源码分析client-go架构 - queue

通用队列

在kubernetes中，使用go的channel无法满足kubernetes的应用场景，如延迟、限速等；在kubernetes中存在三种队列通用队列 common queue ，延迟队列 delaying queue，和限速队列 rate limiters queue

Inferface

Interface作为所有队列的一个抽象定义

type Interface interface {
	Add(item interface{})
	Len() int
	Get() (item interface{}, shutdown bool)
	Done(item interface{})
	ShutDown()
	ShuttingDown() bool
}

Implementation

type Type struct { // 一个work queue
	queue []t // queue用slice做存储
	dirty set // 脏位，定义了需要处理的元素，类似于操作系统，表示已修改但为写入
	processing set // 当前正在处理的元素集合
	cond *sync.Cond
	shuttingDown bool
	metrics queueMetrics
	unfinishedWorkUpdatePeriod time.Duration
	clock                      clock.Clock
}
type empty struct{}
type t interface{} // t queue中的元素
type set map[t]empty // dirty 和 processing中的元素

可以看到其中核心属性就是 queue , dirty , processing

延迟队列

在研究优先级队列前，需要对 Heap 有一定的了解，因为delay queue使用了 heap 做延迟队列

Heap

Heap 是基于树属性的特殊数据结构；heap是一种完全二叉树类型，具有两种类型：

• 如：B 是 A 的子节点，则 $key(A) \geq key(B)$ 。这就意味着具有最大Key的元素始终位于根节点，这类Heap称为最大堆 MaxHeap。
• 父节点的值小于或等于其左右子节点的值叫做 MinHeap

二叉堆的存储规则：

• 每个节点包含的元素大于或等于该节点子节点的元素。
• 树是完全二叉树。

那么下列图片中，那个是堆

heap的实现

实例：向左边添加一个值为42的元素的过程

步骤一：将新元素放入堆中的第一个可用位置。这将使结构保持为完整的二叉树，但它可能不再是堆，因为新元素可能具有比其父元素更大的值。

步骤二：如果新元素的值大于父元素，将新元素与父元素交换，直到达到新元素到根，或者新元素大于等于其父元素的值时将停止

这种过程被称为 向上调整 （reheapification upward）

实例：移除根

步骤一：将根元素复制到用于返回值的变量中，将最深层的最后一个元素复制到根，然后将最后一个节点从树中取出。该元素称为 out-of-place 。

步骤二：而将异位元素与其最大值的子元素交换，并返回在步骤1中保存的值。

这个过程被称为向下调整 （reheapification downward）

优先级队列

优先级队列的行为：

• 元素被放置在队列中，然后被取出。
• 优先级队列中的每个元素都有一个关联的数字，称为优先级。
• 当元素离开优先级队列时，最高优先级的元素最先离开。

如何实现的：

• 在优先级队列中，heap的每个节点都包含一个元素以及元素的优先级，并且维护树以便它遵循使用元素的优先级来比较节点的堆存储规则：

  • 每个节点包含的元素的优先级大于或等于该节点子元素的优先级。
  • 树是完全二叉树。

• 实现的代码：golang priorityQueue

Reference

heap

Client-go 的延迟队列

在Kubernetes中对 delaying queue 的设计非常精美，通过使用 heap 实现的延迟队列，加上kubernetes中的通过队列，完成了延迟队列的功能。

// 注释中给了一个hot-loop热循环，通过这个loop实现了delaying
type DelayingInterface interface {
	Interface // 继承了workqueue的功能
	AddAfter(item interface{}, duration time.Duration) // 在time后将内容添加到工作队列中
}

具体实现了 DelayingInterface 的实例

type delayingType struct {
	Interface // 通用的queue 
	clock clock.Clock // 对比的时间 ，包含一些定时器的功能
    	type Clock interface {
            PassiveClock
            		type PassiveClock interface {
                        Now() time.Time
                        Since(time.Time) time.Duration
                    }
            After(time.Duration) <-chan time.Time
            NewTimer(time.Duration) Timer
            Sleep(time.Duration)
            NewTicker(time.Duration) Ticker
        }
	stopCh chan struct{} // 停止loop
	stopOnce sync.Once // 保证退出只会触发一次
	heartbeat clock.Ticker // 一个定时器，保证了loop的最大空事件等待时间
	waitingForAddCh chan *waitFor // 普通的chan，用来接收数据插入到延迟队列中
	metrics retryMetrics // 重试的指数
}

那么延迟队列的整个数据结构如下图所示

而上面部分也说到了，这个延迟队列的核心就是一个优先级队列，而优先级队列又需要满足：

• 优先级队列中的每个元素都有一个关联的数字，称为优先级。
• 当元素离开优先级队列时，最高优先级的元素最先离开。

而 waitFor 就是这个优先级队列的数据结构

type waitFor struct {
	data    t // 数据
	readyAt time.Time // 加入工作队列的时间
	index int // 优先级队列中的索引
}

而 waitForPriorityQueue 是对 container/heap/heap.go.Inferface 的实现，其数据结构就是使最小 readyAt 位于Root 的一个 MinHeap

type Interface interface {
	sort.Interface
	Push(x interface{}) // add x as element Len()
	Pop() interface{}   // remove and return element Len() - 1.
}

而这个的实现是 waitForPriorityQueue

type waitForPriorityQueue []*waitFor

func (pq waitForPriorityQueue) Len() int {
	return len(pq)
}
// 这个也是最重要的一个，就是哪个属性是排序的关键，也是heap.down和heap.up中使用的
func (pq waitForPriorityQueue) Less(i, j int) bool {
	return pq[i].readyAt.Before(pq[j].readyAt)
}
func (pq waitForPriorityQueue) Swap(i, j int) {
	pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
	pq[i].index = i
	pq[j].index = j
}
// push 和pop 必须使用heap.push 和heap.pop
func (pq *waitForPriorityQueue) Push(x interface{}) {
	n := len(*pq)
	item := x.(*waitFor)
	item.index = n
	*pq = append(*pq, item)
}


func (pq *waitForPriorityQueue) Pop() interface{} {
	n := len(*pq)
	item := (*pq)[n-1]
	item.index = -1
	*pq = (*pq)[0:(n - 1)]
	return item
}

// Peek returns the item at the beginning of the queue, without removing the
// item or otherwise mutating the queue. It is safe to call directly.
func (pq waitForPriorityQueue) Peek() interface{} {
	return pq[0]
}

而整个延迟队列的核心就是 waitingLoop，作为了延迟队列的主要逻辑，检查 waitingForAddCh 有没有要延迟的内容，取出延迟的内容放置到 Heap 中；以及保证最大的阻塞周期

func (q *delayingType) waitingLoop() {
	defer utilruntime.HandleCrash()
	never := make(<-chan time.Time) // 作为占位符
	var nextReadyAtTimer clock.Timer // 最近一个任务要执行的定时器
	waitingForQueue := &waitForPriorityQueue{} // 优先级队列，heap
	heap.Init(waitingForQueue)
	waitingEntryByData := map[t]*waitFor{} // 检查是否反复添加

	for {
		if q.Interface.ShuttingDown() {
			return
		}

		now := q.clock.Now()
		for waitingForQueue.Len() > 0 {
			entry := waitingForQueue.Peek().(*waitFor)
			if entry.readyAt.After(now) {
				break // 时间没到则不处理
			}

			entry = heap.Pop(waitingForQueue).(*waitFor) // 从优先级队列中取出一个
			q.Add(entry.data) // 添加到延迟队列中
			delete(waitingEntryByData, entry.data) // 删除map表中的数据
		}

		// 如果存在数据则设置最近一个内容要执行的定时器
		nextReadyAt := never
		if waitingForQueue.Len() > 0 {
			if nextReadyAtTimer != nil {
				nextReadyAtTimer.Stop()
			}
			entry := waitingForQueue.Peek().(*waitFor) // 窥视[0]和值
			nextReadyAtTimer = q.clock.NewTimer(entry.readyAt.Sub(now)) // 创建一个定时器
			nextReadyAt = nextReadyAtTimer.C()
		}

		select {
		case <-q.stopCh: // 退出
			return
		case <-q.heartbeat.C(): // 多久没有任何动作时重新一次循环
		case <-nextReadyAt: // 如果有元素时间到了，则继续执行循环，处理上面添加的操作
		case waitEntry := <-q.waitingForAddCh:
			if waitEntry.readyAt.After(q.clock.Now()) { // 时间没到，是用readyAt和now对比time.Now
				// 添加到延迟队列中，有两个 waitingEntryByData waitingForQueue
				insert(waitingForQueue, waitingEntryByData, waitEntry)
			} else {
				q.Add(waitEntry.data)
			}

			drained := false // 保证可以取完q.waitingForAddCh // addafter
			for !drained {
				select {
                // 这里是一个有buffer的队列，需要保障这个队列读完
				case waitEntry := <-q.waitingForAddCh: 
					if waitEntry.readyAt.After(q.clock.Now()) {
						insert(waitingForQueue, waitingEntryByData, waitEntry)
					} else {
						q.Add(waitEntry.data)
					}
				default: // 保证可以退出，但限制于上一个分支的0~n的读取
				// 如果上一个分支阻塞，则为没有数据就是取尽了，走到这个分支
				// 如果上个分支不阻塞则读取到上个分支阻塞为止，代表阻塞，则走default退出
					drained = true
				}
			}
		}
	}
}

限速队列

限速队列 RateLimiting 是在优先级队列是在延迟队列的基础上进行扩展的一个队列

type RateLimitingInterface interface {
	DelayingInterface // 继承延迟队列
	// 在限速器准备完成后（即合规后）添加条目到队列中
	AddRateLimited(item interface{})
	// drop掉条目，无论成功或失败
	Forget(item interface{})
	// 被重新放入队列中的次数
	NumRequeues(item interface{}) int
}

可以看到一个限速队列的抽象对应只要满足了 AddRateLimited() , Forget() , NumRequeues() 的延迟队列都是限速队列。看了解规则之后，需要对具体的实现进行分析。

type rateLimitingType struct {
	DelayingInterface
	rateLimiter RateLimiter
}

func (q *rateLimitingType) AddRateLimited(item interface{}) {
	q.DelayingInterface.AddAfter(item, q.rateLimiter.When(item))
}

func (q *rateLimitingType) NumRequeues(item interface{}) int {
	return q.rateLimiter.NumRequeues(item)
}

func (q *rateLimitingType) Forget(item interface{}) {
	q.rateLimiter.Forget(item)
}

rateLimitingType 则是对抽象规范 RateLimitingInterface 的实现，可以看出是在延迟队列的基础上增加了一个限速器 RateLimiter

type RateLimiter interface {
	// when决定等待多长时间
	When(item interface{}) time.Duration
	// drop掉item
	// or for success, we'll stop tracking it
	Forget(item interface{})
	// 重新加入队列中的次数
	NumRequeues(item interface{}) int
}

抽象限速器的实现，有 BucketRateLimiter , ItemBucketRateLimiter , ItemExponentialFailureRateLimiter , ItemFastSlowRateLimiter , MaxOfRateLimiter ，下面对这些限速器进行分析

BucketRateLimiter

BucketRateLimiter 是实现 rate.Limiter 与 抽象 RateLimiter 的一个令牌桶，初始化时通过 workqueue.DefaultControllerRateLimiter() 进行初始化。

func DefaultControllerRateLimiter() RateLimiter {
	return NewMaxOfRateLimiter(
		NewItemExponentialFailureRateLimiter(5*time.Millisecond, 1000*time.Second),
		// 10 qps, 100 bucket size.  This is only for retry speed and its only the overall factor (not per item)
		&BucketRateLimiter{Limiter: rate.NewLimiter(rate.Limit(10), 100)},
	)
}

更多关于令牌桶算法可以参考这里

ItemBucketRateLimiter

ItemBucketRateLimiter 是作为列表存储每个令牌桶的实现，每个key都是单独的限速器

type ItemBucketRateLimiter struct {
	r     rate.Limit
	burst int

	limitersLock sync.Mutex
	limiters     map[interface{}]*rate.Limiter
}

func NewItemBucketRateLimiter(r rate.Limit, burst int) *ItemBucketRateLimiter {
	return &ItemBucketRateLimiter{
		r:        r,
		burst:    burst,
		limiters: make(map[interface{}]*rate.Limiter),
	}
}

ItemExponentialFailureRateLimiter

如名所知 ItemExponentialFailureRateLimiter 限速器是一个错误指数限速器，根据错误的次数，将指数用于delay的时长，指数的计算公式为：$baseDelay\times2^{}$。 可以看出When绝定了流量整形的delay时间，根据错误次数为指数进行延长重试时间

type ItemExponentialFailureRateLimiter struct {
	failuresLock sync.Mutex
	failures     map[interface{}]int // 失败的次数

	baseDelay time.Duration // 延迟基数
	maxDelay  time.Duration // 最大延迟
}

func (r *ItemExponentialFailureRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
	r.failuresLock.Lock()
	defer r.failuresLock.Unlock()

	exp := r.failures[item]
	r.failures[item] = r.failures[item] + 1

	// The backoff is capped such that 'calculated' value never overflows.
	backoff := float64(r.baseDelay.Nanoseconds()) * math.Pow(2, float64(exp))
	if backoff > math.MaxInt64 {
		return r.maxDelay
	}

	calculated := time.Duration(backoff)
	if calculated > r.maxDelay {
		return r.maxDelay
	}

	return calculated
}

func (r *ItemExponentialFailureRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
	r.failuresLock.Lock()
	defer r.failuresLock.Unlock()

	return r.failures[item]
}

func (r *ItemExponentialFailureRateLimiter) Forget(item interface{}) {
	r.failuresLock.Lock()
	defer r.failuresLock.Unlock()

	delete(r.failures, item)
}

ItemFastSlowRateLimiter

ItemFastSlowRateLimiter ，限速器先快速重试一定次数，然后慢速重试

type ItemFastSlowRateLimiter struct {
	failuresLock sync.Mutex
	failures     map[interface{}]int

	maxFastAttempts int // 最大尝试次数
	fastDelay       time.Duration // 快的速度
	slowDelay       time.Duration // 慢的速度
}


func NewItemFastSlowRateLimiter(fastDelay, slowDelay time.Duration, maxFastAttempts int) RateLimiter {
	return &ItemFastSlowRateLimiter{
		failures:        map[interface{}]int{},
		fastDelay:       fastDelay,
		slowDelay:       slowDelay,
		maxFastAttempts: maxFastAttempts,
	}
}

func (r *ItemFastSlowRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
	r.failuresLock.Lock()
	defer r.failuresLock.Unlock()

	r.failures[item] = r.failures[item] + 1
	// 当错误次数没超过快速的阈值使用快速，否则使用慢速
	if r.failures[item] <= r.maxFastAttempts {
		return r.fastDelay
	}

	return r.slowDelay
}

func (r *ItemFastSlowRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
	r.failuresLock.Lock()
	defer r.failuresLock.Unlock()

	return r.failures[item]
}

func (r *ItemFastSlowRateLimiter) Forget(item interface{}) {
	r.failuresLock.Lock()
	defer r.failuresLock.Unlock()

	delete(r.failures, item)
}

MaxOfRateLimiter

MaxOfRateLimiter 是返回限速器列表中，延迟最大的那个限速器

type MaxOfRateLimiter struct {
	limiters []RateLimiter
}

func (r *MaxOfRateLimiter) When(item interface{}) time.Duration {
	ret := time.Duration(0)
	for _, limiter := range r.limiters {
		curr := limiter.When(item)
		if curr > ret {
			ret = curr
		}
	}

	return ret
}

func NewMaxOfRateLimiter(limiters ...RateLimiter) RateLimiter {
	return &MaxOfRateLimiter{limiters: limiters}
}

func (r *MaxOfRateLimiter) NumRequeues(item interface{}) int {
	ret := 0
    // 找到列表內所有的NumRequeues（失败的次数），以最多次的为主。 
	for _, limiter := range r.limiters {
		curr := limiter.NumRequeues(item)
		if curr > ret {
			ret = curr
		}
	}

	return ret
}

func (r *MaxOfRateLimiter) Forget(item interface{}) {
	for _, limiter := range r.limiters {
		limiter.Forget(item)
	}
}

如何使用Kubernetes的限速器

基于流量管制的限速队列实例，可以大量突发，但是需要进行整形，添加操作会根据 When() 中设计的需要等待的时间进行添加。根据不同的队列实现不同方式的延迟

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"strconv"
	"time"

	"k8s.io/client-go/util/workqueue"
)

func main() {
	stopCh := make(chan string)
	timeLayout := "2006-01-02:15:04:05.0000"
	limiter := workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())
	length := 20 // 一共请求20次
	chs := make([]chan string, length)
	for i := 0; i < length; i++ {
		chs[i] = make(chan string, 1)
		go func(taskId string, ch chan string) {
			item := "Task-" + taskId + time.Now().Format(timeLayout)
			log.Println(item + " Added.")
            limiter.AddRateLimited(item) // 添加会根据When() 延迟添加到工作队列中

		}(strconv.FormatInt(int64(i), 10), chs[i])

		go func() {
			for {
				key, quit := limiter.Get()
				if quit {
					return
				}
				log.Println(fmt.Sprintf("%s process done", key))
				defer limiter.Done(key)

			}
		}()
	}
	<-stopCh
}

因为默认的限速器不支持初始化 QPS，修改源码内的为 $BT(1, 5)$ ，执行结果可以看出，大突发流量时，超过桶内token数时，会根据token生成的速度进行放行。

图中，任务的添加是突发性的，日志打印的是同时添加，但是在添加前输出的日志，消费端可以看到实际是被延迟了。配置的是每秒一个token，实际上放行流量也是每秒一个token。