概述
在之前的k8s实践中,我们使用minikube搭建了k8s环境,为了更真实的展示生产级别的k8s,本节课采用kubeadm来搭建master+worker集群,实现k8s集群,master、worker在虚拟机上来执行,中间遇到了超级多的坑,在这里系统的总结一下,分上下两篇进行讲解。
一共有3台虚拟服务器主机,上篇主要介绍,kubeadm安装前的准备,kubeadm安装,下篇主要介绍使用Flannel 把Master、worker节点链接在k8s的同一个网络中,安装k8s的模拟环境是一切实践k8s的基础条件。
master IP: 192.168.88.134worker IP: 192.168.88.139console IP: 192.168.88.136
安装 Master 节点
pod-network-cidr 可以给定默认的10.244.0.0,这样安装flannel网络插件的时候就会方便了。 image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers 这句是自动安装kubernetes需要的指定的docker镜像。
(资料图片仅供参考)
sudo kubeadm init \ --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \ --apiserver-advertise-address=192.168.88.134 \ --kubernetes-version=v1.23.3
kubeadm versionkubectl version --client
或者你可以先执行一下下载镜像的脚本:
#!/bin/bash# stark @ 2022-04# kubeadm config images list --kubernetes-version v1.23.3# k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.23.3# k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.23.3# k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.23.3# k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.23.3# k8s.gcr.io/pause:3.6# k8s.gcr.io/etcd:3.5.1-0# k8s.gcr.io/coredns/coredns:v1.8.6# use ali registry to speed uprepo=registry.aliyuncs.com/google_containersfor name in `kubeadm config images list --kubernetes-version v1.23.3`;do # remove prefix src_name=${name#k8s.gcr.io/} src_name=${src_name#coredns/} docker pull $repo/$src_name # rename to fit k8s docker tag $repo/$src_name $name docker rmi $repo/$src_namedone# flannel imagesfor name in `grep image flannel.yml |grep -v "#image" | sed "s/image://g" -`;do docker pull $namedone# checkdocker images
如果初始化失败,可以使用 sudo kubeadm reset -f
进行重置:
安装完成以后这个才是最最最重要的地方!!!!
我解释一下提示的意思,这个地方在加入worker节点的时候也是重点需要理解的地方,非root用户执行下面的命令。
mkdir -p $HOME/.kubesudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/configsudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
root用户添加全局变量:
export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
有的时候就会遇见 The connection to the server localhost:8080 was refused - did you specify the right host or port? 这个傻逼问题,这个可能是初始化准备的时候有问题,就得重试!用 sudo kubeadm reset
进行重试,如果你没有遇到,恭喜你那你是幸福的!
这个问题我回头会专门回答这个问题,已经知道原因了,我们先安装。
sudo rm $HOME/.kubesudo rm -rf /etc/cni/net.dsudo ipvsadm --clear
安装 Flannel 网络插件
git 网址 https://github.com/flannel-io/flannel/,底下有提示:
# For Kubernetes v1.17+# If you use custom podCIDR (not 10.244.0.0/16) you first need to download the above manifest and modify the network to match your one.kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/v0.20.2/Documentation/kube-flannel.yml
到此,master节点已经安装好了
stark@master:~$ kubectl get nodeNAME STATUS ROLES AGE VERSIONmaster Ready control-plane,master 35m v1.23.3
安装 Worker 节点
Worker 节点的准备工作和Master的一样,可以把Worker上准备好的sh脚本,在worker的服务器上在执行一遍:
把在master上kubeadm初始化成功的 kubeadm join 找到,在worker上执行,这个意思是加入到master的k8s集群中,如果找不到了,就执行kubeadm token create --print-join-command
kubeadm join 192.168.88.134:6443 --token k0yau8.mimrb35spiho0whw \--discovery-token-ca-cert-hash sha256:a26bf3d3da3cd4b09fc35cc29bf2170ea8fe43f99f7c2c18ad4634f011bb2c61
scp -r stark@192.168.88.134:~/sh ~
复制k8s文件,执行之前的命令:
sudo scp -r stark@192.168.88.134:/etc/kubernetes/admin.conf /etc/kubernetes/admin.confmkdir -p $HOME/.kubesudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/configsudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
执行kubectl get nodes
命令,worker节点安装完毕:
worker@worker:~$ kubectl get nodesNAME STATUS ROLES AGE VERSIONmaster Ready control-plane,master 67m v1.23.3worker Ready 4m41s v1.23.3
添加一个pod,测试,已经ok了。
kubectl run ngx --image=nginx:alpinekubectl get pod -o wideworker@worker:~$ kubectl get pod -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATESngx 1/1 Running 0 49s 10.244.1.2 worker
Console
Console就非常简单了,把文件直接从Master主机上scp过来就好了。做一个补充,先下载kubectl的文件:
#下载:curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.23.3/bin/linux/arm64/kubectl# 安装sudo install kubectl /usr/local/bin/kubectl# 从master节点复制文件sudo scp stark@192.168.88.134:/etc/kubernetes/admin.conf /etc/kubernetes/admin.conf
执行一下刚才执行的:
mkdir -p $HOME/.kubesudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/configsudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
至此,kubeadm的,master + worker + console 的环境搭建完成了。
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微服务 - 搭建k8s(kubeadm)模拟复杂的生产环境(下篇)|天天快讯在之前的k8s实践中,我们使用minikube搭建了k8s环境,为了更真实的展示生产级别的k8s,本节课采用kubeadm来搭建master+worker集群,
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