kubernetes

小谈不敲代码

Higress 生产级调优手册根据峰值 QPS、路由规则数、后端服务数三个维度确定档位，取三者中最高档。所有组件 request = limit（Guaranteed QoS），避免 Burstable 调度抖动。

k8s控制器管理拉伸

程序猿阿越

kubelet源码阅读本文分析kubelet源码，包括：kubelet心跳和Node信息上报；syncLoop主循环；worker循环；

名字还没想好☜

kubectl 排障实战:jsonpath 精准取值、custom-columns、events 排序与 top 速查线上 Pod 出问题,别一上来就 kubectl get pods 然后一堆 describe 翻半天。kubectl 本身带了一套很强的查询和排障能力,用好了定位问题能快好几倍。这篇不讲怎么装、怎么创建资源,只讲出问题时最该会的那几招命令:精准取字段、自定义列、按时间看事件、看谁在吃资源。全是能直接抄进终端的。

使用 Traefik、cert-manager 和 DNS-01 为内网 Kubernetes 服务配置 HTTPS最近我给部署在内网 K3s 集群中的 Web 应用配置了一个浏览器可信的 HTTPS 入口。最终采用的方案是：

再卷还是菜

Kubernetes(k8s) 控制器的详细介绍与总结本文系统介绍 Kubernetes 中六类常用控制器：ReplicaSet 用于保证指定数量的 Pod 副本始终运行并支持弹性伸缩；Deployment 负责应用的部署、升级与回滚，并自动管理底层 ReplicaSet；版本更新管理部分讲解更新策略的查看、设定以及更新的暂停与恢复；DaemonSet 会在集群每个节点上自动运行一个 Pod；Job 用于执行一次性任务，支持设置完成次数与并行度；CronJob 则按 Cron 表达式周期性地调度任务。全文通过 kubectl 命令与 YAML 配置示例，演示

K8S-pod管理与控制器管理虚拟机配置实验 1：加载并推送实验镜像到 Harbor 仓库目的：将本地实验镜像 myapp:v1 和 myapp:v2 上传到私有 Harbor 仓库的 library 项目，供集群拉取。

Kubernetes 集群部署实操：从 Harbor 私有仓库到三节点集群搭建本实验共使用 4 台虚拟机，角色与 IP 如下：在 4 台虚拟机上分别执行对应命令设置主机名：4 台虚拟机都执行以下命令写入 hosts 解析：

k8s 控制器管理ReplicaSet 核心职责：保证集群中始终维持指定数量的 Pod 副本在运行。依靠标签选择器匹配 Pod，一旦副本数少于期望值就新建 Pod；多于期望值就删掉多余 Pod。

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Prometheus 告警实战:写 alerting rules、用 Alertmanager 做路由分组与抑制很多团队把 Prometheus 装好、Grafana 图也画得漂漂亮亮,然后就没有然后了——真出故障的时候,没人盯着大屏,报警靠用户投诉。监控的最后一公里是告警,而这一公里恰恰最容易做烂:要么规则写得太敏感,半夜狂轰乱炸把人训练成"狼来了";要么阈值太宽,真挂了也不响。

K8S Helm安装1.helm与k8s版本对应关系查看网站：Helm Version Support Policy | Helm

kubernetes（k8s）基础理论与集群部署摘要：本文系统讲解 Kubernetes 的核心理论与集群部署实操。理论部分涵盖容器化演进、Master‑Node 集群架构、Pod 核心概念、正向与反向代理、有状态与无状态服务，以及 K8s 资源与对象体系（资源分类、资源清单五大顶级字段、API 详解与常用命令对照表）；实操部分基于 CentOS7 与 k8s‑1.23.6，从修复 yum 源、关闭防火墙与 Swap、安装 Docker 与集群三件套等前置准备，到 kubeadm 初始化 Master、Worker 节点加入集群、部署 Flannel

定时任务方案选择指南：crontab、K8s CronJob、Airflow、XXL-JOB项目刚开始，定时任务少，crontab -e 一行搞定。没人纠结——能跑就行。后来任务多了。三个变十几个，散在不同机器上。没人知道哪个在跑、哪个停了、哪个重复了。要补跑、要暂停、要看日志，每次都先 ssh 上去找脚本在哪。然后你开始看调度框架：Airflow 能画 DAG，XXL-JOB 有 UI，K8s CronJob 跟着集群走。每个都像解法，每个都带来新问题。

猫吃了源码

Ubuntu24系统安装部署最新版K8s(Kubernetes)1.36保姆级详细教程注意：Kubernetes 1.36 已经彻底移除 docker shim，只能使用 containerd/crun，不再支持 docker 直接作为 runtime。

第二篇：安装 Argo CD + 第一次部署应用上一篇我把 GitOps 讲得头头是道，但讲道理归讲道理，东西得跑起来才算数。这篇就动手：把 Argo CD 装进集群，部署第一个应用，然后亲手搞个"破坏"，看它怎么把集群拉回该有的样子。

k8s的管理及控制器管理本文用到的镜像（仓库里 library 项目需提前准备好）：如果镜像在本地 tar 包里，先导入并推到私有仓库（以 myapp 为例）：

k8s service[root@k8s-master ~]# for name in 100 10 20 254 > do > ssh -l root 172.25.254.$name "dnf install ipvsadm -y" > done

众人皆醒我独醉

InferenceGraph：把多个推理服务编排成 DAGKServe 源码拆解系列 · 第 9 篇前 8 篇你一直在看"一个服务"：一个 InferenceService 怎么声明、调和、扩缩容，第 8 篇还讲了单服务内多模型。但真实推理往往是多个服务接力：预处理模型 → 主模型 → 后处理模型。谁决定请求在服务之间怎么流转？KServe 的答案是 InferenceGraph——把编排本身声明成一个 CRD。本篇拆它的 API、调和和两套实现，下一篇看面向 LLM 的 LLMService。

众人皆醒我独醉

LLMService：KServe 面向 LLM 的下一步KServe 源码拆解系列 · 第 10 篇第 9 篇拆了 InferenceGraph——把多个推理服务编排成 DAG。可那套世界观是 2019 年定下的：三组件、Istio 分流、按请求数扩缩容。当你部署的不是 sklearn 模型，而是一个 70B 的 vLLM 时，这套抽象哪里漏水？社区的答案是新 CRD LLMInferenceService（口语叫 LLMService）。收官篇拆它，也沉淀这 10 篇的读法。

Kubernetes Pod 管理Kubernetes 将所有基础设施抽象为资源对象。集群管理的本质是操作这些资源。概念说明最小管理单元