k8s经典实战案例,代码齐全可复制,进阶必备
解释ETCd在K8S集群中的作用，如存储集群的元数据。术语解释 列举并解释K8S中的常用术语，如pod、Service、Label、Selector等。容器存储类型 介绍K8S支持的存储类型，如EmptyDir、HostPath、PersistentVolume等。
此实战案例共138页，内容涵盖了基础集群环境搭建、K8S运行机制及术语、运行web服务、K8S运维示例、持续集成与部署等多个方面，确保您能够系统性地理解和掌握K8S。此实战案例采用了图文并茂的形式，确保代码完整、可复制，内容详细且深入，是提升K8S学习水平的必备资料。
基础集群环境搭建 从零开始，一步步构建K8S集群环境，深入了解各个组件的作用与配置。K8s运行机制及术语 深入探讨K8S的运行逻辑与核心概念，掌握kubernetes体系的术语和功能。K8s运维示例 实战操作，通过具体案例学习K8S的运维技巧，提升实践能力。
云时代，深入理解 Kubernetes 成为关键技能。K8s 25版本的发布，引入了众多新特性，然而其复杂性使得不少开发者感到困惑。Kubernetes 覆盖了 IT 行业的诸多领域，成为各岗位的必备技能。为此，一份详实的 K8S 实践指南应运而生，旨在帮助开发者轻松掌握 Kubernetes 的核心知识。
进阶高级架构师的必须选项视频教程。深入剖析Kubernetes的原理，并结合实战案例进行讲解。第12套：K8S集群实战 k8s各种扩展组件的部署和使用，k8s持久化存储，k8s代码自动发布教程。涵盖K8S集群的搭建、扩展与运维等关键技能。第13套：docker与Kubernetes最佳实践 架构师必备技能Docker入门到专精高阶视频教程。
K8S学习指南(10)-k8s中为Pod分配cpu和内存资源
1、Kubernetes中，资源通过POD YAML文件配置，spec字段下的containers字段，使用resources字段进行。示例展示 示例展示了为Pod中容器设定CPU和内存请求及限制。资源分配最佳实践 合理配置Pod资源请求与限制，调整以适应应用需求，高效利用集群资源，提升系统稳定性和性能。本文实例与实践指南，助你深入了解Kubernetes资源分配。
2、在Kubernetes 27版本中，引入了一个新的alpha特性，允许用户在不重启Pod的情况下调整分配给Pod的CPU或内存资源的大小。此功能通过允许在Pod容器的resources字段中对CPU和内存资源进行更改实现，用户可以通过patch修改正在运行的Podspec来实现资源调整。
3、当资源短缺时，K8s会根据QoS模型进行优先级调度，如BestEffort、Burstable和Guaranteed。内存被视为不可压缩资源，优先级较高，而CPU为可压缩资源。Pod的驱逐顺序遵循删除顺序，以维护系统的稳定性。默认调度策略与自定义Kubernetes的默认调度器使用优先级和节点可行性评分算法，将Pod分配到最适合的节点。
4、核心概念概览集群：由多个节点构成，节点可动态添加，包含CPU和内存资源。容器：k8s的调度平台，作为宿主机上的进程或操作系统子集。Pod：k8s的基本调度单元，一个Pod可运行多个容器，共享资源。副本集（ReplicaSet）：维护应用实例数量，保证应用高可用。
K8S线上集群排查,实测排查node节点NotReady异常状态
1、在项目中遇到的线上集群问题，特别是Kubernetes （K8S）集群中Node节点状态变为NotReady，导致服务停止的问题，我们进行了一次深入的排查与解决。文章将聚焦于如何有效识别和解决这类问题。首先，让我们了解一下在K8S中Pod的状态。Pod状态多样，从创建到终止，每一个状态都清晰地显示了当前Pod的生命周期阶段。
2、在搭建Kubernetes（k8s）集群过程中，若遇到节点一直处于NotReady状态问题，通过执行命令查看日志，发现提示信息为[failed to find plugin flannel in path [/opt/cni/bin]]。执行排查步骤，进入指定目录检查，确认flannel插件是否缺失。
3、一次K8S集群中遇到的Too Many Open Files问题排查，起因是一个运行机器学习推理服务的节点出现Node NotReady异常，通过查看日志发现是因为dockerd进程打开的文件数过多导致。初步怀疑是由于root用户文件限制较小，将限制调整为655360后重启docker进程，但问题并未解决，而是陆续在其他节点上重复出现。
4、常见错误状态：ImagePullBackOff 在Pod调度到目标节点后，节点需要拉取Pod所需镜像。
5、分析如下：Node状态与Pod调度：在Kubernetes中，如果运行Pod的Node节点（包括master节点，尽管通常master节点不运行Pod，但在某些配置下可能会）发生故障，如宕机、网络异常等，Kubernetes会将该Node标记为NotReady状态。此时，Kubernetes的调度器会尝试在其他可用的Node节点上重新调度这些Pod，以实现高可用性。
k8s基础知识(容器编排)
调度策略 默认调度器：使用优先级和节点可行性评分算法，将Pod分配到最适合的节点。自定义调度策略：用户可以通过修改kubescheduler配置文件来自定义调度策略，以适应特定业务需求。以上是对K8s基础知识的简要概述。
根据应用程序的需求，使用kubectl命令扩展或缩减容器的数量。当需要升级K8s集群或应用程序时，可以遵循相应的升级流程进行操作。注意事项：在学习K8s之前，建议先掌握Docker的基础知识。初次使用K8s时，建议使用kubeadm等快速部署工具，以降低部署难度。
Kubernetes（简称K8s）是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写，是一个开源的容器编排引擎，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单且高效。内容简介 Kubernetes是google开源的一个容器编排系统，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。
Kubernetes，简称K8s，是一款开源平台，用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序。它简化了容器化应用的部署与管理，提供高可用性、可伸缩性和自我修复能力。基于Google的Borg系统和Kubernetes API，于2014年发布为开源项目，由Cloud Native COMputing Foundation（CNCF）维护。
Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排和管理平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。K8s的架构设计旨在提供高可用、可扩展和易于管理的容器化应用环境。以下是K8s的架构原理详解：架构原理图 控制节点（Master Node）控制节点是K8s集群的大脑，负责全局决策和集群管理。
k8s中Pod状态及问题排查方法
1、含义：调度器未能将 Pod 调度到可用节点。可能原因：节点资源不足或 Pod 依赖的资源未准备好。排查方法：检查节点资源使用情况及资源预留情况，确保集群有足够的 CPU 和其他资源。CrashLoopBackOff 状态：含义：容器在启动后立即崩溃或退出。可能原因：容器配置错误、应用程序错误、内存不足或权限问题。
2、解决方法：仔细检查Pod的YAML配置文件，确保语法正确且配置合理。可以使用kubectl describe pod 命令查看Pod的详细信息，以获取更多关于错误的信息。总结：Pod状态一直处于Pending通常是由于资源不足、调度问题、镜像拉取问题、权限问题或配置错误等原因导致的。
3、如果原因是Pod无法安装请求的卷，请确保清单适当地指定其详细信息并确保Pod可以访问存储卷。或者，如果该节点没有足够的资源，则手动从该节点删除Pod，以便将Pod调度到另一个节点上。否则，可以扩展节点资源容量。如果使用nodeSelector安排Pod在Kubernetes集群中的特定节点上运行，就会发生这种情况。
4、要排查镜像拉取问题，可使用kubectl describe pod命令检查pod事件，寻找“Failed to pull image”或“ImagePullBackOff”事件，表明镜像拉取存在问题。资源不足时，使用kubectl describe node命令检查节点资源状态。检查持久卷（PVC）状态，确保其STATUS为“Bound”，表明存储供应无问题。
5、调度问题是最常见的原因。如果节点没有足够的资源满足 Pod 的请求（包括有效请求和实际使用的资源），或者节点处于不可调度状态，如因压力或人为原因被封锁，Pod 将被挂起。查看调度事件可以帮助我们理解问题所在，如使用 `kubectl describe pod` 查看详细信息。
如何优化k8s中HPA的弹性速率
通过调整metrics-server的--metric-resolution参数，可以显著提高HPA的弹性速率。优化后，HPA能够更及时地感知资源指标的变化，并根据需要快速进行扩缩容操作。这不仅提高了系统的响应速度，还增强了系统的稳定性和可靠性。
通过调整metrics-server的抓取频率，可以显著提升HPA的弹性速率，从而实现更高效的资源管理。在实践中，验证优化效果通常涉及对工作负载进行压测，并观察HPA控制器如何根据实时指标数据调整Pod数量。
在 Kubernetes （K8S） 的架构中，Horizontal Pod Autoscaler （HPA） 是一个关键组件，其旨在通过监控集群中的 CPU 使用情况，实现自动扩缩容，从而优化资源利用并增强系统的弹性和可用性。
应用部署 首先部署Deployment，设定较小的容器配额便于观察伸缩过程。接着配置Service和Ingress以进行外部压测。 压测与弹性伸缩 安装压测工具http_load，准备URL列表进行测试。创建HPA规则，当Deployment的CPU使用率超过50%时，自动扩容，最大扩容10个副本。
HPA扩缩容算法的具体实现 HPA控制器通过数学模型计算副本数调整，模型考虑不同类型的metrics和target类型。计算公式涉及比较metrics值与目标值，根据比较结果确定扩缩容方向和目标副本数。为保证计算的稳定性和精度，HPA还引入了容忍度、速率控制和冷却机制，以避免频繁的扩缩容操作。
