使用minikube部署k8s非常简单，执行minikube start就可以完成k8s部署，执行minikube delete就可以卸载掉k8s。当然要实现如此快速的部署/卸载k8s操作，是有一些前提工作需要准备的，如果部署机器存在代理，则还需要踩一些坑。
Docker是开发人员和系统管理员使用容器开发、部署和运行应用程序的平台，使用Linux容器来部署应用程序称为集装箱化，使用Docker可以轻松部署应用程序。Docker 和传统部署方式最大的不同在于，它将不会限制我们使用任何工具，任何语言，任何版本的 runtime，Docker 将我们的应用看成一个只提供网络服务的盒子(也即容器)，Kubernetes 则是对这些盒子进行更多自动化的操作，自动创建，自动重启，自动扩容，自动调度，这个过程称之为容器编排。
出于开源项目的需要，我准备把之前在 windows 下运行的开源项目移植到 Mac 上跑得试下，但是 Mac M1 芯片并不能很好地支持 Docker，这不，发现 Docker 也正式支持 Mac 了，M1 看了 Docker 的芳容，竟悄悄爱上了 Docker。
如果读者按照前面的流程建好了服务，那么应该会有一个问题困扰，如何访问这个nginx服务呢？
出于开源项目的需要，我准备把之前在 Windows 下运行的开源项目移植到 Mac 上跑得试下，但是之前 Mac M1 芯片并不能很好地支持 Docker，这不，发现 Docker 也正式支持 Mac 了，M1 看了 Docker 的芳容，竟悄悄爱上了 Docker。
本文是一篇过渡，在进行用例管理模块开发之前，有必要把入门篇开发完成的代码部署到Linux系统Docker中，把部署流程走一遍，这个过程对后端设计有决定性影响。
最近玩Discourse论坛程序，由于资源消耗过于严重，这个月主机崩了好几次，我打算配合frp内网穿透，把个人服务器做成主从分布的架构，为了便于管理， 我选择采用目前最流行的k8s集群管理技术，对已有服务进行集群式管理，今天先本地Ubuntu20.04搭建一个单机版k8s，也就是minikube，试一下水。
Kubernetes 源自于 Google 内部的服务编排系统 - Borg，诞生于2014年。它汲取了Google 十五年生产环境的经验积累，并融合了社区优秀的idea和实践经验。
富 Web 时代，应用变得越来越强大，与此同时也越来越复杂。集群部署、隔离环境、灰度发布以及动态扩容缺一不可，而容器化则成为中间的必要桥梁。
这篇文章可能出现一些图文截图颜色或者命令端口不一样的情况，原因是因为这篇文章是我重复尝试过好多次才写的，所以比如正常应该是访问6443，但是截图中是显示大端口比如60123这种，不影响阅读和文章逻辑，无需理会即可，另外k8s基础那一栏。。。本来想写一下k8s的鉴权，后来想了想，太长了，不便于我查笔记，还不如分开写，所以K8S基础那里属于凑数？？？写了懒得删（虽然是粘贴的：））
OpenShift的OVS网络组件有三种模式：ovs-subnet、ovs-multitenant、ovs-networkpolicy。
docker在创建容器进程的时候可以指定一组namespace参数，这样容器就只能看到当前namespace所限定的资源，文件，设备，网络。用户，配置信息，而对于宿主机和其他不相关的程序就看不到了，PID namespace让进程只看到当前namespace内的进程，Mount namespace让进程只看到当前namespace内的挂载点信息，Network namespace让进程只看到当前namespace内的网卡和配置信息，
命令的方式创建资源，理解命令运行之后的动作，通过查看资源的方式，总结Pod名称的由来
最近在研究k8s，就来写一个关于k8s快速上手，并记录采坑的点。 需要的前置知识点：docker、k8s的一些基本概念，下面这个可能对你有帮助。 https://juejin.im/post/5d1b2a656fb9a07edc0b7058
你是否之前看过 k8s 的网络部分，第一次看是否会觉得很困难？或者说你有没有想过为什么 k8s 要这样设计它的网络，跨主机之间的网络通信究竟是怎么实现的？今天就来搞一篇干货，其实想写这个很久了，但是一直拖延症，这次正好碰到了一个新的点想让我仔细重新审视一下。
组织在采用 Kubernetes 时面临的挑战之一，是为运营/支持人员，提供支持 K8s 部署所需的工具和培训。Kubernetes 的采用通常是由开发或工程团队驱动的，这些团队倾向于使用映射到他们需求的工具，但可能不会映射到破坏修复支持功能。
通过实战能更好的理解 K8S、istio，这里将开发一个 golang 程序，将其部署到 K8S中，并通过 istio 做流量调度。
free -h，显示内存和利用率 用swapon -s可以检查特定分区，逻辑卷或文件的交换，-s是摘要的含义，用它来获取交换的详细信息，以千字节为单位 或者使用top命令 vmstat，可以用该命令查看交换和交换信息，无法查看交换的总值
疫情期间被封闭在家，唯有动手玩弄轻量服务器给我带来快感。Seafile搭建私人网盘并使用K8s集群进行部署是一项非常不错的消磨时间的好选择。
这两天在写 go 项目, 一个 HTTP 服务器. 之前写的是 php 项目, nginx 监听80端口, 根据域名将请求分配给不同项目. 现在换了 go, 自然也想延续这个操作, 毕竟都是跑在同一台服务器上. 那么问题来了, 我的nginx 监听80端口的同时, go 服务器是无法同样监听80端口的. 这该如何是好啊, 给我整的一脸懵逼.
尽管很多公司已经都使用k8s方便管理了各种容器应用，但作为一个容器管理者，需要了解其中网络如何运作，前面已经介绍了K8s中的网络，这里就来研究下docker容器中的网络配置。
Rancher是为使用容器的公司打造的容器管理平台。Rancher简化了使用K8S的流程，开发者可以随处运行K8S，满足IT需求规范，赋能DevOps团队。
容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离，对容器里的进程来说它接触到的各种资源都是独享的，比虚拟机启动快、占用资源少。
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官方定义k8s能够对容器化软件进行部署管理，在不停机的前提下提供简单快速的发布和更新方式。换句话说，如果项目需要多机器节点的微服务架构，并且采用Docker image（镜像）进行容器化部署，那么k8s可以帮助我们屏蔽掉集群的复杂性，自动选择最优资源分配方式进行部署。在此基础上，k8s还提供简单的多实例部署及更新方案，仅需几个操作命令就可以轻松实现。
由于最近在学习微服务，所以就基于之前docker的基础上把玩一下k8s（Kubernetes），以了解基本概念和核心功能。
鸽了好久了，终于又一次克服了拖延症，决心写点啥，起因也是因为最近刚好重做了系统，把win10从home版升级到了专业版，可以愉快的安装docker destop 而不需要借助 docker toolbox了。 这个使用体验的提升真的是很不错。无论是配置，还是运行容器的可视化，还是一些辅助工具，真的友好了很多，降低了使用门槛。
文章的名字起的有点纠结，实际上这是一篇真正从基础开始讲解，并试图串联起来现有一些流行技术的入门文章。 目前的企业级运营市场，很有点早几年前端工程师所面临的那样的窘境。一方面大量令人兴奋的新技术新方案层出不穷；另外一方面运维人员也往往陷入了选择困局，艰于决策也疲惫于跟踪技术的发展。 目前的网络上已经有很多新技术的介绍文章和培训资料——绝大多数讲的比我要好得多。 因为工作原因，我有比较多的用户服务经验。所以我要说的是，写这篇文章的原因，不是因为现有资料不够好。而是这些资料大多都是从技术本身出发，不断的说“我可以提供A、我可以提供B、还有我的特征C也不错”。而忘记了问，用户想要的是什么，用户想解决的问题是什么。 所以不同于通常的技术文章使用技术本身串起来所有的内容，本文试图通过需求和技术的互动发展来串起来运维技术的发展历程。 在整体系统中，开发和运维都是很重要的，所以现在DevOps的理念早已深入人心。但本文并不讲解开发部分的内容，这里只集注在运维架构的演进方面。 即便如此，运维也是非常大的一个话题，所以我的目标再缩小一些，只限定在基础系统软件的领域。
答：运行在docker中的业务，想要被外界访问，我们需要为它做端口映射才能被访问，那么运行在k8s中的容器，为什么不能直接为它做端口映射呢？
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kubelet负责控制所有容器的启动停止，保证节点工作正常，已经帮助节点交互master
最近的工作跟微服务有关，偶然在网上发现一个用k8s写微服务的小例子，觉得这样写微服务真的好简单，都不用在程序框架层面实现服务注册与服务发现了，这个后面可以好好研究一下。在使用这种方式写微服务前，需要在个人开发机上搭建k8s集群。我的开发机是macOS系统，今天研究了一下，找到一种极为简易的方法，终于不用为搭一个开发用的k8s集群而专门启动虚拟机了，这里记录一下。 安装Docker for macOS 安装 下载最新的Docker for Mac Edge 版本，跟普通mac软件一样安装，然后运行它，会在右上
在使用habor作为镜像仓库时，默认拉取镜像是走的https，如果在安装harbor时没有设置证书，则会报错，timeout，deny之类的错误，如果没有证书的话，就需要修改nginx的配置
最近容器化部署服务非常火，以至于各个公司都在积极部署docker服务，今天介绍下Kubernetes，小强作为入门级选手，这是一篇 Kubernetes 的概览。
本篇文章适合k8s入门参考，使用 yaml 文件和 kubectl 命令完成应用部署。本文的脚本只演示了最基础的配置。
3.现在可以供大家使用的 Ingress controller 有很多，比如 traefik、nginx-controller、Kubernetes Ingress Controller for Kong、HAProxy Ingress controller，当然你也可以自己实现一个 Ingress Controller，现在普遍用得较多的是 traefik 和 nginx-controller，traefik 的性能较 nginx-controller 差，但是配置使用要简单许多， traefik 为例给大家介绍 ingress 的使用。
在k8s中，我们的应用会以pod的形式被调度到各个node节点上，在设计集群如何处理容器之间的网络时是一个不小的挑战，今天我们会从pod（应用）通信来展开关于k8s网络的讨论。
在业务使用Kubernetes进行编排管理时，针对业务的南北流量的接入，在Kuberentes中通常有几种方案，本文就接入的方案进行简单介绍。
答：Kubenetes是一个针对容器应用，进行自动部署，弹性伸缩和管理的开源系统。主要功能是生产环境中的容器编排。 K8S是Google公司推出的，它来源于由Google公司内部使用了15年的Borg系统，集结了Borg的精华。 2、 K8s架构的组成是什么？
软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软件，能在那些机器跑起来？
kubernetes是容器管理编排引擎，是继openstack之后又一个优秀的云计算系统。kubernetes有着灵活，快速，健壮等特点，同时全面拥抱微服务架构，是当前容器管理方面主流的系统。本文简单总结kubernetes系统的命令行，dashboard和客户端使用方法。通过三种使用方式的操作，给初学者一个直观的认识。
增加红圈配置即可 - --service-node-port-range=2-65535
告诉我们，Pod是一组container的集合，container之间可以通过localhost:port的方式直接访问。 感觉很神奇，明明是不同的container怎么做到共用一个IP的，在随便一个容器内通过localhost访问就能访问其他容器的服务，通过例子和阅读源码找到了原因：
容器，又见容器。Docker容器的最主要优点就在于它们是可移植的。一套服务，其所有的依赖关系可以捆绑到一个独立于Linux内核、平台分布或部署模型的主机版本的单个容器中。此容器可以传输到另一台运行Docker的主机上，并且在没有兼容性问题的情况下执行。而传统的微服务架构会将各个服务单独封装为容器，虽然微服务容器化环境能够在给定数量的基础架构内实现更高的工作负载密度，但是，在整个生产环境中创建、监视和销毁的容器需求总量呈指数级增长，从而显著增加了基于容器管理环境的复杂性。
通过把SpringBoot应用部署到K8S上的一顿操作，我们可以发现在K8S上部署和在Docker上部署有很多相似之处。K8S上很多部署用的脚本，直接翻译之前使用Docker Compose的脚本即可，非常类似。如果你之前用过Docker，那么你就可以轻松上手K8S！
在上次发布失败后，很多朋友建议我们改用 k8s ，但我们还是想再试试 docker swarm ，实在不行再改用 k8s 。
k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址，而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 所以不管它们是否运行在同 一 个 Node (宿主机)中，都要求它们可以直接通过对方的 IP 进行访问。设计这个原则的原因 是，用户不需要额外考虑如何建立 Pod 之间的连接，也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。
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