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Kubernetes有一個之前系統(tǒng)用來做很多工作的REST－ish HTTP API。這個API是開放的，而且文檔十分齊全，很容易整合，可以從代碼方面管理集群。然而這個API還有一個不直接映射到HTTP的概念：WATCH。resource有任何的修改，它就會通知API用戶。

WATCH請求剖析

從Python使用Kubernetes API，如果使用Request庫的話，就十分輕松。API運(yùn)行得十分好，總是使用并且返回JSON消息。但是發(fā)行watch請求就變得復(fù)雜多了。發(fā)一個watch請求理論上有兩種方法：一個是用流傳輸結(jié)果的普通HTTP請求，同時使用分塊編碼；另一種方法是使用websockets。不幸的是，當(dāng)測試Kubernetes1.1 master的時候，并沒有正確地使用websocket協(xié)議，所以使用流傳輸結(jié)果才是正確的方法。

當(dāng)使用分塊編碼流傳輸?shù)臅r候，Kubernetes master會通過發(fā)送分塊的尺寸開始傳輸分塊。但是它不會發(fā)送一整個分塊，它只會發(fā)送一行文本，再被一行新的文本終止。這行文本是JSON編碼對象，里面還有event以及修改過的resource項目。所以協(xié)議是基于行的，而分塊編碼只是當(dāng)結(jié)果可得的時候一個用來分流這些結(jié)果的方法。從表面上看用請求來做這個似乎不那么難：

然而iter_lines方法并沒有按照你想要的方向來做，它保有一個外部緩沖，這個緩沖意味著你永遠(yuǎn)都看不到最后一個event因?yàn)槟氵€在等著填滿那個緩沖。
這個問題的提出意味著通過實(shí)施你自己的iter_lines()函數(shù)來使用原套socket，從回應(yīng)socket到讀取socket。很不幸，那個簡單的方法犯了一些錯誤。首先，它沒有正確地處理分塊編碼，描述分塊大小的八位元數(shù)會出現(xiàn)在輸出過程。但是更加重要的是，另一個緩沖層次正在繼續(xù)，一個你不能進(jìn)行應(yīng)急操作的緩沖層次。額外的緩沖是因?yàn)檎埱笫褂玫氖窃继捉幼值纳晌募椒◤闹凶x取數(shù)據(jù)。這對于Requests來說就講得通了，Python標(biāo)準(zhǔn)庫和OS都擅長通過緩沖加速。然而這并不意味著在Requests解析了響應(yīng)的標(biāo)頭后，緩沖就已經(jīng)不知道使用了響應(yīng)本身多大的字節(jié)，而且這些字節(jié)無法檢索。所以使用Requests來使用watch API基本上不太可能。

手動進(jìn)行HTTP

所以如何從Python使用watch API？通過自己發(fā)出請求和處理響應(yīng)。這個做起來其實(shí)很簡單，socket編程其實(shí)沒那么嚇人。首先，你需要連接socket到服務(wù)器，然后發(fā)送HTTP request。HTTP非常簡單，你只需要在socket上發(fā)送一些標(biāo)頭即可：

注意，Host標(biāo)頭被Kubernetes master要求用來接受request。
解析HTTP響應(yīng)稍微有點(diǎn)復(fù)雜。然而http－parser庫實(shí)施HTTP解析方面的東西的時候，沒有涉及到sockets或者任何類似于網(wǎng)絡(luò)的東西。所以我們可以輕松地讀取和解析響應(yīng)：

現(xiàn)在我們來響應(yīng)已經(jīng)被解析的標(biāo)頭。很可能，一些本體數(shù)據(jù)已經(jīng)接收到了，這很棒，這些本體數(shù)據(jù)在解析器中仍處于緩沖好的的狀態(tài)，直到我們檢索它。但是首先讓我們來保持讀取數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有剩下的為止(不要在生產(chǎn)過程中這么做，對你的存儲系統(tǒng)不好)。

上圖展示了如何使用select在數(shù)據(jù)可得的時候只讀數(shù)據(jù)，而不是先阻斷，然后使數(shù)據(jù)再次可讀。當(dāng)然，一旦使用了所有的數(shù)據(jù)，Kubernetes master 可能就會發(fā)送下一版本更新到PodList，但是讓我們現(xiàn)在先來讀一下接收到的events：

就是它！如果數(shù)據(jù)接收截至在換行符，然后lines.split() 調(diào)用會回到一個空的字符串（b”）作為最后一個項目。如果數(shù)據(jù)沒有在一個新的換行符那里結(jié)束，那么一個未完成的event會被接收，這樣當(dāng)我們獲得其它數(shù)據(jù)的時候我們就需要保存下來。