k8s存储卷和数据卷下
静态pv和pvc 运维负责pv:创建号持久化存储卷,申明好读写和挂载类型,以及可以提供的存储空间 Pvc开发做,要和开发沟通好,你期望的读写和挂载类型,以及存储空间 当我发布vc之后可以生成pv,还可以在共享服务器上直接生成挂载目录 Pvc直接绑定和使用pv |
动态pv需要两个组件
1 | 卷插件,k8s本身支持的动态pv创建不包括nfs,需要声明和安装一个外部插件provisioner:存储分配器,可以动态创建pv,然后根据pvc的请求自动绑定和使用 |
2 | StorageClass:来定义pv的属性,存储类型,大小,回收策略 还是用nfs来实现动态pv,nfs支持的格式nfs-client,先把Provisioner来适配nfs-client |
SesrviceAccount
NFS PRovisioner:是一个插件,没有权限是无法在集群当中获取k8s的消息,插件要有权限能够监听apiserver,获取get,list(获取集群的列表资源)create delete |
Rbac:Role-based ACCESS CONTROL 定义角色在集群当中可以使用的权限 |
1.20之后有一个新的机制 SelfLink:API的资源对象之一,表示资源对象在集群当中自身的一个链接,self-link是一个唯一的表示符号,可以用于表示k8s集群当中每个资源的对象 |
Selfink的值是一个URL,指向该资源对象的k8s api的路径 更好的视线资源对象的查找和引用 |
Feature-gates=RemoveSelfLink=false Feature-gates:在不破快现有规则以及功能基础上引入新功能或者修改先有功能的机制 禁用不影响之前的规则 |
部署nfs-provisioner的插件 Nfs的provisioner的客户端以podded方式运行在集群中,今天k8s集群当中pv的请求,动态的创建于NFS服务器相关的pv 容器里使用的配置,在provisioner当中定义好环境变量,床给容器,storgeclass的名称,nfs服务器的地址,已经nfs的目录 |
创建 Service Account
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:name: nfs-client-provisioner
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:name: nfs-Client-provisioner-role
rules:- apiGroups: [""]
#apiGroups定义了规则适用于哪个api的组,这里使用了空字符"",空字符表示直接使用API的核心组的资源resources: ["persistentvolumes"]verbs: ["get","list","watch","create","delete"]
#表示权限的动作- apiGroups: [""]resources: ["persistentvolumeclaims"]verbs: ["watch","get","list","update"]- apiGroups: ["storage.k8s.io"]resources: ["storageclasses"]verbs: ["get","list","watch"]- apiGroups: [""]resources: ["events"]verbs: ["list","watch","create","update","patch"]- apiGroups: [""]resources: ["endpoints"]verbs: ["create","delete","get","list","watch","patch","update"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:name: nfs-client-provisioner-bind
subjects:
- kind: ServiceAccountname: nfs-client-provisionernamespace: default
roleRef:kind: ClusterRolename: nfs-client-provisioner-roleapiGroup: rbac.authorization.k8s.io
使用 Deployment 来创建 NFS Provisioner
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: nfs-provisionerlabels:app: nfs1
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: nfs1template:metadata:labels:app: nfs1spec:serviceAccountName: nfs-client-provisionercontainers:- name: nfs1image: quay.io/external_storage/nfs-client-provisioner:latestvolumeMounts:- name: nfsmountPath: /persistentvolumesenv:- name: PROVISIONER_NAMEvalue: nfs-storage
#配置provisioner的账户名称,要和storageclass的资源名称一致- name: NFS_SERVER
#指定的是nfs共享服务器的地址value: 192.168.233.84- name: NFS_PATHvalue: /opt/k8svolumes:- name: nfsnfs:server: 192.168.233.84path: /opt/k8svim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
spec:containers:- command:- kube-apiserver- --feature-gates=RemoveSelfLink=false #添加这一行- --advertise-address=192.168.233.91
NFS Provisioner
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:name: nfs-client-storageclass
#匹配provisioner
provisioner: nfs-storage
parameters:archiveOnDelete: "false"
#pvc被删除之后,pv的状态,定义的false,pvc如果被删除,pv的状态将是released,可以人工调整,继续使用,如果定义的是true,pv的将是Achived,表示pv不再可用
reclaimPolicy: Retain
#定义pv的回收策略,retain,另一个是delete,不支持回收
allowVolumeExpansion: true
#pv的存储空间可以动态的扩缩容
创建 StorageClass
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: nfs-pvc
spec:accessModes:- ReadWriteManystorageClassName: nfs-client-storageclassresources:requests:storage: 2Gi
#创建一个pvc,名称为nfs-pvc,使用的pv属性是nfs-client-storageclass定义的属性,创建的pv大小是2G,pv
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: nginx1labels:app: nginx1
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx1template:metadata:labels:app: nginx1spec:containers:- name: nginx1image: nginx:1.22volumeMounts:- name: htmlmountPath: /usr/share/nginx/htmlvolumes:- name: htmlpersistentVolumeClaim:claimName: nfs-pvc
查看 NFS 服务器上是否生成对应的目录,自动创建的 PV ${namespace}-${pvcName}-${pvName} 的目录格式放到 NFS 服务器上 ls /opt/k8s/ |
相关文章:
k8s存储卷和数据卷下
静态pv和pvc 运维负责pv:创建号持久化存储卷,申明好读写和挂载类型,以及可以提供的存储空间 Pvc开发做,要和开发沟通好,你期望的读写和挂载类型,以及存储空间 当我发布vc之后可以生成pv,还可以在…...

SQL Server 配置远程连接
Windows 安装好 SQL Server 的 SSMS,打开SSMS配置远程连接 找到 配置管理器 启用 TCP/IP 打开防火墙设置 新建入站规则 端口TCP - 特定本地端口 (1433)允许连接下一步名称完成 重启 SQL Server 服务...

vscode(visual studio code) 免密登陆服务器
1.生成密钥 首先,在本地,打开命令输入框: WinR–>弹出输入框,输入cmd,打开命令框。 然后,在命令框,输入 ssh-keygen -t rsa -C "love"按两次回车键,问你是否重写,选择…...

[redis] redis主从复制,哨兵模式和集群
一、redis的高可用 1.1 redis高可用的概念 在web服务器中,高可用是指服务器可以正常访问的时间,衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。 高可用的计算公式是1-(宕机时间)/(宕机时…...

debian12部署Gitea服务
首先安装git、wget、sqlite,然后进行用户和组的相关设置 sudo apt install -y git wget sqlite3 新增一个git用户与一个git组 sudo adduser --system --group --disabled-password --shell /bin/bash --home /home/git --gecos Git Version Control git 给git用户设…...

js动态设置关键侦@keyframes
js动态设置关键侦keyframes 1.前置知识 关键侦keyframes规则通过在动画序列中定义关键侦的样式来控制CSS动画序列的中间步骤 keyframes slidein {from {transform: translateX(0%);}to {transform: translateX(100%);} } // from 等价于 0%;to 等价与 100% // 或…...

【WPF.NET开发】流文档
本文内容 什么是流文档?流文档类型创建流内容与流相关的类内容架构自定义文本 流文档旨在优化查看和可读性。 流文档根据运行时变量(例如,窗口大小、设备分辨率和可选的用户首选项)来动态调整和重新排列内容,而不是设…...
golang学习-结构体
1、定义 使用type 和struct 关键字来定义结构体,是值类型 格式如下: type 类型名 struct { 字段名 类型 字段名 类型 ... } 2、实例化 1、var 结构体实例 结构体类型 var p1 Person 2、使用new关键字 var p2 new(Person) 3、使用&对结构体…...
Python:enumerate() 函数
enumerate() 函数用于同时遍历索引和元素,常用于循环中。这个函数返回一个包含索引和元素的元组,可以通过解包的方式获取它们。 使用方法: enumerate(iterable, start0). iterable: 要遍历的可迭代对象。start: 索引起始值,默认…...

FPGA 移位运算与乘法
题目: 已知d为一个8位数,请在每个时钟周期分别输出该数乘1/3/7/8,并输出一个信号通知此时刻输入的d有效(d给出的信号的上升沿表示写入有效) 由题意可知: 复位信号高有效,低复位;在inpu_grant上升…...

网络安全B模块(笔记详解)- MYSQL信息收集
MYSQL信息收集 1.通过渗透机场景Kali中的渗透测试工具对服务器场景MySQL03进行服务信息扫描渗透测试(使用工具Nmap,使用必须要使用的参数),并将该操作显示结果中数据库版本信息作为Flag提交; Flag:MySQL 5.5.12 2.通过渗透机场景Kali中的渗透测试工具对服务器场景MySQL0…...
从JavaScript的角度上讲解一下xml
- XML(可扩展标记语言) XML(可扩展标记语言)是一种被设计用于存储和传输结构化数据的标记语言。它与HTML相似,但XML并没有预定义的标签,可以自定义标签及其属性。从JavaScript的角度来看,XML可以…...
Pandas实战100例 | 案例 13: 数据分类 - 使用 `cut` 对数值进行分箱
案例 13: 数据分类 - 使用 cut 对数值进行分箱 知识点讲解 在数据分析中,将连续的数值数据分类成不同的区间(或“分箱”)是一种常见的做法。Pandas 提供了 cut 函数,它可以根据你指定的分箱边界将数值数据分配到不同的类别中。 …...

python统计分析——操作案例(模拟抽样)
参考资料:用python动手学统计学 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as snsdata_setpd.read_csv(r"C:\python统计学\3-4-1-fish_length_100000.csv")[length] #此处将文件路径改为自己的路…...

部署Tomcat及其负载均衡
Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web应用服务器,属于轻量级应用服务器,在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用,是开发和调试JSP程序的首选。一般来说,Tomcat虽然和Apache或者Nginx这些Web服务器一样…...
C++ 类、结构体
C 类、结构体 类可以将变量、数组和函数完美地打包在一起。 类与结构体 类的定义: class Person {private:int age,height;double money;string books[100];public:string name;void say(){cout<<"Im"<<name<<endl;}int get_age(){…...

数据结构(三)堆和哈希表
目录 哈希表和堆什么是哈希表 ?什么是堆 ?什么是图 ?案例一:使用python实现最小堆案例二 : 如何用Python通过哈希表的方式完成商品库存管理闯关题 (包含案例三:python实现哈希表) 本…...

李宏毅LLM——ChatGPT原理剖析
文章目录 Chat-GPT引言关键技术——预训练研究问题玩文字冒险游戏 ChatGPT原理剖析 Chat-GPT引言 直观感受:结果有模有样、每次输出结果都不同、可以追问、幻想出的答案误解:罐头回答、答案是网络搜索的结果真正做的事:文字接龙,…...
让Windows上vscode的C语言scanf函数可以读取中文字符
windows的默认字符集保存为GBK不要修改 区域设置–时钟和区域–区域–管理–更系统区域设置–(不要勾选)使用UTF-8。 查看验证当前字符集: cmdchcp 活动代码页: 936936就是简体中文GBK vscode的setting.json文件添加如下代码 点击左下角…...

Linux命令(3)
一. tr 对字符进行处理: tr 命令用于字符转换、替换和删除,主要用于删除文件中的控制符或进行字符串转换等。 将a转换成1 将小写字母转换成大写 压缩: tr -s 将a压缩成一个a 将空格压缩成一个 删除: tr -d 补集: 用字符串中的字符集的补…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
Linux简单的操作
ls ls 查看当前目录 ll 查看详细内容 ls -a 查看所有的内容 ls --help 查看方法文档 pwd pwd 查看当前路径 cd cd 转路径 cd .. 转上一级路径 cd 名 转换路径 …...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛…...

定时器任务——若依源码分析
分析util包下面的工具类schedule utils: ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类,封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz,先构建任务的 JobD…...
Java 加密常用的各种算法及其选择
在数字化时代,数据安全至关重要,Java 作为广泛应用的编程语言,提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景,有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。 一、对称加密算法…...
是否存在路径(FIFOBB算法)
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图,该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序,确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数,分别表示n 和 e 的值(1…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...

【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...

c++第七天 继承与派生2
这一篇文章主要内容是 派生类构造函数与析构函数 在派生类中重写基类成员 以及多继承 第一部分:派生类构造函数与析构函数 当创建一个派生类对象时,基类成员是如何初始化的? 1.当派生类对象创建的时候,基类成员的初始化顺序 …...
苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会
在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...