【云原生-K8s】kubeadm搭建k8s集群

简介: 【云原生-K8s】kubeadm搭建k8s集群

搭建K8s集群[无需科学上网]


官网:https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#installing-kubeadm-kubelet-and-kubectl


GitHub:https://github.com/kubernetes/kubeadm


课程中:使用kubeadm搭建一个3台机器组成的k8s集群,1台master节点,2台worker节点


配置要求:


One or more machines running one of:

Ubuntu 16.04+

Debian 9+

CentOS 7

Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7

Fedora 25+

HypriotOS v1.0.1+

Container Linux (tested with 1800.6.0)

2 GB or more of RAM per machine (any less will leave little room for your apps)

2 CPUs or more

Full network connectivity between all machines in the cluster (public or private network is fine)

Unique hostname, MAC address, and product_uuid for every node. See here for more details.

Certain ports are open on your machines. See here for more details.

Swap disabled. You MUST disable swap in order for the kubelet to work properly.


1.1 版本统一

Docker       20.10.14
---
kubeadm-1.20.0-0 
kubelet-1.20.0-0 
kubectl-1.20.0-0
---
k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.20.0
k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.20.0
k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.20.0
k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.20.0
k8s.gcr.io/pause:3.1
k8s.gcr.io/etcd:3.3.10
k8s.gcr.io/coredns:1.3.1
---
calico:v3.9

1.2 准备3台centos

大家根据自己的情况来准备centos7的虚拟机。


要保证彼此之间能够ping通,也就是处于同一个网络中,虚拟机的配置要求上面也描述咯。


1.3 更新并安装依赖

3台机器都需要执行


yum -y update
yum install -y conntrack ipvsadm ipset jq sysstat curl iptables libseccomp

1.4 安装Docker

在每一台机器上都安装好Docker,版本为20.10.14


01 安装必要的依赖
  sudo yum install -y yum-utils \
    device-mapper-persistent-data \
    lvm2
02 设置docker仓库
  sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
【设置要设置一下阿里云镜像加速器】
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://j16wttpi.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
03 安装docker
  yum install -y docker-ce-20.10.14 docker-ce-cli-20.10.14 containerd.io
04 启动docker
  sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker

1.5 修改hosts文件

(1)master


# 设置master的hostname,并且修改hosts文件
sudo hostnamectl set-hostname m
vi /etc/hosts
192.168.1.4 m
192.168.1.5 w1
192.168.1.6 w2

(2)两个worker


# 设置worker01/02的hostname,并且修改hosts文件
sudo hostnamectl set-hostname w1
sudo hostnamectl set-hostname w2
vi /etc/hosts
192.168.1.4 m
192.168.1.5 w1
192.168.1.6 w2

(3)使用ping测试一下


1.6 系统基础前提配置

# (1)关闭防火墙
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
# (2)关闭selinux
setenforce 0
sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config
# (3)关闭swap
swapoff -a
sed -i '/swap/s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
# (4)配置iptables的ACCEPT规则
iptables -F && iptables -X && iptables -F -t nat && iptables -X -t nat && iptables -P FORWARD ACCEPT
# (5)设置系统参数
cat <<EOF >  /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
sysctl --system

1.7 Installing kubeadm, kubelet and kubectl

(1)配置yum源


cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
      http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

(2)安装kubeadm&kubelet&kubectl


yum list kubeadm --showduplicates | sort -r
yum install -y kubeadm-1.20.0-0 kubelet-1.20.0-0 kubectl-1.20.0-0

(3)docker和k8s设置同一个cgroup


# docker
vi /etc/docker/daemon.json
    "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
systemctl restart docker
# kubelet,这边如果发现输出directory not exist,也说明是没问题的,大家继续往下进行即可
sed -i "s/cgroup-driver=systemd/cgroup-driver=cgroupfs/g" /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf
systemctl enable kubelet && systemctl start kubelet

1.8 proxy/pause/scheduler等国内镜像

(1)查看kubeadm使用的镜像


kubeadm config images list


可以发现这里都是国外的镜像



(2)解决国外镜像不能访问的问题


创建kubeadm.sh脚本,用于拉取镜像/打tag/删除原有镜像

#!/bin/bash
set -e
KUBE_VERSION=v1.20.15
KUBE_PAUSE_VERSION=3.2
ETCD_VERSION=3.4.13-0
CORE_DNS_VERSION=1.7.0
GCR_URL=k8s.gcr.io
ALIYUN_URL=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers
images=(kube-proxy:${KUBE_VERSION}
kube-scheduler:${KUBE_VERSION}
kube-controller-manager:${KUBE_VERSION}
kube-apiserver:${KUBE_VERSION}
pause:${KUBE_PAUSE_VERSION}
etcd:${ETCD_VERSION}
coredns:${CORE_DNS_VERSION})
for imageName in ${images[@]} ; do
  docker pull $ALIYUN_URL/$imageName
  docker tag  $ALIYUN_URL/$imageName $GCR_URL/$imageName
  docker rmi $ALIYUN_URL/$imageName
done

运行脚本和查看镜像

# 运行脚本
sh kubeadm.sh
# 查看镜像
docker images

将这些镜像推送到自己的阿里云仓库【可选,根据自己实际的情况】

# 登录自己的阿里云仓库
docker login --username=xxx registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com


set -e
KUBE_VERSION=v1.20.15
KUBE_PAUSE_VERSION=3.2
ETCD_VERSION=3.4.13-0
CORE_DNS_VERSION=1.7.0
GCR_URL=k8s.gcr.io
ALIYUN_URL=xxx
images=(kube-proxy:${KUBE_VERSION}
kube-scheduler:${KUBE_VERSION}
kube-controller-manager:${KUBE_VERSION}
kube-apiserver:${KUBE_VERSION}
pause:${KUBE_PAUSE_VERSION}
etcd:${ETCD_VERSION}
coredns:${CORE_DNS_VERSION})
for imageName in ${images[@]} ; do
  docker tag $GCR_URL/$imageName $ALIYUN_URL/$imageName
  docker push $ALIYUN_URL/$imageName
  docker rmi $ALIYUN_URL/$imageName
done
#!/bin/bash

运行脚本 sh ./kubeadm-push-aliyun.sh


1.9 kube init初始化master

(1)kube init流程

01-进行一系列检查,以确定这台机器可以部署kubernetes
02-生成kubernetes对外提供服务所需要的各种证书可对应目录
/etc/kubernetes/pki/*
03-为其他组件生成访问kube-ApiServer所需的配置文件
    ls /etc/kubernetes/
    admin.conf  controller-manager.conf  kubelet.conf  scheduler.conf
04-为 Master组件生成Pod配置文件。
    ls /etc/kubernetes/manifests/*.yaml
    kube-apiserver.yaml 
    kube-controller-manager.yaml
    kube-scheduler.yaml
05-生成etcd的Pod YAML文件。
    ls /etc/kubernetes/manifests/*.yaml
    kube-apiserver.yaml 
    kube-controller-manager.yaml
    kube-scheduler.yaml
  etcd.yaml
06-一旦这些 YAML 文件出现在被 kubelet 监视的/etc/kubernetes/manifests/目录下,kubelet就会自动创建这些yaml文件定义的pod,即master组件的容器。master容器启动后,kubeadm会通过检查localhost:6443/healthz这个master组件的健康状态检查URL,等待master组件完全运行起来
07-为集群生成一个bootstrap token
08-将ca.crt等 Master节点的重要信息,通过ConfigMap的方式保存在etcd中,工后续部署node节点使用
09-最后一步是安装默认插件,kubernetes默认kube-proxy和DNS两个插件是必须安装的

(2)初始化master节点


官网:https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/


注意:此操作是在主节点上进行


# 本地有镜像
kubeadm init --kubernetes-version=1.20.15 --apiserver-advertise-address=192.168.1.4 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
【若要重新初始化集群状态:kubeadm reset,然后再进行上述操作】

记得保存好最后kubeadm join的信息


(3)根据日志提示


mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
kubeadm join 192.168.1.4:6443 --token 3k61r2.jufu316erci1qmky \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:6a4a940526cc88af29cf9ffa4bea62ad4d24371f2568f24f6085b82733265cd5


image.png

此时kubectl cluster-info查看一下是否成功


(4)查看pod验证一下


等待一会儿,同时可以发现像etc,controller,scheduler等组件都以pod的方式安装成功了


注意:coredns没有启动,需要安装网络插件


kubectl get pods -n kube-system

(5)健康检查


curl -k https://localhost:6443/healthz

1.10 部署calico网络插件

选择网络插件:https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/

快速开始配置:https://projectcalico.docs.tigera.io/archive/v3.20/getting-started/clis/calicoctl/install

calico网络插件:https://docs.projectcalico.org/v3.9/getting-started/kubernetes/


calico,同样在master节点上操作


# 在k8s中安装calico
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.9/manifests/calico.yaml
# 确认一下calico是否安装成功
kubectl get pods --all-namespaces -w
kubectl get pods -n kube-system -w

1.11 kube join

记得保存初始化master节点的最后打印信息【注意这边大家要自己的,下面我的只是一个参考】


kubeadm join 192.168.1.4:6443 --token 3k61r2.jufu316erci1qmky \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:6a4a940526cc88af29cf9ffa4bea62ad4d24371f2568f24f6085b82733265cd5

(1)在woker01和worker02上执行上述命令


(2)在master节点上检查集群信息

kubectl get nodes
NAME                   STATUS   ROLES    AGE     VERSION
master-kubeadm-k8s     Ready    master   19m     v1.14.0
worker01-kubeadm-k8s   Ready    <none>   3m6s    v1.14.0
worker02-kubeadm-k8s   Ready    <none>   2m41s   v1.14.0

1.12 再次体验Pod

(1)定义pod.yml文件,比如pod_nginx_rs.yaml


cat > pod_nginx_rs.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: nginx
  labels:
    tier: frontend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      tier: frontend
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

(2)根据pod_nginx_rs.yml文件创建pod


kubectl apply -f pod_nginx_rs.yaml

(3)查看pod


kubectl get pods
kubectl get pods -o wide
kubectl describe pod nginx

(4)感受通过rs将pod扩容


kubectl scale rs nginx --replicas=5
kubectl get pods -o wide

(5)删除pod

kubectl delete -f pod_nginx_rs.yaml
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
|
10月前
|
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。
758 1
|
10月前
|
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。
536 89
|
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。
|
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。
1137 9
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
客户说|知乎基于阿里云PolarDB,实现最大数据库集群云原生升级
近日,知乎最大的风控业务数据库集群,基于阿里云瑶池数据库完成了云原生技术架构的升级。此次升级不仅显著提升了系统的高可用性和性能上限,还大幅降低了底层资源成本。
|
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。
1312 33
|
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。
881 19
|
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。
|
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。

推荐镜像

更多