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