我们的⽬标是构建⼀个⽣态系统，提供组件和⼯具以减轻在公共和私有云中运⾏应⽤程序的负担。 Kubernetes是 可移植: 共有、私有、混合、多云 可扩展: 模块化、可插拔、提供Hook、可组合 ⾃愈: ⾃动放置、⾃动重启、⾃动复制、⾃动缩放 Google于2014年启动了Kubernetes项⽬。Kubernetes建⽴在Google在⼤规模运⾏⽣产⼯作负载⽅⾯ ⼗⼏年的经验之 上，并结合了社区中最佳的创意和实践。 为什么使⽤容器 ：可运⾏在Ubuntu、RHEL、CoreOS、内部部署，Google Container Engine以及任何其他 地⽅。 以应⽤为中⼼的管理：从在虚拟硬件上运⾏操作系统的抽象级别，提升到使⽤逻辑资源在操作系统上运⾏应⽤程序 的级别。 松耦合，分布式，弹性，解放的微服务：应⽤程序分为更⼩、独⽴的部件，可动态部署和管理——⽽不是⼀个运⾏ 在⼀个⼤型机上的单体。 01-什么是Kubernetes s集群的etcd数据提供备份计划。 kube-controller-manager kube-controller-manager 运⾏Controller，它们是处理集群中常规任务的后台线程。逻辑上来讲，每个Controller都是⼀ 个单独的进程，但为了降低复杂性，它们都被编译成独⽴的⼆进制⽂件并运⾏在⼀个进程中。 这些控制器包括： Node Controller：当节点挂掉时，负责响应。

SACC2017 21 K8s 集群模型 • 一个或多个主节点 (master) • 一个或多个工作节点(worker) • 命名空间（Namespaces） – 用于命名分隔资源的逻辑组 K8s Cluster Worker node 1 Worker node 2 Worker node 3 Master SACC2017 Pod的概念 • Po K8s Cluster ReplicaSet.yaml ContainerImage1 Replicas: 3 ContainerImage2 Replicas: 2 复制控制器Replication Controller • 自动恢复 • 手动扩展 • 滚动更新 • 多版本追踪 Worker (Container Host) P1R1 Worker SACC2017 • 基于Kubernetes容器云平台初步实现BaaS的基础部署步骤。 • 在此之上，增加更多的区块链层运维管理功能，图形化运 维界面，使得开发人员投入更多的精力到应用的业务逻辑 上。 • 详细文档和代码： https://github.com/hainingzhang/articles 44 总结 公众号：亨利笔记 SACC2017

障后修复。 Kubernetes特点： 可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud） 可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合 自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展 6 www.h3c.com Confidential 秘密 66 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes架构： 7 www.h3c.com Confidential Azure云；支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph；也支持 较容易使用的主机本地目录hostPath和NFS。K8s还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这种逻辑存储，使用这种 存储，使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术（例如AWS，Google或GlusterFS和Ceph），而将有关存储实际 技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。 K8s基本概念和术语介绍（PV和PVC） Persistent Volume，PV（持久存储卷）和 Persistent Volume Claim，PVC（持久存储卷声明）： PV和PVC使得K8s集群具备了存储的逻辑抽象能力，使得在配置Pod的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置， 而把这项配置的工作交给PV的配置者，即集群的管理者。存储的PV和PVC的这种关系，跟计算的Node和Pod的关系是非 常类似的；PV和Node是

k8s操作手册 前言： 1.蓝色字体表示命令行命令，正式执行时不要复制前面的#号，#号只是提示应 该使用root权限操作 2.绿色字体表示注释，有时注释太多就不用绿色表示了 3.注意：本文档的所有操作请先在测环境进行实践，请不要直接在真实的服务 器中操作！ 版权声明： 本文档以开源的形式发布，所有条款如下： （1）无担保：作者不保证文档内容的准确无误，亦不承担由于使用此文档所导致的任何后果 ④k8s认证文件.kube/config 在 刚 刚 安 装 好 的 master 结 点 上 有 操 作 整 个 k8s 集 群 的 认 证 文 件/etc/kubernetes/admin.conf 把它复制到需要使用kubectl命令的节点上的$HOME/.kube/目录下并命令为 config即可 # mkdir ~/.kube # cp /etc/kubernetes/admin.conf 9f2uowba7j21qv0g master1 结 点 # kubeadm token create ka8k02.9f2uowba7j21qv0g --print-join- command 再复制（kubeadm join xxxxx）命令到node结点上执行： node结点执行# kubeadm join 10.99.1.51:6443 --token ka8k02.9f2uowba7j21qv0g

的一款响应式状态管理库。在 Flutter 可用的状态管理选项中，我们想突出 Bloc，因为我们团 队在使用该库构建复杂移动应用程序时体验很好。当 UI 组件通过流和事件接收器与业务逻辑进行通信时，围绕 BLoC 模式 结构化的组织代码实现了业务逻辑与表示层的完全分离。Bloc 在 IntelliJ 和 VSCode IDE 中都提供了 良好的插件支持。 48. cdk-nag 试验 cdk-nag 能够识别并报告 Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 31 63. Mocks Server 试验 Mocks Server 是一个基于 Node.js 的 API Mock 工具，它能够复制复杂的 API 响应、响应头和状态码，因此受 到了我们团队的重视。它的动态响应生成支持模拟多种场景，允许对 API 交互进行严格测试。Mock 可以描述为 YAML 或 JSON，并通过 CLI、REST Mockery 是一个成熟的 Golang 库， 它能够生成接口的 mock 实现，并模拟外部依赖的行为。通过类型安全的方 法生成期望的调用，并通过灵活的方式 mock 返回值，它使得测试能够专注于业务逻辑，而无需担忧外部依赖 的正确性。Mockery 使用了 Go 生成器，且简化了测试套件中的 mock 的生成与管理。 语言和框架 © Thoughtworks, Inc. All Rights

的是最终一致性（eventual consistency）。 期间遇到网络、API Server 报错等异常时，会有重试机制 Controller-runtime 的 Informer 增加一段逻辑：如果上层 GET 某个 object 没有对应的 informer， controller-runtime 会马上为其增加 informer 并完成初始化 Cache 注意事项 Cache 中 期（stale），我们生成的执行计划有3种可能的动作，即 Create、Update 和 Delete。 进一步的，stale 对象意味着本地 cache 落后于 API Server 中对象若干版本，也就是说有一段增量更新还没有 复制过来，那么这段增量可以用一个 c/u/d （即 create/update/delete）排列组合来表达。 形式化的，将“+”运算定义为集合 {c, u, d} 上的一个二 元运算，其目的是将连续两个操作转化成一个操作，可以

KubeBrain 逻辑层 逻辑层 – 写 逻辑层 – Watch（1） Watch 机制本质上是一个消息队列系统 1. 可靠性 - 不重复、不丢失 2. 顺序性 - 保证最终状态的一致性 3. 实时性 - 高性能 一定有一个单点对消息进行排序 采用主从架构 逻辑层 – Watch（2） 一主多从 1. 仅主节点负责写入和事件生成 2. 从节点只读 逻辑层 – Watch（3） 读有关 逻辑层 – 单 Key 读 逻辑层 – Range 读 逻辑层 – Range 读一致性 • Range 从 Leader 获取滑动窗 口当前 Committed Index 序 号 • 根据当前序号进行快照读 • Range 后 Client 通过 Watch 从leader RingBuffer 中获取 增量事件，达到 最终一致性 逻辑层 – 选主 逻辑层 – TSO 降低时延，减轻存储压力 Watch 优化 - 1 写性能提升带来直接收益 写延迟降低，watch 延迟自然会降低 Watch 优化 - 2 纯内存态实现 无延迟损耗 Watch 优化 - 3 逻辑优化 update 方法中，PreKV 字段 apiserver 不会使用，减少一次读 压测数据 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 落地效果 

如何做到激增流量时，全链路联动扩缩容 ‣ 如何通过共享减少资源占用 ‣ 如何识别流量，智能路由 • 资源隔离，逻辑隔离，物理隔离 逻辑隔离多环境共享一个K8S（线下） 问题1 多环境物理隔离（线下，线上） 问题2 推荐做法 • 资源严格隔离：独占K8S，根据引入流量区分线上，线下 • 资源逻辑隔离：线下环境，通过智能路由，解决多环境 • 多云部署的目的 目的一 目的二 目的三 多K8S集群严格隔离

CNI CRI CSI DNS Backup Restore 交付类场景 01 整个集群或者分布式应用整 体打包，一键交付 标准化交付产物，而不是靠 操作文档协作 交付者无需关心业务逻辑，一条命令 完成任意分布式高可用应用交付 支持完全离线场景，小白操 作 20min 自动化完成 全国多个 02 交付环境： 各大公有云 不同版本liux发行版 裸金属 AMD ARM ······ 禁止掉所有用户越权操作，如查看主机 namespace 共享主机端口，共享主机文件系统等操作 以保障多租户之间相互共享一个集群是安全的 User Namespace N 对 N 横向隔离 & 纵向隔离 逻辑隔离 & 物理隔离 选型 原因 编程语言 Golang/typescripts Kubernetes go 生态最为成熟，ts 主要前端 框架 Kubebuiler/react/nextjs/go-restful/

调用其他提供者 Agent 2 主动通知 Agent 3 客户端主动刷新 Agent Agent 无损下线: 白天大流量下发布依然丝般顺滑 场景一：某应用发布，灰度几台机器，由于代码逻辑写的有问题，造成线程池满，客户端调用失败。 场景二：某应用运行过程中，某几台机器由于磁盘满，或者是宿主机资源争抢导致load很高，客户端出现调用超时。 客户端摘除 • 实时性高 • 需要关注错误率阈值、隔离机器的比 v1 应用D v1.1 正常流量 RPC http请求 应用C v1.2 应用D v1.2 http请求 开发环境2 • 研发人员每个人独立部署一套环境 • 基于全链路流量控制进行逻辑隔离 • 入口请求打上标识，标识绑定应用 分组，形成规则推送到配置中心 • 大幅度降低研发成本 tag1 tag2 tag1 tag1 tag2 tag1 tag1 tag2 tag2