Istio控制平面组件原理解析 朱经惠 2018.08.25 Service Mesh Meetup #3 深圳站关于我 • 朱经惠，ETC车宝平台工程师。 • 喜欢开源，个人开源项目”Jaeger PHP Client”。 • 喜欢研究源码，对NSQ，Jaeger，Istio（控制平面）等go语言开源项目进行 过研究。 • 除了代码还喜欢爬山和第二天睡醒后全身酸疼的感觉。目录Pil uv1版本和v2版本之间的区别 u建立缓存配置 u触发配置生效方式v1版本和v2版本之间的区别 V1 HTTP1 REST JSON/YAML 弱类型 轮询 SDS/CDS/RDS/LDS 奠定控制平面基础 V2 HTTP2 GRPC Proto3 强类型 Push SDS/CDS/RDS/LDS/HDS/ADS/KDS 和Google强强联手 官方博客：The universal secretName: istio.default证书过期 üroot-cert.pem 实际有效期1年，没有找到更新方式，手动更新？ ücert-chain.pem 和 key.pem 实际有效期90天，程序控制有效期45天 ü证书过期会被重新生成并挂载到/etc/certs ü触发envoy热启动ü方案一： • 把重新生成证书时间改为凌晨http://www.servicemesher.com

1.1. RED HAT OPENSHIFT SERVICE MESH Red Hat OpenShift Service Mesh 是一个提供对服务网格（service mesh）的行为信息和操作控制的平 台，它为用户提供了一个连接、管理和监控微服务应用程序的统一方法。 术语 服务网格（service mesh）代表在分布式微服务架构中组成应用程序的微服务网络，以及这些微服务 间的交互。当服务 提供了一个方便的方法来创建一个部署的服务网络，它可提供发现、负 载平衡、服务对服务验证、故障恢复、指标和监控的功能。服务网格还提供更复杂的操作功能，其中包括 A/B 测试、canary 发行版本、速率限制、访问控制以及端到端验证。 1.2. 获取支持 如果您在执行本文档所述的某个流程时遇到问题，请访问红帽客户门户。您可通过该客户门户： 搜索或浏览红帽知识库，了解有关红帽产品的技术支持文章。 提交问题单给红帽支持。 Kiali 观察控制台只支持 Chrome 、Edge 、Firefox 或 SDomain 浏览器的最新的两个版本。 1.3.2. 支持的 Mixer 适配器 此发行版本只支持以下 Mixer 适配器： 3scale Istio Adapter Red Hat OpenShift Service Mesh 在服务网络间提供了实现关键功能的统一方式： 流量管理 流量管理 - 控制服务间的流量和

Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 Last Updated: 2020-08-21 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台 在OpenShift Container Platform 4.2中使用Web控制台 法律通告 法律通告 Copyright the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了有关使用和定制 OpenShift Container Platform 4.2 Web 控制台的信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 访问WEB控制台 控制台 1.1. 了解和访问WEB控制台 第 第 2 章 章 使用 使用 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD 获 获取集群信息 取集群信息 2.1. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 仪表板页 第 第 3 章 章 在 在OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM中配置 中配置WEB控制台 控制台

大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 Java 应用与开发 Java 语言基础与流程控制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 August 28, 2018 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 参考书目 1. 陈国君等编著 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 学习目标 ▶ Java 语言基础 1. 数据类型 2. 常量和变量 3. 关键字与标识符 4. 运算符与表达式 5. 从键盘输入数据 ▶ 流程控制 1. 语句和复合语句 2. 分支结构（选择结构） 3. 循环结构 4. 跳转语句 大纲 数据类型 常量和变量 关键字与标识符 运算符与表达式 从键盘获得输入 语句 分支结构 循环结构 大纲

JAVA 应用与开发 控制台应用程序设计 让我们愉快的 Coding 起来吧... ��� �������������� October 13, 2018 ���� ����������� ��������������行参数��������输入 输出的����关 Java �作 �� Java 文件�作的的��方法 ������ �� Jar �����������行� IDE 我们的计算机是台遵守存储程序原理的冯诺依曼机器，基本组成包 括����控制������ CPU��������设����设 �。你所面对的一切 SOC 也好，单板电脑也好，都是高度集成在一 起的冯诺依曼机。 3 41 ����� 1950 年代 IBM 1401 2010 年代树莓派开发板 我们的计算机是台遵守存储程序原理的冯诺依曼机器，基本组成包 括����控制������ CPU��������设����设 load(InputStream inStream) void store(OutputStream out, String header) 12 41 ��输入/输出 ����/�� O 控制台程序的交互方式 ����键盘作为����设����输入数据 �����������作为程序����设���输出数据 ���作��为����/���Standard Input/Output��

用 Python 给 Kubernetes 写个控制器 主讲人： 张晋涛 个人介绍 Apache APISIX PMC Kubernetes Ingress NGINX maintainer Microsoft MVP 『 K8S 生态周报』发起人和维护者 GitHub：tao12345666333 Mail: zhangjintao@apache.org Agenda Agenda Kubernetes 中请求处理流程 什么是准入控制器 用 Python 实现准入控制器 与其他方案对比 Kubernetes 架构 kube-apiserver Kubernetes 集群的核心组件 处理集群内外的所有请求 Kubernetes 请求处理流程  API Handler 匹配处理链路（ /apis ）  认证 / 授权  Mutating Validating Admission ：可进行验证操作  etcd ：持久化 什么是准入控制器  在 Mutating Admission 或 Validating Admission 执行相 关操作的代码逻辑或者组件  （静态）准入控制器： Kubernetes 代码中携带，不可动 态调整的  动态准入控制器：利用 Kubernetes 提供的 MutatingAdmissionWebhook

更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素

更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素

orkflows 和更 高级的自动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明 的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度 机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。 5 www.h3c Confidential 秘密 55 Kubernetes基础结构介绍 Kubernetes特性： 自动装箱：构建于容器之上，基于资源依赖和其他约束自动完成容器部署。 自我修复：容器故障后自动重启、节点故障后重新调度容器，以及容器自我修复机制。 水平扩展：通过简单明了实现水平扩展，基于CPU等资源负载率的自动水平扩展。 服务发现和负载均衡：实现内部负载均衡可以实现服务访问负载。 自动发布和回滚：可以自动实现版本的发布和回滚。 秘密 10 10 k8s基本概念和术语介绍（Master） 主节点（Master）： Master是集群的控制节点，每个k8s集群中至少需要一个Master节点来维护整个集群的管理和控制，几乎所有的控制命 令都是发给它，它负责执行具体的动作。它很重要，如果它不可用，那么我们所有的控制命令都会失效。 Master节点上运行一组关键进程： API Server API服务器（kube-apiserver）：提供HTTP

学习渐进式 Web 应用 学习设计 JS API 学习web开发工具 学习命令行的使用 学习 Node.js 学习 JS 模块系统 学习模块加载和打包工具 学习包管理工具 学习版本控制 学习构建及任务自动化技术 学习网站性能优化 学习测试 学习无头浏览器 学习离线开发 学习网络／浏览器／应用的安全 多平台开发学习 导向学习 前端课程 前端开发学习的起点 前端资讯、新闻站和播客 学习设计 JS API 学习web开发工具 学习命令行的使用 学习 Node.js 学习 JS 模块系统 学习模块加载和打包工具 学习包管理工具 Introduction 8 学习版本控制 学习构建及任务自动化技术 学习网站性能优化 学习测试 学习无头浏览器 学习离线开发 学习网络／浏览器／应用的安全 多平台开发学习 导向学习 前端课程 前端开发学习的起点 前端资讯、新闻站和播客 Edge，数据参考自 IE 9 至 IE 11） 火狐 Safari 无头浏览器（Headless Browsers） 无头浏览器是一种没有用户图形界面的 WEB 浏览器，我们可以用命令行界面编程控制该浏览 器，达到自动化运行 Web 页面（比如功能测试、网站检索、单元测试等）的目的。可将无头 浏览器看作网页浏览器，不过你用命令行来检索、遍历网页。 最常见的无头浏览器： PhantomJS