的網路元件之間是如何通訊的？ Docker 自身的網路模型和限制？ Docker 背後的網路基礎是什麼？ Kubernetes 的網路模型是什麼？ 圖 2.17 Kubernetes 常見問題 在本節將分別回答這些問題，然後透過一個具體的試驗，將這些相關的知識串聯在 一起。 2.5.1 Kubernetes 網路模型 Kubernetes 網路模型設計的一個基礎原則是：每個 Pod 都擁有一個獨立的 filter 表 nat 表 mangle 表 raw 表 OUTPUT 鏈 Iptables 防火牆預設的規則表、鏈結構 第一條規則 第二條規則 第三條規則 圖 2.23 四種掛接點的規則表 當 Linux 協定堆疊的資料處理執行到掛載節點時，它會依序呼叫掛接點上所有的 hook 函數，直到資料封包的處理結果是確定地接收或拒絕。 2 處理規則 每個規則的特性皆分為以下幾部分： 每個規則的特性皆分為以下幾部分： ~ 表類型（準備做什麼事情？）； ~ 何種掛接點（何時發揮作用？）； ~ 比對的參數是什麼（針對何種類型的資料封包？）； ~ 比對後有什麼動作（比對後具體的處理是什麼？）。 表類型和何種掛接點在前面已經介紹過，現在我們來看看比對的參數和比對後的 動作。 2-89 2.5 網路原理 綜合上述，由於 kube-proxy 的作用，在 Service 的呼叫過程中用戶端無須關心後端

本白皮書的目標是因應這項挑戰，提供撰寫本文時Kubernetes版圖的當下狀態， 並比較三種企業級的Kubernetes發行版本，分別是Canonical Kubernetes、 Red Hat OpenShift及SUSE Rancher，範圍涵蓋19項關鍵功能，並於報告最後 以表格提供總結分數。Canonical Kubernetes證明成為最具彈性、優勢及成本 效益的發行版本。 1. https://www OpenShift包含預先設定的Prometheus監控堆疊，並搭配使用Grafana儀表板。同樣 地，Rancher使用者只要在Rancher UI按一下，就能啟動Prometheus及Grafana。 最後，Canonical Kubernetes出貨時隨附一組標準化的開放原始碼記錄彙總及系統 監控儀表板，其中使用Prometheus、Grafana、Elasticsearch及Nagios 其他廠商並未採用模型導向作業以隔離模型與平台，而是仰賴範本系統用於多雲部 署，針對不同雲端提供不同的最佳化設定。OpenShift可讓Ansible用於簡化多雲 Kubernetes部署。同樣地，多雲搭配Rancher可運用Helm圖表，並搭配使用雲端 專屬版本的Kubernetes，例如Amazon EKS及Google GKE。這類範本系統通常缺 乏彈性，以及程式碼化應用程式管理的重複性，因此可能增加維護成本。 14.原生AWS/GCP/Azure整合

ssh-copy-id root@172.20.0.92 在ansible-client机器上安装kubespray 下载kubespray TIPS：本⽂下载的是master分⽀，如果⼤家要部署到线上环境，建议下载RELEASE分⽀。笔者撰写本⽂ 时，最新的RELEASE是2.6.0，RELEASE版本下载地址：https://github.com/kubernetes- incubator/kubespray/releases） 使⽤ansible playbook部署kubespray ~]# ansible-playbook -i inventory/mycluster/hosts.ini cluster.yml ⼤概20分钟左右，Kubernetes即可安装完毕。 验证 验证1：查看Node状态 ]# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE Key和Value进⾏过滤。匹配对象必须满⾜所有的Label约束， 尽管对象可能还有其他Label。允许使⽤三种运算符： = 、 == 、 != 。前两个表示相等 （只是同义），⽽后者则表 示不相等 。 例如： environment = production tier != frontend 前者选择所有与key = environment 并且value = production

应用现代化架构图...........................................................................................16 表 目 录 表 1 2022-2023 年中国部分省市云计算相关政策..................................................11 云计算白皮书（2023 年） 例如，北京、上海、深圳等地企业购买云服务后，政府按合同金额 或上云费用进行一定比例的消费券或资金补贴；浙江、四川等则采 用对优秀上云企业直接发放不同级别资金的方式进行奖励。 云计算白皮书（2023 年） 11 表 1 2022-2023 年中国部分省市云计算相关政策 省市 时间 相关政策 重点内容 北京 2023.3 《2023 年北京市支持中小企业发 展资金实施指南》 对“专精特新”中小企业上云上平 稳定性层面，云上系统稳定性挑战持续存在，系统稳定性保障 云计算白皮书（2023 年） 20 体系不断完善、技术不断创新。云上系统自带“分布式”属性，各 模块之间依赖关系错综复杂，给服务性能分析、故障定位、根因分 析等带来了诸多困难；云上系统故障率随设备数量的增加而呈指数 级增长，单一节点问题可能会被无限放大，日常运行过程中一定会 伴随“异常”发生；同时，节点分布范围更广，节点数量更多，对 日常运维过

石墨文档GO在K8S上微服务的实践 彭友顺 石墨文档 基础设施负责人 目 录 1 架构演进 01 2 微服务的生命周期 02 3 如何管理好微服务 03 架构演进 第一部分 架构演进 单体应用时期 垂直应用时期 微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式 框架简单 编译 部署 应用开发 启动方式 日志采集 加载配置 监控采集 资源隔离 故障转移 资源调度 权限控制 编译 部署 2014年6月K8S开源 微服务的生命周期 第二部分 微服务的生命周期 开发 测试 部署 启动 调用 治理 微服务的开发阶段 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具 统一配置、调用用方式，降低开发心智负担 试 微服务的测试阶段 测试类型 工具生成测试用例 简单高效做单元测试 • gitlab.yaml or docker-compose.yaml • 构建MySQL、Redis • 创建表 ./app --job=install • 初始化数据 ./app --job=initialize • 单元测试 go test ./... 单元测试大部分的玩法，都是在做解除依赖 • 面向接口编程

发的子 网到达pod容器; 工作原理： Flannel负责在容器集群中的多个节点之间提供第3层IPv4网 络。 工作模式： 1.vxlan 通过封装协议解包收发包mtu1450，vxlan可以在分 布多个网段的主机间构建2层虚拟网络 。 2.host-gw 通过宿主机路由同步收发包，必需工作在二层。 1.系统启动，flanneld下发docker子网配置，docker启动获 取子网配置生成docker0 docker开始创建pod,从flanneld下发子网池生成pod-ip- eth; 4.kube-proxy跟据svc yaml创建ipvs-eth子网卡; 5.flanneld创建同步所有节点docker子网路由表; 你好我是分享标题 我是作者名称 flannel vs calico 采用万兆网卡的虚拟机，测试方法是不同node节点开启qperf测试 结论： tcp延迟:calico-bgp分为 二，分别写入es和文件存储 create-path kibana nginx 金丝雀灰度发布 upstream jm-prod.api.svc.cluster.local 80% jm-canaryapi

AI 辅助软件开发 毫无意外，本期技术雷达主要围绕 AI 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解 决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡量开发者的“生产力”。我们怀疑，这种兴趣的 复苏至少有一部分原因是受到了人工智能辅助软件开发的影响，这不可避免地引发了一个问题：它是否产生了 积极的影响？虽然衡量标准可能变得更加细致入微，但真正的生产力衡量仍然难以捉摸。 本期主题 © Thoughtworks 的一些测试库甚至已经在文档中推荐了这一实践。其次，不要仅仅测试点击交互，还 要考虑不能使用鼠标或看不到屏幕的人，并考虑增加针对键盘和其他交互方式的额外测试。在我们的团队中，上 述测试设计实践已十分成熟，并且我们已在不久前将其纳入测试闭环中。 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 13 4. 攻击路径分析 试验 攻击路径分析是一种分析和评估潜

3不用修改） ★修改完etcd.yaml配置文件后，kubelet会自动重启此etcd的pod容器（不可使用 kubectl delete pod命令去手动删除etcd的pod）只需等待2到3分钟即可， ★如果etcd的pod重启失败，可先移动/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml文件到 其他地方，这时kubelet会自动删除本结点上的etcd pod，再把此文件移回去， 容器处于同一个二层广播域 ★k8s服务器上的各网卡关系图 [root@k8s-node01 ~]# ip route #查看k8s node结点上的路由表 default via 10.99.1.1 dev ens33 proto sta�c metric 100 #k8s服务器底层默认路由 10.99.1.0/24 dev el.1 10.244.3.0/24 dev cni0 proto kernel scope link src 10.244.3.1 #本node结点上的pod网段 #由上面的路由表可得知，各k8s服务器上的pod容器并不是在同一个二层广播域 里，虽然底层是vxlan隧道，所有的pod处于一个overlay网络里，但为了避免二 层的广播流量占用大量的网络带宽，所以k8s把pod网段进一步细分了，各服务

性能优化 写优化 - 1 降低锁粒度 存储引擎替换 表锁 -> 行锁，增大了写的并发 写优化 - 2 单点写 -> 多点写 multi raft range 分片，增大写并发 Brain 层无磁盘 io，只有网络 io 写优化 - 3 事务优化 精心设计 key 格式 一个 k8s 对象的索引和数据在同一分区内 跨分区分布式事务 -> 分区内单机事务 读优化 - 1

创建挂载点 新创建的NAS盘，需要挂载后才能使⽤ 在挂载窗⼝中，请选择需要挂载的集群，此处的集群仅显示和该NAS所在区域相同的容 器集群 挂载成功后，会显示私⽹IP 挂载过程可能⽤时较⻓，3-5分钟 14 挂载NAS盘到本地机器 对于已经挂载好的NAS盘，该集群内的任何⼀台计算资源（master和worker）均可访 问 ssh登录任意⼀台集群 创建⼀个新的⽬录： mkdir ~/nas ⽀持容器组（Pod）的弹性伸缩，即根据容器 CPU 和内存资源占⽤情况⾃动调整容器副本数 量。 指标：可选 CPU 使⽤量和内存使⽤量，需要和设置的所需资源类型相同。 触发条件：资源使⽤率的百分⽐，超过设置的Pod request值，容器开始扩容。 最⼤副本数：该 Deployment 可扩容的副本（即容器组Pod）数量上限。 最⼩副本数：该 Deployment 可缩容的副本（即容器组Pod）数量下限。 trollers/deployment/ 不可使⽤Pod最⼤数量：⽤于指定 Deployment在更新过程中不可⽤状态的Pod数量的百分⽐ 上限 超过期望的Pod数量：⽤于指定在Deployment 更新Pod的过程中Pod总数超过Pod期望副本 数的百分⽐上限 27 可选：Pod标签和注解。设置容器组的标签和注解。可⽤于Pod的调度设置。