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本文介绍了如何通过Kubespray来进行部署高可用k8s集群,k8s版本为1.12.5。

1、部署手册

代码仓库:https://github.com/kubernetes...

参考文档:https://kubespray.io/#/

2、k8s master机器配置

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3、k8s 集群安装步骤

step1: 设置主机间的免密登录

由于kubespray是依赖于ansible,ansible通过ssh协议进行主机之间的访问,所以部署之前需要设置主机之间免密登录,步骤如下:

ssh-keygen -t rsa
scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@IP:/root/.ssh
ssh root@IP
cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys

step2: 下载kubespray

注意:不要通过使用github仓库master分支的代码,我这里使用的是tag v2.8.3进行部署

wget https://github.com/kubernetes-sigs/kubespray/archive/v2.8.3.tar.gz
tar -xvf v2.8.3
cd kubespray-v2.8.3

step3: 配置调整

3.1 更换镜像

Kubernetes安装大部分都是使用的国外的镜像,由于防火墙原因没有办法获取到这些镜像,所以需要自己创建镜像仓库并将这些镜像获取到上传到镜像仓库中。

3.1.1 新建镜像仓库

镜像仓库我们选用的组件是Harbor,安装步骤参考:

https://github.com/goharbor/h...

3.1.2 整理k8s集群部署中需要使用的镜像

在文件roles/download/defaults/main.yml文件中,可以看到使用的全量镜像列表,注意某些镜像由于功能未使用的原因所以暂时没有用到,我们主要用到有如下镜像:

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3.1.3 下载所需镜像并上传至私有镜像仓库

使用的镜像列表如下,在这里我申请了一台国外的阿里云主机,在该台主机下载所需镜像然后上传至私有镜像仓库

例如操作某个镜像时,需要执行如下命令:

docker pull gcr.io/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.0
docker tag gcr.io/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.0 106.14.219.69:5000/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.0
docker push 106.14.219.69:5000/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.0
3.1.4 更改镜像地址并修改Docker配置

在inventory/testcluster/group_vars/k8s-cluster/k8s-cluster.yml文件中添加如下配置:

# kubernetes image repo define
kube_image_repo: "10.0.0.183:5000/google_containers"
## modified by: robbin
# comment: 将使⽤的组件的镜像仓库修改为私有镜像仓库地址
etcd_image_repo: "10.0.0.183:5000/coreos/etcd"
coredns_image_repo: "10.0.0.183:5000/coredns"
calicoctl_image_repo: "10.0.0.183:5000/calico/ctl"
calico_node_image_repo: "10.0.0.183:5000/calico/node"
calico_cni_image_repo: "10.0.0.183:5000/calico/cni"
calico_policy_image_repo: "10.0.0.183:5000/calico/kube-controllers"
hyperkube_image_repo: "{{ kube_image_repo }}/hyperkube-{{ image_arch }}"
pod_infra_image_repo: "{{ kube_image_repo }}/pause-{{ image_arch }}"
dnsautoscaler_image_repo: "{{ kube_image_repo }}/cluster-proportional-autoscaler-{
{ image_arch }}"
dashboard_image_repo: "{{ kube_image_repo }}/kubernetes-dashboard-{{ image_arch }}"

由于我们的私有镜像仓库未配置https证书,需要在 inventory/testcluster/group_vars/all/docker.yml文件中添加如下配置:

docker_insecure_registries:
- 10.0.0.183:5000

3.2 Docker安装源更改以及执行文件预处理

3.2.1 Docker安装源更改

由于默认从Docker官方源安装docker,速度非常慢,这里我们更换为国内阿里源,在inventory/testcluster/group_vars/k8s-cluster/k8s-cluster.yml文件中添加如下配置:

# CentOS/RedHat docker-ce repo
docker_rh_repo_base_url: 'https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/7/$basearch/stable'
docker_rh_repo_gpgkey: 'https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg'
dockerproject_rh_repo_base_url: 'https://mirrors.aliyun.com/docker-engine/yum/repo/main/centos/7'
dockerproject_rh_repo_gpgkey: 'https://mirrors.aliyun.com/docker-engine/yum/gpg'
3.2.2 可执行文件预处理

另外由于需要从google以及github下载一些可执行文件,由于防火墙原因无法直接在服务器上下载,我们可以预先将这些执行文件下载好,然后上传到指定的服务器路径中

可执行文件下载地址可以在roles/download/defaults/main.yml文件中查找到,下载路径如下:

kubeadm_download_url: "https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v
1.12.5/bin/linux/amd64/kubeadm"
hyperkube_download_url: "https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release
/v1.12.5/bin/linux/amd64/hyperkube"
cni_download_url: "https://github.com/containernetworking/plugins/releases/downloa
d/v0.6.0/cni-plugins-amd64-v0.6.0.tgz"

接下来修改文件权限,并上传到每台服务器的/tmp/releases目录下

chmod 755 cni-plugins-amd64-v0.6.0.tgz hyperkube kubeadm
scp cni-plugins-amd64-v0.6.0.tgz hyperkube kubeadm root@node1:/tmp/releases

3.3 组件列表

k8s所需要的组件

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可选插件列表

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3.4 DNS方案

k8s的服务发现依赖于DNS,涉及到两种类型的网络:主机网络和容器网络,所以Kubespray提供了两种配置来进行管理

3.4.1 dns_mode

dns_mode 主要用于集群内的域名解析,有如下几种类型,我们的技术选型是coredns,注意:选择某种dns_mode,可能需要下载安装多个容器镜像,其镜像版本也可能不同

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3.4.2 resolvconf_mode

resolvconf_mode主要用来解决当容器部署为host网络模式的时候,如何使用k8s的dns,这里我们使用的是docker_dns

resolvconf_mode: docker_dns

3.5 网络插件选择

3.5.1 kube-proxy

kube-proxy可以选择ipvs或者iptables,在这里我们选择的是ipvs模式,关于这两者的区别可以参考 华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践(https://zhuanlan.zhihu.com/p/...)

3.5.2 网络插件列表

网络插件列表如下,我们的技术选型是calico,注意:选择某种网络插件,可能需要一个或多个容器镜像,其镜像版本也可能不同

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3.6 高可用方案

step4: 按照如下步骤进行安装部署

# Install dependencies from ``requirements.txt``
sudo pip install -r requirements.txt
# Copy `inventory/sample` as `inventory/mycluster`
cp -rfp inventory/sample inventory/mycluster
# Update Ansible inventory file with inventory builder
declare -a IPS=(10.10.1.3 10.10.1.4 10.10.1.5)
CONFIG_FILE=inventory/mycluster/hosts.ini python3 contrib/inventory_builder/invent
ory.py ${IPS[@]}
# Review and change parameters under `inventory/mycluster/group_vars`
cat inventory/mycluster/group_vars/all/all.yml
cat inventory/mycluster/group_vars/k8s-cluster/k8s-cluster.yml
# Deploy Kubespray with Ansible Playbook - run the playbook as root
# The option `-b` is required, as for example writing SSL keys in /etc/,
# installing packages and interacting with various systemd daemons.
# Without -b the playbook will fail to run!
ansible-playbook -i inventory/mycluster/hosts.ini --become --become-user=root clus
ter.yml

部署完成,可以登录到k8s-master所在的主机,执行如下命令,可以看到各个组件正常

kubectl cluster-info
kubectl get node
kubectl get pods --all-namespaces

参考文档:
https://github.com/kubernetes...
https://xdatk.github.io/2018/...
https://jicki.me/kubernetes/d...


HankerCloud
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这两年开始捣鼓自动化运维管理平台,一路升级打怪、采坑无数,但也收获不少。想将微服务、云原生等技术实践,分享给所有对这块领域感兴趣的程序猿小伙伴们,让大家的探索之路少走弯路少掉坑。