Kubernetes实战(十四)-k8s高可用集群扩容master节点

1 单master集群和多master节点集群方案

1.1 单Master集群

k8s 集群是由一组运行 k8s 的节点组成的，节点可以是物理机、虚拟机或者云服务器。k8s 集群中的节点分为两种角色：master 和 node。

• master 节点：master 节点负责控制和管理整个集群，它运行着一些关键的组件，如 kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager 等。master 节点可以有一个或多个，如果有多个 master 节点，那么它们之间需要通过 etcd 这个分布式键值存储来保持数据的一致性。
• node 节点：node 节点是承载用户应用的工作节点，它运行着一些必要的组件，如 kubelet、kube-proxy、container runtime 等。node 节点可以有一个或多个，如果有多个 node 节点，那么它们之间需要通过网络插件来实现通信和路由。

一般情况下我们会搭建单master多node集群。它是一种常见的 k8s 集群架构，它只有一个 master 节点和多个 node 节点。这种架构的优点是简单易搭建，适合用于学习和测试 k8s 的功能和特性。这种架构的缺点是 master 节点成为了单点故障，如果 master 节点出现问题，那么整个集群就无法正常工作。

搭建 k8s 单 master 多 node 集群有多种方法，根据不同的需求和场景，可以选择合适的方式来搭建和运维node集群。一般来说，有以下几种常见的方式：

• 使用kubeadm：这是一种使用官方提供的工具kubeadm来快速创建和管理node集群的方式。kubeadm可以自动安装和配置node节点上所需的组件，如kubelet、kube-proxy、容器运行时等。这种方式适用于学习和测试目的，或者简单的生产环境。
• 使用kops：这是一种使用开源工具kops来在云服务商（如AWS、GCP等）上创建和管理node集群的方式。kops可以自动创建和配置云资源，如虚拟机、网络、存储等，并安装和配置node节点上所需的组件。这种方式适用于在云端部署高可用和可扩展的node集群。
• 使用其他工具或平台：这是一种使用其他第三方提供的工具或平台来创建和管理node集群的方式。例如，你可以使用Ansible、Terraform、Rancher等工具来自动化和定制node集群的创建和配置过程。或者，你可以使用云服务商提供的托管服务（如EKS、GKE、AKS等）来直接创建和管理node集群。这种方式适用于不同的需求和偏好，但可能需要更多的学习和调试成本。

1.2 Master 高可用架构

kubernetes多master集群是指使用多个master节点来提高集群的可用性和容错性的方案。master节点是负责控制和管理集群中的资源和服务的节点，它运行着以下组件：

• kube-apiserver：提供了HTTP REST接口的关键服务进程，是集群中所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。
• kube-scheduler：负责资源调度（Pod调度）的进程，相当于公交公司的“调度室”。
• kube-controller-manager：集群中所有资源对象的自动化控制中心，可以将其理解为资源对象的“大总管”。

Kubernetes 作为容器集群系统，通过健康检查 + 重启策略实现了 Pod 故障自我修复能力，通过调度算法实现将 Pod 分布式部署，并保持预期副本数，根据 Node 失效状态自动在其他 Node 拉起 Pod，实现了应用层的高可用性。

针对 Kubernetes 集群，高可用性还应包含以下两个层面的考虑：Etcd 数据库的高可用性和 Kubernetes Master 组件的高可用性。

Master 节点扮演着总控中心的角色，通过不断与工作节点上的 Kubelet 和 kube-proxy 进行通信来维护整个集群的健康工作状态。如果 Master 节点故障，将无法使用 kubectl 工具或者 API 做任何集群管理。

Master 节点主要有三个服务 kube-apiserver、kube-controller-manager 和 kube-scheduler，其中 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 组件自身通过选择机制已经实现了高可用，所以 Master 高可用主要针对 kube-apiserver 组件，而该组件是以 HTTP API 提供服务，因此对他高可用与 Web 服务器类似，增加负载均衡器对其负载均衡即可，并且可水平扩容。

多 Master 架构图：

实现kubernetes master集群有多种方式，根据不同的需求和场景，可以选择合适的方式来搭建和运维master集群。一般来说，根据实现方式，负载均衡集群可以分为以下几种方案：

• 硬件负载均衡：硬件负载均衡是使用专门的硬件设备来实现负载均衡的方案，如 F5、Cisco 等。硬件负载均衡的优点是性能高、稳定性强，缺点是成本高、扩展性差。
• 软件负载均衡：软件负载均衡是使用普通的服务器和软件来实现负载均衡的方案，如 Nginx、HAProxy 等。软件负载均衡的优点是成本低、扩展性好，缺点是性能低、稳定性差。
• 混合负载均衡：混合负载均衡是结合硬件和软件来实现负载均衡的方案，如使用硬件设备作为全局入口，使用软件作为局部分发。混合负载均衡的优点是兼顾了性能和成本，缺点是复杂度高、维护难。

1.2.1 存储高可用集群

etcd：分布式键值存储系统，用于保存集群中所有资源对象的状态和元数据。

k8s配置高可用（HA）Kubernetes etcd集群。

可以设置 以下两种HA 集群：

• 使用堆叠（stacked）控制平面节点，其中 etcd 节点与控制平面节点共存
• 使用外部 etcd 节点，其中 etcd 在与控制平面不同的节点上运行

1.2.1.1 堆叠(Stacked)etcd 拓扑--内置etcd集群

堆叠（Stacked）HA集群是一种这样的拓扑，其中 etcd 分布式数据存储集群堆叠在 kubeadm 管理的控制平面节点上，作为控制平面的一个组件运行。

每个控制平面节点运行 kube-apiserver、kube-scheduler 和 kube-controller-manager 实例。 kube-apiserver 使用负载均衡器暴露给工作节点。

每个控制平面节点创建一个本地etcd成员（member），这个 etcd 成员只与该节点的 kube-apiserver 通信。 这同样适用于本地 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 实例。

这种拓扑将控制平面和 etcd 成员耦合在同一节点上。相对使用外部 etcd 集群， 设置起来更简单，而且更易于副本管理。

然而，堆叠集群存在耦合失败的风险。如果一个节点发生故障，则etcd 成员和控制平面实例都将丢失， 并且冗余会受到影响。你可以通过添加更多控制平面节点来降低此风险。

因此应该为 HA 集群运行至少三个堆叠的控制平面节点。

这是 kubeadm 中的默认拓扑。当使用 kubeadm init 和 kubeadm join --control-plane 时， 在控制平面节点上会自动创建本地 etcd 成员。

 1.2.1.2 外部 etcd 拓扑--外部etcd集群

具有外部 etcd 的 HA 集群是一种这样的拓扑， 其中 etcd 分布式数据存储集群在独立于控制平面节点的其他节点上运行。

就像堆叠的 etcd 拓扑一样，外部 etcd 拓扑中的每个控制平面节点都会运行 kube-apiserver、kube-scheduler 和 kube-controller-manager 实例。 同样，kube-apiserver 使用负载均衡器暴露给工作节点。但是 etcd 成员在不同的主机上运行， 每个 etcd 主机与每个控制平面节点的 kube-apiserver 通信。

这种拓扑结构解耦了控制平面和 etcd 成员。因此它提供了一种 HA 设置， 其中失去控制平面实例或者 etcd 成员的影响较小，并且不会像堆叠的 HA 拓扑那样影响集群冗余。

但此拓扑需要两倍于堆叠 HA 拓扑的主机数量。 具有此拓扑的 HA 集群至少需要三个用于控制平面节点的主机和三个用于 etcd 节点的主机。

2 高可用集群部署实战

2.1 单master节点升级为高可用集群

2.2 部署高可用k8s集群

2.3 高可用集群新增master节点

2.3 高可用集群新增worker节点