05.pager
介绍
在refactor 中我们使用到了 pager
在 Kubernetes(k8s)中,pager 主要用于客户端分页获取较大的资源列表,以减轻 API 服务器的压力。在 Kubernetes 集群中,可能存在大量的资源(如 Pod、Service、Deployment 等),当客户端请求这些资源的列表时,一次性获取所有资源可能会对 API 服务器造成较大压力,导致性能下降。
为了解决这个问题,Kubernetes 引入了 pager,它可以帮助客户端代码将大型列表查询分解成多个较小的请求,每个请求只获取部分数据。pager 通过向 API 服务器发送带有 Limit 和 Continue 参数的请求来实现分页。Limit 用于指定每页返回的资源数量,Continue 用于指示从哪个位置开始获取下一页的资源。
这种分页机制可以有效减轻 API 服务器的压力,同时也提高了客户端处理大型列表时的性能。客户端可以通过 pager 分页逐步获取资源,同时在处理这些资源时,无需等待完整列表的响应。这种逐步处理的方式可以降低内存占用,提高客户端的响应速度。
解释
这段代码是 Kubernetes 的一部分,位于 staging/src/k8s.io/client-go/tools/pager 包中。它为客户端代码提供了在处理大型列表查询时,将查询分解成多个较小的分页请求的功能。这样可以减轻 API 服务器的压力。
让我们来分析一下代码中的关键部分:
ListPageFunc 是一个类型,它是一个接受 context.Context 和 metav1.ListOptions 作为参数并返回 runtime.Object 和 error 的函数。这样的函数可以用来执行分页查询。
SimplePageFunc 函数接受一个没有 context 参数的函数,并将其适配成接受 context 的函数。
ListPager 结构体包含了分页大小(PageSize),分页函数(PageFn),一个用于控制在资源版本过期时是否尝试获取完整列表的布尔值(FullListIfExpired),以及用于缓冲页面数量的整数值(PageBufferSize)。
New 函数接受一个 ListPageFunc 类型的函数作为参数,并使用默认设置创建一个新的 ListPager 实例。当遇到资源过期错误时,它会尝试获取完整列表。
List 方法首先为 options.Limit 设置默认的分页大小(如果未设置)。然后,它尝试从服务器获取分页数据,如果失败,则回退到完整列表。它返回一个包含所有项目的列表对象,一个布尔值表示结果是否已分页,以及一个可能的错误。
EachListItem 方法接受一个 context、一个 metav1.ListOptions 以及一个处理每个项目的函数 fn。它会分页获取列表,并对每个项目调用 fn 函数。该方法会在获取分页数据时尽量减小对服务器的压力。
eachListChunkBuffered 方法与 EachListItem 类似,但它在处理列表分块时调用 fn 函数。通过使用分页,它可以有效地减小对服务器的压力。同时,该方法会在后台并发地缓冲最多 ListPager.PageBufferSize 个分块。
eachListChunk 方法分页获取列表并对每个分块调用 fn 函数。如果在获取列表时遇到错误,将返回错误。如果在处理分块时遇到错误,将立即返回错误。这个方法与前面的方法类似,但没有缓冲功能。
总之,这段代码提供了分页处理大型列表查询的功能,以减轻 API 服务器的压力。通过将查询分解成较小的分页请求,它能够在不影响服务器性能的情况下处理大量数据