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前面的课程中我们使用 Prometheus 采集了 Kubernetes 集群中的一些监控数据指标，我们也尝试使用promQL语句查询出了一些数据，并且在 Prometheus 的 Dashboard 中进行了展示，但是明显可以感觉到 Prometheus 的图表功能相对较弱，所以一般情况下我们会一个第三方的工具来展示这些数据，今天我们要和大家使用到的就是grafana。

上节课我们和大家学习了怎样用 Promethues 来监控 Kubernetes 集群中的应用，但是对于 Kubernetes 集群本身的监控也是非常重要的，我们需要时时刻刻了解集群的运行状态。

对于集群的监控一般我们需要考虑以下几个方面：

• Kubernetes 节点的监控：比如节点的 cpu、load、disk、memory 等指标
• 内部系统组件的状态：比如 kube-scheduler、kube-controller-manager、kubedns/coredns 等组件的详细运行状态
• 编排级的 metrics：比如 Deployment 的状态、资源请求、调度和 API 延迟等数据指标

上一节我们和大家介绍了Prometheus的数据指标是通过一个公开的 HTTP(S) 数据接口获取到的，我们不需要单独安装监控的 agent，只需要暴露一个 metrics 接口，Prometheus 就会定期去拉取数据；对于一些普通的 HTTP 服务，我们完全可以直接重用这个服务，添加一个/metrics接口暴露给 Prometheus；而且获取到的指标数据格式是非常易懂的，不需要太高的学习成本。

前面一篇文章理解 Kubernetes 的亲和性调度，现在仔细回头去看看，发现有很多地方没有理解透彻，不够深入，今天我们重新来理解下亲和性调度这一块知识。

kube-scheduler是 kubernetes 系统的核心组件之一，主要负责整个集群资源的调度功能，根据特定的调度算法和策略，将 Pod 调度到最优的工作节点上面去，从而更加合理、更加充分的利用集群的资源，这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由。如果一门新的技术不能帮助企业节约成本、提供效率，我相信是很难推进的。

和Kubernetes里面的容器一样，Helm也提供了 Hook 的机制，允许 chart 开发人员在 release 的生命周期中的某些节点来进行干预，比如我们可以利用 Hooks 来做下面的这些事情：

• 在加载任何其他 chart 之前，在安装过程中加载 ConfigMap 或 Secret
• 在安装新 chart 之前执行作业以备份数据库，然后在升级后执行第二个作业以恢复数据
• 在删除 release 之前运行作业，以便在删除 release 之前优雅地停止服务

真真实实的实惠活动，没有乱七八糟的规矩、不需要扫码加群、不需要分享朋友圈，是不是非常良心？

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前面我们学习了一些Helm模板中的一些常用使用方法，但是我们都是操作的一个模板文件，在实际的应用中，很多都是相对比较复杂的，往往会超过一个模板，如果有多个应用模板，我们应该如何进行处理呢？这就需要用到新的概念：命名模板。

Helm 其他资料地址：

• Helm 的安装使用
• Helm 的基本使用
• Helm 模板之内置函数和Values
• Helm 模板之模板函数与管道
• Helm 模板之控制流程

Golang的特色之一就是goroutine，使得程序员进行并发编程更加方便，适合用来进行服务器编程。作为后端开发工程师，有必要了解并发编程面临的场景和常见的解决方案。一般情况下，是怎样做高并发的编程呢？有那些经典的模型呢？

Docker官方关于Dockerfile最佳实践原文链接地址：https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/

Docker可以通过从Dockerfile包含所有命令的文本文件中读取指令自动构建镜像，以便构建给定镜像。

Dockerfiles使用特定的格式并使用一组特定的指令。您可以在 Dockerfile Reference 页面上了解基础知识 。如果你是新手写作Dockerfile，你应该从那里开始。

本文档介绍了由 Docker，Inc. 和 Docker 社区推荐的用于构建高效镜像的最佳实践和方法。要查看更多实践和建议，请查看 Dockerfile for buildpack-deps。

QoS是 Quality of Service 的缩写，即服务质量。为了实现资源被有效调度和分配的同时提高资源利用率，kubernetes针对不同服务质量的预期，通过 QoS（Quality of Service）来对 pod 进行服务质量管理。对于一个 pod 来说，服务质量体现在两个具体的指标：CPU 和内存。当节点上内存资源紧张时，kubernetes 会根据预先设置的不同 QoS 类别进行相应处理。

上节课我们成功安装了Helm的客户端以及服务端Tiller Server，我们也自己尝试创建了我们的第一个 Helm Chart 包，这节课就来和大家一起学习下 Helm 中的一些常用的操作方法。