節。 2.5 網路原理 關於 Kubernetes 網路，通常有下列問題需要回答，如圖 2.17 所示。 有哪些開源的元件支援 Kubernetes 的網路模型？ 外部如何存取 Kubernetes 的叢集？ Kubernetes 的網路元件之間是如何通訊的？ Docker 自身的網路模型和限制？ Docker 背後的網路基礎是什麼？ Kubernetes 的網路模型是什麼？ 圖 在本節將分別回答這些問題，然後透過一個具體的試驗，將這些相關的知識串聯在 一起。 2.5.1 Kubernetes 網路模型 Kubernetes 網路模型設計的一個基礎原則是：每個 Pod 都擁有一個獨立的 IP 位址， 而且假設所有 Pod 都在一個可以直接連線的、扁平的網路空間中。所以不管它們是 否運行在同一個 Node（Host 主機）中，都要求它們可以直接透過對方的 IP 進行存 之間的連 線，也不需要考慮將容器連接埠對應到主機連接埠等問題。 實際上在 Kubernetes 的世界裡，IP 是以 Pod 為單位來進行分配的。一個 Pod 內部 的所有容器共用一個網路底層堆疊（實際上就是一個網路命名空間，包括它們的 IP 2-70 Kubernetes 核心原理 2 PREROUTING 鏈 PREROUTING 鏈 OUTPUT 鏈 PREROUTING 鏈 POSTROUTING

和複雜。從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字 方面，你可以瞭解 大家遇到的問題，從而查漏補缺，激發更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小夥伴的問題，分 享你的見解，幫助他人進步。 圖 0‑7 評論區示例 0.2.5 演算法學習路線 從總體上看，我們可以將學習資料結構與演算法的過程劃分為三個階段。 1. 階段一：演算法入門。我們需要熟悉各種資料結構的特點和用法，學習不同演算法的原理、流程、用途 和效率等方面的內容。 2 hello‑algo.com 9 圖 0‑8 演算法學習路線 0.3 小結 ‧ 本書的主要受眾是演算法初學者。如果你已有一定基礎，本書能幫助你系統回顧演算法知識，書中源程 式碼也可作為“刷題工具庫”使用。 ‧ 書中內容主要包括複雜度分析、資料結構和演算法三部分，涵蓋了該領域的大部分主題。 ‧ 對於演算法新手，在初學階段閱讀一本入門書至關重要，可以少走許多彎路。 ‧ 書中的動畫圖解通常用於介紹重點和難

和複雜。從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字 方面，你可以瞭解 大家遇到的問題，從而查漏補缺，激發更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小夥伴的問題，分 享你的見解，幫助他人進步。 圖 0‑7 評論區示例 0.2.5 演算法學習路線 從總體上看，我們可以將學習資料結構與演算法的過程劃分為三個階段。 1. 階段一：演算法入門。我們需要熟悉各種資料結構的特點和用法，學習不同演算法的原理、流程、用途 和效率等方面的內容。 2 hello‑algo.com 9 圖 0‑8 演算法學習路線 0.3 小結 ‧ 本書的主要受眾是演算法初學者。如果你已有一定基礎，本書能幫助你系統回顧演算法知識，書中源程 式碼也可作為“刷題工具庫”使用。 ‧ 書中內容主要包括複雜度分析、資料結構和演算法三部分，涵蓋了該領域的大部分主題。 ‧ 對於演算法新手，在初學階段閱讀一本入門書至關重要，可以少走許多彎路。 ‧ 書中的動畫圖解通常用於介紹重點和難

和複雜。從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字 方面，你可以瞭解 大家遇到的問題，從而查漏補缺，激發更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小夥伴的問題，分 享你的見解，幫助他人進步。 圖 0‑7 評論區示例 0.2.5 演算法學習路線 從總體上看，我們可以將學習資料結構與演算法的過程劃分為三個階段。 1. 階段一：演算法入門。我們需要熟悉各種資料結構的特點和用法，學習不同演算法的原理、流程、用途 和效率等方面的內容。 2 hello‑algo.com 9 圖 0‑8 演算法學習路線 0.3 小結 ‧ 本書的主要受眾是演算法初學者。如果你已有一定基礎，本書能幫助你系統回顧演算法知識，書中源程 式碼也可作為“刷題工具庫”使用。 ‧ 書中內容主要包括複雜度分析、資料結構和演算法三部分，涵蓋了該領域的大部分主題。 ‧ 對於演算法新手，在初學階段閱讀一本入門書至關重要，可以少走許多彎路。 ‧ 書中的動畫圖解通常用於介紹重點和難

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