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Kubernetes(k8s)代码解读-apiserver之list-watch篇

apiserver的list-watch代码解读 list-watch,作为k8s系统中统一的异步消息传递方式,对系统的性能、数据一致性起到关键性的作用。今天我想从代码这边探究一下list-watch的实现方式。并看是否能在后面的工作中优化这个过程。 0. list-watch的需求 上图是一个典型的Pod创建过程,在这个过程中,每次当kubectl创建了ReplicaSet对象后,controller-manager都是通过list-watch这种方式得到了最新的ReplicaSet对象,并执行自己的逻辑来创建Pod对象。其他的几个组件,Scheduler/Kubelet也是一样,通过list-watch得知变化并进行处理。这是组件的处理端代码: go c.NodeLister.Store, c.nodePopulator = framework.NewInformer( c.createNodeLW(), ...(1) &api.Node{}, ...(2) 0, ...(3) framework.ResourceEventHandlerFuncs{ ...(4) AddF...

Kubernetes(K8s)容器设计模式实践案例 – 工作队列模式

K8s与容器设计模式 目前K8s社区推出的容器设计模式主要分为三大类:第一类,单容器管理模式;第二类,单节点多容器模式;第三类,多节点多容器模式;一类比一类更复杂。 根据复杂性的不同,本系列文章给出不同篇幅的实践案例介绍。所有在云计算平台上运行 的应用业务都可以分成两大类,即长时运行服务和批处理业务。工作队列模式是一系列容器设计模式中第一个面向批处理业务的模式,在Kubernetes集群中,以API对象Job为基础处理批处理任务。 本文将借助示例介绍多节点多容器模式中的工作队列模式。 工作队列模式 分布式系统的一个重要作用是能够充分利用多个物理计算资源的能力,特别是在动态按需调动计算资源完成计算任务。 设想如果有大量的需要处理的任务随即的到来,对计算资源需要的容量是不确定地;显然,按照最大可能计算量和最小可能计算量设置计算节点都是不合理的。 这种情况下,可以把需要处理的任务放到一个待处理的队列里,根据需要启动计算节点从队列读取任务进行处理。在容器技术广泛应用之前,也有诸多的分布式处理系统依靠队列来处理大量计算任务,例如大数据处理系统Hadoop和Spark等。 这些系统的一个限制是实现...

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