1.39套实战教程KubernetesK8s CKA认证实战(完整版)BAT大厂基于K8s构建企业容器云平台
2.Kubernetes —— Pod 自动水平伸缩源码剖析(上)
3.KubeVirt网络源码分析
4.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.Kubernetes、源码K8s企业运维实战(2021年新版本V1.20)
6.k8s emptyDir 源码分析
39套实战教程KubernetesK8s CKA认证实战(完整版)BAT大厂基于K8s构建企业容器云平台
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Kubernetes —— Pod 自动水平伸缩源码剖析(上)
ReplicaSet 控制器负责维持指定数量的 Pod 实例正常运行,这个数量通常由声明的工作负载资源对象如 Deployment 中的.spec.replicas字段定义。手动伸缩适用于对应用程序进行预调整,如在电商促销活动前对应用进行扩容,活动结束后缩容。然而,服装溯源码这种方式不适合动态变化的应用负载。
Kubernetes 提供了 Pod 自动水平伸缩(HorizontalPodAutoscaler,简称HPA)能力,允许定义动态应用容量,容量可根据负载情况变化。例如,当 Pod 的平均 CPU 使用率达到 %,且最大 Pod 运行数不超过 个时,HPA 会触发水平扩展。
HPA 控制器负责维持资源状态与期望状态一致,即使出现错误也会继续处理,直至状态一致,称为调协。控制器依赖 MetricsClient 获取监控数据,包括 Pod 的 CPU 和内存使用情况等。
MetricsClient 接口定义了获取不同度量指标类别的监控数据的能力。实现 MetricsClient 的客户端分别用于集成 API 组 metrics.k8s.io,处理集群内置度量指标,自定义度量指标和集群外部度量指标。
HPA 控制器创建并运行,依赖 Scale 对象客户端、HorizontalPodAutoscalersGetter、Metrics 客户端、HPA Informer 和 Pod Informer 等组件。Pod 副本数计算器根据度量指标监控数据和 HPA 的理想资源使用率,决策 Pod 副本容量的富汇源码伸缩。
此篇介绍了 HPA 的基本概念和相关组件的创建过程,后续文章将深入探讨 HPA 控制器的调协逻辑。感谢阅读,欢迎指正。
KubeVirt网络源码分析
本文深入剖析KubeVirt网络架构中的关键组件与流程。KubeVirt的网络架构中,每个Kubernetes工作节点上运行的Pod,对应着一台Pod内的虚拟机。我们专注于网络组件,而非Kubernetes网络层面。
核心组件包括:Kubernetes工作节点、Pod、以及运行于Pod内的虚拟机(VM)。网络架构由三层组成,从外部到内部依次是:Kubernetes网络、libvirt网络、虚拟机网络。此文章仅聚焦于libvirt网络与虚拟机网络。
在`kubevirt/pkg/virt-launcher/virtwrap/manager.go`中,`func (l *LibvirtDomainManager) preStartHook(vm *v1.VirtualMachine, domain *api.Domain)`函数调用`SetupPodNetwork`方法,为虚拟机准备网络环境。
`SetupPodNetwork`方法主要执行三项任务,对应以下三个函数:`discoverPodNetworkInterface`、`preparePodNetworkInterfaces`、`StartDHCP`。
`discoverPodNetworkInterface`收集Pod接口信息,包括容器的IP和MAC地址。`preparePodNetworkInterfaces`对容器原始网络进行配置调整,确保DHCP服务能够正确地提供给虚拟机一个IP地址,以及网关和路由信息。此过程由`SingleClientDHCPServer`启动,该服务仅提供给虚拟机一个DHCP客户端。
以上描述基于KubeVirt 0.4.1版本的源码。对于后续版本的网络部分,将进行持续分析。
对于更深入的了解,推荐查阅QEMU创建传统虚拟机及其网络流程的相关资料。如有兴趣,欢迎关注微信公众号“后端云”。
听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
在 Kubernetes(K8s)的cmd目录中,包含了一系列命令行入口文件或二进制文件,它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职,如:
1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性,确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、输出格式等,输出检查结果并提供改进意见。
2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一,负责管理和调度与云平台相关的资源,包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。
3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体,用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM(IP地址管理)控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。
4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互,转换资源对象并执行操作,确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。
5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突,确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。
6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范,确保代码的规范性和文档的准确性。
7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档,提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息,方便用户查阅和使用。
8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档,遍历API组生成相应的API文档。
9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面,提供命令的说明、示例和参数等信息。
. **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档,提供API的详细描述和示例。
. **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数,帮助在代码生成过程中创建目录和文件。
. **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件,方便用户定义Kubernetes资源。
. **importverifier**: 检查代码中的导入依赖,并验证其是否符合项目中的导入规则。
. **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点,负责初始化和启动关键逻辑。
. **aggregator**: 为聚合API提供支持,允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中,实现与核心API服务的集成。
这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑,使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。
Kubernetes、K8s企业运维实战(年新版本V1.)
以下是关于Kubernetes(K8s)年新版本V1.企业运维实战的详细内容: 视频教程全面覆盖,包括源码和文档下载,帮助您深入理解: 第1章:Kubernetes基础概述,为您铺设理论基础。 第2章:通过二进制方式搭建K8s集群(v1.最新版),实践操作演示。 第3章:kubeadm快速部署,简化集群创建过程。 第4章:Kubectl命令行工具,掌握核心管理工具。 第5-8章:深入探讨Pod管理,包括基本操作和高级调度策略。 第9-章:理解Service和Ingress,构建统一入口和应用暴露策略。 第章:实战项目案例,将所学应用到实际项目中。 第章:提升监控能力,学习如何使用Prometheus和Grafana监控K8s平台。 第章:确保日志管理,了解如何利用ELK Stack收集Kubernetes平台日志。k8s emptyDir 源码分析
在Kubernetes的Pod资源管理中,emptyDir卷类型在Pod被分配至Node时即被分配一个目录。该卷的生命周期与Pod的生命周期紧密关联,一旦Pod被删除,与之相关的emptyDir卷亦会随之永久消失。默认情况下,emptyDir卷采用的是磁盘存储模式,若用户希望改用tmpfs(tmp文件系统),需在配置中添加`emptyDir.medium`的定义。此类型卷主要用于临时存储,常见于构建开发、日志记录等场景。
深入源码探索,`emptyDir`相关实现位于`/pkg/volume/emptydir`目录中,其中`pluginName`指定为`kubernetes.io/empty-dir`。在代码中,可以通过逻辑判断确定使用磁盘存储还是tmpfs模式。具体实现中包含了一个核心方法`unmount`,该方法负责处理卷的卸载操作,确保资源的合理释放与管理,确保系统资源的高效利用。
综上所述,`emptyDir`卷作为Kubernetes中的一种临时存储解决方案,其源码设计简洁高效,旨在提供灵活的临时数据存储空间。通过`unmount`等核心功能的实现,有效地支持了Pod在运行过程中的数据临时存储需求,并确保了资源的合理管理和释放。这种设计模式不仅提升了系统的灵活性,也优化了资源的利用效率,为开发者提供了更加便捷、高效的工具支持。