Centos7 安装部署Kubernetes(k8s)集群实现过程
传统部署时代,虚拟化部署时代,容器部署时代。传统部署时代:早期,各个组织是在物理服务器上运行应用程序。由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用,因此会导致资源分配问题。例如,如果在同一台物理服务器上运行多个应用程序, 则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况,而导致其他应用程序的性能下降。一种解决方案是将每个应用程序都运行在不同的物理服务器上, 但是当某个应用程式资源利用率不高时,剩余
一.系统环境
服务器版本 | docker软件版本 | CPU架构 |
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CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | Docker version 20.10.12 | x86_64 |
二.前言
下图描述了软件部署方式的变迁:传统部署时代,虚拟化部署时代,容器部署时代。
传统部署时代:
早期,各个组织是在物理服务器上运行应用程序。 由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用,因此会导致资源分配问题。 例如,如果在同一台物理服务器上运行多个应用程序, 则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况,而导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是将每个应用程序都运行在不同的物理服务器上, 但是当某个应用程式资源利用率不高时,剩余资源无法被分配给其他应用程式, 而且维护许多物理服务器的成本很高。
虚拟化部署时代:
因此,虚拟化技术被引入了。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机(VM)。 虚拟化能使应用程序在不同 VM 之间被彼此隔离,且能提供一定程度的安全性, 因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序随意访问。
虚拟化技术能够更好地利用物理服务器的资源,并且因为可轻松地添加或更新应用程序, 而因此可以具有更高的可扩缩性,以及降低硬件成本等等的好处。 通过虚拟化,你可以将一组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。
每个 VM 是一台 完整的计算机,在虚拟化硬件之上运行所有组件,包括其自己的操作系统。
容器部署时代:
容器类似于 VM,但是更宽松的隔离特性,使容器之间可以共享操作系统(OS)。 因此,容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似,每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离,因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。
容器因具有许多优势而变得流行起来,例如:
- 敏捷应用程序的创建和部署:与使用 VM 镜像相比,提高了容器镜像创建的简便性和效率。
- 持续开发、集成和部署:通过快速简单的回滚(由于镜像不可变性), 提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
- 关注开发与运维的分离:在构建、发布时创建应用程序容器镜像,而不是在部署时, 从而将应用程序与基础架构分离。
- 可观察性:不仅可以显示 OS 级别的信息和指标,还可以显示应用程序的运行状况和其他指标信号。
- 跨开发、测试和生产的环境一致性:在笔记本计算机上也可以和在云中运行一样的应用程序。
- 跨云和操作系统发行版本的可移植性:可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、 Google Kubernetes Engine 和其他任何地方运行。
- 以应用程序为中心的管理:提高抽象级别,从在虚拟硬件上运行 OS 到使用逻辑资源在 OS 上运行应用程序。
- 松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务:应用程序被分解成较小的独立部分, 并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。
- 资源隔离:可预测的应用程序性能。
- 资源利用:高效率和高密度。
三.Kubernetes
3.1 概述
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态,其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
Kubernetes 这个名字源于希腊语,意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。 Kubernetes 建立在 Google 大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上, 结合了社区中最优秀的想法和实践。
Kubernetes 为你提供的功能如下:
- 服务发现和负载均衡:Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址来曝露容器。 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:你为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群,在这个集群上运行容器化的任务。 你告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。 Kubernetes 可以将这些容器按实际情况调度到你的节点上,以最佳方式利用你的资源。
- 自我修复:Kubernetes 将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。
3.2 Kubernetes 组件
Kubernetes 集群架构如下:
Kubernetes 集群组件如下:
Kubernetes有两种节点类型:master节点,worker节点。master节点又称为控制平面(Control Plane)。控制平面有很多组件,控制平面组件会为集群做出全局决策,比如资源的调度。 以及检测和响应集群事件,例如当不满足部署的 replicas 字段时, 要启动新的 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。
3.2.1 控制平面组件
控制平面组件如下:
- kube-apiserver:API 服务器是 Kubernetes 控制平面的组件, 该组件负责公开了 Kubernetes API,负责处理接受请求的工作。 API 服务器是 Kubernetes 控制平面的前端。
Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平扩缩,也就是说,它可通过部署多个实例来进行扩缩。 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 是兼顾一致性与高可用性的键值对数据库,可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。你的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。
- kube-scheduler:kube-scheduler 是控制平面的组件, 负责监视新创建的、未指定运行节点(node)的 Pods, 并选择节点来让 Pod 在上面运行。调度决策考虑的因素包括单个 Pod 及 Pods 集合的资源需求、软硬件及策略约束、 亲和性及反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰及最后时限。
- kube-controller-manager:kube-controller-manager 是控制平面的组件, 负责运行控制器进程。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,并在同一个进程中运行。
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:一个 Kubernetes 控制平面组件, 嵌入了特定于云平台的控制逻辑。 云控制器管理器(Cloud Controller Manager)允许你将你的集群连接到云提供商的 API 之上, 并将与该云平台交互的组件同与你的集群 交互的组件分离开来。cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制器。 因此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, 所部署的集群不需要有云控制器管理器。
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
3.2.2 Node组件
节点组件会在每个节点上运行,负责维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。
node组件如下:
- kubelet:kubelet 会在集群中每个节点(node)上运行。 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(node)所上运行的网络代理, 实现 Kubernetes 服务(Service) 概念的一部分。kube-proxy 维护节点上的一些网络规则, 这些网络规则会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可用的数据包过滤层,则 kube-proxy 会通过它来实现网络规则。 否则,kube-proxy 仅做流量转发。
四.安装部署Kubernetes集群
4.1 环境介绍
Kubernetes集群架构:k8scloude1作为master节点,k8scloude2,k8scloude3作为worker节点
服务器 | 操作系统版本 | CPU架构 | 进程 | 功能描述 |
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k8scloude1/192.168.110.130 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | x86_64 | docker,kube-apiserver,etcd,kube-scheduler,kube-controller-manager,kubelet,kube-proxy,coredns,calico | k8s master节点 |
k8scloude2/192.168.110.129 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | x86_64 | docker,kubelet,kube-proxy,calico | k8s worker节点 |
k8scloude3/192.168.110.128 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | x86_64 | docker,kubelet,kube-proxy,calico | k8s worker节点 |
4.2 配置节点的基本环境
先配置节点的基本环境,3个节点都要同时设置,在此以k8scloude1作为示例
首先设置主机名
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配置节点IP地址(可选)
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重启网络
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重启机器之后,主机名变为k8scloude1,测试机器是否可以访问网络
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配置IP和主机名映射
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关闭屏保(可选)
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下载新的yum源
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关闭selinux,设置SELINUX=disabled
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配置防火墙允许所有数据包通过
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Linux swapoff命令用于关闭系统交换分区(swap area)。
注意:如果不关闭swap,就会在kubeadm初始化Kubernetes的时候报错:“[ERROR Swap]: running with swap on is not supported. Please disable swap”
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4.3 节点安装docker,并进行相关配置
k8s是容器编排工具,需要容器管理工具,所以三个节点同时安装docker,还是以k8scloude1为例。
安装docker
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设置docker开机自启动并现在启动docker
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查看docker版本
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配置docker镜像加速器
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重启docker
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设置iptables不对bridge的数据进行处理,启用IP路由转发功能
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4.4 安装kubelet,kubeadm,kubectl
三个节点都安装kubelet,kubeadm,kubectl:
- Kubelet 是 kubernetes 工作节点上的一个代理组件,运行在每个节点上
- Kubeadm 是一个快捷搭建kubernetes(k8s)的安装工具,它提供了 kubeadm init 以及 kubeadm join 这两个命令来快速创建 kubernetes 集群,kubeadm 通过执行必要的操作来启动和运行一个最小可用的集群
- kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,通过kubectl能够对集群本身进行管理,并能够在集群上进行容器化应用的安装部署。
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设置kubelet开机自启动并现在启动kubelet
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4.5 kubeadm初始化
查看kubeadm哪些版本是可用的
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kubeadm init:在主节点k8scloude1上初始化 Kubernetes 控制平面节点
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手动下载coredns镜像
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需要重命名coredns镜像,不然识别不了
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此时可以发现现在k8scloude1上有7个镜像,缺一个镜像,kubeadm初始化都不能成功
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重新进行kubeadm初始化
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根据提示创建目录和配置文件
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现在已经可以看到master节点了
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4.6 添加worker节点到k8s集群
接下来把另外的两个worker节点也加入到k8s集群。
kubeadm init的时候输出了如下这句:
kubeadm join 192.168.110.130:6443 --token nta3x4.3e54l2dqtmj9tlry --discovery-token-ca-cert-hash sha256:9add1314177ac5660d9674dab8c13aa996520028514246c4cd103cf08a211cc8
在另外两个worker节点执行这一命令就可以把节点加入到k8s集群里。
如果加入集群的token忘了,可以使用如下的命令获取最新的加入命令token
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在另外两个节点执行加入集群的token命令
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在k8scloude1查看节点状态,可以看到两个worker节点都加入到了k8s集群
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可以发现worker节点加入到k8s集群后多了两个镜像
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4.7 部署CNI网络插件calico
虽然现在k8s集群已经有1个master节点,2个worker节点,但是此时三个节点的状态都是NotReady的,原因是没有CNI网络插件,为了节点间的通信,需要安装cni网络插件,常用的cni网络插件有calico和flannel,两者区别为:flannel不支持复杂的网络策略,calico支持网络策略,因为今后还要配置k8s网络策略networkpolicy,所以本文选用的cni网络插件为calico!
现在去官网下载calico.yaml文件:
官网:About Calico
搜索框里直接搜索calico.yaml
找到下载calico.yaml的命令
下载calico.yaml文件
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查看需要下载的calico镜像,这四个镜像需要在所有节点都下载,以k8scloude1为例
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修改calico.yaml 文件,CALICO_IPV4POOL_CIDR的IP段要和kubeadm初始化时候的pod网段一致,注意格式要对齐,不然会报错
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不直观的话看图片:修改calico.yaml 文件
应用calico.yaml文件
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此时发现三个节点都是Ready状态了
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4.8 配置kubectl命令tab键自动补全
查看kubectl自动补全命令
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添加source <(kubectl completion bash)到/etc/profile,并使配置生效
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此时即可kubectl命令tab键自动补全
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自此,Kubernetes(k8s)集群部署完毕!
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