18、Kubernetes 服务与存储深度解析

Kubernetes 服务与存储深度解析

1. 就绪探针的重要性及使用

在 Kubernetes 中,就绪探针(Readiness Probes)起着至关重要的作用。想象这样一个场景:一组运行应用服务器的 Pod 依赖于另一个 Pod 提供的服务(比如后端数据库)。如果某个前端 Pod 出现连接问题,无法访问数据库,此时让其就绪探针向 Kubernetes 发出该 Pod 暂时无法处理请求的信号是明智的。若其他 Pod 没有出现相同的连接问题,它们可以正常处理请求。就绪探针能确保客户端只与健康的 Pod 通信,而不会察觉到系统存在问题。

1.1 添加就绪探针到 Pod

要为现有的 Pod 添加就绪探针,可以通过修改 ReplicationController 的 Pod 模板来实现。具体操作步骤如下:
1. 使用 kubectl edit 命令编辑现有的 ReplicationController:

$ kubectl edit rc kubia
  1. 当 ReplicationController 的 YAML 文件在文本编辑器中打开后,找到 Pod 模板中的容器规范,并在 spec.template.spec.containers 下的第一个容器中添加以下就绪探针定义:
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
...
spec
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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