1.深入理解kubernetes（k8s）网络原理之五-flannel原理
2.成为一名k8s专家需要掌握哪些知识？当我读完k8s源码之后总结
3.k8s emptyDir 源码分析
4.Rocketmq5.1.3 自主选举\切换 集群k8s部署实践(万字长文)
5.深入理解k8s -- workqueue
6.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
深入理解kubernetes（k8s）网络原理之五-flannel原理
flannel在Kubernetes（k8s）网络架构中扮演着关键角色，其提供多种网络模式，策略其中最为广泛应用的源码是VXLAN模式。本文旨在深入探讨VXLAN模式下flannel的调度的调度策运作原理，同时对UDP模式进行简要介绍。策略
VXLAN模式下的源码整站源码大小flannel依赖于VXLAN协议，实现跨主机Pod间的调度的调度策通信。这种模式下，策略flannel的源码组件工作流程涉及多个关键步骤。首先，调度的调度策flannel-cni文件作为CNI规范下的策略二进制文件，负责生成配置文件并调用其它CNI插件（如bridge和host-local），源码从而实现主机到主机的调度的调度策网络互通。flannel-cni文件并非flannel项目源码，策略而是源码位于CNI的plugins中。
在flannel-cni工作流程中，kubelet在创建Pod时，会启动一个pause容器，并获取网络命名空间。随后，它调用配置文件指定的CNI插件（即flannel），以加载相关参数。flannel读取从/subnet.env文件获取的节点子网信息，生成符合CNI标准的配置文件。接着，flannel利用此配置文件调用bridge插件，完成Pod到主机、同主机Pod间的数据通信。
kube-flannel作为Kubernetes的daemonset运行，主要负责跨节点Pod通信的编织工作。它完成的主要任务包括为每个节点创建VXLAN设备，并更新主机路由。swf格式文件源码当节点添加或移除时，kube-flannel会相应地调整网络配置。在VXLAN模式下，每个节点上的kube-flannel会与flanneld守护进程进行通信，以同步路由信息。
在UDP模式下，每个节点运行flanneld守护进程，参与数据包转发。flanneld通过Unix域套接字与本地flanneld通信，而非通过fdb表和邻居表同步路由信息。当节点新增时，kube-flannel会在节点间建立路由条目，并调整网络配置以确保通信的连续性。
flannel在0.9.0版本前，使用不同策略处理VXLAN封包过程中可能缺少的ARP记录和fdb记录。从0.9.0版本开始，flannel不再监听netlink消息，优化了内核态与用户态的交互，从而提升性能。
通过理解flannel的运行机制，可以发现它在VXLAN模式下实现了高效的跨节点Pod通信。flannel挂载情况不影响现有Pod的通信，但新节点或新Pod的加入需flannel参与网络配置。本文最后提示读者，了解flannel原理后，可尝试自行开发CNI插件。
成为一名k8s专家需要掌握哪些知识？当我读完k8s源码之后总结
要成为一名Kubernetes（简称k8s）专家，需要系统性地掌握一系列关键知识与技能。首先，深入理解容器技术，包括容器的万利大金猪源码底层原理和实现机制，这是Kubernetes能够高效管理资源的基础。接着，了解Kubernetes的计算模型，熟悉如何在集群中调度和管理容器。在存储方面，需要掌握如何在Kubernetes中配置和使用不同类型的存储卷，以支持各种工作负载的需求。
网络管理在Kubernetes中同样重要，包括掌握如何配置网络策略、服务发现和负载均衡，确保服务间的通信流畅。此外，了解Kubernetes的插件机制，即如何利用和扩展Kubernetes的生态系统，接入第三方服务和工具，是提升Kubernetes使用灵活性的关键。
深入研究Kubernetes的源码理解，不仅有助于开发者更精准地定位和解决问题，还能在定制和优化Kubernetes部署时发挥重要作用。学习Kubernetes的编排能力，包括配置Pod、Service、Deployment等核心资源，以及理解如何利用Kubernetes的自动化功能，如自动扩展、滚动更新等。
在Kubernetes的自定义资源定义（CRD）开发方面，掌握如何定义和操作自定义的资源类型，以满足特定业务场景的需求，是提高Kubernetes应用复杂度和灵活性的重要技能。最后，福州假溯源码燕窝对Prometheus等监控工具的全组件学习，能够帮助Kubernetes专家构建全面的监控和报警机制，确保集群的稳定运行。
通过上述知识体系的学习和实践，一名Kubernetes专家将能够熟练地规划、部署、管理和优化大规模的Kubernetes集群，应对各种复杂场景和挑战，成为企业级分布式系统运维和开发的高效工具。
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、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，讲vue源码的书籍`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。
Rocketmq5.1.3 自主选举\切换 集群k8s部署实践(万字长文)
在Rocketmq 5.1.3的部署实践中，由于官方未提供k8s镜像，我遇到启动失败和配置限制等问题。因此，我选择自定义镜像并调整部署策略。首先，我使用JDK 1.8u和Ubuntu 作为基础镜像，通过下载官方推荐的版本并在docker中构建自己的Rocketmq镜像。下载过程中，需注意Oracle JDK的下载链接问题，可以直接复制获取无需注册。
在镜像制作过程中，我从官方下载5.1.3版本的Rocketmq源码和二进制包，然后在容器中部署，参考官方快速开始指南，将包解压至指定目录，并创建链接。为支持自定义配置，我修改了源码，特别是使用RMQ_HOME替代硬编码的$user.home$，并重新构建了项目。具体涉及的文件包括jar和xml，以及日志配置，通过docker cp命令将这些文件替换到容器中。
我调整了启动脚本，引入环境变量以检查和创建必要的目录，确保服务在没有配置时仍能启动。最后，通过验证nameserver和broker的启动成功，确认部署的稳定性。镜像制作完成后，我将其上传到私服，标签为registry:/middleware/rocketmq5.1.3，用于后续的k8s部署。
在k8s部署方面，我提供了详细的yaml文件，包括nameserver和brokerserver的配置。对于Rocketmq管理工具的dashboard，我建议使用官方镜像并在必要时通过私有镜像库解决拉取问题。部署成功后，用户可以在界面上看到运行的集群。
虽然过程较长，但通过本文，希望对你的k8s部署Rocketmq有所帮助。如果你觉得文章有价值，欢迎点赞支持。同时，我提供技术咨询服务，包括可行性分析、架构设计等，可以在知乎付费或淘宝下单获取服务。
深入理解k8s -- workqueue
深入理解k8s -- workqueue
在探讨k8s中的informer组件时，workqueue是一个关键角色。在前文的Controller源码分析中，workqueue的使用已经有所提及。工作队列是k8s中用于处理资源变更事件和调度任务的高效机制。它支持三种类型的队列：简单的FIFO队列、延时队列以及限速队列。
工作队列通过一个名为Type的底层数据结构来实现，它实现了workqueue.Interface接口。Type结构体包含queue、dirty和processing三个重要字段，以及一个golang原生的条件锁cond。queue用于存储待处理的任务，dirty和processing用于管理任务的添加和完成状态。cond用于控制多个协程的同步操作。
接下来，我们通过源码深入Type的方法实现，如Add、Get和Done。Add方法简单地将任务添加到queue、dirty和processing中。Get方法包含删除逻辑，同时会检查dirty中是否已有数据，若无，则从queue中取出任务。Done方法用于清理processing状态，确保任务正确处理并移出队列。Get和Done方法之间的配合保证了任务的正确执行和管理。
在处理资源变更事件时，工作队列的作用尤为明显。在事件触发后，队列将资源变更事件加入到队列中，由Controller进行处理。Controller通过工作队列的Get方法获取待处理的任务，执行处理逻辑，然后调用Done方法将任务标记为完成。这种机制保证了资源变更事件能够被及时且有序地处理。
除了基础的FIFO队列，k8s还提供了更高级的队列类型，如延时队列和限速队列。延时队列允许用户指定任务的延迟时间，即在特定时间后才将任务加入队列。这有助于优化资源的处理顺序和负载均衡。限速队列则进一步增强了队列功能，通过限速器动态调整任务的处理速率，避免系统过载或资源浪费。
限速队列基于延时队列实现，通过引入限速器来控制任务的处理速率。常见的限速器包括BucketRateLimiter、ItemExponentialFailureRateLimiter、ItemFastSlowRateLimiter和MaxOfRateLimiter。这些限速器可以根据不同需求灵活配置，实现资源的高效管理和优化。
总结而言，工作队列是k8s中实现资源变更事件处理和任务调度的核心组件，通过简单、延时和限速队列的不同组合，可以满足各种复杂场景的需求，实现资源管理的高效、有序和灵活。
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。