昨年、私はさまざまな目的で kubebuilder を使用してオペレーターを構築し始めました。演算子全体で条件を広範囲に使用して、カスタム リソースの調整プロセスの各ステップを管理しました。
残念ながら、sigs.k8s.io の条件については、もっと知りたいと思っていました。競合や壊れた状態などの問題がいくつかありました。そして、問題をさらに掘り下げるにつれて、条件の使用に関する一種のフレームワークを作成し始めました。
最近、ようやく時間をかけて、これらの発見を他の人が使用できるようにライブラリにパッケージ化しました。私はそれをコンディショナーと呼んでいます。 Konditionner の中心的な目標は次のことを提供することです:
- 完全に拡張可能な条件タイプとステータス
- 条件を操作するユーティリティ API
- アドバイザリーロック
使用方法
import "github.com/pier-oliviert/konditionner/pkg/konditions" BuildCondition konditions.ConditionType = "Builds" NetworkCondition konditions.ConditionType = "Network" PodCondition konditions.ConditionType = "Pod" DependenciesCondition konditions.ConditionType = "Dependency" VariablesCondition konditions.ConditionType = "Variables" type MyCRD struct { metav1.TypeMeta `json:",inline"` metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"` Spec MySpec `json:"spec,omitempty"` Status MyStatus `json:"status,omitempty"` } // ConditionalResource interface, more about it in the Advisory Lock // section func (m MyCRD) *konditions.Conditions { return &m.Status.Conditions } type MySpec struct { // ... My Fields ... } type MyStatus struct { // ... My Fields ... Conditions konditions.Conditions `json:"conditions,omitempty"` }
MyCRD カスタム リソースはほとんど何もありませんが、すぐに使用できるようになりました。 Konditionner には、あらゆる用途に固有の型が定義されていません。ここでは、それらを 5 つ作成しました。これは、調整ループで 5 つの条件を処理することを意味します。
ポッドを作成したい調整ループがあるとしましょう。条件の目標は、Initialized から移行し、2 つの結果のいずれかに進むことです: 成功した場合は Created、プロセスでエラーがあった場合は Error。
アドバイザリーロックオン状態
調整ループは分散データベース (etcd) とキャッシュ層の上で動作するため、タスクを実行する前に条件に「ロック」を作成する方がはるかに信頼性が高いことがわかりました。
func (r Reconciler) Reconcile(ctx context.Context, req ctrl.Request) (ctrl.Result, error) { var record MyCRD if err := r.Get(ctx, req, &record); err != nil { return ctrl.Result{}, err } lock := konditions.NewLock(record, r.Client, PodCondition) if lock.Condition().Status == konditions.ConditionError { // Nothing to do return ctrl.Result{}, err } if lock.Condition().Status == konditions.ConditionInitialized { lock.Execute(ctx, func(condition konditions.Condition) error { pod, err := createPod() if err != nil { return err } condition.Status = konditions.ConditionCreated condition.Reason = fmt.Sprintf("Pod created: %s", pod.Name) record.Conditions().setCondition(condition) return nil }) } }
ロックが機能するには、レコードが konditions.ConditionalResource インターフェイスに準拠している必要があります。これが、カスタム リソースの上部に Conditions() メソッドが定義されている理由です。
func (m MyCRD) *konditions.Conditions { return &m.Status.Conditions }
ドキュメントは pkg.go.dev で入手でき、ソースは Github で入手できます。
以上がKonditionner: kcustom リソースの条件を管理するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

golangisidealforporformance-criticalapplicationsandconcurrentprogramming、whilepythonexcelsindatascience、rapyプロトタイプ、およびandversitielity.1)for-high-duetoitsefficiency and concurrencyfeatures.2

GolangはGoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を実現します。1。Goroutineは、Goキーワードで始まる軽量のスレッドです。 2.チャンネルは、ゴルチン間の安全な通信に使用され、人種の状態を避けます。 3.使用例は、基本的および高度な使用法を示しています。 4.一般的なエラーには、ゴルンレースで検出できるデッドロックとデータ競争が含まれます。 5.パフォーマンスの最適化では、チャネルの使用を削減し、ゴルチンの数を合理的に設定し、Sync.poolを使用してメモリを管理することを示唆しています。

Golangは、システムプログラミングと高い並行性アプリケーションにより適していますが、Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適しています。 1)GolangはGoogleによって開発され、静的にタイピングし、シンプルさと効率を強調しており、高い並行性シナリオに適しています。 2)Pythonは、Guidovan Rossumによって作成され、動的に型付けられた簡潔な構文、幅広いアプリケーション、初心者やデータ処理に適しています。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

GO言語は、同時プログラミング、パフォーマンス、学習曲線などにユニークな利点を持っています。1。GoroutineとChannelを通じて同時プログラミングが実現されます。これは軽量で効率的です。 2。コンピレーション速度は高速で、操作性能はC言語のパフォーマンスに近いです。 3.文法は簡潔で、学習曲線は滑らかで、生態系は豊富です。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。


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