在安装 Istio 之前，需要一个运行着 Kubernetes 的兼容版本的 cluster。
除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter，Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标，Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略，这些指标都是通过 APIServer 暴露的，而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。
基于自定义指标 除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter，Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标，Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略，这些指标都是通过 APIServer 暴露的，而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。
在Kubernetes的世界中，我们使用YAML文件，对其进行部署以创建各种Kubernetes对象，但挑战在于编写它们时是否遵循最佳实践？我们使用的是正确的标准配置集吗？在部署应用程序甚至Helm图表之前，可以检查YAML吗？所有这些问题的答案都是肯定的，我们可以。2020年10月28日，StackRox引入了一个名为KubeLinter的新开源工具，旨在识别YAML文件中的任何错误配置。
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，自2012成立以来，许多公司和组织采用了Prometheus。它现在是一个独立的开源项目，并独立于任何公司维护。在2016年，Prometheus加入云计算基金会作为Kubernetes之后的第二托管项目。
众所周知，Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件，在云原生早期，这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看，仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标，不论是用于判断负载水平，还是用于计算扩容目标，都不是很够用的。这个阶段里，HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题，在一个多级微服务调用的业务场景里，压力是逐级传递的，下图展示了一个常见情况：
在《研发工程师玩转Kubernetes——使用污点（taint）驱逐Pod》中我们提到亲和性（affinity）中的requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，它可以定向调度Pod。本节我们将使用相关特性完成定向调度的介绍。
1、Metrics Servrer 原理介绍 1.1、Metrics Server 概念和功能 概念 Metrics Server 是 Kubernetes 集群核心监控数据的聚合器，Metrics Server 从 Kubelet 收集资源指标，并通过 Merics API 在 Kubernetes APIServer 中提供给缩放资源对象 HPA 使用。也可以通过 Metrics API 提供的 Kubectl top 查看 Pod 资源占用情况，从而实现对资源的自动缩放。 功能 主要是基于 Kuber
微软近期开源了一个新的名为 Open Service Mesh[1] 的项目并准备捐赠给 CNCF[2] 。
在前面的学习中我们使用用一个 kubectl scale 命令可以来实现 Pod 的扩缩容功能，但是这个毕竟是完全手动操作的，要应对线上的各种复杂情况，我们需要能够做到自动化去感知业务，来自动进行扩缩容。为此，Kubernetes 也为我们提供了这样的一个资源对象：HorizontalPodAutoscaling（Pod水平自动伸缩），简称 HPA，HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量，这是 HPA 最基本的原理：
本章我们将学习如何使用快速安装istio及控制台naftis，其中，naftis是小米开源的一款dashboard。
如果说svc、pod、pv等资源是k8s的数据流，那么ReplicationController、ReplicaSet、StatefulSet便是k8s的控制流，可以控制k8s 中pod的副本数和动态伸缩。我们基于以前制作的apple:5678镜像来进行学习。
基于 centos7.9，docker-ce-20.10.18，kubelet-1.22.3-0， traefik-2.9.10
Deployment控制RS，RS控制Pod的副本数 ReplicaSet： 只提供了副本数量的控制功能 Deployment： 每部署一个新版本就会创建一个新的副本集，利用他记录状态，回滚也是直接让指定的rs生效
K8S 提供的是集群部署和运维能力，istio 提供流量管控，这是 K8S 和 istio 的区别。
也可以通过浏览器访问prometheus ui： http://prometheus-service-ssli.apps.soli-acm-hub.dev05.red-chesterfield.com/graph
首发：https://mp.weixin.qq.com/s/eWwT1xBvnqvmHMXTVZ7KUA
Kubernetes API属于声明式API编程， 它和常用的命令式编程有一些区别。 通俗的说，命令式编程是第一人称，我要做什么，我要怎么做。 操作系统最喜欢这种编程范式了， 操作系统几乎不用"思考", 只要一对一的将代码翻译成指令就可以了。 而声明式编程则类似于"第二人称"， 也就是你要做什么。 有点"产品经理"和"开发“之间的关系， "产品经理"只负责提需求，而"开发"怎么实现他不并关心。
在学习完上一讲mac 上学习k8s系列（26）ReplicationController、ReplicaSet、StatefulSet中的ReplicationSet后，学习Depolyment就非常容易了。它只是在RS中增加了如下功能：1，可以查看Deployment的升级详细进度和状态2，可以使用回滚操作回滚到之前的任一版本3，每一次对Deployment的操作，都能够保存下来4，对于每一次升级都能够随时暂停和启动。整体来说就是运维更方便了。Job和CronJob对应的是任务和周期性任务。还是基于前面创建的apple:5678镜像来学习，由于该镜像没有装bash，所以学习Job的时候使用的是apline：3.13
Kubernetes版本不断迭代中，Kubernetes API 也一直在变化。随着这些更改的出现,API 的某些部分被弃用并最终被删除。为了能够保持最新的 Kubernetes 集群版本,我们必须识别不推荐使用的 API 并更新它们。在实际环境中，我们已经将资源部署到Kubernetes集群中，并希望API版本保持为最新，以便我们可以安全的升级Kubernetes版本到最新稳定版。然而问题来了？我们如何发现已弃用和即将删除的API版本资源呢？该问题的一个答案是查看官方弃用文档，并检查在即将到来的Kubernetes更新中将删除的API资源版本。然后，最重要的是如果我们跳过多个版本，我们将不得不对当前Kubernetes版本和目标版本之间的所有版本重复此检查。在具有数十种资源类型和版本的大型集群中，这可能变得乏味且容易出错。幸运的是,FairwindOps 的pluto等工具可帮助我们发现已弃用和即将删除的资源 API 版本。
如果你经常使用 Kubernetes，那么你肯定就有定制资源清单文件的需求，但是貌似现在大家都比较喜欢使用 Helm，Helm 很好用，但也有很多缺点，比如需要一个 tiller 服务端，需要超高的权限，最重要的是如果你要想自己做一个 Helm Chart 包的话，则不是那么容易的，需要你了解一些 go template 的相关知识，它抛弃了我们在 Docker 和 Kubernetes 上面学到的一些知识点，今天我们将为大家介绍另外一种名为 Kustomize的替代工具。
在《研发工程师玩转Kubernetes——Node失效后恢复的实验》中，有一次Pod被分配到Master Node——UbuntuA上。进一步的实验需要我们关闭其所在的Node，而Master Node又不能关闭，否则我们将无法对Kubernetes进行操作。这个时候我只能使用Pod调度技法来将其从Master Node上驱逐。
浏览器访问 http://172.18.0.2:31309/productpage 产生流量：
如果你经常使用 Kubernetes，那么你肯定就有定制资源清单文件的需求，但是貌似现在大家都比较喜欢使用 Helm，Helm 很好用，但也有很多缺点，比如需要一个 tiller 服务端，需要超高的权限，最重要的是如果你要想自己做一个 Helm Chart 包的话，则不是那么容易的，需要你了解一些 go template 的相关知识，它抛弃了我们在 Docker 和 Kubernetes 上面学到的一些逻辑，今天我们将为大家介绍另外一种名为Kustomize❤️的替代工具。
首先，使用YAML、YML在线编辑(校验)器校对一下此YAML文件格式是否正确。未发现异常。
由于网络原因，建议提前准备好容器镜像。本示例使用nginx:latest容器镜像。 编写用于创建Pod资源清单文件02-create-pod.yaml
#当把matchLables匹配的和下面pod模板不相对应,也会直接报错,选择的和模板标签不匹配
今天我们来看k8s中的yaml文件重点字段。我们先随便看一个yaml文件：
Argo CD is a declarative, GitOps continuous delivery tool for Kubernetes.
Kubernetes 中为了实现服务实例间的负载均衡和不同服务间的服务发现，创造了 Service 对象，同时又为从集群外部访问集群创建了 Ingress 对象。
上一篇文章中，我们主要去介绍了 codec 和 codec factory 对象的创建过程，包括利用支持各种不同协议格式(json, yaml, prtotbuf)的 serializer 对象来构建 codec factory, 以及利用 codec factory 去创建最终用来完成 decode 和 encode 操作的 codec 对象。在这里我们主要来介绍 codec 对象是如何完成 decode 和 encode 操作的。
下面以bookingo为例介绍下如何实现上述功能的。Bookinfo这个示例应用由4个独立的微服务组成
KEDA 支持 Kubernetes Workload 触发器，即可以根据的一个或多个工作负载的 Pod 数量来扩缩容，在多级服务调用的场景下很有用，具体用法参考 KEDA Scalers: Kubernetes Workload。
Kubernetes 已经提供了很方便的办法来解决此问题，也就是我回复中谈到的，通过 event 来度量即可。
它本质上就是一个Go的template模板。Helm在Go template模板的基础上，还会增加很多东西。如一些自定义的元数据信息、扩展的库以及一些类似于编程形式的工作流，例如条件语句、管道等等。这些东西都会使得我们的模板变得更加丰富。
在Kubernetes中，HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是一种自动扩缩容应用程序的方式，可以根据应用程序负载动态调整Pod副本数量。HPA是一个非常有用的功能，它可以帮助您实现自动水平扩展和收缩应用程序，并确保应用程序始终能够处理负载。
Deployment的缩容操作也可以通过两种方式进行：手动缩容和自动缩容。手动缩容是通过更改Deployment对象的Replicas字段来实现的。以下是一个手动缩容示例：：
Traefik mesh是一款轻量级的服务网格，它简单易行，易于安装并且易于使用。
随着 Kubernetes 1.14 的发布，大家发现原来只是 Kube 兴趣小组的 Yaml 管理工具 kustomize 被集成到 kubectl 中，从此大家可以利用 kubectl apply-k 将指定目录的 kustomization.yaml 应用到集群中。
Deployment的扩容操作可以通过两种方式进行：手动扩容和自动扩容。手动扩容是通过更改Deployment对象的Replicas字段来实现的。Replicas字段指定了应该运行的Pod的数量。以下是一个手动扩容示例：
我们将这个springboot部署到k8s上，制作镜像就不描述了，k8s的yaml文件如下，之后执行"kubectl apply -f k8s-demo.yaml"，就可以了。
在前两篇内容中，我分别为大家介绍了 GitOps 的概念，以及用于实施 GitOps 的工具 Argo CD。本篇我们将以一个示例项目为大家介绍 Argo CD 的实践。
在本文中，我们将使用示例微服务应用程序VotingApp来说明可在Kubernetes集群中部署应用程序的几种方式：
1、在镜像仓库上，构建镜像，创建文件夹，将相应的文件放入，Dockerfile和安装包放在百度网盘了，这里就不多介绍了。
1 前言 经过《Maven一键部署Springboot到Docker仓库，为自动化做准备》，Springboot的Docker镜像已经准备好，也能在Docker上成功运行了，是时候放上Kubernetes跑一跑了。这非常简单，一个yaml文件即可。 2 一键部署Springboot 2.1 准备yaml文件 当准备好镜像文件后，要部署到Kubernetes就非常容易了，只需要一个yaml格式的文件即可，这个文件能描述你所需要的组件，如Deployment、Service、Ingress等。定义如下： apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: pkslow-springboot-deployment spec: selector: matchLabels: app: springboot replicas: 2 template: metadata: labels: app: springboot spec: containers: - name: springboot image: pkslow/springboot-mongo:0.0.6 ports: - containerPort: 8080
PodSecurityPolicy是集群级别的Pod安全策略，自动为集群中的Pod和Volume设置Security Context。
你曾经花过一整天时间尝试入门 Kubernetes 吗？多亏最近新出现的一些工具，你可以不用再为此大费周章了。
在可观察性里，指标是最能够从多方面去反映系统运行状况的。因为指标有各种各样，我们可以通过多维数据分析的方式来对系统的各个维度进行一个测量和监控。
下面演示通过get命令来得到yaml文件，使用-o来指定yaml的格式输出，其他资源也是这个套路
当前项目基于kubernetes运行和部署，挑选了核心且基本的步骤做一个demo。
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