一图读懂k8s informer client-go

Informer复现 -- 完整模型 有了数据和核心的ProbAttention,接下来就可以复现完整的Informer(图1)了。图1:Informer模型结构[1]如果对图1还不太熟悉的同学,可以参考图2。由图2可知,informer与Transformer之间的差异并不大。主要区别是ProbAttention和可能的encoder最后一层的conv(源代码中用来distil)。图2:参考Transformer画的Informer模型结构。 阅读详情

概述

为什么要有k8s informer

我们都知道可以使用k8s的Clientset来获取所有的原生资源对象,那么怎么能持续的获取集群的所有资源对象,或监听集群的资源对象数据的变化呢?这里不需要轮询去不断执行List操作,而是调用Watch接口,即可监听资源对象的变化,当资源对象发生变化,客户端即可通过Watch接口收到资源对象的变化。

Watch接口虽然可以直接使用,但一般情况下很少直接使用,因为往往由于集群中的资源较多,我们需要自己在客户端去维护一套缓存,而这个维护成本比较大。

也是因为如此,client-go提供了自己的实现机制,Informers应运而生。

什么是k8s informer

informers实现了持续获取集群的所有资源对象、监听集群的资源对象变化功能,并在本地维护了全量资源对象的内存缓存,以减少对apiserver、对etcd的请求压力。Informers在启动的时候会首先在客户端调用List接口来获取全量的对象集合,然后通过Watch接口来获取增量的对象,然后更新本地缓存。

此外informers也有很强的健壮性,当长期运行的watch连接中断时,informers会尝试拉起一个新的watch请求来恢复连接,在不丢失任何事件的情况下恢复事件流。另外,informers还可以配置一个重新同步的周期参数,每间隔该周期,informers就会重新List全量数据。

在informers的使用上,通常每个GroupVersionResource(GVR)只实例化一个informers,但有时候我们在一个应用中往往会在多个地方对同一种资源对象都有informer的需求,所以就有了共享informer,即SharedInformerFactory。所以可以通过使用SharedInformerFactory来实例化informers,这样本地内存缓存就只有一份,通知机制也只有一套,大大提高了效率,减少了资源浪费。

一图读懂k8s informer

这里先给出一张k8s informer的详细架构图;

informer全流程 这个图展示了 Informer 网络的具体组件和细节。我们将分成编码器(Encoder)、蒸馏模块(Distilling)、解码器(Decoder)和最终输出(Final)四个部分来解释。输入(Inputs)概率稀疏自注意力块(ProbSparse Self-attention Block)输入(Inputs)带掩码的概率稀疏自注意力块(Masked ProbSparse Self-attention Block)假设输入数据为一个长度为 N=10N = 10N=10 的时间序列,每个时间步长包含 5 个特 阅读详情

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