近期发现，k8s apiserver的内存和cpu定时（每隔10h）被客户一个控制器打的很高，有个小突刺。排查发现，用户的控制器开启了resyncPeriod，默认值就是10h。
一般来说controller runtime框架、knative框架，都会默认这个值为10h。不同的是，controller runtime框架会打算到10h附近，而knative框架是严格10h。当然真实时间会受到上次执行的影响，略有偏差。
定位到问题后，解决起来也很简单，构建informer时，将resyncPeriod设置为0就行。
但是，客户有担心，偶发k8s里面缓存不够新的问现象，担心关闭resyncPeriod会影响到informer机制中缓存的更新。第一反应，客户是不是对ResyncPeriod这个参数有什么误解？这个参数不会重新到APIServer拉取全量数据，而只是把indexer里面的缓存的所有key list一遍，重新推进DeltaFIFO，触发controller将所有事件重新调协一遍。
顺带把整个informer机制相关的debug一遍，确认无误。此处粘贴一些图做些记录。
- Informer机制各种类详细介绍
https://blog.imoe.tech/2023/02/15/kubernetes-informer-mechanism/
这篇写得非常好。
网上有大量文章，写的并不准确。包括ResyncPeriod参数，竟然把它说成可以重新从K8S APIServer全量拉取informer数据，更新informer缓存，避免watch机制错误导致缓存数据的不一致。这些文章给我带来了很大的干扰。所以我不断调整ResyncPeriod，debug测试。发现控制器并没有根据ResyncPeriod参数，去LIST K8SAPISERVER更新整个缓存；而只是从indexer的ThreadSafeMap里，list所有的key，重新推入DeltaFIFO，触发事件，让控制器重新handler。
client-go 组件
- Reflector：指的是
cache包中定义的 Reflector 类，用于监控 Kubernetes 资源变化，其功能由ListAndWatch函数实现。当 Reflector 接收到资源变更的事件，会获取到变更的对象并在函数watchHandler中放到Delta Fifo队列。 - Delta FIFO：是一个 FIFO 的队列，用来缓存
Reflector拉取到的变更事件和资源对象； - Informor：是流程中最重要的节点，是整个流程的桥梁，
Informer也是在cache包中定义的，其功能在processLoop函数中实现，负责：- 从 Delta FIFO 中 pop 出对象并更新到 Indexer 的 cache 中；
- 调用自定义 Controller，传递该对象。
- Indexer：指在
cache包中定义的 Indexer 类，主要是在资源对象上提供了索引和本地缓存的功能。经典的使用场景是基于对象的 Labels 创建索引，Indexer 可以支持使用索引函数来维护索引，同时 Indexer 使用线程安全的 Data Store 来存储资源对象和对应的 Key。默认使用的是cache包里的 MetaNamespaceKeyFunc 函数来生成对象的 Key，格式如：<namespace>/<name>。
自定义组件
上图中 Informer reference 和 Indexer reference 是指在自定义 Controller 中需要自己创建的 Informer 和 Indexer 的实例，用来与整个流程进行交互，需要根据需要的资源创建对应的实例。client-go 提供了 NewIndexerInformer 函数来创建 Informer 和 Indexer 实例，也可以使用 SharedInformerFactory 的工厂方法来创建实例。
每个资源都会对应一个 Informer，每个 Informer 都通过 Watch 创建一个长连接。如果一个资源创建了多个 Informer 无疑是非常浪费的，所以通常都使用 SharedInformerFactory 工厂方法来创建，这样每种资源都复用一个 Informer，从而降低开销。
2. informer多重缓存的数据结构
上一篇对各种组件和方法有详细介绍，但是缓存的数据结构搞得有点云里雾里。下面这篇文章是个完美的补充：
https://juejin.cn/post/7132767272841510926
不过，各位可能有个小小的疑问，客户每10h全量调协处理一遍数据，正常应该客户的pod cpu和内存打得很高，为什么会K8S APIServer也被打得高？
这里面客户有个错误用法，他没有进行事件过滤，正常来说，重新全量调协，是要处理那些需要处理的数据，不需要的应该用EventHandler过滤掉。客户没有做，导致每个事件，他都会调协处理，处理逻辑里面有大量list资源的操作（list加了labelSelector条件）， 导致K8S APIServer缓存打得很高。
不过，在协助处理客户这个问题时，我也有点小小的疑惑：
前期客户的处理逻辑里面有大量list资源操作，甚至部分没有加resourceVersion=0（直查etcd）。这种情况下，把K8S APIServer内存打得很高，可以理解。
但是后面用户把全部list操作加上resourceVersion=0后，仍然会把K8S APIServer打得很高，这个就很奇怪。K8S APIServer在接受list请求时，直接从内存里面拿数据，为何会内存瞬间打得很高？难道针对大量list请求操作，它瞬间产生大量的局部变量？看来得看看k8s相关代码，才能解答。