Kubernetes已部署集群切換kube-apiserver等核心容器鏡像倉庫地址

景

使用Kubeadm在國內部署Kubernetes集群時，由于無法訪問k8s.gcr.io，就修改了默認的倉庫地址，直接使用了Azure 提供的gcr.azk8s.cn/google_containers倉庫。

部署信息

操作系統：Centos7

Kubernetes：v1.17.0 單Master節點

問題

docker pull gcr.azk8s.cn/google_containers/pause:3.1
Error response from daemon: error parsing HTTP 403 response body: invalid character '<' looking for beginning of value: "<html>\r\n<head><title>403 Forbidden</title></head>\r\n<body bgcolor=\"white\">\r\n<center><h1>403 Forbidden</h1></center>\r\n<hr><center>nginx/1.14.0 (Ubuntu)</center>\r\n</body>\r\n</html>\r\n"

近期Azure調整了策略，其倉庫只允許 Azure China IP 使用，不再對外提供服務, 如果確實有需求，可以聯系akscn@microsoft.com并提供IP地址。

官方說明：https://mirror.azure.cn/help/docker-registry-proxy-cache.html

這樣我在新增節點時就無法下載`kube-proxy`以及`pause`鏡像了，甚至已有節點出現意外時，對恢復節點也造成一定影響。

目標

切換所有相關鏡像至新的倉庫。

實施

升級過程中服務會短暫中斷，也可能存在未知風險，應提前做好準備。

倉庫切換涉及到兩個核心內容：

1. Kubernetes集群鏡像，以及現有運行中的所有基礎服務。

2. Kubeadm配置信息，保證新增節點拿到新的配置信息，進行初始化。

創建倉庫代理

創建代理倉庫的細節網上很多，就不詳細贅述。

網上可以找到很多更好的倉庫，像：阿里、中科大、網易都有相關的服務提供。為了以后不會在出現什么意外，我還是選擇了自建代理，使用了阿里云香港節點的輕量應用服務器做了代理，寬帶峰值30M，每月1T流量，經常會被限速，體驗不怎么好，但好歹不會突然變化了。急需的同學倒是可以拿來應急下。

hub.docker.com -> dockerhub.msorg.cn
gcr.io -> gcr.msorg.cn
k8s.gcr.io -> k8sgcr.msorg.cn
quay.io -> quay.msorg.cn

鏡像清單

鏡像清單可以通過kubeadm config images list命令查看到。

k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.17.0
k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.17.0
k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.17.0
k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.17.0
k8s.gcr.io/pause:3.1
k8s.gcr.io/etcd:3.4.3-0
k8s.gcr.io/coredns:1.6.5

kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd可以在主節點的/etc/kubernetes/manifests/目錄下找到，yaml配置文件修改保存后立即生效。

coredns、kube-proxy是發布到Kubernetes集群中的，直接kubectl更新配置。

pause是與kubelet綁定在一起的，修改service配置即可。

更新kubeadm配置

Kubernetes中存有名為kubeadm-config的ConfigMap配置信息，需要對其進行更新。

可以使用kubectl edit cm kubeadm-config -n kube-system命令進行編輯，修改imageRepository部分，如：imageRepository: gcr.msorg.cn/google_containers

更新kube-apiserver

在主節點的/etc/kubernetes/manifests/目錄中，找到kube-apiserver.yaml文件，修改其中的image部分即可,如：image: gcr.msorg.cn/google_containers/kube-apiserver:v1.17.0

修改之后保存文件立即生效

更新kube-controller-manager

在主節點/etc/kubernetes/manifests/目錄中，找到kube-controller-manager.yaml文件，修改其中的image部分即可,如：image: gcr.msorg.cn/google_containers/kube-controller-manager:v1.17.0

修改之后保存文件立即生效

更新kube-scheduler

在主節點/etc/kubernetes/manifests/目錄中，找到kube-scheduler.yaml文件，修改其中的image部分即可,如：image: gcr.msorg.cn/google_containers/kube-scheduler:v1.17.0

修改之后保存文件立即生效

更新etcd

在主節點/etc/kubernetes/manifests/目錄中，找到etcd.yaml文件，修改其中的image部分即可,如：image: gcr.msorg.cn/google_containers/etcd:3.4.3-0

修改之后保存文件立即生效

更新coredns

coredns被以deployment的方式發布在Kubernetes集群之上，我們只需要修改其配置即可。

可以使用命令kubectl edit deployment coredns -n kube-system,修改其image部分配置，如：image: gcr.msorg.cn/google_containers/coredns:1.6.5

更新kube-proxy

kube-proxy被以daemonset的方式發布在Kubernetes集群之上，我們只需要需改其配置即可。

可以使用kubectl edit daemonset kube-proxy -n kube-system命令進行編輯，修改其image部分配置，如：image: gcr.msorg.cn/google_containers/kube-proxy:v1.17.0

更新pause鏡像

該鏡像配置被放在每個節點上的kubelet啟動命令中，可以通過以下方式確認。

使用ps -ef | grep kubelet命令查看當前kubelet啟動信息

root     26588     1  2 Apr11 ?        06:18:01 /usr/bin/kubelet --bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --config=/var/lib/kubelet/config.yaml --cgroup-driver=systemd --network-plugin=cni --pod-infra-container-image=gcr.msorg.cn/google_containers/pause:3.1

可以看到在啟動時有pod-infra-container-image參數，修改此參數即可。具體此參數如何修改，因為系統不同，可能方式也不太一樣，下面以Centos7系統為例，Centos7使用了systemd，演示如何查找該參數配置位置。

第一步：kubeadm已經將kubelet已經被安裝為service了，可以使用service kubelet status查看當前service信息。

kubelet.service - kubelet: The Kubernetes Node Agent
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/kubelet.service; enabled; vendor preset: disabled)
  Drop-In: /usr/lib/systemd/system/kubelet.service.d
           └─10-kubeadm.conf
   Active: active (running) since Sat 2020-04-11 17:27:03 CST; 1 weeks 1 days ago
     Docs: https://kubernetes.io/docs/
 Main PID: 26588 (kubelet)
    Tasks: 35
   Memory: 196.4M
   CGroup: /system.slice/kubelet.service
           └─26588 /usr/bin/kubelet --bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --config=/var/lib/kubelet/config.yaml --cgroup-driver=systemd --network-plugin=cni --pod-infra-...

從以上信息中我們可以看到當前使用的service配置文件為/usr/lib/systemd/system/kubelet.service，并且加載了10-kubeadm.conf

第二步：查看service配置

使用cat /usr/lib/systemd/system/kubelet.service進行查看

[Unit]
Description=kubelet: The Kubernetes Node Agent
Documentation=https://kubernetes.io/docs/
[Service]
ExecStart=/usr/bin/kubelet
Restart=always
StartLimitInterval=0
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target

發現其中并沒有什么特別的，進一步查看10-kubeadm.conf，至于這個文件呢，在/usr/lib/systemd/system/kubelet.service.d路徑下，或者使用find命令進行查找即可。

[Service]
Environment="KUBELET_KUBECONFIG_ARGS=--bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf"
Environment="KUBELET_CONFIG_ARGS=--config=/var/lib/kubelet/config.yaml"
# This is a file that "kubeadm init" and "kubeadm join" generates at runtime, populating the KUBELET_KUBEADM_ARGS variable dynamically
EnvironmentFile=-/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env
# This is a file that the user can use for overrides of the kubelet args as a last resort. Preferably, the user should use
# the .NodeRegistration.KubeletExtraArgs object in the configuration files instead. KUBELET_EXTRA_ARGS should be sourced from this file.
EnvironmentFile=-/etc/sysconfig/kubelet
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/kubelet $KUBELET_KUBECONFIG_ARGS $KUBELET_CONFIG_ARGS $KUBELET_KUBEADM_ARGS $KUBELET_EXTRA_ARGS

從此文件中我們可以找到/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env文件是在kubeadm init與kubeadm join時產生的。基本可以確定下一步的目標了。

第三步：查看/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env文件

使用cat /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env查看該文件

KUBELET_KUBEADM_ARGS="--cgroup-driver=systemd --network-plugin=cni --pod-infra-container-image=gcr.msorg.cn/google_containers/pause:3.1"

我們會發現需要的內容真的在里面，這時候只需要改了pod-infra-container-image這個參數為我們所需要的，重新啟動kubelet即可，每個node節點都需要手動修改。

總結

至此所有操作就已經完成了，當然了，此方式比較野路子。哪位大神有官方相關材料，可以告訴小弟的。

者：NSS

翻譯：楊金鴻

術語校對：韓海疇

全文校對：林亦霖

本文約3000字，建議閱讀7分鐘。

本文為帶大家了解R語言以及分段式的步驟教程！

人們學習R語言時普遍存在缺乏系統學習方法的問題。學習者不知道從哪開始，如何進行，選擇什么學習資源。雖然網絡上有許多不錯的免費學習資源，然而它們多過了頭，反而會讓人挑花了眼。

為了構建R語言學習方法，我們在Vidhya和DataCamp中選一組綜合資源，幫您從頭學習R語言。這套學習方法對于數據科學或R語言的初學者會很有用;如果讀者是R語言的老用戶，則會由本文了解這門語言的部分最新成果。

R語言學習方法會幫助您快速、高效學習R語言。

前言

在開始學習之前，第一個要回答的問題是:為什么要用R語言？或者R語言為何如此有用?

R語言是一門快速發展的開源軟件，是SAS、STATA和SPSS這類商業軟件的競爭對手。就業市場對R語言的需求正在迅速上升，微軟等公司也同時承諾將致力讓R語言成為數據科學通用語言。

看看由Revolution Analytics制作的90秒視頻（https://www.youtube.com/watch?v=VlJnNSeO1uQ），您就知道R語言的用處。順便說下，微軟剛剛收購了Revolution Analytics。

步驟一：配置計算機環境

建立R語言學習環境最簡單方法是通過綜合R語言歸檔網絡(CRAN)下載（https://cran.r-project.org/）到您的本地計算機上。可以選擇Linux、Mac和Windows對應二進制文件下載。

您可能會考慮使用R語言自帶的控制臺，但我們建議您安裝R語言集成開發環境(IDE)。RStudio（https://www.rstudio.com/）是最有名的IDE，它能讓R語言編碼更容易、更快，還能讓您輸入多行代碼、處理圖形、安裝和維護程序，有效引導您的編程環境。RStudio此外可以選用基于eclipse的Architect（http://www.openanalytics.eu/architect）。如果需要安裝圖形用戶界面（GUI），請選擇R-commander（http://www.rcommander.com/）或Deducer（http://www.deducer.org/pmwiki/index.php?n=Main.WindowsInstallation）。

課后作業

安裝R和RStudio。
安裝Rcmdr、rattle和Deducer程序包。以及推薦或依賴的程序包，包括GUI。

使用庫命令加載安裝程序，并打開GUI。

步驟二：R語言基礎學習

您應該首先了解語言、庫和數據結構基礎知識。

如果您更傾向于在線交流方式學習R語法，DataCamp（https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r）提供的免費在線R教程是很好的資源。還可以選擇后續課程:中級R編程（https://www.datacamp.com/courses/intermediate-r）。另一種學習方法是在線版本swirl（https://www.datacamp.com/swirl-r-tutorial），它能讓您在類似RStudio環境中學習R語言。

在互動學習環境中，您可以選擇參加Coursera（https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science）或Edx（https://www.edx.org/course/introduction-r-programming-microsoft-dat204x-0）上mooc課程。

除了上述在線資源，您還可以考慮以下優秀資源:

CRAN免費教學R語言（https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf）。
Jared Lander’s R for Everyone（http://www.jaredlander.com/r-for-everyone/）
Quick-R（http://statmethods.net/）

專門學習:閱讀、數據幀、表、概述、描述、加載和安裝包、使用繪圖命令可視化數據。

課后作業

使用DataCamp免費在線R教程，熟悉基本的R語法。

創建Github（http://github.com/）賬號。

通過google幫助，解決安裝過程中出現的問題。

安裝swirl包并學習R編程(見上文)。

步驟三:了解R社

強大社區的存在是R語言發展迅速、大獲成功的主要原因。社區中核心的是R語言的“包”生態系統。R語言程序包可以在CRAN、bioconductor、github和bitbucket中下載。在Rdocumentation（http://www.rdocumentation.org/）中，您可以輕松搜索來自CRAN、github和bioconductor中能滿足您當前工作需要的程序包。與在R語言程序包生態系統同樣重要的是，您可以在R endeavours上輕松獲得幫助與反饋。首先，R內置幫助系統，您可以通過命令來訪問。同時，在Analytics Vidhya Discussions，Stack OverflowR語言是增長最快語言。R-bloggers（http://www.r-bloggers.com/）匯集許多R語言愛好者寫的博文。

課后作業：

訪問CranTask Views了解R語言生態系統。
在http://r-bloggers.com上注冊并訂閱每日新聞。

步驟四：數據導入和操作

導入和操作數據是數據科學工作流程中重要步驟。R語言允許使用特定包導入不同數據格式，從而使您工作更輕松,如下：

readr:導入平面文件。
Readxl package:將excel文件轉化為R語言。
haven package包:讓您將SAS、STATA和SPSS數據文件導入R語言。
Databases:連接通過像RMySQL和RpostgreSQL包，使用DBI訪問和操作。
rvest：網頁數據抓取。

一旦數據在工作環境中可用，您就可以使用下面程序包操作:

整理數據的tidyr程序包。
stringr包處理字符串操作。
對象數據幀，可以學習dplyr包輸入和輸出（https://www.datacamp.com/courses/dplyr-data-manipulation）。
需要執行繁重數據爭用任務?試試data.table程序包。
執行時間序列分析?嘗試一下像zoo，xts和quantmod程序包。

課后作業

通過“導入數據進入R語言”課程，或閱讀文章1、2、3、4。掌握導入數據軟件包。
通過RStudio觀看Data Wrangling with R 。（https://www.rstudio.com/resources/webinars/data-wrangling-with-r-and-rstudio/）
閱讀并練習如何使用dplyr、tidyr和data.table程序包。

步驟五：有效數據可視化

自己創建數據可視化作品是一件很自豪的事情。然而，數據可視化既是一項技能，也是一門藝術。許多學者閱讀Edward Tufte 的“可視化定量數據”原理，或者StephenFew的 “pitfalls on dashboard design”。也可以閱讀NathanYau在FlowingData 寫的博文，來獲得創建R語言可視化靈感。

1. 平面圖無處不在

R語言提供了多種創建圖形方法，使用原理圖創建圖形是標準的方法。然而，有一些好的工具(或包)使用更簡單的方式來創建，查看圖形。

在R語言中學習基本圖形語法是數據可視化中一種實用方法。
在R語言中ggplot是數據可視化中最重要的包，并且很受歡迎，網上有很多它的學習資源，比如在線ggplot2教程，cheatsheet ，和以及一本由哈德利韋翰編寫的教學書。
ggvis程序包允許您使用基本圖形語法創建交互式web圖形(參見教程)。
您知道Hans Rosling ted課程嗎?教您如何的用googleVis(一個帶有谷歌圖表接口)來重建圖表。
如果您遇到了繪制數據的問題，這篇文章會對您有所幫助。在這個CRAN任務視圖中可以查看到更多的可視化資源。或者查看R語言數據可視化指南。

2. 地圖無處不在

您對分析空間可視化數據感興趣嗎？學習本教程：介紹R語言空間數據，您會輕松地使用這些包。

源自Google maps和ggmap開放街道的靜態圖片，可用來創建可視化空間數據和模型。
Ari Lamstein’s中的choroplethr程序包。
tmap 程序包

3. HTML插件

HTML插件是R語言可視化產品中非常有前景的插件，您可以用簡單的方式創建交互式web可視化(參見RStudio教程)，掌握這種可視化方法將會成為R語言學習中必備技能。其帶來的視覺效果會給您朋友和同事留下深刻印象。

leaflet創建動態圖片。
使用dygraphs生成時間序列數據圖表。
互動表(datatable)。
DiagrammeR創建圖和流程圖。
MetricsGraphics創建散點圖、線圖和直方圖。

課后作業

理解基本圖形語法原理。
學習ggplot2教程。
使用RStudio環境學習html插件。

步驟六：數據挖掘、機器學習

對于新的統計數據學習方法，我們推薦下列資源:

Andrew Conway’s課程：R語言統計數據簡介。
杜克大學數據分析和統計推斷。
R語言實用數據科學。
約翰霍普金斯大學數據科學專業課程。
R語言數據科學使用指南。

如果您想提高機器學習能力，可以考慮從以下教程開始學習:

機器學習算法要點。
自行車共享大賽--一套R語言完整解決方案。
Kaggle上的機器學習課程。
掌握機器學習。
介紹機器學習。

確保在相關的CRAN任務視圖中查看到R語言可用的機器學習資源。

課后作業

從統計學課程開始入門。
學習Kaggle上免費機器學習課程。
看Rattle中的一些R語言數據挖掘書。
可以從這本小冊子上學習時間序列——A Little Book for Time Series in R .

步驟七：報告結果

與數據科學愛好者交流成果，分享見解是一件很重要的事情。幸運的是，R語言針對這個問題有一些非常實用工具。

第一個工具是R Markdown，采用knitr和pandoc復制方式生成您的數據分析結果報告。使用R markdown工具，R語言最終生成文檔，替換R語言代碼。文檔可以是html、word、pfd、ioslides等格式。您可以通過本教程學到更多知識并使用cheatsheet作為參考資料。

第二個工具是ReporteRs，它是個創建Microsoft(Worddocx和Powerpoint pptx)和html R語言文檔程序包，并可以在Windows、Linux、Unix和Mac OS系統上運行。像R Markdown工具一樣自動生成R語言報告，點擊這里我們來看看如何操作。

第三個是Shiny，目前R語言中最令人興奮的工具。使R語言構建交互式web應用程序變得非常容易。您可以把分析報告轉換為交互式web應用程序，您不需要了解HTML、CSS或Javascript相關知識。如果您想要學習Shiny ，請點擊RStudio learning portal。

課后作業

使用RMarkdown或ReporteRs創建第一個交互式報告。
嘗試構建一個Shiny應用。

練習

只有通過大量練習才能成為優秀R語言程序員。因此，要定期解決數據科學中的問題。我們的建議是趕緊開始與Kaggle上的數據科學家交流。

在解決問題中測試自己的R語言水平--練習中的問題。

步驟八:時間序列分析

R語言有一個用于專屬任務視圖時間序列。如果你想在R語言中做一些時間序列分析，這將是您開始的地方。您很快會發現工具的強大。

想要從在線資源中掌握時間序列分析是件不容易的事情。好的切入點是一本關于時間序列的書或者選擇《原理與實踐》這本書。在程序包方面，您需要熟悉Zoo與xts程序包。Zoo為您提供了常用的保存時間序列對象格式，而xts供了操作時間序列的數據集工具。

輔助資源: 時間序列綜合教程。

課后作業

選擇上述列出的時間系列教程，開始您的分析。
使用quantmod或quandl程序軟件包下載財務數據，開始您的時間序列分析。
使用諸如dygraphs的程序包創建您的可視化時間序列數據和分析。

文本挖掘一個重要工具

學習文本挖掘，您可以從edge課程中學習。雖然課程已經結束，但是您仍然可以訪問這些課程。

練習

文本挖掘競賽--一套R語言的完整解決方案。

步驟九:成為R語言大師

現在您已經掌握了大部分R語言數據分析，是時候給出一些高級課程資源了。您很可能已經知道其中的一些內容，但不妨看看這些教程。

Hadley Wickham的高級R語言教程。
在Hadoop、MongoDB或NoSQL中使用R語言。
微軟的RevoScaleR 程序包

原文鏈接：

https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-r-data-science/

楊金鴻，北京護航科技有限公司員工，在業余時間喜歡翻譯一些技術文檔。喜歡閱讀有關數據挖掘、數據庫之類的書，學習java語言編程等，希望能在數據派平臺上熟識更多愛好相同的伙伴，今后能在數據科學的道路上走的更遠，飛的更遠。

在，我們已經充分了解了 HTTP 和 Socket 的關系，也了解了 HTTP 報文的格式，為了讓小伙伴能夠加深對這兩個概念的理解，本文我們來看看如何利用 Socket 模擬 HTTP 請求。如果小伙伴們對 HTTP 和 Socket 的關系、HTTP 報文格式尚不熟悉的話，可以參考前面的文章 Http 和 Socket 到底是哪門子親戚？。

由于 HTTP 是基于 TCP 協議的應用層協議，因此我們可以用更為底層的方式來訪問 HTTP 服務，即直接使用 Socket 完成 HTTP 的請求和響應。我們前面說過，HTTP 的任務就是完成數據的包裝， Socket 提供了網絡的傳輸能力，所以我們只需要按照 HTTP 報文的格式來組裝數據，然后利用 Socket 將數據發送出去，就能得到回應。

POST 請求上傳數據

假設我現在有一個數據接口 http://localhost/hello，該接口每次接收一個參數 name ，調用成功之后返回給用戶一個 hello:name 字符串，那我們用 Socket 來實現這樣一個 HTTP 請求。

首先，我們要先組裝出 HTTP 的請求頭，如下(如果小伙伴對下面這個請求頭有疑問，請復習 Http 和 Socket 到底是哪門子親戚？一文)：

POST /hello HTTP/1.1
Accept:text/html
Accept-Language:zh-cn
Host:localhost

name=張三

我這里為了簡單，只添加了三個請求頭，然后我們通過 Socket 將上面這個字符串發送出去：

Socket socket = new Socket(InetAddress.getByName("localhost"), 80);
OutputStream os = socket.getOutputStream();
String data = "name=張三";
int dataLen = data.getBytes().length;
String contentType = "Content-Length:" + dataLen+"\r\n";
os.write("POST /hello HTTP/1.1\r\n".getBytes());
os.write("Accept:text/html\r\n".getBytes());
os.write("Accept-Language:zh-cn\r\n".getBytes());
os.write(contentType.getBytes());
os.write("Host:localhost\r\n".getBytes());
os.write("\r\n".getBytes());
os.write(data.getBytes());
os.write("\r\n".getBytes());
os.flush();

我在 Serlvet 中接收這個請求并作簡單處理，如下：

BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(req.getInputStream(),"UTF-8"));
StringBuffer sb = new StringBuffer();
String str;
while ((str = br.readLine()) != null) {
    sb.append(str).append("\r\n");
}
System.out.println("sb:"+sb.toString());
resp.setContentType("text/html;charset=utf-8");
PrintWriter out = resp.getWriter();
out.write(sb.toString());
out.flush();
out.close();

然后通過 Socket 中的輸入流我就能拿到響應結果，如下：

BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));
StringBuffer sb = new StringBuffer();
String str;
while ((str = br.readLine()) != null) {
    sb.append(str).append("\r\n");
}
System.out.println(sb.toString());

響應結果如下：

HTTP/1.1 200 
Content-Type: text/html;charset=utf-8
Transfer-Encoding: chunked
Date: Sun, 03 Dec 2017 10:46:52 GMT

name=張三

這是一個簡單的通過 POST 請求下載文本的案例。接下來我們再來一個 GET 請求下載圖片的案例，來加深對 Socket 的理解。

GET 請求下載圖片

這個實際上也不難，但是要實現圖片的下載需要我們首先熟悉HTTP響應的數據格式，不熟悉的小伙伴可以閱讀 Http 和 Socket 到底是哪門子親戚？一文。　　

下載圖片，響應頭是文本文件，響應數據是二進制文件，我們要想辦法通過空行將這兩塊數據分開，分別處理。為了解決這個問題，我首先提供一個工具類，這個工具類用來實現一行一行的解析字節流，如下：　　

public class BufferedLineInputStream {
    private InputStream is;

    public BufferedLineInputStream(InputStream is) {
        this.is = is;
    }

    /**
     * @param buf    將數據讀入到byte數組中
     * @param offset 數組偏移量
     * @param len    數組長度
     * @return 返回值表示讀取到的數據長度 -1表示數據讀取完畢，0表示其他異常情況
     */
    public int readLine(byte[] buf, int offset, int len) throws IOException {
        if (len < 1) {
            return 0;
        }
        //count用來統計已經向數組中存儲了多少數據
        int count = 0, c;
        while ((c = is.read()) != -1) {
            buf[offset++] = (byte) c;
            count++;
            //如果一行已經讀完或者數組已滿
            if (c == '\n' || count == len) {
                break;
            }
        }
        return count > 0 ? count : -1;
    }
}

然后將響應中的頭信息和圖片分別保存在不同的文件中，數據解析的核心思路就是一行一行讀取響應數據，當遇到 \r\n 表示頭信息已經讀取完了，要開始讀取二進制數據了，二進制數據讀取到之后，將之保存成圖片即可。核心代碼如下：

fos = new FileOutputStream("E:\333.png");
pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("E:\222.txt")));
socket = new Socket(InetAddress.getByName("localhost"), 80);
OutputStream out = socket.getOutputStream();
out.write("GET /1.png HTTP/1.1\r\n".getBytes());
out.write("Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8\r\n".getBytes());
out.write("Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3\r\n".getBytes());
out.write("Host:localhost\r\n".getBytes());
out.write("\r\n".getBytes());

BufferedLineInputStream blis = new BufferedLineInputStream(socket.getInputStream());
int len;
byte[] buf = new byte[1024];
while ((len = blis.readLine(buf, 0, buf.length)) != -1) {
    String s = new String(buf, 0, len);
    System.out.println(s);
    if (s.equals("\r\n")) {//表示頭信息讀取完畢
        break;
    }
}
//開始解析二進制的圖片數據
while ((len = blis.readLine(buf, 0, buf.length)) != -1) {
    fos.write(buf, 0, len);
}

OK，Socket 模擬 HTTP 請求我們就先說到這里，兩個案例，希望能夠加深小伙伴對 Socket 和 HTTP 的理解。

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Kubernetes已部署集群切換kube-apiserver等核心容器鏡像倉庫地址

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部署信息

問題

目標

實施

鏡像清單

更新kubeadm配置

更新kube-apiserver

更新kube-controller-manager

更新kube-scheduler

更新etcd

更新coredns

更新kube-proxy

更新pause鏡像

總結

POST 請求上傳數據

GET 請求下載圖片

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