strace - trace system calls and signals strace在前面的文章其实有用到过。 strace是Linux上内置的一个工具，能非常方便用来诊断问题以及调试程序等，因为它可记录和展示一条命令究竟是如何进行系统调用（system calls） 以及其中的信号处理情况。

众所周知，docker容器利用linux namespace原理将应用隔离在独立的环境，但它的本质上还是一个进程，而且是跑在linux系统之上的。一般来说，我们使用的Linux系统或者Windows又或者macOS在关机的时候都不会直接拔电源，而是点关机按钮或者使用命令行输入诸如`shutdown now`此类的命令优雅的关机。那是因为通常不应该直接强行退出应用程序，而是在退出之前通过信号机制给应用进程发送指定的信号，应用收到信号后进行状态保存，资源回收等操作最后才安全地退出。

本文记录如果构建一个rpm包，主要涉及 构建工具，构建环境，规格描述文件和常用宏定义等

controller是kubernetes中非常重要的角色，控制器负责协调不同的状态，相当于大脑的角色。在使用kubernetes的过程 或者在扩展kubernetes做其他开发中基本上都会用到。因此在这里记录下。

随着越来越来的容器开始跑有状态服务，容器存储的需求日渐增加 因此在这里预研容器扩容存储的场景 卷扩容功能现在还是beta状态，但是也可以在在csi driver中实现具体的接口进行实验性使用。

在上文中，已经通过例子和大量图解解释k8s编排系统中存储资源的调度，数据流等细节。 但是上次的文章主要都是从原理上进行解释，包括in tree volume plugin，external provisioner以及最新的CSI。 他们原理上是相通的，这也是本次要深入挖掘的代码环节。

Raft是分布式系统中常用的基于Paxos的Consensus算法。相比于Paxos，Raft设计采用了较少的状态，并且是一种更简单、更易于理解的算法。 目前有不少的应用都是采用raft协议来保证集群节点一致性，比如ectd，consul，以及当前我们在做的存储产品也是， 网上看了下，介绍有点啰嗦而且复杂化了，因此这里做个简单总结。

这是Kubernetes存储系列的第二篇文章。上一篇花了一些篇幅解释了Kubernetes中的一些存储概念，最终带出了关键的一点-----动态供应。在编排系统中，存储资源也应该像Pod一样，可以动态规划的，这种方式又称之为动态供应（dynamic provision）。为了实现这个目标，k8s社区提出了好几种方案，今天在此进行探索一番。