kubernetes源码分支:1.18

先说结论,kube-apiserver启动时:

  • –admission-control参数带的插件将是apiserver启动的插件,不包括默认插件
  • –admission-control和–enable-admission-plugins –disable-admission-plugins不能同时使用
  • –enable-admission-plugins参数不需要按加载顺序填写
  • 不使用–admission-control参数时,api server会同时启动默认插件
  • –enable-admission-plugins参数启用时,api server会同时启动默认插件,除非使用了–disable-admission-plugins显示的关闭某个插件
  • –enable-admission-plugins和–disable-admission-plugins如果同时填写了某一个插件,这个插件将会被加载

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从使用角度,我们一般有两类存储需求,一类是独占存储,一种是共享存储。

独占存储就是每个pod一个独占的存储空间,不与其它POD共用。

共享存储就是多个POD共用一个存储空间,多个POD都可以读写。

不管是哪种存储,都需要存储类,我们先创建一个NFS的存储类:

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traefik 重写配置

traefik ingress同样可以配置URL的重写:

  • traefik 1.x配置方法

下面是一个完整例子:

 apiVersion: extensions/v1beta1
  kind: Ingress
  metadata:
    annotations:
      kubernetes.io/ingress.class: traefik
      traefik.ingress.kubernetes.io/request-modifier: 'ReplacePathRegex: ^/api3/(.*)
        /api/$1'
    creationTimestamp: "2020-03-09T03:27:40Z"
    generation: 2
    labels:
      app: public-fe-zhan-operation-node-qa
    name: public-fe-zhan-operation-node-qa-7091-2-ingress
    namespace: public-fe-node-qa
    resourceVersion: "2310342"
    selfLink: /apis/extensions/v1beta1/namespaces/public-fe-node-qa/ingresses/public-fe-zhan-operation-node-qa-7091-2-ingress
    uid: ee6f6696-61b5-11ea-a82f-52540088db9a
  spec:
    rules:
    - host: www.xxxx.com
      http:
        paths:
        - backend:
            serviceName: public-fe-zhan-operation-node-qa
            servicePort: 7091
          path: /api3

参考文档: https://s0docs0traefik0io.icopy.site/v1.7/basics/#path-matcher-usage-guidelines

https://docs.traefik.io/v1.7/basics/#rules-order

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1. Prometheus 简介

以下是网上看到的简介:

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015 年正式发布。2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。

作为新一代的监控框架,Prometheus 具有以下特点:

  • 强大的多维度数据模型:
  • 时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。
  • 所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
  • 数据模型更随意,不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
  • 可以对数据模型进行聚合,切割和切片操作。
  • 支持双精度浮点类型,标签可以设为全 unicode。
  • 灵活而强大的查询语句(PromQL):在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
  • 易于管理: Prometheus server 是一个单独的二进制文件,可直接在本地工作,不依赖于分布式存储。
  • 高效:平均每个采样点仅占 3.5 bytes,且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。
  • 使用 pull 模式采集时间序列数据,这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。
  • 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。
  • 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
  • 有多种可视化图形界面。
  • 易于伸缩。 需要指出的是,由于数据采集可能会有丢失,所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100% 准确的情形。但如果用于记录时间序列数据,Prometheus 具有很大的查询优势,此外,Prometheus 适用于微服务的体系架构。

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目录

1. 部署rook

下载:

mkdir rook
cd rook/

wget https://raw.githubusercontent.com/rook/rook/release-1.0/cluster/examples/kubernetes/ceph/common.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/rook/rook/release-1.0/cluster/examples/kubernetes/ceph/cluster.yaml
wget https://raw.githubusercontent.com/rook/rook/release-1.0/cluster/examples/kubernetes/ceph/operator.yaml

修改配置:

vim cluster.yaml
apiVersion: ceph.rook.io/v1
kind: CephCluster
metadata:
  name: rook-ceph
  namespace: rook-ceph
spec:
  cephVersion:
    image: ceph/ceph:v13 #ceph版本
    allowUnsupported: false
  dataDirHostPath: /data/ceph/rook  #存储的目录
  mon:
    count: 3
    allowMultiplePerNode: false
  dashboard:
    enabled: true
  network:
    hostNetwork: false
  rbdMirroring:
    workers: 0
  annotations:
  resources:
    useAllNodes: true
    useAllDevices: true
    deviceFilter:
    location:
    config:
    directories:
    - path: /data/ceph/rook

部署:

kubectl create -f common.yaml
kubectl create -f operator.yaml
kubectl create -f cluster.yaml

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有时候经常会有个别容器占用磁盘空间特别大,这个时候就需要通过docker overlay2 目录名查找容器名:

先进入overlay2的目录,这个目录可以通过docker的配置文件(/etc/docker/daemon.json)内找到。然后看看谁占用空间比较多。

[root@sh-saas-k8s1-node-qa-04 overlay2]# du -sc * | sort -rn  | more
33109420        total
1138888 20049e2e445181fc742b9e74a8819edf0e7ee8f0c0041fb2d1c9d321f73d8f5b
1066548 010d0a26a1fe5b00e330d0d87649fc73af45f9333fd824bf0f9d91a37276af18
943208  030c0f111675f6ed534eaa6e4183ec91d4c065dd4bdb5a289f4b572357667378
825116  0ad9e737795dd367bb72f7735fb69a65db3d8907305b305ec21232505241d044
824756  bf3c698966bc19318f3263631bc285bde07c6a1a4eaea25c4ecd3b7b8f29b3fd
661000  15763b72802e1e71cc943e09cba8b747779bf80fa35d56318cf1b89f7b1f1e71
575564  02eaa52e2f999dc387a9dee543028bada0762022cef1400596b5cc18a6223635
486780  4353c30611d7f51932d9af24bb1330db0fdb86faa9d9cae02ed618fa975c697a
486420  562a8874cc345b8ea830c1486c42211b288c886c5dca08e14d7057cacab984c1
486420  4f897e8cd355320b0e7ee1ecc9db5c43d5151f9afa29f1925fe264c88429be4c
448652  a8d0596d123fcc59983ce63df3f3acd40d5c930ed72874ce0a9efbc3234466de
448296  851cc4912edb9989e120acf241f26c82e9715e7fcb1d2bd19a002fcfb894f1f4
417780  20608baacae6bafcd4230a18a272857bc75703a6eefef5c9b40ba4ea19496b11
387388  43a8a76de3b5531e4c12f956f7bfcfcdb8fd38548faf20812cafa9a39813abc5

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作者的图片

阿辉

容器技术及容器集群等分布式系统研究

容器平台负责人

上海