K8S概念与kubeadm的使用
K8S概念与kubeadm的使用
夏佳怡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。
kubeadm创建集群
请参照以前Docker安装。先提前为所有机器安装Docker
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
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
1、前提
1 | #各个机器设置自己的域名 |
2、安装kubelet、kubeadm、kubectl
1 | cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo |
2、使用kubeadm引导集群
1、下载各个机器需要的镜像
1 | sudo tee ./images.sh <<-'EOF' |
2、初始化主节点
1 | #所有机器添加master域名映射,以下需要修改为自己的 |
收到如下响应
1 | Your Kubernetes control-plane has initialized successfully! |
相关命令
1 | #查看集群所有节点 |
3、根据提示继续
1、设置.kube/config
复制上面命令
2、安装网络组件
1 | curl https://docs.projectcalico.org/v3.20/manifests/calico.yaml -O |
4、加入node节点
1 | kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token x5g4uy.wpjjdbgra92s25pp \ |
获取新token
1 | kubeadm token create --print-join-command |
添加控制层节点从而高可用
1 | kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token hums8f.vyx71prsg74ofce7 \ |
5、验证集群
- 验证集群节点状态
1 | kubectl get nodes |
6、部署dashboard可视化
1、部署
https://github.com/kubernetes/dashboard
1 | kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.3.1/aio/deploy/recommended.yaml |
2、设置访问端口
1 | kubectl edit svc kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboard |
找到dashboard所运行的端口,在防火墙放行
1 | kubectl get svc -A |grep kubernetes-dashboard |
访问: https://集群任意IP:端口 https://139.198.165.238:32759
3、创建访问账号
1 | #创建访问账号,准备一个yaml文件; vi dash.yaml |
1 | kubectl apply -f dash.yaml |
4、令牌访问
1 | #获取admin-user的访问令牌 |