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
[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
[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):
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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