1.k8s自动化运维十三-国产麒麟操作系统安装minikube
2.基于Kubernetes部署安装KubeSphere
3.三种不同场景下的源码 Kubernetes 服务调试方法
4.KubeVirt网络源码分析
5.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
6.mimir如何安装
k8s自动化运维十三-国产麒麟操作系统安装minikube
为了实现Kubernetes自动化运维,需要在国产麒麟操作系统中安装minikube,安装以下步骤将指导完成这一任务。源码
首先,安装需确认系统版本及内核版本,源码确保满足安装条件。安装jdk源码打印日志查看系统架构确认为华为鲲鹏服务器架构aarch。源码
接着,安装需要修改hosts文件,源码以确保DNS解析正确。安装同时,源码配置k8s镜像源,安装保证后续操作的源码顺利进行。
为了离线安装Docker,安装需先下载Docker安装包并进行安装,源码确保Docker服务在非root权限下运行。
编辑Docker的系统服务文件,设置为非root用户启动Docker服务。
重启Docker服务,然后通过root用户关闭Docker服务,使用非root用户启动服务,确保minikube与Docker服务协同工作。
安装minikube时,注意避免使用root权限,以确保minikube的正常运行。
了解minikube 1..0版本对应的镜像版本,可以通过查看源码得知版本号。
根据版本号,可以通过脚本下载对应的镜像文件,确保minikube运行所需的镜像正确。
修改配置文件/etc/docker/daemon.json,删除与systemd不兼容的exec-opts配置,然后重启Docker服务确保配置生效。只想看源码
最后,通过执行命令查看Docker镜像版本号,以及minikube的启动状态,确认整个安装过程的正确性和稳定性。
基于Kubernetes部署安装KubeSphere
KubeSphere,一个基于Kubernetes的企业级分布式容器平台,旨在提供更简便的应用管理界面和向导式操作方式,减轻开发、测试与运维的复杂度。其以Kubernetes为基础,整合并优化了多项功能模块,支持敏捷开发、自动化运维、微服务治理、灰度发布、多租户管理、工作负载和集群管理、监控告警、日志查询与收集、服务与网络、应用商店、镜像构建与管理、存储管理等业务场景,以全面解决方案助力企业应对复杂业务需求。
KubeSphere 采用开源方式发展,项目源代码与文档在GitHub上公开,支持部署于公有云、私有云、虚拟机、物理机或Kubernetes等环境,提供在线与离线部署选项。已在阿里云、访问统计 源码腾讯云、华为云、青云、AWS、Kubernetes等多个平台成功部署。
KubeSphere 2.1版本提供全栈容器部署与管理平台,其核心功能包括应用部署、监控、日志收集、网络管理等,具体功能详情可参阅产品文档。
在部署要求上,KubeSphere支持在Linux上构建集群,亦可在Kubernetes环境中部署。推荐选择后者,基本要求包括安装Helm。
Helm是一个Kubernetes包管理工具,简化应用部署与管理。其基本思想是将应用与依赖打包成可重用的图表,通过Helm客户端与服务器组件进行交互。部署过程包括创建服务账号、创建认证配置、初始化Helm环境、检查与调整镜像源、部署所需的StorageClass,如NFS,并标记默认StorageClass。
安装过程分为创建服务账号、初始化Helm环境、调整镜像源、部署StorageClass与创建默认StorageClass等步骤。安装成功后,gmock源码分析通过命令检查集群状态,确认所有组件正常运行。
完成安装后,通过IP:访问KubeSphere UI界面,使用预设管理员账号进行登录,享受高效应用管理体验。
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kettle源码idea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。
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、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”。
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。
mimir如何安装
Mimir的安装方法取决于您想要使用的上下文或平台。对于作为shell提示符的Mimir,安装过程相对简单。您可以通过包管理器在大多数Linux发行版上轻松安装它。例如,在Debian或Ubuntu系统上,您可以使用`apt-get`命令来安装:
bash
sudo apt-get install mimir
对于Fedora系统,您可以使用`dnf`命令:
bash
sudo dnf install mimir
请注意,上述命令假设Mimir已经作为包存在于您所使用的Linux发行版的官方仓库中。如果不在,您可能需要手动下载Mimir的源代码并进行编译安装。这通常涉及到从Mimir的GitHub仓库下载源代码,然后解压并遵循README文件中的说明进行编译和安装。
另一方面,如果您提到的Mimir是指在Kubernetes集群中用于存储监控数据、执行告警规则检查和处理告警的系统,那么安装过程将涉及使用Helm这样的Kubernetes包管理器。您需要确保已经安装了Helm和kubectl,并且有权限访问您的Kubernetes集群。安装步骤可能包括创建一个新的命名空间,使用Helm命令安装Mimir及其依赖项,以及配置服务监控和告警规则。
在任何情况下,安装Mimir之前,建议查看其官方文档或GitHub仓库以获取最新和最详细的安装指南。这将确保您能够根据您的具体需求和环境来安装和配置Mimir。
总之,Mimir的安装方法因使用场景而异,但通常都涉及到从可靠的源下载软件包、使用包管理器进行安装,或者遵循官方文档中的说明进行手动安装和配置。
k8s要学多久
学习Kubernetes的基础知识并不困难,特别是如果你已经有半个月的Docker使用经验。主要挑战在于封装镜像时需要考虑挂载、拆分和启动检测等问题。
安装Kubernetes本身就是一个复杂的过程。前期的安装尝试包括自动化安装、手动安装、脚本自动化安装、Ansible安装和离线安装,这耗费了我大约一个月的时间。随后,我遇到了一些环境和网络问题,导致pod一直重启,这个问题持续了大约两个月。我尝试更换为实体机,问题有所缓解,但最终估计还是网络不稳定导致。
学习kubectl命令和Kubernetes的基本组件(如pod、svc、deployment、daemonset、statefulset、headlessService、rc、kube-proxy、rbac等)也是需要花费时间的。我花了大约一个月时间来理解这些组件的原理,尤其是新版本的rbac权限问题。Kubernetes的复杂性主要在于其体系架构,一旦理解了架构,就理解了大部分的内容。
在对开源工程domeos进行研究后,我使用了两个月时间来调研该开源工程的源码,以及它自带的一些小米open-falcon监控插件、webssh等插件。这些研究涉及使用Springboot开发,连接Kubernetes环境,部署和监控基本应用。
为了调优日志和监控,我又花费了一个多月的时间来调研一些开源产品,如efk日志插件、Prometheus与heaspter监控组件、habor镜像仓库等。
最后,我开始使用Helm这一编排工具,根据Hadoop的过程改造公司的一个mpp产品,并实现一键式部署。这同样花费了一个多月的时间。在这一过程中,我还研究了Hadoop的扩容、亲和性、带状态应用部署等问题,以及数据删除问题。