
通过上面分析，我们全面熟悉了k8s是如何通过Informer机制实现ListAndWatch获取并监视 API 对象变化。
熟悉了Informer与Reflector是如何协同进行数据的传递，但是我这里有点遗憾的是限于篇幅，没有去详细的讲解DeltaFIFO队列里面是如何进行数据的存储与获取，实际上这个队列的实现也是非常的有意思的。
对于Indexer来说，我在文章里面也只说到了获取DeltaFIFO队列的数据后更新到Indexer的ThreadSafeMap中，但是并没有讲ThreadSafeMap这个存储是如何做的，里面的索引又是如何建立的，这些各位同学感兴趣的也可以去研究一下。
Reference
https://www.kubernetes.org.cn/2693.html
https://github.com/kubernetes/sample-controller/blob/master/docs/controller-client-go.md
https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/