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我们发现，创建的Workflow在执行成功后并没有清理，而是全部都保留了下来，造成空间下的Pod越积越多。其实Argo Workflow是有清理策略的，我们先看看官方文档介绍：https://argoproj.github.io/argo-workflows/cost-optimisation/#limit-the-total-number-of-workflows-and-pods

官方提供了三种建议性的方案，其中TTLStrategy和PodGC比较常用一些，一个是Workflow清理策略，一个是Pod清理策略。我们来看看这两种清理策略的具体逻辑是怎么样的吧。

一、TTLStrategy​

执行流程图：

流程简要介绍：

  • wfc.runTTLController 是伴随着Argo Workflow Controller主流程启动，但是是异步执行的任务。该任务负责TTL操作。

  • 通过ttlcontroller.NewController方法创建TTLController，并且在这里会注册对应的EventHandler用于处理完成的Workflow对象：

二、PodGC​

我们在之前的源码分析中已经发现有podCleanQueue这么一个队列，用于清理Pod资源。在之前对Argo Workflow Controller的核心流程的介绍中有一个woc.operate操作，该操作执行完成后Workflow核心流程便执行完成了。在这之后还有一个操作便是PodGC处理逻辑。

添加到队列的操作行为是deletePod，执行逻辑便是直接删除Kubernetes中对应的Pod：

::: tip 这里需要注意Completion和Success的区别。 Completion表示Workflow执行完成，Workflow的状态不是Running/Appending/Unknown阻塞状态。 Success表示Workflow执行完成，并且exit code为0，表示没有错误产生。 :::