目标是方便快捷地部署一个比较稳定的 k8s 集群

前言

前面用到过的 minikube 只是一个单节点的 k8s 集群，这对于学习而言是不够的。我们需要有一个多节点集群，才能用到各种调度/监控功能。而且单节点只能是一个加引号的“集群”。

kubernetes 安装方式面面观

kubernetes 是一个组件化的系统，安装过程有很大的灵活性，很多组件都有多种实现，这些实现各有特点，让初学者眼花缭乱。

而且要把这些组件一个个安装配置好并且能协同工作，也是很不容易的。

因此社区出现了各种各样的安装方案。安装方案如此之多，以致于我不晓得该用哪个好。。于是特地调查了一番。将几个流行的安装方案罗列如下：

1. kops: 只支持 aws/gce，另外 openstack/vsphere 的支持正处于 beta 状态。不支持裸机部署。
2. kubeadm: k8s 官方推出的一个 k8s 快速安装工具，但是仍然有一定的工作量。
3. kubespray: k8s 社区项目，使用 ansible 部署可用于生产环境的 k8s。（k8s-sigs，即 k8s special interest group）
4. KubeOperator: 提供 UI 界面的部署工具及集群运维系统(底层用的是 ansible)。对 vshpere 的支持比较好，通过 vCenter 可以动态地伸缩 worker 节点。
5. kubeasz: 和 kubespray 一样，都是使用 ansible 进行部署。不过是纯中文的，而且是分步部署。还添加了几个方便的运维功能。
6. sealos: 一行命令部署 k8s 集群，支持离线安装。
   • 国人开发的项目，使用方式非常简单。只是它的离线安装包是收费的，各版本价格从 0.01-50 元不等。。（代码开源，因此离线包应该可以自己制作。）
7. rke/rancher: 完全使用容器运行 k8s 自身，配置文件简单，一行命令部署集群（国内会自动从阿里云拉镜像）。另外中文文档非常详细。
   • rke 评价：现在在开发环境用了半年 rke 了，体验上讲，安装是相当方便。但是它也存在几个比较明显的问题：
     • rke up 经常会健康检查失败，需要跑两三次才能成功。
     • 对修改集群有点语焉不详，找了半天文档才知道修改集群就是改 cluster.yaml 然后重新跑 rke up。
     • 将 cni 插件从 canal 切换到 calico/flannel 后重新 rke up，集群网络直接就炸了。rke remove 再 rke up 都没用（清理不干净）。也没看到哪里有讲网络插件不能更换。
     • 我们有一部分机器晚上会关机，有时候第二天开机后，nginx_proxy 就挂了，导致节点无法访问 apiserver 而下线。。
   • Rancher 评价：用了一段时间了，文档我觉得是非常详细，很受用。但是 rancher 本身感觉不怎么稳定，经常莫名其妙地报错、卡顿。。也不知道是不是我配置不对。。

此外社区还有 n 种方案可供选择，五花八门。而且关注度（stars）都不低。贪多嚼不烂，我就不一一介绍了。

分一下类的话，按规模分有两类：

1. 单节点集群：主要用于开发测试.
   • minikube/microk8s
2. 多节点集群：可用于生产。
   • kubespray/kops/rke 等等。

按安装速度分类的话，首先支持离线安装的单节点集群肯定是最快的，有

1. kubeadm: 自己编写脚本，先 load 所有镜像或从内网仓库拉取镜像，然后通过 kubeadm 进行离线安装。

其次是支持离线安装的多节点集群，有

1. rke: 需要提前使用批量推送脚本将镜像推送到内网镜像仓库中。

一番搜索，我最终确定了用 rancher 来部署我的第一个 kubernetes 多节点集群（后来发现其实 rke 方便），怎么简单怎么来哈哈~

除了多节点集群，我们每个开发人员还需要一台个人测试用的机器。目前公司的这些测试用的是单节点集群，为了快速部署，这些单节点集群都是通过离线安装包（或内网镜像仓库）、以容器方式部署的。

一、准备虚拟机

要部署多节点嘛，自然得先有多台主机。我自己的机器内存够用，就直接开了一台 Ubuntu 虚拟机，然后克隆了四份。（这个克隆操作导致我后面掉进了坑。。）

主机的操作系统可以用自己熟悉的 Ubuntu/Debian/CentOS 等。这里主要强调一个坑：

1. **各主机的 hostname 不能相同！！！**否则后续的节点永远部署不上！第一次手动安装节点很容易被这个问题卡住。（血泪教训。。）
   • 因为我节点的虚拟机都是克隆 rancher-server 节点的，它们的 hostname 全都一样，搞了好久才找到问题原因。
   • Ubuntu Server 18.04 无法修改 hostname

如果是使用 rke/kubespray 进行批量安装，可以直接在配置文件里指定节点 hostname，这俩工具会帮你自动修改。

具体的主机配置过程官方文档写得非常详细，请移步 Rancher-基础环境配置

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二、使用 rancher 部署 k8s 集群

1. 部署 rancher server

首先在用做 rancher server 的虚拟机上跑官方给出的 docker 命令启动 rancher server：

sudo docker run -d -v <主机路径>:/var/lib/rancher/ --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 rancher/rancher:stable

不过说实话我觉得用 docker-compose 的方式会更好一点。

部署好后访问 https://<server-ip> 配置好账号/密码/url，这没啥好说的。

注意事项

1. 以 docker 方式部署 rancher，显然是存在单点故障的。生产环境建议查看官方文档的 HA 部署。
2. 使用 rancher 部署好的集群，如果你使用 rancher 生成的 kubeconfig 的话，rancher 挂了你就无法使用 kubectl 了。
   • 所以rancher 一定要做好备份，或者在部署时启用「授权集群访问地址」，否则 rancher 出了问题就jj了。

2. 部署 kubernetes 集群

现在进入了 rancher 首页，点击右上角的「添加集群」，选择「自定义」来添加本地集群。

当然如果你用的是云服务，那直接使用 rancher 提供的对应的功能显然更方便。(在导航栏「工具」-「驱动管理」中可以添加「阿里云」「腾讯云」「华为云」等国内云服务支持)

然后输入「集群名称」，「云提供商」选择「无」。

然后就是最后一步——在各个节点上部署 rancher agent——了。

只要你勾选了 worker 选项（其实就是添加了 --worker 参数），rancher agent 在运行时，就会自动在节点上部署 k8s 节点所需要的所有容器。

在多个节点上运行带 --worker 的 rancher agnet 命令，就能得到多个 k8s worker。而 etcd 和 controller 开发环境各部署一个就好了。

然后就可以愉快地玩耍了hhh~

3. 离线部署 k8s 集群

要使用 rancher 离线部署，首先需要一个 docker 私有镜像仓库，推荐使用 harbor.

虽然也可以使用官方的 rancher_save_images.sh 把所有镜像打包成 tar.gz 进行离线安装，但是这并没有使用私有仓库的方式灵活简便。（前提是你本来就已经有一个内网私有仓库。。）

1. 参照 准备离线镜像 的脚本，使用 image-list.txt 拉取镜像到本地，然后批量上传到私有仓库
2. 参照 修改镜像仓库地址，让 rancher 从内网仓库拉取系统镜像。

然后参照上一步 2. 部署 kubernetes 集群 就行。

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三、使用 kubespray 部署本地 k8s 集群

今天尝试了一下使用 kubespray 部署一个本地 k8s 集群，总的来说，坑，还是 rancher 最方便。。

使用 kubespary 部署，难点有二：

1. 国内网络问题，gcr.io 和 quay.io 的镜像都无法拉取，github 的 release 下载也特别慢。
   • 镜像可以使用 azure 的镜像源：
     • 把 gcr.io 全都替换成 gcr.azk8s.cn
     • 把 quay.io 全都替换成 quay.azk8s.cn
     • 而 dockerhub 官方镜像，可以换成 dockerhub.azk8s.cn
   • 但是 github 就没办法了
2. ansible 的配置问题。我节点用的 ubuntu server 1804，第一次用 ansible，遇到好多问题：
   1. 用 kubespray 的 requirements.txt 安装 ansible，运行 ansible 命令时提示找不到 /usr/bin/python，升级到最新版本才能识别到 /usr/bin/python3
   2. 然后又提示需要将节点的指纹加入 know_hosts，我一直输入 yes 都没用。。全部手动用 ssh 登录了一次才好。（回退 ansible 的版本也没用。）
   3. 启用了 download_run_once 之后，ansible 把下载下来的数据用 rsync 传到别的节点时老是报错，要我将指纹加入 know_hosts（输入 yes）。只好关掉。（回退 ansible 的版本也没用。）
   4. 现在终于正常了，但是有几个工具的下载链接是 github release 的，慢到吐血。我只好手动下载下来，再手动分发到所有节点上。。

趟完了上面说的坑之后，终于把 kubernetes 安装上了。安装体验上来说比 rancher 差多了。不过这也可能和我想尝鲜 k8s 1.16，所以使用了 master 分支有关。。

优势： 1. 节点只要有 python 就行，好像连 docker 都可以交给 kubespray 安装（只要你能忍受它的速度。。） 1. 会自动配置节点的 hostname，不需要手动一台台地改了。

然后装完后我才晓得，原来 kubeconfig 是需要手动生成的。。之前用 rancher 时它直接就给生成好了，我以为这是自动的来着。。

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四、使用 rke（rancher kubernetes engine）离线部署 k8s 集群

前面使用 rancher 部署了一个 k8s 集群，但是那种方式不适合内网环境，因为它所有的镜像都还是会从外网拉取，遇到出口带宽被限速，或者与公网物理隔离的情况下，就无能为力了。（rancher 的 UI 界面也可以设置私有仓库）

因此我改用 rke 进行部署，这种方式自定义程度更高，而且支持配置私有 docker 仓库，通过 ssh 批量部署。其实用法和 kubespray 有点像，但是比 kubespray 简单多了。（kuberspray 的配置文件实在太多了。。）

经过使用我发现，rke 才是最简单方便的 kubernetes 部署方式。流程如下：

1. OS 还是使用 ubuntu1804，ssh 账号使用 root（测试环境，方便）
   • 注：CentOS/RedHat 不能使用 root 账号进行操作。
   • 其他系统配置参见 rke - 系统需求
2. 使用 ssh-keygen 创建密钥对，通过 ssh-copy-id 将公钥传到各节点上。
3. 下载 rke，和 kubectl 一样是个单一可执行文件。
   • 下载好后将它重命名为 rke，放到 PATH 路径下（比如 /usr/local/bin）。
4. 创建配置文件：cluster.yml
5. 修改 cluster.yml，配置好所有的节点与对应的角色。
   • 节点可以指定一个 hostname_override，覆盖掉原有的 hostname，这非常方便。
6. cluster.yml 还有非常多的其他参数，作为新手大部分我们都不要去改，但是有几个重点需要注意
   1. private_registries: 配置私有仓库。提前将 rancher 的镜像离线到本地仓库（如 harbor），可以大大加快部署速度。
   2. kubernetes_version: k8s 版本号，可通过 rke config --list-version --all 查看所有支持的版本号。
   3. service.kube_api: apiserver 相关的配置，其中 service_node_port_range 限定了 node_port 的端口范围。
   4. service.kube_controller/kubelet/kube_proxy: 调整 k8s 的其他各项参数。。
   5. authorization.mode: 测试环境可以改成 none，方便后面使用 dashboard
   6. network.plugin: 设置网络插件，各插件的差别待了解
   7. ingress.provider: rke 部署的这个 ingress 我弄了半天都没弄好，最后把这个改成 none，然后手动用 kubectl 部署官方的 ingress-controller 才正常。。
   8. dns: 域名解析嘛，默认的 coredns 就行，上游 dns 可以设 114.114.114.114
   9. addons_include: 导入其他插件，最常见的有（详细的部署方式下面会写）：
      • dashboard
      • nginx-ingress-controller
7. 使用 rke up 命令部署 k8s

在 k8s 集群上部署 dashboard 和 nginx-ingress-controller

1. 部署 dashboard

部署 dashboard 存在两个问题

1. 官方提供的镜像地址 k8s.gcr.io/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1 被墙。
2. dashboard 默认创建的 serviceaccount kubernetes-dashboard 权限相当小，啥都看不了。

解决办法，首先下载官方的 yaml 文件，做如下修改：

1. Deployment 使用 azure 镜像源：gcr.azk8s.cn/google_containers/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1
2. 修改 RoleBinding 那一部分的 yaml 配置，将服务账号 kubernetes-dashboard 绑定到管理员角色 cluster-admin 上。详见官方文档：https://github.com/kubernetes/dashboard/blob/master/docs/user/access-control/creating-sample-user.md#create-clusterrolebinding

然后再 kubectl create

访问 dashboard

dashboard 不怎么好用，只适合粗略查看。更建议使用 k9s

1. 在本机使用 kubectl proxy 提供一个访问集群内部 service 的入口
2. 通过 http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kube-system/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/ 进入 dashboard 的 ui 界面
3. 如果在前面的集群创建时，你将 authorization.mode 设为了 none，那应该会有个 skip 的按钮，点击就能进入 dashboard 了。
4. 否则你大概需要参照 使用 token 登录。

2. 本地部署 nginx-ingress-controller

建议用 traefik 替换掉它

参照 NGINX Ingress Controller - 安装指南

1. Prerequisite Generic Deployment Command: kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/master/deploy/static/mandatory.yaml
2. 使用 nodePort 导出 ingress 端口：kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/master/deploy/static/provider/baremetal/service-nodeport.yaml
   • 这个官方提供的 yaml 没有指定 nodePort，会导致最后导出的 nodePort 是随机分配的。。
   • 可以手动指定成 80 和 443，或者如果端口被占用，也可以改成 8080 和 8443

然后就可以使用 ingress 啦。