kubectl源码分析之set serviceaccount

kubectl滚动更新资源 rollout Manage the rollout of a resource. Valid resource types include: * deployments * daemonsets * statefulsets Examples: # Rollback to the previous deployment kubectl rollout undo deployment/abc # Check the rollout status of a da 阅读详情

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 目前刚开始写一个月,一共写了18篇原创文章,文章目录如下:

istio多集群探秘,部署了50次多集群后我得出的结论

istio多集群链路追踪,附实操视频

istio防故障利器,你知道几个,istio新手不要读,太难!

istio业务权限控制,原来可以这么玩

istio实现非侵入压缩,微服务之间如何实现压缩

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-http-rbac-不要只会用AuthorizationPolicy配置权限

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-02-http-corsFilter-不要只会vs

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-03-http-csrf filter-再也不用再代码里写csrf逻辑了

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列http-jwt_authn-不要只会RequestAuthorization

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-05-fault-filter-故障注入不止是vs

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-06-http-match-配置路由不只是vs

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-07-负载均衡配置不止是dr

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-08-连接池和断路器

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-09-http-route filter

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-network filter-redis proxy

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-network filter-HttpConnectionManager

不懂envoyfilter也敢说精通istio系列-ratelimit-istio ratelimit完全手册

 

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type SetServiceAccountOptions struct {//set serviceaccount结构体
	PrintFlags  *genericclioptions.PrintFlags
	RecordFlags *genericclioptions.RecordFlags

	fileNameOptions        resource.FilenameOptions
	dryRun                 bool
	shortOutput            bool
	all                    bool
	output                 string
	local                  bool
	updatePodSpecForObject polymorphichelpers.UpdatePodSpecForObjectFunc
	infos                  []*resource.Info
	serviceAccountName     string

	PrintObj printers.ResourcePrinterFunc
	Recorder genericclioptions.Recorder

	genericclioptions.IOStreams
}
func NewSetServiceAccountOptions(streams genericclioptions.IOStreams) *SetServiceAccountOptions {
	return &SetServiceAccountOptions{//初始化结构体
		PrintFlags:  genericclioptions.NewPrintFlags("serviceaccount updated").WithTypeSetter(scheme.Scheme),
		RecordFlags: genericclioptions.NewRecordFlags(),

		Recorder: genericclioptions.NoopRecorder{},

		IOStreams: streams,
	}
}
//创建set serviceaccount命令
func NewCmdServiceAccount(f cmdutil.Factory, streams genericclioptions.IOStreams) *cobra.Command {
	o := NewSetServiceAccountOptions(streams)//初始化结构体

	cmd := &cobra.Command{//创建cobra命令
		Use:                   "serviceaccount (-f FILENAME | TYPE NAME) SERVICE_ACCOUNT",
		DisableFlagsInUseLine: true,
		Aliases:               []string{"sa"},
		Short:                 i18n.T("Update ServiceAccount of a resource"),
		Long:                  serviceaccountLong,
		Example:               serviceaccountExample,
		Run: func(cmd *cobra.Command, args []string) {
			cmdutil.CheckErr(o.Complete(f, cmd, args))//准备
			cmdutil.CheckErr(o.Run())//运行
		},
	}

	o.PrintFlags.AddFlags(cmd)//设置print选项
	o.RecordFlags.AddFlags(cmd)//设置record选项

	usage := "identifying the resource to get from a server."
	cmdutil.AddFilenameOptionFlags(cmd, &o.fileNameOptions, usage)//设置文件选项
	cmd.Flags().BoolVar(&o.all, "all", o.all, "Select all resources, including uninitialized ones, in the namespace of the specified resource types")//设置all选项
	cmd.Flags().BoolVar(&o.local, "local", o.local, "If true, set serviceaccount will NOT contact api-server but run locally.")//设置local选项
	cmdutil.AddDryRunFlag(cmd)//设置干跑选项
	cmdutil.AddIncludeUninitializedFlag(cmd)
	return cmd
}
//准备
func (o *SetServiceAccountOptions) Complete(f cmdutil.Factory, cmd *cobra.Command, args []string) error {
	var err error

	o.RecordFlags.Complete(cmd)//record complete
	o.Recorder, err = o.RecordFlags.ToRecorder()//recordflag转recorder
	if err != nil {
		return err
	}

	o.shortOutput = cmdutil.GetFlagString(cmd, "output") == "name"//判断output是否为name
	o.dryRun = cmdutil.GetDryRunFlag(cmd)//设置干跑
	o.output = cmdutil.GetFlagString(cmd, "output")//设置output
	o.updatePodSpecForObject = polymorphichelpers.UpdatePodSpecForObjectFn//设置updatePodSpecforObject函数

	if o.dryRun {
		o.PrintFlags.Complete("%s (dry run)")
	}
	printer, err := o.PrintFlags.ToPrinter()//printflag转printer
	if err != nil {
		return err
	}
	o.PrintObj = printer.PrintObj//设置printObj函数

	cmdNamespace, enforceNamespace, err := f.ToRawKubeConfigLoader().Namespace()//获取namespace和enforceNamespace
	if err != nil {
		return err
	}
	if len(args) == 0 {//如果参数为空报错
		return errors.New("serviceaccount is required")
	}
	o.serviceAccountName = args[len(args)-1]
	resources := args[:len(args)-1]
	builder := f.NewBuilder().
		WithScheme(scheme.Scheme, scheme.Scheme.PrioritizedVersionsAllGroups()...).
		LocalParam(o.local).
		ContinueOnError().
		NamespaceParam(cmdNamespace).DefaultNamespace().
		FilenameParam(enforceNamespace, &o.fileNameOptions).
		Flatten()//构造info对象
	if !o.local {
		builder.ResourceTypeOrNameArgs(o.all, resources...).
			Latest()
	}
	o.infos, err = builder.Do().Infos()//设置info对象
	if err != nil {
		return err
	}
	return nil
}
func (o *SetServiceAccountOptions) Run() error {
	patchErrs := []error{}
	patchFn := func(obj runtime.Object) ([]byte, error) {//创建patch,修改海曙
		_, err := o.updatePodSpecForObject(obj, func(podSpec *v1.PodSpec) error {//更新pod spec
			podSpec.ServiceAccountName = o.serviceAccountName//更新serviceaccountName
			return nil
		})
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		// record this change (for rollout history)
		if err := o.Recorder.Record(obj); err != nil {//判断是否创建change-cause注解
			klog.V(4).Infof("error recording current command: %v", err)
		}

		return runtime.Encode(scheme.DefaultJSONEncoder(), obj)//对象转json
	}

	patches := CalculatePatches(o.infos, scheme.DefaultJSONEncoder(), patchFn)//计算patch
	for _, patch := range patches {//遍历patch
		info := patch.Info
		name := info.ObjectName()
		if patch.Err != nil {//patch有错误则继续
			patchErrs = append(patchErrs, fmt.Errorf("error: %s %v\n", name, patch.Err))
			continue
		}
		if o.local || o.dryRun {//local或干跑则打印对象,继续
			if err := o.PrintObj(info.Object, o.Out); err != nil {
				patchErrs = append(patchErrs, err)
			}
			continue
		}
		actual, err := resource.NewHelper(info.Client, info.Mapping).Patch(info.Namespace, info.Name, types.StrategicMergePatchType, patch.Patch, nil)//应用patch到服务端
		if err != nil {
			patchErrs = append(patchErrs, fmt.Errorf("failed to patch ServiceAccountName %v", err))
			continue
		}

		if err := o.PrintObj(actual, o.Out); err != nil {//打印结果
			patchErrs = append(patchErrs, err)
		}
	}
	return utilerrors.NewAggregate(patchErrs)
}

yolov8训练模型的一些心得-总结篇 先放在这,等过几天我都弄完了详细给大家说说(哈哈其实是给我自己说说,记录一下怕忘记) 阅读详情

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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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Kubectl是Kubernetes命令行工具,用于管理Kubernetes集群资源和应用程序的部署、升级和扩展等。其作用包括但不限于: 1.创建、更新和删除应用程序、服务和负载均衡器等资源 2.管理集群节点的状态和部署 3.管理Kubernetes集群的配置和存储 4.监控集群和应用程序的状态 5.诊断和调试应用程序和集群故障 6.扩展和调整集群规模和资源使用 7.与Kubernetes API服务器通信 Kubectl是使用Kubernetes进行部署和管理的核心工具之一。

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arm架构安装Rancher并导入k8s集群解决Error: no objects passed to apply

Rancher介绍 Rancher 2.0-2.4版本 是一个开源的企业级容器管理平台。通过Rancher,企业再也不必自己使用一系列的开源软件去从头搭建容器服务平台。Rancher提供了在生产环境中使用的管理Docker和Kubernetes的全栈化容器部署与管理平台。 Rancher 2.5版本 是为使用容器的公司打造的容器管理平台。Rancher 简化了使用 Kubernetes 的流程,开发者可以随处运行 Kubernetes(Run Kubernetes Everywhere),满足 IT 需求规

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【Kubernetes】kubectl rollout 回滚操作

kubectl rollout 怎么用搞不清?一遍文章搞定~

http://DBAtao.cn/ 1万+

kubectl rollout restart重启pod

学亮编程手记 5163

Kubernetes 1.5 实践 如何给pod中的容器设置环境变量

Kubernetes 1.5 给POD设置变量When you create a Pod, you can set environment variables for the containers that run in the Pod. To set environment variables, include the env field in the configuration file. 在

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youzhouliu的博客 1918
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hxpjava1
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