40、Kubernetes 复制控制器与服务使用指南

Kubernetes 复制控制器与服务使用指南

1. 复制控制器概述

复制控制器是 Kubernetes 中用于管理 Pod 副本的 API 对象,其核心功能是确保用户指定数量的 Pod 始终处于运行状态。若部分 Pod 崩溃或终止,系统会自动在健康节点上重建具有原始配置的 Pod,以此维持一定数量的进程持续运行。借助这一特性,无论是否需要 Pod 副本,都能利用复制控制器实现自动恢复。

1.1 工作机制

  • 控制器管理器 :Master 节点上的守护进程,负责维持资源处于期望状态。例如,若复制控制器期望状态为 3 个 Pod 副本,它会确保系统中的 Pod 数量符合该要求。
  • 调度器 :同样位于 Master 节点,负责将任务分配到健康节点。
  • 选择器 :用于确定复制控制器所涵盖的 Pod。若 Pod 标签中的键值对包含复制控制器选择器的所有项,则该 Pod 归属于此复制控制器。

1.2 准备工作

在 Kubernetes Master 上管理复制控制器前,需确保环境具备创建复制控制器的能力,可通过以下步骤验证:
1. 检查守护进程运行状态 :Master 节点上应运行三个守护进程:apiserver、scheduler 和 controller - manager。
2. 验证 kubectl 命令可用性 :使用 kubectl get co

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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