1.Kubernetes —— Pod 自动水平伸缩源码剖析（上）
2.k8s和docker区别
3.成为一名k8s专家需要掌握哪些知识？当我读完k8s源码之后总结
4.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.技术干货kubectl源码阅读—get命令
6.深入理解k8s -- workqueue

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拷贝 Pod 实例正常运行，这个数量通常由声明的文件文件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，源码如在电商促销活动前对应用进行扩容，复制活动结束后缩容。拷贝然而，文件文件小程序开发平台源码这种方式不适合动态变化的源码应用负载。

       Kubernetes 提供了 Pod 自动水平伸缩（HorizontalPodAutoscaler，复制简称HPA）能力，拷贝允许定义动态应用容量，文件文件容量可根据负载情况变化。源码例如，复制当 Pod 的拷贝平均 CPU 使用率达到 %，且最大 Pod 运行数不超过 个时，文件文件HPA 会触发水平扩展。源码

       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 副本容量的伸缩。

       此篇介绍了 HPA 的php实战1200例源码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。

k8s和docker区别

       k8s和docker区别:

1、技术原理不同

       Dockers是容器化技术，K8S是一套自动化部署工具，可全生命周期管理Dockers容器。K8S是谷歌开发的容器集群管理系统。在Dockers技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一些列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。

2、平台不同

       K8S是一个完备的分布式系统支撑平台，具备完善的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、内建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。

       Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包它们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上，也可以实现虚拟化。

3、架构模式不同

       Docker使用客户端——服务器架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器。Dockeif容晟网通过Docker镜像来创建，容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。

k8s和docker简介：

       k8s的全称kubernetes。它是一个完整的分布式系统支撑平台,集群管理功能齐全。Kubernetes同时提供完善的管理工具，涵盖了开发、部署、测试、运行监控等各个环节。k8s是一种开放源码的容器集群管理系统，能够实现自动化部署、扩展容器集群、维护等功能。

       Docker是一种开放源码的应用容器引擎,允许开发人员将其应用和依赖包打包成可移植的镜像,然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上,也能实现虚拟化。该容器完全使用沙箱机制,彼此之间没有任何接口。Docker是一种开放源码的应用容器引擎,开发者可以将他们的应用和依赖打包在一个可移植的容器中 ,发布到流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。

成为一名k8s专家需要掌握哪些知识？当我读完k8s源码之后总结

       要成为一名Kubernetes（简称k8s）专家，需要系统性地掌握一系列关键知识与技能。首先，深入理解容器技术，包括容器的底层原理和实现机制，这是Kubernetes能够高效管理资源的基础。接着，了解Kubernetes的计算模型，熟悉如何在集群中调度和管理容器。在存储方面，需要掌握如何在Kubernetes中配置和使用不同类型的存储卷，以支持各种工作负载的需求。

       网络管理在Kubernetes中同样重要，包括掌握如何配置网络策略、服务发现和负载均衡，确保服务间的通信流畅。此外，了解Kubernetes的插件机制，即如何利用和扩展Kubernetes的生态系统，接入第三方服务和工具，是提升Kubernetes使用灵活性的关键。

       深入研究Kubernetes的源码理解，不仅有助于开发者更精准地定位和解决问题，还能在定制和优化Kubernetes部署时发挥重要作用。学习Kubernetes的编排能力，包括配置Pod、Service、Deployment等核心资源，以及理解如何利用Kubernetes的易语言查看模块源码自动化功能，如自动扩展、滚动更新等。

       在Kubernetes的自定义资源定义（CRD）开发方面，掌握如何定义和操作自定义的资源类型，以满足特定业务场景的需求，是提高Kubernetes应用复杂度和灵活性的重要技能。最后，对Prometheus等监控工具的全组件学习，能够帮助Kubernetes专家构建全面的监控和报警机制，确保集群的稳定运行。

       通过上述知识体系的学习和实践，一名Kubernetes专家将能够熟练地规划、部署、管理和优化大规模的Kubernetes集群，应对各种复杂场景和挑战，成为企业级分布式系统运维和开发的高效工具。

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、飞鸽传书 c源码存储卷和云硬盘等。

       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a5 源码交易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。

技术干货kubectl源码阅读—get命令

       技术解析kubectl源码解析：get命令的关键逻辑

       在深入研究kubectl源码时，get命令的实现揭示了几个关键点。首先，kubectl的子命令结构由cobra包的Command结构体定义，它包含了子命令集合和核心执行逻辑。get、describe和create等是kubectl的子命令，它们在command.Execute()方法中通过参数查询并执行相应的逻辑。

       get命令的核心在于一个接收和保存参数的结构体，结合pflag包。具体到get命令，关键在于o.Run方法，其中kubectl通过一个名为r的构建器来访问接口获取数据。这个过程使用了访问者模式，r.visitor链式调用了多个装饰器，如FlattenListVisitor和Selector，从而决定了输出的表头和状态信息。

       在数据获取过程中，kubectl调用的接口并不普通，而是带有特殊的header 'as=Table'。这个header的添加是在client的构建和传递过程中通过requestTransforms回调实现的。通过追踪，我们可以发现restMapper是如何与Builder对象结合的，进而找到资源别名的转换逻辑。

       最终，kubectl通过e.discoveryClient.ServerGroupsAndResources()方法获取到所有k8s资源的别名，从而实现了从get po到get svc等命令的别名转换。kubectl的get命令不仅动态调整表头，还能够处理各种状态信息，这些都是通过其底层的接口调用和数据处理机制实现的。

深入理解k8s -- workqueue

       深入理解k8s -- workqueue

       在探讨k8s中的informer组件时，workqueue是一个关键角色。在前文的Controller源码分析中，workqueue的使用已经有所提及。工作队列是k8s中用于处理资源变更事件和调度任务的高效机制。它支持三种类型的队列：简单的FIFO队列、延时队列以及限速队列。

       工作队列通过一个名为Type的底层数据结构来实现，它实现了workqueue.Interface接口。Type结构体包含queue、dirty和processing三个重要字段，以及一个golang原生的条件锁cond。queue用于存储待处理的任务，dirty和processing用于管理任务的添加和完成状态。cond用于控制多个协程的同步操作。

       接下来，我们通过源码深入Type的方法实现，如Add、Get和Done。Add方法简单地将任务添加到queue、dirty和processing中。Get方法包含删除逻辑，同时会检查dirty中是否已有数据，若无，则从queue中取出任务。Done方法用于清理processing状态，确保任务正确处理并移出队列。Get和Done方法之间的配合保证了任务的正确执行和管理。

       在处理资源变更事件时，工作队列的作用尤为明显。在事件触发后，队列将资源变更事件加入到队列中，由Controller进行处理。Controller通过工作队列的Get方法获取待处理的任务，执行处理逻辑，然后调用Done方法将任务标记为完成。这种机制保证了资源变更事件能够被及时且有序地处理。

       除了基础的FIFO队列，k8s还提供了更高级的队列类型，如延时队列和限速队列。延时队列允许用户指定任务的延迟时间，即在特定时间后才将任务加入队列。这有助于优化资源的处理顺序和负载均衡。限速队列则进一步增强了队列功能，通过限速器动态调整任务的处理速率，避免系统过载或资源浪费。

       限速队列基于延时队列实现，通过引入限速器来控制任务的处理速率。常见的限速器包括BucketRateLimiter、ItemExponentialFailureRateLimiter、ItemFastSlowRateLimiter和MaxOfRateLimiter。这些限速器可以根据不同需求灵活配置，实现资源的高效管理和优化。

       总结而言，工作队列是k8s中实现资源变更事件处理和任务调度的核心组件，通过简单、延时和限速队列的不同组合，可以满足各种复杂场景的需求，实现资源管理的高效、有序和灵活。

深入理解kubernetes（k8s）网络原理之五-flannel原理

       flannel在Kubernetes（k8s）网络架构中扮演着关键角色，其提供多种网络模式，其中最为广泛应用的是VXLAN模式。本文旨在深入探讨VXLAN模式下flannel的运作原理，同时对UDP模式进行简要介绍。

       VXLAN模式下的flannel依赖于VXLAN协议，实现跨主机Pod间的通信。这种模式下，flannel的组件工作流程涉及多个关键步骤。首先，flannel-cni文件作为CNI规范下的二进制文件，负责生成配置文件并调用其它CNI插件（如bridge和host-local），从而实现主机到主机的网络互通。flannel-cni文件并非flannel项目源码，而是位于CNI的plugins中。

       在flannel-cni工作流程中，kubelet在创建Pod时，会启动一个pause容器，并获取网络命名空间。随后，它调用配置文件指定的CNI插件（即flannel），以加载相关参数。flannel读取从/subnet.env文件获取的节点子网信息，生成符合CNI标准的配置文件。接着，flannel利用此配置文件调用bridge插件，完成Pod到主机、同主机Pod间的数据通信。

       kube-flannel作为Kubernetes的daemonset运行，主要负责跨节点Pod通信的编织工作。它完成的主要任务包括为每个节点创建VXLAN设备，并更新主机路由。当节点添加或移除时，kube-flannel会相应地调整网络配置。在VXLAN模式下，每个节点上的kube-flannel会与flanneld守护进程进行通信，以同步路由信息。

       在UDP模式下，每个节点运行flanneld守护进程，参与数据包转发。flanneld通过Unix域套接字与本地flanneld通信，而非通过fdb表和邻居表同步路由信息。当节点新增时，kube-flannel会在节点间建立路由条目，并调整网络配置以确保通信的连续性。

       flannel在0.9.0版本前，使用不同策略处理VXLAN封包过程中可能缺少的ARP记录和fdb记录。从0.9.0版本开始，flannel不再监听netlink消息，优化了内核态与用户态的交互，从而提升性能。

       通过理解flannel的运行机制，可以发现它在VXLAN模式下实现了高效的跨节点Pod通信。flannel挂载情况不影响现有Pod的通信，但新节点或新Pod的加入需flannel参与网络配置。本文最后提示读者，了解flannel原理后，可尝试自行开发CNI插件。

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。