本篇将介绍如何使用kubelet处理资源耗尽的情况当可用的计算机资源非常低的时候,kubelet仍然要保证节点的稳定性.当处理不可压缩的计算机资源(比如内存或磁盘空间)时,这尤其重要,当这些资源被耗尽时,节点将变得不稳定驱离策略kubelet会积极的监视并阻止可用计算机资源耗尽.这种情况下,kubelet会终止一个或者多个pod来重新取回耗尽的资源,当kubelet终止一个pod时,它将会终止po
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2024-05-30 08:43:59
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前言容器中的文件在磁盘上是临时存放，容器崩溃重启后，容器将被以干净状态重建，崩溃之前创建的文件将被清除。K8S 使用卷的概念来管理容器生成的需持久化的文件，卷也可用于同一个 Pod 中多个容器之间共享文件。Volume 的类型emptyDir 卷容器崩溃并不会导致 Pod 被从节点上移除，因此容器崩溃时 emptyDir 卷中的数据是安全的。当 Pod 因为某些原因被
一、存储卷介绍pod有生命周期，生命周期结束后pod里默认创建的临时存储卷的数据会消失(如配置文件,业务数据等)。解决: 我们需要将数据与pod分离,将数据放在专门的存储卷上pod在k8s集群的节点中是可以调度的, 如果pod挂了被调度到另一个节点,那么数据和pod的联系会中断。解决: 所以我们需要与集群节点分离的存储系统才能实现数据持久化简单来说: volume提供了在容器上挂载外部存储的能力二
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2024-10-08 22:44:10
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参考1.vSphere Storage for Kubernetes
2.IBM vSphere Cloud Provider
3.GitHub vSphere Volume examples
一. 框架 说明：在kubernetes集群中部署vsphere cloud provider；运行在kubernetes集群中的Pod通过多种方式（静态或动态）可调用vSAN/VMFS等后端存储的VMDK
## 详解K8S存储卷满了的处理方式
### 一、流程概述
当Kubernetes中使用的存储卷（Volume）空间不足时，需要及时处理以避免影响应用程序正常运行。下面是处理K8S存储卷满了的一般流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 监控存储卷使用情况 |
| 2 | 清理存储卷中的无用数据 |
| 3 | 扩容存储卷 |
### 二、代码示例
原创
2024-04-07 09:41:57
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k8s–基础–18.6–存储卷–类型–PVC实践1、创建pvmaster1节点操作1.1、在nfs中创建多个存储目录，在nfs服务器上操作# 创建目录
mkdir /nfs/share3/v{1,2,3,4} -p
# 设置共享文件配置
cat >> /etc/exports <<EOF
/nfs/share3/v1 192.168.187.0/24(rw,no_roo
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2024-07-31 13:38:09
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参考文档kubernetes NFS 存储制备器可获取本次实验所需的yaml文件 https://gitee.com/cainiao555/kubernetes-pvcdynamic.git一、搭建NFS二、安装nfs插件 1）获取插件可选：这里实验我选择使用插件-1获取nfs插件-1获取nfs插件-22）安装git yum install -y git3）下载nfs插件： git clone h
一、存储卷概述及类型1、概述 由于容器本身是非持久化的，因此需要解决在容器中运行应用程序遇到的一些问题。首先，当容器崩溃时，kubelet将重新启动容器，但是写入容器的文件将会丢失，容器将会以镜像的初始状态重新开始；第二，在通过一个Pod中一起运行的容器，通常需要共享容器之间一些文件。Kubernetes通过存储卷解决上述的两个问题。在Docker有存储卷的概念卷，但Docker中存储卷只是磁盘的
最近做项目，有一个星期的时间，都在跟同事讨论：持久层怎么办？是自己搞，还是用个持久层框架？最后决定还是自己搞吧。因为数据库结构一直都在变，用了持久层的确不方便。虽然，从某种程度上来讲，持久层的确能减少代码量。更重要的是，数据库已关系（表）为处理单元，而程序是以对象为单元。因此，这种对象与关系的映射是很有必要的。现在，突然觉得——持久层是软件开发的一个瓶颈。如果没有持久层，那么软件代码量会增加，数据
k8s informer概述我们都知道可以使用k8s的Clientset来获取所有的原生资源对象，那么怎么能持续的获取集群的所有资源对象，或监听集群的资源对象数据的变化呢？这里不需要轮询去不断执行List操作，而是调用Watch接口，即可监听资源对象的变化，当资源对象发生变化，客户端即可通过Watch接口收到资源对象的变化。Watch接口虽然可以直接使用，但一般情况下很少直接使用，因为往往由于集群
概念存储管理跟计算管理是两个不同的问题。理解每个存储系统是一件复杂的事情，特别是对于普通用户来说，有时并不需要关心各种存储实现，只希望能够安全可靠地存储数据。为了简化对存储调度，K8S对存储的供应和使用做了抽象，以API形式提供给管理员和用户使用。要完成这一任务，引入了两个新的API资源：Persistent Volume（持久卷，以下简称PV）和Persistent Volume Claim（持
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2024-08-06 14:03:25
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1. 80端口公用问题 多个域名访问http {
include mime.types;
#公用80端口//就这里加一行就可以了
include /etc/nginx/vhosts/*.conf;
default_type application/octet-stream;
....
}1 #user nobody;
一、简介 存储管理与计算管理是两个不同的问题。Persistent Volume子系统，对存储的供应和使用做了抽象，以API形式提供给管理员和用户使用。要完成这一任务，我们引入了两个新的API资源：Persistent Volume（持久卷）和Persistent Volume Claim（持久卷消费者）。 Persistent Volume（PV）是集群之中的一块网络存储。跟Node
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2024-09-20 20:42:43
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Kubernetes 中的 Service 就是一组同 label 类型 Pod 的服务抽象，为服务提供了负载均衡和反向代理能力，在集群中表示一个微服务的概念。kube-proxy 组件则是 Service 的具体实现，了解了 kube-proxy 的工作原理，才能洞悉服务之间的通信流程，再遇到网络不通时也不会一脸懵逼。kube-proxy 有三种模式：userspace、iptables 和 I
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2024-05-07 22:00:18
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设计1动机2持久化不要害怕文件系统恒定的时间复杂度3效率端到端的批量压缩4生产者负载均衡异步发送5消费者推送 vs 拉取消费位置离线数据加载6消息传递语义7 复本复制日志法定人数ISR和状态机不纯洁的leader选举如果所有副本都失效了怎么办可用性和持久性副本管理8日志压缩日志压缩基础日志压缩提供了什么保证日志压缩细节Configuring The Log Cleaner9 配额限额为什么需要配
队列队列的定义队列(Queue)也是一种运算受限的线性表。它只允许在表的一端进行插入，而在另一端进行删除。允许删除的一端称为队头(front)，允许插入的一端称为队尾(rear)。队列的修改是依先进先出的原则进行的。 队列的基本操作1．初始化队列 InitQueue(&Q) 将队列Q设置成一个空队列。2．入队列 EnQueue(&Q,X) 将元素X插入到队尾中
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2024-11-01 11:53:47
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前几天刚考完嵌入式操作系统，乘着这股热劲又学习了一下linux的内存管理，以下是的我的一些心得：1，MMU。 大家都知道，每个进程之间是独立的，并且可以访问4G的线性空间，那么怎样才能保持进程的独立性了，这就引入了MMU，即内存管理单元。MMU其实是一个硬件，在拥有MMU的体系结构中，内存被分为虚拟内存和物理内存，物理内存就是实际的内存大小，而应用程序使用虚拟内
1、镜像下载不下来，到对应节点 docker pull2、重启节点后，无监控数据，因为你没有正确退出节点，这样退链接
其实就是 停止调度， kubectl cordon node1重启kubectl,docker 然后静静地等待journalctl -xef -u kubelet
journalctl -xef -u docker
# 也能查看docker的问题所在，可能是daemon.json文
PodPod 是可以在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。
Pod中的容器共享存储和网络。
每个Pod都有一个特殊的被称为“根容器”的Pause容器,负责整个pod的健康检查，负责把pod中其他容器关联起来为什么Kubernetes会设计出一个全新的Pod概念并且Pod有这样特殊的组成结构？在一组容器作为一个单元的情况下，我们难以对“整体”简单地进行判断及有效地进行行动
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2024-04-02 22:21:20
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问题原因：mysql安装时，数据、日志目录都配到了/var/lib路径下，时间长了，/var就满了，mysql无法登录。1、首先查看磁盘占用比较大的是什么，如果是mysql-bin的，可以清理，方法如下：登录mysql，执行如下：mysql> reset master;Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.20 sec)这样就删除了日志文件，如果你不
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2023-06-05 22:43:52
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