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Signed-off-by: Sunil Singh <sunil.singh@suse.com>
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+title: Best Practices for Disconnected Clusters
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+
+<head>
+  <link rel="canonical" href="https://ranchermanager.docs.rancher.com/reference-guides/best-practices/disconnected-clusters"/>
+</head>
+
+Rancher supports managing clusters that may not always be online due to network disruptions, control plane availability, or because all cluster nodes are down. At the moment there are no known issues with disconnected clusters in the latest released Rancher version.
+
+While a managed cluster is disconnected from Rancher, management operations will be unavailable, and the Rancher UI will not allow navigation to the cluster. However, once the connection is reestablished, functionality is fully restored.
+
+### Best Practices for Managing Disconnected Clusters
+
+- **Cluster Availability During Rancher Upgrades**: It is recommended to have all, or at least most, managed clusters online during a Rancher upgrade. The reason is that upgrading Rancher automatically upgrades the Rancher agent software running on managed clusters. Keeping the agent and Rancher versions aligned ensures consistent functionality. Any clusters that are disconnected during the upgrade will have their agents updated as soon as they reconnect.
+
+- **Cleaning Up Disconnected Clusters**: Regularly remove clusters that will no longer reconnect to Rancher (e.g., clusters that have been decommissioned or destroyed). Keeping such clusters in the Rancher management system consumes unnecessary resources, which could impact Rancher's performance over time.
+
+- **Certificate Rotation Considerations**: When designing processes that involve regularly shutting down clusters, whether connected to Rancher or not, take into account certificate rotation policies. For example, RKE/RKE2/K3s clusters may rotate certificates on startup if they exceeded their lifetime.
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+title: Logging 最佳实践
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+
+本指南介绍了集群级别日志和应用日志的最佳实践。
+
+- [集群级别日志](#集群级别日志)
+- [应用日志](#应用日志)
+- [通用最佳实践](#通用最佳实践)
+
+在 Rancher 2.5 之前，Rancher 的 Logging 是一个静态集成。可供选择的聚合器是固定的（包括 ElasticSearch、Splunk、Kafka、Fluentd 和 Syslog），而且只有两个配置级别可供选择（集群级别和项目级别）。
+
+现在，Rancher 的日志聚合更加灵活。通过新的 Logging 的功能，管理员和用户都可以部署符合细粒度收集标准的日志记录，同时提供更多的目标和配置选项。
+
+Rancher Logging 使用的是 [Logging Operator](https://github.com/kube-logging/logging-operator)。我们让你可以管理这个 operator 及其资源，并将它的管理功能和 Rancher 集群管理联系起来。
+
+## 集群级别日志
+
+### 抓取集群内日志
+
+某些用户可能想从集群中运行的每个容器中抓取日志。但是你的安全团队可能要求你从所有执行点收集所有日志。
+
+在这种情况下，我们建议你至少创建两个 _ClusterOutput_ 对象 - 一个用于安全团队（如果需要），另一个用于你自己，即集群管理员。创建这些对象时，请选择一个可以处理整个集群的大量日志的输出端点。此外，你还需要选择合适的索引来接收这些日志。
+
+创建这些 _ClusterOutput_ 对象后，创建一个 _ClusterFlow_ 来收集所有日志。不要在此 flow 上定义任何 _Include_ 或 _Exclude_ 规则。这可以确保你能收集整个集群的所有日志。如果你有两个 _ClusterOutputs_，请确保它们都能收到日志。
+
+### Kubernetes 组件
+
+_ClusterFlows_ 能够收集 Kubernetes 集群中所有主机上所有容器的日志。如果这些容器包含在 Kubernetes Pod 中，这个方法是适用的。但是，RKE 容器不存在于 Kubernetes 内。
+
+目前，Rancher 能搜集 RKE 容器的日志，但不能轻易过滤。这是因为这些日志不包含源容器的信息（例如 `etcd` 或 `kube-apiserver`）。
+
+Rancher 的未来版本将包含源容器名称，来支持过滤这些组件的日志。该功能实现之后，你将能够自定义 _ClusterFlow_ 来**仅**检索 Kubernetes 组件日志，并将日志发送到适当的输出位置。
+
+## 应用日志
+
+对于 Kubernetes 和所有基于容器的应用而言，最佳实践是将应用日志引导到 `stdout`/`stderr`。容器运行时将捕获这些日志并用它们进行**某些操作** - 通常是将它们写入文件。根据容器运行时（及其配置），这些日志可以放置在任意数量的位置。
+
+在将日志写入文件的情况下，Kubernetes 通过在每个主机上创建一个 `/var/log/containers` 目录来提供帮助。这个目录将日志文件符号链接到它们的实际目的地（可能因为配置或容器运行时而有所不同）。
+
+Rancher 的 Logging 将读取 `/var/log/containers` 中的所有日志条目，确保所有容器的所有日志条目（假设使用默认配置）均能被收集和处理。
+
+### 特定日志文件
+
+日志收集仅从 Kubernetes 中的 Pod 中检索 `stdout`/`stderr` 日志。但是，我们也可能想从应用生成的其他文件中收集日志。在这种情况下，你可以使用一个（或两个）日志流 Sidecar。
+
+设置日志流 Sidecar 的目的是获取写入磁盘的日志文件，并将其内容传输到 `stdout`。这样一来，Logging Operator 就可以接收这些日志，并把日志发送到目标输出位置。
+
+要进行设置，编辑你的工作负载资源（例如 Deployment）并添加以下 Sidecar 定义：
+
+```yaml
+...
+containers:
+- args:
+  - -F
+  - /path/to/your/log/file.log
+  command:
+  - tail
+  image: busybox
+  name: stream-log-file-[name]
+  volumeMounts:
+  - mountPath: /path/to/your/log
+    name: mounted-log
+...
+```
+
+这将添加一个容器到你的工作负载定义中，用于将 `/path/to/your/log/file.log` 的内容（在本示例中）传输到 `stdout`。
+
+然后将根据你设置的 _Flows_ 或 _ClusterFlows_ 自动收集该日志流。你还可以通过使用容器的名称，专门为该日志文件创建一个 _Flow_。示例如下：
+
+```yaml
+...
+spec:
+  match:
+  - select:
+      container_names:
+      - stream-log-file-name
+...
+```
+
+
+## 通用最佳实践
+
+- 尽量输出结构化日志条目（例如 `syslog`、JSON）。这些格式已经有了解析器，因此你可以更轻松地处理日志条目。
+- 尽量在日志条目内提供创建该日志条目的应用的名称。这可以使故障排除更容易。这是因为 Kubernetes 并不总是将应用的名称作为对象名称。例如，某个 Pod ID 可能是 `myapp-098kjhsdf098sdf98`，从这个 ID 中我们不能获取运行在容器内的应用的太多信息。
+- 除了在集群范围内收集所有日志的情况外，尽量严格限定 _Flow_ 和 _ClusterFlow_ 对象的范围。这使得在出现问题时更容易进行故障排除，并且还有助于确保不相关的日志条目不会出现在你的聚合器中。严格限定范围的一个例子是将 _Flow_ 限制在命名空间中的单个 _Deployment_，甚至是 _Pod_ 中的单个容器。
+- 除非要进行故障排除，否则不要让日志太详细。太详细的日志会带来许多问题，其中最主要的是**带来干扰**，即重要事件可能会淹没在海量 `DEBUG` 信息中。你可以通过使用自动告警和脚本来缓解这种问题，但太详细的日志仍然给日志管理基础设施带来过大的压力。
+- 如果可能，尽量在日志条目中提供事务或请求 ID。这可以使跨日志源追踪应用活动变得更容易，尤其是在处理分布式应用时。
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+---
+title: 监控最佳实践
+---
+
+配置合理的监控和告警规则对于安全、可靠地运行生产环境中的工作负载至关重要。在使用 Kubernetes 和 Rancher 时也是如此。幸运的是，你可以使用集成的监控和告警功能来简化整个过程。
+
+[Rancher 监控文档](../../../pages-for-subheaders/monitoring-and-alerting.md)描述了如何设置完整的 Prometheus 和 Grafana。这是开箱即用的功能，它将从集群中的所有系统和 Kubernetes 组件中抓取监控数据，并提供合理的仪表板和告警。但为了实现可靠的设置，你还需要监控你的工作负载并使 Prometheus 和 Grafana 适应你的特定用例和集群规模。本文档将为你提供这方面的最佳实践。
+
+## 监控内容
+
+Kubernetes 本身以及运行在其内部的应用构成了一个分布式系统，不同的组件之间能够进行交互。对于整个系统和每个单独的组件，你必须确保其性能、可用性、可靠性和可扩展性。详情请参见 Google 免费的 [Site Reliability Engineering Book](https://sre.google/sre-book/table-of-contents/)，尤其是关于 [Monitoring distributed systems](https://sre.google/sre-book/monitoring-distributed-systems/) 的章节。
+
+## 配置 Prometheus 资源使用
+
+在安装集成监控时，Rancher 允许进行一些配置，这些配置取决于你的集群规模和其中运行的工作负载。本章将更详细地介绍这些内容。
+
+### 存储和数据保留
+
+Prometheus 所需的存储空间取决于你存储的时间序列和标签的数量，以及你配置的数据保留量。需要注意的是，Prometheus 并不是用来长期存储指标的。数据通常只保留几天，而不是几周或几个月。这是因为 Prometheus 不会对存储的指标进行任何聚合。不聚合的好处是避免稀释数据，但这也意味着不设置保留时长的话，所需的存储空间随着时间的推移线性增长。
+
+以下是计算所需存储空间的一种方法。首先，通过以下查询来查看 Prometheus 中存储块的平均大小：
+
+```
+rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_size_bytes_sum[1h]) / rate(prometheus_tsdb_compaction_chunk_samples_sum[1h])
+```
+
+接下来，找出每秒的数据引入速率：
+
+```
+rate(prometheus_tsdb_head_samples_appended_total[1h])
+```
+
+然后与保留时间相乘，并添加几个百分点作为缓冲区：
+
+```
+平均块大小（以字节为单位）x 每秒的数据引入速率 x 保留时间（以秒为单位）x 1.1 = 必需的存储空间（以字节为单位）
+```
+
+你可以访问[这篇博客](https://www.robustperception.io/how-much-disk-space-do-prometheus-blocks-use)了解关于如何计算必须的存储空间的更多信息。
+
+你可以参见 [Prometheus 官方文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage)来进一步了解 Prometheus 的存储概念。
+
+### CPU 和内存的请求和限制
+
+在较大的 Kubernetes 集群中，Prometheus 会消耗大量内存。Prometheus 需要的内存与它存储的时间序列和标签的数量以及抓取间隔有关。
+
+你可以访问[这篇博客](https://www.robustperception.io/how-much-ram-does-prometheus-2-x-need-for-cardinality-and-ingestion)了解关于如何计算必须的内存的更多信息。
+
+所需的 CPU 数量与你正在执行的查询数量相关。
+
+### 长期储存
+
+Prometheus 不是用于长期存储指标的，它只用于短期存储。
+
+如果想要长时间存储部分或全部指标，你可以利用 Prometheus 的[远程读/写](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/storage/#remote-storage-integrations)功能将其连接到 [Thanos](https://thanos.io/)，[InfluxDB](https://www.influxdata.com/) 或 [M3DB](https://www.m3db.io/) 等存储系统。你可以访问[这篇博客](https://rancher.com/blog/2020/prometheus-metric-federation)找到设置示例。
+
+## 抓取自定义工作负载
+
+虽然集成的 Rancher Monitoring 已经可以从集群的节点和系统组件中抓取系统指标，但你也需要为部署在 Kubernetes 上的自定义工作负载抓取数据。为此，你可以配置 Prometheus，让它在一定的时间间隔内对你应用的端点进行 HTTP 请求。然后，这些端点会以 Prometheus 格式返回指标。
+
+一般来说，你会从集群中运行的所有工作负载中抓取数据，然后将数据用于告警或调试问题。一般情况下，你只有在具体事件发生后才需要某些指标数据。如果数据已经被抓取并存储了，那就好办了。由于 Prometheus 只是短期存储指标，因此抓取和存储大量数据的成本并不是那么高。如果你使用的是 Prometheus 的长期存储方案，那么你也可以决定持久存储哪些数据。
+
+### 关于 Prometheus Exporters
+
+许多第三方工作负载（如数据库、队列或 Web 服务器）要么已经支持以 Prometheus 格式公开指标，要么有所谓的 exporter，来对工具的指标格式和 Prometheus 理解的指标格式进行转换。通常，你可以将这些 exporter 作为额外的 Sidecar 容器添加到工作负载的 Pod 中。很多 Helm Chart 已经包含了部署 exporter 的选项。此外，你还可以在 [ExporterHub](https://exporterhub.io/) 上找到一个策划的 exporter 列表。
+
+### Prometheus 的编程语言和框架支持
+
+要想把你的自定义应用指标放到 Prometheus 中，你必须直接从你的应用代码中收集和暴露这些指标。幸运的是，对于大多数流行的编程语言和框架来说，已经有一些库和集成来帮助解决这个问题。其中一个例子是 [Spring 框架](https://docs.spring.io/spring-metrics/docs/current/public/prometheus)中的 Prometheus 支持。
+
+### ServiceMonitor 和 PodMonitor
+
+一旦所有工作负载都以 Prometheus 格式公开了指标后，你必须配置 Prometheus 来抓取数据。Rancher 使用 [prometheus-operator](https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator)，这使得使用 ServiceMonitors 和 PodMonitors 来添加其他抓取目标变得容易。很多 Helm Chart 已经包含直接创建这些监控器的选项。你也可以在 Rancher 文档中找到更多信息。
+
+### Prometheus 推送网关（Pushgateway）
+
+有些工作负载的指标很难被 Prometheus 抓取，就像 Jobs 和 CronJobs 这样的短期工作负载，或者是不允许在单个处理的传入请求之间共享数据的应用，如 PHP 应用。
+
+要想获得这些用例的指标，你可以设置 [prometheus-pushgateways](https://github.com/prometheus/pushgateway)。CronJob 或 PHP 应用将把指标更新推送到 pushgateway。pushgateway 汇总并通过 HTTP 端点暴露它们，然后可以由 Prometheus 抓取。
+
+### Prometheus Blackbox 监控
+
+有时，你可能需要从外部监控工作负载。为此，你可以使用 [Prometheus blackbox-exporter](https://github.com/prometheus/blackbox_exporter)，它允许通过 HTTP、HTTPS、DNS、TCP 和 ICMP 探测任何类型的端点。
+
+## 在（微）服务架构中进行监控
+
+如果你有一个（微）服务架构，在该架构中集群的多个单独的工作负载相互通信，那么拥有这些流量的详细指标和跟踪是非常重要的，因为这可以帮助你了解所有这些工作负载之间的通信方式，以及问题或瓶颈可能出现的地方。
+
+当然，你可以监控所有工作负载中的所有内部流量，并将这些指标暴露给 Prometheus，但这相当耗费精力。像 Istio 这样的服务网格（可以通过[单击](../../../pages-for-subheaders/istio.md)在 Rancher 中安装）可以自动完成这项工作，并提供所有 Service 之间流量的丰富的遥测数据。
+
+## 真实用户监控
+
+监控所有内部工作负载的可用性和性能对于稳定、可靠和快速地运行应用至关重要。但这些指标只能向你展示部分情况。要想获得一个完整的视图，还必须知道你的最终用户是如何实际感知的。为此，你可以研究各种[真实用户监控解决方案](https://en.wikipedia.org/wiki/Real_user_monitoring)。
+
+## 安全监控
+
+除了通过监控工作负载来检测性能、可用性或可扩展性之外，你还应该监控集群和运行在集群中的工作负载，来发现潜在的安全问题。一个好的做法是经常运行 [CIS 扫描](../../../pages-for-subheaders/cis-scan-guides.md)并发出告警，来检查集群是否按照安全最佳实践进行配置。
+
+对于工作负载，你可以查看 Kubernetes 和 Container 安全解决方案，例如 [NeuVector](https://www.suse.com/products/neuvector/)、[Falco](https://falco.org/)、[Aqua Kubernetes Security](https://www.aquasec.com/solutions/kubernetes-container-security/) 和 [SysDig](https://sysdig.com/)。
+
+## 设置告警
+
+将所有的指标纳入监控系统并在仪表板中可视化是很好的做法，但你也希望在出现问题时能主动收到提醒。
+
+集成的 Rancher 监控已经配置了一套合理的告警，这些告警在任何 Kubernetes 集群中都是可用的。你可以扩展告警，来覆盖特定的工作负载和用例。
+
+在设置告警时，你需要为对你应用非常关键的工作负载配置告警，但同时也要确保告警不会太频繁。理想情况下，你收到的每一个告警都应该是一个你需要关注并解决的问题。如果你一直收到不太关键的告警，你就有可能开始完全忽略告警信息，然后错过真正重要的告警。因此，少量的告警可能会更好。首先，你可以关注真正重要的指标，例如应用离线等。之后，解决出现的所有问题，然后再创建更详细的告警。
+
+如果告警开始发送，但你暂时无法处理，你也可以将告警静默一定时间，以便以后查看。
+
+如果需要了解更多关于如何设置告警和通知通道的信息，请访问 [Rancher 文档中心](../../../pages-for-subheaders/monitoring-and-alerting.md)。
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+---
+title: Rancher 管理 vSphere 集群的最佳实践
+---
+
+本指南概述了在 vSphere 环境中配置下游 Rancher 集群的参考架构，以及 VMware 记录的标准 vSphere 最佳实践。
+
+- [1. 虚拟机注意事项](#1-虚拟机注意事项)
+- [2. 网络注意事项](#2-网络注意事项)
+- [3. 存储注意事项](#3-存储注意事项)
+- [4. 备份和灾难恢复](#4-备份和灾难恢复)
+
+<figcaption>解决方案概述</figcaption>
+
+![解决方案概述](/img/solution_overview.drawio.svg)
+
+## 1. 虚拟机注意事项
+
+### 利用虚拟机模板来构建环境
+
+为了保证跨环境部署的虚拟机的一致性，你可以考虑使用虚拟机模板形式的黄金镜像（golden image）。你可以使用 Packer 来实现，从而增加更多自定义选项。
+
+### 利用 DRS 反亲和规则（可能的话）在 ESXi 主机上分离下游集群节点
+
+这样可以确保节点虚拟机分布在多台 ESXi 主机上，从而防止主机级别的单点故障。
+
+### 利用 DRS 反亲和规则（可能的话）在 Datastore 上分离下游集群节点
+
+这样可以确保节点虚拟机分布在多个 Datastore 上，从而防止 Datastore 级别的单点故障。
+
+### 为 Kubernetes 配置合适的虚拟机
+
+在部署节点时，请遵循 K8s 和 etcd 的最佳实践，其中包括禁用 swap，检查集群中的所有主机之间是否有良好的网络连接，为每个节点使用唯一的主机名、MAC 地址和 `product_uuids`。
+
+## 2. 网络注意事项
+
+### 利用 ETCD 节点之间的低延迟和高带宽连接
+
+尽可能在单个数据中心内部署 etcd 成员，来避免延迟开销并减少网络分区的可能性。大多数情况下，1Gb 的连接就足够了。对于大型集群，10Gb 的连接可以缩短恢复备份所需的时间。
+
+### 为虚拟机提供固定的 IP 地址
+
+你可以为使用的所有节点都配置一个静态 IP。如果使用 DHCP，则每个节点都应该有一个 DHCP 预留，以确保节点分配到相同的 IP 地址。
+
+## 3. 存储注意事项
+
+### 在 ETCD 节点上使用 SSD 磁盘
+
+ETCD 对写入延迟非常敏感。因此，你可以尽量使用 SSD 磁盘来提高写入性能。
+
+## 4. 备份和灾难恢复
+
+### 定期备份下游集群
+
+Kubernetes 使用 etcd 来存储其所有数据，包括配置、状态和元数据。在灾难恢复的情况下，备份这些数据是至关重要的。
+
+### 备份下游节点虚拟机
+
+将 Rancher 下游节点的虚拟机纳入标准的虚拟机备份策略中。
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: Rancher 管理集群的最佳实践
+---
+
+<head>
+  <link rel="canonical" href="https://ranchermanager.docs.rancher.com/zh/reference-guides/best-practices/rancher-managed-clusters"/>
+</head>
+
+### Logging
+
+有关集群级别日志和应用日志的建议，请参见 [Logging 最佳实践](logging-best-practices.md)。
+
+### Monitoring
+
+配置合理的监控和告警规则对于安全、可靠地运行生产环境中的工作负载至关重要。有关更多建议，请参阅[最佳实践](monitoring-best-practices.md)。
+
+### Disconnected clusters
+
+Rancher supports managing clusters that may not always be online due to network disruptions, control plane availability, or because all cluster nodes are down. Refer to this [guide](disconnected-clusters.md) for our recommendations.
+
+### 设置容器的技巧
+
+配置良好的容器可以极大地提高环境的整体性能和安全性。有关容器设置的建议，请参见[设置容器的技巧](tips-to-set-up-containers.md)。
+
+### Rancher 管理 vSphere 集群的最佳实践
+
+[Rancher 管理 vSphere 集群的最佳实践](rancher-managed-clusters-in-vsphere.md)概述了在 vSphere 环境中配置下游 Rancher 集群的参考架构，以及 VMware 记录的标准 vSphere 最佳实践。
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+---
+title: 设置容器的技巧
+---
+
+配置良好的容器可以极大地提高环境的整体性能和安全性。
+
+本文介绍一些设置容器的技巧。
+
+如果你需要了解容器安全的详细信息，也可以参见 Rancher 的[容器安全指南](https://rancher.com/complete-guide-container-security)。
+
+### 使用通用容器操作系统
+
+在可能的情况下，你应该尽量在通用的容器基础操作系统上进行标准化。
+
+Alpine 和 BusyBox 等较小的发行版减少了容器镜像的大小，并且通常具有较小的漏洞。
+
+流行的发行版如 Ubuntu、Fedora 和 CentOS 等都经过了大量的测试，并提供了更多的功能。
+
+### 使用 From scratch 容器
+如果你的微服务是一个独立的静态二进制，你应该使用 `From scratch` 容器。
+
+`FROM scratch` 容器是一个[官方 Docker 镜像](https://hub.docker.com/_/scratch)，它是空的，这样你就可以用它来设计最小的镜像。
+
+这个镜像这将具有最小的攻击层和最小的镜像大小。
+
+### 以非特权方式运行容器进程
+在可能的情况下，在容器内运行进程时使用非特权用户。虽然容器运行时提供了隔离，但仍然可能存在漏洞和攻击。如果容器以 root 身份运行，无意中或意外的主机挂载也会受到影响。有关为 Pod 或容器配置安全上下文的详细信息，请参见 [Kubernetes 文档](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/security-context/)。
+
+### 定义资源限制
+你应该将 CPU 和内存限制应用到你的 Pod 上。这可以帮助管理 worker 节点上的资源，并避免发生故障的微服务影响其他微服务。
+
+在标准 Kubernetes 中，你可以设置命名空间级别的资源限制。在 Rancher 中，你可以设置项目级别的资源限制，项目内的所有命名空间都会继承这些限制。详情请参见 Rancher 官方文档。
+
+在设置资源配额时，如果你在项目或命名空间上设置了任何与 CPU 或内存相关的内容（即限制或预留），所有容器都需要在创建期间设置各自的 CPU 或内存字段。为了避免在创建工作负载期间对每个容器设置这些限制，可以在命名空间上指定一个默认的容器资源限制。
+
+有关如何在[容器级别](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#resource-requests-and-limits-of-pod-and-container)和命名空间级别设置资源限制的更多信息，请参见 Kubernetes 文档。
+
+### 定义资源需求
+你应该将 CPU 和内存要求应用到你的 Pod 上。这对于通知调度器需要将你的 pod 放置在哪种类型的计算节点上，并确保它不会过度配置该节点资源至关重要。在 Kubernetes 中，你可以通过在 pod 的容器规范的资源请求字段中定义 `resources.requests` 来设置资源需求。详情请参见 [Kubernetes 文档](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#resource-requests-and-limits-of-pod-and-container)。
+
+:::note
+
+如果你为 pod 所部署的命名空间设置了资源限制，而容器没有特定的资源请求，则不允许启动 pod。为了避免在创建工作负载期间对每个容器设置这些字段，可以在命名空间上指定一个默认的容器资源限制。
+
+:::
+
+建议在容器级别上定义资源需求，否则，调度器会认为集群加载对你的应用没有帮助。
+
+### 配置存活和就绪探测器
+你可以为你的容器配置存活探测器和就绪探测器。如果你的容器不是完全崩溃，Kubernetes 是不会知道它是不健康的，除非你创建一个可以报告容器状态的端点或机制。或者，确保你的容器在不健康的情况下停止并崩溃。
+
+Kubernetes 文档展示了如何[为容器配置存活和就绪探测器](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/)。