(十)部署metric server组件

概述

Metrics API 只可以查询当前的度量数据,并不保存历史数据
Metrics server定时从Kubelet的Summary API(类似/ap1/v1/nodes/nodename/stats/summary)采集指标信息,这些聚合过的数据将存储在内存中,且以metric-api的形式暴露出去
参考文档: https://blog.youkuaiyun.com/u011230692/article/details/86441271

创建聚合层证书

创建ca配置文件

cat > aggregator-ca-config.json <<EOF
{
    "signing": {
        "default": {
            "expiry": "876000h"
        },
        "profiles": {
            "aggregator": {
                "usages": [
                        "signing",
                        "key encipherment",
                        "server auth",
                        "client auth"
                ],
                "expiry": "876000h"
            }
        }
    }
}
EOF

创建ca证书签名请求

cat > aggregator-ca-csr.json<<EOF
{
    "CN": "aggregator",
    "key": {
        "algo": "rsa",
        "size": 2048
    },
    "names": [
        {
            "C": "CN",
            "ST": "Hangzhou",
            "L": "Hangzhou",
            "O": "k8s",
            "OU": "System"
        }
    ],
        "ca": {
             "expiry": "876000h"
        }
}
EOF

生成ca证书和私钥

cfssl gencert -initca aggregator-ca-csr.json | cfssljson -bare aggregator-ca

创建aggregator证书请求文件

cat >aggregator-csr.json<<EOF
{
        "CN": "aggregator",
        "hosts": [],
        "key": {
                "algo": "rsa",
                "size": 2048
        },
        "names": [
                {
                        "C": "CN",
                        "ST": "Hangzhou",
                        "L": "Hangzhou",
                        "O": "k8s",
                        "OU": "System"
                }
        ]
}
EOF

生成aggregator证书和私钥文件

 cfssl gencert -ca=aggregator-ca.pem -ca-key=aggregator-ca-key.pem -config=aggregator-ca-config.json -profile=aggregator aggregator-csr.json | cfssljson -bare aggregator

分发到master节点

scp aggregator*pem master01:/opt/kubernetes/ssl/
scp aggregator*pem master02:/opt/kubernetes/ssl/

开启聚合层api

修改master的kube-apiserver的启动脚本文件:
注意:master没有安装kube-proxy组件 需要加上 --enable-aggregator-routing=true

#vim  /usr/lib/systemd/system/kube-apiserver.service , 
--requestheader-allowed-names="aggregator" --requestheader-client-ca-file=/opt/kubernetes/ssl/aggregator-ca.pem --requestheader-extra-headers-prefix="X-Remote-Extra-" --requestheader-group-headers=X-Remote-Group  --requestheader-username-headers=X-Remote-User --proxy-client-cert-file=/opt/kubernetes/ssl/aggregator.pem --proxy-client-key-file=/opt/kubernetes/ssl/aggregator-key.pem --runtime-config=api/all=true --enable-aggregator-routing=true

修改master的kube-controller-manager.service

#vi  /usr/lib/systemd/system/kube-controller-manager.service
 --horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients=true

重启服务

systemctl daemon-reload 
systemctl restart kube-apiserver 
systemctl restart kube-controller-manager
systemctl status kube-apiserver 
systemctl status kube-controller-manager

在这里插入图片描述
把修改过的服务启动文件发送给master02;

cd /usr/lib/systemd/system/
scp kube* master02:/usr/lib/systemd/system/

在master02上一样要重启服务

systemctl daemon-reload 
systemctl restart kube-apiserver 
systemctl restart kube-controller-manager
systemctl status kube-apiserver 
systemctl status kube-controller-manager

安装metric server

下载资源配置清单文件

链接:https://pan.baidu.com/s/1sLYa9216q_khpDgfuw2MYQ 
提取码:nmnv 

发布

kubectl apply -f .

验证
在这里插入图片描述
要注意, master的/var/log/messages日志不能出现相关metric server的错误日志

一分钟后,度量服务器开始报告节点和 Pod 的 CPU 和内存使用情况。

yum install jq -y 
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" | jq .

查看 nodes 指标:
在这里插入图片描述
查看pods指标
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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