背景 前面我们已经对 kube-apiserver 内存消耗进行了阐述,文中最后提到了使用流式的请求来支持 List 的效果,从而实现对于单个请求来说,空间复杂度从 O(n) 转换成 O(1),
背景 前两篇已经介绍过 Informer 和 Cacher 的实现,也介绍了其中存在的一些问题,本篇主要针对 Stale read 问题展开,分析新版 Informer & Kube-apiserver 中是如何解决这个问题的。 如果对 Informer 和 Kube-apiserver WatchCache
代码版本:v1.26 由来 前一篇已经介绍了 Informer 的实现,Informer 对 kube-apiserver 发起了 list 和 watch 请求。我们知道大规模集群下,kube-apiserver 会
代码版本 v.126 由来 Informer 作为 client-go 的核心,网上有众多的源码分析,原理解析相关文章,可以教给大家如何"正确"的使用 Informer。当
背景 碰到一个"诡异"的线上问题,已经定位到原因,虽然不是什么大问题,但感觉还是挺有意思的。在远古时期(k8s 1.7)中也
背景 最近遇到一个线上问题,使用了 lxcfs 的容器,跑在 cgroup v2 的机器上时,在容器内使用 top 或者 htop 看到的核数和 cpu 使用率有问题。虽然根本问题在 lxcfs 的实现,但问题