K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?

开篇 📜 引言: 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 K8S 集群规模,有的公司倾向于少量大规模 K8S 集群,也有的公司会倾向于大量小规模的 K8S 集群。 如果是第二种情况,是否有一个简单的 kubectl 命令来获取一个 kubeconfig 文件并将其合并到 ~/.kube/config

K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S

开篇 📜 引言: 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇:《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?》 像我这种,kubectl 用的不是非常溜,经常会碰到以下情况: 忘记命令,先敲 --help,再敲命令,效率低 忘记加 -n 指定 namespace 太长的命令经常

K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens

开篇 📜 引言: 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇:《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?》 第二篇:《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 像我这种,kubectl 用的不是非常溜,经常会碰到以下情况: 忘记命令,先敲 --help,再敲命令,效率

K8S 实用工具之四 - kubectl实用插件

开篇 📜 引言: 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇:《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?》 第二篇:《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇:《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 在《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 k

K8S 实用工具之五-kompose

开篇 📜 引言: 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇:《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?》 第二篇:《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇:《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 第四篇:《K8S 实用工具之四 - kubec

K8S 实用工具之六-kubectl-aliases

开篇 📜 引言: 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇:《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?》 第二篇:《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇:《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 第四篇:《K8S 实用工具之四 - kubec

K8S 性能优化 - 大型集群 CIDR 配置

前言 K8S 性能优化系列文章,本文为第三篇:Kubernetes 大型集群 CIDR 配置最佳实践。 系列文章: 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 CIDR 配置 在安装大型集群或将现有的集群扩展到较大规模时,在安装集群

K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优

前言 K8S 性能优化系列文章,本文为第二篇:Kubernetes API Server 性能优化参数最佳实践。 系列文章: 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 参数一览 kube-apiserver 推荐优化的参数如下: --default-watch-cache-size:默认值

K8S 性能优化-K8S Node 参数调优

前言 K8S 性能优化系列文章,本文为第四篇:Kubernetes Node 性能优化参数最佳实践。 系列文章: 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 《K8S 性能优化 - 大型集群 CIDR 配置》 两个参数 控制可以为

K8S 性能优化 - OS sysctl 调优

前言 K8S 性能优化系列文章,本文为第一篇:OS sysctl 性能优化参数最佳实践。 参数一览 sysctl 调优参数一览 # Kubernetes Settings vm.max_map_count = 262144 kernel.softlockup_panic = 1 kernel.sof

k8s 入门到实战--部署应用到 k8s

![k8s 入门到实战 01.png](https://s2.loli.net/2023/09/04/ymUpcXZrxfNsT91.png) # 背景 最近这这段时间更新了一些 k8s 相关的博客和视频,也收到了一些反馈;大概分为这几类: - 公司已经经历过服务化改造了,但还未接触过云原生。 -

K8s 多集群实践思考和探索

本文主要讲述了一些对于k8s多集群管理的思考,包括为什么需要多集群、多集群的优势以及现有的一些基于Kubernetes衍生出的多集群管理架构实践。

Kubernetes(K8S) 拉取镜像 ImagePullBackOff pull access denied

K8S 拉取阿里云镜像 第一次用时,没注意 授权,所以在 kubectl apply 后一直出现 ImagePullBackOff [root@k8smaster ~]# kubectl apply -f javademo1.yaml deployment.apps/javademo1 create

Kubernetes(K8S) Node NotReady 节点资源不足 Pod无法运行

k8s 线上集群中 Node 节点状态变成 NotReady 状态,导致整个 Node 节点中容器停止服务。 一个 Node 节点中是可以运行多个 Pod 容器,每个 Pod 容器可以运行多个实例 App 容器。Node 节点不可用,就会直接导致 Node 节点中所有的容器不可用,Node 节点是否

that the pod didn't tolerate, 2 Insufficient cpu.

K8S Pod 一直处于 Pending 状态 有几个原因可以阻止 Pod 运行,但我们将描述三个主要问题: 调度问题:无法在任何节点上调度 Pod。 镜像问题:下载容器镜像时出现问题。 依赖性问题:Pod 需要一个卷、Secret 或 ConfigMap 才能运行。 [root@k8smaster

K8S发布应用步骤详解

前言 首先以SpringBoot应用为例介绍一下k8s的发布步骤。 1.从代码仓库下载代码,比如GitLab; 2.接着是进行打包,比如使用Maven; 3.编写Dockerfile文件,把步骤2产生的包制作成镜像; 4.上传步骤3的镜像到远程仓库,比如Harhor; 5.编写Deployment文

k8s安装prometheus

##### 安装 在目标集群上,执行如下命令: ```shell kubectl apply -f https://github.com/512team/dhorse/raw/main/conf/kubernetes-prometheus.yml ``` ##### 使用 1.在浏览器访问地址:ht

k8s发布应用

# 前言 首先以SpringBoot应用为例介绍一下k8s的发布步骤。 1.从代码仓库下载代码,比如GitLab; 2.接着是进行打包,比如使用Maven; 3.编写Dockerfile文件,把步骤2产生的包制作成镜像; 4.上传步骤3的镜像到远程仓库,比如Harhor; 5.编写Deploymen

k8s优雅停服

在应用程序的整个生命周期中,正在运行的 pod 会由于多种原因而终止。在某些情况下,Kubernetes 会因用户输入(例如更新或删除 Deployment 时)而终止 pod。在其他情况下,Kubernetes 需要释放给定节点上的资源时会终止 pod。无论哪种情况,Kubernetes 都允许在

k8s容器互联-flannel host-gw原理篇

k8s容器互联-flannel host-gw原理篇 容器系列文章 容器系列视频 简析host-gw 前面分析了flannel vxlan模式进行容器跨主机通信的原理,但是vxlan模式需要对数据包进行额外的封包解包处理,带来的开销较大。 所以flannel提供了另外一种纯3层转发的通信模式,叫做h