源码分析 Kubernetes 对 Pod IP 的源码管理

作者：陈少文 2023-11-02 20:05:17云计算 云原生 在源码中，我看到了 InPlacePodVerticalScaling 这个参数，分析发现是对P的管 Kubernetes 1.27 的一个 alpha 特性，可以在不重启 Pod 的源码情况下，调整 Pod 的分析资源配置；在写 Operator 更新 CR 状态时，在合适的对P的管场景下，可以学习 nodeCIDRUpdateChannel 的源码实现，将更新的分析状态放入 channel 中，然后通过 goroutine 处理

1. kube-controller-manager 对网段的对P的管管理

在 kube-controller-manager 有众多控制器，与 Pod IP 相关的源码是 NodeIpamController。

NodeIpamController 控制器主要是分析管理节点的 podcidr，当有新节点加入集群时，对P的管分配一个子网段给节点；当节点删除时，源码回收子网段。分析

每个节点的对P的管子网段不会重叠，每个节点都能够独立地完成 Pod IP 的分配。

下面看一个 kube-controller-manager 的运行示例:

kubectl -n kube-system get pod kube-controller-manager -o yaml

其中关于网段配置的部分为:

spec:  containers:    - command:        - kube-controller-manager        - --allocate-node-cidrs=true        - --cluster-cidr=10.234.0.0/16        - --node-cidr-mask-size=24        - --service-cluster-ip-range=10.96.0.0/16

cluster-cidr 指定了 Pod IP 的范围，掩码位数 16，如果不考虑保留 IP，意味着集群最多可以容纳 2^16 = 65536 个 pod。

这些 Pod 分布在若干个节点上，接着看 node-cidr-mask-size 为 24，每个节点只剩下 32-24=8 位留给 pod，每个节点最多能创建 2^8=256 个 pod。

相应的，这个集群能够容纳的节点数量为 2^(32-16-8)=256 个节点。

在规划集群时，需要根据集群的规模来调整这两个参数。

开启 allocate-node-cidrs、设置 cluster-cidr 之后，kube-controller-manager 会给每个节点分配子网段，将结果写入 spec.podCIDR 字段。

spec:  podCIDR: 10.234.58.0/24  podCIDRs:    - 10.234.58.0/24

下面我们从源码分析一下这一过程。

1. 启动 NodeIpamController

func startNodeIpamController(ctx context.Context, controllerContext ControllerContext) (controller.Interface, bool, error) {  // 如果 allocate-node-cidrs 没有开启会立即返回 if !controllerContext.ComponentConfig.KubeCloudShared.AllocateNodeCIDRs {   return nil, false, nil } // 获取 clusterCIDR, serviceCIDR 启动 NodeIpamController nodeIpamController, err := nodeipamcontroller.NewNodeIpamController(  ctx,  controllerContext.InformerFactory.Core().V1().Nodes(),  clusterCIDRInformer,  controllerContext.Cloud,  controllerContext.ClientBuilder.ClientOrDie("node-controller"),  clusterCIDRs,  serviceCIDR,  secondaryServiceCIDR,  nodeCIDRMaskSizes,  ipam.CIDRAllocatorType(controllerContext.ComponentConfig.KubeCloudShared.CIDRAllocatorType), ) go nodeIpamController.RunWithMetrics(ctx, controllerContext.ControllerManagerMetrics) return nil, true, nil}

RunWithMetrics 只是提供了一些监控指标，真正的启动逻辑在 Run 方法中。

func (nc *Controller) RunWithMetrics(ctx context.Context, controllerManagerMetrics *controllersmetrics.ControllerManagerMetrics) {  controllerManagerMetrics.ControllerStarted("nodeipam") defer controllerManagerMetrics.ControllerStopped("nodeipam") nc.Run(ctx)}

func (nc *Controller) Run(ctx context.Context) {  if nc.allocatorType == ipam.IPAMFromClusterAllocatorType || nc.allocatorType == ipam.IPAMFromCloudAllocatorType {   go nc.legacyIPAM.Run(ctx) } else {   go nc.cidrAllocator.Run(ctx) } <-ctx.Done()}

1.2 监听节点变化

在查找 cidrAllocator 接口实现的时候，我发现了三种 CIDR 分配器，分别是 RangeAllocator 适用单网段分配、MultiCIDRRangeAllocator 适用于多 CIDR、CloudCIDRAllocator 适用于对接云厂。

func New(ctx context.Context, kubeClient clientset.Interface, cloud cloudprovider.Interface, nodeInformer informers.NodeInformer, clusterCIDRInformer networkinginformers.ClusterCIDRInformer, allocatorType CIDRAllocatorType, allocatorParams CIDRAllocatorParams) (CIDRAllocator, error) {  switch allocatorType {  case RangeAllocatorType:  return NewCIDRRangeAllocator(logger, kubeClient, nodeInformer, allocatorParams, nodeList) case MultiCIDRRangeAllocatorType:  if !utilfeature.DefaultFeatureGate.Enabled(features.MultiCIDRRangeAllocator) {    return nil, fmt.Errorf("invalid CIDR allocator type: %v, feature gate %v must be enabled", allocatorType, features.MultiCIDRRangeAllocator)  }  return NewMultiCIDRRangeAllocator(ctx, kubeClient, nodeInformer, clusterCIDRInformer, allocatorParams, nodeList, nil) case CloudAllocatorType:  return NewCloudCIDRAllocator(logger, kubeClient, cloud, nodeInformer) default:  return nil, fmt.Errorf("invalid CIDR allocator type: %v", allocatorType) }}

这里看看 RangeAllocator 的实现。

func NewCIDRRangeAllocator(logger klog.Logger, client clientset.Interface, nodeInformer informers.NodeInformer, allocatorParams CIDRAllocatorParams, nodeList *v1.NodeList) (CIDRAllocator, error) {  nodeInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{   AddFunc: controllerutil.CreateAddNodeHandler(func(node *v1.Node) error {    return ra.AllocateOrOccupyCIDR(logger, node)  }),  UpdateFunc: controllerutil.CreateUpdateNodeHandler(func(_, newNode *v1.Node) error {    if len(newNode.Spec.PodCIDRs) == 0 {     return ra.AllocateOrOccupyCIDR(logger, newNode)   }   return nil  }),  DeleteFunc: controllerutil.CreateDeleteNodeHandler(logger, func(node *v1.Node) error {    return ra.ReleaseCIDR(logger, node)  }), }) return ra, nil}

其实 RangeAllocator 分配器的实现与写 Operator 时的控制器类似，都是通过 informer 来监听资源的变化，然后调用相应的方法。

1.3 更新节点的 podCIDR

这里比较特殊的是，控制器并不是直接操作资源，而是将变更放到了一个 channel 中，然后通过 goroutine 处理状态更新。

func (r *rangeAllocator) AllocateOrOccupyCIDR(logger klog.Logger, node *v1.Node) error {  allocated := nodeReservedCIDRs{   nodeName:       node.Name,  allocatedCIDRs: make([]*net.IPNet, len(r.cidrSets)), } for idx := range r.cidrSets {   podCIDR, err := r.cidrSets[idx].AllocateNext()  allocated.allocatedCIDRs[idx] = podCIDR } // 将更新的内容放入 channel 中 r.nodeCIDRUpdateChannel <- allocated return nil}

nodeCIDRUpdateChannel 的长度是 5000。

cidrUpdateQueueSize = 5000 nodeCIDRUpdateChannel: make(chan nodeReservedCIDRs, cidrUpdateQueueSize),

而更新 Node Spec 的逻辑是通过 30 个 goroutine 来处理。

const cidrUpdateWorkers untyped int = 30 for i := 0; i < cidrUpdateWorkers; i++ {   go r.worker(ctx) }

func (r *rangeAllocator) worker(ctx context.Context) {  logger := klog.FromContext(ctx) for {   select {   case workItem, ok := <-r.nodeCIDRUpdateChannel:   if !ok {     logger.Info("Channel nodeCIDRUpdateChannel was unexpectedly closed")    return   }   if err := r.updateCIDRsAllocation(logger, workItem); err != nil {     // Requeue the failed node for update again.    r.nodeCIDRUpdateChannel <- workItem   }  case <-ctx.Done():   return  } }}

cidrUpdateRetries = 3 这里会重试 3 次更新，如果一直更新失败，会将节点重新放入 channel 中，等待下次更新。

// updateCIDRsAllocation assigns CIDR to Node and sends an update to the API server.func (r *rangeAllocator) updateCIDRsAllocation(logger klog.Logger, data nodeReservedCIDRs) error {  // If we reached here, it means that the node has no CIDR currently assigned. So we set it. for i := 0; i < cidrUpdateRetries; i++ {   if err = nodeutil.PatchNodeCIDRs(r.client, types.NodeName(node.Name), cidrsString); err == nil {    logger.Info("Set node PodCIDR", "node", klog.KObj(node), "podCIDRs", cidrsString)   return nil  } } // 放回 pool 中 controllerutil.RecordNodeStatusChange(logger, r.recorder, node, "CIDRAssignmentFailed")}

使用 Patch 方法更新节点对象的 Spec 字段。

func PatchNodeCIDRs(c clientset.Interface, node types.NodeName, cidrs []string) error {  // set the Pod cidrs list and set the old Pod cidr field patch := nodeForCIDRMergePatch{   Spec: nodeSpecForMergePatch{    PodCIDR:  cidrs[0],   PodCIDRs: cidrs,  }, } patchBytes, err := json.Marshal(&patch) if err != nil {   return fmt.Errorf("failed to json.Marshal CIDR: %v", err) } if _, err := c.CoreV1().Nodes().Patch(context.TODO(), string(node), types.StrategicMergePatchType, patchBytes, metav1.PatchOptions{ }); err != nil {   return fmt.Errorf("failed to patch node CIDR: %v", err) } return nil}

2. kubelet 对网络的配置

图片

上图是 Kubelet 创建 Pod 的过程，这里截取其中对网络配置的部分进行分析:

1. Pod 调度到某个节点上
2. kubelet 通过 cri 调用 container runtime 创建 sandbox
3. container runtime 创建 sandbox
4. container runtime 调用 cni 创建 Pod 网络
5. IPAM 对 Pod IP 的管理

下面从源码实现的角度来看看这个过程。

2.1 Pod 调度到某个节点上

apiVersion: v1kind: Podmetadata:  labels:    app: demo    pod-template-hash: 7b9b5cf76b  name: demo-7b9b5cf76b-5lpmj  namespace: defaultspec:  containers:    - image: hubimage/demo-ubuntu  nodeName: node1

Kubernetes 中调度的过程是 kube-scheduler 根据 Pod 的资源需求和节点的资源情况，将 Pod 调度到某个节点上，并将调度结果写入 pod.spec.nodeName 字段。

这部分不是网络的重点，之前我也在生产环境下定制过调度器，感兴趣的话可以看看Tekton 优化之定制集群调度器 。

2.2 kubelet 调用 cri 创建 sandbox

SyncPod 是 kubelet 中的核心方法，它会根据 Pod 的状态，调用 cri 创建或删除 pod。

// SyncPod syncs the running Pod into the desired Pod by executing following steps://// 1.计算沙箱和容器变化。// 2. 必要时关闭 Pod 沙箱。// 3. 关闭任何不应运行的容器。// 4.必要时创建沙箱。// 5.创建 ephemeral 容器。// 6. 创建 init 容器。// 7. 调整运行容器的大小（如果 InPlacePodVerticalScaling==true）// 8. 创建正常容器func (m *kubeGenericRuntimeManager) SyncPod(ctx context.Context, Pod *v1.Pod, podStatus *kubecontainer.PodStatus, pullSecrets []v1.Secret, backOff *flowcontrol.Backoff) (result kubecontainer.PodSyncResult) {   // Step 4: Create a sandbox for the Pod if necessary.  podSandboxID, msg, err = m.createPodSandbox(ctx, pod, podContainerChanges.Attempt)}

调用 RuntimeService 接口的 RunPodSandbox 方法创建 sandbox。

// createPodSandbox creates a Pod sandbox and returns (podSandBoxID, message, error).func (m *kubeGenericRuntimeManager) createPodSandbox(ctx context.Context, Pod *v1.Pod, attempt uint32) (string, string, error) {  podSandBoxID, err := m.runtimeService.RunPodSandbox(ctx, podSandboxConfig, runtimeHandler)

经过 runtimeService、instrumentedRuntimeService 接口的封装，最终会调用 remoteRuntimeService 的 RunPodSandbox 方法。

// RunPodSandbox creates and starts a pod-level sandbox. Runtimes should ensure// the sandbox is in ready state.func (r *remoteRuntimeService) RunPodSandbox(ctx context.Context, config *runtimeapi.PodSandboxConfig, runtimeHandler string) (string, error) {  resp, err := r.runtimeClient.RunPodSandbox(ctx, &runtimeapi.RunPodSandboxRequest{   Config:         config,  RuntimeHandler: runtimeHandler, })

这里的 runtimeClient 是一个 rpc client，通过 rpc 调用 container runtime 创建 sandbox。

2.3 container runtime 创建 sandbox

以 containerd 为例，创建 sandbox:

func (in *instrumentedService) RunPodSandbox(ctx context.Context, r *runtime.RunPodSandboxRequest) (res *runtime.RunPodSandboxResponse, err error) {  if err := in.checkInitialized(); err != nil {   return nil, err } res, err = in.c.RunPodSandbox(ctrdutil.WithNamespace(ctx), r) return res, errdefs.ToGRPC(err)}

调用 CNI 创建网络，创建 sandbox。

// RunPodSandbox creates and starts a pod-level sandbox. Runtimes should ensure// the sandbox is in ready state.func (c *criService) RunPodSandbox(ctx context.Context, r *runtime.RunPodSandboxRequest) (_ *runtime.RunPodSandboxResponse, retErr error) {  // 生成 sandbox id id := util.GenerateID() metadata := config.GetMetadata() name := makeSandboxName(metadata) // 获取 sandbox 的 oci 运行时 ociRuntime, err := c.getSandboxRuntime(config, r.GetRuntimeHandler()) sandboxInfo.Runtime.Name = ociRuntime.Type sandboxInfo.Sandboxer = ociRuntime.Sandboxer // 创建 sandbox 对象 sandbox := sandboxstore.NewSandbox(  sandboxstore.Metadata{    ID:             id,   Name:           name,   Config:         config,   RuntimeHandler: r.GetRuntimeHandler(),  },  sandboxstore.Status{    State: sandboxstore.StateUnknown,  }, ) // 调用 CNI 插件，创建 sandbox 的网络 if !hostNetwork(config) && !userNsEnabled {   var netnsMountDir = "/var/run/netns"  sandbox.NetNS, err = netns.NewNetNS(netnsMountDir)  // Save sandbox metadata to store  if err := c.setupPodNetwork(ctx, &sandbox); err != nil {    return nil, fmt.Errorf("failed to setup network for sandbox %q: %w", id, err)  } } // 创建 sandbox err = c.nri.RunPodSandbox(ctx, &sandbox)}

2.4 container runtime 调用 cni 创建 Pod 网络

在上一步骤中，调用 RunPodSandbox 创建 sandbox 之前，会先调用 setupPodNetwork 配置网络。这里展开看一下 setupPodNetwork 的实现。

func (c *criService) setupPodNetwork(ctx context.Context, sandbox *sandboxstore.Sandbox) error {  var (  id        = sandbox.ID  config    = sandbox.Config  path      = sandbox.NetNSPath  netPlugin = c.getNetworkPlugin(sandbox.RuntimeHandler)  err       error  result    *cni.Result ) if c.config.CniConfig.NetworkPluginSetupSerially {   result, err = netPlugin.SetupSerially(ctx, id, path, opts...) } else {   result, err = netPlugin.Setup(ctx, id, path, opts...) }}

libcni 实现了 netPlugin 接口

// containerd/go-cni/cni.gofunc (c *libcni) Setup(ctx context.Context, id string, path string, opts ...NamespaceOpts) (*Result, error) {  if err := c.Status(); err != nil {   return nil, err } // 建一个新的网络命名空间 ns, err := newNamespace(id, path, opts...) if err != nil {   return nil, err } // 调用 CNI 插件 result, err := c.attachNetworks(ctx, ns) if err != nil {   return nil, err } return c.createResult(result)}

attachNetworks 起了很多协程，每个协程调用 asynchAttach 方法，asynchAttach 方法调用 Attach 方法。

func (c *libcni) attachNetworks(ctx context.Context, ns *Namespace) ([]*types100.Result, error) {  var wg sync.WaitGroup var firstError error results := make([]*types100.Result, len(c.Networks())) rc := make(chan asynchAttachResult) for i, network := range c.Networks() {   wg.Add(1)  go asynchAttach(ctx, i, network, ns, &wg, rc) } for range c.Networks() {   rs := <-rc  if rs.err != nil && firstError == nil {    firstError = rs.err  }  results[rs.index] = rs.res } wg.Wait() return results, firstError}

运行了很多协程调用 CNI，但 rc channel 的长度为 1，处理结果时却一个一个的。

func asynchAttach(ctx context.Context, index int, n *Network, ns *Namespace, wg *sync.WaitGroup, rc chan asynchAttachResult) {  defer wg.Done() r, err := n.Attach(ctx, ns) rc <- asynchAttachResult{ index: index, res: r, err: err}}

Attach 方法中才真正开始调用 CNI 插件。

func (n *Network) Attach(ctx context.Context, ns *Namespace) (*types100.Result, error) {  r, err := n.cni.AddNetworkList(ctx, n.config, ns.config(n.ifName)) if err != nil {   return nil, err } return types100.NewResultFromResult(r)}

在 https://github.com/containernetworking/cni/blob/main/libcni/api.go 中 CNI 接口定义了很多方法，其中最重要的是 AddNetwork 和 DelNetwork 方法，带 List 的方法是批量操作。

type CNI interface {  AddNetworkList(ctx context.Context, net *NetworkConfigList, rt *RuntimeConf) (types.Result, error) AddNetwork(ctx context.Context, net *NetworkConfig, rt *RuntimeConf) (types.Result, error) DelNetworkList(ctx context.Context, net *NetworkConfigList, rt *RuntimeConf) error DelNetwork(ctx context.Context, net *NetworkConfig, rt *RuntimeConf) error}

AddNetwork 用于为容器添加网络接口，在主机上创建 veth 网卡绑定到容器的 ech0 网卡上。DelNetwork 用于在容器删除时，清理容器相关的网络配置。

CNI 调用插件的核心是 Exec 接口，直接调用二进制程序。

type Exec interface {  ExecPlugin(ctx context.Context, pluginPath string, stdinData []byte, environ []string) ([]byte, error) FindInPath(plugin string, paths []string) (string, error) Decode(jsonBytes []byte) (version.PluginInfo, error)}

CRI 以标准输入、环境变量的形式将网络配置信息传递给 CNI 插件。CNI 插件处理完成之后，将网络配置信息写入到标准输出中，CRI 将标准输出中的网络配置信息解析出来，写入到容器的网络配置文件中。

再回到 container runtime 的实现 containerd:

/usr/bin/containerd config  dump |grep cni    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".cni]      bin_dir = "/opt/cni/bin"      conf_dir = "/etc/cni/net.d"

这里的 /etc/cni/net.d 是 CNI 网络配置文件的默认存放路径，/opt/cni/bin 是 CNI 网络插件的默认搜索路径。

ls /opt/cni/binbandwidth  calico       cilium-cni  firewall  host-device  install  loopback  portmap  sbr     tuning  vrfbridge     calico-IPAM  dhcp        flannel   host-local   ipvlan   macvlan   ptp      static  vlan

cat /etc/cni/net.d/05-cilium.conf{   "cniVersion": "0.3.1",  "name": "cilium",  "type": "cilium-cni",  "enable-debug": false}

这些配置用来初始化 CRI 获取 CNI 插件的 netPlugin map[string]cni.CNI 结构。

2.5 IPAM 对 Pod IP 的管理

IPAM 是 IP Address Management 的缩写，负责为容器分配 ip 地址。IPAM 组件通常是一个独立的二进制文件，也可以直接由 CNI 插件实现。在 https://github.com/containernetworking/plugins/tree/main/plugins/ipam 中，目前有三种实现 host-local、dhcp、static。 这里以 host-local 为例:

• 查看 CNI 的配置文件

cat /etc/cni/net.d/10-cni.conflist{   "name": "networks",  "type": "cni",  "ipam": {     "type": "host-local",    "subnet": "10.234.58.0/24",    "routes": [{  "dst": "0.0.0.0/0" }]  }}

指定了 CNI 插件的类型为 host-local，指定了 Pod IP 的网段为 "10.234.58.0/24" 。

• 查看 CNI 插件的存储目录

ls /var/lib/cni/networks10.234.58.76  10.234.58.87  last_reserved_ip.0  lock

cat 10.234.58.76b3b668af977bbeca6853122514044865793c056e81cccebf115dacffd25a8bcc

这里有一组以 ip 命名的文件，而文件里面又是一串字符串。那么这些到底是什么呢？

• 以 ip 命名的文件是如何生成的

申请一个 Pod IP 时，先获取一个可用 ip

func cmdAdd(args *skel.CmdArgs) error {  for idx, rangeset := range ipamConf.Ranges {   ipConf, err := allocator.Get(args.ContainerID, args.IfName, requestedIP) }}

获取到可用 ip 之后，先尝试着存储到本地目录文件中

func (a *IPAllocator) Get(id string, ifname string, requestedIP net.IP) (*current.IPConfig, error) {  for {   reservedIP, gw = iter.Next()  reserved, err := a.store.Reserve(id, ifname, reservedIP.IP, a.rangeID) }}

直接写本地文件目录

func (s *Store) Reserve(id string, ifname string, ip net.IP, rangeID string) (bool, error) {  fname := GetEscapedPath(s.dataDir, ip.String()) f, err := os.OpenFile(fname, os.O_RDWR|os.O_EXCL|os.O_CREATE, 0o600) if os.IsExist(err) {   return false, nil } if _, err := f.WriteString(strings.TrimSpace(id) + LineBreak + ifname); err != nil {   f.Close()  os.Remove(f.Name())  return false, err }}

写入的内容为 strings.TrimSpace(id) + LineBreak + ifname，这里的 id 其实是容器的 id，ifname 是网卡名称，LineBreak 是换行符。

通过 id 在主机上可以找到对应的容器:

docker ps |grep b3b668b3b668af977b   k8s.gcr.io/pause:3.5                      "/pause"                 6 weeks ago    Up 6 weeks              k8s_POD_xxx-5b795fd7dd-82hrh_kube-system_b127b65c-f0ca-48a7-9020-ada60dfa535a_0

• last_reserved_ip.0 文件的用途

cat last_reserved_ip.010.234.58.87

在获取可用 IP 时，IPAM 会创建一个迭代器。

func (a *IPAllocator) Get(id string, ifname string, requestedIP net.IP) (*current.IPConfig, error) {     iter, err := a.GetIter()    if err != nil {         return nil, err    }    for {         reservedIP, gw = iter.Next()        if reservedIP == nil {             break        }    }

而迭代器需要依靠 last_reserved_ip.0 找到上一次分配的 IP，然后从这个 IP 之后开始分配。

func (a *IPAllocator) GetIter() (*RangeIter, error) {  lastReservedIP, err := a.store.LastReservedIP(a.rangeID) if err != nil && !os.IsNotExist(err) {   log.Printf("Error retrieving last reserved ip: %v", err) } else if lastReservedIP != nil {   startFromLastReservedIP = a.rangeset.Contains(lastReservedIP) }

这里的 lastIPFilePrefix = "last_reserved_ip."

func (s *Store) LastReservedIP(rangeID string) (net.IP, error) {  ipfile := GetEscapedPath(s.dataDir, lastIPFilePrefix+rangeID) data, err := os.ReadFile(ipfile) if err != nil {   return nil, err } return net.ParseIP(string(data)), nil}

host-local 分配 ip 时是按照轮询的方式，递增分配，如果分配到最后一个 IP，就又从头开始分配。

• lock 文件

type Store struct {  *FileLock dataDir string}

每次存储操作都会进行加锁，IP 分配不会并发进行，确保唯一性。

a.store.Lock()defer a.store.Unlock()

3. 总结

本篇主要是从 Pod IP 管理的角度，梳理了一下从 kube-controller-manager 到 kubelet 的 Pod IP 管理过程。主要内容如下:

• kube-controller-manager 通过 NodeIpamController 控制器为每个节点分配 Pod IP 网段，在集群规划时需要根据集群规模调整 cluster-cidr、node-cidr-mask-size 参数
• kubelet 通过 cri 调用 container runtime 创建 sandbox
• container runtime 调用 cni 创建 Pod 网络
• IPAM 对 Pod IP 的管理

在工作中很多熟悉的路径，可能仅仅只是知道大概的流程，不知道具体的实现。通过源码分析，可以更加深入地了解相关的细节，也能学习到新的知识。

比如，在源码中，我看到了 InPlacePodVerticalScaling 这个参数，发现是 Kubernetes 1.27 的一个 alpha 特性，可以在不重启 Pod 的情况下，调整 Pod 的资源配置；在写 Operator 更新 CR 状态时，在合适的场景下，可以学习 nodeCIDRUpdateChannel 的实现，将更新的状态放入 channel 中，然后通过 goroutine 处理状态更新。

责任编辑：武晓燕 来源： 陈少文 KubernetesPod管理

(责任编辑：热点)