A.0/1 nodes are available: 1 node(s) had taints that the pod didn't tolerate.
Author: xidianwangtao@gmail.com Kubelet Node Allocatable Kubelet Node Allocatable用来为Kube组件和System进程预留资源，从而保证当节点出现满负荷时也能保证Kube和System进程有足够的资源。 目前支持cpu, memory, ephemeral-storage三种资源预留。 Node Capacity是Node的所有硬件资源，kube-reserved是给kube组件预留的资源，system-reserved是
工作中需要对kubernetes中workload使用的系统资源进行一些限制，本周花时间研究了一下，这里记录一下。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中，在搬的过程中遇到了不少坑，这里记录一下。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中，在搬的过程中遇到了不少坑，笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群，可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测，这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程，终于发现了问题，原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训，在测试前可用iperf3先测试下node节点之间，pod节点
前面在知识星球里面也分享了这一篇关于 Kubelet资源预留的文章，最近又有一些朋友遇到这个问题，所以这里再次分享给大家。
Kubernetes 的节点可以按照节点的资源容量进行调度，默认情况下 Pod 能够使用节点全部可用容量。这样就会造成一个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 Pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。
事情这样的：kubernetes1.21.3集群。容器运行时containerd。除了K8s-node-06节点。
容器在运行期间会产生临时文件、日志。如果没有任何配额机制，则某些容器可能很快将磁盘写满，影响宿主机内核和所有应用。
近日 Kubernetes 测试集群 Pod 状态出现 Evicted 现象 , 但是项目还是能正常提供服务 , 最先的解决办法是手动将 Evicted 状态的 Pod 删除。
当我们在线上使用 Kubernetes 集群的时候，如果没有对节点配置正确的资源预留，我们可以考虑一个场景，由于某个应用无限制的使用节点的 CPU 资源，导致节点上 CPU 使用持续100%运行，而且压榨到了 kubelet 组件的 CPU 使用，这样就会导致 kubelet 和 apiserver 的心跳出问题，节点就会出现 Not Ready 状况了。默认情况下节点 Not Ready 过后，5分钟后会驱逐应用到其他节点，当这个应用跑到其他节点上的时候同样100%的使用 CPU，是不是也会把这个节点搞挂掉，同样的情况继续下去，也就导致了整个集群的雪崩，集群内的节点一个一个的 Not Ready 了，后果是非常严重的，或多或少的人遇到过 Kubernetes 集群雪崩的情况，这个问题也是面试的时候经常询问的问题。
Kubernetes 的节点可以按照 Capacity 调度。默认情况下 pod 能够使用节点全部可用容量。这是个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程（system daemons）。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。
通过查看Node节点的详细信息，发现是网络问题，接着进一步排查有关网络的Pod的运行情况。
Node节点通常还可以具有本地的临时性存储，由本地挂载的可写入设备或者 RAM来提供支持。临时（Ephemeral） 意味着对所存储的数据不提供长期可用性的保证。
查看master节点,默认是不可调度 [root@k8s-master ~]# kubectl describe nodes k8s-master Name: k8s-master Roles: master Labels: beta.kubernetes.io/arch=amd64 beta.kubernetes.io/os=linux kubern
[root@k8s-master ~]# kubectl run nginx-deploy --image=nginx:1.14-alpine --port=80 --replicas=1 Flag --replicas has been deprecated, has no effect and will be removed in the future. # 1.18已经不支持replicas了 pod/nginx-deploy created
查看K8s的master节点的描述信息 [root@k8s-master pv]# kubectl describe nodes k8s-master
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K3s | 轻量级Kubernetes | 物联网及边缘计算K8S解决方案 | Rancherwww.rancher.cn
Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统，方便HPC、 AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。本文通过介绍Volcano提供的GPU Share调度功能来助力HPC作业在Kubernetes集群中落地。
深度学习中经常会出现多机多卡的任务，也就是同事会起多个pod，但是这多个pod属于同一个任务。
实验环境 主机名 IP controller1 192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168
Kubernetes中的包含了很多如 Node、 Pod、 ReplicationController、 Service、 Deployment等 “资源对象”，几乎所有的资源对象都可以通过Kubernetes提供的kubectl工具（或者API编程调用）执行增、删、改、查等操作并将其保存在 etcd-v3中持久化存储。从这个角度来看，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统，它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。
命令的输出展示了节点可用资源相关的两组数量：节点资源总量和可分配资源量。 资源总量代表节点所有的资源总和，包括那些可能对pod不可用的资源。有些资源会为Kubemetes或者系统组件预留。调度器的决策仅仅基于可分配资源量
有时 删除pv/pvc时会有问题,这个使用得加2个命令参数--grace-period=0 --force
K8S 的节点上的资源会被 pod 和系统进程所使用，如果默认什么都不配置，那么节点上的全部资源都是可以分配给pod使用的，系统进程本身没有保障，这样做很危险：
不知道有没有小伙伴跟我一样在集群创建应用的时候没有详细计算过自己的资源配比。然后我是看到kubectl top node 一看每个节点还有很多的资源，就直接创建了几个资源配比较高的应用，而且这几个应用是高负载运行的....然后的结果就是集群中好多应用开始崩溃了......
kubectl 作为最重要的 Kubernetes 客户端工具一直以来都被广泛的应用与各种场景，其对于 YAML 工程师的作用就像战士手中的枪，用的好不好完全可以影响到 YAML 工程师的整体工作效率。虽然 kubectl 本身迭代的速度非常快，但是也很难满足所有人的全部需求，这时 kubectl 的插件机制就可以很好的弥补这个问题。
你可以认为namespaces是你kubernetes集群中的虚拟化集群。在一个Kubernetes集群中可以拥有多个命名空间，它们在逻辑上彼此隔离。 他们可以为您和您的团队提供组织，安全甚至性能方面的帮助！
周期性检查节点状态，每当节点状态为 NotReady，并且超出 podEvictionTimeout 时间后，就把该节点上的 pod 全部驱逐到其它节点，其中具体驱逐速度还受驱逐速度参数，集群大小等的影响。
在Apache BookKeeper中对MetaData的所有操作都被封装到一个抽象接口MetadataBookieDriver中;
上一篇文章中kubernetes系列教程（五）深入掌握核心概念pod初步介绍了yaml学习kubernetes中重要的一个概念pod，接下来介绍kubernetes系列教程pod的resource资源管理和pod的Quality of service服务质量。
我们在本节介绍我们的信誉机制。 在边缘网络中，节点的信誉是其他节点基于其行为对节点的评价。 一般来说，信誉高的节点的行为比信誉低的节点的行为更符合网络规则。 根据评价者来源的不同，我们的声誉机制包括个人声誉和全局声誉。 我们还详细解释了这两种类型的声誉。
由于笔者所维护的集群规模较大，经常需要使用 kubectl 来排查一些问题，但是 kubectl 功能有限，有些操作还是需要写一个脚本对 kubectl 做一些封装才能达到目的。比如我经常做的一个操作就是排查一下线上哪些宿主的 cpu/memory request 使用率超过某个阈值，kubectl 并不能直接看到一个 master 下所有宿主的 request 使用率，但可以使用 kubectl describe node xxx查看某个宿主机的 request 使用率，所以只好写一个脚本来扫一遍了。
摘要——边缘计算指导协同工作具有不同传感、存储和计算资源。例如，传感器节点收集数据并然后将其存储在存储节点中，以便计算节点可以访问需要时提供数据。在本文中，我们关注的是质量边缘网络存储分配中的服务（QoS）。我们设计了一个边缘网络中节点的信誉机制，这使得交互节点评估服务质量以供参考。每个节点公开广播个人信誉列表给评估所有其他节点，每个节点都可以计算全局通过聚合个人声誉来获得所有节点的声誉。然后我们提出了一种存储分配算法，能将数据存在适当的位置。该算法考虑了公平性，效率和可靠性源于声誉。我们建立一个新颖的信誉证明（PoR）区块链来支持关于信誉机制和存储分配的共识。PoR区块链确保安全性能，节省计算资源，避免中心化。广泛的模拟结果表明我们提出的算法是公平、高效和可靠的。这结果还表明，在存在攻击者的情况下，成功诚实节点访问数据率可达99.9%。
大家在对 2023 年诸多互联网公司故障的总结中多次提到了控制 “爆炸半径”，几乎都在说缩小集群规模，那除了缩小集群规模外还有没有其他办法呢？如果一出问题就通过缩小规模去解决，多少会显得有点不够专业（草台班子）。k8s 已经经历了九年半的发展，众多的终端用户在以什么样的方式使用 k8s，即便社区高手如云，也很难把所有使用场景都考虑到并且处理好，但也不至于差到连我们这群"草台班子"都能想到的一些最基本的问题（比如控制爆炸半径）都想不到。比起把集群搞大出问题的人，反而是在出问题后只会喊控制集群规模的那些 k8s 相关的云原生专家们，那些 k8s 集群管理员们，更像是草台班子。（并没有说 k8s 等于云原生的意思，但只要做的事情和 k8s 沾点边就号称云原生，这是事实）
Openstack不管是Ephemeral Storage还是Block Storage, 其实从接口上看，其实都是块服务。那么为什么要搞两个不同的类型呢，本文从这两种不同类型块存储的实现上来分析下其中的原因。
2018 年 Kubernetes 第一个版本 1.10 已经发布。新版本持续增强了 Kubernetes 的成熟性、可扩展性以及可插拔性。最新的版本在 3 个关键功能（存储、安全和网络）增加了其稳定性。 像往常一样，本次 Kubernetes 1.10 版本发布依然存在处于不同阶段（alpha，beta 和 GA）的功能，其中一些功能在此版本中值得特别关注。那么哪些功能的变动会对我们的应用产生影响呢？ 接下来就请你跟我们一起从技术专业角度，听一线工程师解读 Kubernetes 1.10 新功能，看最权
nacos-1.1.3/address/src/main/java/com/alibaba/nacos/address/controller/AddressServerClusterController.java
对于公有云上的 Kubernetes 集群，规模大了之后很容器碰到配额问题，需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括:
目前有三种安装方式 第一种是yum安装 使用yum安装，好处是简单，缺点就是要获取最新版需要跟你学yum源，而且所有软件的依赖又不能自己指定，尤其是系统版本比较，使用yum源安装的kubernetes的版本也会受到限制。
源于一次线上 P0 故障，一个生产集群被误操作删除（不只是业务被删，是集群也被删了），集群规模较大，在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程，整个过程（从开始恢复集群到业务服务就绪）耗时略长，其中涉及到调度环节耗时的计算，由于当时监控服务也部署在集群中，导致故障时的调度器监控数据丢失，最后的最后，又回到了原点：故障驱动，自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目，就有了本篇关于此项目的介绍，希望可以帮助到有类似需求（调度器压测）的同志们。
字面上理解,用户kubernetes在api Group里没有权限,无法获取资源pod列表.
随着 Kubernetes 发展和成熟，为了此项目的整体健康，某些特性可能会被弃用、移除或替换为优化过的特性。基于目前在 v1.27 发布流程中获得的信息，本文将列举并描述一些计划在 Kubernetes v1.27 发布中的变更， 发布工作目前仍在进行中，可能会引入更多变更。
SD 卡真正的原始目录路径是 /storage/self/primary 目录 ;
在去年的2018 ODCC峰会上，腾讯发布了T-Flex PCIE资源池化方案和产品，该产品由腾讯和浪潮联手设计制造。PCIE资源池化的关键的部件就是PCIE Switch，Microsemi的Swichtec系列PCIE Switch由于优异的规格、可靠性和可编程性，被选择用于该方案设计。
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