
博主介绍:✌全网粉丝5W+,全栈开发工程师,从事多年软件开发,在大厂呆过。持有软件中级、六级等证书。可提供微服务项目搭建与毕业项目实战,博主也曾写过优秀论文,查重率极低,在这方面有丰富的经验✌
博主作品:《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL+Vue等前后端分离项目,可以在左边的分类专栏找到更多项目。《Uniapp项目案例》有几个有uniapp教程,企业实战开发。《微服务实战》专栏是本人的实战经验总结,《Spring家族及微服务系列》专注Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud系列、Nacos等源码解读、热门面试题、架构设计等。除此之外还有不少文章等你来细细品味,更多惊喜等着你哦
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Java项目案例《100套》
https://blog.csdn.net/qq_57756904/category_12173599.html
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有需求代码永远写不完,而方法才是破解之道,抖音有实战视频课程,某马某千等培训都是2万左右,甚至广东有本科院校单单一年就得3万4年就12万学费,而且还没有包括吃饭的钱。所以很划算了。另外博客左侧有源码阅读专栏,对于求职有很大帮助,当然对于工作也是有指导意义等。在大城市求职,你面试来回一趟多多少少都在12块左右,而且一般不会一次性就通过,还得面试几家。而如果你对源码以及微服务等有深度认识,这无疑给你的面试添砖加瓦更上一层楼。
最后再送一句:最好是学会了,而不是学废了!!
目录
[禁用 SELinux](#禁用 SELinux)
[禁用 swap](#禁用 swap)
[安装 Kubernetes 组件(所有节点执行)](#安装 Kubernetes 组件(所有节点执行))
[Master 节点初始化](#Master 节点初始化)
根据提示将node节点加入集群(在node1和node2执行)
Kubernetes介绍
kubernetes(k8s)是2014年由Google公司基于Go语言编写的一款开源的容器集群编排系统,用于自动化容器的部署、扩缩容和管理;
kubernetes(k8s)是基于Google内部的Borg系统的特征开发的一个版本,集成了Borg系统大部分优势;
官方地址:Kubernetes
代码托管平台:https://github.com/Kubernetes
Kubernetes具备的功能
- 自我修复:k8s可以监控容器的运行状况,并在发现容器出现异常时自动重启故障实例;
- 弹性伸缩:k8s可以根据资源的使用情况自动地调整容器的副本数。例如,在高峰时段,k8s可以自动增加容器的副本数以应对更多的流量;而在低峰时段,k8s可以减少应用的副本数,节省资源;
- 资源限额:k8s允许指定每个容器所需的CPU和内存资源,能够更好的管理容器的资源使用量;
- 滚动升级:k8s可以在不中断服务的情况下滚动升级应用版本,确保在整个过程中仍有足够的实例在提供服务;
- 负载均衡:k8s可以根据应用的负载情况自动分配流量,确保各个实例之间的负载均衡,避免某些实例过载导致的性能下降;
- 服务发现:k8s可以自动发现应用的实例,并为它们分配一个统一的访问地址。这样,用户只需要知道这个统一的地址,就可以访问到应用的任意实例,而无需关心具体的实例信息;
- 存储管理:k8s可以自动管理应用的存储资源,为应用提供持久化的数据存储。这样,在应用实例发生变化时,用户数据仍能保持一致,确保数据的持久性;
- 密钥与配置管理:Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息,例如:密码、令牌、证书、ssh密钥等信息进行统一管理,并共享给多个容器复用;
Kubernetes集群角色
k8s集群需要建⽴在多个节点上,将多个节点组建成一个集群,然后进⾏统⼀管理,但是在k8s集群内部,这些节点⼜被划分成了两类⻆⾊:
一类⻆⾊为管理节点,叫Master,负责集群的所有管理工作;
⼀类⻆⾊为⼯作节点,叫Node,负责运行集群中所有用户的容器应用 ;
Master管理节点组件
API Server:作为集群的管理入口,处理外部和内部通信,接收用户请求并处理集群内部组件之间的通信;
Scheduler:作为集群资源调度计算,根据调度策略,负责将待部署的 Pods 分配到合适的 Node 节点上;
Controller Manager:管理集群中的各种控制器,例如 Deployment、ReplicaSet、DaemonSet等,管理集群中的各种资源;
etcd:作为集群的数据存储,保存集群的配置信息和状态信息;
Node工作节点组件
Kubelet:负责与 Master 节点通信,并根据 Master 节点的调度决策来创建、更新和删除 Pod,同时维护 Node 节点上的容器状态;
容器运行时(如 Docker、containerd 等):负责运行和管理容器,提供容器生命周期管理功能。例如:创建、更新、删除容器等;
Kube-proxy:负责为集群内的服务实现网络代理和负载均衡,确保服务的访问性;
非必须的集群插件
DNS服务:严格意义上的必须插件,在k8s中,很多功能都需要用到DNS服务,例如:服务发现、负载均衡、有状态应用的访问等;
Dashboard: 是k8s集群的Web管理界面;
资源监控:例如metrics-server监视器,用于监控集群中资源利用率;
Kubernetes集群类型
一主多从集群:由一台Master管理节点和多台Node工作节点组成,生产环境下Master节点存在单点故障的风险,适合学习和测试环境使用;
多主多从集群:由多台Master管理节点和多Node工作节点组成,安全性高,适合生产环境使用;
Kubernetes集群规划
给这些虚拟机操作,关闭防火墙和selinux,进行时间同步。
|--------|-----------------|------|----------------|---------------|
| 主机 | IP地址 | 角色 | 操作系统 | 硬件配置 |
| master | 192.168.252.128 | 管理节点 | Rocky Linux9.6 | 2CPU/2G内存/20G |
| node1 | 192.168.252.129 | 工作节点 | Rocky Linux9.6 | 1CPU/2G内存/20G |
| node2 | 192.168.252.130 | 工作节点 | Rocky Linux9.6 | 1CPU/2G内存/20G |
集群前期环境准备(所有节点执行)
按照集群规划修改每个节点主机名。hostnamectl执行可以查看是否设置成功,名称是否对。
bash
# 对192.168.252.128操作
hostnamectl set-hostname master
# 对192.168.252.129操作
hostnamectl set-hostname node1
# 对192.168.252.130操作
hostnamectl set-hostname node2
配置本地域名解析,配置集群之间本地解析,集群在初始化时需要能够解析主机名,三台都要配
# 编辑 hosts 文件
sudo vi /etc/hosts
# 添加以下内容(替换为实际IP)
192.168.252.128 k8s-master
192.168.252.129 k8s-node1
192.168.252.130 k8s-node2
禁用 SELinux
bash
sudo setenforce 0
sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config
关闭防火墙
bash
sudo systemctl stop firewalld
sudo systemctl disable firewalld
禁用 swap
bash
sudo swapoff -a
sudo sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
开启Bridge网桥过滤
bridge(桥接) 是 Linux 系统中的一种虚拟网络设备,它充当一个虚拟的交换机,为集群内的容器提供网络通信功能,容器就可以通过这个 bridge 与其他容器或外部网络通信了。
bash
# 配置内核参数
cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
sudo sysctl --system
参数解释:
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1 //对网桥上的IPv6数据包通过iptables处理
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 //对网桥上的IPv4数据包通过iptables处理
net.ipv4.ip_forward = 1 //开启IPv4路由转发,来实现集群中的容器与外部网络的通信
由于开启bridge功能,需要加载br_netfilter模块来允许在bridge设备上的数据包经过iptables防火墙处理
bash
modprobe br_netfilter && lsmod | grep br_netfilter
命令解释:
modprobe //命令可以加载内核模块
br_netfilter //模块模块允许在bridge设备上的数据包经过iptables防火墙处理
加载配置文件,使上述配置生效
bash
sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s.conf
安装Containerd软件包
添加阿里云docker-ce仓库(containerd软件包在docker仓库)
bash
dnf install -y yum-utils
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
安装containerd软件包
bash
dnf install -y containerd.io
#或者带上版本
dnf install -y containerd.io-1.6.20-3.1.el9.x86_64
生成containerd配置文件
bash
sudo mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
启用Cgroup用于限制进程的资源使用量,如CPU、内存资源
bash
sudo sed -i 's/SystemdCgroup = false/SystemdCgroup = true/' /etc/containerd/config.toml
替换文件中pause镜像的下载地址为阿里云仓库,3.8是自己的版本在config.toml查找
bash
sed -i 's#sandbox_image = "registry.k8s.io/pause:3.8"#sandbox_image = "registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9"#' /etc/containerd/config.toml
为Containerd配置镜像加速器,在文件中找到[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors],在下方添加阿里云镜像加速器
bash
vi /etc/containerd/config.toml
#...大约带153行左右
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"]
endpoint = ["https://docker.rainbond.cc", "https://do.nark.eu.org", "https://dc.j8.work", "https://pilvpemn.mirror.aliyuncs.com", "https://docker.m.daocloud.io", "https://dockerproxy.com", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "https://docker.nju.edu.cn"]
指定contaienrd接口文件地址,在k8s环境中,kubelet通过 containerd.sock 文件与containerd进行通信
bash
cat <<EOF | tee /etc/crictl.yaml
runtime-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
image-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
timeout: 10
debug: false
EOF
参数解释:
runtime-endpoint //指定了容器运行时的sock文件位置
image-endpoint //指定了容器镜像使用的sock文件位置
timeout //容器运行时或容器镜像服务之间的通信超时时间
debug //指定了crictl工具的调试模式,false表示调试模式未启用,true则会在输出中包含更多的调试日志信息,有助于故障排除和问题调试
启动containerd并设置随机自启
bash
systemctl enable containerd --now
安装 Kubernetes 组件(所有节点执行)
kubernetes集群有多种部署方式,目前常用的部署方式有如下两种:
kubeadm部署方式:kubeadm是一个快速搭建kubernetes的集群工具;
二进制包部署方式:从官网下载每个组件的二进制包,依次去安装,部署麻烦;
其他方式:通过一些开源的工具搭建,例如:sealos;
配置kubeadm仓库,本实验使用阿里云YUM源
bash
cat > /etc/yum.repos.d/k8s.repo <<EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
安装以下软件包:
kubeadm:用于初始化集群,并配置集群所需的组件并生成对应的安全证书和令牌;
kubelet:负责与 Master 节点通信,并根据 Master 节点的调度决策来创建、更新和删除 Pod,同时维护 Node 节点上的容器状态;
kubectl:用于管理k8集群的一个命令行工具;
bash
yum -y install kubeadm-1.28.2 kubelet-1.28.2 kubectl-1.28.2
kubelet启用Cgroup控制组,用于限制进程的资源使用量,如CPU、内存
bash
tee > /etc/sysconfig/kubelet <<EOF
KUBELET_EXTRA_ARGS="--cgroup-driver=systemd"
EOF
设置kubelet开机自启动即可,集群初始化后自动启动
bash
systemctl enable kubelet
Master 节点初始化
在master节点查看集群所需镜像文件
bash
[root@master01 ~]# kubeadm config images list
W0813 20:45:03.587714 2189 version.go:104] could not fetch a Kubernetes version from the internet: unable to get URL "https://dl.k8s.io/release/stable-1.txt": Get "https://cdn.dl.k8s.io/release/stable-1.txt": context deadline exceeded (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)
W0813 20:45:03.587821 2189 version.go:105] falling back to the local client version: v1.28.2
registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
registry.k8s.io/pause:3.9
registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
使用阿里云的源拉取镜像
bash
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0
ctr image pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1
改tag
bash
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9 registry.k8s.io/pause:3.9
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0 registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
ctr image tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1 registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
使用阿里云镜像
bash
# 手动拉取镜像
sudo crictl pull registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9
# 查看 containerd 镜像
sudo crictl images
执行初始化命令(使用阿里云镜像)
bash
sudo kubeadm init \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--apiserver-advertise-address=<master_ip> \
--image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers \
--cri-socket=unix:///var/run/containerd/containerd.sock
初始化成功并按照如图所示执行相应命令

bash
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
根据提示将node节点加入集群(在node1和node2执行)
bash
kubeadm join 192.168.252.128:6443 --token 5upatr.oghll4vh1pkecs5a \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:289b53fd07d2ff1b213f99c221e59329b06c4f369019ad4895498449a69f91d4
加入成功后在master节点验证
bash
kubectl get nodes

部署集群网络Calico
Calico 和 Flannel 是两种流行的 k8s 网络插件,它们都为集群中的 Pod 提供网络功能。然而,它们在实现方式和功能上有一些重要区别:
网络模型的区别:
Calico 使用 BGP(边界网关协议)作为其底层网络模型。它利用 BGP 为每个 Pod 分配一个唯一的 IP 地址,并在集群内部进行路由。Calico 支持网络策略,可以对流量进行精细控制,允许或拒绝特定的通信。
Flannel 则采用了一个简化的覆盖网络模型。它为每个节点分配一个 IP 地址子网,然后在这些子网之间建立覆盖网络。Flannel 将 Pod 的数据包封装到一个更大的网络数据包中,并在节点之间进行转发。Flannel 更注重简单和易用性,不提供与 Calico 类似的网络策略功能。
性能的区别:
由于 Calico 使用 BGP 进行路由,其性能通常优于 Flannel。Calico 可以实现直接的 Pod 到 Pod 通信,而无需在节点之间进行额外的封装和解封装操作。这使得 Calico 在大型或高度动态的集群中具有更好的性能。
Flannel 的覆盖网络模型会导致额外的封装和解封装开销,从而影响网络性能。对于较小的集群或对性能要求不高的场景,这可能并不是一个严重的问题。
master01节点下载Calico文件
wget https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.24.1/manifests/calico.yaml
注意:如果无法下载,就浏览器打开该网页直接复制网页内容粘贴到master01中即可。
创建calico网络
kubectl apply -f calico.yaml
查看Calico Pod状态是否为Running
需要耐心等会让其一个一个启动,系统配置够的话大概几分钟即可。
验证集群节点状态
在master节点查看集群信息
部署Nginx测试集群
NodePort 服务
在master节点部署nginx程序测试
bash
[root@master01 ~]# vim nginx-test.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.20.2
ports:
- containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-svc
spec:
type: NodePort
selector:
app: nginx
ports:
- name: http
protocol: TCP
port: 80
targetPort: 80
nodePort: 30002
将 nginx-test.yml 文件中定义的 Kubernetes 资源应用到集群中。
bash
kubectl apply -f nginx-test.yml
查看Pod状态是否为Running
kubectl get pod

查看Service代理信息
kubectl get service

浏览器访问测试:http://192.168.252.128:30002/

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