1.k8s自动化运维十三-国产麒麟操作系统安装minikube
2.基于Kubernetes部署安装KubeSphere
3.三种不同场景下的源码 Kubernetes 服务调试方法
4.KubeVirt网络源码分析
5.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
6.mimir如何安装
k8s自动化运维十三-国产麒麟操作系统安装minikube
为了实现Kubernetes自动化运维，需要在国产麒麟操作系统中安装minikube，安装以下步骤将指导完成这一任务。源码
首先，安装需确认系统版本及内核版本，源码确保满足安装条件。安装生态农场网站源码查看系统架构确认为华为鲲鹏服务器架构aarch。源码
接着，安装需要修改hosts文件，源码以确保DNS解析正确。安装同时，源码配置k8s镜像源，安装保证后续操作的源码顺利进行。
为了离线安装Docker，安装需先下载Docker安装包并进行安装，源码确保Docker服务在非root权限下运行。
编辑Docker的系统服务文件，设置为非root用户启动Docker服务。
重启Docker服务，然后通过root用户关闭Docker服务，使用非root用户启动服务，确保minikube与Docker服务协同工作。
安装minikube时，注意避免使用root权限，以确保minikube的正常运行。
了解minikube 1..0版本对应的镜像版本，可以通过查看源码得知版本号。
根据版本号，可以通过脚本下载对应的镜像文件，确保minikube运行所需的镜像正确。
修改配置文件/etc/docker/daemon.json，删除与systemd不兼容的exec-opts配置，然后重启Docker服务确保配置生效。修改源码导出apk
最后，通过执行命令查看Docker镜像版本号，以及minikube的启动状态，确认整个安装过程的正确性和稳定性。
基于Kubernetes部署安装KubeSphere
KubeSphere，一个基于Kubernetes的企业级分布式容器平台，旨在提供更简便的应用管理界面和向导式操作方式，减轻开发、测试与运维的复杂度。其以Kubernetes为基础，整合并优化了多项功能模块，支持敏捷开发、自动化运维、微服务治理、灰度发布、多租户管理、工作负载和集群管理、监控告警、日志查询与收集、服务与网络、应用商店、镜像构建与管理、存储管理等业务场景，以全面解决方案助力企业应对复杂业务需求。
KubeSphere 采用开源方式发展，项目源代码与文档在GitHub上公开，支持部署于公有云、私有云、虚拟机、物理机或Kubernetes等环境，提供在线与离线部署选项。已在阿里云、怀念毕业html源码腾讯云、华为云、青云、AWS、Kubernetes等多个平台成功部署。
KubeSphere 2.1版本提供全栈容器部署与管理平台，其核心功能包括应用部署、监控、日志收集、网络管理等，具体功能详情可参阅产品文档。
在部署要求上，KubeSphere支持在Linux上构建集群，亦可在Kubernetes环境中部署。推荐选择后者，基本要求包括安装Helm。
Helm是一个Kubernetes包管理工具，简化应用部署与管理。其基本思想是将应用与依赖打包成可重用的图表，通过Helm客户端与服务器组件进行交互。部署过程包括创建服务账号、创建认证配置、初始化Helm环境、检查与调整镜像源、部署所需的StorageClass，如NFS，并标记默认StorageClass。
安装过程分为创建服务账号、初始化Helm环境、调整镜像源、部署StorageClass与创建默认StorageClass等步骤。安装成功后，锁机源码2019通过命令检查集群状态，确认所有组件正常运行。
完成安装后，通过IP:访问KubeSphere UI界面，使用预设管理员账号进行登录，享受高效应用管理体验。
三种不同场景下的 Kubernetes 服务调试方法
在开发和调试 Kubernetes 生产环境下的服务时，会遇到各种调试需求。本文将介绍三种不同场景下的解决方案和相应的工具。基本配置
假设我们有三个服务：service-front 面向外部，通过服务暴露；service-front 后端是 service-middle，后者又依赖 service-back。通信通过 Kubernetes 服务进行。安装配置如下： 源代码可在：github.com/erkanerol/se...工具1：kubectl port-forward
场景：开发者希望在不影响其他服务的情况下，通过 service-back 直接发送请求并查看结果，但 service-back 不对外公开。 解决方案：使用 kubectl 的 port-forward 功能创建本地到集群的隧道。 步骤：在终端运行：kubectl port-forward service-back: localhost:
在另一个终端中，尝试用 curl 访问 localhost: 来验证连接。
工具2：kubefwd
场景：开发者希望在本地 IDE 中设置断点调试 service-front，但 service-front 和依赖服务难以本地模拟。 解决方案：kubefwd 可以批量端口转发并管理本地 DNS，简化配置。 步骤：运行：kubefwd service-front:
使用 sudo，配置 KUBECONFIG，运行本地 front 应用并设置断点。
在集群中测试服务交互。
工具3：telepresence
场景：开发者需要在本地调试 service-middle，同时 service-middle 依赖 service-back，并且集群环境不易模拟。 解决方案：telepresence 提供双向通道，支持本地服务与集群服务间的卫星轨道积分源码调试。 步骤：删除集群中的 service-middle，运行 telepresence。
本地运行 middle 应用并设置断点。
通过集群临时 Pod 发送请求到 service-front。
总结：对于不暴露服务的访问，kubectl port-forward 足够。
本地调试时，kubefwd 管理 DNS，提供单向通道。
需要双向通道和依赖服务调试时，使用 telepresence。
KubeVirt网络源码分析
本文深入剖析KubeVirt网络架构中的关键组件与流程。KubeVirt的网络架构中，每个Kubernetes工作节点上运行的Pod，对应着一台Pod内的虚拟机。我们专注于网络组件，而非Kubernetes网络层面。
核心组件包括：Kubernetes工作节点、Pod、以及运行于Pod内的虚拟机（VM）。网络架构由三层组成，从外部到内部依次是：Kubernetes网络、libvirt网络、虚拟机网络。此文章仅聚焦于libvirt网络与虚拟机网络。
在`kubevirt/pkg/virt-launcher/virtwrap/manager.go`中，`func (l *LibvirtDomainManager) preStartHook(vm *v1.VirtualMachine, domain *api.Domain)`函数调用`SetupPodNetwork`方法，为虚拟机准备网络环境。
`SetupPodNetwork`方法主要执行三项任务，对应以下三个函数：`discoverPodNetworkInterface`、`preparePodNetworkInterfaces`、`StartDHCP`。
`discoverPodNetworkInterface`收集Pod接口信息，包括容器的IP和MAC地址。`preparePodNetworkInterfaces`对容器原始网络进行配置调整，确保DHCP服务能够正确地提供给虚拟机一个IP地址，以及网关和路由信息。此过程由`SingleClientDHCPServer`启动，该服务仅提供给虚拟机一个DHCP客户端。
以上描述基于KubeVirt 0.4.1版本的源码。对于后续版本的网络部分，将进行持续分析。
对于更深入的了解，推荐查阅QEMU创建传统虚拟机及其网络流程的相关资料。如有兴趣，欢迎关注微信公众号“后端云”。
听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
在 Kubernetes（K8s）的cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职，如：
1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性，确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、输出格式等，输出检查结果并提供改进意见。
2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，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。
mimir如何安装
Mimir的安装方法取决于您想要使用的上下文或平台。对于作为shell提示符的Mimir，安装过程相对简单。您可以通过包管理器在大多数Linux发行版上轻松安装它。例如，在Debian或Ubuntu系统上，您可以使用`apt-get`命令来安装：
bash
sudo apt-get install mimir
对于Fedora系统，您可以使用`dnf`命令：
bash
sudo dnf install mimir
请注意，上述命令假设Mimir已经作为包存在于您所使用的Linux发行版的官方仓库中。如果不在，您可能需要手动下载Mimir的源代码并进行编译安装。这通常涉及到从Mimir的GitHub仓库下载源代码，然后解压并遵循README文件中的说明进行编译和安装。
另一方面，如果您提到的Mimir是指在Kubernetes集群中用于存储监控数据、执行告警规则检查和处理告警的系统，那么安装过程将涉及使用Helm这样的Kubernetes包管理器。您需要确保已经安装了Helm和kubectl，并且有权限访问您的Kubernetes集群。安装步骤可能包括创建一个新的命名空间，使用Helm命令安装Mimir及其依赖项，以及配置服务监控和告警规则。
在任何情况下，安装Mimir之前，建议查看其官方文档或GitHub仓库以获取最新和最详细的安装指南。这将确保您能够根据您的具体需求和环境来安装和配置Mimir。
总之，Mimir的安装方法因使用场景而异，但通常都涉及到从可靠的源下载软件包、使用包管理器进行安装，或者遵循官方文档中的说明进行手动安装和配置。
k8s要学多久
学习Kubernetes的基础知识并不困难，特别是如果你已经有半个月的Docker使用经验。主要挑战在于封装镜像时需要考虑挂载、拆分和启动检测等问题。
安装Kubernetes本身就是一个复杂的过程。前期的安装尝试包括自动化安装、手动安装、脚本自动化安装、Ansible安装和离线安装，这耗费了我大约一个月的时间。随后，我遇到了一些环境和网络问题，导致pod一直重启，这个问题持续了大约两个月。我尝试更换为实体机，问题有所缓解，但最终估计还是网络不稳定导致。
学习kubectl命令和Kubernetes的基本组件（如pod、svc、deployment、daemonset、statefulset、headlessService、rc、kube-proxy、rbac等）也是需要花费时间的。我花了大约一个月时间来理解这些组件的原理，尤其是新版本的rbac权限问题。Kubernetes的复杂性主要在于其体系架构，一旦理解了架构，就理解了大部分的内容。
在对开源工程domeos进行研究后，我使用了两个月时间来调研该开源工程的源码，以及它自带的一些小米open-falcon监控插件、webssh等插件。这些研究涉及使用Springboot开发，连接Kubernetes环境，部署和监控基本应用。
为了调优日志和监控，我又花费了一个多月的时间来调研一些开源产品，如efk日志插件、Prometheus与heaspter监控组件、habor镜像仓库等。
最后，我开始使用Helm这一编排工具，根据Hadoop的过程改造公司的一个mpp产品，并实现一键式部署。这同样花费了一个多月的时间。在这一过程中，我还研究了Hadoop的扩容、亲和性、带状态应用部署等问题，以及数据删除问题。
