1、K8s是什么

kubernetes具有以下特性：

服务发现和负载均衡

Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器，如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。

存储编排

Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。

自动部署和回滚

你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态，它可以以受控的速率将实际状态更改为期望状态。例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器，删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。

自动完成装箱计算

Kubernetes 允许你指定每个容器所需 CPU 和内存（RAM）。当容器指定了资源请求时，Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源。

自我修复

Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的运行状况检查的容器，并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。

密钥与配置管理

Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。

Kubernetes 为你提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移、部署模式等。例如，Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary 部署。

2、架构

1、工作方式

Kubernetes Cluster = N Master Node + N Worker Node：N主节点+N工作节点； N>=1

2、组件架构

1、控制平面组件（Control Plane Components）

控制平面的组件对集群做出全局决策(比如调度)，以及检测和响应集群事件（例如，当不满足部署的 replicas 字段时，启动新的 pod）。

控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。然而，为了简单起见，设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件，并且不会在此计算机上运行用户容器。请参阅使用 kubeadm 构建高可用性集群中关于多 VM 控制平面设置的示例。

kube-apiserver

API 服务器是 Kubernetes 控制面的组件，该组件公开了 Kubernetes API。 API 服务器是 Kubernetes 控制面的前端。

Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平伸缩，也就是说，它可通过部署多个实例进行伸缩。你可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并在这些实例之间平衡流量。

etcd

etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。

您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。

要了解 etcd 更深层次的信息，请参考 etcd 文档。

kube-scheduler

控制平面组件，负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods，选择节点让 Pod 在上面运行。

调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。

kube-controller-manager

在主节点上运行控制器的组件。

从逻辑上讲，每个控制器都是一个单独的进程，但是为了降低复杂性，它们都被编译到同一个可执行文件，并在一个进程中运行。

这些控制器包括:

节点控制器（Node Controller）: 负责在节点出现故障时进行通知和响应
任务控制器（Job controller）: 监测代表一次性任务的 Job 对象，然后创建 Pods 来运行这些任务直至完成
端点控制器（Endpoints Controller）: 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)
服务帐户和令牌控制器（Service Account & Token Controllers）: 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌

cloud-controller-manager

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的控制平面组件。云控制器管理器允许您链接集群到云提供商的应用编程接口中，并把和该云平台交互的组件与只和您的集群交互的组件分离开。

cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境，所部署的环境中不需要云控制器管理器。

与 kube-controller-manager 类似，cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的控制回路组合到同一个可执行文件中，供你以同一进程的方式运行。你可以对其执行水平扩容（运行不止一个副本）以提升性能或者增强容错能力。

下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖：

节点控制器（Node Controller）: 用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除
路由控制器（Route Controller）: 用于在底层云基础架构中设置路由
服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器

2、Node 组件

节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。

kubelet

一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。它保证容器（containers）都运行在 Pod 中。

kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs，确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。 kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。

kube-proxy

kube-proxy 是集群中每个节点上运行的网络代理，实现 Kubernetes 服务（Service）概念的一部分。

kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。

如果操作系统提供了数据包过滤层并可用的话，kube-proxy 会通过它来实现网络规则。否则， kube-proxy 仅转发流量本身。

3、形象化理解各组件的意义

3、kubeadm创建集群

请参照以前Docker安装。先提前为所有机器安装Docker

安装方式

二进制方式（建议生产环境使用）
MiniKube.....
kubeadm引导方式（官方推荐）
GA

我们使用kubeadm的方式引导安装集群。

大致流程

准备N台服务器，内网互通，
安装Docker容器化环境【k8s放弃dockershim】
安装Kubernetes
三台机器安装核心组件（kubeadm(创建集群的引导工具), kubelet，kubectl（程序员用的命令行） ）
kubelet可以直接通过容器化的方式创建出之前的核心组件（api-server）【官方把核心组件做成镜像】
由kubeadm引导创建集群

1、centos下安装docker

1、移除以前docker相关包

sudo yum remove docker \

docker-client \

docker-client-latest \

docker-common \

docker-latest \

docker-latest-logrotate \

docker-logrotate \

docker-engine

2、配置yum源

sudo yum install -y yum-utils

sudo yum-config-manager \

--add-repo \

http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

3、安装docker

安装指定版本

#以下是在安装k8s的时候使用

yum install -y docker-ce-20.10.7 docker-ce-cli-20.10.7 containerd.io-1.4.6

docker-ce-20.10.7 --docker服务端

docker-ce-cli-20.10.7 -- docker客户端，用于执行docker命令

containerd.io-1.4.6 --依赖库

4、启动

systemctl enable docker --now

设定开机启动，并立即启动

5、配置加速

这里额外添加了docker的生产环境核心配置cgroup，/etc/docker/daemon.json中的 registry-mirrors 阿里云会给每个用户分配一个唯一的加速器，查看方法请看第六点。

sudo mkdir -p /etc/docker

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'

{

"registry-mirrors": ["https://****.mirror.aliyuncs.com"],

"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],

"log-driver": "json-file",

"log-opts": {

"max-size": "100m"

"storage-driver": "overlay2"

}

EOF

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart docker

6、查看阿里云的镜像加速器

/etc/docker/daemon.json中的 registry-mirrors 阿里云会给每个用户分配一个唯一的加速器，查看方法如下。

1、安装kubeadm

一台兼容的 Linux 主机。Kubernetes 项目为基于 Debian 和 Red Hat 的 Linux 发行版以及一些不提供包管理器的发行版提供通用的指令

每台机器 2 GB 或更多的 RAM （如果少于这个数字将会影响你应用的运行内存)

2 CPU 核或更多(否则会报错)

集群中的所有机器的网络彼此均能相互连接(公网和内网都可以)

设置防火墙放行规则

节点之中不可以有重复的主机名、MAC 地址或 product_uuid。请参见这里了解更多详细信息。

设置不同hostname

开启机器上的某些端口。请参见这里了解更多详细信息。

内网互信

禁用交换分区。为了保证 kubelet 正常工作，你必须禁用交换分区。

永久关闭

0.机器准备

vagrant 拉起三个2c2g 虚拟机。

1、基础环境

所有机器执行以下操作

#各个机器设置自己的域名

hostnamectl set-hostname xxxx

# 将 SELinux 设置为 permissive 模式（相当于将其禁用）

sudo setenforce 0 #临时生效

sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config #永久生效

#关闭swap

swapoff -a #临时生效

sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab #永久生效

#允许 iptables 检查桥接流量

cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf

br_netfilter

EOF

cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf

net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1

net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1

EOF

#使以上配置生效

sudo sysctl --system

2、安装kubelet、kubeadm、kubectl

cat <<EOF | sudo tee /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

exclude=kubelet kubeadm kubectl

EOF

sudo yum install -y kubelet-1.20.9 kubeadm-1.20.9 kubectl-1.20.9 --disableexcludes=kubernetes

sudo systemctl enable --now kubelet

kubelet 现在每隔几秒就会重启，因为它陷入了一个等待 kubeadm 指令的死循环

2、使用kubeadm引导集群

1、下载各个机器需要的镜像

sudo tee ./images.sh <<-'EOF'

#!/bin/bash

images=(

kube-apiserver:v1.20.9

kube-proxy:v1.20.9

kube-controller-manager:v1.20.9

kube-scheduler:v1.20.9

coredns:1.7.0

etcd:3.4.13-0

pause:3.2

)

for imageName in ${images[@]} ; do

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images/$imageName

done

EOF

chmod +x ./images.sh && ./images.sh

2、初始化主节点

#所有机器添加master域名映射，以下需要修改为自己的

echo "172.31.0.4 cluster-endpoint" >> /etc/hosts

#主节点上执行初始化

kubeadm init \

--apiserver-advertise-address=192.168.56.10 \

--control-plane-endpoint=cluster-endpoint \

--image-repository registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images \

--kubernetes-version v1.20.9 \

--service-cidr=10.96.0.0/16 \

--pod-network-cidr=172.31.0.0/16

#所有网络范围不重叠

#初始化结果

[root@hadoop100 ~]#kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.56.10 --control-plane-endpoint=cluster-endpoint --image-repository registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images --kubernetes-version v1.20.9 --service-cidr=10.96.0.0/16 --pod-network-cidr=172.31.0.0/16
[init] Using Kubernetes version: v1.20.9
[preflight] Running pre-flight checks
        [WARNING Firewalld]: firewalld is active, please ensure ports [6443 10250] are open or your cluster may not function correctly
        [WARNING SystemVerification]: this Docker version is not on the list of validated versions: 20.10.7. Latest validated version: 19.03
[preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster
[preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection
[preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull'
[certs] Using certificateDir folder "/etc/kubernetes/pki"
[certs] Generating "ca" certificate and key
[certs] Generating "apiserver" certificate and key
[certs] apiserver serving cert is signed for DNS names [cluster-endpoint hadoop100 kubernetes kubernetes.default kubernetes.default.svc kubernetes.default.svc.cluster.local] and IPs [10.96.0.1 192.168.56.10]
[certs] Generating "apiserver-kubelet-client" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-ca" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-client" certificate and key
[certs] Generating "etcd/ca" certificate and key
[certs] Generating "etcd/server" certificate and key
[certs] etcd/server serving cert is signed for DNS names [hadoop100 localhost] and IPs [192.168.56.10 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/peer" certificate and key
[certs] etcd/peer serving cert is signed for DNS names [hadoop100 localhost] and IPs [192.168.56.10 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/healthcheck-client" certificate and key
[certs] Generating "apiserver-etcd-client" certificate and key
[certs] Generating "sa" key and public key
[kubeconfig] Using kubeconfig folder "/etc/kubernetes"
[kubeconfig] Writing "admin.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "kubelet.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "controller-manager.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "scheduler.conf" kubeconfig file
[kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env"
[kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml"
[kubelet-start] Starting the kubelet
[control-plane] Using manifest folder "/etc/kubernetes/manifests"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-apiserver"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler"
[etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests"
[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4m0s
[apiclient] All control plane components are healthy after 14.004310 seconds
[upload-config] Storing the configuration used in ConfigMap "kubeadm-config" in the "kube-system" Namespace
[kubelet] Creating a ConfigMap "kubelet-config-1.20" in namespace kube-system with the configuration for the kubelets in the cluster
[upload-certs] Skipping phase. Please see --upload-certs
[mark-control-plane] Marking the node hadoop100 as control-plane by adding the labels "node-role.kubernetes.io/master=''" and "node-role.kubernetes.io/control-plane='' (deprecated)"
[mark-control-plane] Marking the node hadoop100 as control-plane by adding the taints [node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule]
[bootstrap-token] Using token: 4xeuyq.rewmrveaf9euy35g
[bootstrap-token] Configuring bootstrap tokens, cluster-info ConfigMap, RBAC Roles
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to get nodes
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to post CSRs in order for nodes to get long term certificate credentials
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow the csrapprover controller automatically approve CSRs from a Node Bootstrap Token
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow certificate rotation for all node client certificates in the cluster
[bootstrap-token] Creating the "cluster-info" ConfigMap in the "kube-public" namespace
[kubelet-finalize] Updating "/etc/kubernetes/kubelet.conf" to point to a rotatable kubelet client certificate and key
[addons] Applied essential addon: CoreDNS
[addons] Applied essential addon: kube-proxy
Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!
To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:
  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
Alternatively, if you are the root user, you can run:
  export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/
You can now join any number of control-plane nodes by copying certificate authorities
and service account keys on each node and then running the following as root:
  kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token 4xeuyq.rewmrveaf9euy35g \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:bd393cfa9b859330e0675527add0dbbc1bce6b733d455a9650620d94453e47e8 \
    --control-plane
Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token 4xeuyq.rewmrveaf9euy35g \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:bd393cfa9b859330e0675527add0dbbc1bce6b733d455a9650620d94453e47e8

往集群中加入master 和 node按照上文中的方法加入。

#查看集群所有节点

kubectl get nodes

#根据配置文件，给集群创建资源

kubectl apply -f xxxx.yaml

#查看集群部署了哪些应用？

docker ps === kubectl get pods -A

# 运行中的应用在docker里面叫容器，在k8s里面叫Pod

kubectl get pods -A

kubectl get pods -A -w 实时监控pod运行状态

3、根据提示继续

master成功后提示如下：

1、设置.kube/config

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

2、安装网络组件

calico官网

curl https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml -O

将calico.yaml中的

- name: CALICO_IPV4POOL_CIDR

value: "172.31.0.0/16"

将此IP修改为--pod-network-cidr对应的cidr.

kubectl apply -f calico.yaml

4、加入node节点

在node节点上执行

kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token 4xeuyq.rewmrveaf9euy35g \

--discovery-token-ca-cert-hash sha256:bd393cfa9b859330e0675527add0dbbc1bce6b733d455a9650620d94453e47e8g

该秘钥24小时候时效。如果时效用如下命令创建新令牌

kubeadm token create --print-join-command

node加入成功如下。

[root@hadoop101 ~]# kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token 4xeuyq.rewmrveaf9euy35g     --discovery-token-ca-cert-hash sha256:bd393cfa9b859330e0675527add0dbbc1bce6b733d455a9650620d94453e47e8
[preflight] Running pre-flight checks
        [WARNING SystemVerification]: this Docker version is not on the list of validated versions: 20.10.7. Latest validated version: 19.03
[preflight] Reading configuration from the cluster...
[preflight] FYI: You can look at this config file with 'kubectl -n kube-system get cm kubeadm-config -o yaml'
[kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml"
[kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env"
[kubelet-start] Starting the kubelet
[kubelet-start] Waiting for the kubelet to perform the TLS Bootstrap...
This node has joined the cluster:
* Certificate signing request was sent to apiserver and a response was received.
* The Kubelet was informed of the new secure connection details.
Run 'kubectl get nodes' on the control-plane to see this node join the cluster.

高可用部署方式，也是在这一步的时候，使用添加主节点的命令即可

主节点是control-plane.

  kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token 4xeuyq.rewmrveaf9euy35g \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:bd393cfa9b859330e0675527add0dbbc1bce6b733d455a9650620d94453e47e8 \
    --control-plane

5、验证集群

验证集群节点状态

kubectl get nodes

需要等pods 的镜像拉去完之后，node才会ready。

6、部署dashboard

1、部署

kubernetes官方提供的可视化界面

GitHub - kubernetes/dashboard: General-purpose web UI for Kubernetes clusters

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.3.1/aio/deploy/recommended.yaml

如果网络不通，直接将此文件copy一份，使用 kubectl apply -f k8s-dash.yaml，运行即可

# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");

# you may not use this file except in compliance with the License.

# You may obtain a copy of the License at

# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software

# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,

# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.

# See the License for the specific language governing permissions and

# limitations under the License.

apiVersion: v1

kind: Namespace

metadata:

---

apiVersion: v1

kind: ServiceAccount

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

---

kind: Service

apiVersion: v1

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

spec:

ports:

- port: 443

targetPort: 8443

selector:

k8s-app: kubernetes-dashboard

---

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

type: Opaque

---

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

type: Opaque

data:

csrf: ""

---

apiVersion: v1

kind: Secret

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

type: Opaque

---

kind: ConfigMap

apiVersion: v1

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

---

kind: Role

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

rules:

# Allow Dashboard to get, update and delete Dashboard exclusive secrets.

- apiGroups: [""]

resources: ["secrets"]

resourceNames: ["kubernetes-dashboard-key-holder", "kubernetes-dashboard-certs", "kubernetes-dashboard-csrf"]

verbs: ["get", "update", "delete"]

# Allow Dashboard to get and update 'kubernetes-dashboard-settings' config map.

- apiGroups: [""]

resources: ["configmaps"]

resourceNames: ["kubernetes-dashboard-settings"]

verbs: ["get", "update"]

# Allow Dashboard to get metrics.

- apiGroups: [""]

resources: ["services"]

resourceNames: ["heapster", "dashboard-metrics-scraper"]

verbs: ["proxy"]

- apiGroups: [""]

resources: ["services/proxy"]

resourceNames: ["heapster", "http:heapster:", "https:heapster:", "dashboard-metrics-scraper", "http:dashboard-metrics-scraper"]

verbs: ["get"]

---

kind: ClusterRole

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

rules:

# Allow Metrics Scraper to get metrics from the Metrics server

- apiGroups: ["metrics.k8s.io"]

resources: ["pods", "nodes"]

verbs: ["get", "list", "watch"]

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: RoleBinding

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

roleRef:

apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

kind: Role

subjects:

- kind: ServiceAccount

namespace: kubernetes-dashboard

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: ClusterRoleBinding

metadata:

roleRef:

apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

kind: ClusterRole

subjects:

- kind: ServiceAccount

namespace: kubernetes-dashboard

---

kind: Deployment

apiVersion: apps/v1

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

namespace: kubernetes-dashboard

spec:

replicas: 1

revisionHistoryLimit: 10

selector:

matchLabels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

template:

metadata:

labels:

k8s-app: kubernetes-dashboard

spec:

containers:

- name: kubernetes-dashboard

image: kubernetesui/dashboard:v2.3.1

imagePullPolicy: Always

ports:

- containerPort: 8443

protocol: TCP

args:

- --auto-generate-certificates

- --namespace=kubernetes-dashboard

# Uncomment the following line to manually specify Kubernetes API server Host

# If not specified, Dashboard will attempt to auto discover the API server and connect

# to it. Uncomment only if the default does not work.

# - --apiserver-host=http://my-address:port

volumeMounts:

- name: kubernetes-dashboard-certs

mountPath: /certs

# Create on-disk volume to store exec logs

- mountPath: /tmp

livenessProbe:

httpGet:

scheme: HTTPS

path: /

port: 8443

initialDelaySeconds: 30

timeoutSeconds: 30

securityContext:

allowPrivilegeEscalation: false

readOnlyRootFilesystem: true

runAsUser: 1001

runAsGroup: 2001

volumes:

- name: kubernetes-dashboard-certs

secret:

secretName: kubernetes-dashboard-certs

- name: tmp-volume

emptyDir: {}

serviceAccountName: kubernetes-dashboard

nodeSelector:

"kubernetes.io/os": linux

# Comment the following tolerations if Dashboard must not be deployed on master

tolerations:

- key: node-role.kubernetes.io/master

effect: NoSchedule

---

kind: Service

apiVersion: v1

metadata:

labels:

k8s-app: dashboard-metrics-scraper

namespace: kubernetes-dashboard

spec:

ports:

- port: 8000

targetPort: 8000

selector:

k8s-app: dashboard-metrics-scraper

---

kind: Deployment

apiVersion: apps/v1

metadata:

labels:

k8s-app: dashboard-metrics-scraper

namespace: kubernetes-dashboard

spec:

replicas: 1

revisionHistoryLimit: 10

selector:

matchLabels:

k8s-app: dashboard-metrics-scraper

template:

metadata:

labels:

k8s-app: dashboard-metrics-scraper

annotations:

seccomp.security.alpha.kubernetes.io/pod: 'runtime/default'

spec:

containers:

- name: dashboard-metrics-scraper

image: kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.6

ports:

- containerPort: 8000

protocol: TCP

livenessProbe:

httpGet:

scheme: HTTP

path: /

port: 8000

initialDelaySeconds: 30

timeoutSeconds: 30

volumeMounts:

- mountPath: /tmp

securityContext:

allowPrivilegeEscalation: false

readOnlyRootFilesystem: true

runAsUser: 1001

runAsGroup: 2001

serviceAccountName: kubernetes-dashboard

nodeSelector:

"kubernetes.io/os": linux

# Comment the following tolerations if Dashboard must not be deployed on master

tolerations:

- key: node-role.kubernetes.io/master

effect: NoSchedule

volumes:

- name: tmp-volume

emptyDir: {}

2、设置访问端口

kubectl edit svc kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboard

type: ClusterIP 改为 type: NodePort

为何要改呢？

kubectl get svc -A |grep kubernetes-dashboard

## 找到端口，在安全组放行(如果是云服务器才需要开放端口)

访问： https://集群任意IP:端口 https://139.198.165.238:32759

创建账号

3、创建访问账号

#创建访问账号，准备一个yaml文件； vi dash.yaml

apiVersion: v1

kind: ServiceAccount

metadata:

namespace: kubernetes-dashboard

---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1

kind: ClusterRoleBinding

metadata:

roleRef:

apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

kind: ClusterRole

subjects:

- kind: ServiceAccount

namespace: kubernetes-dashboard

kubectl apply -f dash.yaml

[root@hadoop100 ~]#kubectl apply -f dash.yaml
serviceaccount/admin-user created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/admin-user created

4、令牌访问

#获取访问令牌

kubectl -n kubernetes-dashboard get secret $(kubectl -n kubernetes-dashboard get sa/admin-user -o jsonpath="{.secrets[0].name}") -o go-template="{{.data.token | base64decode}}"

生成的令牌

eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IkdvaXk4QnM5UE1Gb0wxaUpHeEhpQUlvZV8tc09MbEhSaFU4UWZwdjNQbVEifQ.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.J4Pr4YsPOadz0AUpaoELKNfeHvYwWFIiD1cMgbkR-AL6uHNbjXXD69ZNYgy7gWdHY5QQBNvXYhJc4t7EKUi1rDsEfWA_OivsLMuIWV_hfERv6vGY78ZnijW68z-fc7hzGkhwe-fUrnXCmieTxPdw945_jb7HmRLUIQt3baZvYY88XoHOUvOz0r_T_2PEAnKsoKzdpPTcIrtaOggFENstkoAe7dX5gXXFFO_EfM15UYXiXADFLqIBLllBGd2ECKAsOR3f_ViT2_Q8VViWwCld5zqKcG0GtOYIibIwYSTUPYwhdQidd9dUPlwuOPnXoK_26TUGPnR8fwPEeul3qPAZMw

保存好这个令牌，session掉了之后还需要这个令牌登录。

5、界面

装集群(适用于PROD)

GitHub - kubernetes-sigs/kubespray: Deploy a Production Ready Kubernetes Cluster

https://github.com/gjmzj/kubeasz

安装Kubernetes集群

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2、Node 组件

3、形象化理解各组件的意义

3、kubeadm创建集群

1、centos下安装docker

1、移除以前docker相关包

2、配置yum源

3、安装docker

4、启动

5、配置加速

6、查看阿里云的镜像加速器

1、安装kubeadm

0.机器准备

1、基础环境

2、安装kubelet、kubeadm、kubectl

2、使用kubeadm引导集群

1、下载各个机器需要的镜像

2、初始化主节点

3、根据提示继续

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5、验证集群

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