使用kubeadm方式快速部署一个K8S集群

news2024/11/24 15:42:31

目录

一、环境准备

二、环境初始化 

三、在所有主机上安装相关软件

1、安装docker

2、配置k8s的yum源

3、安装kubelet、kubeadm、kubectl

四、部署Kubernetes Master

五、加入Kubernets Node

六、部署CNI网络插件

七、测试k8s集群


一、环境准备

我的是CentOS7系统,然后准备三台虚拟主机

一台master,和两台node:node1、node2

我设置的主机名以及对应IP如下:

主机名IP地址
k8smaster192.168.198.150
k8snode1192.168.198.151
k8snode2192.168.198.152

二、环境初始化 

虚拟主机准备好之后,每一台都必须要关闭防火墙和selinux服务,以及关闭swap

在所有主机上执行:

#所有主机都要执行的操作

#关闭防火墙

临时:systemctl stop firewalld

永久:systemctl disable firewall

#关闭selinux

临时:setenforce 0

永久:sed -i 's/enforcing/disabled' /etc/selinux/config

#关闭swap

临时:swapoff -a

永久:sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab

#开启流量转发,将桥接的IPv4流量传递到iptables

cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF

net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1

net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1

EOF

使其生效:sysctl --system

#设置时间同步

yum install ntpdate -y

ntp time.windows.com

仅在192.168.198.150(master)主机上执行:

#master上做的操作

#在master上添加hosts,根据自己设置的主机名和对应IP添加

cat >> /etc/hosts << EOF

192.168.198.150 k8smaster

192.168.198.151 k8snode1

192.168.198.152 k8snode2

EOF

三、在所有主机上安装相关软件

所有主机上执行以下所有安装操作

1、安装docker

#使用阿里云的提供的docker仓库

curl -o /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

#更新yum缓存

yum clean all && yum makecache

#查看yum源中可用的版本

yum list docker-ce --showduplicates | sort -r

#直接yum安装

yum install -y docker-ce-20.10.6

#也可以直接安装旧版本

#yum install -y docker-ce-18.09.9

#启动docker,并设置开机自启

systemctl start docker
systemctl enable docker

#查看版本信息,能看到则安装启动成功

docker version

然后配置加速器,可以去登录自己的阿里云账号,获取容器镜像服务

点击链接:

阿里云登录 - 欢迎登录阿里云,安全稳定的云计算服务平台

复制步骤就可以完成了

2、配置k8s的yum源

#配置阿里的官方yum源,方便后面软件的安装

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
       http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

3、安装kubelet、kubeadm、kubectl

#由于版本更新频繁,所以我这里指定版本号部署,也可以不指定版本

yum install -y kubelet-1.19.4 kubeadm-1.19.4 kubectl-1.19.4

#设置开机自启

systemctl enable kubelet

四、部署Kubernetes Master

仅在主机192.168.198.150(master)上执行:

#执行命令初始化

kubeadm init    \

--apiserver-advertise-address=192.168.198.150    \     #写主机的IP

--image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers    \     #指定为阿里云仓库地址

--kubernetes-version v1.19.4    \          #指定版本信息,和你安装的版本要一致

--service-cidr=10.88.0.0/12     \        #这个无所谓,只要不和其他的IP冲突即可

--pod-network-cidr=10.240.0.0/16          #同样的,不和其他IP冲突即可

#上面的斜杠\表示换行,方便展示命令,其实是一条完整命令,如下

kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.198.150 --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers --kubernetes-version v1.19.4 --service-cidr=10.88.0.0/12 --pod-network-cidr=10.240.0.0/16

#然后就可以看到拉取到了这些镜像
[root@k8smaster ~]# docker images
REPOSITORY                                                        TAG        IMAGE ID       CREATED       SIZE
registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy                v1.19.4    635b36f4d89f   2 years ago   118MB
registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager   v1.19.4    4830ab618586   2 years ago   111MB
registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver            v1.19.4    b15c6247777d   2 years ago   119MB
registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler            v1.19.4    14cd22f7abe7   2 years ago   45.7MB
registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd                      3.4.13-0   0369cf4303ff   2 years ago   253MB
registry.aliyuncs.com/google_containers/coredns                   1.7.0      bfe3a36ebd25   3 years ago   45.2MB
registry.aliyuncs.com/google_containers/pause                     3.2        80d28bedfe5d   3 years ago   683kB
[root@k8smaster ~]#

我们刚才在执行完kubeamd init命令之后,结尾会有以下信息

然后就可以直接复制这三条命令去执行

#执行以下命令即可使用kubectl工具

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

五、加入Kubernets Node

仅在两个Node节点(node1、node2)上执行:

继续看到刚才在Master上执行完kubeamd init命令之后的结尾信息

#复制命令到Node节点:192.168.198.151(node1)和192.168.198.152(node2)上执行

kubeadm join 192.168.198.150:6443 --token pto6nc.ibvfrahbo8siq8rh \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:485c64cd0b07b7c7aab9c95decd09b8bf2d4ab105c207d203767486d68f075a8

在Master上可以看到节点信息,k8snode1和k8snode2就被加入进来了

[root@k8smaster ~]# kubectl get nodes
NAME        STATUS     ROLES    AGE   VERSION
k8smaster   NotReady   master   21m   v1.19.4
k8snode1    NotReady   <none>   98s   v1.19.4
k8snode2    NotReady   <none>   88s   v1.19.4

#默认token有效期为24小时,过期后就不可用了,需要重新创建token可以执行以下命令

kubeadm token create --print-join-command

六、部署CNI网络插件

在192.168.198.150(master)上执行

#从docker hub上下载镜像仓库,由于是国外网站,可能会失败,多试几次

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

如果一直失败的话,可以试试以下办法:

vim kube-flannel.yml,然后复制下面代码框中的内容进去,保存退出之后,再执行kubectl apply -f kube-flannel.yml命令即可

---
kind: Namespace
apiVersion: v1
metadata:
  name: kube-flannel
  labels:
    k8s-app: flannel
    pod-security.kubernetes.io/enforce: privileged
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  labels:
    k8s-app: flannel
  name: flannel
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
- apiGroups:
  - networking.k8s.io
  resources:
  - clustercidrs
  verbs:
  - list
  - watch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  labels:
    k8s-app: flannel
  name: flannel
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: flannel
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: flannel
  namespace: kube-flannel
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  labels:
    k8s-app: flannel
  name: flannel
  namespace: kube-flannel
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: kube-flannel-cfg
  namespace: kube-flannel
  labels:
    tier: node
    k8s-app: flannel
    app: flannel
data:
  cni-conf.json: |
    {
      "name": "cbr0",
      "cniVersion": "0.3.1",
      "plugins": [
        {
          "type": "flannel",
          "delegate": {
            "hairpinMode": true,
            "isDefaultGateway": true
          }
        },
        {
          "type": "portmap",
          "capabilities": {
            "portMappings": true
          }
        }
      ]
    }
  net-conf.json: |
    {
      "Network": "10.244.0.0/16",
      "Backend": {
        "Type": "vxlan"
      }
    }
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: kube-flannel-ds
  namespace: kube-flannel
  labels:
    tier: node
    app: flannel
    k8s-app: flannel
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: flannel
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: node
        app: flannel
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/os
                operator: In
                values:
                - linux
      hostNetwork: true
      priorityClassName: system-node-critical
      tolerations:
      - operator: Exists
        effect: NoSchedule
      serviceAccountName: flannel
      initContainers:
      - name: install-cni-plugin
        image: docker.io/flannel/flannel-cni-plugin:v1.2.0
        command:
        - cp
        args:
        - -f
        - /flannel
        - /opt/cni/bin/flannel
        volumeMounts:
        - name: cni-plugin
          mountPath: /opt/cni/bin
      - name: install-cni
        image: docker.io/flannel/flannel:v0.22.2
        command:
        - cp
        args:
        - -f
        - /etc/kube-flannel/cni-conf.json
        - /etc/cni/net.d/10-flannel.conflist
        volumeMounts:
        - name: cni
          mountPath: /etc/cni/net.d
        - name: flannel-cfg
          mountPath: /etc/kube-flannel/
      containers:
      - name: kube-flannel
        image: docker.io/flannel/flannel:v0.22.2
        command:
        - /opt/bin/flanneld
        args:
        - --ip-masq
        - --kube-subnet-mgr
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "50Mi"
        securityContext:
          privileged: false
          capabilities:
            add: ["NET_ADMIN", "NET_RAW"]
        env:
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: EVENT_QUEUE_DEPTH
          value: "5000"
        volumeMounts:
        - name: run
          mountPath: /run/flannel
        - name: flannel-cfg
          mountPath: /etc/kube-flannel/
        - name: xtables-lock
          mountPath: /run/xtables.lock
      volumes:
      - name: run
        hostPath:
          path: /run/flannel
      - name: cni-plugin
        hostPath:
          path: /opt/cni/bin
      - name: cni
        hostPath:
          path: /etc/cni/net.d
      - name: flannel-cfg
        configMap:
          name: kube-flannel-cfg
      - name: xtables-lock
        hostPath:
          path: /run/xtables.lock
          type: FileOrCreate
#执行命令下载
[root@k8smaster ~]# kubectl apply -f kube-flannel.yml 
namespace/kube-flannel created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/flannel created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/flannel created
serviceaccount/flannel created
configmap/kube-flannel-cfg created
daemonset.apps/kube-flannel-ds created
[root@k8smaster ~]# 

#然后再来查看status状态,还没好的多等一会儿就会好
[root@k8smaster ~]# kubectl get pods -n kube-system
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-6d56c8448f-82vp9            0/1     Pending   0          64m
coredns-6d56c8448f-vdlrw            0/1     Pending   0          64m
etcd-k8smaster                      1/1     Running   0          64m
kube-apiserver-k8smaster            1/1     Running   0          64m
kube-controller-manager-k8smaster   1/1     Running   0          64m
kube-proxy-89dm9                    1/1     Running   0          64m
kube-proxy-ltrtj                    1/1     Running   0          44m
kube-proxy-ngph4                    1/1     Running   0          44m
kube-scheduler-k8smaster            1/1     Running   0          64m

#查看nodes状态,都是Ready即可
[root@k8smaster ~]# kubectl get nodes
NAME        STATUS   ROLES    AGE   VERSION
k8smaster   Ready    master   91m   v1.19.4
k8snode1    Ready    <none>   71m   v1.19.4
k8snode2    Ready    <none>   71m   v1.19.4

七、测试k8s集群

在192.168.198.150(master)上执行

在Kubernetes集群中创建一个pod,验证是否正常运行

#拉取nginx镜像 
[root@k8smaster ~]# kubectl create deployment nginx --image=nginx
deployment.apps/nginx created

#等待状态变成running
[root@k8smaster ~]# kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS              RESTARTS   AGE
nginx-6799fc88d8-s2pt9   0/1     ContainerCreating   0          67s

#设置对外暴露的端口,提供访问
[root@k8smaster ~]# kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort
service/nginx exposed

#查看对外暴露的端口信息,因为我目前还没启动好,状态显示还在连网拉取当中
[root@k8smaster ~]# kubectl get pod,svc
NAME                         READY   STATUS              RESTARTS   AGE
pod/nginx-6799fc88d8-s2pt9   0/1     ContainerCreating   0          11m

NAME                 TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
service/kubernetes   ClusterIP   10.80.0.1       <none>        443/TCP        109m
service/nginx        NodePort    10.81.133.109   <none>        80:32061/TCP   48s
[root@k8smaster ~]# 

##可以看到端口是80映射到32061

由于我的状态还在ContainerCreating中,很慢,泡的枸杞都喝完两杯了还没好(不知道是网速问题,还是设备资源给小了的问题),就没法演示了,等到状态是Running就可以测试了。测试的时候就可以用任意一个Node节点的IP,后面跟上刚查看到的32061这个端口,便可以访问到nginx的欢迎界面。

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JDK 核心jar之 rt.jar

一、JDK目录展示 二、rt.jar 简介 2.1.JAR释义 在软件领域&#xff0c;JAR文件&#xff08;Java归档&#xff0c;英语&#xff1a;Java Archive&#xff09;是一种软件包文件格式&#xff0c;通常用于聚合大量的Java类文件、相关的元数据和资源&#xff08;文本、图片等&…

通过python在unity里调用C#接口

log: 背景 最近在做虚拟人底层驱动sdk测试&#xff0c;因为后端使用的是C#,我个人更倾向于python编程辅助测试工作&#xff0c;测试sdk需要通过开发提供的接口方法文档&#xff0c;通过传测试场景参数调用方法进行单元测试 技术&工具 项目语言 C# 项目工具 unity 测试…

Aspose.Tasks for .NET V23Crack

Aspose.Tasks for .NET V23Crack 改进了大型项目的内存占用。 添加了API&#xff0c;允许您在应用程序无法访问系统字体文件夹时指定用户的字体文件夹。 Aspose.Tasksfor.NET是处理MicrosoftProject文件的可靠的项目管理API。API支持在不依赖Microsoft Project的情况下读取、写…

CAM实现的流程--基于Pytorch实现

CAM实现的流程 CAM类激活映射CAM是什么CAM与CNN CAM类激活映射 CAM是什么 可视化CNN的工具&#xff0c; CAM解释网络特征变化&#xff0c;CAM使得弱监督学习发展成为可能&#xff0c;可以慢慢减少对人工标注的依赖&#xff0c;能降低网络训练的成本。通过可视化&#xff0c;就…

HTML 和 CSS 来实现毛玻璃效果(Glassmorphism)

毛玻璃效果简介 它的主要特征就是半透明的背景&#xff0c;以及阴影和边框。 同时还要为背景加上模糊效果&#xff0c;使得背景之后的元素根据自身内容产生漂亮的“变形”效果&#xff0c;示例&#xff1a; 代码实现 首先&#xff0c;创建一个 HTML 文件&#xff0c;写入如下…

cuda编程day001

一、环境&#xff1a; ①、linux cuda-11.3 opecv4.8.0 不知道头文件和库文件路径&#xff0c;用命令查找&#xff1a; # find /usr/local -name cuda.h 2>/dev/null # 查询cuda头文件路径 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/include/cuda.h # find /usr/…

【AUTOSAR应用层详细介绍|应知应会】

AUTOSAR应用层详细介绍 文章目录 AUTOSAR应用层详细介绍前言一、软件组件1.1 软件组件的分类二、数据类型三、端口与端口接口3.1 端口3.2 端口接口四、软件组件的内部行为五、AUTOSAR虚拟功能总线 VFB前言 AUTOSAR 包含一个分层的架构,其中最顶层抽象程度最高的是应用层,应用…