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我们通过vault的secret（version1 kv）backend来进行管理secret中的key/value，通过我们的 vault-agent 来动态（每隔SECRET_REFRESH_TIME秒来获取这些既定路径的secret，并写到K8S的secret中。 比如我们写入以下key/value 我们的k8s中自动创建出来的secret条目如下所示： vault-agent基本上可以实现： 我们按照官方的学习文档来启动一个dev vault server，简单的步骤如下： https://learn.hashicorp.com/vault/getting-started/dev-server 我们的vault访问地址为： http://192.168.31.185:8200 后面我们期待生成的secret名字为 test-app.service-secrets ，里面有 key1=value1 的内容，此secret将默认出现在所有的 namespaces 下。

Replica Set和Replication Controller类似，都是确保在任何给定时间运行指定数量的Pod副本。不同之处在于RS使用基于集合的选择器，而Replication Controller使用基于权限的选择器。我推荐你去看看时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等。大家可以去体验一下。如果我的回答能够对您有帮助的话，求给大大的赞。

说到ReplicaSet对象，得先说说ReplicationController（简称为RC）。在旧版本的Kubernetes中，只有ReplicationController对象。它的主要作用是 确保Pod以你指定的副本数运行 ，即如果有容器异常退出，会自动创建新的 Pod 来替代；而异常多出来的容器也会自动回收。可以说，通过ReplicationController，Kubernetes实现了集群的高可用性。 在新版本的 Kubernetes 中建议使用 ReplicaSet（简称为RS ）来取代 ReplicationController。ReplicaSet 跟 ReplicationController 没有本质的不同，只是名字不一样，并且 ReplicaSet 支持集合式的 selector（ReplicationController 仅支持等式）。 ReplicationController和Pod一样，都是Kubernetes中的对象，因此创建方式类似。通过yaml或json描述文件来定义一个ReplicationController对象。一个最简单的ReplicationController的定义如下： 下面简要解释一下上述ReplicationController描述文件中的关键点： 上面的RC通过 kubectl apply 命令创建成功后，Kubernetes会在所有可用的Node上，新建三个Pod。每个Pod都有一个app: nginx的label，并且每个Pod中都运行一个nginx容器。一旦其中某个Pod发生故障停止运行了，Controller Manager都能够及时发现，然后根据当前RC定义，创建出一个新的Pod，从而使包含label：app: nginx的Pod的运行副本数始终为3。 由于ReplicaSet是ReplicationController的代替物，因此用法基本相同，唯一的区别在于ReplicaSet支持集合式的selector。一个典型的RS描述文件如下： 以上RS描述文件中，selector除了可以使用matchLabels，还支持集合式的操作： 使用 kubectl delete 命令会删除此RS以及它管理的Pod。在Kubernetes删除RS前，会将RS的replica调整为0，等待所有的Pod被删除后，在执行RS对象的删除。 如果希望仅仅删除RS对象（保留Pod），请使用 kubectl delete 命令时添加 --cascade=false 选项。 通过修改 .spec.replicas 的值可以实时修改RS运行的Pod数量。 RS可以通过HPA来根据一些运行时指标实现自动伸缩，下面是一个简单的例子： 上面的描述文件会创建一个名为frontend-scaler的HorizontalPodAutoscaler，它会根据CPU的运行参数来对名为frontend的RS进行自动伸缩。 更过关于HPA的信息请参考：

Meridian Vineyards Cabernet Sauvignon 0.75L 2008 名称及年份，0.75升装Country: UNITED STATES美国产品Region: CALIFORNIA 加州Sub-Region: SAN LUIS OBISPO 加州圣路易斯Grape Varietal: CABERNET SAUVIGNON 品种为赤霞珠Type: Still wine 静止酒其价格为15美元左右，进口后的价格差不多150~200院之间吧。

SVC主要有以下两个作用：一、服务发现现在工作当中都将微服务项目部署到K8S上，因为每个项目都是很多个服务的集合，每个服务一般又都是由很多个pod组成的，那么当请求想要访问这个服务的时候如何将请求能够很好地找到这些POD并将请求分发给他们呢？即使是同一组服务他们的pod是在集群的不同位置的，Ip也就各不相同，SVC就可以有效地将同一组服务绑定在一起，也就是提供了一个统一的服务访问的入口，无论他们分发到哪个节点，也无论他们被分发了多少个不同的IP，SVC都可以做到将请求转发到这组服务的其中一个POD中进行处理，k8s在创建SVC时候，会根据标签选择器selector(Lable selector)来查找pod,据此创建与SVC同名的endpoint对象，当pod地址发生变化时,endpoint也会随之发生变化，SVC接收到前端client请求的时候，就会通过endpoint,找到要转发到哪个Pod进行访问网站的地址。二、负载均衡因为每个SVC都是通过Label绑定微服务当中其中一个服务的一组POD，当外部或者集群其他服务发来请求时，SVC会通过负载均衡，将请求分发到这一组POD当中的其中一个。

cyberneticadj. cybernetics的变形cybernetics [,saibu0259"netiks]n.1[复数，动词用单数]2控制学；控制论3人机关系学

视频教程连接 ： kubernetes快速入门 Windows下可以通过批处理脚本完成批处理任务，脚本运行完毕后任务即可终止，从而实现批处理任务运行工作，类似的任务如何在kubernetes中运行呢？答案是Jobs，Jobs是kubernetes中实现一次性计划任务的Pod控制器—JobController，通过控制Pod来执行任务，其特点为： Jobs任务运行方式有如下三种： 1、 定义一个jobs任务，通过在command中运行特定一个脚本，将当前的时间打印100次 2、 运行Jobs任务 3、 此时jobs控制器创建了一个pod容器运行任务,此时处于Running状态，任务处在运行过程中，如果运行完毕则会变为completed状态 4、查看jobs日志日志数据，可以看到当前jobs创建的任务是持续在终端中打印数字，且每次打印暂停1s钟 5、再次查看jobs的任务，可以看到任务已经completions，运行时长为103s,对应的pod状态处于completed状态 Jobs控制器提供了两个控制并发数的参数：completions和parallelism，completions表示需要运行任务数的总数，parallelism表示并发运行的个数，如设置为1则会依次运行任务，前面任务运行再运行后面的任务，如下以创建5个任务数为例演示Jobs控制器实现并发数的机制。 1、 定义计算圆周率的Jobs任务 2、运行jobs任务，并用kubectl get jobs --watch查看jobs创建过程，可以看到pod任务是依次运行，直至达到completions所定义的数量 3、Jobs任务都已运行完毕，查看Jobs列表可以看到任务都处于Completed状态，查看pod日志可以看到Pi圆周率计算的结果 Jobs控制器支持运行并发任务，并发任务即Jobs控制器一次运行多个Pod执行任务处理，如下以一次性运行3个Pod并发数为例演示通过Jobs控制器实现并发任务 1、定义Jobs任务，设置3个并发数任务 2、运行Jobs任务并查看,Jobs控制器同时创建了3个并发任务 3、通过上面的演示可知，通过parallelism指定并发数量，Jobs控制器会创建出多个Pod副本并运行直至任务completed，同时parallelism可以配合completions一起使用，通过并发创建特定数量的任务，如下以单次运行3个并发任务实现9个任务的Jobs任务 4、运行Jobs任务并观察创建过程,在describe jobs的详情events日志中可以看到一共创建了9个任务，每3个任务创建时间一样，即并发创建的任务 总结 ：通过前面的例子解析可得知，Jobs能在kubernetes中实现类似Windows下批处理或Linux下shell任务的功能，通过运行特定任务数+并发数控制创建Pod任务。需要注意一点的是，Jobs控制器和Deployments副本控制器不一样，其不支持修改Jobs的yaml文件，如果有需要修改则需要提前将Jobs任务删除，然后再将修改后的yaml提交任务。 CronJobs用于实现类似Linux下的cronjob周期性计划任务，CronJobs控制器通过时间线创建Jobs任务，从而完成任务的执行处理，其具有如下特点： CronJobs可通过schedule指定任务运行的周期，其使用参数和cronjob类似，分别使用：分时日月星5个参数表示周期性，其中*表示任意时间点，/表示每隔多久，-表示范围 举例子说明： 1、 /1 * * * 表示每隔1分钟运行任务 2、 1 0 * * 6-7 表示每周六日的0点01分运行任务 CronJobs任务是编写和Deployments类似，需啊哟一个schedule定期任务调度周期，通过jobTemplate定义生成Jobs任务的模版，定义一个任务为例： 1、 定义一个CronJobs任务，每隔5分钟运行一个任务 2、 运行CronJobs并查看任务列表 3、校验CronJobs任务运行的情况，可以看到CronJobs任务调用Jobs控制器创建Pod，Pod创建周期和schedule中定义的周期一致 当然，CronJobs中通过Jobs的模版也可以定义运行任务的数量和并发数，实现计划时间范围内并发运行多个任务的需求。 文章总结了在kubernetes集群中运行Jobs批处理任务和CronJobs两种控制器的功能使用，适用于特定场景下任务，Jobs任务执行完毕即completed，CronJobs周期性调用Jobs控制器完成任务的创建执行。 不错的博客： https://draveness.me/kubernetes-job-cronjob 运行Jobs任务： https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/ 计划任务ConJobs: https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/ 自动运行任务： https://kubernetes.io/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs/ TKE创建Jobs任务： https://cloud.tencent.com/document/product/457/31708 TKE创建CronJobs： https://cloud.tencent.com/document/product/457/31709 当你的才华撑不起你的野心时，你就应该静下心来学习 返回 kubernetes系列教程目录 如果觉得文章对您有帮助，请订阅专栏，分享给有需要的朋友吧U0001f60a u200b

Kubernetes在成长，使用它的团队也在成长。早期采用者现在已经进入了自己的领域，能够基于经验和云原生生态系统的增长，以新的方式扩展Kubernetes的核心功能。 《财富》100强公司加速使用Kubernetes作为其更广泛的混合云/多云基础设施的平台，这反映了推动Kubernetes在各行业采用率飙升的大趋势。 5个主要趋势 另一个大趋势是：许多公司仍在起步。而在他们的云之旅的任何阶段，大多数IT领导者都希望在生产中运行更多的容器化应用程序——Kubernetes是这样做的常见选择。 “Gartner预测，到2022年，超过75%的全球组织将在生产中运行容器化应用程序，而2020年这一比例还不到30%。”红帽产品战略高级总监Brian Gracely说。 这与红帽《2021企业开源状态》报告一致，其中72%的IT领导者表示他们预期在组织中越来越多地使用容器。他们还几乎普遍（85%）认为Kubernetes是云原生应用程序策略的关键。 这对Kubernetes的功能、用例、技能和其他领域产生了级联效应。“和任何新技术一样，存在技术成熟和用户学习曲线，”Gracely说。 1.Kubernetes成为一切的平台？ Kubernetes与容器齐头并进。这一点2022年也不会改变。2022年及以后将继续发展的是团队使用基于Kubernetes的平台管理的应用程序类型。 Gracely说：“在早期，用户通常在内部构建自己的Kubernetes平台，并部署一组更简化的应用程序。但随着Kubernetes的稳定，使用模式已经明显成熟。” 例如，在Kubernetes上运行的大多数早期应用程序都是无状态的——但曾经的认为Kubernetes对有状态不友好的观点在今天已经站不住脚了。 “各种各样的应用程序在容器中运行，但我们开始看到更多的组织将其任务关键型、有状态的应用程序带到Kubernetes。数据库、事件驱动消息传递和任务关键型应用程序都有望迁移到Kubernetes，以利用它为所有应用程序带来的可扩展性、安全性和可移植性。” Kubernetes已经准备好不“仅仅”成为一个容器编排工具，但Kubernetes控制平面正在成为多云和混合云操作的主干。 Drobisewski还希望更多经验丰富的团队以新的方式延长Kubernetes的成熟度，包括Kubernetes Operator。 Drobisewski说：“组织将开始DevOps旅程的下一步，并利用Kubernetes operator框架。我们将看到在Kubernetes之上构建的许多自助服务功能的扩展超越了资源调配和生命周期管理的基本自动化，成为其服务的全自动试点模式，实现了深入的数据驱动洞察，推动事件的自动修复和自愈能力，从而允许服务可根据工作负载的需要进行动态调整。” 2.Kubernetes和AI/ML成为明星组合 Kubernetes的成熟度和处理日益复杂用例的能力可能在AI和机器学习中最为明显。Kubernetes正在成为为生产中的人工智能和机器学习（AI/ML）工作负载提供服务的首选。 这是一对强大的组合，将在未来几年产生巨大的业务影响。 “在Kubernetes上运行的所有应用程序中，有一个突出的领域是AI/ML。随着数据科学在几乎每一家公司中都扮演着关键角色，改进和增强多种应用程序的能力也在增长。从改善客户互动到利用数据做出更好的决策，再到为自动驾驶车辆建模，AI/ML几乎影响着现代商业的方方面面。” 正如容器化，AI/ML的巨大潜力也需要一个坚实的IT基础来实现，需要一种有效的方式来管理生产中的一切。 “Kubernetes为AI/ML带来了完美的平台功能——可伸缩性、对GPU的访问、工作负载可移植性等。我们已经开始看到组织在Kubernetes上使用AI/ML做了大量工作，我们预计下一代应用程序将彻底改变行业。” 3.唯一比Kubernetes更热的东西是Kubernetes人才 在可预见的未来，对Kubernetes技能——以及一般的云原生功能——的需求将会白热化。 “在Kubernetes和云原生采用上没有放缓的迹象。”Linux基金会培训和认证SVP和GM Clyde Seepersad说，“我希望看到更多的组织继续向云移动，并增加对微服务、无服务器和其他云原生技术的使用。最重要的是，我希望更多的组织将认识到Kubernetes、Linux和DevOps之间的重要相互作用。” 是的，我们将在未来一年听到更多关于缺乏可用的、负担得起的Kubernetes人才的消息。各种组织将进行更协调一致的创造性努力，以建立Kubernetes能力和相关技能。 4.商业和托管服务将蓬勃发展 商业Kubernetes平台，如红帽的OpenShift，建立在开源项目之上，已经成为企业Kubernetes采用和使用的支柱。Gracely说，随着越来越多的早期采用者的成功故事被讲述，其他组织自然会寻求类似的业务成果。但随后他们又遇到了第三个问题——并不是每个公司都有建立运行自己平台所需内部能力的愿望或资金。 “他们通常不想投资于管理和维护Kubernetes的运维技能。这就是托管Kubernetes云服务的使用迅速扩展的地方，例如OpenShift Delicated、Red Hat OpenShift（ROSA）on AWS和Microsoft Azure Red Hat OpenShift（ARO）。” 在公共云中运行的托管Kubernetes服务的增长，以及在任何云中运行的商业平台，包括自己的数据中心，意味着每个人都有一个选择，包括不希望或不需要建立一个强大的内部团队来管理一切的组织。 Kubecost联合创始人Rob Faraj，预计会出现一种独立但相关的趋势，这种趋势既会影响云原生人才，也会影响商业和托管服务的增长：供应商和内部平台团队将优先考虑使开发人员能够更轻松地使用Kubernetes的功能，而无需解决更复杂的问题。 Faraj说：“组织需要尽一切可能去竞争以吸引开发者，而公司能够提供的关于Kubernetes的开发者体验管理可以——并且将越来越多地——成为一个关键的差异化因素。我认为，到2022年，我们将看到对简化基础设施扩展和围绕Kubernetes管理创建更利于开发的流程的巨大需求。” 5.Kubernetes社区将继续优先重视安全 Kubernetes内置了重要的安全功能，只要你正确调整设置。其蓬勃发展的生态系统也高度重视平台的安全性——OperatorHub.io上有29种不同的安全应用程序，可见一斑。 2022年，企业将使用可用的工具和服务来强化其云和云原生安全战略。红帽的云和DevSecOps策略总监Kirsten Newcomer预测，我们将看到组织在部署时对应用程序进行筛选的方式发生变化。 总的来说，预计整个社区都会继续投资Kubernetes安全性，特别是在简化（而不是降低）团队安全性以及通过将其嵌入到他们用来管理集群的工具中来减少预算。 “Kubernetes发行版将开始直接添加更多安全功能。这将有助于增强发行版的整体安全性，并有助于降低保护Kubernetes部署的成本。” 原文链接： https://enterprisersproject.com/article/2022/1/5-kubernetes-trends-watch-2022

在kubernetes中，pod是应用程序的载体，我们可以通过pod的ip来访问应用程序，但是pod的ip地址不是固定的，这也就意味着不方便直接采用pod的ip对服务进行访问。 为了解决这个问题，kubernetes提供了Service资源，Service会对提供同一个服务的多个pod进行聚合，并且提供一个统一的入口地址。通过访问Service的入口地址就能访问到后面的pod服务。 Service在很多情况下只是一个概念，真正起作用的其实是kube-proxy服务进程，每个Node节点上都运行着一个kube-proxy服务进程。当创建Service的时候会通过api-server向etcd写入创建的service的信息，而kube-proxy会基于监听的机制发现这种Service的变动，然后 它会将最新的Service信息转换成对应的访问规则 。 规则有iptables，ipvs等，简单介绍下ipvs规则 10.97.97.97:80 是service提供的访问入口，当访问这个入口的时候，可以发现后面有三个pod 的服务在等待调用，kube-proxy 会基于rr（轮询）的策略，将请求分发到其中一个pod上去，这个规则会同时在集群内的所有节点上都生成，所以在任何一个节点上访问都可以。 kube-proxy目前支持三种工作模式: userspace 模式 userspace模式下，kube-proxy会为每一个Service创建一个监听端口，发向Cluster IP的请求被Iptables规则重定向到kube-proxy监听的端口上，kube-proxy根据LB算法选择一个提供服务的Pod并和其建立链接，以将请求转发到Pod上。 该模式下，kube-proxy充当了一个四层负责均衡器的角色。由于kube-proxy运行在userspace中，在进行转发处理时会增加内核和用户空间之间的数据拷贝，虽然比较稳定，但是效率比较低。 iptables 模式 iptables模式下，kube-proxy为service后端的每个Pod创建对应的iptables规则，直接将发向Cluster IP的请求重定向到一个Pod IP。 该模式下kube-proxy不承担四层负责均衡器的角色，只负责创建iptables规则。该模式的优点是较userspace模式效率更高，但不能提供灵活的LB策略，当后端Pod不可用时也无法进行重试。 ipvs 模式 ipvs模式和iptables类似，kube-proxy监控Pod的变化并创建相应的ipvs规则。ipvs相对iptables转发效率更高。除此以外，ipvs支持更多的LB算法。 此模式必须安装ipvs内核模块，否则会降级为iptables，开启ipvs Service的资源清单文件： type： 在使用service之前，首先利用Deployment创建出3个pod，注意要为pod设置 app=nginx-pod 的标签 创建deployment.yaml，内容如下： 是集群内部地址，只能通过Node集群内部访问，创建service-clusterip.yaml文件 Endpoint Endpoint是kubernetes中的一个资源对象，存储在etcd中，用来记录一个service对应的所有pod的访问地址，它是根据service配置文件中selector描述产生的。 一个Service由一组Pod组成，这些Pod通过Endpoints暴露出来， Endpoints是实现实际服务的端点集合 。换句话说，service和pod之间的联系是通过endpoints实现的。 负载分发策略 对Service的访问被分发到了后端的Pod上去，目前kubernetes提供了两种负载分发策略： 在某些场景中，开发人员可能不想使用Service提供的负载均衡功能，而希望自己来控制负载均衡策略，针对这种情况，kubernetes提供了HeadLiness Service，这类Service不会分配Cluster IP，如果想要访问service，只能通过service的域名进行查询。 创建service-headliness.yaml 在之前的样例中，创建的Service的ip地址只有集群内部才可以访问，如果希望将Service暴露给集群外部使用，那么就要使用到另外一种类型的Service，称为NodePort类型。NodePort的工作原理其实就是 将service的端口映射到Node的一个端口上 ，然后就可以通过 NodeIp:NodePort 来访问service了。 创建service-nodeport.yaml LoadBalancer和NodePort很相似，目的都是向外部暴露一个端口，区别在于LoadBalancer会在集群的外部再来做一个负载均衡设备，而这个设备需要外部环境支持的，外部服务发送到这个设备上的请求，会被设备负载之后转发到集群中。 ExternalName类型的Service用于引入集群外部的服务，它通过 externalName 属性指定外部一个服务的地址，然后在集群内部访问此service就可以访问到外部的服务了。

你好：这几个字的意思是这样的，cabernet是一个葡萄品种来的叫赤霞珠（CabernetSauvignon）很多时候直接写缩写，merlot也是一个葡萄品种叫梅洛或者是梅乐等等。这几个字只能说明这款酒的葡萄品种的是什么组成的，至于各站的比例一般写在前面的是占大比例的，所以这款酒是以赤霞珠为主的一款葡萄酒。牌子不清楚。

不知道

这款酒在国外的价格是25～30美元一瓶。此酒的介绍见下面的网站（英文）http://www.cellartracker.com/wine.asp?iWine=170220

Vin De Pays 是法国葡萄酒法定分级制中的第三级，叫地区餐酒。（简称VDP级，在法国的法定分级制中属于第三级，最高级为法定产区酒AOC，后面依次为优良地区餐酒VDQS，地区餐酒VDP，日常餐酒VDT。从今年起，VDQS这一级别将被取消。） 法国原产VDP级别的酒，目前通常的国内零售价格一般在50～100。D"OC是产区名称：奥克产区；Cabernet Sauvignon 是葡萄品种：加本力. 苏维翁，又叫赤霞珠。

rose是一种桃红色的葡萄酒cabernet sauvignon是一种原产于法国的葡萄品种的名称，翻译为赤霞珠，或者解百纳你说的这种酒，没有标明哪个国家生产的，可能产自美国、南非、法国或者智利等国，不好确定价格。我见过一种智利产的2010年解百纳桃红葡萄酒，750毫升，12.5%，在美国税后价格大约14美元左右。

嘎掰喝耐，搜（还有点偏向凹音，）V（英文字母V的发音）nie+ong（汉语拼音连读）。法语中gn发nie的音，on发ong的音（汉语拼音）。天啊，折磨死我了，我尽量找比较接近法语发音的汉字了。注意，法语重音在最后的一个音节。

赤霞珠，英文名叫做CabernetSauvignon，音译解百纳。是高贵的酿造红葡萄酒品种之王，是酿造红葡萄酒的传统优良品种，为数不少的世界顶级葡萄酒就是采用赤霞珠葡萄酒酿造的。在20世纪，赤霞珠是世界上最广泛种植的葡萄品种，直到1990s被美乐葡萄超越。赤霞珠属于晚熟的红葡萄品种，皮厚粒小籽多，高色素，高酸，高单宁，香气浓郁，所以它能酿造出颜色深浓，风味浓郁，单宁厚重的红葡萄酒。此外，赤霞珠不易腐烂。与其他种植广泛的葡萄品种相比，赤霞珠最大的特点在于其酚类物质含量丰富。因此，它酿制出的葡萄酒颜色深浓，可进行长时间的浸渍，具有巨大的陈年潜力。注意，CabernetSauvignon不是红酒的牌子，是一个葡萄品种的名称。酒标上标注这个词说明这款葡萄酒是由赤霞珠酿成的。

Kubernetes作为一个分布式集群的管理工具，保证集群的安全性是其中一个重要的任务，API Server是集群内部各个组件通信的中介，也是外部控制的入口。所以Kubernetes的安全机制基本就是围绕保护API Server来设计的。Kubernetes使用了认证（Authentication）、鉴权（Authorization）、准入控制（Admission Control）三步来保证API Server的安全。 kubeconfig文件包含集群参数（CA证书、API Server地址），客户端参数（上面生成的证书和私钥）、集群Context信息（集群名称、用户名）。Kubernetes组件通过启动时指定不同的kubeconfig文件可以切换到不同的集群。 Pod中的容器访问API Server，因为Pod的创建、销毁是动态的，所以要为它手动生成证书就不可行了，Kubernetes使用了Service Account解决Pod访问API Server的认证问题。 Kubernetes设计了一种资源叫做Secret，分为两类，一种是用于ServiceAccount的service-account-token，另一种是用于保存用户自定义保密信息的Oqaque，ServiceAccount中用到包含三个部分：Token、ca.crt、namespace 上面的认证过程，只是确认通信的双方都确认对方是可信的，进而可以互相通信。 鉴权是确定请求方有哪些资源权限，API Server 内部通过用户认证后，然后进入授权流程。对合法用户进行授权并且随后在用户访问时进行鉴权，是权限管理的重要环节。API Server目前支持以下几种授权策略（通过API Server的启动参数 --authorization-mode 设置） RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的访问控制）在Kubernetes v1.5引入，在v1.6版本时升级为Beta版本，并成为kubeadm安装方式下的默认选项，组建其重要程度。相对于其他的访问控制方式，RBAC具有如下优势。 要使用RBAC授权模式，则需要在API Server的启动参数中加上 --authorization-mode=RBAC 。 角色绑定 主体（subject） BAC引入了4个新的顶级资源对象：Role、ClusterRole、RoleBinding、ClusterRoleBinding。同其他API资源对象一样，用户可以使用kubectl或者API调用方式操作这些资源对象。 需要注意的是Kubernetes并不会提供用户管理，那么User、Group、ServiceAccount指定的用户又是从哪里来的呢？Kubernetes组件（kubectl、kube-proxy）或是其他自定义的用户在向CA申请证书时，需要提供一个证书请求文件。 在RBAC API中Role表示一组规则权限，权限只会增加（累加权限），不存在一个资源一开始就有很多权限而通过RBAC对其进行减少的操作；Role可以定义在一个namespace中，如果想要跨namespace则可以创建ClusterRole rules中的参数说明： ClusterRole ClusterRole处理具有和Role一致的命名空间内资源的管理能力，因其集群级别的范围，还可以用于以下特殊元素的授权。 下面的ClusterRole可以让用户有权访问任意一个或所有命名空间的secrets（视其绑定方式而定）： RoleBinding可以将角色中定义的权限授予用户或用户组，RoleBinding包含一组权限列表（subjects），权限列表中包含有不同形式的待授予权限资源类型（users、groups、Service Account）；RoleBinding同样包含对被Bind的Role引用，RoleBinding适用于某个命名空间内授权，ClusterRoleBinding适用于集群范围内授权。 下面例子中的RoleBinding将在default命名空间中把pod-reader角色授予用户jane，这一操作让jane可以读取default命名空间中的Pod： RoleBinding也可以引用ClusterRole，来对当前namespace内用户、用户组或ServiceAccount进行授权，这种操作允许集群管理员在整个集群内定义一些通用ClusterRole，然后在不同的namespace中使用RoleBinding来引用 例如，以下RoleBinding引用一个ClusterRole，这个ClusterRole具有整个集群内对secrets的访问权限，但是其授权用户dave只能访问development空间中的secrets（因为RoleBinding定义在development命名空间） 集群角色绑定中的角色只能是集群角色，用于进行集群级别或者对所有命名空间都生效的授权。下面的例子允许manager组的用户读取任意namespace中的secret： 示例1：普通角色的资源列表： 解释：如上限定在default的命名空间的名为pod-and-pod-logs-reader的普通角色，对pod和pods/log资资源就有get和list的权限。 示例2：更精细粒度的资源控制，可通过resourceNamess指定特定的资源实例，以限制角色只能够对具体的某个实例进行访问控制。 解释：如上限定在default的命名空间的名为configmap-updater的普通角色，对名为my-configmap的configmaps类型的特定资源，具有update和get权限。 示例1：类型为user（用户）。 示例2：类型为group（组）。 示例3：查看default的服务账户。 Kubernetes系统通过三个独u2f74的组件间的相互协作来实现服务账户的u2f83动化，三个组件具体为：Admission Controllers准u2f0a控制器、令牌控制器（token controller）和Service Account账户控制器。Service Account控制器负责为名称空间管理相应的资源，并确保每个名称空间中都存在u2f00个名为“default”的Service Account对象。 当请求通过了前面的认证和授权之后，还需要经过准入控制处理通过之后，apiserver 才会处理这个请求。Admission Control 有一个准入控制列表，我们可以通过命令行设置选择执行哪几个准入控制器。只有所有的准入控制器都检查通过之后，apiserver 才执行该请求，否则返回拒绝。 在kubernetes中，一些高级特性正常运行的前提条件为，将一些准入模块处于enable状态。总结下，对于kubernetes apiserver，如果不适当的配置准入控制模块，他就不能称作是一个完整的server，某些功能也不会正常的生效。 允许所有请求 拒绝所有请求 强制设置Pod拉取镜像策略为Always。这样能够保证私有镜像只能被有拉取权限的使用者使用。 它会拦截所有想在privileged container上执行命令的请求。(如果自己的集群支持privileged container，自己又希望限制用户在这些privileged container上执行命令，那么强烈推荐使用它。) 这个插件禁止那些通过主机执行而获得privileges去执行exec和attach Pod的命令。 通过webhook决定image策略，需要同时配置–admission-control-config-file 一个serviceAccount为运行在pod内的进程添加了相应的认证信息。当准入模块中开启了此插件（默认开启），如果pod没有serviceAccount属性，将这个pod的serviceAccount属性设为“default”；确保pod使用的serviceAccount始终存在；如果LimitSecretReferences 设置为true，当这个pod引用了Secret对象却没引用ServiceAccount对象，弃置这个pod；如果这个pod没有包含任何ImagePullSecrets，则serviceAccount的ImagePullSecrets被添加给这个pod；如果MountServiceAccountToken为true，则将pod中的container添加一个VolumeMount 。 它会观察所有的请求，确保在namespace中ResourceQuota对象处列举的container没有任何异常。如果在kubernetes中使用了ResourceQuota对象，就必须使用这个插件来约束container。(推荐在admission control参数列表中，这个插件排最后一个。) 实现配额控制。他会观察所有的请求，确保没有违反已经定义好的约束条件，这些条件定义在namespace中LimitRange对象中。如果在kubernetes中使用LimitRange对象，则必须使用这个插件。 禁止创建设置了 Security Context 的 pod。这个插件将会将使用了 SecurityContext的pod中定义的选项全部失效。关于 SecurityContext的描述：SecurityContext 在container中定义了操作系统级别的安全设定（uid, gid, capabilities, SELinux等等）。 确保处于termination状态的namespace不再接收新的对象创建请求，并拒绝请求不存在的namespace。 根据镜像的历史使用记录，为容器设置默认资源请求和限制 为PVC设置默认StorageClass 设置Pod的默认forgiveness toleration为5分钟 使用Pod Security Policies时必须开启 限制kubelet仅可访问node、endpoint、pod、service以及secret、configmap、PV和PVC等相关的资源（v1.7版本以上才支持） 参考： https://www.cnblogs.com/xzkzzz/p/9909468.html https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/10852445.html https://www.kubernetes.org.cn/1995.html https://www.kubernetes.org.cn/4061.html https://www.jianshu.com/p/5a6e9ee8ab5a https://www.jianshu.com/p/fd61330596eb https://www.cnblogs.com/itzgr/p/11112879.html https://www.cnblogs.com/yanjieli/p/11859041.html

u2003u2003前一篇文章详细描述了 如何使用rancher搭建Kubernetes高可用集群 ，集群搭建好了后，我们就需要开始部署应用了，那么如何从私有镜像仓库拉取镜像呢？ u2003u2003Harbor使用了基于角色的访问控制策略，正常情况下我们从Harbor中拉去镜像的时候，首先要配置docker daemon，配置方法可以参考 这篇文章 ，docker daemo配置中–insecure-registry属性是来告诉docker daemo我们所使用的docker registry是可信的，这样才能从私有的docker registry中拉取镜像，然后进行身份认证，输入【docker login {harbor} -u xxx -p xxx】，如果提示登录成功，我们接下来才可以输入【docker pull】命令拉取镜像。 u2003u2003但是在Kubernetes中使用Harbor作为私有镜像仓库拉取镜像时使用这招就不灵了，kubernetes提供了2个对象： Secret 和 ServiceAccount u2003u2003通过上面的描述可以看出Kubernetes通过Secret配置连接Harbor私有仓库，详细配置之前在 这篇文章 中介绍过，但是我们现在使用的是Rancher搭建的Kubernetes集群，会发现一个问题，现在的Kubernetes都是部署在容器内的，和之前的直接部署不一样，不过在Rancher的界面上能看到一个按钮【执行kubectl命令行】 我们点击这个按钮后就可以通过命令行创建Secret，输入如下信息 secret-name： secret的名称 namespace： 命名空间 docker-server： Harbor仓库地址 docker-username： Harbor仓库登录账号 docker-password： Harbor仓库登录密码 docker-email： 邮件地址 运行完就能看到创建成功的提示了，接着转到部署服务的界面，在docker镜像那里输入我们Harbor仓库中的镜像地址，点击运行，就可以看到创建成功了。

以Kubernetes为代表的容器编排工具在应用开发部署领域起正发挥着颠覆性的变革作用。随着微服务架构的发展，从开发人员的角度来看，应用逻辑架构与基础设施架构之间开始解耦，这意味着开发者能够将精力更多集中在软件构建以及价值交付身上。 当管理Docker镜像的时候，Kubernetes也让实际应用变的十分便捷灵活。在利用Kubernetes进行容器架构的应用部署时，管理员们将在无需修改底层代码的前提下将其部署在任何位置——包括公有云、混合云乃至私有云。 虽然Kubernetes在扩展性、便携性与管理性等方面的表现都相当给力，但截至目前，它仍然不支持存储状态。与之对应的是，如今的大多数应用都是有状态的——换言之，要求在一定程度上配合外部存储资源。 Kubernetes架构本身非常灵活的，能够根据开发者的需求、规范以及实际负载情况，对容器进行随意创建与撤销。此外，Pod和容器还具有自我修复与复制能力。因此从本质上讲，它们的生命周期普遍非常短暂。 但是，现有持久存储解决方法无法支持动态的应用场景，而持久化存储也无法满足动态创建与撤销的需求。 当我们需要将有状态应用部署到其它基础架构平台，或者另一家内部或混合云供应商的环境中时，可移植性低下无疑将成为我们面临的巨大挑战。更具体地讲，持久化存储解决方案往往会锁定于特定云服务供应商，而无法灵活完成转移。 另外，云原生应用中的存储机制也相当复杂、难于理解。Kubernetes中的不少存储术语极易混淆，其中包含着复杂的含义与微妙的变化。再有，在原生Kubernetes、开源框架以及托管与付费服务之间还存在着诸多选项，这极大增加了开发人员在做出决定之前的考量与试验成本。 以下是CNCF列出的云原生存储可选方案： 我们首先从最简单的场景出发，即在Kubernetes当中部署一套数据库。具体流程包括：选择一套符合需求的数据库，让它在本地磁盘上运行，然后将其作为新的工作负载部署到集群当中。但是，由于数据库中存在的一些固有属性，这种方式往往无法带来符合预期的效果。 容器本身是基于无状态原则进行构建的，凭借这一天然属性，我们才能如此轻松地启动或撤销容器环境。由于不存在需要保存及迁移的数据，集群也就不需要同磁盘读写这类密集型操作绑定在一起了。 但对于数据库，其状态必须随时保存。如果以容器方式部署在集群当中的数据库不需要进行迁移，或者不需要频繁开关，那么其基本属性就相当于一种物理存储设备。在理想情况下，使用数据的容器应该与该数据库处于同一Pod当中。 当然，这并不是说将数据库部署在容器中的作法不可取。在某些应用场景下，这样的设计完全能够满足需求。举例来说，在测试环境或者处理非生产级数据时，由于总体数据量很小，将数据库纳入集群完全没有问题。但在实际生产中，开发人员往往需要仰仗于外部存储机制。 Kubernetes到底是如何与存储资源彼此通信的？其利用的是控制层接口。这些接口负责将Kubernetes与外部存储相对接。接入Kubernetes的外部存储解决方案被称为“卷插件（Volume Plugins）”。正是有了卷插件的存在，存储资源才得以抽象化并实现可移植性。 以前，卷插件一般由核心Kubernetes代码库进行构建、链接、编译以及装载。这样就极大的限制了开发人员的发挥空间，同时也带来了额外的维护开销。因此，项目维护人员们决定在Kubernete的代码库上增加一些新的存储功能。 随着CSI以及Flexvolume的引入，卷插件如今可以在集群中直接部署，而完全无需更改代码库。 原生Kubernetes与存储 持久卷是由管理员负责配置的存储单元，它们独立于任何单一Pod之外，因此不受Pod生命周期的影响。 存储资源有两种使用方式：静态存储与动态存储。 实际上，静态定义的持久卷并不能适应Kubernetes的可移植特性，因为存储资源具有对环境的依赖性——例如AWS EBS或者GCE Persistent Disk。另外，手动绑定还需要根据不同供应商的存储方案修改YAML文件。 在资源分配方面，静态配置实际上也违背了Kubernetes的设计原则。后者的CPU与内存并非事先被分配好绑定在Pod或者容器上，而是以被动态形式进行分配。 通过简单的说明，相信大家已经了解了原生Kubernetes对外部存储资源的使用方式。当然，这里仅仅做出概括，实际使用场景中还有更多其它因素需要考量。 CSI——容器存储接口 下面来看容器存储接口（简称CSI）。CSI是由CNCF存储工作组创建的统一标准，旨在定义一个标准的容器存储接口，从而使存储驱动程序能够在任意容器架构下正常起效。 CSI规范目前已经在Kubernetes中得到普及，大量驱动插件被预先部署在Kubernetes集群内供开发人员使用。如此一来，我们就可以利用Kubernetes上的CSI卷来访问与CSI兼容的开放存储卷。 CSI的引入，意味着存储资源能够作为Kubernetes集群上的另一种工作负载实现容器化以及部署。 相关开源项目 目前，围绕云原生技术涌现出大量工具与项目。但作为生产场景中的一大突出问题，我们往往很难在云原生架构中选择最合适的开源项目。换言之，解决方案选项太多，反而令存储需求变得更难解决。 我们再看一次CNCF列出的云原生存储的可选方案： 下面我会分享一下当下流行的存储方案Ceph与Rook，还有Rancher开源的容器化分布式存储Longhorn。 Ceph Ceph是一种动态托管、横向扩展的分布式存储集群。Ceph面向存储资源提供一种逻辑抽象机制，其设计理念包括无单点故障、自管理以及软件定义等特性。Ceph可以面向同一套存储集群分别提供块存储、对象存储以及文件存储的对应接口。 Ceph架构相当复杂的，其中使用到大量的底层技术，例如RADOS、librados、RADOSGW、RDB、CRUSH算法，外加monitor、OSD以及MDS等功能性组件。这里我们先不谈它的底层架构，关键在于Ceph属于一种分布式存储集群，这使得扩展更便利、能够在不牺牲性能的前提下消除单点故障，且提供涵盖对象存储、块存储以及文件存储的统一存储体系。 Ceph架构图 Rook 另一个有趣且颇具人气的项目是Rook，这是一项旨在将Kubernetes与Ceph融合起来的技术方案。从本质上讲，它将计算节点和存储节点放进了同一个集群当中。 Rook是一种云原生编排器，并对Kubernetes做出扩展。Rook允许用户将Ceph放置在容器内，同时提供卷管理逻辑以立足Kubernetes之上实现Ceph的可靠运行。Rook还使本应由集群管理员操作的多种任务完成了自动化实现，其中包括部署、引导、配置、扩展以及负载均衡等等。 Rook自身不具备持久状态，也不需要单独管理。这，才是真正与Kubernetes设计原则相符的存储资源管理方案。 Rook凭借着将Ceph与Kubernetes协同起来的强大能力而颇受欢迎，在GitHub上获得近4000颗星，1600多万次的下载，并吸引到100多名贡献者，现已进入CNCF孵化阶段。 Longhorn Longhorn项目是Rancher Labs推出的开源的基于云和容器部署的分布式块存储新方式。Longhorn遵循微服务的原则，利用容器将小型独立组件构建为分布式块存储，并使用容器编排来协调这些组件，形成弹性分布式系统。 如今，基于云和容器的部署规模日益扩大，分布式块存储系统也正变得越来越复杂，单个存储控制器上的volume数量在不断增加。2000年代初，存储控制器上的volume数量只有几十个，但现代云环境却需要数万到数百万的分布式块存储卷。存储控制器变成了高度复杂的分布式系统。 Longhorn充分利用了近年来关于 如何编排大量的容器和虚拟机的核心技术 。例如，Longhorn并没有构建一个可以扩展到100,000个volume的高度复杂的控制器，而是出于让存储控制器简单轻便的考虑，创建了100,000个单独的控制器。然后，我们可以利用像Kubernetes这样的最先进的编排系统来调度这些独立的控制器，共享一组磁盘中的资源，协同工作，形成一个弹性的分布式块存储系统。 Longhorn基于微服务的设计还有很多其他优势。因为每个volume都有自己的控制器，在升级每个volume的控制器和replica容器时，是不会导致IO操作明显的中断的。Longhorn可以创建一个长期运行的工作来编排所有live volume的升级，同时确保不会中断系统正在进行的操作。为确保升级不会导致意外的问题，Longhorn可以选择升级一小部分volume，并在升级过程中出现问题时回滚到旧版本。这些做法在现代微服务应用中已得到广泛应用，但在存储系统中并不常见。希望Longhorn可以 助力于微服务在存储领域的更多应用。 结 语 对于实际应用层面出现的任何问题，最重要的自然是判断需求、设计系统或者选择适当的工具。同样的道理也适用于云原生环境。虽然具体问题非常复杂，但也必然会出现大量工具方案尝试解决。随着云原生世界的持续发展，我们可以肯定，新的解决方案将不断涌现。未来，一切都会更加美好！

使用Rancher来运行Kubernetes有很多优势。大多数情况下能使用户和IT团队部署和管理工作更加方便。Rancher自动在Kubernetes后端实现etcd 的HA，并且将所需要的服务部署到此环境下的任何主机中。在设置访问控制，可以轻易连接到现有的LDAP和AD基础构架。Rancher还可以自动实现容器联网以及为Kubernetes提供负载均衡服务。通过使用Rancher，你将会在几分钟内有拥有Kubernetes的HA实现。命名空间现在我们的集群已经运行了，让我们进入并查看一些基本的Kubernetes资源吧。你可以访问Kubernetes集群也可以直接通过kubectl CLI访问，或者通过Rancher UI 访问。Rancher的访问管理图层控制可以访问集群，所以你需要在访问CLI前从Rancher UI那里生成API密匙。我们来看下第一个Kubernetes资源命名空间，在给定的命名空间中，所有资源名称必须有唯一性。此外,标签是用来连接划定到单个命名空间的资源。这就是为什么同一个Kubernetes集群上可以用命名空间来隔离环境。例如，你想为应用程序创建Alpha, Beta和生产环境，以便可以测试最新的更改且不会影响到真正的用户。最后创建命名空间，复制下面的文本到namespace.yaml文件，并且运行 kubectl -f namespace.yaml 命令，来创建一个beta命名空间。kind: NamespaceapiVersion: v1metadata:name: betalabels:name: beta当然你还可以使用顶部的命名空间菜单栏从Rancher UI上创建、查看和选择命名空间。你可以使用下面的命令，用kubectl来为CLI交互设置命名空间：$ kubectl config set-context Kubernetes --namespace=beta.为了验证目前context是否已经被设置好，你可以使用config view命令，验证一下输出的命名空间是否满足你的期望。$ kubectl config view | grep namespace command namespace: betaPods现在我们已经定义好了命名空间，接下来开始创建资源。首先我们要看的资源是Pod。一组一个或者多个容器的Kubernetes称为pod，容器在pod 里按组来部署、启动、停止、和复制。在给定的每个主机种类里，只能有一个Pod,所有pod里的容器只能在同一个主机上运行，pods可以共享网络命名空间,通过本地主机域来连接。Pods也是基本的扩展单元,不能跨越主机,因此理想状况是使它们尽可能接近单个工作负载。这将消除pod在扩展或缩小时产生的副作用，以及确保我们创建pods不太耗资源而影响到主机。我们来给名为mywebservice的pod定义，在规范命名web-1-10中它有一个容器并使用nginx容器镜像，然后把端口为80下的文本添加至pod.yaml文档中。apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: mywebservicespec:containers:- name: web-1-10image: nginx:1.10ports:- containerPort: 80使用kubetl create命令创建pod，如果您使用set-context command设置了您的命名空间，pods将会在指定命名空间中被创立。在通过运行pods命令去验证pod状态。完成以后，我们可以通过运行kubetl delete命令删除pod。$ kubectl create -f ./pod.yamlpod "mywebservice" created$ kubectl get podsNAME READY STATUS RESTARTS AGEmywebservice 1/1 Running 0 37s$ kubectl delete -f pod.yamlpod "mywebservice" deleted在Rancher UI 中查看pod，通过顶端的菜单栏选择 Kubernetes > Pods 。

国际机器学习与控制论杂志

remembernevergiveup对

你可以这样理解：kubernetes 负载容器的调度docker 负载创建和管理容器运行

Kubernetes使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整。 Kubernetes中的某个Metrics Server（Heapster或自定义Metrics Server）持续采集所有Pod副本的指标数据。HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。 当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时，HPA控制器就向Pod的副本控制器（Deployment、RC或ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。我推荐你去看看时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等。大家可以去体验一下。 如果我的回答能够对您有帮助的话，求给大大的赞。

在 Kubernetes 的监控方案中我们经常会使用到一个Promethues Operator的项目，该项目可以让我们更加方便的去使用 Prometheus，而不需要直接去使用最原始的一些资源对象，比如 Pod、Deployment，随着 Prometheus Operator 项目的成功，CoreOS 公司开源了一个比较厉害的工具：Operator Framework，该工具可以让开发人员更加容易的开发 Operator 应用。 在本篇文章中我们会为大家介绍一个简单示例来演示如何使用 Operator Framework 框架来开发一个 Operator 应用。 Kubernetes Operator Operator 是由 CoreOS 开发的，用来扩展 Kubernetes API，特定的应用程序控制器，它用来创建、配置和管理复杂的有状态应用，如数据库、缓存和监控系统。Operator 基于 Kubernetes 的资源和控制器概念之上构建，但同时又包含了应用程序特定的领域知识。创建Operator 的关键是CRD（自定义资源）的设计。 Kubernetes 1.7 版本以来就引入了自定义控制器的概念，该功能可以让开发人员扩展添加新功能，更新现有的功能，并且可以自动执行一些管理任务，这些自定义的控制器就像 Kubernetes 原生的组件一样，Operator 直接使用 Kubernetes API进行开发，也就是说他们可以根据这些控制器内部编写的自定义规则来监控集群、更改 Pods/Services、对正在运行的应用进行扩缩容。 Operator Framework Operator Framework 同样也是 CoreOS 开源的一个用于快速开发 Operator 的工具包，该框架包含两个主要的部分： Workflow Operator SDK 提供以下工作流来开发一个新的 Operator： Demo 我们平时在部署一个简单的 Webserver 到 Kubernetes 集群中的时候，都需要先编写一个 Deployment 的控制器，然后创建一个 Service 对象，通过 Pod 的 label 标签进行关联，最后通过 Ingress 或者 type=NodePort 类型的 Service 来暴露服务，每次都需要这样操作，是不是略显麻烦，我们就可以创建一个自定义的资源对象，通过我们的 CRD 来描述我们要部署的应用信息，比如镜像、服务端口、环境变量等等，然后创建我们的自定义类型的资源对象的时候，通过控制器去创建对应的 Deployment 和 Service，是不是就方便很多了，相当于我们用一个资源清单去描述了 Deployment 和 Service 要做的两件事情。 这里我们将创建一个名为 AppService 的 CRD 资源对象，然后定义如下的资源清单进行应用部署： 通过这里的自定义的 AppService 资源对象去创建副本数为2的 Pod，然后通过 nodePort=30002 的端口去暴露服务，接下来我们就来一步一步的实现我们这里的这个简单的 Operator 应用。 开发环境 环境需求 要开发 Operator 自然 Kubernetes 集群是少不了的，还需要 Golang 的环境，这里的安装就不多说了，然后还需要一个 Go 语言的依赖管理工具包：dep，由于 Operator SDK 是使用的 dep 该工具包，所以需要我们提前安装好，可以查看资料：https://github.com/golang/dep，另外一个需要说明的是，由于 dep 去安装的时候需要去谷歌的网站拉取很多代码，所以正常情况下的话是会失败的，需要做什么工作大家应该清楚吧？要科学。 安装 operator-sdk operator sdk 安装方法非常多，我们可以直接在 github 上面下载需要使用的版本，然后放置到 PATH 环境下面即可，当然也可以将源码 clone 到本地手动编译安装即可，如果你是 Mac，当然还可以使用常用的 brew 工具进行安装： 我们这里使用的 sdk 版本是v0.7.0，其他安装方法可以参考文档：https://github.com/operator-framework/operator-sdk/blob/master/doc/user/install-operator-sdk.md 演示 创建新项目 环境准备好了，接下来就可以使用 operator-sdk 直接创建一个新的项目了，命令格式为： operator-sdk new 按照上面我们预先定义的 CRD 资源清单，我们这里可以这样创建： 到这里一个全新的 Operator 项目就新建完成了。 项目结构 使用operator-sdk new命令创建新的 Operator 项目后，项目目录就包含了很多生成的文件夹和文件。 我们主要需要编写的是 pkg 目录下面的 api 定义以及对应的 controller 实现。 添加 API 接下来为我们的自定义资源添加一个新的 API，按照上面我们预定义的资源清单文件，在 Operator 相关根目录下面执行如下命令： 添加完成后，我们可以看到类似于下面的这样项目结构： 添加控制器 上面我们添加自定义的 API，接下来可以添加对应的自定义 API 的具体实现 Controller，同样在项目根目录下面执行如下命令： 这样整个 Operator 项目的脚手架就已经搭建完成了，接下来就是具体的实现了。 自定义 API 打开源文件pkg/apis/app/v1/appservice_types.go，需要我们根据我们的需求去自定义结构体 AppServiceSpec，我们最上面预定义的资源清单中就有 size、image、ports 这些属性，所有我们需要用到的属性都需要在这个结构体中进行定义： 代码中会涉及到一些包名的导入，由于包名较多，所以我们会使用一些别名进行区分，主要的包含下面几个： 这里的 resources、envs、ports 的定义都是直接引用的"k8s.io/api/core/v1"中定义的结构体，而且需要注意的是我们这里使用的是ServicePort，而不是像传统的 Pod 中定义的 ContanerPort，这是因为我们的资源清单中不仅要描述容器的 Port，还要描述 Service 的 Port。 然后一个比较重要的结构体AppServiceStatus用来描述资源的状态，当然我们可以根据需要去自定义状态的描述，我这里就偷懒直接使用 Deployment 的状态了： 定义完成后，在项目根目录下面执行如下命令： 改命令是用来根据我们自定义的 API 描述来自动生成一些代码，目录pkg/apis/app/v1/下面以zz_generated开头的文件就是自动生成的代码，里面的内容并不需要我们去手动编写。 实现业务逻辑 NewDeploy 方法实现如下： newService 对应的方法实现如下： 这样我们就实现了 AppService 这种资源对象的业务逻辑。 调试 如果我们本地有一个可以访问的 Kubernetes 集群，我们也可以直接进行调试，在本地用户~/.kube/config文件中配置集群访问信息，下面的信息表明可以访问 Kubernetes 集群： 首先，在集群中安装 CRD 对象： 上面的命令会在本地运行 Operator 应用，通过~/.kube/config去关联集群信息，现在我们去添加一个 AppService 类型的资源然后观察本地 Operator 的变化情况，资源清单文件就是我们上面预定义的（deploy/crds/app_v1_appservice_cr.yaml） 直接创建这个资源对象： 我们可以看到我们的应用创建成功了，这个时候查看 Operator 的调试窗口会有如下的信息出现： 然后我们可以去查看集群中是否有符合我们预期的资源出现： 看到了吧，我们定义了两个副本（size=2），这里就出现了两个 Pod，还有一个 NodePort=30002 的 Service 对象，我们可以通过该端口去访问下应用： 如果应用在安装过程中出现了任何问题，我们都可以通过本地的 Operator 调试窗口找到有用的信息，然后调试修改即可。 清理： 部署 自定义的资源对象现在测试通过了，但是如果我们将本地的operator-sdk up local命令终止掉，我们可以猜想到就没办法处理 AppService 资源对象的一些操作了，所以我们需要将我们的业务逻辑实现部署到集群中去。 执行下面的命令构建 Operator 应用打包成 Docker 镜像： 镜像构建成功后，推送到 docker hub： 镜像推送成功后，使用上面的镜像地址更新 Operator 的资源清单： 现在 Operator 的资源清单文件准备好了，然后创建对应的 RBAC 的对象： 到这里我们的 CRD 和 Operator 实现都已经安装成功了。 现在我们再来部署我们的 AppService 资源清单文件，现在的业务逻辑就会在上面的opdemo-64db96d575-9vtq6的 Pod 中去处理了。 然后同样的可以通过 30002 这个 NodePort 端口去访问应用，到这里应用就部署成功了。 清理 有资源清单文件，直接删除即可： 开发 Operator SDK 为我们创建了一个快速启动的代码和相关配置，如果我们要开始处理相关的逻辑，我们可以在项目中搜索TODO(user)这个注释来实现我们自己的逻辑，比如在我的 VSCode 环境中，看上去是这样的： 本篇文章示例代码地址：https://github.com/cnych/opdemo 参考资料

go 开发的

我用DOMparser定义了一个对象，大概代码如下： DOMParser parser = new DOMParser(); parser.parse(url); print(parser.getDocument(), "");

Pending：API Server已经创建该Pod，且Pod内还有一个或多个容器的镜像没有创建，包括正在下载镜像的过程。 Running：Pod内所有容器均已创建，且至少有一个容器处于运行状态、正在启动状态或正在重启状态。 Succeeded：Pod内所有容器均成功执行退出，且不会重启。 Failed：Pod内所有容器均已退出，但至少有一个容器退出为失败状态。 Unknown：由于某种原因无法获取该Pod状态，可能由于网络通信不畅导致。我推荐你去看看时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等。大家可以去体验一下。 如果我的回答能够对您有帮助的话，求给大大的赞。

calico包括如下重要组件：calico/node，Typha，Felix，etcd，BGP Client，BGP Route Reflector。 calico/node：把Felix，calico client， confd，Bird封装成统一的组件作为统一入口，同时负责给其他的组件做环境的初始化和条件准备。 Felix：主要负责路由配置以及ACLS规则的配置以及下发，它存在在每个node节点上。 etcd：存储各个节点分配的子网信息，可以与kubernetes共用； BGPClient(BIRD), 主要负责把 Felix写入 kernel的路由信息分发到当前 Calico网络，确保 workload间的通信的有效性； BGPRoute Reflector(BIRD), 大规模部署时使用，在各个节点之间不是mesh模式，通过一个或者多个 BGPRoute Reflector 来完成集中式的路由分发；当etcd中有新的规则加入时，Route Reflector 就会将新的记录同步。 Typha：在节点数比较多的情况下，Felix可通过Typha直接和Etcd进行数据交互，不通过kube-apiserver，既降低其压力。生产环境中实例数建议在3~20之间，随着节点数的增加，按照每个Typha对应200节点计算。 配置 相关操作 //由于我的环境是kube-router需要将以前的数据清理下，如果遇到问题需要清理也可以按照如下步骤 删除网卡 删除node已经分配的podCIDR kube-manager kubelet [root@host229 ~]# etcdctl get / --prefix --keys-only |grep minions /registry/minions/host214 /registry/minions/host227 /registry/minions/host228 /registry/minions/host229 [root@host229 ~]# etcdctl del /registry/minions/host214 [root@host229 ~]# etcdctl del /registry/minions/host227 [root@host229 ~]# etcdctl del /registry/minions/host228 [root@host229 ~]# etcdctl del /registry/minions/host229 文件模板地址 https://docs.projectcalico.org/v3.3/getting-started/kubernetes/installation/hosted/kubernetes-datastore/calico-networking/1.7/ calico有两种模式iptable和ipvs，之一通过调整kube-proxy中的--proxy-mode=ipvs 来指定,相比iptables模式，ipvs模式性能更好，能够支持更大的集群规模。

英语谚语: Drunkenness reveals what soberness conceals 中文意思: 酒后露真言。 随机推荐10条英文谚语： Butter to butter is no relish 千篇一律的东西令人生厌。 By doing nothing we learn to do ill 懒散学为非。 By doing we learn 经一事，长一智。 By falling we learn to go safely 吃一堑，长一智。 By gambling we lose both time and treasure two things most precious to the life of man 赌博使我们丢失时间和金钱，这两样人生最珍贵的东西。 By other"s faults wise men correct their own 他山之石，可以攻玉。 By reading we enrich the mind; by conversation we polish it 读书可以使我门的思想充实，谈话使其更臻完美。 By the hands of many a great work made light 众擎易举。 By the side of sickness health bees sweet 和疾病相比较，才显得健康的可贵。 By the street of Bye and bye one arrives at the house of Never 迁延因循，一事无成。 英语谚语: Drunkenness reveals what soberness conceals 中文意思: 酒后露真言。

英语谚语: What soberness conceals drunkenness reveals 中文意思: 醉汉口里露真言。 随机推荐10条英文谚语： Death when it es will have no denial 死亡来临时，无可抗拒之。 Debt is better than death 负债总比死亡强。 Deeds are fruits; words are but leaves 行动是果实，言语只是树叶而已。 Deeds are males and words are females 言柔弱无能，行刚强有力。 Deeds no words 不要光说不练。 Deep rivers move in silence shallow brooks are noisy 深水静静流，浅溪潺潺流。 Delays are dangerous 坐失良机必有忧患。 Deliberate before you begin then execute with vigour 著手前要深思熟虑，执行要果断有力。 Deliberate in counsel prompt in action 考虑要仔细，行动要迅速。 Deliberating is not delaying 慎思不是拖延。 英语谚语: What soberness conceals drunkenness reveals 中文意思: 醉汉口里露真言。

一、初级1.了解Kubernetes 基础架构与核心组件功能2.了解Docker基本概念和用法3.理解Docker与Kubernetes的基本关系4.能够安装、部署与配置 Kubernetes 集群5.熟练使用 kubectl 命令操作各种 Kubernetes 资源对象，了解基本概念和使用方法6.能够在 Kubernetes 上部署、运行、管理工作负载并了解其调度算法7.能够使用 Service、Ingress 等访问工作负载8.深入理解Pod相关的配置及使用9.了解Kubernetes生态相关工具及其作用二、中级1.理解Kubernetes的资源管理，资源分配、优先级、QoS等2.能够使用 Flannel、Calico、Macvlan 等常用 CNI 插件配置集群网络3.能够排查 Kubernetes 集群系统组件、网络、日志、监控告警与存储的故障4.能够使用 EFK 搭建容器日志系统5.能够使用 Prometheus、AlertManager 等搭建容器监控告警系统6.能够配置应用使用持久性存储并了解 Ceph、NFS、GlusterFS 等常见存储工作原理7.应用生命周期管理8.理解Kubernetes容器调度的基本流程和使用方法9.Kubernetes集群日常维护10.理解并使用Kubernetes的用户认证及授权体系（RBAC）11.理解弹性伸缩（HPA）的基本原理三、高级1.理解Kubernets核心组件的工作原理，并能够进行问题定位及提供解决方案2.掌握Kubernetes的admission 控制器，audit，镜像gc，Pod驱赶行为等相关工作原理3.可以扩展和定制Kubernetes调度器4.能够用 Operator/CRD 对 Kubernetes 作定制化开发5.理解 Kubernetes 多可用区/多集群管理模式6.灵活掌握Kubernetes的扩展机制，可以按需定制，包括CNI、CSI、Ingress、自定义控制器等扩展定制7.可以解决日志、监控等核心组件的问题定位以及进行性能调优四、专家1.能够对 Kubernetes 集群、操作系统、镜像、应用做安全加固2.能够排查 Linux 内核、Docker 容器运行时故障3.能够基于 Kubernetes、Jenkins等工具构建云原生DevOps方案4.理解Kubernetes生态主要工具的作用及优缺点，可以在不同场景下灵活运用相关工具并确定最佳实施方案5.具备对大规模集群支持的相关经验，包括架构设计、性能调优等稳定性保障6.理解Kubernetes社区运作模式，能够为社区提供PR7.理解Kubernetes各组件源代码，并能排查、分析相关问题作为国内领先的全栈云原生技术服务提供商，时速云特别推出了Kubernetes培训课程，对于刚接触Kubernetes技术、企业计划使用容器及Kubernetes集群、以及计划考取CKA证书的人群会是一个不错的选择。

基于kubernetes部署Java项目，发现在多pod模式下，会出现登录成功但是页面无法跳转的问题，在单一pod时却可以成功登录并页面正常跳转，于是推测是cookie的问题。 网上的大部分文章提供的解决方案都是在service的配置文件中加入 sessionAffinity: ClientIP ，功能是选择与请求来源ip更接近的pod，这样就会固定同一个session，但是好像并不适用于我这个项目。 最终的解决当然还是要靠自己读官方的文档， ingress-nginx 有大量的注释配置，官方针对这种情况已经做了说明，需要细细阅读，详见 Cookie affinity 。 注释 nginx.ingress.kubernetes.io/affinity 在Ingress的所有上游中启用和设置相似性类型。这样，请求将始终定向到同一上游服务器。Nginx唯一可用的相似性类型是 cookie 。 如果您使用 Cookie affinity ，则还可以使用注释 nginx.ingress.kubernetes.io/session-cookie-name 来指定将用于路由请求的cookie名称。 默认是创建一个名为 INGRESSCOOKIE 的cookie。 注释 nginx.ingress.kubernetes.io/affinity-mode 定义了会话的粘性。如果将部署规模扩大， balance 则将此选项设置为（默认）将重新分配一些会话，从而重新平衡服务器上的负载。将此设置为 persistent 不会重新平衡与新服务器的会话，因此提供了最大的粘性。 以上是官方文档的直译。 简而言之，在 ingress-nginx 配置中应做以下操作： 可见 cookie示例 。 对我用到了其中的三个属性进行描述： 使用session会话保持可以用于解决多tomcat的pod下，登录由于session问题导致页面无法跳转的问题。 以下为其他网友提供的解决方案： 在service的配置文件中加入 sessionAffinity: ClientIP ，功能是选择与请求来源ip更接近的pod，这样就会固定同一个session。 欢迎访问我的个人博客： Lemon - 万事顺遂

参考： https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/ 确认启动 接下来就可以添加配置暴露service。 记得将host中配置的域名添加到本机的hosts文件中。

注意：如果不加这二个参数，在后续创建自定义的ingress会有如下报错Error from server (InternalError): error when creating "ingress-redirect.yaml": Internal error occurred: failed calliess.kubernetes.io": the server rejected our request for an unknown reason

第一个编辑 vi deploy.yaml 搜索内容 controller:v1.1.1 阿里云镜像登录搜索 https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/images 第二个编辑 vi deploy.yaml 搜索内容 kube-webhook-certgen:v1.1.1 image: k8s.gcr.io/ingress-nginx/kube-webhook-certgen:v1.1.1@sha256:64d8c73dca984af206adf9d6d7e46aa550362b1d7a01f3a0a91b20cc67868660 改成 image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-webhook-certgen:v1.1.1 第三个编辑 vi deploy.yaml 搜索内容 Deployment 原文 改成 执行安装 kubectl apply -f deploy.yaml 查看ingress命名空间 kubectl get ns 查询安装状态 kubectl get all -n ingress-nginx 错误提示 Error from server (InternalError): error when applying patch: 解决命令： kubectl delete -A ValidatingWebhookConfiguration ingress-nginx-admission

Kubernetes核心组件 Controller Manager主要提供了一个分发事件的能力，而不同的Controller只需要注册对应的Handler来等待接受和处理事件。 在Controller Manager的帮助下， Controller的逻辑可以做的非常纯粹，只需要实现相应的EventHandler即可，以Deployment controller为例。 Kubernetes default scheduler的特点：基于队列的调度器；一次调度一个Pod；调度时刻全局最优。 云计算批量计算面临的挑战：1、作业管理缺失；2、调度策略局限；3、领域计算框架支持不足；4、资源规划复用、异构计算支持不足 与临时存储相比，持久化存储的优势： 引入PV/SC之后带来更大的效益： pv/pvc适合在资源管理比较严格的场景 pvc绑定pv的流程 无论在资源管控严格还是资源管控敏捷的场景，资源管理员都希望通过创建K8S的存储接口来管理容器存储资源 K8S通过存储声明（PVC）、存储类（SC）和存储插件（driver）联合工作，满足用户一键式定义，创建存储。 CSI架构：部署简单、功能强大、扩展灵活、容器存储接口的标准 无状态工作负载（deployment）更新 容器健康检查使用 liveness probe (工作负载存活探针)和 readiness probe (工作负载业务探针)。 Kubernetes支持如下三种探测机制： 弹性伸缩是根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。包括 工作负载弹性收缩 和 节点弹性收缩 。 云原生应用特点： 云原生可观测性 指标（Metrics）是在许多个连续的时间周期里度量的KPI数值，一般将指标进行如下分类： 目前，Prometheus已经成为云原生监控领域的事实标准 Kubernetes本身并没有用户管理能力，无法像操作Pod一样，通过API的方式创建/删除一个用户实例，也无法在etcd中找到用户对应的存储对象 在Kubernetes的访问控制流程中，用户模型是通过请求方的访问控制凭证（如Kubectl使用的kube-config中的证书、Pod中引入的ServerAccount）产生 认证 鉴权 Istio架构分层主要分为：控制面Istiod(Pilot Citadel Galley Sidecar-Injector)和数据面(Envoy Pilot-Agent) Sidecar基本介绍 流量治理基本API 简化服务治理配置：熔断、降级，超时，重试，A/B测试，金丝雀发布，基于权重的流量切分，故障检测与恢复 Istio提供以下可观测能力（非侵入）： 课程链接： https://edu.huaweicloud.com/activity/Cloud-native2.html 打卡链接： https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-136621-1-1.html

红葡萄酒

？是e上面带有音符。对应拼音的e的二声。字面没有中文那么丰富，berner没有那么酸文人的翻译。而且 avoir berne 是现在完成时，表示过去已经发生的事。而“愿XXX”是祈使句才对

运动终板（motor end plate），在Guyton & Hall的Textbook of Medical Physiology，第10版（英文影印版）中，第81页有描述：...The nerve fiber branches at its end to form a complex of branching nerve terminals, which invaginate into the muscle fiber but lie outside the muscle fiber plasma membrane. The entire structure is called the motor end plate...在Robert M. Berne等编著的Physiology 第5版（英文影印版）中，第44页有描述“The synapses between the axons of motor neurons and skeletal muscle fibers are called neuromuscular junctions, myoneural junctions, or motor end plates.显然，运动终板就是神经肌肉接头，是一种负责将神经的电信号传递给骨骼肌的特殊结构。

ClaudeBerneClaudeBerne是一名演员，主要作品有《天堂旅馆》。外文名：ClaudeBerne职业：演员代表作品：《天堂旅馆》合作艺人：JulieBaronnie电影作品

Bordeaux产区用于酿制（红葡萄酒）的主要葡萄品种有：CabernetSauvignon、Merlot、CabernetFranc。

kubernetes是一个轻便的和可扩展的开源平台，用于管理容器化应用和服务。通过kubernetes能够进行应用的自动化部署和扩缩容。在kubernetes中，会将组成应用的容器组合成一个逻辑单元以更易管理和发现。kubernetes积累了作为Google生产环境运行工作负载15年的经验，并吸收了来自于社区的最佳想法和实践。kubernetes功能：1、自动装箱基于容器对应用运行环境的资源配置要求自动部署应用容器。2、自愈能力当容器失败时，会对容器进行重启。当所部署的Node节点有问题时，会对容器进行重新部署和重新调度。当容器未通过监控检查时，会关闭此容器。直到容器正常运行时，才会对外提供服务。3、水平扩展通过简单的命令、用于UI界面或基于CPU等资源使用情况，对应用容器进行规模扩大或规模剪裁。4、服务发现用户不需要使用额外的服务发现机制，就能够基于kubernetes自身能力实现服务发现和负载均衡。5、滚动更新可以根据应用的变化，对应用容器运行的应用，进行一次性或批量式更新。6、存储编排自动实现存储系统挂载及应用，特别对有状态应用实现数据持久化非常重要存储系统可以来自于本地目录、网络存储公共云存储服务等。

1000我感觉对我来说是很好用的，不过这个还是因人而异的

做开发的基本都听说过沙盒 (Sandbox) 和虚拟机 (Virtual Machine，简称 VM) ，如今容器技术很火，其中以 docker 最受大家欢迎。作为一种集群管理工具，K8s 最近也是火的不要不要的。 我们经常会讲 docker 和 K8s 联系起来，那么两者之间又存在什么关联呢？ 首先 Sandbox 和 VM 都是属于 虚拟技术 ，用来虚拟软件运行环境并具有资源隔离的功能。Sandbox 比较“轻”（只需要虚拟出一个小的环境）且一旦退出就释放之前占用的资源；VM 则比较重（虚拟出整个操作系统，相当于子电脑）。关于 Sandbox 和 VM 的区别可以参考博客： https://www.jianshu.com/p/6acdfd60b014 。 容器是属于 Sandbox 的一种。 顾名思义，沙盒就是能够像一个集装箱一样，把你的应用“装”起来的技术。这样，应用与应用之间，就因为有了边界而不至于相互干扰；而被装进集装箱的应用，也可以被方便地搬来搬去。 容器技术的核心功能 ，就是通过 约束和修改进程的动态表现 ，从而为其 创造出一个“边界” 。正是因为这个边界才会让容器里面的程序看不到宿主机上其他的程序从而给程序一种它就是在一个独立的操作系统上的假象。容器具有如下几个优点： Docker 是一种 轻量级的虚拟化 技术，即容器技术。随着 Docker 的开源，docker 凭借其“轻”的特点得到迅速的普及。 这三个优点恰是 VM 的缺点。 Docker 原意是指处理码头集装箱的工人。 首先需要注意的是， Docker 本身不是容器 ，而是一个 开源的应用容器引擎 。Docker 让开发者可以以统一的方式 打包 他们的 应用以及依赖包 到一个 可移植的容器 中，然后 发布 到任何 安装了docker引擎的服务器上 （包括流行的Linux机器、windows机器），也可以实现虚拟化。从这个描述可以看出 Docker 的几种常用任务： Docker 的两句口号很准确地描述了其功能： 1. Build, ship and run 顾名思义，创建、运输和运行。 举个例子来理解：比如说我在 A 地建好了一个厂区，该厂区主要的是车间，其次还有一些配套的生活设施（比如食堂、超市、宿舍、水电等）。现在我要将厂迁到 B 地，按照常规思路就是把 A 地的车间拆了运到 B 地重新组装、并在 B 地建好配套的生活设施，工程量明显很大。假设现在有一种魔法能够在A地将车间及其配套的生活设施 复制一份并打包成一个镜像 image（文件） ，然后将该镜像迁移到 B 地，这样在B地马上就能够投入使用，省去了拆机、重装以及搭建配套生活设施的工作，非常方便快捷。 现在我们将 车间类比成一个application ，将 配套的生活设施类比成依赖 ，那么 docker 就是这种魔法 。 2. Build once, run anywhere 顾名思义，一次创建、随地运行。 我们知道 车间是用于工业生产的 ，即一个application。在这个世界，还存在很多其他的application，比如学校、医院、写字楼、商场、体育场等，它们各自负责不同的用途。假设这些 application 都是能够共享的，那么这个效率将会很高，比如国家A需要用到体育馆，可以从国家B复制一个过来；国家B需要用到学校，可以从国家A复制一个过来。Docker 使用的就是这种理念，Docker 中包含三个核心部分： 镜像仓库（Repository）可以是私有的（比如本地机器的 Docker repository），也可以是公有的（比如 Docker 官方提供的Docker Hub、第三方的 Hub）。 负责管理镜像仓库（Repository）的是 Docker Registry 服务 （就像是图书馆管理员）。Docker 官方提供的 Docker Hub 对于镜像来源有着严格的把控，有很多高质量的 application 镜像，也是开发人员用的最多的public registry 服务。 那么为什么需要 Kubernetes 呢？就在 Docker 容器技术被炒得热火朝天之时，大家发现，如果想要将 Docker 应用于具体的业务实现（当 容器和服务器的数量达到一定规模 的时候，就会碰到管理的 问题，即 如何有效管理大量的服务器和容器 ，保证 应用的稳定运行、方便升级和故障的快速解决 ），是存在困难的—— 编排、管理和调度等各个方面都不容易 。于是就迫切 需要一套容器编排工具 ，能够对 Docker 和容器进行 更高级、灵活的管理 。容器编排工具提供图形化界面或者命令行来管理容器和服务器集群，提供容器配置、任务发布、服务发现、负载均衡、系统监控和故障恢复、声明式系统配置以及有关容器部署和性能的规则和约束定义机制等。 就在这个时候， Google开发的 Kubernetes 从众多编排工具中脱颖而出 ，赢下了容器编排工具大战。Kubernetes 是一种 基于容器的集群管理平台 。Kubernetes 是希腊语，意为“舵手、领航员”，大家都习惯将 Kubernetes 简称为K8s（ubernete 包含8个字母）。K8s 最初由 Google 创建而后加入 openstack 基金会并发布了 K8s V1.0。 Docker 公司自己有一款名为 Docker Swarm的产品，它是一个容器集群和调度工具，功能类似于Kubernetes。相比 Kubernetes，Swarm在集群搭建和使用上要相对简单一些，学习和部署成本相对低一些。较新版本的Docker已经集成了Swarm。Swarm支持跨多个主机进行编排，管理较小规模的容器集群也绰绰有余，对于初学者也可以很快的部署和运行。 笔者水平有限，如有错误，敬请指正！ 参考： https://www.cnblogs.com/misswangxing/p/10669444.html https://blog.csdn.net/fly910905/article/details/98962455

Bernern. 伯纳（人名）[网络短语]Berner 伯纳,逢纪,伯尔尼Maureen Berner 按照学者伯纳,玛琳·伯勒Bruno Berner 贝尔纳,伯内尔双语例句His forecasts for inflation were too low in comparison to Messrs. Berner andGreenlaw"s, and his unemployment rate forecast, at 9%, was also lower. 他对通胀率的预测相比伯纳和格林劳过低，对失业率的预测为9%，也要低一些。The chief executive, Georgia Berner, keeps her company in the United Statesbecause she relies on her staff"s deep knowledge of air blowers. Each boxrequires specific voltages and sizing, she said. 公司的主管Georgia Berner把她的公司留在美国，因为她相信她的员工们的关于鼓风机的深刻知识，“每个方块都需要具体的电压和大小，”她说。"The shift to fiscal stimulus implies that officials would be less inclined to extendthe current program beyond the second quarter of 2011," said Richard Berner,an economist at Morgan Stanley. "关注重点转向财政刺激,暗示美联储官员不那麽倾向于把当前的计划延长到2011年第二季以后,"摩根士丹利的分析师Richard Berner表示.

出现这个错误是因为你处理的数据时间超出了用的DE405.EPH文件的时间范围，参考Bernese说明书重新制作一份即可

2004年份的是375ml 80刀

CRD 本身是一种 Kubernetes 内置的资源类型，即 自定义资源的定义 ，用于描述用户定义的资源是什么样子。CRD 的相关概念：① 从 Kubernetes 的用户角度来看，所有东西都叫资源 Resource ，就是 Yaml 里的字段 Kind 的内容，例如 Service、Deployment 等。② 除了常见内置资源之外，Kubernetes 允许用户自定义资源 Custom Resource，而 CRD 表示自定义资源的定义 。 参考 Future of CRDs: Structural Schemas ，Schema 可以确保 Yaml 描述的资源是规范的、合法的。 CRD 本质是一个 Open Api 的 Schema，向 Kubernetes 集群注册一种新资源，并告诉 ApiServer，这种资源怎么被合法的定义 。 拓展：什么是控制器模式？ 以 Deployment 为实例，Deployment 没有直接创建 Pod，而是管理 RS，而 RS 管理 Pod，这就是控制器模式。控制器模式允许基于已有的资源定义更高阶的控制器，用来实现更复杂的能力，详情可参考 Kubernetes 控制器的工作原理解读 用户可以自定义控制器的逻辑，实现 Kubernetes 集群原生不支持的功能。下面利用 Kubebuilder 创建 CRD 实现 Kubernetes 集群内置微服务管理 。 App 负责管理整个应用的生命周期， MicroService 负责管理微服务的生命周期 。① 部署方面 ： App 可以直接管理多个 MicroService ，同时 MicroService 利用控制器模式，可以为每个版本创建一个 Deployment ， 实现多个版本同时部署。 ② 发布方面 ：微服务管理具备 蓝绿发布 、 灰度发布 的功能。 MicroService 为自己创建 1 个的 LoadBalance ，也为每个版本创建了 Service 。如下图所示， MicroService 下的每个版本（对应每个 Deployment ）都有 Service ，而本身也有 LoadBalance ，即总共拥有 n+1 个 Service 。 LoadBalance 和 CurrentVersion 实现了蓝绿发布 。 MicroService 利用 nginx ingress controller 的能力，通过修改 LoadBalance 的 canary 配置，实现按照 header/cookie/比例 的灰度发布 CRD 配置详解可以参考 Kuberneters(K8s)CRD资源详解 利用 Kubebuilder 实现 Kubernetes 集群内置微服务管理 ， App 和 MicroService 的 Controller 的主要逻辑如下： ① 从 功能 角度分析， CRD 是积木 。用户可以把 Kubernetes 已有的资源和能力自由堆砌起来，从而拓展了 Kubernetes 原生不具备的能力。 ② 从 产品 角度分析， CRD 允许用户基于自己产品的概念，让 Kubernetes 已有的资源为用户服务 ，而不是思考如何将场景应用到 Kubernetes。基于 Kubernetes 开发产品，无法避免如何将产品概念想 Kubernetes 靠拢，例如一个服务就是一个 Deployment ，一个实例就是一个 Pod 等。

Kubernetes 通过 Kube-proxy 组件、Service 对象实现了 Pod 的服务发现、负载均衡问题，在 Spring Cloud 体系中是通过 Eureka、Nacos 等中间件来实现的，既然我们的微服务是基于 Kubernetes 来部署的，那这部分功能就可以下沉到基础设施层，由 Kubernetes 来提供。 在 Spring-Cloud-Dependencies 中已经引入了 Kubernetes 客户端操作的相关包，来解决微服务在 K8s 体系中服务发现 Discovery（Service） 和配置中心 Config（ConfigMap） 的问题。 下面还以 https://github.com/14032/cloud 这个 Demo 程序为例，来看下服务中如何使用 K8s 的服务发现功能来替代掉 Eureka。 在 Kubernetes 的实现版本中，首先去除掉 Eureka、Ribbon 客户端的依赖。 引入 Spring Cloud Kubernetes 相关依赖做适配，Spring Cloud Kubernetes 本身引入了 Fabbric8 的 Kubernetes Client 作为客户端来操作 Kubernetes API Server。 上面提供了两种负载均衡实现，ribbon 和 loadbalancer 选择一个即可，再看下配置文件如下： spring.cloud.kubernetes.ribbon.mode 提供了两种模式： service 和 pod 。 这两种模式，其实也就对应了 Kubernetes 的两个 API 接口： 如果选用 service 模式，Ribbon 的客户端负载均衡也就不在有效，而是使用 Kubernetes Service 本身具有的基于 DNS 的负载均衡功能。例如： auth-server.cloud.svc.cluster.local:9096 ，这种方式也不会再出现使用Eureka （服务端缓存、客户端心跳、客户端更新频率）时因服务更新而导致的服务间短暂调用失败问题。 因为只有处于就绪状态（readliness）的服务才会出现在 Service 的 Endpoints 站点列表中。pod 模式，就是去获取 Service 代理的 Endpoints 站点，由 Ribbon 来提供负载均衡功能。 下面再看下 Spring Cloud Kubernetes 是如何获取 K8s 集群服务列表的？答案就是：Fabbric8。 Fabbric8 通过默认的 Kubernetes API Server 的代理 Service 域名来访问 API Server。 从 Pod 中访问 API default 空间下，名称为 kubernetes 的 Service 的 Endpoints 即为 Master 节点上 6443 端口的服务，下图可以看到 6443 端口既是 kube-apiserver 组件。 经过上面的改造后，我们就可以重新构建镜像将微服务部署到 Kubernetes 集群中，当服务启动，相互访问的时候，会出现如下错误， Message: Forbidden!Configured service account doesn"t have access Pod 内没有权限去访问 apiserver，如果你了解过 Kubernetes 基于角色的权限控制 （RBAC）的功能，你会立即想到要给 Pod 重新绑定一个 ServiceAccount 来授权操作 kube-apiserver 接口。 参考文档： spring-cloud-kubernetes/docs/current/reference/html/#service-account 我这里直接给了 Kubernetes 默认的集群只读角色 view，更细粒度的可参看官方文档。 然后再为微服务的每个 Pod 绑定此账号，这样容器里的应用就可以使用这个 ServiceAccount 来访问 API Server 了。 这样基于 kubernetes 平台部署的微服务，就不再需要引入 Eureka 中间件来解决服务发现/注册的功能，而是在基础设施层替代原有的应用层面的技术组件。 同样的，配置中心也可以下沉到基础设施层，由 kubernetes 中的 ConfigMap 对象来提供。 网关层，前面有介绍，Ingress 并不能胜任 API 网关的角色。 如果引入 Istio 服务网格，Istio 将会接管 Kube-proxy 的代理能力，以及 Kubernetes 中 Service 服务发现的能力。Istio 控制平面会和 Kubernetes 的 API 对接，将集群内部所有的服务、站点信息下发到每一个 Sidecar 代理中。 也即 Pod 中的所有请求被 Envoy 代理拦截后，直接根据本地的服务列表信息进行路由负载转发。 这时 Spring Cloud Feign、Discovery、Ribbon 等都可以移除，服务之间直接以服务名称（svc 域名）进行访问。 ~ END ~

背景： 由于项目需要，准备将之前的项目搬迁到kubernetes上，项目中使用了一些列组件，其中就包含Eureka注册中心。 Eureka架构一般为：gateway网关+注册中心server+服务编排。 所有服务包括gateway都在注册中心注册，采用Eureka的负载均衡来调用服务。Eureka简单示意图如下： 对于每一个StatefulSets中的每个pod其域名如下： $(statefulset name)-$(ordinal).$(service name).$(namespace).svc.cluster.local 问题一：为什么要使用StatefulSet？ 因为我们部署服务时需要提前知道注册中心的地址，由于Kubernetes物理IP不固定的特性（Pod重启机制），我们没办法知道每一台服务节点的位置，所以需要StatefulSet，创建时是按照{0-N-1}的序号创建的，也就是其域名是确定的。 问题二：为什么不能使用集群IP？ 首先集群IP需要提前指定（默认k8s自行分配），但不推荐这样做，一是不利于IP资源的利用（只有有一个固定IP段可使用），二是因为我们尝试过使用ClusterIP，发现不是很稳定，原因后续再定位。 对于具体的生产者（也可能是消费者）服务来说，它们工作的原理是在启动时向EurekaServer端注册信息，有两种方法，一种是域名注册，一种是IP地址注册，因为K8s的Pod可变性，无法使用稳定的域名(另外我们测试过通过域名注册会报Unknownhostexception无法解析主机)，因此采用IP地址注册。可以看出它们不需要提前暴露自己的域名和IP，pod变化时，会重新注册IP地址，因此无需部署service。步骤如下：

期刊名 IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICSIEEE TRANS. CYBERN.出版周期 Bimonthly 出版ISSN 1083-4419 通讯方式 IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141 期刊主页网址 http://www.ieeesmc.org/index.html 在线投稿网址 http://mc.manuscriptcentral.com/cyb-ieee 其他相关链接 Science Citation IndexScience Citation Index ExpandedCurrent Contents - Engineering, Computing & Technology