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自定义指标是指除了CPU和内存使用率之外，由开发者根据应用特性定义的指标，如请求延迟、队列长度、错误率等。这些指标能够更准确地反映应用的实际运行状况，从而使得Auto Scaling更加精确和有效。应用级别的指标：如请求量、响应时间、错误率等，这些指标直接反映了应用的性能和健康状况。业务级别的指标：如订单量、用户活跃度等，这些指标与业务目标紧密相关，能够更好地支持业务需求的变化。为了使用自定义指标，需要将应用的监控数据与Kubernetes的Auto Scaling机制集成。监控数据收集。

Kubernetes作为一个强大的容器编排平台，提供了丰富的功能来管理容器的生命周期。然而，容器的动态性和无状态性使得日志管理变得复杂。容器可能会频繁地创建和销毁，这就需要一个有效的机制来收集和存储日志，以便在需要时能够访问和分析它们。本节课程将从Why、What、Who、When、Where和How的角度，全面解析Kubernetes中的日志管理。Kubernetes日志管理是一个复杂但至关重要的任务。通过本节课程的学习，我们了解了日志管理的重要性、原理和实践方法。

通过Prometheus和Metrics Server，Kubernetes可以构建一个强大的监控体系，不仅能够监控集群的核心指标，还能够根据需要扩展自定义监控指标。在Kubernetes中，Pod安全性标准是一组预定义的策略，用于限制Pod的权限和行为，以提高集群的安全性。Metrics Server作为Kubernetes集群的核心监控组件，提供了节点和Pod的CPU和内存使用情况的监控指标。同时，您可能需要修改镜像地址以适应您的环境，特别是在国内环境中，您可以使用国内镜像仓库的地址。

kubeadm 是一个用于快速搭建 Kubernetes 集群的工具。它简化了 Kubernetes 集群的创建过程，使得即使没有深厚的集群管理经验的人也能轻松上手。步骤描述初始化主节点安装核心组件，生成证书。加入工作节点工作节点加入集群。安装网络插件实现容器网络通信。kubeadm 是一个强大的工具，为 Kubernetes 集群的部署带来了极大的便利。通过简单的命令和清晰的步骤，我们可以快速搭建起一个稳定、高效的 Kubernetes 集群。

Kata Containers通过虚拟化技术实现容器的强隔离，而gVisor则通过用户态的独立内核来隔离容器进程。是一种基于虚拟化技术的容器运行时，它结合了容器的敏捷性和虚拟机的安全性。Kata Containers通过创建一个轻量级的虚拟机来运行容器，从而实现了对容器的强隔离。通过本文的深入剖析，希望你能对Kata Containers和gVisor有更清晰的理解，并能够在实际应用中做出合适的选择。是Google推出的一个项目，它通过在用户态运行一个用Go语言实现的独立内核来隔离容器进程。

SIG - Node 和 CRI 是 Kubernetes 架构中不可或缺的部分，它们分别从节点管理和容器运行时接口的角度为整个系统的稳定运行和发展提供了支持。通过深入理解它们的功能、工作原理、相互关系，并结合实际案例的分析，我们可以更好地掌握 Kubernetes 在节点和容器层面的管理机制，为优化集群性能、保障应用运行提供有力的保障。希望这篇文章能帮助读者深入理解 SIG - Node 和 CRI 在 Kubernetes 中的核心内容。

本地持久化卷是指将存储资源直接绑定到节点上的一种存储方式。与其他类型的存储（如网络存储或云存储）不同，本地持久化卷利用节点本地的磁盘或存储设备来提供存储服务。PV、PVC 体系在 Kubernetes 中并非多此一举。它为存储管理提供了抽象、灵活性和可扩展性，使得应用开发者能够更加专注于应用的业务逻辑，而无需关心存储的具体实现细节。本地持久化卷虽然有其独特的优势，但与 PV、PVC 体系结合使用可以实现更灵活的存储管理，满足不同应用的需求。

FlexVolume 是 Kubernetes 早期用于扩展存储功能的一种机制。它允许用户在不修改 Kubernetes 核心代码的情况下，添加对新存储类型的支持。它通过在节点上安装特定的可执行文件来实现与存储系统的交互。这些可执行文件实现了一系列与存储相关的操作接口。CSI 是一种更为现代和标准化的容器存储接口规范。它旨在为不同的存储供应商提供一个统一的接口，使存储插件的开发更加规范和通用。CSI 定义了一系列的接口，包括存储卷的创建、删除、挂载、卸载、容量查询等操作，涵盖了存储管理的各个环节。

容器网络是 Kubernetes 中的一个重要组成部分，它为容器化应用提供了通信的基础。通过选择合适的网络插件、配置网络策略和使用 Service，我们可以实现灵活、安全和可扩展的容器网络。希望本文对您理解 Kubernetes 中的容器网络有所帮助。

用于创建新的存储卷。当 Kubernetes 应用需要新的存储资源时，会调用这个接口。控制器插件接收到请求后，与存储系统通信创建符合要求的存储卷，并返回相关信息，如卷 ID、访问模式等。：负责删除不再需要的存储卷。当存储资源的生命周期结束时，Kubernetes 会触发这个接口，控制器插件执行相应的删除操作，释放存储系统中的资源。ControllerPublishVolume 和 ControllerUnpublishVolume。

Kubernetes 的网络模型和 CNI 插件为容器化应用提供了强大的网络支持。了解这些概念和技术，可以帮助我们更好地管理和部署 Kubernetes 集群中的应用。在选择和配置 CNI 插件时，需要根据实际需求进行权衡，以确保网络的性能、功能和兼容性。希望本文对您理解 Kubernetes 的网络模型和 CNI 插件有所帮助。

容器跨主机网络是 Kubernetes 中保障容器间通信的关键技术，不同的网络方案各有特点。通过深入理解各种跨主机网络方案的工作原理、比较它们的优缺点，并结合实际案例的操作，我们可以根据实际需求选择合适的网络方案，为 Kubernetes 集群中的容器提供稳定、高效的跨主机网络通信能力，确保分布式应用的顺利运行。

Device Plugin 是 Kubernetes 中的一种扩展机制，用于将特殊的硬件设备暴露给 Kubernetes 集群。对于 GPU 来说，Device Plugin 可以将节点上的 GPU 设备注册到 Kubernetes 中，使其成为可分配的资源。Kubernetes 中的 GPU 管理和 Device Plugin 机制为使用 GPU 进行高性能计算提供了强大的支持。

Kubernetes 提供了一些多租户特性，如命名空间、资源配额、限制和 RBAC 等，但它通常被认为只有软多租户。这是因为 Kubernetes 的多租户特性并不是完全的，存在资源隔离不完全、网络隔离有限和存储隔离不足等问题。在实际应用中，需要根据具体情况采取相应的措施来增强 Kubernetes 的多租户安全性和隔离性。

首先，调度器会评估每个节点的可用资源，包括 CPU、内存、存储等。对于每个待调度的 Pod，调度器会检查其资源需求，并与节点的可用资源进行匹配。Kubernetes 默认调度器的调度策略是一个复杂的过程，涉及资源评估、节点选择和优先级计算等多个环节。通过深入理解这些策略，我们可以更好地配置和管理 Kubernetes 集群，确保 Pod 能够被合理地调度到合适的节点上运行。同时，我们也需要认识到调度策略的优缺点，并采取相应的措施来解决资源分配不均等问题，以提高集群的性能和可靠性。

Kubernetes 默认调度器在集群资源管理和应用调度中扮演着至关重要的角色。通过深入理解其重要性、工作原理、调度策略以及节点资源类型和容量的确定方法和它们之间的关系，并结合实际案例的分析，我们可以更好地掌握如何利用默认调度器来优化集群资源分配，满足不同应用的需求，提高整个 Kubernetes 集群的性能和可靠性。希望这篇文章能帮助读者深入理解 Kubernetes 默认调度器的核心内容。

通过以上方法，可以有效地解决 Kubernetes 调度器调度策略中可能出现的资源分配不均问题，提高集群的资源利用率和稳定性。

随着 Kubernetes 集群规模的扩大和应用场景的多样化，对网络的要求也日益复杂。三层网络方案能够更好地适应这种复杂性，满足不同层次的网络通信需求。无论是集群内部的容器间通信、跨节点通信，还是与外部网络的交互，三层网络方案都提供了相应的机制。Kubernetes 三层网络方案为集群内的容器化应用提供了全面、高效的网络支持。

Service 是 Kubernetes 中用于抽象一组 Pod 的访问方式的对象。它为 Pod 提供了一个稳定的网络地址和端口，使得外部可以通过这个地址和端口访问到一组 Pod。Ingress 是 Kubernetes 中用于管理外部对集群内服务的访问的对象。它可以根据不同的 URL 路径、域名等规则，将外部请求路由到不同的 Service。Service 和 Ingress 是 Kubernetes 中非常重要的两个概念，它们为容器化应用提供了强大的网络访问能力。

Kubernetes 的资源模型和资源管理是一个复杂而又精巧的体系。通过深入理解资源模型的组成、资源管理的流程以及不同资源类型之间的关联与协调，并结合实际案例的分析，我们可以更好地利用 Kubernetes 来管理集群资源，满足多样化应用的需求，提高资源利用率和应用的性能。希望本文能帮助读者深入掌握 Kubernetes 资源模型与资源管理的核心内容。

在 Kubernetes 中，Service 和 DNS 是服务发现的关键组件。它们相互配合，使得在动态变化的容器环境中，应用能够方便地找到目标服务，实现高效通信。理解它们的工作原理和作用，以及通过实际案例的分析，可以帮助我们更好地构建和管理 Kubernetes 集群中的应用，确保分布式应用的稳定运行。希望本文能帮助读者深入掌握 Kubernetes 服务发现机制。

在 Kubernetes 中，从外界连通 Service 可以通过不同的 Service 类型实现。同时，Service 调试的“三板斧”（查看 Service 详情、检查 Pod 的状态、使用端口转发）可以帮助我们快速排查问题。通过合理地使用这些方法，我们可以更好地管理和调试 Kubernetes 中的 Service。

Persistent Volume 是 Kubernetes 中的一种抽象概念，它代表了一块存储资源，例如网络存储（如 NFS、iSCSI）或云存储（如 AWS EBS、GCP Persistent Disk）。PV 可以被看作是一个预先配置好的存储卷，它独立于 Pod 存在，并且可以在多个 Pod 之间共享。Persistent Volume Claim 是用户对存储资源的请求。Pod 通过 PVC 来请求特定大小和访问模式的存储资源。

Operator 通常会引入自定义资源，它是对 Kubernetes 资源模型的扩展。自定义资源定义了特定应用相关的对象类型，包括其属性和行为。例如，对于一个数据库 Operator，可能会定义一个名为“Database”的自定义资源，其中包含数据库的类型、版本、存储配置等信息。自定义控制器是 Operator 的核心部分，它负责监控自定义资源的状态变化。基于所监测到的变化，控制器执行相应的操作来使实际状态符合期望状态。

管理员首先定义不同的角色，明确每个角色所拥有的对各种资源的操作权限。使用 YAML 文件来定义 Role 或 ClusterRole，例如：# 定义一个命名空间内的 Rolekind: Rolemetadata:rules:# 定义一个集群范围的 ClusterRolemetadata:rules:基于角色的权限控制（RBAC）是 Kubernetes 集群安全管理的重要组成部分。

容器技术的出现为应用程序的部署和运行带来了巨大的变革。通过将应用程序及其依赖项打包在一个隔离的环境中，容器提供了轻量级、可移植性和资源隔离性。在深入学习 Kubernetes 之前，理解容器的基础概念是非常重要的。希望本文能够帮助你更好地理解容器的起源和优势，为后续的 Kubernetes 学习打下坚实的基础。

容器镜像是 Kubernetes 中容器化应用的核心组成部分。理解容器镜像的结构、构建方法和在 Kubernetes 中的使用，对于有效地部署和管理容器化应用至关重要。通过使用 Dockerfile 和 Kubernetes 的资源定义文件，我们可以轻松地构建和部署容器化应用，提高应用程序的可移植性和可靠性。希望本文能够帮助你深入理解容器镜像的奥秘，为你的 Kubernetes 之旅增添更多的精彩。

Kubernetes 作为一个强大的容器云平台，从容器管理的挑战中应运而生。它的本质在于提供自动化管理、资源管理和服务发现与负载均衡等关键功能，使得容器化应用程序的部署和管理变得更加简单、高效和可靠。通过对启发性问题的思考和案例分析，我们可以更好地理解为什么我们需要 Kubernetes。希望本文能够帮助你深入理解 Kubernetes，为你的容器化之旅提供有力的支持。

从 0 到 1 搭建一个完整的 Kubernetes 集群是一项具有挑战性但又非常有意义的任务。通过这个过程，我们可以深入了解 Kubernetes 的内部机制，掌握集群的管理和维护技巧。希望本文能够帮助你成功搭建自己的 Kubernetes 集群，开启高效的容器化应用之旅。

Pod 是 Kubernetes 中的核心概念之一，它为容器化应用的部署和管理提供了强大的支持。通过资源共享、提高管理效率和更好的资源隔离，Pod 使得 Kubernetes 能够更加高效地管理和运行应用程序。希望本文能够帮助你深入理解为什么我们需要 Pod，为你的 Kubernetes 之旅增添更多的知识和技能。

Pod 是 Kubernetes 中最小的可部署单元，它可以包含一个或多个紧密协作的容器。这些容器共享网络命名空间、存储卷等资源，共同为实现特定的业务功能而努力。提供了一个逻辑上的整体，使得相关的容器可以一起部署、管理和调度。实现容器之间的资源共享和通信，简化了应用程序的架构设计。为 Kubernetes 提供了一个明确的管理边界，方便进行资源分配、监控和故障排查。Pod 对象是 Kubernetes 中非常重要的概念，理解其基本概念对于掌握 Kubernetes 的核心知识至关重要。

Pod 对象的使用进阶为我们在 Kubernetes 中构建高效、可靠的应用提供了更多的工具和方法。通过合理配置资源请求与限制、健康检查、自动缩放和调度策略，我们可以更好地管理和优化应用程序的性能。希望本文能够帮助你深入理解 Pod 对象的使用进阶，为你的 Kubernetes 之旅增添更多的精彩。

控制器模型是 Kubernetes 实现强大编排能力的关键。通过不同类型的控制器，我们可以轻松地管理各种类型的应用，实现自动化、一致性和弹性。希望本文能够帮助你深入理解控制器模型，为你的 Kubernetes 之旅带来更多的便利和效益。

作业副本与水平扩展是 Kubernetes 中重要的功能，可以提高系统的可靠性和吞吐量。通过合理地使用作业副本和水平扩展，可以更好地应对不同的负载情况，为用户提供稳定、高效的服务。希望本文能够帮助你深入理解作业副本与水平扩展的概念和方法，为你的 Kubernetes 应用架构设计提供有益的参考。

深入理解 StatefulSet 的存储状态对于管理有状态应用至关重要。通过Persistent Volume 的绑定、存储卷的挂载和有序的存储访问，StatefulSet 为有状态应用提供了可靠的数据存储解决方案。同时，了解 StatefulSet 存储状态的优缺点以及与其他 Kubernetes 资源的关系如何影响存储状态，可以让我们更好地利用 StatefulSet 来管理各种有状态应用，在充分发挥其优势的同时，合理应对其不足之处。

编写 StatefulSet 配置文件：使用 YAML 格式编写 StatefulSet 的配置文件，包括以下内容：metadata：定义 StatefulSet 的名称和标签等元数据。spec：指定与之关联的 Service 的名称。replicas：设置 Pod 的副本数量。selector：定义用于选择 Pod 的标签。template：定义 Pod 的模板，包括容器的配置和标签。：定义 Persistent Volume Claim 的模板。应用 StatefulSet 配置：使用。

DaemonSet 在 Kubernetes 中具有重要的意义，它为容器化环境提供了一种可靠的方式来确保每个节点都运行特定的任务。通过了解 DaemonSet 的工作原理和实际应用案例，以及如何实现滚动更新，我们可以更好地利用它来管理和部署容器化的守护进程，提高集群的可靠性和稳定性。希望本文能够帮助你更好地理解 DaemonSet 的价值和用法，为你的 Kubernetes 之旅增添更多的精彩。

使用 YAML 格式定义 Job，包括任务的名称、容器镜像、命令、资源需求等。可以指定任务的并行度和完成策略，例如同时运行多个任务实例，或者在所有任务实例都完成后才算任务完成。使用类似于 Linux cron 表达式的格式定义 CronJob 的时间表，指定任务的执行时间。可以设置任务的重复周期、开始时间、结束时间等。Job 和 CronJob 在 Kubernetes 中为离线业务提供了强大的支持。

Kubernetes 中的资源定义通常使用 YAML 或 JSON 格式进行描述。使用 YAML 或 JSON 格式定义 Kubernetes 资源，如 Pod、Deployment、Service 等。资源定义中包含了资源的属性和期望的状态。声明式 API 和 Kubernetes 编程范式为管理 Kubernetes 集群提供了强大的工具和方法。通过理解声明式 API 的重要性和工作原理，以及详细了解资源定义的各个部分，我们可以更加高效地构建和管理复杂的分布式系统。

API 对象是对 Kubernetes 集群中各种资源的抽象描述，通过定义这些对象，可以明确系统的期望状态。例如，Deployment 对象描述了一个应用的部署状态，包括副本数、容器镜像等信息。用户使用 YAML 或 JSON 格式定义 API 对象，并提交给 Kubernetes API 服务器。API 服务器将对象存储在 etcd 数据库中，并通知相关的控制器。声明式 API 对象是 Kubernetes 中构建和管理容器化应用的核心元素。