K8s 简介以及详细部署步骤

Kubernetes 简介

应用部署方式演变

在部署应用程序的方式上，主要经历了三个阶段：

1、传统部署

互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上

优点：简单，不需要其它技术的参与

缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响

2、虚拟化部署

可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境

优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性

缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源

3、容器化部署

与虚拟化类似，但是共享了操作系统

容器化部署方式给带来很多的便利，但是也会出现一些问题，比如说：

一个容器故障停机了，怎么样让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器

当并发访问量变大的时候，怎么样做到横向扩展容器数量

容器编排应用

为了解决这些容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件：

1、Swarm：Docker自己的容器编排工具

2、Mesos：Apache的一个资源统一管控的工具，需要和Marathon结合使用

3、Kubernetes：Google开源的的容器编排工具

Kubernetes 简介

1、在Docker 作为高级容器引擎快速发展的同时，在Google内部，容器技术已经应用了很多年

2、Borg系统运行管理着成千上万的容器应用。

3、Kubernetes项目来源于Borg，可以说是集结了Borg设计思想的精华，并且吸收了Borg系统中的经验和教训。

3、Kubernetes对计算资源进行了更高层次的抽象，通过将容器进行细致的组合，将最终的应用服务交给用户。

kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是实现资源管理的自动化，主要提供了如下的主要功能：

1、自我修复

一旦某一个容器崩溃，能够在1秒中左右迅速启动新的容器

2、弹性伸缩

可以根据需要，自动对集群中正在运行的容器数量进行调整

3、服务发现

服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务

4、负载均衡

如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡

5、版本回退

如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到原来的版本

6、存储编排

可以根据容器自身的需求自动创建存储卷

K8s 的设计架构

K8s 各个组件的用途

一个kubernetes集群主要是由控制节点(master)、**工作节点(node)**构成，每个节点上都会安装不同的组件

master：集群的控制平面，负责集群的决策

1、ApiServer : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制

2、Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上

3、ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等

4、Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息

node：集群的数据平面，负责为容器提供运行环境

1、kubelet：负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理

2、Container runtime：负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）

3、kube-proxy：负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡

K8s 各组件之间的调用关系

当我们要运行一个web服务时：

1、kubernetes环境启动之后，master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库中

2、web服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件

3、apiServer组件会调用scheduler组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上；在此时，它会从etcd中读取各个node节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer

4、apiServer调用controller-manager去调度Node节点安装web服务

5、kubelet接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个web服务的pod

6、如果需要访问web服务，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理

K8S 常用名词的概念

1、Master

集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控

2、Node

工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node节点上的Pod负责运行这些容器

3、Pod

kubernetes的最小控制单元，容器都是运行在pod中的，一个pod中可以有1个或者多个容器

4、Controller

控制器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等

5、Service

pod对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个pod

6、Label

标签，用于对pod进行分类，同一类pod会拥有相同的标签

7、NameSpace

命名空间，用来隔离pod的运行环境

k8s 的分层架构

1、核心层

Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境

2、应用层

部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）

3、管理层

系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）

4、接口层

kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦

5、生态系统

在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴

6、Kubernetes外部

日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等

7、Kubernetes内部

CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等

K8s 集群环境搭建

k8s 中容器的管理方式

K8S 集群创建方式有3种：

1、centainerd

默认情况下，K8S在创建集群时使用的方式

2、docker

Docker使用的普记录最高，虽然K8S在1.24版本后已经废除了kubelet对docker的支持，但时可以借助cri-docker方式来实现集群创建

3、cri-o

CRI-O的方式是Kubernetes创建容器最直接的一种方式，在创建集群的时候，需要借助于cri-o插件的方式来实现Kubernetes集群的创建。

docker 和cri-o 这两种方式要对kubelet程序的启动参数进行设置

k8s 集群部署

k8s 环境部署说明

K8S中文官网：https://kubernetes.io/zh-cn/

主机名	ip	角色
Docker-hub	172.25.254.253	harbor仓库
k8s-master	172.25.254.10	master，k8s集群控制节点
k8s-node1	172.25.254.100	worker，k8s集群工作节点
k8s-node2	172.25.254.200	worker，k8s集群工作节点

集群初始环境：

1、所有节点禁用selinux和防火墙

2、所有节点同步时间和本地域名解析

3、所有节点安装docker-ce

4、所有节点禁用swap，注意还需注释掉 /etc/fstab 文件中 swap 的定义

集群环境初始化

所有设备均配置

禁用swap

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# systemctl mask dev-nvme0n1p3.swap
[root@K8s-master ~]# swapoff -a

[root@K8s-master ~]# vim /etc/fstab
......
#/dev/mapper/rhel-swap   none                    swap    defaults        0 0

安装docker

1、配置软件源

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# vim /etc/yum.repos.d/docker.repo
[docker]
name=docker
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/rhel/9/x86_64/stable/
gpgcheck=0

#如果使用rhel7或者centos7的Linux系统时，该源解决 centos7/rhel7 的docker依赖关系
#[centos]
#name=extras
#baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7.9.2009/extras/x86_64/
#gpgcheck=0

2、安装Docker

[root@K8s-master ~]# yum install docker-ce -y

3、启用Docker

[root@docker1 ~]# systemctl enable --now docker

设定docker的资源管理模式为systemd

Rhel9 Linux 系统设定：

红帽九的系统默认为 systemd 模式

[root@K8s-master ~]# vim /etc/docker/daemon.json
{
	"registry-mirrors": ["https://reg.tym.org"]
}

Rhel7 Linux 系统设定（设定为systemd）：

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# vim /etc/docker/daemon.json
{
	"registry-mirrors": ["https://reg.tym.org"],
	"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
	"log-driver": "json-file",
	"log-opts": {
		"max-size": "100m"
	},
	"storage-driver": "overlay2"
}

[root@K8s-master ~]# docker info

登录harbor仓库

1、将生成的证书拷贝至Docker的配置目录下

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# ls /etc/docker/certs.d/reg.tym.org/
tym.org.crt

2、登录harbor仓库，可正常从仓库拉取镜像

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# docker login reg.tym.org

3、查看配置信息

[root@K8s-master ~]# docker info

K8s 部署

安装 K8s 部署工具（所有设备）

1、部署软件仓库，添加K8s源

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# vim /etc/yum.repos.d/k8s.repo
[k8s]
name=k8s
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes-new/core/stable/v1.30/rpm
gpgcheck=0

2、安装工具

[root@k8s-master ~]# yum install kubelet-1.30.0 kubeadm-1.30.0 kubectl-1.30.0 -y

设置 kubectl 命令补齐功能（master）

[root@K8s-master ~]# yum install bash-completion -y
#安装补全命令的插件

[root@K8s-master ~]# echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc
#将K8s的补全命令加载到环境变量内

[root@K8s-master ~]# source  ~/.bashrc
#重新加载环境变量

安装 cri-docker（所有设备）

k8s从1.24版本开始移除了dockershim，所以需要安装cri-docker插件才能使用docker

软件下载：https://github.com/Mirantis/cri-dockerd

1、下载软件包和软件依赖

2、安装软件

bash 复制代码

[root@k8s-master ~]# dnf install libcgroup-0.41-19.el8.x86_64.rpm \
> cri-dockerd-0.3.14-3.el8.x86_64.rpm -y

3、修改配置文件

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# vim /lib/systemd/system/cri-docker.service
......
ExecStart=/usr/bin/cri-dockerd --container-runtime-endpoint fd:// --network-plugin=cni --pod-infra-container-image=reg.tym.org/k8s/pause:3.9
......

#指定网络插件名称及基础容器镜像

4、重新加载配置

[root@K8s-master ~]# systemctl daemon-reload

5、启用服务

[root@K8s-master ~]# systemctl enable --now cri-docker

6、查看是否存在套接字文件

[root@K8s-master ~]# ll /var/run/cri-dockerd.sock

拉取 K8s 所需镜像（master）

1、拉取K8s 所需的镜像

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# kubeadm config images pull \
--image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
--kubernetes-version v1.30.0 \
--cri-socket=unix:///var/run/cri-dockerd.sock

2、上传镜像至harbor仓库

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# docker images | awk '/google/{ print $1":"$2}' \
| awk -F "/" '{system("docker tag "$0" reg.tym.org/k8s/"$3)}'
#将镜像打上标签

[root@K8s-master ~]# docker images  | awk '/k8s/{system("docker push "$1":"$2)}'
#上传镜像

集群初始化（master）

1、执行初始化命令

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--image-repository reg.tym.org/k8s \
--kubernetes-version v1.30.0 \
--cri-socket=unix:///var/run/cri-dockerd.sock

2、指定集群配置文件变量

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# echo "export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf" >> ~/.bash_profile

[root@K8s-master ~]# source ~/.bash_profile
#重新加载配置文件

3、查看服务状态

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# systemctl status kubelet.service

安装 flannel 网络插件（master）

官方网站：https://github.com/flannel-io/flannel

1、下载 flannel 的 yaml 部署文件

[root@K8s-master ~]# wget https://github.com/flannel-io/flannel/releases/latest/download/kube-flannel.yml

2、修改 yaml 文件

将 image 的下载路径进行修改

将 " docker.io/ "去掉

[root@K8s-master k8s]# vim kube-flannel.yml
......
image: flannel/flannel:v0.25.5
......
image: flannel/flannel-cni-plugin:v1.5.1-flannel1
......
image: flannel/flannel:v0.25.5
......

3、下载 flannel 镜像

4、将 flannel 镜像上传至 harbor 仓库

bash 复制代码

[root@K8s-master ~]# docker tag flannel/flannel:v0.25.5 reg.tym.org/flannel/flannel:v0.25.5
[root@K8s-master ~]# docker tag flannel/flannel-cni-plugin:v1.5.1-flannel1 reg.tym.org/flannel/flannel-cni-plugin:v1.5.1-flannel1


[root@k8s-master ~]# docker push reg.tym.org/flannel/flannel:v0.25.5
[root@K8s-master ~]# docker push reg.tym.org/flannel/flannel-cni-plugin:v1.5.1-flannel1

5、安装flannel网络插件（在yaml文件所在目录执行）

[root@K8s-master k8s]# kubectl apply -f kube-flannel.yml
#安装网络插件

[root@K8s-master k8s]# kubectl delete -f kube-flannel.yml
#删除网络插件

重新生成 token（master）

[root@K8s-master ~]# kubeadm token create --print-join-command

重置集群命令

[root@k8s-master ~]# kubeadm reset --cri-socket=unix:///var/run/cri-dockerd.sock

节点扩容

1、添加工作节点至集群内

[root@K8s-node1 ~]# kubeadm join 172.25.254.10:6443 --token pqrc63.pyuvi86lprjsxz7v --discovery-token-ca-cert-hash sha256:6561cb961571069d848d1b91c0dfb1c1e95ee3ba35ff5785767bdc6a913baa23 \
--cri-socket=unix:///var/run/cri-dockerd.sock

2、在 master 节点中查看所有 node 的状态

[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes

[root@K8s-master k8s]# kubectl -n kube-flannel get pods

3、测试

[root@k8s-master ~]# kubectl run test --image nginx:latest
#创建并运行一个pod

[root@k8s-master ~]# kubectl get pod
#获取pod的信息