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  • 之前并未详细分析控制单元为完成不同指令所发出的各种操作命令,本文将会深入了解指令周期、机器周期、时钟周期与控制信号的关系。 控制单元的功能 之前讲解过取值周期、间址周期的微操作指令 (1)执行周期 1....

    之前并未详细分析控制单元为完成不同指令所发出的各种操作命令,本文将会深入了解指令周期、机器周期、时钟周期(节拍)与控制信号的关系。

    控制单元的功能


    微操作命令分析

    之前讲解过取值周期、间址周期的微操作指令

    (1)执行周期

    1.加法指令。加法有太多的不确定性,如操作数可以在寄存器、累加器、主存等,这些微操作命令都是不一样的,以下假设一个前提。

            前提:假设一个操作数在累加器,一个操作数在主存A单元,并且运算结果送至累加器,请写出具体的微操作指令。

            思路:首先从主存中取出数,然后再和累加器ACC的内容相加送入ACC即可。微程序序列如下:

    Ad(IR)->MAR                        //将指令的地址码送入主存地址寄存器

    1->R                                     //启动存储器读

    M(MAR)->MDR                    //将MAR所指的主存单元中的内容(操作数)经数据总线读到MDR,此处可以写成M(MAR)->BUS->MDR,此处可以不添加BUS,但若是总线连接方式,则需要写。

    (ACC)+(MDR)->ACC           //给ALU发送加命令,将ACC的内容和MDR相加,结果存入ACC

    2.存数指令

    前提:假设将上述累加器ACC的结果存于主存A地质单元中。

    微程序指令:

    Ad(IR)->MAR                       //将指令的地址码送入主存地址寄存器

    1->W                                   //启动存储器写

    (ACC)->MDR                      //将累加器的内容送至MDR

    (MDR)->M(MAR)                //将MDR的内容写到所指的主存单元

    (2)中断周期

            执行周期结束后,CPU需要查询有请求中断的事件发生,如果有,则进入终端周期。中断隐指令保存的断点存在哪里?怎样寻找终端服务程序入口?只有解决这两个问题才可以写出微指令序列。

    前提:假设程序断点保存至主存的 ‘0’号单元,且采用硬件向量法寻找入口地址。中断周期的微指令序列如下:

    0->MAR                                //将主存‘0’号单元的地址送入主存地址寄存器

    1->W                                    //启动存储器写

    (PC)->MDR                         //将PC的内容(程序断点)送入主存数据寄存器

    (MDR)->M(MAR)                //将主存数据寄存器的内容写入MAR所指示的主存单元

    向量地址->PC                    //将向量地址形成部件的输出送至PC

    0->ENT                              //关中断,将允许中断触发器清零

    如果断点不是存入主存,而是存入堆栈,那么需要改0->MAR为SP-1->SP且(SP)->MAR

    控制单元的功能

    控制单元的外特性

    输入CU的内容如下:

    1)指令寄存器(IR)。将指令的操作码送入CU进行译码。

    2)标志。有时候控制单元需要根据上调指令的结果来产生相应的控制信号。因为‘标志’也是控制单元的输入信号。

    3)时钟。每个操作需要多少时间?每个操作之间的执行按照什么样的先后顺序?怎样去解决?这要用到时钟信号,通过时钟脉冲来控制。

    4)来自系统控制总线的控制信号。中断请求,DMA(Direct Memory Access直接存储器访问)请求等信号的输入。

    输出CU的内容如下:

    1)CPU内控制信号。主要用于CPU内cpu寄存器之间的传送和控制ALU实现不同的操作。

    2)送至系统控制总线的控制信号。中断请求、DMA请求等信号的输入。

    多级时序系统

    实际上机器的速度不仅与主频有关,还与机器周期中所含的时钟周期以及指令周期中所含机器周期数有关。同样主频的机器,由于机器周期所含时钟周期数不同,运行速度也不同。机器周期所含时钟周期数少的机器,速度更快。

    每个节拍对应的有效控制信号 ↑

    控制方式

    由于机器指令的指令周期是由数目不等的CPU周期数组成的,CPU周期数的多少反映了指令动作的复杂程度,即操作控制信号的多少。对一个CPU周期而言,也有操作控制信号的多少与出现的先后问题。这两种情况综合在一起,说明每条指令和每个操作控制信号所需的时间各不相同。控制不同操作序列时序信号的方法,称为控制器的控制方式,常用的有同步控制、异步控制、联合控制和人工控制4种方式,其实质反映了时序信号的定时方式。

    (1)同步控制方式

    任何一条指令或指令中任何一个微操作的执行,都由事先确定且有统一基准时标的时序信号所控制的方式叫做同步控制方式。其具体有以下三种方案

    1)采用完全统一节拍的机器周期(定长方式)。这种方案的特点是以最长的微操作序列和最繁琐的微操作作为标准,采取完全统一的、具有相同时间间隔和相同数目的节拍作为机器周期来运行不同的指令,如下图所示

    这种方式对于简单操作居多的指令是浪费时间,如有4个操作A、B、C、D,分别需要1s、2s、1s、2s,而机器周期需要设置为20s,对于ABCD来说就是浪费

    2)采用不同节拍的机器周期(不定长方式) 。这种方案每个机器周期内的节拍数可以不等,如下图所示,有的指令微操作少,机器周期内只包含3个节拍。有的微指令操作复杂,则可以采用延长机器周期,即增加节拍的办法来解决

     

    3)采用中央控制和局部控制相结合的方法。这种方案将机器的大部分指令安排在统一的、较短的机器周期内完成,称为中央控制;而将少数操作复杂的指令中的某些操作采用局部控制方式来完成,如乘、除、浮点运算。下图所示为中央控制和局部控制的时序关系。

     T^{*}为局部控制节拍,其宽度与中央控制的节拍宽度相同,而且局部控制节拍作为中央控制种机器节拍的延续,插入到中央控制的执行周期内,使机器以同样的节奏工作,保证了局部控制和中央控制的同步。

    以乘法指令为例,第一个机器周期采用中央控制的节拍控制取指令操作,接着仍用中央控制的

    T_{0} ,T_{1} ,T_{2}节拍去完成将操作数存存储器种取出并送至寄存器的操作,然后转局部控制,用局部控制节拍T^{*}完成重复加移位的操作。

    (2)异步控制方式

    异步控制方式不存在基准时标信号,没有固定的周期节拍和严格的时钟同步,执行每步指令和每个操作需要多少时间就占用多少时间。这种方式微操作的时序由专门的应答线路控制,即当CU发出执行某一微操作的控制信号后,等待执行部件完成了该操作后发回“回答”信号,再开始新的微操作,使CPU没有空闲状态,但因需要采用应答电路,故其结构比同步控制方式复杂。

    用途:异步控制一般用于主机与I/O设备间的传送控制,使高速的主机与慢速的I/O设备可以按照各自的需要设置时序系统。

    (3)联合控制方式

    联合控制方式使介于同步控制方式和异步控制方式之间的一种折中方案,这种方式对各种不同的指令的微操作大部分采用同同步控制方式,小部分采用异步控制方式。

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  • 因此,在量子安全通信系统中,经常通过改变偏振态来进行编解码,而动态偏振控制器(DPC)作为一种改变输入光偏振态的光器件,直接参与传输数据的编解码,在量子通信中起着必不可少的作用。而在传统的光纤通信系统中,...

    1 引 言

    偏振是量子光的一个重要和常用的性质。因此,在量子安全通信系统中,经常通过改变偏振态来进行编解码,而动态偏振控制器(DPC)作为一种改变输入光偏振态的光器件,直接参与传输数据的编解码,在量子通信中起着必不可少的作用。而在传统的光纤通信系统中,如何准确控制光纤中的偏振态成为实验的前提和关键,因为这关系着系统的稳定性和数据传输的误码率,采用DPC也是十分有效的办法。

    但是,所有厂家在DPC出厂时并没有给出其重要指标半波电压的具体测量方法,而在实际运用中,半波电压又与给出的标称值不完全一致,导致了使用的不便。因此,在使用DPC时,需要有与之配套的驱动电路和性能监测系统。但是,如果成套购买的话,价格昂贵,在实际的工程开发中,不能达到最佳的性价比,会阻碍量子通信系统的开发和推广。因此,需要我们自主研制和开发DPC的驱动电路和性能监控系统。

    本文介绍了DPC的工作原理,给出了其驱动模块和性能监控系统的设计,进行实验结果和理论结果的比较分析,展示了DPC在实际运用中的性能表现以及影响其性能的诸多因素。

    2 DPC的工作原理

    采用美国General Photonics Co.的PolaRITE.Ⅱ-PCD-002DPC,其由4个光纤挤压器构成,相互以45°倾斜放置。设光纤挤压器X1、X2、X3和X4对应的外部施加的压力为F1、F2、F3和F4,各挤压器对应的驱动电压为V1、V2、V3和V4并由电压信号驱动,产生相应的压力挤压光纤形成线性双折射,从而改变入射光的偏振态。

    单模磁场的偏振态都可以用邦加球上的点来表示,如图1所示。

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    如果增加X1或X3的电压V1或V3,即增加X1或X3的压力F1或F3,则偏振态会绕着OQ轴顺时针旋转;相反,如果减少V1或V3,则偏振态会绕着OQ轴逆时针旋转。另一方面,如果增加X2的电压V2,即增加X2的压力F2,则偏振态会绕着OH轴顺时针旋转;相反,如果降低V2,偏振态则会绕着OH轴逆时针旋转。由此可知,只要输入光的偏振态与Xl和X2的方向都不垂直,那么输入光的偏振态都可以通过操作最少2个挤压器改变到任意一个偏振态。

    这种挤压光纤型偏振控制代替了传统的半波片、λ/4波片和半波片的结构,因而具有:1)由于全光纤结构,DPC插入损耗很低,无反射;2)控制速度快,响应时间

    12db62654aa6853c80cb60adc62a6517.png

    轻松换算出来。

    3 DPC的驱动模块设计

    DPC的驱动电路和性能监控系统是通过如图2所示平台研制和开发的。

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    图2所示实验平台,实际上是基于相干光偏振调制的量子安全通信系统,其最大的特点是采用嵌入式系统ARM控制器来实现DPC的同步驱动和监控。平台使用2个DPC,DPC 1用于相干光偏振态的调制和加密,DPC 2则用于解密。以DPC2为例,在进行DPC 2的性能监控时,DPC 1不工作。ARM 2输出数据,驱动DPC 2改变输入光的偏振态。同时,将AD检测输出的光信号强度转化成数据,由ARM 2接收后传输给计算机,由性能监控软件处理。

    根据DPC的工作原理,要想将输入光的偏振态改变到任意偏振态,至少需要同时驱动2个光纤挤压器。同时,DPC又自带15倍电压放大模块,而工作在1550 nm波长时半波电压如图2所示,DPC的驱动模块将ARM控制器输出的12位数据(0~4095)通过数模器件转换成0~5 V模拟电压。其电路结构如图3所示。

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    其4路电压驱动设计均相同,都采用高精度的12位DAC(AD7545)的5 V单极性工作模式。AD7545的参考电压由芯片REF02来提供,其电压浮动

    4 性能监控系统的设计和结果验证

    加在DPC上的工作电压与偏振态问的对应关系是DPC的很重要的性能指标,反映了整个通信系统运作的性能。因此,在对DPC进行性能监控时,需要实时监测反馈的光强信号随工作电压的变化情况。性能监控系统除利用上述实验平台的硬件外,还要在ARM控制器上编写对应的软件,实现对DPC同步的驱动和监控,并将光强变化反馈回计算机,计算机通过特写编写的程序,将变化曲线显示出来。

    4.1 软件设计思想

    ARM控制器在整个性能监控系统中起着十分重要的作用。一方面,要向DPC发送以一定间隔递增的数据信号(0~4095);另一方面,又要接收AD检测光强后转换出来的数据,并将其传送给计算机,供专门软件描绘半波电压曲线。ARM控制器的软件流程图,如图4所示。

    4.2 理论分析

    对于图2,如果设定DPC 1的各挤压器电压初始值V1=V2=V3=V4=0,则可以作为测试DPC 2各光纤挤压器半波电压的装置图。以DPC 2的X2为例,给出半波电压的计算方法。已知,如果增加X2的电压V2,则偏振态轨迹绕OH顺时针旋转,旋转1周的电压变化对应2倍的半波电压。入射光的Stokes参量为

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    由于DPC为无源器件,能量守恒,理想情况下S0不变。又由于偏振态运动轨迹绕轴OH旋转,所以参量S1也不变。S1和S0不变,则表示给定偏振态下的入射光光波在快轴OX和慢轴OY上的投影EOx和E0y不随时间变化。增加V2引起S2和S3变化的本质就是E0x和E0y间的相位差δ1=δy-δx随V2进行周期性变化。

    设定入射光相位初始值δx=a,δy=a+δ1,X2电压引起的相位差变化为φ,又因为光纤的快慢轴和PBS的快慢轴一般情况下不重合,为求得普遍情况,可以假设二者问的夹角为θ,则从PBS 2个出口出来的光波模分别为

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    因为只观察PBS 1个出口的光强变化可以确定DPC的半波电压,取T1为研究对象,强度为

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    ,设E0x的初始相位a=0,E0x=E0y=1,θ=π/4,在DPC1的X2上应用的相位为δ1=0、π/6、π/3和π/2时,绘制PBS 1个出口的光强P随相位差φ的变化曲线如图5所示。

    4.3 实验验证

    采用图2所示的系统可以测定DPC的各光纤挤压器的半波电压。可以设定DPC 1和DPC 2的X1、X3和X4的电压V1、V3和V4均为0,即可以采用不同的相位δ1,然后让DPC 2的V2在0~5 V变化,可测得DPC 2和X2的半波电压,如图6所示。

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    4.4 理论和实验结果的比较

    1)通过比较图6和图5发现,实验结果与理论分析基本一致,即检测出的光强与施加在DPC上的应用电压服从正弦变化规律。而且,图6中,以脉冲数表示的电压周期T与理论分析的半波电压关系为

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    其中:C表示DA转换的精度;因子15表示驱动模块输出电压后DPC自带电压放大器将其放大的倍数。由此,又可以验证实验和理论的一致性。

    2)观察图6可以发现,曲线有突变的现象。这是由于驱动模块提供0~5 V电压,而光强变化1个周期对应的电压是0~4 V。所以,光强变化1个多周期、DA输出5 V后,突变输出0 V,光强也随之突变。

    3)图6显示,在初始相位差δ1不同时,测量曲线的峰值并不和理论分析完全一致,而且曲线有抖动,不平滑。主要原因是椭圆偏振态不能在光纤中很好的保持。假设2种情况:第1种情况,DPC 1加δ1、DPC 2加φ;第2种情况,DPC1加0、DPC2加δ1+φ。理论上,这2种情况结果应该相同。但是,实际情况有差异,这种差异就是椭圆偏振态不能在光纤中很好保持造成的。

    5 结论

    研究了针对DPC设计的驱动模块和性能监控系统。驱动模块采用12位高精度DA芯片,设计结构简单,转换精度高,稳定可靠。而性能监控系统则利用了嵌入式系统控制功能强大,并与计算机通信接口简单且速度快的特点,使用ARM控制器同步驱动并且监控,再在Windows下编写应用程序,显示其监控下的光强随工作电压的变化曲线,直观地反映了偏振态随DPC工作电压的变化情况。实验的结果与理论分析的结果基本一致,更表明了方案的可行性。这套性能监测的方法将成为DPC应用时有力的辅助工具。

    责任编辑:gt

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  • Kubernetes 中运行了一系列控制器来确保...对于集群管理员来说,了解每个控制器的角色分工至关重要,如有必要,你还需要深入了解控制器工作原理。 本文我将会带你深入了解 Kubernetes 控制器的内部结构、基本组件以及

    Kubernetes 中运行了一系列控制器来确保集群的当前状态与期望状态保持一致,它们就是 Kubernetes 的大脑。例如,ReplicaSet 控制器负责维护集群中运行的 Pod 数量;Node 控制器负责监控节点的状态,并在节点出现故障时及时做出响应。总而言之,在 Kubernetes 中,每个控制器只负责某种类型的特定资源。对于集群管理员来说,了解每个控制器的角色分工至关重要,如有必要,你还需要深入了解控制器的工作原理。

    本文我将会带你深入了解 Kubernetes 控制器的内部结构、基本组件以及它的工作原理。本文使用的所有代码都是从 Kubernetes 控制器的当前实现代码中提取的,基于 Go 语言的 client-go 库。

    1. 控制器的模型

    Kubernetes 官方文档给出了控制器最完美的解释:


    In applications of robotics and automation, a control loop is a non-terminating loop that regulates the state of the system. In Kubernetes, a controller is a control loop that watches the shared state of the cluster through the API server and makes changes attempting to move the current state towards the desired state. Examples of controllers that ship with Kubernetes today are the replication controller, endpoints controller, namespace controller, and serviceaccounts controller.


    翻译:

    在机器人设计和自动化的应用中,控制循环是一个用来调节系统状态的非终止循环。而在 Kubernetes 中,控制器就是前面提到的控制循环,它通过 API Server 监控整个集群的状态,并确保集群处于预期的工作状态。Kubernetes 自带的控制器有 ReplicaSet 控制器,Endpoint 控制器,Namespace 控制器和 Service Account 控制器等。

    官方文档:Kube-controller-manager

    Kubernetes 控制器会监视资源的创建/更新/删除事件,并触发 Reconcile 函数作为响应。整个调整过程被称作 “Reconcile Loop”(调谐循环)或者 “Sync Loop”(同步循环)。Reconcile 是一个使用 object(Resource 的实例)的命名空间和 object 名来调用的函数,使 object 的实际状态与 object 的 Spec 中定义的状态保持一致。调用完成后,Reconcile 会将 object 的状态更新为当前实际状态。

    什么时候才会触发 Reconcile 函数呢?以 ReplicaSet 控制器为例,当收到了一个关于 ReplicaSet 的事件或者关于 ReplicaSet 创建 Pod 的事件时,就会触发 Reconcile 函数。

    为了降低复杂性,Kubernetes 将所有的控制器都打包到 kube-controller-manager 这个守护进程中。下面是控制器最简单的实现方式:

    for {
      desired := getDesiredState()
      current := getCurrentState()
      makeChanges(desired, current)
    }
    

    2. 水平触发的 API

    Kubernetes 的 API 和控制器都是基于水平触发的,可以促进系统的自我修复和周期协调。水平触发这个概念来自硬件的中断,中断可以是水平触发,也可以是边缘触发。

    水平触发 : 系统仅依赖于当前状态。即使系统错过了某个事件(可能因为故障挂掉了),当它恢复时,依然可以通过查看信号的当前状态来做出正确的响应。
    边缘触发 : 系统不仅依赖于当前状态,还依赖于过去的状态。如果系统错过了某个事件(“边缘”),则必须重新查看该事件才能恢复系统。
    Kubernetes 水平触发的 API 实现方式是:监视系统的实际状态,并与对象的 Spec 中定义的期望状态进行对比,然后再调用 Reconcile 函数来调整实际状态,使之与期望状态相匹配。水平触发的 API 也叫声明式 API。

    水平触发的 API 有以下几个特点:

    • Reconcile 会跳过中间过程在 Spec 中声明的值,直接作用于当前 Spec 中声明的值。
    • 在触发 Reconcile 之前,控制器会并发处理多个事件,而不是串行处理每个事件。

    举两个例子:

    • 例 1:并发处理多个事件
      用户创建了 1000 个副本数的 ReplicaSet,然后 ReplicaSet 控制器会创建 1000 个 Pod,并维护 ReplicaSet 的 Status 字段。在水平触发系统中,控制器会在触发 Reconcile 之前并发更新所有 Pod(Reconcile 函数仅接收对象的 Namespace 和 Name 作为参数),只需要更新 Status 字段 1 次。而在边缘触发系统中,控制器会串行响应每个 Pod 事件,这样就会更新 Status 字段 1000 次。

    • 例 2:跳过中间状态
      用户修改了某个 Deployment 的镜像,然后进行回滚。在回滚过程中发现容器陷入 crash 循环,需要增加内存限制。然后用户更新了 Deployment 的内容,调整内存限制,重新开始回滚。在水平触发系统中,控制器会立即停止上一次回滚动作,开始根据最新值进行回滚。而在边缘触发系统中,控制器必须等上一次回滚操作完成才能进行下一次回滚。

    3. 控制器的内部结构

    每个控制器内部都有两个核心组件:Informer/SharedInformer 和 Workqueue。其中 Informer/SharedInformer 负责 watch Kubernetes 资源对象的状态变化,然后将相关事件(evenets)发送到 Workqueue 中,最后再由控制器的 worker 从 Workqueue 中取出事件交给控制器处理程序进行处理。
    事件 = 动作(create, update 或 delete) + 资源的 key(以 namespace/name 的形式表示)

    Informer

    控制器的主要作用是 watch 资源对象的当前状态和期望状态,然后发送指令来调整当前状态,使之更接近期望状态。为了获得资源对象当前状态的详细信息,控制器需要向 API Server 发送请求。

    但频繁地调用 API Server 非常消耗集群资源,因此为了能够多次 get 和 list 对象,Kubernetes 开发人员最终决定使用 client-go 库提供的缓存机制。控制器并不需要频繁调用 API Server,只有当资源对象被创建,修改或删除时,才需要获取相关事件。client-go 库提供了 Listwatcher 接口用来获得某种资源的全部 Object,缓存在内存中;然后,调用 Watch API 去 watch 这种资源,去维护这份缓存;最后就不再调用 Kubernetes 的任何 API:

    lw := cache.NewListWatchFromClient(
          client,
          &v1.Pod{},
          api.NamespaceAll,
          fieldSelector)
    

    上面的这些所有工作都是在 Informer 中完成的,Informer 的数据结构如下所示:

    store, controller := cache.NewInformer {
        &cache.ListWatch{},
        &v1.Pod{},
        resyncPeriod,
        cache.ResourceEventHandlerFuncs{},
    

    尽管 Informer 还没有在 Kubernetes 的代码中被广泛使用(目前主要使用 SharedInformer,下文我会详述),但如果你想编写一个自定义的控制器,它仍然是一个必不可少的概念。

    你可以把 Informer 理解为 API Server 与控制器之间的事件代理,把 Workqueue 理解为存储事件的数据结构。

    下面是用于构造 Informer 的三种模式:

    ListWatcher

    ListWatcher 是对某个特定命名空间中某个特定资源的 list 和 watch 函数的集合。这样做有助于控制器只专注于某种特定资源。fieldSelector 是一种过滤器,它用来缩小资源搜索的范围,让控制器只检索匹配特定字段的资源。Listwatcher 的数据结构如下所示:

    cache.ListWatch {
        listFunc := func(options metav1.ListOptions) (runtime.Object, error) {
            return client.Get().
                Namespace(namespace).
                Resource(resource).
                VersionedParams(&options, metav1.ParameterCodec).
                FieldsSelectorParam(fieldSelector).
                Do().
                Get()
        }
        watchFunc := func(options metav1.ListOptions) (watch.Interface, error) {
            options.Watch = true
            return client.Get().
                Namespace(namespace).
                Resource(resource).
                VersionedParams(&options, metav1.ParameterCodec).
                FieldsSelectorParam(fieldSelector).
                Watch()
        }
    }
    

    Resource Event Handler

    Resource Event Handler 用来处理相关资源发生变化的事件:

    type ResourceEventHandlerFuncs struct {
        AddFunc    func(obj interface{})
        UpdateFunc func(oldObj, newObj interface{})
        DeleteFunc func(obj interface{})
    }
    

    AddFunc : 当资源创建时被调用
    UpdateFunc : 当已经存在的资源被修改时就会调用 UpdateFunc。oldObj 表示资源的最近一次已知状态。如果 Informer 向 API Server 重新同步,则不管资源有没有发生更改,都会调用 UpdateFunc。
    DeleteFunc : 当已经存在的资源被删除时就会调用 DeleteFunc。该函数会获取资源的最近一次已知状态,如果无法获取,就会得到一个类型为 DeletedFinalStateUnknown 的对象。

    ResyncPeriod

    ResyncPeriod 用来设置控制器遍历缓存中的资源以及执行 UpdateFunc 的频率。这样做可以周期性地验证资源的当前状态是否与期望状态匹配。

    如果控制器错过了 update 操作或者上一次操作失败了,ResyncPeriod 将会起到很大的弥补作用。如果你想编写自定义控制器,不要把周期设置太短,否则系统负载会非常高。

    SharedInformer

    通过上文我们已经了解到,Informer 会将资源缓存在本地以供自己后续使用。但 Kubernetes 中运行了很多控制器,有很多资源需要管理,难免会出现以下这种重迭的情况:一个资源受到多个控制器管理。

    为了应对这种场景,可以通过 SharedInformer 来创建一份供多个控制器共享的缓存。这样就不需要再重复缓存资源,也减少了系统的内存开销。使用了 SharedInformer 之后,不管有多少个控制器同时读取事件,SharedInformer 只会调用一个 Watch API 来 watch 上游的 API Server,大大降低了 API Server 的负载。实际上 kube-controller-manager 就是这么工作的。

    SharedInformer 提供 hooks 来接收添加、更新或删除某个资源的事件通知。还提供了相关函数用于访问共享缓存并确定何时启用缓存,这样可以减少与 API Server 的连接次数,降低 API Server 的重复序列化成本和控制器的重复反序列化成本。

    lw := cache.NewListWatchFromClient(…)
    sharedInformer := cache.NewSharedInformer(lw, &api.Pod{}, resyncPeriod)
    

    Workqueue

    由于 SharedInformer 提供的缓存是共享的,所以它无法跟踪每个控制器,这就需要控制器自己实现排队和重试机制。因此,大多数 Resource Event Handler 所做的工作只是将事件放入消费者工作队列中。

    每当资源被修改时,Resource Event Handler 就会放入一个 key 到 Workqueue 中。key 的表示形式为 <resource_namespace>/<resource_name>,如果提供了 <resource_namespace>,key 的表示形式就是 <resource_name>。每个事件都以 key 作为标识,因此每个消费者(控制器)都可以使用 workers 从 Workqueue 中读取 key。所有的读取动作都是串行的,这就保证了不会出现两个 worker 同时读取同一个 key 的情况。

    Workqueue 在 client-go 库中的位置为 client-go/util/workqueue,支持的队列类型包括延迟队列,定时队列和速率限制队列。下面是速率限制队列的一个示例:

    queue :=
    workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())
    

    Workqueue 提供了很多函数来处理 key,每个 key 在 Workqueue 中的生命周期如下图所示:

    在这里插入图片描述
    如果处理事件失败,控制器就会调用 AddRateLimited() 函数将事件的 key 放回 Workqueue 以供后续重试(如果重试次数没有达到上限)。如果处理成功,控制器就会调用 Forget() 函数将事件的 key 从 Workqueue 中移除。注意:该函数仅仅只是让 Workqueue 停止跟踪事件历史,如果想从 Workqueue 中完全移除事件,需要调用 Done() 函数。

    现在我们知道,Workqueue 可以处理来自缓存的事件通知,但还有一个问题:控制器应该何时启用 workers 来处理 Workqueue 中的事件呢?

    控制器需要等到缓存完全同步到最新状态才能开始处理 Workqueue 中的事件,主要有两个原因:

    在缓存完全同步之前,获取的资源信息是不准确的。
    对单个资源的多次快速更新将由缓存合并到最新版本中,因此控制器必须等到缓存变为空闲状态才能开始处理事件,不然只会把时间浪费在等待上。
    这种做法的伪代码如下:

    controller.informer = cache.NewSharedInformer(...)
    controller.queue = workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())
    
    
    controller.informer.Run(stopCh)
    
    if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, controller.HasSynched)
    {
        log.Errorf("Timed out waiting for caches to sync"))
    }
    
    // Now start processing
    controller.runWorker()
    

    所有处理流程如下所示:

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    Synchronized 同步锁工作原理(Fu++聚合支付收款云平台)

    1、在Java中, Synchronized 关键字是用来控制线程同步的,就是在多线程的环境下,控制 Synchronized 代码段不被多个线程同时执行。 Synchronized 既可以加在一段代码上,也可以加在方法上。

    2、Synchronized 关键字是解决并发问题常用解决方案,有以下三种使用方式:

    ①、同步普通方法,锁的是当前对象。

    ②、同步静态方法,锁的是当前 Class 对象。

    ③、同步块,锁的是 {} 中的对象。

    3、实现原理: JVM 是通过进入、退出对象监视器( Monitor )来实现对方法、同步块的同步的。

    ①、具体实现是在编译之后在同步方法调用前加入一个 monitor.enter 指令,在退出方法和异常处插入 monitor.exit 的指令。

    ②、其本质就是对一个对象监视器( Monitor )进行获取,而这个获取过程具有排他性从而达到了同一时刻只能一个线程访问的目的。

    ③、对于没有获取到锁的线程将会阻塞到方法入口处,直到获取锁的线程 monitor.exit 之后才能尝试继续获取锁。

    4、工作图解:

    851c5d226c03ee2e4c191c6444f2113d.png

    5、Synchronize 很多都称之为重量锁, JDK1.6 中对 Synchronized 进行了各种优化,为了能减少获取和释放锁带来的消耗引入了 偏向锁和 轻量锁。

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同步控制器的工作原理