K8S 的基本结构 ----图文好理解!

本文深入探讨Kubernetes(k8s)集群架构,详解Master节点与Node节点功能,包括APIserver、scheduler、controllermanager及kubelet、kube-proxy等核心组件作用。同时介绍pod作为基本操作单元的角色。

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之所以想写这篇文章除了帮助自己理解,更多是因为听学长说, Kubernetes之所以被称为k8s是因为中间有8个字母,程序员们真是太有意思啦~是不是很有趣~

好了,话不多说,learning~

k8s集群主要由Master节点和Node节点组成,Master是主节点(一个),负责管理和控制;Node是计算节点(一群),即工作负载节点,里面是具体的容器;

这样看是不是有个初步的印象啦~那我们继续向下看,详细看下Master节点内部构造:

API server:这个比较厉害,是整个系统的对外接口,供其他组件、客户端等的调用;

scheduler:从单词意思上也能看出来是调度,所以呢,它主要负责对集群内部资源进行调度;

controller manager:同理,看单词意思理解,管理,控制,所以它负责管理控制器;

ectd:这块我感觉这个老哥写的很好,就不献丑了(https://www.cnblogs.com/knmax/p/9212708.html

Node节点包括Docker、kubelet、kube-proxy、fluented,和很多很多pod;

docker:创建容器(详情移步:https://www.jianshu.com/p/25029238c011);

kubelet:对分派到它所在Node上的pod进行监控,包括创建、修改、监控、删除等;

kube-proxy:proxy,代理      为pod对象提供代理;

fluentd,负责日志的收集、存储与查询;

pod是k8s最基本的操作单元。一个pod代表着集群中运行的一个进程,其内部封装了一个或多个容器。

刚刚接触,先写这些,常见的k8s操作命令请移步:

https://www.cnblogs.com/happy-king/p/9116988.html

高校点餐系统需求分析文档 一、引言 1.1 项目背景 为提升高校食堂服务效率,优化学生就餐体验,设计一套支持多角色协作、覆盖线上线下全流程的智能化点餐管理系统,实现食堂数字化转型。 1.2 目标用户 - 在校学生(核心用户群) - 食堂管理人员(含菜品管理员、订单管理员等) - 系统维护人员 - 未注册游客(受限访问) 二、系统总体架构 2.1 角色权限体系 | 角色类型 | 权限层级 | 主要功能范围 | |---------- |----------|------------------------------| | 超级管理员 | Level 4 | 系统配置、权限分配、数据审计 | | 内容管理员 | Level 3 | 资讯发布、公告管理、反馈处理 | | 运营管理员 | Level 2 | 菜品管理、订单处理、数据统计 | | 普通用户 | Level 1 | 完整消费功能 | | 游客 | Level 0 | 只读浏览功能 | 三、详细功能需求 3.1 管理员子系统 3.1.1 智能看板 实时数据监测: 当前在线用户数 待处理订单量 实时销售额统计 可视化分析: 热力图展示各时段订单密度 菜品销量TOP10排行榜 用户偏好分析雷达图 3.1.2 内容管理 轮播图管理: 支持上传1080P高清图片 设置展示优先级(1-5级) 定时上下线功能 资讯发布: 富文本编辑器(支持Markdown) 多图文混排模板 定时发布/撤回功能 3.1.3 运营管理 菜品生命周期管理: 基础信息(营养成分、过敏原标注) 动态库存预警(设置库存阈值) 季节性菜品上下架 订单处理: 异常订单标记系统 批量导出CSV功能 智能退单处理流程 3.2 用户子系统 3.2.1 智能点餐 个性化推荐: 基于历史订单的协同过滤推荐 实时热门菜品推送 健康饮食建议(卡路里计算) 多维度搜索: 语音搜索支持 拍照识菜功能 智能纠错建议 3.2.2 订单管理 支付集成: 校园一卡通对接 主流第三方支付(微信/支付宝) 余额充值系统 订单追踪: 制作进度可视化 取餐倒计时提醒 电子取餐码生成 3.2.3 社交化功能 UGC内容管理: 带图评价系统(自动审核机制) 点赞排行榜 优质点评打赏功能 社交分享: 生成带菜品海报 跨平台分享接口 好友推荐奖励机制 3.3 游客模式 受限功能: 菜品浏览(隐藏价格信息) 模拟点餐体验(需登录后完成支付) 只读查看部分评价内容 转化机制: 每日三次体验机会 新用户优惠弹窗 手机快速注册通道 四、非功能性需求 4.2 安全要求 金融级加密:支付环节采用国密SM4算法 隐私保护:敏感数据脱敏处理(如手机号中间四位*代替) 操作审计:关键操作留痕(保留180天日志) 4.3 兼容性要求 移动端:适配iOS/Android主流机型 浏览器:支持Chrome 80+、Safari 14+ 分辨率:完美适配720p-4K显示 五、创新实现方案 5.1 智能预警系统 库存预测模型:基于LSTM神经网络进行销量预测 动态定价策略:根据供需关系调整特价菜品 排队时长预估:结合后厨产能实时计算 5.2 沉浸式体验 AR菜单展示:通过手机摄像头查看3D菜品模型 虚拟营养师:扫描菜品获取健康建议 智能语音助手:全流程语音交互支持 5.3 环保设计 数字小票系统:减少纸张消耗 低碳饮食统计:计算每单碳足迹 光盘奖励计划:拍照认证获取积分 六、部署方案 6.1 技术栈选型 | 层级 | 技术方案 | |------|-----------------------------------------| | 前端 | Vue3 + TypeScript + Vite | | 后端 | Spring Cloud Alibaba微服务架构 | | 数据库 | MySQL集群 + Redis缓存 + ElasticSearch | | 运维 | Kubernetes + Prometheus监控 | 6.2 硬件配置 服务器集群:3台4C8G云主机(负载均衡) 基于这些文字,生成一份
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