Ingress——2

WSL 相关命令时遇到了 “无法从raw.githubusercontent.com提取分发列表、操作超时 核心问题:国内网络屏蔽raw.githubusercontent.com,导致WSL无法获取发行版列表;最优方案:优先用方案1(手动指定发行版安装),无需改配置,1分钟搞定;永久修复:用方案2(修改hosts),适合需要管理多个WSL发行版的场景;兜底方案:用方案3(手动下载安装包),适配所有网络环境。按以上步骤操作后,你不仅能正常安装WSL,等命令也能正常执行,后续可正常使用WSL搭配Docker Desktop(如切换WSL 2后端),无需再担心网络超时问题。 阅读详情

目录

‌一. 域名重定向(HTTP→HTTPS/旧域名跳转)‌

‌二. 前后端分离Rewrite(路径改写)‌

‌三. 混合配置示例(重定向+Rewrite)‌

‌四. SSL/TLS配置(HTTPS加密)‌

‌五. 基本认证(Basic Auth)‌


‌一. 域名重定向(HTTP→HTTPS/旧域名跳转)‌

https-redirect.yaml


apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: https-redirect
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/permanent-redirect: https://$host$request_uri
spec:
  rules:
  - host: old.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: dummy-service
            port:
              number: 80

‌逐行解释‌:

  • nginx.ingress.kubernetes.io/permanent-redirect:Nginx特有注解,返回301永久重定向
  • $host$request_uri:保留原始请求的域名和路径
  • dummy-service:虚拟服务(实际不会处理请求)

‌二. 前后端分离Rewrite(路径改写)‌

rewrite-frontend.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: rewrite-demo
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$2
spec:
  rules:
  - host: app.example.com
    http:
      paths:
      - path: /api(/|$)(.*)
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: backend-service
            port:
              number: 8080

‌逐行解释‌:

  • rewrite-target: /$2:将捕获的(.*)部分拼接到根路径
  • path: /api(/|$)(.*):正则匹配/api开头的路径,$2对应第二个捕获组
  • backend-service:8080:实际处理请求的后端服务

‌三. 混合配置示例(重定向+Rewrite)‌

combined-ingress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: combined-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/configuration-snippet: |
      if ($host = 'deprecated.com') {
        return 301 https://new.example.com$request_uri;
      }
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$1
spec:
  rules:
  - host: new.example.com
    http:
      paths:
      - path: /static/(.*)
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: frontend-service
            port:
              number: 80

‌关键点说明‌:

  • configuration-snippet:插入自定义Nginx代码片段实现复杂逻辑
  • 此配置同时完成旧域名跳转和静态资源路径改写

‌部署验证命令‌

# 应用配置 
kubectl apply -f https-redirect.yaml 
kubectl apply -f rewrite-frontend.yaml 
# 检查注解是否生效 
kubectl describe ingress combined-ingress | grep Annotations 
# 测试重定向(返回301头) 
curl -I http://old.example.com 

‌注意事项‌:

  1. Rewrite规则需与后端服务路由规则匹配
  2. 生产环境建议使用cert-manager自动管理HTTPS证书
  3. 不同Ingress Controller(如Traefik)注解语法可能不同

‌四. SSL/TLS配置(HTTPS加密)‌

tls-secret.yaml


apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: example-tls
  namespace: default
type: kubernetes.io/tls
data:
  tls.crt: <base64编码的证书>
  tls.key: <base64编码的私钥>

证书需提前base64编码:cat cert.pem | base64 -w0

ssl-ingress.yaml

Version: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: secure-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
spec:
  tls:
  - hosts:
    - secure.example.com
    secretName: example-tls
  rules:
  - host: secure.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          service:
            name: web-service
            port: 
              number: 80

关键参数说明:

  • ssl-redirect: "true" 强制HTTP跳转到HTTPS
  • tls块定义证书关联的域名和Secret

‌五. 基本认证(Basic Auth)‌

auth-secret.yaml

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: basic-auth
  namespace: default
type: Opaque
data:
  auth: $(echo -n 'username:password' | openssl base64 -A)

生成命令:htpasswd -c auth foo 然后base64编码

auth-ingress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: auth-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/auth-type: basic
    nginx.ingress.kubernetes.io/auth-secret: basic-auth
    nginx.ingress.kubernetes.io/auth-realm: "Authentication Required"
spec:
  rules:
  - host: private.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          service:
            name: private-service
            port:
              number: 8080

核心注解说明:

  • auth-type 指定认证方式为basic
  • auth-secret 关联存储凭据的Secret
  • auth-realm 浏览器弹出的认证提示文本

‌部署验证命令‌

# 应用配置 
kubectl apply -f tls-secret.yaml 
kubectl apply -f ssl-ingress.yaml 
# 检查证书状态 
kubectl describe ingress secure-ingress | grep -A3 'TLS' 
# 测试认证(返回401未授权) 
curl -v http://private.example.com 

注意事项:

  1. 生产环境建议使用Let's Encrypt通过cert-manager自动签发证书
  2. Basic Auth需配合HTTPS使用避免密码泄露
  3. 不同Controller可能使用不同注解(如Traefik的auth注解前缀为traefik.ingress)
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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如果停机时间很重要,并且你想分阶段进行,应该在此时重启 RKE2,并且在完全移除 Ingress NGINX 之前,不要进入下一步(配置 Traefik 为标准端口)。彻底测试通过 Traefik 端口(8000/8443)访问的所有服务,确保所有 Nginx 专属的功能(注释)被 Traefik 的兼容层正确处理。,了解基于 DNS 的迁移或带加权流量的外部负载均衡器。对于 Rancher 配置的 RKE2 集群,一旦在 RKE2 集群配置界面中启用 Traefik 支持,将创建一个独立的知识库。

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Ingress2Gateway 代码实现原理:深入理解转换引擎的工作机制

Ingress2Gateway 是一个强大的 Kubernetes 工具,专门用于将传统的 Ingress 资源和各种 Ingress 控制器特定的自定义资源(CRDs)转换为现代化的 Gateway API 资源。作为 Kubernetes SIG-Network 子项目的一部分,这个工具在 Ingress NGINX 退役后变得尤为重要,为开发者提供了从传统 Ingress 向 Gateway

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Ingress2Gateway 高级配置:处理复杂 Ingress 注解和自定义规则的技巧

Ingress2Gateway 是一款强大的工具,能够将 Kubernetes Ingress 资源转换为 Gateway API 资源,帮助用户平滑迁移到新一代网关 API。本文将分享处理复杂 Ingress 注解和自定义规则的高级配置技巧,让你轻松应对各种转换场景。 ## 理解 Ingress 注解的处理机制 在进行高级配置之前,首先需要了解 Ingress2Gateway 如何处理不同

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霖檬ing
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