1.深入理解kubernetes(k8s)网络原理之五-flannel原理
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.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.Kubernetes —— Pod 自动水平伸缩源码剖析(上)
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,源码其提供多种网络模式,源码其中最为广泛应用的源码是VXLAN模式。本文旨在深入探讨VXLAN模式下flannel的源码运作原理,同时对UDP模式进行简要介绍。源码
VXLAN模式下的源码redis并发抽奖 源码flannel依赖于VXLAN协议,实现跨主机Pod间的源码通信。这种模式下,源码flannel的源码组件工作流程涉及多个关键步骤。首先,源码flannel-cni文件作为CNI规范下的源码二进制文件,负责生成配置文件并调用其它CNI插件(如bridge和host-local),源码从而实现主机到主机的源码网络互通。flannel-cni文件并非flannel项目源码,源码而是源码位于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标准的在线教育 源码下载配置文件。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古井贡酒溯源码查询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。
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、订餐程序源码在哪查虚拟机网络。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”。赫尔均线源码公式
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、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 —— 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,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。