1.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
2.Kubernetes 原生 CI/CD 系统 Prow 简介
3.k8s emptyDir 源码分析
4.KubeVirt网络源码分析
5.在Kubernetes上运行一个 Python 应用程序
6.听GPT 讲K8s源代码--cmd(六)
听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
在 Kubernetes（K8s）的源码cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，源码它们主要负责启动、源码管理和操控Kubernetes相关组件或工具。源码这些文件各司其职，源码如：
1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的源码hadoop 源码导入规范性，确保命令行工具的源码一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的源码帮助文本、标志名称、源码标志使用、源码输出格式等，源码输出检查结果并提供改进意见。源码
2. **cloud_controller_manager**: 这是源码启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是源码Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的源码资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。
3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。
4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。
5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。
6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。
7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的星座工具源码用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。
8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。
9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。
. **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的详细描述和示例。
. **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。
. **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。
. **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。
. **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。
. **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。
这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。
Kubernetes 原生 CI/CD 系统 Prow 简介
欢迎探索Kubernetes原生CI/CD的卓越力量——Prow 在Kubernetes的快速演进过程中，Prow如一艘推动技术进步的船头，引领着大规模的持续集成和持续部署（CI/CD）实践。作为由SIG-Testing精心打造的核心工具，Prow承载了处理超过,个CI/CD任务的重任，它的存在让GitHub事件触发和状态报告变得更加高效。 Prow：Kubernetes的基石Prow不仅是CI/CD系统，它还具备策略驱动的摄图源码权限管理，以及自动化PR管理的强大功能，包括代码审查、测试、合并和覆盖率检查。众多重量级项目，如Kubernetes和OpenShift，都受益于它的强大支持，彰显了其在社区中的核心地位。
Prow以事件驱动的松耦合架构闻名，诸如Tekton、Istio、Jenkins X和Knative等技术生态系统都与之无缝集成。特别值得一提的是，Prow并非独立于Kubernetes test-infra项目，而是其不可或缺的一部分，体现了其在Kubernetes生态系统中的深度集成。 微服务架构的精髓Prow的微服务架构被精心设计，由Docker Image部署在Kubernetes中，主要组件包括Projob（基于CustomResourceDefinition的job）、GitHub webhook、Hook（核心接收事件并调度任务的组件）、Plank（job控制器）以及Deck（用户友好的界面）。Dashboard直观展示job状态、PR信息以及Hook Plugins的chat-ops操作，如Kubernetes Deck提供了丰富的可视化体验。
Horologium负责周期性job的创建，而Sinker则定期清理过期的job。自动化PR处理则由Tide来执行，Crier监控job状态，两者功能互补。Prow的台塑erp源码执行流程包括：GitHub webhook触发，Prow plugin处理事件并创建ProwJob，接着Plank负责job的生命周期管理，而Sinker则维护job的整洁。 探索Prow的魔法要深入了解Prow的插件实现，只需在plugins.yaml中添加基础的cat插件，如教程所示。尽管cat插件示例简单，但它展示了自定义功能的强大潜力。实践过程中，务必记住编写测试，以确保插件的稳定性和可靠性。
深入学习与实践资源对于Prow的全面理解和深入实践，官方文档是首要选择，官方仓库提供了丰富的策略和核心内容。此外，K8sMeetup中国社区的微信群（可通过进群助手kubernetes-china加入）也是一个宝贵的交流平台。
Prow的核心策略和详细内容：深入学习官方文档
社区资源与支持：K8sMeetup中国微信群
更多
参考资料：
1. Prow生命周期：详细了解job生命周期
2. webhook payload示例：查看实际操作payload示例
3. cat插件源码：想了解插件编写？参考cat插件代码
现在，您已经对Kubernetes原生CI/CD系统Prow有了初步认识，开始在您的项目中探索其强大功能，让自动化和效率提升成为现实吧！k8s emptyDir 源码分析
在Kubernetes的Pod资源管理中，emptyDir卷类型在Pod被分配至Node时即被分配一个目录。该卷的生命周期与Pod的生命周期紧密关联，一旦Pod被删除，与之相关的emptyDir卷亦会随之永久消失。默认情况下，emptyDir卷采用的是磁盘存储模式，若用户希望改用tmpfs（tmp文件系统），需在配置中添加`emptyDir.medium`的定义。此类型卷主要用于临时存储，常见于构建开发、寄存酒源码日志记录等场景。
深入源码探索，`emptyDir`相关实现位于`/pkg/volume/emptydir`目录中，其中`pluginName`指定为`kubernetes.io/empty-dir`。在代码中，可以通过逻辑判断确定使用磁盘存储还是tmpfs模式。具体实现中包含了一个核心方法`unmount`，该方法负责处理卷的卸载操作，确保资源的合理释放与管理，确保系统资源的高效利用。
综上所述，`emptyDir`卷作为Kubernetes中的一种临时存储解决方案，其源码设计简洁高效，旨在提供灵活的临时数据存储空间。通过`unmount`等核心功能的实现，有效地支持了Pod在运行过程中的数据临时存储需求，并确保了资源的合理管理和释放。这种设计模式不仅提升了系统的灵活性，也优化了资源的利用效率，为开发者提供了更加便捷、高效的工具支持。
KubeVirt网络源码分析
在KubeVirt的网络架构中，virt-launcher与虚拟机之间建立了一对一的对应关系，即在每个pod中运行一台虚拟机。本文将聚焦于网络组件的分析。
下图展示了KubeVirt的网络体系，三个实线框表示从外到里依次为：Kubernetes工作节点、工作节点上的POD、以及POD中运行的虚拟机。三个虚线框从下到上分别为：Kubernetes网络（Kubernetes CNI负责配置）、libvirt网络，以及虚拟机网络。本文仅关注libvirt网络与虚拟机网络。
在kubevirt中，LibvirtDomainManager类的preStartHook方法在虚拟机启动前执行，通过调用SetupPodNetwork方法为虚拟机准备网络环境。
SetupPodNetwork方法执行三个关键步骤，分别对应discoverPodNetworkInterface、preparePodNetworkInterfaces和StartDHCP方法。discoverPodNetworkInterface方法收集pod的网络接口信息，包括IP和MAC地址。这些信息将通过DHCP协议传递给虚拟机。为确保虚拟机能接收这些信息，preparePodNetworkInterfaces方法对容器网络进行相应调整。
此方法会启动一个只提供一个DHCP客户端的DHCP服务器（SingleClientDHCPServer）。DHCP服务提供给虚拟机的不仅仅是IP地址，还包括网关信息和路由信息。此过程确保虚拟机在KubeVirt环境中能够正常访问网络。
本文以KubeVirt 0.4.1版本的源码为例分析网络部分，后续将对更最新版本的KubeVirt virt-lancher网络功能进行深入探索。
在Kubernetes上运行一个 Python 应用程序
在Kubernetes上部署Python应用程序
Kubernetes是一个开源平台，用于部署、维护和扩展容器化应用程序。它提供了一个简单且强大的框架，帮助用户管理容器化Python应用，同时保持可移植性、可扩展性和自我修复能力。
不论Python应用的复杂度如何，Kubernetes都能高效地部署和伸缩它们，并在资源有限的环境中进行滚动升级。本文将引导你完成在Kubernetes上部署简单Python应用的过程，包括必需条件、容器化Python应用、创建容器镜像、发布镜像、使用持久卷等步骤。
部署前，确保你已安装Docker和kubectl，并准备好源代码。Docker是一个构建和承载已发布应用的平台，通过其官方文档进行安装验证。kubectl是用于在Kubernetes集群上运行命令的命令行工具。
部署应用至Kubernetes要求应用为容器化形式。本文将回顾Python应用的容器化过程，解释容器化及其优势，并参考Roman Gaponov的文章为Python代码创建容器。
接下来，我们将通过Dockerfile构建Python容器镜像。Dockerfile包含运行示例Python代码的指令，使用Python 3.5作为开发环境。使用命令构建镜像，然后发布到私有或公共云仓库，如Docker Hub。
在发布镜像前，为它添加版本号。对于使用不同云注册中心的情况，可参考其相关信息。在本教程中，我们将使用Docker Hub。
使用Docker命令将镜像推送到云仓库。对于Kubernetes，将使用CephFS作为持久卷提供商。创建文件以配置CephFS存储，并使用kubectl将持久卷添加到Kubernetes集群。
部署Python应用至Kubernetes的最后一步是创建服务文件和部署文件。使用提供的内容创建这些文件，然后通过kubectl将应用部署到Kubernetes集群。
验证应用是否成功部署，通过检查运行的服务。Kubernetes可简化未来应用部署的复杂性。
欲深入了解Python知识，推荐Nanjekye的书，包含在Python 2和3上编写可靠代码的完整方法，以及如何转换Python 2代码以在Python 2和3上稳定运行的详细示例。
本文由Joannah Nanjekye撰写，是一位充满激情的飞行员，专注于用代码解决问题。本文译者为qhwdw，校对由wxy完成。
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来源：opensource.com/article/...
作者：Joannah Nanjekye
译者：qhwdw
校对：wxy
本文由LCTT原创编译，Linux中国荣誉推出
听GPT 讲K8s源代码--cmd(六)
在Kubernetes项目中，关键文件在cmd/kubeadm/app/preflight目录下，用于执行初始化前的预检逻辑。这些文件确保主节点满足集群最低要求。例如，checks.go文件实现预检功能，包含验证系统环境和配置的检查函数。在不同平台，如darwin、linux、unix、windows，特定的检查文件确保操作系统的配置和限制符合要求。同时，util目录中的文件提供通用的实用函数和工具，如apiclient子目录下的干跑客户端和等待函数，用于模拟API操作和资源就绪等待。
preflight目录中的文件，如checks.go，执行一系列验证步骤，确保主节点满足Kubernetes的最低配置要求。这有助于在部署集群前发现问题，增强集群的稳定性和可靠性。而在util目录下，文件如arguments.go处理命令行参数，chroot_*文件在不同操作系统上实现类似chroot的功能，提供隔离环境，config目录下的文件管理集群配置，包括初始化和加入集群的配置。
通过这些文件，Kubernetes在部署过程中的预检查和通用功能得到了有力支持，确保了集群部署的顺利进行和运行环境的优化。
Kubernetes —— Pod 自动水平伸缩源码剖析（上）
ReplicaSet 控制器负责维持指定数量的 Pod 实例正常运行，这个数量通常由声明的工作负载资源对象如 Deployment 中的.spec.replicas字段定义。手动伸缩适用于对应用程序进行预调整，如在电商促销活动前对应用进行扩容，活动结束后缩容。然而，这种方式不适合动态变化的应用负载。
Kubernetes 提供了 Pod 自动水平伸缩（HorizontalPodAutoscaler，简称HPA）能力，允许定义动态应用容量，容量可根据负载情况变化。例如，当 Pod 的平均 CPU 使用率达到 %，且最大 Pod 运行数不超过 个时，HPA 会触发水平扩展。
HPA 控制器负责维持资源状态与期望状态一致，即使出现错误也会继续处理，直至状态一致，称为调协。控制器依赖 MetricsClient 获取监控数据，包括 Pod 的 CPU 和内存使用情况等。
MetricsClient 接口定义了获取不同度量指标类别的监控数据的能力。实现 MetricsClient 的客户端分别用于集成 API 组 metrics.k8s.io，处理集群内置度量指标，自定义度量指标和集群外部度量指标。
HPA 控制器创建并运行，依赖 Scale 对象客户端、HorizontalPodAutoscalersGetter、Metrics 客户端、HPA Informer 和 Pod Informer 等组件。Pod 副本数计算器根据度量指标监控数据和 HPA 的理想资源使用率，决策 Pod 副本容量的伸缩。
此篇介绍了 HPA 的基本概念和相关组件的创建过程，后续文章将深入探讨 HPA 控制器的调协逻辑。感谢阅读，欢迎指正。
