6、Kubernetes API Server与调度器深度解析

Kubernetes API Server与调度器深度解析

1. API Server内部机制

1.1 CRD控制循环

自定义资源定义(CRDs)是可以添加到运行中的API服务器的动态API对象。由于创建CRD会创建新的HTTP路径,负责添加这些路径的控制器位于API服务器内部。虽然随着委托API服务器的引入,该控制器大部分已从API服务器中抽象出来,但默认情况下仍在进程内运行,也可在进程外运行。

CRD控制循环的操作如下:

for crd in AllCustomResourceDefinitions:
    if !RegisteredPath(crd):
       registerPath
for path in AllRegisteredPaths:
    if !CustomResourceExists(path):
       markPathInvalid(path)
       delete custom resource data
       delete path

创建自定义资源路径相对简单,但删除自定义资源较为复杂,因为删除自定义资源意味着删除与该类型资源关联的所有数据,以防止旧数据在CRD重新添加时复活。在删除HTTP服务路径之前,先将路径标记为无效,防止创建新资源,然后删除与CRD关联的所有数据,最后删除路径。

1.2 调试API服务器

1.2.1 基本日志

默认情况下,API服务器会记录发送到它的每个请求,包括客户端IP地址、请求路径和服务器返回的代

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值