Kube-burner 的具体实施过程如下：
- 安装 kube-burner
可以使用以下命令安装 kube-burner：
$ pip install kube-burner
或者通过容器运行：
$ docker run -v $(pwd):/workspace -w /workspace quay.io/cloud-bulldozer/kube-burner:latest
- 创建测试场景 YAML 文件
创建一个 YAML 配置文件，指定测试场景、测试参数和资源配置等，例如：
version: v1alpha1
kind: BenchmarkSuite
metadata:
name: my-benchmark
spec:
benchmarks:
- config:
test_name: MyTest
nodes_num: 3
namespace: default
pod_num: 1000
image: nginx
duration: 300s
provider:
type: deployment
在这个配置文件中，我们定义了一个名为 “my-benchmark” 的测试套件，包含一个名为 “MyTest” 的测试用例。这个测试用例将会创建 3 个节点、每个节点上运行 1000 个 Pod，同时使用 nginx 镜像，并持续运行 300 秒。
- 运行测试
使用以下命令来运行测试：
$ kubectl apply -f benchmark.yaml
等待测试完成后，结果将会保存到当前工作目录的 “results” 文件夹中。
- 监控和分析测试结果
使用 Prometheus 和 Grafana 等工具可视化展示测试结果，并进行监控和分析。可以通过 kube-burner 提供的 metrics-server 来收集指标数据。
以上是 kube-burner 的具体实施过程，需要注意的是，在测试过程中需要根据不同的测试需求进行参数调整、资源管理和监控等操作，以确保测试结果准确可靠。
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
