pod约束教程？ iob 约束？

如何指定Pod的运行节点?

1、方式二：通过指定nodeName。在POD中配置NodeName字段，直接指派对应节点。示例如下：查看node名称。列出节点名称，例如k8s-master。在pod中使用nodeName指定此节点。通过kubectl APPly创建Pod后，检查Pod是否调度至指定节点。使用nodeName选择节点方式存在局限性。方式三：亲和性和反亲和性。

2、标签匹配：NodeAffinity允许Pod基于节点的标签进行调度，确保Pod只运行在具有指定标签的节点上。两种形式：NodeAffinity存在两种形式，分别用于表示硬亲和性和软亲和性。硬亲和性必须满足，而软亲和性则作为调度时的偏好。

3、Node Selector通过Pod定义中的nodeSelector属性直接指定目标节点。它使用键值对进行匹配，仅需一对匹配即可将Pod调度到目标节点。使用场景：适用于需要将Pod部署到具有特定属性或标签的节点上的场景。

4、定位Pod运行节点：对于kubernetes中的Pod，首先需要定位Pod运行在哪个节点上。找到业务容器或Pause容器的PID：在目标节点上，使用Docker ps找到Pod中的业务容器或Pause容器，并通过docker inspect获取其PID。进入Pod网络namespace：使用nsenter命令并指定Pause容器的PID和n选项，进入Pod的网络naMESpACE进行调试。

k8s将pod调度到指定节点的几种方式

方式二：通过指定NodeName。在Pod中配置nodeName字段，直接指派对应节点。示例如下：查看node名称。列出节点名称，例如k8s-master。在Pod中使用nodeName指定此节点。通过kubectl apply创建Pod后，检查Pod是否调度至指定节点。使用nodeName选择节点方式存在局限性。方式三：亲和性和反亲和性。

Node Selector是Kubernetes中用于将Pod调度到指定节点的一种机制。以下是关于Node Selector的详细解基本工作原理：Node Selector通过Pod定义中的nodeSelector属性直接指定目标节点。它使用键值对进行匹配，仅需一对匹配即可将Pod调度到目标节点。

在实际操作中，假设集群中有两个节点：k8s-0001和k8s-0002。已有工作负载nginx调度至节点k8s-0002，而用户希望工作负载test也调度至k8s-0002。通过调整插件权重，可以实现这一目标。具体步骤包括查看调度日志以了解权重调整后的评分结果，以及通过调整权重实现Pod调度至预期节点。

Pod的使用方式Kubernetes中的Pod使用可分为两种主要方式：单个容器Pod：“one-container-per-Pod”模式是Kubernetes最常见的用法。在这种情况下，可以将Pod视为单个封装的容器，但Kubernetes是直接管理Pod而不是容器。

K8s污点容忍度横向主节点

K8s污点容忍度在横向主节点上的作用是允许特定Pod被调度到被标记为污点的主节点上。以下是详细解释：污点和容忍度的基本概念：污点：污点是节点上的标记，用于限制或阻止Pod调度到这些节点上。污点有三个效果级别：NoSchedule、PreferNoSchedule、NoExecute。

Kubernetes（K8s）的污点容忍度是实现主节点横向控制的关键特性。污点是一种机制，用于标记特定节点，限制某些Pod不能被调度到这些节点上。当普通节点横向扩展时，通过设置污点容忍度，我们可以创建恶意Pod来控制主节点的调度。

污点是K8s高级调度的特性，用于限制哪些Pod可以被调度到某一个节点。在普通节点横向时我们可以使用污点容忍度创建恶意pod来对主节点进行横向控制。kube-scheduler 是 Kubernetes 集群的默认调度器，并且是集群控制面（master）的一部分。

认识流场模态分解(data-driven)

1、流场模态分解（modal decomPOSition）近年来成为了一个热点研究方向，尤其是随着计算流体力学的兴起和数据/人工智能时代的推动。流场模态分解主要分为两类：一类基于数据（如CFD计算结果、实验测量值），另一类基于线性化的N-S方程。

2、模态分解：首先，通过模态分解方法（如POD）从原始流场数据中提取出正交模态。这些模态是速度场且时间无关，它们能够捕捉到流场中的主要动态特征。Galerkin展开：然后，将流场速度矢量表示为这些模态的线性组合，即进行Galerkin展开。展开式中的系数是时间相关的，它们描述了各模态随时间的变化情况。

3、POD模态分解：首先，通过POD方法对高维流场数据进行模态分解，提取出正交模态。这些模态描述了流场中的主要动态特征。Galerkin展开：然后，将流场的速度场表示为这些正交模态的线性组合，即Galerkin展开。通过这种方法，可以将原始的高维NavierStokes方程转化为低维的二次自治微分方程组。

4、模态降阶技术主要分为两类：一类是基于能量信息进行特征提取的POD模态分解方法，另一类是基于频率信息进行特征提取的DMD方法。POD和DMD都是数据驱动的模态分解方法，但它们在特征提取的方式上有所不同。POD通过识别高维流场数据中的有效信息来描述流场动态，而DMD则侧重于识别频率分布。

怎样理解C++中的Aggregate和POD类型

所有的POD类都必须是Aggregate，或者说，一个类如果不是Aggregate，则一定不是POD类（两者成逆否命题）。

在webster （1964），Webster & Rifai （1968）以及Rifai & Webster （1966a，b）工作的基础上，Rifai （1969）发表了有关Trichoderma的重新检查后的分类结果，在木霉的分类研究工作中，这是十分重要的里程碑式研究成果，他将木霉分为了9个集合种‘aggregate species’。