K8s Informer 里面到底怎么做到事件一个都不漏掉，背后机制是啥？

要理解K8s Informer为什么能几乎不漏掉任何事件，我们需要像侦探一样，一步步拆解它背后设计的精妙机制，它不是一个简单的定时轮询，而是一个结合了缓存、长连接、重试和增量队列的复杂系统，其核心思想是：先建立一个可靠的基础状态，然后像追更小说一样，一有更新就立刻通知你，并且万一网络断了，还能从断掉的地方接着看，而不是重头开始。

我们得知道Informer要和谁打交道,它的目标是Kubernetes的API Server，可以把它想象成一个权威的、记录了整个集群所有资源状态的数据库，Informer的目标就是在本地方便、高效地同步这个数据库的完整信息。

第一步：全量同步——打下坚实的基础 当Informer第一次启动时，它绝不会只监听最新事件，它会先向API Server发起一个List请求，就像说：“请把当前所有这种类型的资源（比如所有Pod）的完整列表都给我。” （来源：Kubernetes官方文档及Client-go源码中的ListWatch机制） 这个步骤至关重要，它确保了Informer的本地缓存从一个完整、准确的全量数据快照开始，这就好比你要追一部连载的小说，Informer不是从最新一章开始看，而是先把已经发布的全部章节都下载到本地，建立一个完整的书库，这样，你就有了一个坚实的“基线”，后续的所有更新都是在这个基线上进行的增量修改，如果一开始的基线就是错的，那后面再怎么更新也是白搭。

第二步：建立长连接监听——实时获取增量变化 拿到全量列表后，Informer不会傻傻地每隔几秒就去问API Server：“有变化吗？”（这种叫轮询，效率低且容易遗漏快速连续的变化），相反，它会建立一个HTTP长连接，也就是Watch请求。（来源：Kubernetes API概念文档中的Watch条目） 这个Watch请求可以理解为一个“事件流管道”，API Server会一直保持这个连接打开，只要被监听的资源有任何变化（比如Pod被创建、更新或删除），API Server就会立刻通过这个管道推送一个事件消息给Informer，这种方式是实时的、高效的，避免了轮询带来的延迟和资源浪费，这就像你订阅了小说的更新提醒，作者一发布新章节，你的手机就会立刻收到推送，而不需要你不停地去刷新页面。

网络是不稳定的！ 这个长连接随时可能因为网络问题而中断，这正是Informer设计中最关键的部分——如何应对中断以确保不丢事件。

第三步：应对连接中断的利器：resourceVersion Kubernetes的每个资源列表（包括最初的List结果和后续的Watch事件）都附带一个关键的元数据字段，叫做resourceVersion，这个字段是一个全局递增的序列号，代表了Kubernetes集群etcd存储的当前版本号。（来源：Kubernetes API约定文档中的元数据部分） 当Informer发起List请求时，返回的响应里就包含了一个resourceVersion（假设是1000），当它紧接着发起Watch请求时，会带上这个参数，意思是：“请告诉我从版本1000之后发生的所有事件。” 如果Watch连接不幸中断了，Informer不会惊慌，它会重新发起一个List请求（或者带resourceVersion的Watch请求），但这次会使用它最后一次成功收到的那个事件的resourceVersion，在断开前它收到的最后一个事件版本是1050，那么重连时它就会说：“请告诉我从1050之后发生的所有事件。” API Server有能力精确地返回从指定版本开始的所有历史事件，这样，即使中间连接断开了1小时，重连后Informer也能把这段时间内错过的所有事件一个不差地“补课”回来，完美地避免了事件丢失。

第四步：本地缓存与事件去重 Informer在内部维护了一个本地内存缓存（称为Store），它会将List和Watch到的所有事件都应用到这个小副本上，使其与API Server的状态保持同步。（来源：Client-go源码中的Store和Controller组件） 这个缓存还有一个重要作用：去重，由于网络抖动，可能会发生一种情况，就是Informer可能会收到重复的事件（比如同一个版本号的事件收到了两次），本地缓存会根据资源的唯一标识（UID）和resourceVersion来判断，如果已经应用过这个版本的变化，就会忽略掉重复的事件，确保业务逻辑不会被重复触发。

第五步：稳健的事件处理：Delta FIFO队列与重试机制 Watch到的事件并不会直接扔给用户写的处理函数，Informer会先把这些事件放入一个名为DeltaFIFO的先进先出队列中。（来源：Client-go源码中的DeltaFIFO实现） 这个队列就像一个缓冲带，万一用户的事件处理函数处理得比较慢，或者暂时出错了，事件会在这个队列里排队等待，而不会阻塞Watch管道，更重要的是，如果事件处理失败了，Informer有一套重试机制，默认情况下，如果处理一个事件失败，它会被重新放回队列（除非达到最大重试次数），这样就有机会再次尝试处理，进一步增强了系统的鲁棒性，防止因临时异常导致的事件丢失。

总结一下： K8s Informer通过 “全量同步(List)建立基线 + 长连接监听(Watch)实时更新 + 基于resourceVersion的断线重连补课 + 本地缓存去重 + 队列重试” 这一套组合拳，确保了事件的高可靠、准实时传递，它不是依靠单一的神奇技术，而是通过多层机制环环相扣，共同构建了一个极其健壮的状态同步系统，从而实现了“事件一个都不漏掉”的目标。