解决containerd+k8s集群搭建镜像拉取不到的问题

简介: 解决containerd+k8s集群搭建镜像拉取不到的问题

之前我写了一篇containerd+k8s搭建集群的文章,文章地址:

https://blog.csdn.net/m0_51510236/article/details/130842122

在上面这篇文章中有小伙伴给我反映镜像拉取不到的问题,现在我们就来解决这个问题

因为是对上一篇文章拉取不到镜像问题的解决,所以安装前的准备工作请参考上一篇文章

本片文章的视频教程地址为:https://www.bilibili.com/video/BV1dP411q7FD/?vd_source=98deeeab6739fa30792cfcffa994b50e

下载离线镜像

离线镜像我已经上传到百度网盘,可以使用根据下面的提取地址提取

链接:https://pan.baidu.com/s/1-ILbg0GG8jNHQhVaVhUKww?pwd=kfe2

提取码:kfe2

导入镜像

我已经上传这个文件到我的master节点:

接下来我们需要解压它,使用以下命令:

tar -zxvf k8s-image.tar.gz

解压之后我们可以看到两个文件,一个 k8s-master.tar.gz 另一个 k8s-node.tar.gz:

其中两个文件的作用:

  • k8s-master.tar.gz: master上所有的镜像的离线文件
  • k8s-node.tar.gz: node上所有镜像的离线文件

需要使用文件传输命令把 k8s-node.tar.gz 传输到所有的node上:

命令:

scp k8s-node.tar.gz root@{你node的地址}:/usr/local/src/

接下来就可以开始导入镜像了,因为镜像需要导入到containerd的 k8s.io 命名空间当中,所以我们需要创建这个命名空间,使用命令:

ctr ns create k8s.io

创建完成后可以查看命名空间列表:

接下来我们可以使用以下命令导入镜像

  • k8s-master:
ctr -n k8s.io image import k8s-master.tar.gz
  • k8s所有node:
ctr -n k8s.io image import k8s-node.tar.gz

出现这个代表导入成功:

可以通过以下命令查看镜像:

ctr -n k8s.io images list

查看的结果:

初始化集群

现在镜像已经全部下载下来了,就可以直接初始化镜像,可以执行命令(注意修改IP地址和版本号):

kubeadm init \
--apiserver-advertise-address=192.168.3.160 \
--image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers \
--kubernetes-version=v1.26.5 \
--service-cidr=10.96.0.0/12 \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--cri-socket=unix:///var/run/containerd/containerd.sock

因为我们这次搭建是提前导入了镜像,所以初始化步骤非常快:

因为之前的文章中讲过,所以这里将非常快的过一下,本地执行:

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

所有的node节点执行(注意更换为自己的token):

kubeadm join 192.168.3.160:6443 --token mjdae0.b71g5of1dsor97e0 \
  --discovery-token-ca-cert-hash sha256:336be2f0acc7828cad61cd54b40ed50a9f8326d67e2144e3c0864b236e112fcb \
  --cri-socket=unix:///var/run/containerd/containerd.sock

节点加入成功:

安装calico插件

执行以下命令进行安装:

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.25.1/manifests/tigera-operator.yaml

和上面一样,因为镜像已经提前拉取完成,所以创建过程特别快:

初始化客户端资源

cat <<EOF > custom-resources.yaml
apiVersion: operator.tigera.io/v1
kind: Installation
metadata:
  name: default
spec:
  calicoNetwork:
    ipPools:
    - blockSize: 26
      cidr: 10.244.0.0/16
      encapsulation: VXLANCrossSubnet
      natOutgoing: Enabled
      nodeSelector: all()
---
apiVersion: operator.tigera.io/v1
kind: APIServer
metadata:
  name: default
spec: {}
EOF
kubectl create -f custom-resources.yaml

这个操作也能非常快完成:

安装MetalLB

需要修改配置:

kubectl edit configmap -n kube-system kube-proxy

需要修改的地方:

开始安装:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.13.9/config/manifests/metallb-native.yaml

安装完成:

分配IP地址池(注意修改为自己的网段里面没有用到的地址):

cat <<EOF > metallb-ippool-config.yaml
apiVersion: metallb.io/v1beta1
kind: IPAddressPool
metadata:
  name: first-pool
  namespace: metallb-system
spec:
  addresses:
  - 192.168.3.163-192.168.3.169
---
apiVersion: metallb.io/v1beta1
kind: L2Advertisement
metadata:
  name: example
  namespace: metallb-system
spec:
  ipAddressPools:
  - first-pool
EOF
kubectl apply -f metallb-ippool-config.yaml

部署一个nginx应用并暴露端口

部署应用:

kubectl create deployment nginx --image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaohh-docker/nginx:latest

暴露端口:

kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=LoadBalancer

可以看到成功暴露了一个IP地址:

且能够成功的访问:

好了下课

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
9天前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
71 1
|
16天前
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
172 89
|
5月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
228 9
|
5月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能,结合云效CD能力,快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略(PropagationPolicy)和差异化策略(OverridePolicy),并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig,可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力,帮助用户提升业务效率与可靠性。
|
7月前
|
存储 Kubernetes 监控
K8s集群实战:使用kubeadm和kuboard部署Kubernetes集群
总之,使用kubeadm和kuboard部署K8s集群就像回归童年一样,简单又有趣。不要忘记,技术是为人服务的,用K8s集群操控云端资源,我们不过是想在复杂的世界找寻简单。尽管部署过程可能遇到困难,但朝着简化复杂的目标,我们就能找到意义和乐趣。希望你也能利用这些工具,找到你的乐趣,满足你的需求。
704 33
|
7月前
|
Kubernetes 开发者 Docker
集群部署:使用Rancher部署Kubernetes集群。
以上就是使用 Rancher 部署 Kubernetes 集群的流程。使用 Rancher 和 Kubernetes,开发者可以受益于灵活性和可扩展性,允许他们在多种环境中运行多种应用,同时利用自动化工具使工作负载更加高效。
405 19
|
7月前
|
人工智能 分布式计算 调度
打破资源边界、告别资源浪费:ACK One 多集群Spark和AI作业调度
ACK One多集群Spark作业调度,可以帮助您在不影响集群中正在运行的在线业务的前提下,打破资源边界,根据各集群实际剩余资源来进行调度,最大化您多集群中闲置资源的利用率。
|
10月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
OpenAI故障复盘 - 阿里云容器服务与可观测产品如何保障大规模K8s集群稳定性
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
|
7月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性
246 0
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性
|
9月前
|
缓存 容灾 网络协议
ACK One多集群网关:实现高效容灾方案
ACK One多集群网关可以帮助您快速构建同城跨AZ多活容灾系统、混合云同城跨AZ多活容灾系统,以及异地容灾系统。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多