Kubernetes 1.32版本帶來多項重大更新，玄貓將從技術實務角度深入剖析這些創新功能，並分享在實際應用中的關鍵觀察。這次更新特別強化了資源管理、排程機制與系統效能等核心導向，為容器化應用提供更靈活強大的管理能力。

核心功能革新

Pod級資源設定

這項重大更新讓管理者能夠直接在Pod層級進行資源設定，相較於過去只能在Container層級設定資源限制，提供了更精確的資源管理彈性。從玄貓多年容器管理經驗來看，這項功能將大幅改善資源使用效率，特別是在處理具有多Container的複雜Pod時。

非同步Pod排程最佳化

新版本引入的非同步Pod排程機制，徹底改變了傳統的Pod排程模式。這項更新允許排程器以非阻塞方式處理Pod的重分配，顯著提升了大規模叢集的排程效能。玄貓在實際佈署大型微服務架構時發現，這項功能有效減少排程延遲，提高系統整體回應速度。

系統監控強化

新增的/statusz與/flagz端點為K8s核心元件提供更完整的監控能力：

/statusz：提供詳細的系統狀態資訊
/flagz：展示系統設定引數

這些新端點讓系統管理者能更深入地瞭解叢集運作狀況，對於問題診斷與效能最佳化特別有幫助。

安全性提升

Kubelet API授權細緻化

新版本強化了Kubelet API的授權機制，提供更細緻的許可權控制。這項更新對於遵循零信任架構的組織來說極其重要，能更有效地控制對Pod操作的存取許可權。

服務帳號金鑰外部管理

引入外部金鑰管理機制，增強了服務帳號的安全性。這讓組織能更靈活地整合現有的金鑰管理解決方案，提升整體安全架構的完整性。

開發者友善性改進

PreStop Hook零延遲

新版本中的PreStop Hook支援零延遲執行，這項改進對於需要精確控制Pod終止流程的應用特別重要。玄貓在最佳化微服務優雅關閉機制時，發現這項功能有效減少服務中斷時間。

排程重試機制最佳化

新增的排程重試提示功能，讓外掛能夠指示排程器何時重新嘗試排程失敗的Pod。這項功能大幅提升了自定義排程邏輯的實用性，特別是在處理特殊資源需求時。

技術棄用與遷移建議

為確保系統的現代化與安全性，新版本標記了多項過時功能。玄貓建議開發團隊及早規劃遷移策略，特別注意以下幾點：

評估現有佈署中使用的已棄用功能
制定分階段遷移計畫
測試新功能的相容性
更新相關的自動化指令碼與工具

在帶領團隊進行版本升級時，玄貓發現制定完善的遷移計畫至關重要，能有效降低升級風險並確保服務穩定性。

Kubernetes 1.32版本的這些更新展現了專案持續追求創新與實用性的決心。這些改進不僅增強了平台的核心能力，更為未來的容器化應用開發提供了更堅實的基礎。從實務角度來看，這次更新特別注重提升系統的可用性、安全性與效能，這些都是現代雲原生應用不可或缺的要素。

在Kubernetes持續演進的過程中，系統管理與監控一直是核心關注點。今天玄貓要跟大家分享兩個重要的Alpha功能：容器日誌分流和Pod級資源管理，這些功能將為容器管理帶來更大的靈活性。

容器日誌分流：提升問題診斷效率

現有日誌管理的限制

目前的Kubernetes雖然在底層已經具備區分容器stdout和stderr輸出的能力，但這項功能對一般使用者來說是無法直接使用的。在實務經驗中，玄貓發現這種限制常讓開發團隊在處理錯誤時面臨困境。

全新的日誌串流選項

透過新增的PodLogOptions中的Stream欄位，開發者終於能夠精確指定要檢視的日誌串流類別。這項改進讓錯誤追蹤變得更加直觀。使用方式如下：

kubectl logs --stream=stderr -c container pod

實務應用案例

玄貓在協助客戶最佳化系統時，經常遇到這樣的情境：一個服務持續產生大量的資訊日誌（stdout），當中夾雜著關鍵的錯誤訊息（stderr）。在過去，這些錯誤訊息常被淹沒在大量的一般日誌中，延遲了問題發現與處理的時間。

有了日誌分流功能後，維運團隊可以專注監控stderr串流，快速發現和解決系統異常。這不僅提升了故障排除效率，也大幅減少了處理日誌時的認知負擔。

Pod級資源管理：更靈活的資源設定

突破容器級資源限制

在我多年的容器管理經驗中，發現傳統的容器級資源設定方式存在明顯的限制。當一個Pod中包含多個容器時，必須個別設定每個容器的資源請求與限制，這種方式不僅繁瑣，也缺乏整體資源管理的彈性。

新的Pod級資源規格

Kubernetes引入了兩個重要的新欄位：

pod.spec.resources.requests
pod.spec.resources.limits

這些欄位允許管理者直接在Pod層級設定資源限制，支援CPU、記憶體和HugePages等基礎資源的管理。

實務效益分析

在實際專案中，Pod級資源管理特別適合以下場景：

微服務架構中含有多個緊密耦合的容器
Sidecar模式的應用佈署
需要動態調整內部容器資源分配的場景

這項功能讓資源管理更加靈活，也簡化了設定工作。玄貓觀察到，這種方式特別適合需要頻繁調整資源設定的動態環境，能夠大幅減少維運團隊的工作負擔。

這些新功能雖然目前還處於Alpha階段，但已展現出強大的潛力。根據玄貓多年的容器管理經驗，建議技術團隊可以在測試環境中先行評估這些功能，為未來的生產環境使用做好準備。隨著Kubernetes持續演進，這類別功能必將為容器協調帶來更多可能性。

在現代容器化環境中，資源管理與監控一直是確保系統穩定執行的關鍵。近期Kubernetes社群推出了兩項重要的改進提案，分別針對資源健康狀態監控與CPU資源管理進行最佳化。玄貓今天就帶大家深入瞭解這些技術改進如何提升容器平台的效能與可靠性。

開發環境的資源設定範例

在討論進階功能之前，先來看一個具體的開發環境設定範例。這個範例展示瞭如何為包含IDE和多個輔助工具的Pod進行資源設定：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: ide
  name: myide
spec:
  resources:
    limits:
      memory: "1024Mi"    # Pod整體記憶體限制
      cpu: "4"            # Pod整體CPU限制
  initContainers:
    - image: debian:buster
      name: shell
      restartPolicy: Always
    - image: first-tool:latest
      name: tool1
      restartPolicy: Always
    - image: second-tool:latest
      name: tool2
      restartPolicy: Always
  containers:
    - name: ide
      image: theia:latest
      resources:
        requests:
          memory: "128Mi"  # IDE容器記憶體請求
          cpu: "0.5"       # IDE容器CPU請求
        limits:
          memory: "256Mi"  # IDE容器記憶體限制
          cpu: "1"         # IDE容器CPU限制

資源健康狀態監控的重大進展

在容器平台中，資源健康狀態的即時監控對系統穩定性至關重要。玄貓觀察到，隨著GPU等特殊硬體資源的使用日益普及，對資源健康狀態的監控需求也與日俱增。新的提案透過在Pod狀態中加入resourceHealth欄位，使系統能更有效地應對資源故障情況。

這項改進主要包含以下幾個重要特點：

引入了新的resourceHealth狀態指標，可能的值包括Healthy、Unhealthy和Unknown
為裝置外掛和動態資源分配（DRA）提供了更完善的故障處理機制
讓系統能夠更智慧地處理硬體資源臨時或永久性故障的情況

L3快取拓撲感知的CPU管理最佳化

CPU管理一直是容器平台效能最佳化的重要課題。玄貓在多年的系統最佳化經驗中發現，合理利用處理器的L3快取可以顯著提升應用程式效能。新的CPU Manager靜態策略選項prefer-align-cpus-by-uncorecache正是針對這一點進行最佳化。

這項改進透過考慮uncore快取的分佈來調整CPU分配策略，確保相關的處理核心能分享同一個L3快取，從而提升處理效率。在實際應用中，這種最佳化特別適合對記憶體存取延遲敏感的工作負載。

透過多年開發大型系統的經驗，玄貓認為這些改進將為容器平台帶來以下效益：

提高資源使用效率，特別是在處理高效能運算工作負載時
增強系統的故障還原能力
提供更精確的資源健康狀態監控
改善整體系統的可維護性

這些進展顯示了Kubernetes社群持續致力於提升平台效能與可靠性的決心。隨著這些功能的逐步成熟，我們將看到容器化應用的效能與穩定性達到新的高度。

在現代伺服器架構中，CPU 資源的有效分配不僅關乎處理器核心數量的分配，更需要考慮 uncore-cache 的架構特性。玄貓在多年的系統最佳化經驗中發現，忽視 uncore-cache 的存在往往會導致效能瓶頸，特別是在高度分享的環境中。今天就讓玄貓探討這個議題。

uncore-cache 資源分配策略

在處理資源分配時，系統會優先考慮以下策略：

當請求的處理器數量不超過單一 uncore-cache 可用的處理器數量時，系統會優先從同一個 uncore-cache 分配資源。
當需求超過單一 uncore-cache 容量時，系統會採取最佳化的分配策略，盡可能減少跨 uncore-cache 的分配數量。

玄貓觀察到，這種分配策略雖然不是強制性的，但對於效能最佳化確實起到關鍵作用。

為何需要考慮 uncore-cache？

在實際佈署環境中，目前的 kubelet 處理器管理器存在一個明顯的限制：它並不瞭解底層的 uncore-cache 架構。這導致在分配處理器時，可能會出現跨 uncore-cache 的資源分配，進而引發兩個主要問題：

吵雜鄰居效應：不同的 Pod 或容器分享相同的 uncore-cache，相互影響效能。
跨快取存取延遲：當 Pod 的資源分散在不同的 uncore-cache 時，會增加記憶體存取延遲。

實際案例分析

讓玄貓以 AMD EPYC 7303 32C 處理器為例，說明最佳化的資源分配方式：

NumCores: 32
NumCPUs: 32
NumSockets: 1
NumCPUsPerUncoreCache: 8
NPS: 1

UncoreCache 設定:
0: {CPUSet: 0-7,    NUMAID: 0,  SocketID: 0}
1: {CPUSet: 8-15,   NUMAID: 0,  SocketID: 0}
2: {CPUSet: 16-23,  NUMAID: 0,  SocketID: 0}
3: {CPUSet: 24-31,  NUMAID: 0,  SocketID: 0}

假設有三個容器需求：

容器 1：需要 2 CPU
容器 2：需要 20 CPU
容器 3：需要 6 CPU

考慮 uncore-cache 的最佳分配方案：

容器 1：從 UncoreCache 0 分配 2 個 CPU（CPUSet: 1-2）容器 2：跨 UncoreCache 0、1、2 分配 20 個 CPU（CPUSet: 3-6, 8-15, 16-23）容器 3：從 UncoreCache 3 分配 6 個 CPU（CPUSet: 24-29）

資源宣告狀態的改進

為了提升系統的可觀察性，Kubernetes 引入了新的 ResourceClaim.Status 欄位。這個改進主要包含：

新增 Devices 欄位，允許驅動程式回報各裝置的狀態資訊
引入 AllocatedDeviceStatus 結構，包含：
- 資源請求資訊
- 驅動程式資料
- 裝置池名稱

這些改進讓系統管理員能更好地監控和診斷資源分配相關的問題。玄貓認為，這些變更不僅提升了系統的可維護性，也為未來的效能最佳化提供了更多可能性。

在效能測試中，考慮 uncore-cache 的資源分配策略可為特定工作負載帶來顯著的效能提升。以 HammerDB TPROC-C/My-SQL 工作負載為例，效能提升幅度達到 18%。這樣的改進充分說明瞭考慮硬體架構特性對於系統最佳化的重要性。

隨著現代處理器架構日益複雜，理解並善用像 uncore-cache 這樣的硬體特性變得越來越重要。透過精確的資源分配策略，我們不僅能提升個別工作負載的效能，更能確保整個叢集資源的有效利用。在實際佈署中，建議系統管理員密切關注這些硬體特性，並根據實際需求調整資源分配策略。

為Kubernetes增加精細化的資源管理與授權控制

在現代容器化環境中，資源管理與存取控制的精確性變得越來越重要。玄貓今天要探討Kubernetes幾個關鍵的改進提案，這些提案旨在提升系統的可觀察性、安全性與靈活性。

ResourceClaim狀態擴充套件

當前問題與改進需求

在容器或Pod中設定裝置時，目前存在一個明顯的限制：裝置的狀態和特性在設定階段之後就變得不可見。這種資訊的缺乏造成了以下問題：

開發者難以進行系統診斷
設定驗證變得複雜
整合高階服務時缺乏必要資訊

關鍵改進重點

在多年管理大規模 Kubernetes 叢集的經驗中，玄貓深刻體會到系統資源管理與設定靈活性的重要性。今天就來分享 Kubernetes 最新的重要功能更新，這些改進將大幅提升容器管理的效能與靈活性。

PreStop Hook 零延遲設定最佳化

在處理容器生命週期時，PreStop Hook 的設定一直是個關鍵點。新的功能開關 PodLifecycleSleepActionAllowZero 讓我們能更精確地控制容器關閉前的行為。

當啟用這個功能時，validateSleepAction 方法將允許使用者設定大於或等於零的 sleep 值。這個改進特別適用於需要精確控制容器關閉時序的場景。以下是一個設定範例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: zero-prestop-pod
spec:
  containers:
  - name: main-container
    image: nginx
    lifecycle:
      preStop:
        exec:
          command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 0"]

CPU Manager 嚴格資源控制

系統 CPU 資源管理一直是效能調校的重要環節。新的 CPU Manager 政策選項 strict-cpu-reservation 提供了更嚴格的 CPU 資源隔離能力。

政策設定示範

以下是一個實際的 Kubelet 設定範例：

kind: KubeletConfiguration
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
featureGates:
  CPUManagerPolicyOptions: true
  CPUManagerPolicyAlphaOptions: true
cpuManagerPolicy: static
cpuManagerPolicyOptions:
  strict-cpu-reservation: "true"
reservedSystemCPUs: "0,32,1,33,16,48"

效果說明

設定前後的差異相當明顯：

未啟用 strict-cpu-reservation 時：

{"policyName":"static","defaultCpuSet":"0-79","checksum":1241370203}

啟用後：

{"policyName":"static","defaultCpuSet":"2-15,17-31,34-47,49-63","checksum":4141502832}

這項功能確保系統保留的 CPU 核心只能被系統程式使用，大幅提升了資源隔離的效果。在玄貓處理高載工作負載時，這個特性特別有幫助，可以避免關鍵系統程式受到幹擾。

Kubelet 設定目錄管理最佳化

新增的 drop-in 設定目錄支援讓 Kubelet 設定管理變得更有彈性。透過 –config-dir 引數，我們可以指定一個設定目錄，例如：

--config-dir=/etc/kubernetes/kubelet.conf.d

這個功能特別適合需要動態調整 Kubelet 設定的場景，設定檔案會依照字母順序載入，讓管理更有條理。

環境變數命名規則最佳化

環境變數的命名限制一直是開發者面臨的一個小困擾。新的更新放寬了這個限制，現在允許使用幾乎所有可列印的 ASCII 字元（範圍 32-126），只有 “=” 字元仍然被停用。這大幅提升了設定的靈活性。

在多年的容器化應用開發經驗中，玄貓觀察到這類別看似小的改進往往能為開發團隊帶來顯著的效率提升。這些更新不僅最佳化了系統資源的管理效能，更提供了更大的設定靈活性，讓我們能更好地應對各種複雜的佈署場景。

這些新功能的加入，展現了 Kubernetes 持續演進的活力。透過這些改進，我們能更精確地控制系統資源，提供更穩定的容器執行環境，同時也簡化了設定管理的複雜度。在實際應用這些功能時，建議先在測試環境中充分驗證，確保它們能滿足您的特定需求。

在過去幾年的容器技術發展中，記憶體管理與資源設定一直是效能最佳化的關鍵議題。作為一位專注於容器技術的資深工程師，玄貓發現 Kubernetes 1.30 版本在這方面帶來了重大突破。讓我們探討這些重要的技術改進。

DRA 結構化引數的革新

在處理動態資源設定（DRA）時，過去的引數設定對 Kubernetes 來說就像是個黑盒子。這種不透明的設計雖然讓資源驅動程式有更大的彈性，但也帶來了一些挑戰。根據多年的叢集管理經驗，玄貓認為最關鍵的問題在於叢集自動擴充套件器（Cluster Autoscaler）無法有效預測資源分配的影響。

新的結構化引數帶來的改善

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: resource-consumer
spec:
  containers:
  - name: resource-container
    image: resource-image
    resources:
      claims:
      - name: example-claim
        structure:
          type: "storage"
          parameters:
            size: "10Gi"
            class: "premium"

** **

上述設定展示了新的結構化引數格式
claims 區段定義了資源需求
structure 欄位提供了明確的資源類別與引數
parameters 包含具體的設定值，如容量大小和等級

記憶體管理器的進化

記憶體管理器（Memory Manager）的穩定版推出，標誌著 Kubernetes 在記憶體資源管理上邁入新紀元。在實際佈署高效能應用程式時，玄貓觀察到這項功能特別適合需要確保記憶體效能的工作負載。

記憶體管理策略

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: guaranteed-pod
spec:
  containers:
  - name: memory-demo
    resources:
      limits:
        memory: "2Gi"
        hugepages-2Mi: "1Gi"
      requests:
        memory: "2Gi"
        hugepages-2Mi: "1Gi"

** **

此設定示範了 Guaranteed QoS 類別的記憶體設定
limits 和 requests 設定相同值以確保證級別的資源分配
hugepages-2Mi 指定了大頁面記憶體的需求
記憶體管理器會確保這些資源在單一 NUMA 節點上分配

記憶體後端儲存區的最佳化

在處理臨時儲存需求時，玄貓發現新版本對 emptyDir 記憶體儲存區的預設設定做出了重要改進。這項更新解決了長期以來困擾開發團隊的記憶體資源分配問題。

新的儲存設定方式

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-volume-pod
spec:
  containers:
  - name: test-container
    volumeMounts:
    - mountPath: /cache
      name: cache-volume
  volumes:
  - name: cache-volume
    emptyDir:
      medium: Memory
      sizeLimit: 1Gi

** **

medium: Memory 指定使用記憶體作為儲存媒介
sizeLimit 允許明確限制記憶體儲存空間
系統會自動根據容器記憶體限制調整預設大小
這種設定方式可以更精確地控制記憶體資源使用

NUMA 架構的最佳化升級

NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構的改進是這次更新中最令玄貓印象深刻的部分。多年來，在處理大規模運算工作負載時，NUMA 對齊一直是個棘手的問題。新版本在這方面提供了更優秀的解決方案。

Kubernetes 現在能更人工智慧地處理跨 NUMA 節點的資源分配，特別是在處理需要大量記憶體的工作負載時。這項改進對於執行高效能運算（HPC）工作負載的組織來說特別重要。

在實際佈署中，玄貓建議團隊特別關注拓樸管理器（Topology Manager）的最新功能。它能夠更有效地協調 CPU、記憶體和裝置資源在 NUMA 節點間的分配，確保最佳的效能表現。

這些技術改進不僅提升了資源使用效率，更為未來的容器化應用提供了更穩固的基礎。透過這些最佳化，開發團隊能夠更精確地控制資源設定，提供更好的應用程式效能。作為一個長期專注於容器技術的工程師，玄貓相信這些進展將為雲原生應用開發帶來更多可能性。

在雲端原生技術的快速演進下，Kubernetes 持續推出新功能來滿足企業對容器管理的需求。在最新的 Kubernetes 1.29 版本中，玄貓觀察到幾項重要的改進，特別是在工作負載管理和儲存系統方面有顯著的進展。讓我們探討這些關鍵更新。

NUMA 架構最佳化：提升效能與降低延遲

Kubernetes 的拓樸管理器（Topology Manager）在這次更新中獲得重要最佳化。現在系統能夠在佈署工作負載時，智慧地選擇實體距離較近的 NUMA 節點。這項改進對於需要低延遲和高效能的應用程式來說特別重要。

在實務上，當玄貓在為金融交易系統進行容器化改造時，發現 NUMA 架構的最佳化可以顯著降低處理延遲。系統現在能夠更精確地將容器佈署在最適合的硬體資源上，確保運算效能的最佳化。

工作 API 管理機制的重大改進

managedBy 欄位的創新應用

工作 API 引入了新的 managedBy 欄位，這項改進讓工作負載的管理更加靈活。根據多年的叢集管理經驗，玄貓認為這個功能特別適合用於以下場景：

apiVersion: batch/v1
kind: 工作
metadata:
  name: sample-job
spec:
  managedBy: "external-controller"
  template:
    spec:
      containers:
      - name: worker
        image: worker-image:latest

managedBy 欄位允許將工作同步委託給外部控制器
這項設計特別適合多叢集環境中的工作負載排程
外部控制器可以完全接管工作狀態的同步處理

有狀態集合的儲存管理革新

有狀態集合在新版本中獲得了重要的儲存管理功能增強。玄貓在實作大規模微服務架構時，發現新增的 PVC 自動管理功能特別實用。

apiVersion: apps/v1
kind: 有狀態集合
metadata:
  name: web
spec:
  persistentVolumeClaimRetentionPolicy:
    whenDeleted: Delete
    whenScaled: Retain

persistentVolumeClaimRetentionPolicy 提供了更精細的 PVC 生命週期控制
whenDeleted 定義了當有狀態集合被刪除時的 PVC 處理策略
whenScaled 控制了縮放操作時的 PVC 處理方式

Pod 索引標籤功能強化

對於有狀態集合和索引型工作，系統現在支援自動新增 Pod 索引標籤。這項功能大幅簡化了工作負載的識別和管理流程。在建置分散式系統時，這個功能讓服務發現和負載平衡變得更加直觀。

儲存系統的彈性提升

新版本特別強化了磁碟區擴充失敗的回復機制。玄貓在處理企業級儲存系統時，深刻體會到這項功能的重要性。系統現在能夠更優雅地處理儲存擴充失敗的情況，提供更可靠的資料持久化服務。

在實際營運環境中，這些更新為系統帶來更高的可靠性和更好的效能表現。透過這些改進，Kubernetes 進一步強化了其作為容器協調平台的核心優勢。這些新功能不僅提升了平台的穩定性，也為未來的擴充套件提供了更堅實的基礎。

在企業級容器化應用佈署中，儲存管理一直是一個重要與複雜的議題。玄貓在多年的容器化專案實踐中發現，有效的儲存資源管理不僅能提升系統效能，更能確保應用服務的穩定性。今天玄貓要和大家分享幾個 Kubernetes 儲存系統的重要進階特性。

PVC 動態擴充的智慧控制

在實際營運環境中，永續性儲存區宣告（PVC）的容量規劃往往充滿挑戰。玄貓曾遇過一個案例，客戶的開發團隊在擴充儲存空間時，經常因為請求超過儲存供應商的容量上限而陷入困境。現在，Kubernetes 提供了更智慧的處理機制：

容量擴充請求的新處理模式

當使用者請求的儲存容量超過供應商能提供的限制時，系統會：

自動偵測不合理的擴充請求
允許取消尚未完成的擴充操作
支援重新提交修改後的容量請求

這項改進使得儲存管理更具彈性，玄貓建議在實作時，先評估實際需求再進行容量設定，避免資源浪費。

群組快照功能的革新

VolumeGroupSnapshot 的應用場景

在開發分散式系統時，玄貓發現單一應用常會使用多個永續性儲存區來儲存不同類別的資料。為了確保資料一致性，Kubernetes 引入了 VolumeGroupSnapshot 功能，讓我們能夠同時為多個相關的永續性儲存區建立一致性的快照。

實作細節

群組快照管理引入了三個新的自定義資源：

VolumeGroupSnapshot
VolumeGroupSnapshotContent
VolumeGroupSnapshotClass

這套機制的運作依賴於標籤選擇器（Label Selector），系統會根據標籤來識別並組織需要一起備份的永續性儲存區。在設計上，我們需要確保 CSI 驅動程式支援 CREATE_DELETE_GET_VOLUME_GROUP_SNAPSHOT 功能。

SELinux 標籤處理最佳化

在強制模式（Enforcing Mode）下執行 SELinux 的環境中，安全性管理一直是一個重要課題。玄貓在最佳化容器佈署流程時發現，SELinux 標籤的重新分配過程會顯著影響系統效能。

效能提升機制

新的最佳化機制允許在特定情況下跳過檔案系統標籤的重新分配過程，大幅提升掛載效率。這項改進特別適用於：

大型檔案系統的掛載操作
需要頻繁容器重啟的場景
對啟動時間敏感的應用服務

在實際應用中，玄貓建議根據業務需求和安全要求來決定是否啟用這項最佳化功能。雖然能提升效能，但必須謹慎評估安全性影響。

在企業環境中實施這些儲存管理功能時，玄貓建議採用循序漸進的方式，先在測試環境中充分驗證，確認功能穩定性後再逐步推廣到生產環境。這些進階特性雖然強大，但必須配合完善的監控和備份策略，才能確保系統的可靠運作。

經過多年的容器化專案實踐，玄貓深刻體會到儲存管理的重要性。這些新特性的加入，不僅提升了 Kubernetes 的儲存管理能力，更為企業級應用提供了更完善的解決方案。在實際佈署時，建議技術團隊深入理解這些特性的運作機制，才能充分發揮其價值。

在Kubernetes的發展過程中，DNS設定一直是系統管理中重要的一環。最近，Kubernetes社群針對DNS搜尋字串的驗證規則提出了重要的最佳化方案，讓系統更加靈活與實用。玄貓今天就來深入解析這些變更，並分享多年在企業環境中處理DNS設定的經驗與見解。

DNS搜尋驗證規則的演進

現有限制與實務挑戰

目前的DNS名稱驗證規則主要根據RFC 1123標準，這個標準主要用於主機名稱（hostname）的規範。然而，在實際應用中，這種嚴格的驗證方式經常造成一些不必要的限制。玄貓在協助企業建置Kubernetes叢集時，經常遇到這些限制帶來的問題：

DNS記錄類別的多樣性：不是所有DNS記錄都用於識別主機，例如SRV記錄就有其特殊用途
遺留系統相容性：許多舊系統中的DNS名稱可能包含底線（_）字元
特殊字元需求：某些情況下需要使用點號（.）來最佳化DNS搜尋行為

新的驗證機制

為瞭解決這些問題，Kubernetes引入了新的功能開關RelaxedDNSSearchValidation（預設為關閉狀態）。當啟用此功能時：

允許在原本可使用連字號（-）的位置使用底線（_）
支援使用單獨的點號（.）作為搜尋字串
保持向下相容性，同時提供更大的靈活性

LoadBalancer行為感知改進

在最新版本中，Kubernetes也強化了對LoadBalancer行為的感知能力。這項更新主要體現在服務狀態中新增的ipMode欄位，這讓kube-proxy能夠更智慧地處理LoadBalancer的外部IP繫結。

ipMode的應用場景

玄貓在實務中發現，這項功能特別適合以下場景：

需要細緻控制流量路由的大規模佈署
混合雲環境中的負載平衡器管理
特殊網路拓撲下的服務存取最佳化

CEL為基礎的修改准入策略

Kubernetes繼續強化其准入控制機制，引入了根據CEL（Common Expression Language）的Mutating Admission Policies。這是對現有Mutating Admission Webhooks的重要補充，提供了更有效率的物件修改方式。

新機制的優勢

從玄貓的經驗來看，這個新機制帶來幾個關鍵優勢：

減少外部依賴，提高系統穩定性
降低維護成本和複雜度
提供更好的效能表現
簡化設定和管理流程

在實際應用場景中，這個新功能讓我們能夠更靈活地處理資源設定的自動修改需求。例如，在某個金融科技專案中，玄貓透過這個機制實作了動態的資源配額調整，大幅提升了系統的自動化程度。

在Kubernetes的這些更新中，我們可以清楚看到系統朝向更靈活、更實用的方向發展。這些改進不僅解決了許多實際營運中的痛點，也為未來的功能擴充套件提供了更好的基礎。玄貓建議團隊在評估升級時，特別關注這些新功能，因為它們可能會顯著改善你的Kubernetes營運體驗。

在現代雲端架構中，效能最佳化一直是一個重要的課題。經過多年的系統架構設計經驗，玄貓發現資料序列化的效率對系統整體效能有著關鍵性的影響。今天特別要跟大家分享 Kubernetes 在這方面的重要突破：CBOR 序列化器的引入，以及相關的系統最佳化方案。

CBOR 序列化器的革新

在 Kubernetes 的演進過程中，資料序列化一直扮演著重要角色。新的 CBOR（Concise Binary Object Representation）序列化器的加入，標誌著 Kubernetes 在效能最佳化上的重大進展。這項技術將成為 JSON 的替代方案，特別是在處理 API 請求與回應的序列化，以及在 apiextensions-apiserver 處理自定義資源時。

為何需要 CBOR？

在實際的系統運作中，資源序列化的效能問題主要體現在以下幾個層面：

API 互動過程中的多重序列化

客戶端需要編碼請求內容與解碼回應
伺服器端則需要處理請求解碼、儲存資料的編解碼等作業

效能比較

Kubernetes 先前採用的 Protobuf 在處理原生型別時表現優異，但在處理自定義資源時卻面臨挑戰。根據實際測試資料，採用 CBOR 後：

自定義資源的編碼效率提升了 8 倍
動態客戶端的解碼速度提升了 2 倍
大幅減少了堆積積記憶體的使用量

記憶體管理的突破

現有系統的挑戰

在大型叢集環境中，玄貓觀察到一個常見的問題：API 伺服器可能因為幾個 LIST 請求就導致記憶體使用量暴增。這個問題不僅影響高用性（HA）叢集的運作，還會波及同一節點上的其他服務。

創新的串流機制

為瞭解決這個問題，Kubernetes 引入了根據 WATCH 的替代方案：

改用 watch-cache 的串流傳輸取代從 etcd 擷取資料
主要針對 informer 進行最佳化，因為它們是 LIST 請求的主要來源
提供可預測與穩定的記憶體使用模式

MutatingAdmissionPolicy 的進化

在驗證與修改資源的流程中，MutatingAdmissionPolicy 新增了 mutations 欄位，讓資源修改更為靈活：

支援使用 CEL 表示式定義修改規則
採用部分填充（partially filled）的方式進行修改
透過 Server Side Apply 與原始資源進行合併

經過多年處理大型系統架構的經驗，玄貓特別建議在實作這些新功能時，需要特別注意系統的向後相容性，並且在匯入過程中進行充分的效能測試。這些改進不僅提升了系統效能，更為未來的擴充套件提供了更好的基礎架構。

在現代雲端架構中，效能最佳化不僅關係到系統的運作效率，更影響到整體的營運成本。這些改進充分展現了 Kubernetes 社群在持續最佳化方面的努力，也為未來的雲端運算提供了更穩固的技術基礎。作為一個長期關注雲端技術發展的觀察者，玄貓認為這些進展將為雲端原生應用帶來更多可能性。

Kubernetes 身份驗證與授權機制的革新：外部簽署與欄位選擇器

在企業級 Kubernetes 叢集管理中，身份驗證與授權一直是核心議題。玄貓今天要探討 Kubernetes 在這方面的重要進展，特別是服務帳號令牌的外部簽署機制，以及自訂資源的欄位選擇器支援。

自訂資源的欄位選擇器支援

Kubernetes 增強了 CustomResourceDefinition (CRD) 的功能，引入了欄位選擇器支援。這項改進讓我們能更精確地查詢和過濾自訂資源。以下是一個具體的實作範例：

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: selector.stable.example.com
spec:
  group: stable.example.com
  versions:
    - name: v1
      selectableFields:
        - jsonPath: .spec.color
        - jsonPath: .spec.size
      additionalPrinterColumns:
        - jsonPath: .spec.color
          name: Color
          type: string
        - jsonPath: .spec.size
          name: Size
          type: string

服務帳號令牌的外部簽署系統

身為一位資安工作者，玄貓認為這項功能的引入對於提升 Kubernetes 的安全性具有重大意義。這個新機制允許使用外部專業系統（如硬體安全模組 HSM 或雲端金鑰管理服務 KMS）來管理服務帳號的簽署金鑰。

核心優勢

簡化金鑰輪替流程 在過去的架構中，每當需要更新金鑰時，都必須重新啟動 kube-apiserver。這不僅造成服務中斷，也增加了維運的複雜度。新機制讓金鑰輪替變得更加順暢，無需重啟服務。
強化安全架構 以往往 kube-apiserver 需要直接從檔案系統讀取金鑰，這種做法存在安全風險。玄貓在多年的資安實務中發現，任何具有系統存取許可權的人都可能接觸到這些敏感資料。而新的外部簽署機制有效地隔離了這個風險。
提升管理彈性 透過 gRPC API 實作的 ExternalJWTSigner，為金鑰管理提供了更大的靈活性。這個介面支援兩個主要功能：

JWT 簽署請求處理
公鑰擷取機制

技術實作細節

新的 gRPC API 定義了完整的簽署流程：

簽署請求流程

// SignJWTRequest 定義簽署請求
message SignJWTRequest {
    bytes payload = 1;
}

// SignJWTResponse 包含簽署結果
message SignJWTResponse {
    bytes signature = 1;
    string header = 2;
}

金鑰擷取機制

// FetchKeysRequest 用於請求公鑰列表
message FetchKeysRequest {
}

// FetchKeysResponse 回傳可用的公鑰資訊
message FetchKeysResponse {
    repeated PublicKey keys = 1;
}

在實務應用中，玄貓建議在實作這套機制時特別注意以下幾點：

確保外部簽署服務的高用性，避免成為系統瓶頸
實作適當的快取機制，減少對外部服務的請求次數
建立完善的監控機制，及時發現潛在問題
定期進行金鑰輪替演練，確保流程順暢

這些改進不僅提升了 Kubernetes 的安全性，也為大規模佈署提供了更好的可維護性。透過這些機制，我們可以更好地管理和保護叢集中的敏感資訊，同時提供更靈活的擴充套件性。

在企業實踐中，玄貓發現這些功能特別適合需要嚴格合規要求的金融科技和醫療照護等領域。這些產業往往需要更嚴格的金鑰管理機制，而外部簽署系統正好滿足了這些需求。

Kubernetes 持續在安全性和可用性方面進行改進，這些新功能的加入讓它在企業級應用場景中變得更加成熟。作為技術社群的一份子，我們應該持續關注這些演進，並在適當的時機匯入這些新特性，以提升系統的整體安全性和可靠性。

理解與管理Kubernetes資源存取控制：授權機制與資源加密

在現代容器管理平台中，資源的安全存取與控制是一項關鍵任務。玄貓長期專注於Kubernetes安全架構，今天將分享對資源加密、授權機制等重要安全特性的深度解析。

資源加密與損壞資源處理

在為企業客戶設計Kubernetes安全架構時，玄貓發現資源加密是一個經常被忽視但極其重要的議題。Kubernetes的靜態資源加密（encryption at rest）機制雖然提供了基礎防護，但在實際營運中仍存在一些挑戰。

損壞資源的處理機制

當加密資源出現問題時，傳統的API操作往往無法處理。為解決這個問題，Kubernetes引入了新的刪除選項：

apiVersion: v1
kind: DeleteOptions
metadata:
  name: example
ignoreStoreReadErrorWithClusterBreakingPotential: true

內容解密

這個設定允許管理員在遇到無法解密的資源時：

啟用特殊的刪除模式
繞過正常的資源讀取檢查
直接從系統中移除損壞的資源
防止單個損壞資源影響整個資源類別的操作

根據選擇器的授權機制

在實務中，玄貓觀察到傳統的RBAC常無法滿足精細化的存取控制需求。新的選擇器基礎授權機制提供了更靈活的解決方案。

授權機制的核心改進

type SubjectAccessReviewSpec struct {
    ResourceAttributes *ResourceAttributes `json:"resourceAttributes,omitempty"`
    FieldSelector     string              `json:"fieldSelector,omitempty"`
    LabelSelector    string              `json:"labelSelector,omitempty"`
}

內容解密

這個新的授權規範：

允許使用欄位和標籤選擇器進行精確的資源過濾
支援List、Watch和DeleteCollection等操作的細粒度控制
為Node Authorizer提供更精確的Pod存取控制
整合CEL授權器，實作更靈活的存取控制邏輯

匿名存取端點設定

在建構安全的API存取架構時，控制匿名存取一直是個關鍵議題。玄貓建議採用新的端點設定機制來強化安全性。

安全端點設定範例

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: AnonymousAuthConfiguration
metadata:
  name: example-config
allowedEndpoints:
  - /healthz
  - /readyz
  - /livez

內容解密

這種設定方式能夠：

明確定義允許匿名存取的API端點
降低未授權存取的風險
提供更精確的存取控制管理
簡化安全稽核與合規要求

在實際佈署過程中，玄貓發現這些安全機制的組合使用能顯著提升叢集的安全性。透過細緻的授權控制、妥善的資源加密管理，以及嚴格的匿名存取限制，我們能夠建構一個更安全可靠的Kubernetes環境。這些進展不僅解決了當前的安全挑戰，更為未來的安全架構發展奠定了良好基礎。

Kubernetes 認證機制與安全性強化：從匿名存取到結構化設定

在企業級 Kubernetes 環境中，安全性一直是最重要的議題之一。玄貓觀察到近期 Kubernetes 在認證與授權機制上有重大突破，讓我們探討這些重要的安全性改進。

匿名認證的演進與限制

目前 Kubernetes 預設啟用匿名認證機制，這代表沒有認證 Token 的請求會自動被視為匿名存取。然而，這種機制存在一定的限制：

管理員只能透過 --anonymous-auth 開關（預設為 true）來全域控制匿名存取
無法針對特定資源或端點進行細粒度的匿名存取控制
缺乏彈性的安全策略設定能力

結構化認證設定的重大改進

玄貓認為，新的結構化認證設定機制帶來了以下關鍵優勢：

支援所有 JWT 相容的 Token
動態設定更新能力
多重認證提供者平行支援
整合 Common Expression Language

這項改進特別適合需要嚴格存取控制的企業環境。舉例來說，在我協助某金融科技公司建置 Kubernetes 平台時，這種細粒度的認證控制就能有效解決多租戶存取管理的問題。

結構化授權設定的創新

傳統的 kube-apiserver 授權設定主要依賴指令列引數，如 --authorization-* 系列引數。這種方式存在明顯限制：

只能設定單一授權 webhook
缺乏靈活的授權策略組合能力
設定更新需要重啟服務

新的結構化授權設定解決了這些問題，並提供更靈活的設定選項。在實務應用中，這對於需要複雜授權邏輯的大型組織特別有幫助。

服務帳號 Token 的增強機制

在最新的改進中，TokenRequest 的處理機製得到了顯著強化：

自動整合節點的 name 和 uid 資訊
增強與 Pod 關聯的節點資訊追蹤
提升 Token 的安全性與可追溯性

這些改進讓 Token 管理更加安全與可控。在我的實務經驗中，這對於微服務架構下的服務間認證特別有幫助。

從安全性的角度來看，這些改進共同構建了一個更加健全的 Kubernetes 安全框架。特別是在零信任架構逐漸成為趨勢的今天，這些安全性強化更顯重要。在實施這些新功能時，建議採用漸進式的方式，先在測試環境充分驗證，再逐步在生產環境推展。

這些安全性改進不僅提升了 Kubernetes 的企業級可用性，也為未來的安全擴充套件奠定了良好基礎。透過這些機制，我們能夠建構更安全、更可控的容器化環境，這對於追求高安全標準的企業來說是極具價值的進展。

Kubernetes 排程器與外掛系統的進階最佳化

近期 Kubernetes 在排程器與外掛系統方面進行了一系列重要最佳化，玄貓在此探討這些改進如何提升系統效能與靈活性。

kubectl debug 的自訂設定檔功能

在處理容器除錯時，原有的預設設定檔往往無法完全滿足開發者的需求。新版本引入了自訂設定檔功能，讓我們能更靈活地設定除錯環境。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: debug-pod
spec:
  containers:
  - name: debug-container
    image: debug-tools:latest
    securityContext:
      capabilities:
        add: ["SYS_PTRACE"]

這個設定檔允許容器擁有系統追蹤（SYS_PTRACE）許可權
使用特定的除錯工具映像檔
可依需求自訂安全性設定與資源限制

排程器的非同步搶佔機制

排程器的效能最佳化一直是玄貓關注的重點。新的非同步搶佔機制徹底改變了資源排程的方式，讓系統反應更加靈敏。

type Scheduler struct {
    preemptionWorker *PreemptionWorker
}

func (s *Scheduler) processNextPod() {
    // 啟動非同步搶佔處理
    go s.preemptionWorker.HandlePreemption(pod)
    
    // 繼續處理下一個 Pod
    s.processNextItem()
}

透過 goroutine 實作非同步搶佔處理
排程器無需等待搶佔完成即可繼續工作
大幅提升了整體排程效率

外掛回呼機制的改進

排程外掛系統引入了新的 QueueingHint 功能，這讓資源排程更加人工智慧。玄貓在實際佈署中發現這項功能特別適合處理動態資源分配的場景。

func (p *MySchedulerPlugin) QueueingHint(pod *v1.Pod, event framework.ClusterEvent) framework.QueueingHintResult {
    if needsSpecificResource(pod) && !resourceAvailable() {
        return framework.QueueSkip
    }
    return framework.Queue
}

QueueingHint 函式決定何時重新嘗試排程
可根據叢集事件動態調整排程策略
避免無謂的重試，提高排程效率

元件狀態監控的革新

系統監控與可觀察性是維運的關鍵。新的元件狀態監控機制提供了更詳細的健康狀況資訊，讓我們能更快發現並解決問題。

type ComponentStatus struct {
    Name string
    Health bool
    LastCheckTime time.Time
    Details map[string]interface{}
}

提供元件即時健康狀態
記錄詳細的檢查時間與結果
支援自訂狀態詳情

這些最佳化不僅提升了 Kubernetes 的效能，更為未來的擴充套件奠定了良好基礎。從玄貓多年的實戰經驗來看，這些改進將顯著提升大規模叢集的維運效率。在實際佈署中，建議維運團隊優先關注非同步搶佔機制的設定，並善用新的監控功能來提前發現潛在問題。

持續觀察與最佳化這些新特性的應用，將是確保系統穩定執行的關鍵。這些進展也體現了 Kubernetes 社群在追求技術卓越方面的不懈努力，為雲原生技術的發展注入了新的動力。

關於 Kubernetes 1.31 版本的新功能與增強

在新版本中，Kubernetes 社群持續致力於強化系統的可觀察性、Windows 支援以及資源管理能力。玄貓將深入剖析這些重要的更新：

核心元件的狀態監控增強

Kubernetes 引入了新的 /statusz 端點，主要用於提升系統的可觀察性。這個功能讓我們能更有效地監控系統核心元件的狀態：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: system:monitoring
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes/statusz"]
  verbs: ["get"]

這個新端點會提供以下重要資訊：

元件版本資訊
建置細節
Go 執行環境版本
Kubernetes API 相容性
重要監控端點的連結（/healthz、/livez、/readyz、/metrics）

元件設定追蹤功能

新的 /flagz 端點讓系統管理員能夠更容易地追蹤和驗證元件的執行設定。玄貓認為這個功能對於診斷問題和確保系統設定一致性特別重要。當我在處理大規模叢集時，經常需要快速確認不同節點上元件的設定是否一致，這個功能正好解決了這個痛點。

Windows 平台的重大改進

Kubernetes 1.31 在 Windows 支援方面有顯著進展：

CPU 與記憶體親和性
- 為 Windows 節點提供了更精細的資源管理能力
- 支援 CPU 管理器、記憶體管理器和拓撲管理器
- 適應 Windows 特有的資源管理特性
優雅關機制
- 實作了 Windows 節點的優雅關機流程
- 支援 Pod 的生命週期鉤子（如 PreStop）
- 確保應用程式能夠正確儲存狀態並清理資源

從我多年的容器管理經驗來看，這些增強功能大幅改善了 Kubernetes 在 Windows 環境中的可用性。特別是優雅關機制，這解決了長期以來 Windows 容器被強制終止可能導致的資料損失問題。

系統監控的最佳實踐

根據這些新功能，玄貓建議採取以下監控策略：

善用 /statusz 端點建立全面的監控儀錶板
定期檢查元件設定，確保叢集設定的一致性
在 Windows 節點維護時，確保給予足夠的時間讓應用程式完成優雅關機流程

這些新功能大幅提升了 Kubernetes 的可維護性和可靠性。作為一個經常處理混合環境的技術工作者，我特別欣賞這個版本在 Windows 支援方面的進展。這些改進不僅使系統更加穩定，也為未來的功能擴充套件奠定了良好的基礎。

隨著容器技術的不斷發展，Kubernetes 在跨平台支援和系統可觀察性方面的這些進展，讓它更加適合企業級的生產環境使用。這些新功能不僅提升了系統的可靠性，也大幅改善了維運人員的工作效率。

在長期專注於容器管理與雲端技術的過程中，玄貓觀察到Kubernetes持續進行重要的革新。今天要探討Kubernetes 1.32版本帶來的重大更新，這些變更不僅最佳化了資源管理機制，更強化了整體系統的安全性。

動態資源分配機制的重大革新

Kubernetes 1.32版本對動態資源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）進行了根本性的重構。這項改革源於先前版本在叢集自動擴縮減方面遇到的挑戰。在實務經驗中，玄貓發現舊有的DRA實作方式確實存在著資源可見性不足的問題，這直接影響了叢集擴縮減控制器的決策效能。

新版DRA採用結構化引數模型，這項改進帶來幾個關鍵優勢：

提升了資源分配的預測性
強化了硬體需求的處理機制
改善了資源請求的評估流程

安全性更新：移除gitRepo型態

根據資安考量，Kubernetes 1.32版本將移除gitRepo型態的支援。這項決定主要是因應CVE-2024-10220漏洞，該漏洞可能導致透過gitRepo型態執行任意指令的風險。作為資安工作者，玄貓建議開發團隊及早因應這項變更，改用更安全的替代方案，例如使用InitContainers或採用Git運算元（Operator）的方式來管理程式碼。

API版本更新與相容性處理

在API層面，此版本移除了flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta3版本的API。玄貓建議開發團隊進行以下調整：

更新現有的佈署設定
轉移至flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1版本
檢查PriorityLevelConfiguration的設定

特別需要注意的是，在新版本中，PriorityLevelConfiguration的spec.limited.nominalConcurrencyShares引數的預設行為有所改變。當此值明確設為0時，系統將維持該設定而非自動調整為30。

在實務應用中，這些變更要求我們重新思考資源設定策略。根據玄貓的經驗，建議在升級前進行完整的測試，確保所有元件都能在新版本中正常運作。同時，應該檢視現有的監控機制，確保能適當追蹤新的資源分配模式。

這些改變反映了Kubernetes社群對系統穩定性與安全性的持續追求。透過這次更新，Kubernetes在資源管理、安全性和API設計上都達到了新的里程碑。對於正在規劃升級的團隊，建議先在測試環境中充分驗證這些變更的影響，確保生產環境的平順移轉。

在這個快速演進的雲端原生時代，持續關注並適應這些技術變革，是維持系統競爭力的關鍵。作為技術長官者，我們必須在確保系統穩定性的同時，也要能夠靈活運用新功能來最佳化我們的服務。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

Kubernetes 1.32版本重大更新：Pod級資源設定與非同步排程最佳化

核心功能革新

Pod級資源設定

非同步Pod排程最佳化

系統監控強化

安全性提升

Kubelet API授權細緻化

服務帳號金鑰外部管理

開發者友善性改進

PreStop Hook零延遲

排程重試機制最佳化

技術棄用與遷移建議

容器日誌分流：提升問題診斷效率

現有日誌管理的限制

全新的日誌串流選項

實務應用案例

Pod級資源管理：更靈活的資源設定

突破容器級資源限制

新的Pod級資源規格

實務效益分析

開發環境的資源設定範例

資源健康狀態監控的重大進展

L3快取拓撲感知的CPU管理最佳化

uncore-cache 資源分配策略

為何需要考慮 uncore-cache？

實際案例分析

資源宣告狀態的改進

為Kubernetes增加精細化的資源管理與授權控制

ResourceClaim狀態擴充套件

當前問題與改進需求

關鍵改進重點

PreStop Hook 零延遲設定最佳化

CPU Manager 嚴格資源控制

政策設定示範

效果說明

Kubelet 設定目錄管理最佳化

環境變數命名規則最佳化

DRA 結構化引數的革新

新的結構化引數帶來的改善

記憶體管理器的進化

記憶體管理策略

記憶體後端儲存區的最佳化

新的儲存設定方式

NUMA 架構的最佳化升級

NUMA 架構最佳化：提升效能與降低延遲

工作 API 管理機制的重大改進

managedBy 欄位的創新應用

有狀態集合 的儲存管理革新

Pod 索引標籤功能強化

儲存系統的彈性提升

PVC 動態擴充的智慧控制

容量擴充請求的新處理模式

群組快照功能的革新

VolumeGroupSnapshot 的應用場景

實作細節

SELinux 標籤處理最佳化

效能提升機制

DNS搜尋驗證規則的演進

現有限制與實務挑戰

新的驗證機制

LoadBalancer行為感知改進

ipMode的應用場景

CEL為基礎的修改准入策略

新機制的優勢

CBOR 序列化器的革新

為何需要 CBOR？

API 互動過程中的多重序列化

效能比較

記憶體管理的突破

現有系統的挑戰

創新的串流機制

MutatingAdmissionPolicy 的進化

Kubernetes 身份驗證與授權機制的革新：外部簽署與欄位選擇器

自訂資源的欄位選擇器支援

服務帳號令牌的外部簽署系統

核心優勢

技術實作細節

理解與管理Kubernetes資源存取控制：授權機制與資源加密

資源加密與損壞資源處理

損壞資源的處理機制

有狀態集合的儲存管理革新