k8s想必大家并不陌生,它可以方便我们进行docker容器的集中管理和编排操作,减小运维难度,提升服务质量,本文就让我们来一起看一下如何从零快速搭建k8s集群吧。
在部署k8s集群之前,服务器需要满足以下条件:
1.三台虚拟机服务器(推荐使用vmware下载镜像安装),操作系统CentOS 7.x-86_x64。
2.硬盘最低配置:内存2GB,CPU2核,硬盘30GB。
3.机器之间网络互通。
4.可以访问外网,需要拉取镜像。
5.禁止swap分区。(kubernetes的想法是将实例紧密包装到尽可能接近100%。 所有的部署应该与CPU /内存限制固定在一起。 所以如果调度程序发送一个pod到一台机器,它不应该使用交换。 设计者不想交换,因为它会减慢速度,所以关闭swap主要是为了性能考虑)
目前部署k8s集群主要有两种方式:
3.1.kubeadmin
kubeadm是一个k8s部署工具,提供kubeadmin init初始化集群和kubeadm join加入集群,用于快速部署k8s集群。
3.2.二进制包
从GitHub下载发行版的二进制包,手动部署每个组件,组成k8s集群。
目前k8s的组件都是通过systemd来维护的,所以二进制安装,调试bug比较方便。
普遍性来讲,使用kubeadm可以带来标准化安装的完整步骤。并且kubeadm已经是一个开源项目,团队投入精力,后面产出都融入到这个项目中了。而二进制安装属于优化版本,自己维护,自己使用。没有社区的协作,之后的维护成本高于回报。如果没有特别的要求,推荐直接使用kubeadm组件来搭建自己的安装k8s的工具链。
4.1 准备环境
k8s-master 192.168.40.136
k8s-node1 192.168.40.139
k8s-node2 192.168.40.140
节点ip根据自己的实际ip而定,虚拟机设置一下固定ip,避免重启后ip发生变化!
4.2 系统初始化
关闭防火墙:
systemctl stop firewalld
禁止防火墙开机自启:
systemctl disable firewalld
关闭selinux:
# 永久关闭(需重启)
sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
reboot
#临时关闭
setenforce 0
关闭swap分区:
# 永久关闭(需重启)
sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab
reboot
#临时关闭
swapoff -a
设置主机名:
# 在master上执行
hostnamectl set-hostname k8s-master
# 在node1上执行
hostnamectl set-hostname k8s-node1
# 在node2上执行
hostnamectl set-hostname k8s-node2
在每个节点添加hosts:
# 改为自己实际ip
cat >> /etc/hosts << EOF
192.168.40.136 k8s-master
192.168.40.139 k8s-node1
192.168.40.140 k8s-node2
EOF
将桥接的IPv4流量传递到iptables的链:
在每个节点添加如下的命令:
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
vm.swappiness = 0
EOF
# 加载br_netfilter模块
modprobe br_netfilter
# 查看是否加载
lsmod | grep br_netfilter
# 生效
sysctl --system
在每个节点添加时间同步:
# 安装ntpdate时间同步插件
yum install ntpdate -y
# 开启时间同步
ntpdate time.windows.com
在每个节点安装ipset和ipvsadm:
# 安装
yum -y install ipset ipvsadm
# 配置
cat > /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules <<EOF
#!/bin/bash
modprobe -- ip_vs
modprobe -- ip_vs_rr
modprobe -- ip_vs_wrr
modprobe -- ip_vs_sh
modprobe -- nf_conntrack_ipv4
EOF
# 授权、运行、检查是否加载:
chmod 755 /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && bash /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && lsmod | grep -e ip_vs -e nf_conntrack_ipv4
4.3 所有节点安装Docker/kubeadm/kubelet/kubectl
k8s默认CRI(容器运行时)为Docker,因此需要先安装Docker!
所有节点安装Docker:
# 获取镜像源
wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
# 安装
yum -y install docker-ce-18.06.3.ce-3.el7
# 设置开机自启动并启动
systemctl enable docker && systemctl start docker
# 查看版本
docker version
# 设置镜像加速器
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"registry-mirrors": ["https://b9pmyelo.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
# 重载配置
sudo systemctl daemon-reload
# 重启docker
sudo systemctl restart docker
# 添加阿里云的yum软件源
cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
安装kubeadm、kubelet和kubectl:
# 指定版本号安装
yum install -y kubelet-1.18.0 kubeadm-1.18.0 kubectl-1.18.0
# 为了实现Docker使用的cgroup drvier和kubelet使用的cgroup drver一致,需要修改"/etc/sysconfig/kubelet"文件的内容:
vim /etc/sysconfig/kubelet
# 修改
KUBELET_EXTRA_ARGS="--cgroup-driver=systemd"
# 设置开机自启动
systemctl enable kubelet
4.4 部署k8s的Master节点
# 由于默认拉取镜像地址k8s.gcr.io国内无法访问,这里需要指定阿里云镜像仓库地址
# 只在master执行
kubeadm init \
# 此处填写实际ip,其他地方不用动
--apiserver-advertise-address=192.168.40.136 \
--image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
--kubernetes-version v1.18.0 \
--service-cidr=10.96.0.0/12 \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16
# 配置环境变量(只在master执行)
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
4.5 添加k8s的Node节点
# 在master节点获取token:
kubeadm token create --print-join-command --ttl 0
# 在node1和node2添加如下的命令向k8s集群中添加Node节点(为上方命令返回的内容,复制即可):
kubeadm join 192.168.40.136:6443 --token yruyio.n4hal2qdb5iweknf --discovery-token-ca-cert-hash sha256:0ac7ed632224e1e07cef223b1159d03b2231dfc0456817db7eaf3c8651eef49c
# 获取所有节点(正常可以获取到master,node1和node2)
kubectl get nodes
4.6 部署CNI网络插件
在master节点部署CNI网络插件:
# 此链接被墙了,需要科学上网解决,或者在文末获取相关资源
wget https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
kubectl apply -f kube-flannel.yml
# 查看部署进度(可能会出现镜像拉取失败的情况,耐心等待一会就好了)
kubectl get pods -n kube-system
查看集群健康状态:
kubectl get cs
kubectl cluster-info
至此,k8s集群基本搭建完毕!
在Kubernetes集群中创建一个pod,验证是否正常运行,这里以nginx为例:
# 创建deployment
kubectl create deployment nginx --image=nginx
# 修改端口类型为nodePort供外界访问 编辑方式跟vim一样
kubectl edit svc nginx
...
spec:
clusterIP: 10.106.212.113
externalTrafficPolicy: Cluster
ports:
# 外界暴露指定端口 32627(30000-32767)
- nodePort: 32627
# 容器暴露的端口
port: 80
protocol: TCP
# 集群内访问的单口
targetPort: 80
selector:
app: nginx
sessionAffinity: None
# type改为NodePort
type: NodePort
...
访问 http://192.168.40.136:32627:
至此,我们已经成功部署了一个nginx的deployment,deployment控制对应的pod的生命周期,service则对外提供相应的服务。
Dashboard是k8s的一套桌面管理应用,通过Dashboard我们可以通过可视化的方式查看k8s集群的状态,执行相关的操作,但没有kubectl来的简单直接,了解一下即可。
首先需要下载kubernetes-dashboard.yaml,这个文件现在也被墙了,大家可以通过科学上网或者文末获取!
在master执行以下命令:
kubectl apply -f kubernetes-dashboard.yaml
# 开启代理 ip写自己实际ip
kubectl proxy --address=192.168.40.136 --disable-filter=true &
访问https://192.168.40.136:30001
谷歌访问可能会被禁止,可以通过以下操作解决:
mkdir key && cd key
#生成证书
openssl genrsa -out dashboard.key 2048
openssl req -new -out dashboard.csr -key dashboard.key -subj '/CN=192.168.246.200'
openssl x509 -req -in dashboard.csr -signkey dashboard.key -out dashboard.crt
#删除原有的证书secret
kubectl delete secret kubernetes-dashboard-certs -n kube-system
#创建新的证书secret
kubectl create secret generic kubernetes-dashboard-certs --from-file=dashboard.key --from-file=dashboard.crt -n kube-system
#查看pod复制dashboard的pod名称
kubectl get pod -n kube-system
#重启pod(删除会自动重启)
kubectl delete pod <pod name> -n kube-system
kubectl describe secrets -n kube-system $(kubectl -n kube-system get secret | awk '/cluster-admin/{print $1}')
本文到这里就结束了,主要介绍了k8s集群的部署方式以及具体步骤,感兴趣的朋友可以在本地虚拟机搭建一套,至于k8s中组件的作用以及使用方式,大家可以在网上自行查阅,在集群中执行相关命令自行体会学习,k8s在实际的生产中主要用于系统的自动化部署,自动扩缩容等,帮助我们提升运维效率,作为程序员我们也要熟悉其常用的命令以及原理,掌握到一定程度之后可以尝试基于k8s开发一套自动化运维管理平台,可以扩充我们的知识面,提升自己的技术水平!
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