继续上文对Scheduler的分析，分析在Scheduler主循环处理过程中，podQueue,Queue和assumePod 三个队列的处理。Scheduler中SchedulerOne为主要的处理函数，其源代码为func (s *Scheduler) scheduleOne() {pod := s.config.NextPod()if pod.DeletionTim

源码为k8s v1.6.1版本，github上对应的commit id为b0b7a323cc5a4a2019b2e9520c21c7830b7f708e本文将对Scheduler中，Pod的处理过程进行分析，主要分析Pod在各个缓存队列中的流动过程。

Pod是Kubernetes中最基本的部署调度单元，可以包含container，逻辑上表示某种应用的一个实例。例如一个web站点应用由前端、后端及数据库构建而成，这三个组件将运行在各自的容器中，那么我们可以创建包含三个container的pod。本文将对Kubernetes的基本处理流程做一个简单的分析。具体的创建步骤包括：

源码为k8s v1.6.1版本，github上对应的commit id为b0b7a323cc5a4a2019b2e9520c21c7830b7f708e本文将对Scheduler中，Pod的处理过程进行分析，主要分析Pod在各个缓存队列中的流动过程。

Ubuntu 16.04下kubeadm安装Kubernetes

继续上文对Scheduler的分析，分析在Scheduler主循环处理过程中，podQueue,Queue和assumePod 三个队列的处理。Scheduler中SchedulerOne为主要的处理函数，其源代码为func (s *Scheduler) scheduleOne() {pod := s.config.NextPod()if pod.DeletionTim

本文将对Kubernetes中controller-manager源码中Replicaset Controller部分进行分析。采用主干的代码，commitId 2ab7ad14b4fad378a4a69a64c587497d77e60f44。

(一)  背景资料GPU就是图形处理器，是Graphics Processing Unit的缩写。电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要经过一些列处理，这个过程有个专有的名词叫“渲染" ，以前计算机上是没有GPU的，都是通过CPU来进行“渲染”处理的，这些涉及到“渲染”的计算工作非常耗时，占用了CPU的大部分时间。之后出现了GPU，是专门为了实现“渲染”这种计算工作的，用来将CPU解

作者注：这是深入Kubernetes 1.6特性系列的第四篇。导读：Kubernetes 1.6高级调度的新特性主要集中在四个方面:Node的亲和性和反亲和性(Affinity/Anti-Affinity)Node的污点和容忍(Taints and Tolerations)Pod的亲和性和反亲和性(Affinity/Anti-Affinity)自定义调度器1、简介

源码为k8s v1.3.0稳定版本Go语言中通过chann进行跨协程通信，基于这点我们先找到通信的协程创建的流程(1) UpdatePod channel的创建CreateAndInitKubelet函数中，调用makePodSourceConfig创建。k8s.io\kubernetes\cmd\kubelet\app\se