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知识/Kubernetes.md

@@ -0,0 +1,420 @@
+# Kubernetes
+
+## 安装 Kubernetes
+
+### 更新系统并安装依赖
+
+```bash
+# 更新系统并安装依赖
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg
+
+# 临时关闭
+sudo swapoff -a
+
+# 永久禁用：编辑 /etc/fstab 文件，注释掉 swap 相关的行
+# 找到类似下面这行，在行首加上 #
+# /swap.img      none    swap    sw      0       0
+sudo sed -i 's/\/swap.img/#\/swap.img/g' /etc/fstab
+
+# 关闭防火墙（生产环境建议配置规则）
+sudo ufw disable
+
+# 禁用 SELinux（如已安装）
+sudo setenforce 0
+sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config
+
+# 配置主机名和 hosts 文件 (可选，但强烈推荐)
+sudo hostnamectl set-hostname k8s-master
+
+# 配置系统参数
+cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf
+overlay
+br_netfilter
+EOF
+
+sudo modprobe overlay
+sudo modprobe br_netfilter
+
+# 设置网络参数
+cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
+net.bridge.bridge-nf-call-iptables  = 1
+net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
+net.ipv4.ip_forward                 = 1
+EOF
+sudo sysctl --system
+```
+
+### 安装 Kubernetes 依赖的 containerd
+
+```bash
+# 清理旧的配置
+sudo rm /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
+
+# 创建用于存放密钥的目录
+sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
+
+# 下载阿里云的 Kubernetes GPG 密钥并保存
+curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/doc/apt-key.gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg
+
+# 添加 Kubernetes 的阿里云软件源，并指定使用我们刚刚下载的密钥
+echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list > /dev/null
+
+# 安装kubelet/kubeadm/kubectl
+sudo apt update
+
+# 取消保持状态
+sudo apt-mark unhold kubelet kubeadm kubectl
+
+# 安装最新版本
+sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
+
+# 锁定版本（避免自动升级）
+sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
+```
+
+### 将镜像文件保存到指定的路径（可选）
+
+```bash
+# 停止服务
+sudo systemctl stop containerd
+sudo systemctl stop kubelet
+
+# Generate default containerd config
+sudo mkdir -p /etc/containerd
+sudo containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
+
+# Edit the config to enable SystemdCgroup
+sudo mkdir -p /data/containerd/root
+
+# 修改 containerd 服务的默认存储路径
+sudo sed -i 's/root = "\/var\/lib\/containerd"/root = "\/data\/containerd\/root"/' /etc/containerd/config.toml
+
+# 迁移现有数据
+sudo rsync -avz /var/lib/containerd/ /data/containerd/root/
+sudo mv /var/lib/containerd /var/lib/containerd-bak
+
+sudo systemctl daemon-reload
+sudo systemctl start containerd
+sudo systemctl enable containerd
+sudo systemctl start kubelet
+sudo systemctl status containerd
+```
+
+### 配置镜像加速
+
+```bash
+# 注意：配置镜像加速器
+# k8s、crictl 可以使用 config.toml 中的镜像配置
+# ctr 需要指定 --hosts-dir
+# config_path 和 plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors 是互斥的，只能配置一个，优先使用 config_path
+
+# 配置镜像加速器配置文件路径
+#   [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry]
+#     config_path = "
+#     ...
+#      [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors]
+#        [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"]
+#          endpoint = ["https://docker.m.daocloud.io"]
+
+# 启用 SystemdCgroup
+sudo sed -i 's/SystemdCgroup = false/SystemdCgroup = true/' /etc/containerd/config.toml
+# 配置镜像加速器配置文件路径
+sudo sed -i 's/registry.k8s.io\/pause:3.8/registry.aliyuncs.com\/google_containers\/pause:3.9/' /etc/containerd/config.toml
+
+# 创建配置文件
+sudo mkdir -p /etc/containerd/certs.d/docker.io
+sudo tee /etc/containerd/certs.d/docker.io/hosts.toml << EOF
+server = "https://docker.io"
+
+[host."https://docker.m.daocloud.io"]
+  capabilities = ["pull", "resolve"]
+
+[host."https://docker.m.daocloud.io/library"]
+  capabilities = ["pull", "resolve"] 
+EOF
+sudo mkdir -p /etc/containerd/certs.d/registry.k8s.io
+sudo tee /etc/containerd/certs.d/registry.k8s.io/hosts.toml << EOF
+server = "https://registry.k8s.io"
+
+[host."https://k8s.m.daocloud.io"]
+  capabilities = ["pull", "resolve"]
+EOF
+
+# 在 config.toml 中启用镜像加速器
+# 源站 --> 替换为
+# https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror
+# docker.elastic.co --> elastic.m.daocloud.io
+# docker.io --> docker.m.daocloud.io
+# gcr.io --> gcr.m.daocloud.io
+# ghcr.io --> ghcr.m.daocloud.io
+# k8s.gcr.io --> k8s-gcr.m.daocloud.io # k8s.gcr.io 已被迁移到 registry.k8s.io
+# registry.k8s.io --> k8s.m.daocloud.io
+# mcr.microsoft.com --> mcr.m.daocloud.io
+# nvcr.io --> nvcr.m.daocloud.io
+# quay.io --> quay.m.daocloud.io
+# registry.ollama.ai --> ollama.m.daocloud.io # 实验内测中
+[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors]
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.elastic.co"]
+    endpoint = ["https://elastic.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"]
+    endpoint = ["https://docker.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io/library"]
+    endpoint = ["https://docker.m.daocloud.io/library"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."gcr.io"]
+    endpoint = ["https://gcr.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."ghcr.io"]
+    endpoint = ["https://ghcr.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."k8s.gcr.io"]
+    endpoint = ["https://k8s-gcr.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."registry.k8s.io"]
+    endpoint = ["https://k8s.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."mcr.microsoft.com"]
+    endpoint = ["https://mcr.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."nvcr.io"]
+    endpoint = ["https://nvcr.m.daocloud.io"]
+
+  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."quay.io"]
+    endpoint = ["https://quay.m.daocloud.io"]
+
+# 检查配置是否生效
+sudo systemctl restart containerd
+sudo systemctl status containerd
+sudo containerd config dump | grep -A 5 'plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry'
+sudo ctr plugins ls | grep -i cri
+# io.containerd.grpc.v1    cri    linux/amd64    ok
+```
+
+## 初始化 Kubernetes 集群
+
+```bash
+# 拉取镜像
+sudo kubeadm config images pull \
+  --image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers \
+  --kubernetes-version=v1.28.15
+
+sudo ctr -n k8s.io image ls
+
+# # 拉取一个测试镜像
+# sudo ctr images pull --hosts-dir "/etc/containerd/certs.d" docker.io/calico/cni:v3.28.0
+# sudo ctr -n k8s.io image pull --hosts-dir "/etc/containerd/certs.d" registry.k8s.io/pause:3.9
+# # 检查新目录的磁盘使用情况
+# sudo du -sh /data/containerd
+
+# Restart containerd
+sudo systemctl restart containerd
+
+sudo ctr version
+
+# 通过阿里云获取镜像文件
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1 registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
+
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0 registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
+
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
+
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
+
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
+
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
+
+sudo ctr images pull registry.aliyuncs.com/google_containers/registry.k8s.io/pause:3.9
+sudo ctr images tag registry.aliyuncs.com/google_containers/registry.k8s.io/pause:3.9 registry.k8s.io/pause:3.9
+
+#获取本机内网IP
+ip addr show eth0
+# 192.168.0.196
+
+# 初始化集群
+sudo kubeadm init \
+  --apiserver-advertise-address=192.168.0.196 \
+  --image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers \
+  --pod-network-cidr=192.168.0.0/16 \
+  --kubernetes-version=v1.28.15
+
+# 配置kubectl（普通用户）
+mkdir -p $HOME/.kube
+sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
+sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
+
+# 设置环境变量（永久设置）
+echo "export KUBECONFIG=$HOME/.kube/config" >> ~/.bashrc
+source ~/.bashrc
+
+# 检查节点状态
+kubectl get nodes
+kubectl get pods -A
+kubectl get pods --all-namespaces
+# 如果你還沒有安裝 CNI，你很可能會看到 coredns 的 Pods 處於 Pending (等待中) 狀態。
+kubectl cluster-info
+
+# Then install a CNI plugin (e.g., Calico):
+sudo ctr images pull --hosts-dir "/etc/containerd/certs.d" docker.io/calico/cni:v3.27.0
+sudo ctr images pull --hosts-dir "/etc/containerd/certs.d" docker.io/calico/node:v3.27.0
+sudo ctr images pull --hosts-dir "/etc/containerd/certs.d" docker.io/calico/kube-controllers:v3.27.0
+
+# 安装 Calico 网络插件
+# 方式一：
+wget https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.27.0/manifests/tigera-operator.yaml
+wget https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.27.0/manifests/custom-resources.yaml
+
+kubectl create -f ./tigera-operator.yaml
+kubectl create -f ./custom-resources.yaml
+
+# 方式二：
+wget https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.27.0/manifests/calico.yaml
+kubectl apply -f ./calico.yaml
+
+# 查看 Calico 插件的 Pods 是否正常运行
+watch -n 1 kubectl get pods -A
+kubectl describe pod calico-node-4q9kh -n kube-system
+
+# 配置 crictl 让其使用 containerd 作为运行时
+sudo tee /etc/crictl.yaml << EOF
+runtime-endpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock
+image-endpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock
+timeout: 10
+debug: false
+EOF
+
+# 检查配置是否生效
+sudo crictl info
+sudo crictl pull docker.io/library/mysql:8
+sudo crictl images
+
+# 通过 crictl 获取镜像文件
+sudo crictl pull registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
+sudo crictl pull registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
+sudo crictl pull registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
+sudo crictl pull registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
+sudo crictl pull registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
+sudo crictl pull registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
+sudo crictl pull registry.k8s.io/pause:3.9
+```
+
+### 设置集群单节点可以使用
+
+```bash
+# 重要：设置集群单节点可以使用，否则服务由于不能分配到资源，不能正常启动
+kubectl describe node arno | grep Taints
+# 你可以直接使用節點的角色來移除，或者指定節點名稱
+# --all 會對所有擁有該角色的節點生效，在單節點環境中很方便
+kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/control-plane-
+# 再次检查
+kubectl describe node arno | grep Taints
+```
+
+### 测试功能
+
+```bash
+# 测试
+kubectl create deployment nginx-test --image=nginx
+kubectl get pods
+kubectl expose deployment nginx-test --type=NodePort --port=80
+kubectl get services
+curl http://localhost:30209
+```
+
+### 修改 containerd 以指定组的权限来运行
+
+```bash
+# 让 containerd 以指定组的权限来运行
+sudo groupadd containerd
+sudo usermod -aG containerd $USER
+getent group containerd
+# containerd:x:1002:arno
+
+# 修改 /etc/containerd/config.toml 以下内容
+[grpc]
+  address = "/run/containerd/containerd.sock"
+  uid = 0
+  gid = 1002
+
+# 重启服务
+sudo systemctl restart containerd
+
+# 查看是否生效
+newgrp containerd
+ls -l /run/containerd/containerd.sock
+crictl images
+```
+
+## Deployment、StatefulSet 和 DaemonSet 的区别
+
+`Deployment`、`StatefulSet` 和 `DaemonSet` 是三种最常用的应用部署控制器，但它们的设计目标和适用场景完全不同。
+
+简单来说：
+
+- **Deployment**：用于部署**无状态应用**，核心是“随意扩缩、随意替换”。
+- **StatefulSet**：用于部署**有状态应用**，核心是“身份唯一、顺序稳定”。
+- **DaemonSet**：用于确保**每个节点上都运行一个副本**，核心是“节点覆盖、常驻运行”。
+
+下面我们用一个更生动的比喻，然后进行详细的技术对比。
+
+### 核心比喻：公司员工安排
+
+想象一下你要为一个新公司安排三种不同类型的员工：
+
+- **Deployment (客服团队)**
+    - **特点**：团队里有10个客服人员。他们每个人都做完全一样的工作，没有名字，只有工号（比如 `客服-A`, `客服-B`）。客户打进电话，随便接给谁都行。
+    - **扩缩容**：业务忙了，老板说：“客服加到20人！” 于是就新招10个一模一样的人。业务闲了，就随便裁掉几个，剩下的继续工作，不受影响。
+    - **替换**：某个客服（Pod）生病请假了（挂了），公司会立刻招一个新人来顶替他的位置，保证总人数不变。这个新人是全新的，和之前那个没任何关系。
+    - **核心**：员工之间**可随意替换**，不关心具体是哪个人，只关心总人数。
+
+- **StatefulSet (管理层团队)**
+    - **特点**：公司有CEO、CTO、CFO三位高管。他们每个人都有**唯一的身份和职责**。CEO的位子只能是CEO，不能随便换成CTO。
+    - **身份和顺序**：他们的职位是固定的 (`ceo-0`, `cto-1`, `cfo-2`)。招聘时必须按顺序来：先招CEO，CEO到位了再招CTO，最后招CFO。离职时也得按相反顺序来，保证权力平稳交接。
+    - **专属资源**：每个人都有自己**专属的办公室和电脑**（稳定的存储和网络标识）。即使CEO离职了，新来的CEO也会接管原来的办公室和电脑，里面的文件资料都在。
+    - **核心**：每个成员**身份唯一、不可替代**，并且有严格的顺序和专属资源。
+
+- **DaemonSet (安保/保洁团队)**
+    - **特点**：公司有3层楼，老板要求**每一层楼都必须有一个保安和一个保洁员**。
+    - **节点绑定**：公司新租了一层楼（增加一个Node），就必须自动为这层楼配一个保安和保洁（自动部署一个Pod）。如果退租一层楼（移除一个Node），这层楼的保安和保洁也就自动撤离了。
+    - **数量**：团队总人数不固定，取决于楼层（Node）的数量。你不能说“我要5个保安”，你只能说“每层楼都要有保安”。
+    - **核心**：确保**每个单元（Node）上都有一个副本**，用于执行该单元的特定任务（如监控、日志收集）。
+
+---
+
+### 详细技术对比表
+
+| 特性 | Deployment | StatefulSet | DaemonSet |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **核心用途** | 管理**无状态**应用。 | 管理**有状态**应用。 | 在集群中**每个（或部分）节点**上运行一个 Pod 副本。 |
+| **Pod 身份** | Pod 是**可互换的（Fungible）**，没有唯一身份。Pod 名称是随机的，如 `myapp-deploy-random-string`。 | Pod 拥有**稳定且唯一的身份**。Pod 名称是**有序且可预测的**，如 `web-0`, `web-1`。 | Pod 名称包含节点名，如 `fluentd-abc12`，但身份不重要，重要的是它所在的节点。 |
+| **网络** | 所有 Pod 共享一个 Service IP。Pod 自身的 IP 和主机名在重启后会改变。 | 每个 Pod 拥有**稳定的、唯一的网络标识**（DNS 条目），如 `web-0.svc.cluster.local`。重启后不变。 | Pod 使用所在节点的网络，通常配置 `hostPort` 或 `hostNetwork`。 |
+| **存储** | 通常使用共享存储（如 ReadWriteMany）或不使用持久化存储。所有副本共享同一个 PVC。 | 每个 Pod 副本拥有**自己独立的、持久化的存储卷（PVC）**。Pod `web-0` 始终绑定 `pvc-web-0`。 | 通常直接访问节点的文件系统，或使用 `hostPath` 卷来读写节点上的数据。 |
+| **伸缩与部署** | **并行、无序**。可以一次性创建或删除多个副本。支持滚动更新（Rolling Update）。 | **有序、串行**。部署、扩容、缩容、更新都按 Pod 序号（0, 1, 2...）**顺序执行**。 | **自动**。当一个新节点加入集群时，DaemonSet 会自动在该节点上部署一个 Pod。节点移除时，Pod 也被回收。 |
+| **`replicas` 字段** | **需要**。用户明确指定需要运行的 Pod 数量。 | **需要**。用户明确指定需要运行的 Pod 数量。 | **不需要**。Pod 的数量由匹配 `nodeSelector` 的节点数量决定。 |
+| **适用场景** | - Web 服务器 (Nginx, Apache)<br>- API 网关<br>- 无状态的微服务 | - 数据库 (MySQL, PostgreSQL, MongoDB)<br>- 消息队列 (Kafka, RabbitMQ)<br>- 分布式文件系统 (Zookeeper) | - 日志收集器 (Fluentd, Logstash)<br>- 监控代理 (Prometheus Node Exporter, Datadog Agent)<br>- 网络插件 (Calico, Flannel)<br>- 存储插件 (Ceph, GlusterFS) |
+
+---
+
+### 如何选择？
+
+你可以通过问自己以下几个问题来决定使用哪一个：
+
+- **我的应用需要在集群的每个节点上都运行一个实例吗？**
+    - **是** -> 使用 **DaemonSet**。 (例如，为了从每个节点收集日志)
+
+- **我的应用需要稳定的网络标识（固定的DNS名）或每个实例需要独立的持久化数据吗？**
+    - **是** -> 使用 **StatefulSet**。 (例如，部署一个主从复制的数据库，每个节点的数据都不能丢失)
+
+- **以上都不是？我的应用是无状态的，可以随意创建和销毁，而不用担心数据丢失或实例身份吗？**
+    - **是** -> 使用 **Deployment**。 (这是最常见的情况，例如部署一个网站后端服务)
+
+掌握这三者的区别，你就掌握了在 Kubernetes 中部署不同类型应用的核心武器。

知识/containerd.md

@@ -0,0 +1,143 @@
+# containerd
+
+## 安装 containerd & runc
+
+### 更新系统并安装依赖
+
+```bash
+# 更新系统并安装依赖
+sudo apt update && sudo apt upgrade -y
+sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg
+
+# 临时关闭
+sudo swapoff -a
+
+# 永久禁用：编辑 /etc/fstab 文件，注释掉 swap 相关的行
+# 找到类似下面这行，在行首加上 #
+# /swap.img      none    swap    sw      0       0
+sudo sed -i 's/\/swap.img/#\/swap.img/g' /etc/fstab
+sudo cat /etc/fstab
+
+# 关闭防火墙（生产环境建议配置规则）
+sudo ufw status
+sudo ufw disable
+
+# 禁用 SELinux（如已安装）
+sudo setenforce 0
+sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config
+
+# 配置主机名和 hosts 文件 (可选，但强烈推荐)
+sudo hostnamectl set-hostname agent
+
+# 配置系统参数
+cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/containerd.conf
+overlay
+br_netfilter
+EOF
+
+sudo modprobe overlay
+sudo modprobe br_netfilter
+
+# 设置网络参数
+cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/containerd.conf
+net.bridge.bridge-nf-call-iptables  = 1
+net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
+net.ipv4.ip_forward                 = 1
+EOF
+sudo sysctl --system
+```
+
+### 安装 containerd
+
+- 安装 containerd
+
+```bash
+cd
+wget https://github.com/containerd/containerd/releases/download/v2.1.4/containerd-2.1.4-linux-amd64.tar.gz
+sudo tar Cxzvf /usr/local containerd-2.1.4-linux-amd64.tar.gz
+wget https://raw.githubusercontent.com/containerd/containerd/main/containerd.service
+sudo cp containerd.service /etc/systemd/system/
+sudo systemctl daemon-reload
+sudo systemctl enable --now containerd
+sudo systemctl status containerd
+ctr --version
+```
+
+- 安装 runc
+
+```bash
+wget https://github.com/opencontainers/runc/releases/download/v1.3.0/runc.amd64
+sudo install -m 755 runc.amd64 /usr/local/bin/runc
+runc --version
+```
+
+- 测试
+
+```bash
+# 拉取镜像
+sudo ctr image pull docker.io/library/alpine:latest
+# 运行容器，进入
+sudo ctr run --rm -t docker.io/library/alpine:latest alpine sh
+# 查看运行中容器
+sudo ctr task ls
+# 查看镜像
+sudo ctr image ls
+# 查看容器
+sudo ctr container ls
+
+sudo ctr image pull docker.io/library/nginx:latest
+sudo ctr run \
+    -d \
+    --net-host \
+    docker.io/library/nginx:latest \
+    nginx
+curl localhost
+sudo ctr task kill nginx
+sudo ctr container rm nginx
+```
+
+### 安装 nginx
+
+```bash
+sudo mkdir -p /data/nginx/{cert,conf.d,html}
+sudo cat > /data/nginx/html/index.html << 'EOF'
+hello world !
+EOF
+sudo cat > /data/nginx/nginx.conf << 'EOF'
+user www-data;
+worker_processes auto;
+pid /run/nginx.pid;
+error_log /var/log/nginx/error.log;
+include /etc/nginx/modules-enabled/*.conf;
+
+events {
+    worker_connections 768;
+}
+
+http {
+    sendfile on;
+    tcp_nopush on;
+    types_hash_max_size 2048;
+    resolver 8.8.8.8 8.8.4.4 valid=300s ipv6=off;
+    include /etc/nginx/mime.types;
+    default_type application/octet-stream;
+    ssl_protocols TLSv1 TLSv1.1 TLSv1.2 TLSv1.3; # Dropping SSLv3, ref: POODLE
+    ssl_prefer_server_ciphers on;
+    access_log /var/log/nginx/access.log;
+    gzip on;
+    include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
+    include /etc/nginx/sites-enabled/*;
+}
+EOF
+sudo ctr run \
+    -d \
+    --net-host \
+    --mount type=bind,src=/data/nginx/cert,dst=/etc/nginx/cert,options=rbind \
+    --mount type=bind,src=/data/nginx/conf.d,dst=/etc/nginx/conf.d,options=rbind \
+    --mount type=bind,src=/data/nginx/nginx.conf,dst=/etc/nginx/nginx.conf,options=rbind \
+    --mount type=bind,src=/data/nginx/html,dst=/usr/share/nginx/html,options=rbind \
+    docker.io/library/nginx:latest \
+    nginx
+curl localhost
+sudo ctr t exec --exec-id my1 nginx bash
+```

知识/声纹模型.md

@@ -0,0 +1,99 @@
+# 声纹模型
+
+## 开源
+
+### VoxCeleb
+
+- 概述
+    - VoxCeleb是一个用于大规模语音识别的开源数据集和预训练模型，包含了来自成千上万人的语音样本。它支持基于深度学习的声纹识别。
+- 优点
+    - 大量的训练数据支持，能够支持多种语言。
+    - 免费且容易获取，可以用于研究和开发。
+    - 可在不同硬件环境下运行，具有很好的灵活性。
+- 缺点
+    - 需要强大的计算资源来训练和运行，尤其是在进行大规模识别时。
+    - 如果没有专门的专业知识，可能会面临调优模型和技术难题。
+
+### Kaldi
+
+- 概述
+    - Kaldi是一个开源的语音识别工具包，广泛用于语音处理研究。它支持多种语音识别任务，包括声纹识别。
+- 优点
+    - 提供丰富的功能，灵活且模块化，适用于多种语音处理任务。
+    - 经过业界验证，功能强大，支持复杂的深度学习模型。
+    - 社区活跃，提供了丰富的文档和示例代码。
+- 缺点
+    - 配置复杂，需要一定的学习成本。
+    - 对于没有语音处理背景的人来说，使用上可能存在困难。
+
+### DeepSBD (Deep Speaker Identification)
+
+- 概述
+    - DeepSBD是一个开源的深度学习声纹识别项目，它通过卷积神经网络（CNN）来进行声纹识别。
+- 优点
+    - 简单易用，适合新手入门。
+    - 基于现代深度学习框架（如TensorFlow），兼容性好，易于集成。
+    - 高准确度，适合大规模应用。
+- 缺点
+    - 相较于更复杂的框架，它的功能可能不够全面，适用性有限。
+    - 训练数据集较小，可能需要自定义扩展训练集。
+
+### pyAudioAnalysis
+
+- 概述
+    - pyAudioAnalysis是一个Python库，用于音频分析，包括语音和音频分类。它支持声纹识别模型，但不是专门为此而设计。
+- 优点
+    - 功能广泛，支持音频特征提取、分类、聚类等多种音频分析任务。
+    - 使用Python开发，集成和部署方便。
+- 缺点
+    - 声纹识别的效果可能不如专门的声纹识别系统。
+    - 对于大规模数据集的支持和训练性能有限。
+
+## 非开源
+
+### Microsoft Azure Cognitive Services (Speaker Recognition)
+
+- 概述
+    - 微软的Azure提供了一个完整的声纹识别API，支持多种语言，能够通过声纹进行身份验证。
+- 优点
+    - 高度集成、易于使用，支持快速部署。
+    - 云端服务，避免了本地计算资源的负担。
+    - 高度可靠，微软提供支持和维护。
+缺点
+    - 需要付费，根据使用量计费，长期使用成本较高。
+    - 依赖于云服务，需要稳定的网络连接。
+    - 不适合需要完全私密处理的场合。
+
+### Google Cloud Speech-to-Text + Voice Match
+
+- 概述
+    - Google的云语音服务也提供了声纹识别功能，通过其“Voice Match”技术，识别和验证语音身份。
+- 优点
+    - 精度高，基于Google强大的语音识别技术。
+    - 支持多种设备和平台，易于集成。
+- 缺点
+    - 云端服务，费用较高，特别是大规模部署时。
+    - 对于用户隐私可能存在一定的风险，尤其在数据传输和存储上。
+
+### Amazon Web Services (AWS) - Amazon Polly & Amazon Rekognition
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+- 概述
+    - AWS提供语音识别和声纹验证服务，利用Amazon Polly进行语音合成，Amazon Rekognition用于身份识别。
+- 优点
+    - AWS强大的基础设施和全球化支持。
+    - 支持多种语言，API简单易用。
+    - 集成度高，可以与其他AWS服务配合使用。
+- 缺点
+    - 付费方式与使用量相关，可能会导致高额的运营成本。
+    - 数据存储在AWS服务器上，可能不适合非常注重隐私的项目。
+
+### iFlytek Voiceprint Recognition
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+- 概述
+    - 科大讯飞提供的声纹识别解决方案，广泛应用于中国市场。
+- 优点
+    - 性能优秀，特别在中文语音识别方面具有很高的准确率。
+    - 专业化的技术支持和服务，适用于各种行业应用。
+- 缺点
+    - 面向中国市场，国际化支持较弱。
+    - 同样依赖云端服务，存在隐私和数据安全问题。