第四阶段
时 间:2023年8月18日
参加人:全班人员
内 容:
基于Helm管理Kubernetes应用
目录
一、Kubernetes部署方式
(一)minikube
(二)二进制包
(三)Kubeadm
二、基于kubeadm部署K8S集群
(一)环境准备
(二)部署kubernetes集群
(三)安装Dashboard UI
(四)metrics-server服务部署
(五)Helm应用包管理器介绍
(六)Helm应用包管理器部署
官方提供Kubernetes部署3种方式
Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes,尝试Kubernetes或日常开发的用户使用。不能用于生产环境。
官方文档:Install Tools | Kubernetes
从官方下载发行版的二进制包,手动部署每个组件,组成Kubernetes集群。目前企业生产环境中主要使用该方式。
下载地址:
https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG-1.11.md#v1113
Kubeadm 是谷歌推出的一个专门用于快速部署 kubernetes 集群的工具。在集群部署的过程中,可以通过 kubeadm init 来初始化 master 节点,然后使用 kubeadm join 将其他的节点加入到集群中。
1、Kubeadm 通过简单配置可以快速将一个最小可用的集群运行起来。它在设计之初关注点是快速安装并将集群运行起来,而不是一步步关于各节点环境的准备工作。同样的,kubernetes 集群在使用过程中的各种插件也不是 kubeadm 关注的重点,比如 kubernetes集群 WEB Dashboard、prometheus 监控集群业务等。kubeadm 应用的目的是作为所有部署的基础,并通过 kubeadm 使得部署 kubernetes 集群更加容易。
2、Kubeadm 的简单快捷的部署可以应用到如下三方面:
·新用户可以从 kubeadm 开始快速搭建 Kubernete 并了解。
·熟悉 Kubernetes 的用户可以使用 kubeadm 快速搭建集群并测试他们的应用。
·大型的项目可以将 kubeadm 配合其他的安装工具一起使用,形成一个比较复杂的系统。
·官方文档:
Kubeadm | Kubernetes
Installing kubeadm | Kubernetes
IP地址 |
主机名 |
组件 |
192.168.100.131 |
k8s-master |
kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce |
192.168.100.132 |
k8s-node01 |
kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce |
192.168.100.133 |
k8s-node02 |
kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce |
注意:所有主机配置推荐CPU:2C+ Memory:2G+
1、主机初始化配置
所有主机配置禁用防火墙和selinux
[root@localhost ~]# setenforce 0
[root@localhost ~]# iptables -F
[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld
[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld
[root@localhost ~]# systemctl stop NetworkManager
[root@localhost ~]# systemctl disable NetworkManager
[root@localhost ~]# sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
2、配置主机名并绑定hosts,不同主机名称不同
[root@localhost ~]# hostname k8s-master
[root@localhost ~]# bash
[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/hosts
192.168.100.131 k8s-master
192.168.100.132 k8s-node01
192.168.100.133 k8s-node02
EOF
[root@localhost ~]# hostname k8s-node01
[root@k8s-node01 ~]# cat /etc/hosts
[root@localhost ~]# hostname k8s-node02
[root@k8s-node02 ~]#cat /etc/hosts
3、主机配置初始化
[root@k8s-master ~]# yum -y install vim wget net-tools lrzsz
[root@k8s-master ~]# swapoff -a
[root@k8s-master ~]# sed -i '/swap/s/^/#/' /etc/fstab
[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/sysctl.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
[root@k8s-master ~]# modprobe br_netfilter
[root@k8s-master ~]# sysctl -p
4、部署docker环境
1)三台主机上分别部署 Docker 环境,因为 Kubernetes 对容器的编排需要 Docker 的支持。
[root@k8s-master ~]# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
[root@k8s-master ~]# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
2)使用 YUM 方式安装 Docker 时,推荐使用阿里的 YUM 源。
[root@k8s-master ~]# yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
3)清除缓存
[root@k8s-master ~]# yum clean all && yum makecache fast
4)启动docker
[root@k8s-master ~]# yum -y install docker-ce
[root@k8s-master ~]# systemctl start docker
[root@k8s-master ~]# systemctl enable docker
5)镜像加速器(所有主机配置)
[root@k8s-master ~]# cat << END > /etc/docker/daemon.json
{ "registry-mirrors":[ "https://nyakyfun.mirror.aliyuncs.com" ]
}
END
6)重启docker
[root@k8s-master ~]# systemctl daemon-reload
[root@k8s-master ~]# systemctl restart docker
1、组件介绍
三个节点都需要安装下面三个组件
kubeadm:安装工具,使所有的组件都会以容器的方式运行
kubectl:客户端连接K8S API工具
kubelet:运行在node节点,用来启动容器的工具
2、配置阿里云yum源
使用 YUM 方式安装 Kubernetes时,推荐使用阿里的 YUM 源。
[root@k8s-master ~]# ls /etc/yum.repos.d/
[root@k8s-master ~]# cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
3、安装kubelet kubeadm kubectl
所有主机配置
[root@k8s-master ~]# yum install -y kubelet-1.20.0 kubeadm-1.20.0 kubectl-1.20.0
[root@k8s-master ~]# systemctl enable kubelet
[root@k8s-master ~]# kubectl version
kubelet 刚安装完成后,通过 systemctl start kubelet 方式是无法启动的,需要加入节点或初始化为 master 后才可启动成功。
4、配置init-config.yaml
Kubeadm 提供了很多配置项,Kubeadm 配置在 Kubernetes 集群中是存储在ConfigMap 中的,也可将这些配置写入配置文件,方便管理复杂的配置项。Kubeadm 配内容是通过 kubeadm config 命令写入配置文件的。
在master节点安装,master 定于为192.168.100.131,通过如下指令创建默认的init-config.yaml文件:
[root@k8s-master ~]# kubeadm config print init-defaults > init-config.yaml
init-config.yaml配置
[root@k8s-master ~]# cat init-config.yaml
5、安装master节点
1)拉取所需镜像
[root@k8s-master ~]# kubeadm config images list --config init-config.yaml
[root@k8s-master ~]# kubeadm config images pull --config init-config.yaml
2)安装matser节点
[root@k8s-master ~]# kubeadm init --config=init-config.yaml //初始化安装K8S
3)根据提示操作
kubectl 默认会在执行的用户家目录下面的.kube 目录下寻找config 文件。这里是将在初始化时[kubeconfig]步骤生成的admin.conf 拷贝到.kube/config
[root@k8s-master ~]# mkdir -p $HOME/.kube
[root@k8s-master ~]# cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
[root@k8s-master ~]# chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
Kubeadm 通过初始化安装是不包括网络插件的,也就是说初始化之后是不具备相关网络功能的,比如 k8s-master 节点上查看节点信息都是“Not Ready”状态、Pod 的 CoreDNS无法提供服务等。
6、安装node节点
1)根据master安装时的提示信息
[root@k8s-node01 ~]# kubeadm join 192.168.100.131:6443 --token abcdef.0123456789abcdef --discovery-token-ca-cert-hash sha256:78bdd0f01660f4e84355b70aa8807cf1d0d6325b0b28502b29c241563e93b4ae
[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
[root@k8s-node02 ~]# kubeadm join 192.168.100.131:6443 --token abcdef.0123456789abcdef --discovery-token-ca-cert-hash sha256:78bdd0f01660f4e84355b70aa8807cf1d0d6325b0b28502b29c241563e93b4ae
Master操作:
[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
前面已经提到,在初始化 k8s-master 时并没有网络相关配置,所以无法跟 node 节点通信,因此状态都是“NotReady”。但是通过 kubeadm join 加入的 node 节点已经在k8s-master 上可以看到。
7、安装flannel
Master 节点NotReady 的原因就是因为没有使用任何的网络插件,此时Node 和Master的连接还不正常。目前最流行的Kubernetes 网络插件有Flannel、Calico、Canal、Weave 这里选择使用flannel。
所有主机:
master上传kube-flannel.yml,所有主机上传flannel_v0.12.0-amd64.tar,cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz
[root@k8s-master ~]# docker load < flannel_v0.12.0-amd64.tar
上传插件:
[root@k8s-master ~]# tar xf cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz
[root@k8s-master ~]# cp flannel /opt/cni/bin/
master上传kube-flannel.yml
master主机配置:
[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f kube-flannel.yml
[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -n kube-system
已经是ready状态
1、部署Dashboard
dashboard的github仓库地址:https://github.com/kubernetes/dashboard
代码仓库当中,有给出安装示例的相关部署文件,我们可以直接获取之后,直接部署即可
[root@k8s-master ~]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/master/aio/deploy/recommended.yaml
默认这个部署文件当中,会单独创建一个名为kubernetes-dashboard的命名空间,并将kubernetes-dashboard部署在该命名空间下。dashboard的镜像来自docker hub官方,所以可不用修改镜像地址,直接从官方获取即可。
2、开放端口设置
在默认情况下,dashboard并不对外开放访问端口,这里简化操作,直接使用nodePort的方式将其端口暴露出来,修改serivce部分的定义:
所有主机下载镜像
[root@k8s-master ~]# docker pull kubernetesui/dashboard:v2.0.0
[root@k8s-master ~]# docker pull kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.4
[root@k8s-master ~]# vim recommended.yaml
3、权限配置
配置一个超级管理员权限
[root@k8s-master ~]# vim recommended.yaml
[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f recommended.yaml
[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -n kubernetes-dashboard
[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -A -o wide
4、访问Token配置
使用谷歌浏览器测试访问 https://192.168.100.131:32443
可以看到出现如上图画面,需要我们输入一个kubeconfig文件或者一个token。事实上在安装dashboard时,也为我们默认创建好了一个serviceaccount,为kubernetes-dashboard,并为其生成好了token,
我们可以通过如下指令获取该sa的token:
[root@k8s-master ~]# kubectl describe secret -n kubernetes-dashboard $(kubectl get secret -n kubernetes-dashboard |grep kubernetes-dashboard-token | awk '{print $1}') |grep token | awk '{print $2}'
输入获取的token
查看集群概况:
查看集群roles:
查看集群namespaces:
查看集群nodes:
查看集群pods:
1、在Node节点上下载镜像
heapster已经被metrics-server取代,metrics-server是K8S中的资源指标获取工具
所有node节点上
[root@k8s-node01 ~]# docker pull bluersw/metrics-server-amd64:v0.3.6
[root@k8s-node01 ~]# docker tag bluersw/metrics-server-amd64:v0.3.6 k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6
2、修改 Kubernetes apiserver 启动参数
在kube-apiserver项中添加如下配置选项 修改后apiserver会自动重启
[root@k8s-master ~]# vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
3、Master上进行部署
[root@k8s-master ~]# wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml
修改安装脚本:
[root@k8s-master ~]# vim components.yaml
[root@k8s-master ~]# kubectl create -f components.yaml
等待1-2分钟后查看结果
[root@k8s-master ~]# kubectl top nodes
再回到dashboard界面可以看到CPU和内存使用情况了
1、为什么需要Helm?
Kubernetes上部署的应用服务,都是由特定的资源描述组成,包括deployment、service等。每个资源对象都保存在各自文件中或者集中写到一个配置文件。然后通过kubectl apply –f demo.yaml命令进行部署。
如果业务系统只由一个或几个这样的服务组成,那么上面部署管理方式足够用了。
而对于一个复杂的业务系统,会有很多类似上面的资源描述文件,例如微服务架构应用,组成应用的服务可能多达十个,几十个。如果有更新或回滚应用的需求,可能要修改和维护所涉及的大量资源对象文件,而这种组织和管理应用的方式就显得力不从心了。
而且由于缺少对发布过的应用版本管理和控制,使Kubernetes上的应用维护和更新等面临诸多的挑战,主要面临以下问题:
如何将这些服务作为一个整体管理
这些资源文件如何高效复用
不支持应用级别的版本管理
2、Helm介绍
Helm是一个Kubernetes的包管理工具,就像Linux下的包管理器,如yum/apt-get等一样,Helm可以很方便的将之前打包好的yaml文件部署到kubernetes上。
Helm有3个重要概念:
helm:一个命令行客户端工具,主要用于Kubernetes应用chart的创建、打包、发布和管理。
Chart:目录或者压缩包,用于应用描述,由一系列用于描述 k8s 资源对象相关文件的集合。
Release:基于Chart的部署实体,一个 chart 被 Helm 运行后将会生成对应的一个 release;将在k8s中创建出真实运行的资源对象。
Helm特点
开发的一个用于kubernetes的包管理器,每个包称为一个Chart,一个Chart是一个目录(一般情况下会将目录进行打包压缩,形成name-version.tar.gz格式的单一文件,方便传输和存储)
对于应用发布者而言,可以通过Helm打包应用, 管理应用依赖关系,管理应用版本并发布应用到软件仓库。
对于使用者而言,使用Helm后不用需要了解Kubernetes的Yaml语法并编写应用部署文件,可以通过Helm下载并在kubernetes上安装需要的应用,
Helm提供了kubernetes上的软件部署,删除,升级, 回滚应用的强大功能
3、Helm V3变化
2019年11月13日, Helm团队发布 Helm v3的第一个稳定版本。该版本主要变化如下:
1)架构变化
最明显的变化是 Tiller的删除
2)Release名称可以在不同命名空间重用
3)支持将 Chart 推送至 Docker 镜像仓库Harbor中
4)使用JSONSchema验证chart values
5)其他
为了更好地协调其他包管理者的措辞 Helm CLI个别更名
helm delete` 更名为 `helm uninstall
helm inspect` 更名为 `helm show
helm fetch` 更名为 `helm pull
但以上旧的命令当前仍能使用。
移除了用于本地临时搭建 Chart Repository的 helm serve 命令。
自动创建名称空间
在不存在的命名空间中创建发行版时,Helm 2创建了命名空间。Helm 3遵循其他Kubernetes对象的行为,如果命名空间不存在则返回错误。
不再需要requirements.yaml, 依赖关系是直接在chart.yaml中定义。
1、部署Helm客户端工具
Helm客户端下载地址:Releases · helm/helm · GitHub
将源码包解压并移动到/usr/bin/目录即可。
[root@k8s-master ~]# wget https://get.helm.sh/helm-v3.5.2-linux-amd64.tar.gz
[root@k8s-master ~]# tar xf helm-v3.5.2-linux-amd64.tar.gz
[root@k8s-master ~]# cd linux-amd64/
[root@k8s-master linux-amd64]# ls
[root@k8s-master linux-amd64]# mv helm /usr/bin/
[root@k8s-master ~]# helm #验证helm命令是否可用
2、Helm常用命令
命令 |
描述 |
create |
创建一个chart并指定名字 |
dependency |
管理chart依赖 |
get |
下载一个release。可用子命令:all、hooks、manifest、notes、values |
history |
获取release历史 |
install |
安装一个chart |
list |
列出release |
package |
将chart目录打包到chart存档文件中 |
pull |
从远程仓库中下载chart并解压到本地 # helm pull stable/mysql --untar |
repo |
添加,列出,移除,更新和索引chart仓库。可用子命令:add、index、list、remove、update |
rollback |
从之前版本回滚 |
search |
根据关键字搜索chart。可用子命令:hub、repo |
show |
查看chart详细信息。可用子命令:all、chart、readme、values |
status |
显示已命名版本的状态 |
template |
本地呈现模板 |
uninstall |
卸载一个release |
upgrade |
更新一个release |
version |
查看helm客户端版本 |
3、配置国内的Chart仓库
微软仓库(Index of /kubernetes/charts/)这个仓库强烈推荐,基本上官网有的chart这里都有。
阿里云仓库(https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts)
官方仓库(Kubeapps | Home)官方chart仓库,国内有点不好使。
添加chart存储库
[root@k8s-master ~]# helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts
[root@k8s-master ~]# helm repo add aliyun https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts
[root@k8s-master ~]# helm repo update
查看已配置的chart存储库
[root@k8s-master ~]# helm repo list
删除存储库:
[root@k8s-master ~]# helm repo remove aliyun
[root@k8s-master ~]# helm repo list
4、使用chart部署一个Nginx应用
1)创建chart
[root@k8s-master ~]# helm create nginx
[root@k8s-master ~]# tree nginx/
详解:
nginx/
├── charts #依赖其他包的charts文件
├── Chart.yaml #该chart的描述文件,包括ip地址,版本信息等
├── templates #存放k8s模板文件目录
│ ├── deployment.yaml #创建k8s deployment资源的yaml 模板
│ ├── _helpers.tpl #下划线开头的文件,可以被其他模板引用
│ ├── hpa.yaml #配置服务资源CPU 内存
│ ├── ingress.yaml # ingress 配合service域名访问的配置
│ ├── NOTES.txt #说明文件,helm install之后展示给用户看的内容
│ ├── serviceaccount.yaml
│ ├── service.yaml #kubernetes Serivce yaml模板
│ └── tests
│ └── test-connection.yaml
└── values.yaml #给模板文件使用的变量
2)修改values.yaml 里的service的type为 NodePort
[root@k8s-master ~]# cd nginx/
[root@k8s-master nginx]# vim values.yaml
3)安装chart任务(注意命令最后的点)
[root@k8s-master nginx]# helm install -f values.yaml
4)查看release
[root@k8s-master nginx]# helm ls #或者helm list
5)删除release
[root@k8s-master nginx]# helm delete nginx
6)查看pod状态
[root@k8s-master nginx]# kubectl get pod
[root@k8s-master nginx]# kubectl get pod -o wide
7)查看svc状态
[root@k8s-master nginx]# kubectl get svc
访问 192.168.100.132:30281
5、使用chart部署一个Tomcat应用
[root@k8s-master ~]# helm create tomcat
Creating tomcat
[root@k8s-master ~]# cd tomcat/
修改deployment.yaml和service.yaml文件
[root@k8s-master tomcat]# vim templates/deployment.yaml
[root@k8s-master tomcat]# vim templates/service.yaml
创建release
[root@k8s-master tomcat]# helm install tomcat .
查看release
[root@k8s-master tomcat]# helm ls
查看pod和svc
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod -o wide
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get svc
准备测试页
[root@k8s-master tomcat]# kubectl exec -it tomcat-67df6cd4d6-s7qxl /bin/bash
root@tomcat-67df6cd4d6-s7qxl:/usr/local/tomcat# mkdir webapps/ROOT
root@tomcat-67df6cd4d6-s7qxl:/usr/local/tomcat# echo "helm test1" > webapps/ROOT/index.jsp
[root@k8s-master tomcat]# kubectl exec -it tomcat-67df6cd4d6-tkp95 /bin/bash
root@tomcat-67df6cd4d6-tkp95:/usr/local/tomcat# mkdir webapps/ROOT
root@tomcat-67df6cd4d6-tkp95:/usr/local/tomcat# echo "helm test2" > webapps/ROOT/index.jsp
访问测试:
访问 192.168.100.132:32092
访问 192.168.100.133:32092
删除
[root@k8s-master tomcat]# helm delete tomcat
[root@k8s-master tomcat]# helm ls
升级(改完yaml文件之后重新应用)
[root@k8s-master tomcat]# helm install tomcat .
[root@k8s-master tomcat]# helm ls
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod
[root@k8s-master tomcat]# vim templates/deployment.yaml
[root@k8s-master tomcat]# helm upgrade tomcat .
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod
[root@k8s-master tomcat]# helm ls
回滚
[root@k8s-master tomcat]# helm rollback tomcat 1
[root@k8s-master tomcat]# helm ls
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod
6、用变量渲染模板
测试模板是否正常
[root@k8s-master tomcat]# helm install --dry-run tomcat .
在values.yaml文件中定义变量
[root@k8s-master tomcat]# cat values.yaml
[root@k8s-master tomcat]# cat templates/deployment.yaml
[root@k8s-master tomcat]# cat templates/service.yaml
deployment.yaml 和service.yaml两个文件的变量都是预先在values.yaml里面定义过引用过来的值。
Release.Name 代表helm install 后面的那个名字
[root@k8s-master tomcat]# helm delete tomcat
将templates目录中多余的文件都删除,只保留两个测试文件
[root@k8s-master tomcat]# ls templates/
[root@k8s-master tomcat]# helm install -f values.yaml
[root@k8s-master tomcat]# helm ls
查看发布状态
[root@k8s-master tomcat]# helm status tomcat
[root@k8s-master tomcat]# kubectl get pod
查看pod详细信息
[root@k8s-master tomcat]# kubectl describe pod tomcat-dp-67df6cd4d6-78pxc