Научите вас шаг за шагом, как реализовать управление Kubernetes с помощью языка Go.
Научите вас шаг за шагом, как реализовать управление Kubernetes с помощью языка Go.

Научите вас шаг за шагом, как реализовать управление Kubernetes с помощью языка Go.

представлять

Kubernetes — это платформа оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, используемая для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями. В этой статье вы узнаете, как использовать язык Go для реализации автоматизированной работы и обслуживания через Kubernetes API. План состоит в том, чтобы сначала реализовать простой, а если он вам потом будет интересен, то на его основе можно будет его улучшить.

Подготовка

  1. Установите среду разработки языка Go.
  2. Настройка кластера Kubernetes
  3. Загрузите клиентскую библиотеку Kubernetes Go.

Подключитесь к API Kubernetes

  1. Импортируйте необходимые библиотеки и пакеты Go.
  2. Создать конфигурацию Kubernetes
  3. Создайте основной клиент Kubernetes.

Получить список подов

  1. Использование основного клиента список подов
  2. Разобрать и обработать полученную информацию о Pod

Ниже приведен пример кода, показывающий, как использовать язык Go через основной клиент Kubernetes.

Язык кода:javascript
копировать
package main
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
    v1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
)
func main() {
    // Настройка клиента Kubernetes
    config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Создайте основной клиент Kubernetes.
    clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Получить список подов
    pods, err := clientset.CoreV1().Pods("namespace").List(context.TODO(), v1.ListOptions{})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Разобрать и обработать полученную информацию о Pod
    fmt.Println("Список модулей:")
    for _, pod := range pods.Items {
        fmt.Printf("Имя: %s, статус: %s, время создания: %s\n", pod.Name, pod.Status.Phase, pod.CreationTimestamp)
    }
}

В приведенном выше примере кода мы сначала создаем конфигурацию, необходимую клиенту Kubernetes, путем построения конфигурации из файла kubeconfig. Затем мы используем эту конфигурацию для создания основного клиента Kubernetes.Следующий,Мы используем основные клиентскиеCoreV1().Pods(namespace).List()метод Получить список подов. Наконец, мы перебираем список модулей и печатаем имя, статус и время создания каждого модуля.

Создать развертывание

  1. Создать развертывание Конфигурация
  2. Использование основного клиента Создать развертывание

Вот пример кода, показывающий, как использовать язык Go через основной клиент Kubernetes. Создать развертывание:

Язык кода:javascript
копировать
package main
import (
    "context"
    "fmt"
    v1 "k8s.io/api/apps/v1"
    corev1 "k8s.io/api/core/v1"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
    "log"
)
func main() {
    // Настройка клиента Kubernetes
    config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Создайте основной клиент Kubernetes.
    clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Создать развертывание
    deployment := &v1.Deployment{
        ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
            Name: "example-deployment",
        },
        Spec: v1.DeploymentSpec{
            Replicas: int32Ptr(3),
            Selector: &metav1.LabelSelector{
                MatchLabels: map[string]string{
                    "app": "example-app",
                },
            },
            Template: corev1.PodTemplateSpec{
                ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
                    Labels: map[string]string{
                        "app": "example-app",
                    },
                },
                Spec: corev1.PodSpec{
                    Containers: []corev1.Container{
                        {
                            Name:  "example-container",
                            Image: "nginx:latest",
                        },
                    },
                },
            },
        },
    }
    // Релиз Развертывание
    result, err := clientset.AppsV1().Deployments("namespace").Create(context.TODO(), deployment, metav1.CreateOptions{})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Deployment %q is created\n", result.GetObjectMeta().GetName())
}
// Вспомогательная функция: преобразовать целое число в указатель
func int32Ptr(i int32) *int32 {
    return &i
}

В приведенном выше примере кода мы сначала создаем конфигурацию, необходимую клиенту Kubernetes, путем построения конфигурации из файла kubeconfig. Затем мы используем эту конфигурацию для создания основного клиента Kubernetes. Затем мы создаем объект Deployment, содержащий спецификацию развертывания. В этом примере мы указываем имя развертывания, количество копий, селектор, шаблон контейнера и другую информацию.

Обновление развертывания

  1. Обновление развертывания Конфигурация
  2. Использование основного клиента Обновление развертывания

Ниже приведен пример кода, показывающий, как использовать язык Go через основной клиент Kubernetes. Обновление развертывания:

Язык кода:javascript
копировать
package main
import (
    "context"
    "fmt"
    v1 "k8s.io/api/apps/v1"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
    "log"
)
func main() {
    // Настройка клиента Kubernetes
    config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Создайте основной клиент Kubernetes.
    clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Получите развертывание для обновления
    deploymentName := "example-deployment"
    deploymentNamespace := "namespace"
    deployment, err := clientset.AppsV1().Deployments(deploymentNamespace).Get(context.TODO(), deploymentName, metav1.GetOptions{})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Обновление Количество копий развертывания
    replicas := int32(5)
    deployment.Spec.Replicas = &replicas
    // Выполните операцию обновления развертывания.
    updatedDeployment, err := clientset.AppsV1().Deployments(deploymentNamespace).Update(context.TODO(), deployment, metav1.UpdateOptions{})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Deployment %q is updated with %d replicas\n", updatedDeployment.Name, *updatedDeployment.Spec.Replicas)
}

В приведенном выше примере кода мы сначала создаем конфигурацию, необходимую клиенту Kubernetes, путем построения конфигурации из файла kubeconfig. Затем мы используем эту конфигурацию для создания основного клиента Kubernetes.

Удалить развертывание

  1. Удалить развертывание
  2. Использование основного клиента Удалить развертывание

Ниже приведен пример кода, показывающий, как использовать язык Go через основной клиент Kubernetes. Удалить развертывание:

Язык кода:javascript
копировать
package main
import (
    "context"
    "flag"
    "fmt"
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
    "log"
)
func main() {
    // Настройка клиента Kubernetes
    kubeconfig := flag.String("kubeconfig", "/path/to/kubeconfig", "path to the kubeconfig file")
    config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Создайте основной клиент Kubernetes.
    clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Получить развертывание для удаления
    deploymentName := "example-deployment"
    deploymentNamespace := "namespace"
    deleteOptions := metav1.DeleteOptions{} // Параметры удаления можно установить по мере необходимости.
    err = clientset.AppsV1().Deployments(deploymentNamespace).Delete(context.TODO(), deploymentName, deleteOptions)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Deployment %q in namespace %q is deleted\n", deploymentName, deploymentNamespace)
}

В примере кода выше,Сначала мы используемflagпакет для получения аргументов командной строки,Сюда входит путь к файлу kubeconfig. Это позволяет вам динамически указывать расположение файла kubeconfig при запуске кода.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose