一，k8s集群安裝和升級

安裝 Golang K8s 集群可以參照以下步驟：

1. 準(zhǔn)備環(huán)境：需要一組 Linux 服務(wù)器，并在每臺服務(wù)器上安裝 Docker 和 Kubernetes 工具。
2. 初始化集群：使用 kubeadm 工具初始化一個 Kubernetes 集群。例如，以下命令會初始化一個名為?mycluster?的集群：

$ kubeadm init --apiserver-advertise-address <master-node-ip> --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

其中，<master-node-ip>?是 Kubernetes 主節(jié)點的 IP 地址。

1. 部署網(wǎng)絡(luò)插件：選擇合適的網(wǎng)絡(luò)插件并將其部署到集群中。例如，使用 Calico 網(wǎng)絡(luò)插件可通過以下命令進(jìn)行部署：

$ kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.14/manifests/calico.yaml

1. 加入工作節(jié)點：使用?kubeadm join?命令將工作節(jié)點加入集群。例如，以下命令會將某個節(jié)點加入到名為?mycluster?的集群中：

$ kubeadm join <master-node-ip>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

其中，<token>?和?<hash>?分別是由主節(jié)點生成的 Token 和證書哈希值。

升級 Golang K8s 集群可以參照以下步驟：

1. 升級控制平面組件：先升級控制平面組件，包括 kube-apiserver、kube-controller-manager 和 kube-scheduler 等。
2. 升級工作節(jié)點組件：再逐一升級工作節(jié)點上的組件，包括 kubelet、kube-proxy 和容器運(yùn)行時等。
3. 檢查升級結(jié)果：在升級完成后，需要檢查集群中所有節(jié)點的狀態(tài)，并確保它們已經(jīng)成功升級到指定版本。

注意事項：

1. 在進(jìn)行 Golang K8s 集群安裝和升級前，需要充分了解 Kubernetes 架構(gòu)和相關(guān)概念，并選擇合適的網(wǎng)絡(luò)插件和存儲方案等。
2. 在使用 kubeadm 初始化集群時需要指定參數(shù)并保存相應(yīng)信息，以便后續(xù)加入工作節(jié)點或更新控制平面組件時使用。
3. 在進(jìn)行 Golang K8s 集群升級時，需要仔細(xì)閱讀官方文檔并按照指導(dǎo)進(jìn)行操作。建議先在測試環(huán)境中進(jìn)行充分測試并備份數(shù)據(jù)，以防出現(xiàn)意外情況。

二，flannel網(wǎng)絡(luò)插件的安裝

Flannel 是一個簡單和輕量的網(wǎng)絡(luò)插件，可為 Kubernetes 集群提供基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)功能。以下是在 Golang 環(huán)境中安裝 Flannel 網(wǎng)絡(luò)插件的步驟：

1. 創(chuàng)建 flannel.yaml 文件，并將以下內(nèi)容復(fù)制到文件中：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: kube-flannel-cfgnamespace: kube-system
data:net-conf.json: |{"Network": "10.244.0.0/16","Backend": {"Type": "vxlan"}}
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:name: kube-flannel-ds-amd64namespace: kube-systemlabels:k8s-app: flannel
spec:template:metadata:labels:k8s-app: flannelspec:hostNetwork: truecontainers:- name: kube-flannel-amd64image: quay.io/coreos/flannel:v0.14.0-amd64 # 根據(jù)實際情況選擇版本號或者用latest代替。command:- /opt/bin/flanneld   # 默認(rèn)啟動命令，不要修改。args:- --ip-masq                 # 啟用 NAT 轉(zhuǎn)發(fā)。- --kube-subnet-mgr         # 如果啟用了自動分配 Pod 子網(wǎng)，則必須開啟該選項。resources:requests:cpu: 100m           # 單節(jié)點 CPU 最小配置為100m。memory: 50Mi        # 單節(jié)點內(nèi)存最小配置為50MB。limits:cpu: 200mmemory: 100MisecurityContext:privileged: true      # 設(shè)置為特權(quán)容器，允許容器使用 iptables 進(jìn)行 NAT 轉(zhuǎn)發(fā)。volumeMounts:- name: flannel-cfgmountPath: /etc/kube-flannel/volumes:- name: flannel-cfgconfigMap:name: kube-flannel-cfg

1. 使用 kubectl 命令將 flannel.yaml 文件中的內(nèi)容應(yīng)用到 Kubernetes 集群中：

$ kubectl apply -f flannel.yaml

1. 等待 Flannel DaemonSet 在集群中部署完成后，使用以下命令檢查 Flannel 是否正常工作：

$ kubectl get pods -n kube-system | grep kube-flannel-ds-amd64
kube-flannel-ds-amd64-xxxxx   1/1     Running   0    xxh   xxh           <none>           <none>

如果看到類似上面的輸出信息，則說明 Flannel 已經(jīng)在集群中成功部署并且正在運(yùn)行。

注意事項：

1. 在安裝 Flannel 之前需要先準(zhǔn)備好 Golang 環(huán)境，并確保 Kubernetes 集群已經(jīng)正確初始化。
2. 在創(chuàng)建 flannel.yaml 文件時，需要根據(jù)實際情況修改網(wǎng)絡(luò)配置和鏡像版本等參數(shù)。在選擇網(wǎng)絡(luò)插件時應(yīng)該綜合考慮多個因素，例如性能、可靠性和易用性等。
3. 在部署 Flannel 之后，應(yīng)該充分測試集群的網(wǎng)絡(luò)功能，并且及時更新和修復(fù)可能出現(xiàn)的問題。

三，CRI與cri-Dockerd

CRI（Container Runtime Interface）是 Kubernetes 官方提供的一套標(biāo)準(zhǔn)化容器運(yùn)行時接口，旨在為 Kubernetes 集群提供更加靈活和可擴(kuò)展的容器管理能力。CRI-Dockerd 是 Docker 公司開發(fā)的符合 CRI 規(guī)范的容器運(yùn)行時實現(xiàn)。

下面是 Golang 中使用 CRI-Dockerd 的步驟：

1. 安裝 Docker CE，并確保其版本號在 18.06 或以上。
2. 安裝 CRI-Dockerd 運(yùn)行時?？梢酝ㄟ^以下命令來安裝：

$ curl -s https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/cri-tools/master/scripts/install-docker.sh | sh

1. 啟動 CRI-Dockerd 運(yùn)行時。可以使用以下命令來啟動：

$ sudo dockerd \--add-runtime docker-cri=/usr/local/bin/docker-containerd \--host=unix:///var/run/dockershim.sock \--default-runtime=docker-cri \--exec-opt native.cgroupdriver=cgroupfs

其中，--add-runtime 參數(shù)指定了 CRI-Dockerd 使用的容器運(yùn)行時名稱和路徑，--host 參數(shù)指定了連接到 dockershim 的 sock 文件路徑，--default-runtime 指定默認(rèn)的運(yùn)行時名稱，--exec-opt 參數(shù)用于配置 cgroup 驅(qū)動程序。

1. 啟動 kubelet，并將 runtime-endpoint 參數(shù)設(shè)置為 CRI-Dockerd 運(yùn)行時的 sock 文件路徑：

$ sudo kubelet ... --container-runtime remote --runtime-request-timeout 15m \--container-runtime-endpoint unix:///var/run/dockershim.sock ...

其中，--container-runtime 參數(shù)指定了容器運(yùn)行時類型為 remote，--runtime-request-timeout 指定了容器運(yùn)行時請求的超時時間。

下面是 Golang 中使用 CRI 的步驟：

1. 安裝 CRI 運(yùn)行時。可以通過以下命令來安裝：

$ go get -u k8s.io/kubernetes/cmd/kubelet/cri/remote

1. 啟動 kubelet，并將 runtime-endpoint 參數(shù)設(shè)置為 CRI 運(yùn)行時的 sock 文件路徑：

$ sudo kubelet ... --container-runtime remote --runtime-request-timeout 15m \--container-runtime-endpoint unix:///var/run/crio/crio.sock ...

其中，--container-runtime 參數(shù)指定了容器運(yùn)行時類型為 remote，--runtime-request-timeout 指定了容器運(yùn)行時請求的超時時間。

注意事項：

1. 在安裝和配置 CRI-Dockerd 或 CRI 運(yùn)行時之前，需要先準(zhǔn)備好 Docker CE 和 Kubernetes 集群，并且確保它們都已經(jīng)正確初始化。
2. 在選擇容器運(yùn)行時類型和版本號等參數(shù)時，應(yīng)該綜合考慮多個因素，例如性能、可靠性和易用性等。
3. 在部署完成后應(yīng)該充分測試集群的容器管理功能，并及時更新和修復(fù)可能出現(xiàn)的問題。

四，api server 組件

在 Kubernetes 中，API Server 是整個系統(tǒng)的核心組件之一，它為集群內(nèi)的所有對象提供 RESTful API 接口，并負(fù)責(zé)管理集群狀態(tài)、協(xié)調(diào)各個組件之間的交互和通信等任務(wù)。在 Golang 中編寫一個自己的 API Server 組件，可以參考以下步驟：

1. 定義 API 對象

定義需要暴露給用戶的 API 對象模型，在 Golang 中使用 struct 來表示。

1. 實現(xiàn) RESTful API 接口

使用 net/http 包來實現(xiàn) RESTful API 接口?？梢允褂?Gorilla Mux 這樣的路由器庫來簡化路由邏輯。

1. 實現(xiàn)訪問控制

根據(jù)具體需求實現(xiàn)訪問控制策略，例如基于 RBAC 的權(quán)限控制、Token 認(rèn)證等。

1. 實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲

根據(jù)具體需求選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫或存儲引擎，并使用相應(yīng)的 Golang 庫來實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲功能。

1. 編寫測試代碼

編寫單元測試和端到端測試代碼，并使用工具對代碼進(jìn)行覆蓋率分析和性能測試等。

1. 集成到 Kubernetes 系統(tǒng)中

將自己編寫的 API Server 組件打包成容器鏡像，并通過 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）將其部署到集群中。

1. 監(jiān)測和維護(hù)

通過 Kubernetes 提供的監(jiān)控和日志系統(tǒng)對 API Server 組件進(jìn)行實時監(jiān)測和維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。

需要注意的是，在編寫自己的 API Server 組件之前，需要對 Kubernetes 的架構(gòu)、API Server 的工作原理以及相應(yīng)的開發(fā)規(guī)范有一定了解。同時，還需要熟悉 Golang 的基本語法、網(wǎng)絡(luò)編程知識和 RESTful API 設(shè)計原則等。

五，controller manager組件

在 Kubernetes 中，Controller Manager 是負(fù)責(zé)運(yùn)行各種控制器的核心組件之一?？刂破魇?Kubernetes 中實現(xiàn)自動化管理的核心機(jī)制，它們可以監(jiān)視集群中某些資源對象的狀態(tài)變化，并根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則對其進(jìn)行處理。

下面是實現(xiàn) Golang Controller Manager 組件的主要步驟：

1. 定義需要管理的資源對象

通過定義 API 對象模型來描述需要管理的資源對象，在 Golang 中使用 struct 來表示。

1. 編寫控制器邏輯

根據(jù)具體需求編寫相應(yīng)的控制器邏輯代碼，例如 Pod 控制器、Service 控制器等?？刂破魍ǔ韵禄静僮?#xff1a;

• 監(jiān)視指定資源對象或事件流
• 處理資源對象狀態(tài)變化或事件
• 執(zhí)行相關(guān)操作（如創(chuàng)建、更新、刪除資源）

1. 實現(xiàn)與 API Server 的交互

使用 Golang 客戶端庫（如 client-go）與 API Server 進(jìn)行交互，獲取或更新相關(guān)信息?？梢允褂?Informer 機(jī)制來簡化訪問和監(jiān)視 Kubernetes API 資源對象。

1. 實現(xiàn)錯誤處理和重試機(jī)制

針對網(wǎng)絡(luò)故障或異常情況進(jìn)行錯誤處理和重試機(jī)制設(shè)計，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。

1. 編寫測試代碼

編寫單元測試和集成測試代碼，并使用工具對代碼進(jìn)行覆蓋率分析和性能測試等。

1. 集成到 Kubernetes 系統(tǒng)中

將自己編寫的 Controller Manager 組件打包成容器鏡像，并通過 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）將其部署到集群中。

1. 監(jiān)測和維護(hù)

通過 Kubernetes 提供的監(jiān)控和日志系統(tǒng)對 Controller Manager 組件進(jìn)行實時監(jiān)測和維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。

需要注意的是，在編寫自己的 Controller Manager 組件之前，需要對 Kubernetes 的架構(gòu)、API Server 和控制器機(jī)制等有一定了解。同時，還需要熟悉 Golang 的基本語法、并發(fā)編程知識和網(wǎng)絡(luò)編程原理等。

六，Scheduler 組件

在 Kubernetes 中，Scheduler 是負(fù)責(zé)將 Pod 調(diào)度到可用的 Node 上運(yùn)行的組件。Scheduler 通過監(jiān)視未調(diào)度的 Pod，并選擇合適的 Node 并將其綁定到該節(jié)點上。

下面是實現(xiàn) Golang Scheduler 組件的主要步驟：

1. 定義調(diào)度器算法

根據(jù)具體需求設(shè)計和實現(xiàn)調(diào)度器算法，例如默認(rèn)的、權(quán)重優(yōu)先級、搶占式等。

1. 實現(xiàn)與 API Server 的交互

使用 Golang 客戶端庫（如 client-go）與 API Server 進(jìn)行交互，獲取需要進(jìn)行調(diào)度的 Pod 和可用的 Node 等信息。

1. 執(zhí)行策略判斷和決策

根據(jù)定義好的調(diào)度器算法對 Pod 進(jìn)行策略判斷和決策，確定最佳的 Node 并將其綁定到該節(jié)點上。同時需要考慮諸如資源約束、Pod 親和性和反親和性等因素。

1. 實現(xiàn)錯誤處理和重試機(jī)制

針對網(wǎng)絡(luò)故障或異常情況進(jìn)行錯誤處理和重試機(jī)制設(shè)計，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。

1. 編寫測試代碼

編寫單元測試和集成測試代碼，并使用工具對代碼進(jìn)行覆蓋率分析和性能測試等。

1. 集成到 Kubernetes 系統(tǒng)中

將自己編寫的 Scheduler 組件打包成容器鏡像，并通過 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）將其部署到集群中。

1. 監(jiān)測和維護(hù)

通過 Kubernetes 提供的監(jiān)控和日志系統(tǒng)對 Scheduler 組件進(jìn)行實時監(jiān)測和維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。

需要注意的是，在編寫自己的 Scheduler 組件之前，需要對 Kubernetes 的架構(gòu)、API Server 和調(diào)度器機(jī)制等有一定了解。同時，還需要熟悉 Golang 的基本語法、并發(fā)編程知識和網(wǎng)絡(luò)編程原理等。

七，Kubelet組件

在 Kubernetes 中，Kubelet 是運(yùn)行在每個 Node 上的主要組件之一，負(fù)責(zé)管理該 Node 上的容器和 Pod。Kubelet 會定期從 API Server 獲取需要在該 Node 上運(yùn)行的 Pod，并通過容器化技術(shù)（如 Docker）啟動和停止這些容器。

下面是實現(xiàn) Golang Kubelet 組件的主要步驟：

1. 實現(xiàn)與 API Server 的交互

使用 Golang 客戶端庫（如 client-go）與 API Server 進(jìn)行交互，獲取需要在該 Node 上運(yùn)行的 Pod 和相關(guān)信息等。

1. 管理本地容器

使用 Docker 或其他容器化技術(shù)，啟動和停止 Pod 中定義的各個容器。同時需要考慮諸如網(wǎng)絡(luò)連接、存儲卷、資源限制等問題。

1. 實現(xiàn)健康檢查機(jī)制

針對每個 Pod 和其內(nèi)部的每個容器，實現(xiàn)健康檢查機(jī)制以確保它們正常運(yùn)行。如果發(fā)現(xiàn)某個容器或整個 Pod 失效，則應(yīng)及時采取相應(yīng)措施進(jìn)行修復(fù)或重建。

1. 實現(xiàn)資源監(jiān)測和調(diào)節(jié)機(jī)制

通過監(jiān)測節(jié)點上各個進(jìn)程和資源利用情況，自動調(diào)節(jié) CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬等資源分配策略，并定期匯報給集群中心。

1. 編寫測試代碼

編寫單元測試和集成測試代碼，并使用工具對代碼進(jìn)行覆蓋率分析和性能測試等。

1. 集成到 Kubernetes 系統(tǒng)中

將自己編寫的 Kubelet 組件打包成容器鏡像，并通過 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）將其部署到集群中。

1. 監(jiān)測和維護(hù)

通過 Kubernetes 提供的監(jiān)控和日志系統(tǒng)對 Kubelet 組件進(jìn)行實時監(jiān)測和維護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。

需要注意的是，在編寫自己的 Kubelet 組件之前，需要對 Kubernetes 的架構(gòu)、API Server 和調(diào)度器機(jī)制等有一定了解。同時，還需要熟悉 Golang 的基本語法、并發(fā)編程知識和網(wǎng)絡(luò)編程原理等。

八，proxy組件

在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，代理（Proxy）是一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，它充當(dāng)客戶端和服務(wù)器之間的中介。Golang 語言可以輕松實現(xiàn)一個基于 HTTP 協(xié)議的代理組件。下面是實現(xiàn) Golang Proxy 組件的主要步驟：

1. 創(chuàng)建監(jiān)聽 Socket

使用 Go 標(biāo)準(zhǔn)庫 net 監(jiān)聽指定端口上的 TCP 連接。

1. 處理連接請求

接收客戶端發(fā)來的連接請求，并將其封裝成 HttpRequest 對象，讀取其中的 URL 和 Headers 等信息。

1. 判斷是否需要代理

根據(jù) HttpRequest 中請求頭部（如 User-Agent、Host）等信息判斷該請求是否需要通過代理進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。

1. 向目標(biāo)服務(wù)器發(fā)送請求

如果需要代理，則將 HttpRequest 中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)服務(wù)器，并將返回結(jié)果封裝成 HttpResponse 對象。

1. 返回結(jié)果給客戶端

將目標(biāo)服務(wù)器返回的 HttpResponse 對象傳輸回到原始客戶端。

1. 處理異常情況

處理諸如連接超時、HTTP 錯誤碼、非法 URL、內(nèi)存泄漏等異常情況，保證代理組件穩(wěn)定運(yùn)行。

1. 集成到應(yīng)用中

將自己編寫的 Proxy 組件集成到 Web 應(yīng)用程序中，以實現(xiàn)更為復(fù)雜的功能需求。

需要注意的是，在編寫自己的 Proxy 組件之前，需要了解 HTTP 協(xié)議和 TCP/IP 基本知識。同時還需要熟悉 Golang 的基本語法、并發(fā)編程和網(wǎng)絡(luò)編程等知識。在實際應(yīng)用中，還需要考慮代理的負(fù)載均衡、安全性、緩存策略等問題。

九，Kubectl命令行操作

使用 Golang 可以編寫命令行工具來操作 Kubernetes 集群，其中可以使用 kubectl 命令行工具的 Go 庫來實現(xiàn)。

以下是 Golang 實現(xiàn) Kubectl 命令行操作的主要步驟：

1. 安裝 kubernetes/client-go 包

在 Golang 環(huán)境中安裝 kubernetes/client-go 包，該包提供了訪問 Kubernetes API Server 的客戶端庫。

go get k8s.io/client-go/...

1. 使用 kubectl Go 庫實現(xiàn)命令行操作

使用 kubectl Go 庫來實現(xiàn)命令行操作。例如，下面的代碼片段演示如何使用 kubectl Go 庫列出所有 Pod，并輸出它們的名稱和狀態(tài)：

package mainimport ("context""fmt""k8s.io/apimachinery/pkg/api/errors"metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1""k8s.io/client-go/kubernetes""k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)func main() {config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig")if err != nil {panic(err.Error())}clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)if err != nil {panic(err.Error())}pods, err := clientset.CoreV1().Pods("").List(context.Background(), metav1.ListOptions{})if errors.IsNotFound(err) {fmt.Printf("No pods found in the cluster\n")} else if statusError, isStatus := err.(*errors.StatusError); isStatus {fmt.Printf("Error getting pods: %v\n", statusError.ErrStatus.Message)} else if err != nil {panic(err.Error())} else {fmt.Printf("Listing all pods in the cluster:\n")for _, pod := range pods.Items {fmt.Printf("  %s (%s)\n", pod.GetName(), pod.Status.Phase)}}
}

以上代碼演示了如何使用 Golang 代碼操作 Kubernetes 集群，其中使用 kubectl Go 庫來列出所有 Pod 的名稱和狀態(tài)。

十，metrics server 監(jiān)控node和pod

Metrics Server 是 Kubernetes 集群的一個組件，用于收集和暴露各種資源的監(jiān)控指標(biāo)。使用 Golang 可以編寫 Metrics Server 的客戶端程序，來實現(xiàn)對 Node 和 Pod 的監(jiān)控。

以下是 Golang 實現(xiàn) Metrics Server 客戶端程序的主要步驟：

1. 安裝?k8s.io/client-go?包

在 Golang 環(huán)境中安裝?k8s.io/client-go?包，該包提供了訪問 Kubernetes API Server 的客戶端庫。

go get k8s.io/client-go/...

1. 使用 Heapster Metrics API 獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)

通過訪問 Heapster Metrics API 來獲取 Node 和 Pod 的監(jiān)控數(shù)據(jù)。例如，下面的代碼片段演示如何獲取 Node 列表和 Pod 列表，并輸出其 CPU 和內(nèi)存使用情況：

package mainimport ("flag""fmt""time""k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource"metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1""k8s.io/client-go/kubernetes""k8s.io/client-go/rest"
)func main() {var kubeconfig stringflag.StringVar(&kubeconfig, "kubeconfig", "", "Path to a kubeconfig file")flag.Parse()// 初始化 Kubernetes REST Clientconfig, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", kubeconfig)if err != nil {panic(err.Error())}clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)if err != nil {panic(err.Error())}// 獲取所有節(jié)點列表并輸出 CPU 和內(nèi)存使用情況nodes, err := clientset.CoreV1().Nodes().List(metav1.ListOptions{})if err != nil {panic(err.Error())}for _, node := range nodes.Items {nodeName := node.GetName()metricsClient := clientset.MetricsV1beta1().NodeMetricses()metrics, err := metricsClient.Get(nodeName, metav1.GetOptions{})if err != nil {panic(err.Error())}cpuUsage := metrics.Usage.Cpu()memoryUsage := metrics.Usage.Memory()fmt.Printf("Node %s: CPU usage=%s, memory usage=%s\n", nodeName, cpuUsage.String(), memoryUsage.String())}// 獲取所有 Pod 列表并輸出 CPU 和內(nèi)存使用情況pods, err := clientset.CoreV1().Pods("").List(metav1.ListOptions{})if err != nil {panic(err.Error())}for _, pod := range pods.Items {podName := pod.GetName()namespaceName:=pod.GetNamespace()metricsClient:=clientset.MetricsV1beta1().PodMetricses(namespaceName)metrics,err:=metricsClient.Get(podName,metav1.GetOptions{})if err!=nil{panic(err.Error())}containers:=metrics.Containersfor _,container:=range containers{cpuUsage:=container.Usage.Cpu()memoryUsage:=container.Usage.Memory()fmt.Printf("Pod %s in Namespace %s: Container %s - CPU usage=%s, memory usage=%s\n",podName,namespaceName,container.Name ,cpuUsage.String(),memoryUsage.String())}time.Sleep(10 * time.Second)
}

以上代碼演示了如何使用 Golang 代碼獲取 Node 和 Pod 的監(jiān)控指標(biāo)，其中 Heapster Metrics API 在 Kubernetes 1.11 版本后已經(jīng)被廢棄，因此在新版本的 Kubernetes 中需要使用 Metric Server 來獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)。

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