写在前面

本文一起看下如何在单机环境下搭建k8s集群。

基础环境准备参考这篇文章 。

1：k8s的前世今生

现在当我们提到容器技术时，首先想到的肯定是docker，但其实在docker之前，谷歌公司就已经有了类似的技术，我们知道cgroup是docker使用到重要技术之一，实现了容器对宿主机资源的限制，其就是谷歌为了实现其内部使用的容器技术而开发的，并在之后提交到了Linux内核代码库中，并在此基础上开发了集群应用的管理工具borg（闭源），目的是简化大量集群机器的部署难度，以及提高其利用率（如某个机器资源相对还充足，程序判断还可以部署其它应用，如果是人工的话可能就是直接使用新机器了），之后谷歌内部将borg升级为omega[ˈəʊmɪɡə]，同时使用go语言重构了基于c++的borg，并将其开源，名字就叫做kubernetes，此时borg已经经过了谷歌内部系统长达十年的真实环境检验，所以k8s天生就是一个技艺精湛的老选手了，kubernetes的意思是舵手，我觉得含义就是像舵手一样带着整船的容器前行之意吧！之后谷歌更是与Linux基金会合作，强强联合，很快就将docker swarm,Apache Mesos这两个集群管理软件斩于马下。

2：minikube

k8s在集群环境中部署非常复杂，并且部署完成后各个方便的管理也非常的严格，这其实就会对用户的使用造成极大的阻碍和难度，基于此，k8s非常贴心的为我们提供了两个k8s管理软件，kind和minikube，可以很方便的完成k8s集群的部署和管理工作，但因为kind功能过于简单，所以我们这里选择minikube作为学习的对象，

在熟悉k8s之后，如果需要对k8s快速的做某些测试的时候，kind会是一个比较好的选择，因为其体积小，运行速度特别快。

minikube可以理解为门面设计模式 中的门面类，简化了底层使用的复杂度。

接下来我们就看下如何安装minikube。首先我们执行如下命令：

curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube /usr/local/bin/

检验是否安装成功：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ minikube version
minikube version: v1.28.0
commit: 986b1ebd987211ed16f8cc10aed7d2c42fc8392f�

但是minikube的功能仅仅限制于搭建k8s集群相关的内容，其不具备操作k8s集群的功能，比如集群内应用的创建，对此我们还需要依靠另外一个工具kubectl（类似于操作docker daemon的docker命令，这里k8s集群就相当于是docker daemon,即docker操作docker daemon，kubectl操作k8s集群），我们同样也来安装该工具：

minikube kubectl

默认会安装到用户目录，如下是我本地的安装结果：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ ls /home/dongyunqi/.minikube/cache/linux/amd64/v1.23.3/
kubectl

运行kubectl有如下两种方式：

全路径：/home/dongyunqi/.minikube/cache/linux/amd64/v1.23.3/kubectl
minikube方式：minikube kubectl -- version 

这两种方式使用起来都比较麻烦，因此我们可以通过在~/.bashrc中配置alias kubectl="minikube kubectl --"的方式来简化使用，这样我们就能直接使用kubectl了，如下：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ kubectl version --short
Client Version: v1.23.3
Server Version: v1.23.3

到这里和k8s相关的客户端工具我们就有2个了，一个是minikube用来管理k8s集群环境，还有一个就是kubectl用来操作k8s集群的实际功能，如新增pod等pod可以理解为披着马甲的容器,参考下图：

3：在单机创建k8s集群

这里创建k8s集群就需要用到我们操作k8s的2个客户端之一的minikube了，我们指定k8s的版本是v1.23.3，命令如下：

minikube start --kubernetes-version=v1.23.3

启动完毕后我们同样使用minikube命令来查看k8s集群的状态：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ minikube status
minikube
type: Control Plane
host: Running
kubelet: Running
apiserver: Running
kubeconfig: Configured

只有一个主机名hostname为minikube的主机，当然这里是在我们宿主机内虚拟出来的，但与实体机无差，也可以通过minikube node list查看节点的信息：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ minikube node list
minikube	192.168.49.2

我们可以通过minikube ssh登录到这个节点看下，其IP，hostname是否与我们这里看到的一致：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ 
dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ minikube ssh
Last login: Tue Jan  3 13:49:12 2023 from 192.168.49.1
docker@minikube:~$ ip addr
...
9: eth0@if10: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc noqueue state UP group default 
    ...
    inet 192.168.49.2/24 brd 192.168.49.255 scope global eth0
       ...
docker@minikube:~$ hostname
minikube

这样我们成功搭建了有一个node的k8s集群，接下来我们就可以使用kubectl工具来向k8s集群发号施令，让它为我们部署应用了，如下，我们在k8s集群中启动一个nginx：

kubectl run ngx --image=nginx:alpine

运行完毕后可以通过kubectl get pod,如下：

dongyunqi@dongyunqi-virtual-machine:~$ kubectl get pod
NAME   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
ngx    1/1     Running   0          3h49m

这里pod可以理解为穿了马甲的容器。到这里我们单节点的k8s集群就搭建完毕了！

写在后面

参考文章列表：

设计模式之门面模式 。

k8s之基本环境准备 。