【云原生Kubernetes系列第四篇】二进制部署多master集群Kubernetes(k8s)v1.20( 一生不缺浪漫,唯独装不下遗憾)(一)

简介: 【云原生Kubernetes系列第四篇】二进制部署多master集群Kubernetes(k8s)v1.20( 一生不缺浪漫,唯独装不下遗憾)(一)

前言


搭建多master集群Kubernetes之前先要完成单节点部署,单节点部署参照上一篇博客【云原生Kubernetes系列第三篇】二进制部署单节点Kubernetes(k8s)v1.20


一、多master集群概述


1.1 node如何找到master


node节点的kubelet.kubeconfig和kube-proxy.kubeconfig文件写明了apiserver的端口号和master节点的IP地址,从而找到master节点,当我们在部署集群的时候,就要有两个master,但是一个集群中只能有一个主,该如何指定呢?我们可以使用VIP地址。


1.2 如何配置master集群

我们可以把master集群当做nginx服务器群,node节点是客户端,客户端想要找到服务器需要通过负载均衡器实现转发,我们可以安装一个调度器,调度器使用LVS、nginx、haproxy都可以,为了简单我们安装nginx做负载均衡器,再考虑负载均衡器的高可用,搭建两台nginx服务器实现调度器的高可用。


1.3 集群架构


多master一般装两到三台,三台比两台更有保障,同时会有一个选举机制,需要使用奇数台,两台master可仅仅满足高可用和负载


#scheduler.sh文件中定义了多节点的选举机制
--leader-elect=true:当该组件启动多个时,自动启动 leader 选举


k8s中Controller-Manager和Scheduler的选主逻辑:k8s中的etcd是整个集群所有状态信息的存储,涉及数据的读写和多个etcd之间数据的同步,对数据的一致性要求严格,所以>使用较复杂的 raft 算法来选择用于提交数据的主节点。而 apiserver 作为集群入口,本身是无状态的web服务器,多个 apiserver 服务之间直接负载请求并不需要做选主。Controller-Manager 和 Scheduler 作为任务类型的组件,比如 controller-manager 内置的 k8s 各种资源对象的控制器实时的 watch apiserver 获取对象最新的变化事件做期望状>态和实际状态调整,调度器watch未绑定节点的pod做节点选择,显然多个这些任务同时工作是完全没有必要的,所以 controller-manager 和 scheduler 也是需要选主的,但是选主逻辑和 etcd 不一样的,这里只需要保证从多个 controller-manager 和 scheduler 之间选出一个 leader 进入工作状态即可,而无需考虑它们之间的数据一致和同步。


二、多master集群部署过程


2.1 实验环境

主机

IP地址 组件
k8s集群master01 192.168.109.131 kube-apiserver kube-controller-manager kube-scheduler

k8s集群master02

192.168.109.134


k8s集群node01

192.168.109.132

kubelet kube-proxy docker

k8s集群node02 192.168.109.133

kubelet kube-proxy docker

etcd集群节点1 192.168.109.131 etcd
etcd集群节点2 192.168.109.132 etcd
etcd集群节点3 192.168.109.133 etcd
负载均衡nginx+keepalive01(master) 192.168.109.135


负载均衡nginx+keepalive02(backup) 192.168.109.137


VIP 192.168.109.200


考虑到电脑性能,我将etcd部署在master和node节点上,master集群实现高可用,并且我这边只搭建两个node节点


2.2 操作系统初始化配置

#关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
iptables -F && iptables -t nat -F && iptables -t mangle -F && iptables -X
#-X清除自定义的规则
#关闭selinux
setenforce 0
sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
#关闭swap
swapoff -a
sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab 
#根据规划设置主机名
hostnamectl set-hostname master01
hostnamectl set-hostname node01
hostnamectl set-hostname node02
#在master添加hosts
cat >> /etc/hosts << EOF
192.168.109.131 master01
192.168.109.134 master02
192.168.109.132 node01
192.168.109.133 node02
EOF
#调整内核参数
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
#开启网桥模式,可将网桥的流量传递给iptables链
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
#关闭ipv6协议
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.ipv4.ip_forward=1
EOF
sysctl --system
#时间同步
yum install ntpdate -y
ntpdate time.windows.com


2.3 配置master02节点

#我们直接将master01的文件复制到master02,不在重复安装
[root@master01 opt]# scp -r kubernetes/ master02:/opt
#创建软连接到系统,便于识别
[root@master02 bin]# ln -s /opt/kubernetes/bin/* /usr/local/bin/
[root@master02 cfg]# vim kube-apiserver 
--bind-address=192.168.109.134  #修改
--advertise-address=192.168.109.134  #修改
#将master01的etcd证书复制过去
[root@master01 opt]# scp -r etcd/ master02:/opt
#将master01中kubectl的配置文件复制过去
[root@master01 ~]# scp -r .kube/ master02:/root
#此时master02可以查看到node
[root@master02 opt]# kubectl get node
NAME              STATUS   ROLES    AGE     VERSION
192.168.109.132   Ready    <none>   7h11m   v1.20.11
192.168.109.133   Ready    <none>   7h1m    v1.20.11
#将master01节点的服务复制谷片区
[root@master01 ~]# cd /usr/lib/systemd/system
[root@master01 system]# ls kube*
kube-apiserver.service           kube-scheduler.service
kube-controller-manager.service
[root@master01 system]# scp kube* master02:`pwd`
#master02开启服务
ls kube*
systemctl start kube-apiserver.service kube-scheduler.service kube-controller-manager.service
systemctl enable kube-apiserver.service kube-scheduler.service kube-controller-manager.service
systemctl status kube-apiserver.service kube-scheduler.service kube-controller-manager.service







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
目录
相关文章
|
12月前
|
存储 Kubernetes 异构计算
Qwen3 大模型在阿里云容器服务上的极简部署教程
通义千问 Qwen3 是 Qwen 系列最新推出的首个混合推理模型,其在代码、数学、通用能力等基准测试中,与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级模型相比,表现出极具竞争力的结果。
|
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。
1132 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。
729 19
|
6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。
584 1
|
6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。
399 89
|
11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。
792 9
|
11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。
|
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。
|
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。
|
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
525 0
OpenAI故障复盘丨如何保障大规模K8s集群稳定性

推荐镜像

更多
下一篇
开通oss服务