linux--kubernetes(控制器)

Kubernetes控制器详解

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  • apply 和 create 的区别:
  • apply有就不会改变,没有就创建
  • create不管有没有都创建 不支持更新
RS控制器
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: replicaset-example
spec:
  replicas: 2                    数量
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx

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拉伸:

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删除:

注意: 优先删除最新的pod

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rs一直维持带有设定标签的pod数为设定的值

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rs只会维持带有设定标签的pod

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Deployment控制器
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: myapp:v1           可以更新
        ports:
        - containerPort: 80

deployment -> rs -> pod
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拉伸:

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滚动更新:

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

回滚:

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每一次更新都会创建新的rs,所以可以删掉无用的rs,正在工作的rs不会被删除

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DaemonSet控制器
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet            每个节点运行一个pod
metadata:
  name: daemonset-example
  labels:
    app: zabbix-agent
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: zabbix-agent
  template:
    metadata:
      labels:
        app: zabbix-agent
    spec:
      containers:
      - name: zabbix-agent
        image: zabbix/zabbix-agent

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删除一个,控制器就会自动拉起一个

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job控制器

运算圆周率

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl"]
        args: ["-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

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输出:

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cronjob控制器
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: cronjob-example
spec:
  schedule: "* * * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: cronjob
            image: busybox
            args:
            - /bin/sh
            - -c
            - date; echo hello
          restartPolicy: OnFailure

在这里插入图片描述
https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.17/#-strong-write-operations-cronjob-v1beta1-batch-strong-

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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