【远程桌面 源码】【发布作业 源码】【图像 测量 源码】kubernets源码
1.Kubernetes —— Pod 自动水平伸缩源码剖析（上）
2.KubeVirt网络源码分析
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.在Kubernetes上运行一个 Python 应用程序
5.深入理解kubernetes（k8s）网络原理之五-flannel原理
6.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
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，远程桌面 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。发布作业 源码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，包括容器的图像 测量 源码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”。
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，文玩商城源码了解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。
在Kubernetes上运行一个 Python 应用程序
在Kubernetes上部署Python应用程序
Kubernetes是javaerp管理源码一个开源平台，用于部署、维护和扩展容器化应用程序。它提供了一个简单且强大的框架，帮助用户管理容器化Python应用，同时保持可移植性、可扩展性和自我修复能力。
不论Python应用的复杂度如何，Kubernetes都能高效地部署和伸缩它们，并在资源有限的环境中进行滚动升级。本文将引导你完成在Kubernetes上部署简单Python应用的过程，包括必需条件、容器化Python应用、创建容器镜像、发布镜像、使用持久卷等步骤。
部署前，确保你已安装Docker和kubectl，并准备好源代码。Docker是一个构建和承载已发布应用的平台，通过其官方文档进行安装验证。kubectl是用于在Kubernetes集群上运行命令的命令行工具。
部署应用至Kubernetes要求应用为容器化形式。本文将回顾Python应用的容器化过程，解释容器化及其优势，并参考Roman Gaponov的文章为Python代码创建容器。
接下来，我们将通过Dockerfile构建Python容器镜像。Dockerfile包含运行示例Python代码的指令，使用Python 3.5作为开发环境。使用命令构建镜像，然后发布到私有或公共云仓库，如Docker Hub。
在发布镜像前，为它添加版本号。对于使用不同云注册中心的情况，可参考其相关信息。在本教程中，我们将使用Docker Hub。
使用Docker命令将镜像推送到云仓库。对于Kubernetes，将使用CephFS作为持久卷提供商。创建文件以配置CephFS存储，并使用kubectl将持久卷添加到Kubernetes集群。
部署Python应用至Kubernetes的最后一步是创建服务文件和部署文件。使用提供的内容创建这些文件，然后通过kubectl将应用部署到Kubernetes集群。
验证应用是否成功部署，通过检查运行的服务。Kubernetes可简化未来应用部署的复杂性。
欲深入了解Python知识，推荐Nanjekye的书，包含在Python 2和3上编写可靠代码的完整方法，以及如何转换Python 2代码以在Python 2和3上稳定运行的详细示例。
本文由Joannah Nanjekye撰写，是一位充满激情的飞行员，专注于用代码解决问题。本文译者为qhwdw，校对由wxy完成。
了解更多关于作者的信息
来源：opensource.com/article/...
作者：Joannah Nanjekye
译者：qhwdw
校对：wxy
本文由LCTT原创编译，Linux中国荣誉推出
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。
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。
