1.KubeVirt网络源码分析
2.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
3.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
4.在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研
5.三种不同场景下的源码 Kubernetes 服务调试方法
6.k8s emptyDir 源码分析

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的调试网络架构中，每个Kubernetes工作节点上运行的源码Pod，对应着一台Pod内的调试虚拟机。我们专注于网络组件，源码而非Kubernetes网络层面。调试创业众筹平台源码

       核心组件包括：Kubernetes工作节点、源码Pod、调试以及运行于Pod内的源码虚拟机（VM）。网络架构由三层组成，调试从外部到内部依次是源码：Kubernetes网络、libvirt网络、调试虚拟机网络。源码此文章仅聚焦于libvirt网络与虚拟机网络。调试

       在`kubevirt/pkg/virt-launcher/virtwrap/manager.go`中，源码`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。对于后续版本的万岳直播源码编译教程网络部分，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，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。实力app定制开发源码学习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改良kdj选股指标源码帮助文本、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组生成相应的底部追踪通达信源码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。

在离线混部-Koordinator Cpu Burst 特性 源码调研

       在离线混部场景下，Koordinator引入了Cpu Burst特性来优化CPU资源管理。这个特性源自Linux内核的CPU Burst技术，旨在处理突发的CPU使用需求，减少CPU限流带来的影响。cgroups的参数如cpu.share、cpu.cfs_quota_us和cpu.cfs_burst，分别控制了CPU使用率、配额和突发缓冲效果。在Kubernetes中，资源请求（requests.cpu）和限制（limits.cpu）通过这些参数来实现动态调整，以保证容器间公平的CPU分配。

       对于资源调度，Kubernetes的Bandwidth Controller通过时间片限制进程的CPU消耗，针对延迟敏感业务，如抖音视频服务，通过设置合理的CPU limits避免服务质量下降，同时也考虑资源的高效利用。然而，常规的限流策略可能导致容器部署密度降低，因为时间片间隔可能不足以应对突发的CPU需求。CPU Burst技术正是为了解决这个问题，通过收集未使用的CPU资源，允许在突发时使用，从而提高CPU利用率并减少throttled_time。

       在Koordinator的配置中，通过configMap可以调整CPU Burst的百分比，以及在负载过高时的调整策略。例如，当CPU利用率低于阈值时，允许动态扩展cfs_quota，以应对突发的CPU使用。源码中，会根据节点负载状态和Pod的QoS策略来调整每个容器的CPU Burst和cfs_quota。

       总的来说，Cpu Burst特性适用于资源利用率不高且短作业较多的场景，能有效提升核心业务的CPU资源使用效率，同时对相邻容器的影响较小。在某些情况下，结合cpuset的核绑定和NUMA感知调度可以进一步减少CPU竞争。理解并灵活运用这些技术，有助于优化云计算环境中的资源分配和性能管理。

三种不同场景下的 Kubernetes 服务调试方法

       在开发和调试 Kubernetes 生产环境下的服务时，会遇到各种调试需求。本文将介绍三种不同场景下的解决方案和相应的工具。

       基本配置

       假设我们有三个服务：service-front 面向外部，通过服务暴露；service-front 后端是 service-middle，后者又依赖 service-back。通信通过 Kubernetes 服务进行。安装配置如下：

       源代码可在：github.com/erkanerol/se...

       工具1：kubectl port-forward

       场景：开发者希望在不影响其他服务的情况下，通过 service-back 直接发送请求并查看结果，但 service-back 不对外公开。

       解决方案：使用 kubectl 的 port-forward 功能创建本地到集群的隧道。

       步骤：

       在终端运行：kubectl port-forward service-back: localhost:

       在另一个终端中，尝试用 curl 访问 localhost: 来验证连接。

       工具2：kubefwd

       场景：开发者希望在本地 IDE 中设置断点调试 service-front，但 service-front 和依赖服务难以本地模拟。

       解决方案：kubefwd 可以批量端口转发并管理本地 DNS，简化配置。

       步骤：

       运行：kubefwd service-front:

       使用 sudo，配置 KUBECONFIG，运行本地 front 应用并设置断点。

       在集群中测试服务交互。

       工具3：telepresence

       场景：开发者需要在本地调试 service-middle，同时 service-middle 依赖 service-back，并且集群环境不易模拟。

       解决方案：telepresence 提供双向通道，支持本地服务与集群服务间的调试。

       步骤：

       删除集群中的 service-middle，运行 telepresence。

       本地运行 middle 应用并设置断点。

       通过集群临时 Pod 发送请求到 service-front。

       总结：

       对于不暴露服务的访问，kubectl port-forward 足够。

       本地调试时，kubefwd 管理 DNS，提供单向通道。

       需要双向通道和依赖服务调试时，使用 telepresence。

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。

kubelet 远程调试方法

       Kubelet远程调试方法详解

       Kubelet作为Kubernetes的核心组件，可以通过系统服务管理和编译工具进行远程调试。首先，理解kubelet的启动命令至关重要。在v1..4的K8s集群中，kubelet作为systemd服务，其配置文件位于</etc/systemd/system/kubelet.service.d/-kubeadm.conf>。通过执行ps -ef | grep /usr/bin/kubelet，可以查看完整的启动命令。

       若需修改kubelet命令，可以先停止服务，然后使用相应参数重新启动，或者修改systemd配置后重启服务。编译kubelet时，推荐使用Kubernetes makefile源码中的编译指令，调整GOLDFLAGS和GOGCFLAGS以保留调试信息。编译完成后，kubelet二进制文件会位于_output/bin/kubelet。

       对于Go语言的调试，Delve是一个高效工具，尤其适合调试标准工具链构建的Go程序。可以通过安装命令轻松获取，并使用它来调试kubelet。例如，使用dlv命令行进行调试步骤包括设置地址和端口，以及在GoLand IDE中配置并启动kubelet进行调试。

       除了Kubelet，其他容器软件如runc和docker-cli也可通过修改编译命令进行调试。例如，runc和dockerd的编译过程中，需要在scripts/build/binary或hack/make/.binary文件中相应位置调整编译参数。

       获取更多详细教程和实践步骤，可以参考ssst0n3.github.io/post/...。通过以上步骤，你可以有效地对kubelet和其他容器软件进行远程调试，提升开发效率。