从0到1手动搭建k8s集群 - 添加工作节点

分类：k8s作者：doramingo

前面两个章节我们分别介绍了如何初始化第一个master节点和在已有的集群扩容master节点。本章节我们继续来搭建k8s集群，主要讲述如何添加工作节点。

系列文章回顾：
从0到1手动搭建k8s集群 - 初始化master节点
从0到1手动搭建k8s集群 - 添加master节点

下面我们就正式开始介绍node1节点的添加，node2节点同理：

目录

1. 机器信息

  • node1:192.168.56.13

2. 环境初始化

  • 关闭防火墙、虚拟交换分区、selinux
# 关闭防火墙
sudo systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
sudo systemctl stop ufw && systemctl disable ufw
# 关闭虚拟交换（注释fstab中swap配置）
sudo swapoff -asudo sed -i /^[^#]*swap*/s/^/\#/g /etc/fstab
  • 设置/etc/hosts
192.168.56.10 master1
192.168.56.11 master2
192.168.56.12 master3
192.168.56.13 node1
192.168.56.14 node2
  • 部署docker
#一键式部署docker
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo bash -s docker --mirror Aliyunsudo
sudo systemctl enable docker && sudo systemctl restart docker
  • 安装必备软件
sudo apt-get install socat conntrack ebtables ipset ipvsadm
  • 设置hostname
sudo hostnamectl set-hostname node1

3. 部署k8s二进制

  • 将 kubelet、kubectl、kubeadm 拷贝到/usr/local/bin 路径下，并赋予执行权限
curl https://dl.k8s.io/v1.20.4/kubernetes-node-linux-amd64.tar.gz -o ./kubernetes-node-linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf kubernetes-client-linux-amd64.tar.gz -C ./ 
# 部署kubeadm
sudo cp ./kubernetes/node/bin/kubeadm /usr/local/bin/ && sudo chmod +x /usr/local/bin/kubeadm
# 部署kubectl
sudo cp ./kubernetes/node/bin/kubectl /usr/local/bin/ && sudo chmod +x /usr/local/bin/kubectl
# 部署kubelet
sudo cp ./kubernetes/node/bin/kubelet /usr/local/bin/ && sudo chmod +x /usr/local/bin/kubelet
  • 生成 kubelet 服务/etc/systemd/system/kubelet.service
[Unit]
Description=kubelet: The Kubernetes Node Agent
Documentation=http://kubernetes.io/docs/

[Service]
CPUAccounting=true
MemoryAccounting=true
ExecStart=/usr/local/bin/kubelet
Restart=always
StartLimitInterval=0
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target
  • 生成 kubelet 配置文件/etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf
# Note: This dropin only works with kubeadm and kubelet v1.11+
[Service]
Environment="KUBELET_KUBECONFIG_ARGS=--bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf"
Environment="KUBELET_CONFIG_ARGS=--config=/var/lib/kubelet/config.yaml"
# This is a file that "kubeadm init" and "kubeadm join" generate at runtime,populating the KUBELET_KUBEADM_ARGS variable dynamically
EnvironmentFile=-/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env
# This is a file that the user can use for overrides of the kubelet args as a last resort. Preferably,the user should use
# the .NodeRegistration.KubeletExtraArgs object in the configuration files instead. KUBELET_EXTRA_ARGS should be sourced from this file.
EnvironmentFile=-/etc/default/kubelet
Environment="KUBELET_EXTRA_ARGS=--node-ip=192.168.56.11 --hostname-override=master2"
ExecStart=
ExecStart=/usr/local/bin/kubelet $KUBELET_KUBECONFIG_ARGS $KUBELET_CONFIG_ARGS $KUBELET_KUBEADM_ARGS $KUBELET_EXTRA_ARGS
  • 使能kubelet
sudo systemctl disable kubelet 
sudo systemctl enable kubelet 
sudo ln -snf /usr/local/bin/kubelet /usr/bin/kubelet

4. 将node1节点加入集群

  • 生成 token 和证书（master1 节点执行）
#生成token
sudo kubeadm token create
#生成证书
sudo kubeadm init phase upload-certs --upload-certs
  • 生成/etc/kubernetes/kubeadm-config.yaml，请将 ${TOKEN}、${CERT}的值替换成前一步获取到的值
---
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2
kind: JoinConfiguration
discovery:
  bootstrapToken:
    apiServerEndpoint: 192.168.56.10:6443
    token: "${TOKEN}"
    unsafeSkipCAVerification: true
  tlsBootstrapToken: "${TOKEN}"
nodeRegistration:
  kubeletExtraArgs:
    cgroup-driver: cgroupfs
  • 拷贝kubeconfig配置
mkdir ~/.kube
sudo cp /etc/kubernetes/admin.conf ~/.kube/config
  • 增加worker标签
kubectl label --overwrite node node2 node-role.kubernetes.io/worker=

5. 配置haproxy

使用haproxy的主要目的是用来代理多个master节点的apiserver，做到负载均衡

  • 生成配置文件/etc/haproxy/haproxy.cfg
global
    maxconn                 4000
    log                     127.0.0.1 local0

defaults
    mode                    http
    log                     global
    option                  httplog
    option                  dontlognull
    option                  http-server-close
    option                  redispatch
    retries                 5
    timeout http-request    5m
    timeout queue           5m
    timeout connect         30s
    timeout client          30s
    timeout server          15m
    timeout http-keep-alive 30s
    timeout check           30s
    maxconn                 4000

frontend healthz
  bind *:8081
  mode http
  monitor-uri /healthz

frontend kube_api_frontend
  bind 127.0.0.1:6443
  mode tcp
  option tcplog
  default_backend kube_api_backend

backend kube_api_backend
  mode tcp
  balance leastconn
  default-server inter 15s downinter 15s rise 2 fall 2 slowstart 60s maxconn 1000 maxqueue 256 weight 100
  option httpchk GET /healthz
  http-check expect status 200
  server master1 192.168.56.10:6443 check check-ssl verify none
  server master2 192.168.56.11:6443 check check-ssl verify none
  server master3 192.168.56.12:6443 check check-ssl verify none
  • 生成静态pod文件/etc/kubernetes/manifests/haproxy.yaml

注意：此处必须使用静态pod，而不能使用daemonset等部署方式。原因是daemonset拉起pod依赖于节点的启动，而kubelet又依赖于haproxy连接apiserver，故产生了循环依赖，一旦节点重启，则无法正常启动。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: haproxy
  namespace: kube-system
  labels:
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    k8s-app: kube-haproxy
spec:
  hostNetwork: true
  dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
  nodeSelector:
    kubernetes.io/os: linux
  priorityClassName: system-node-critical
  containers:
  - name: haproxy
    image: haproxy:2.3
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    resources:
      requests:
        cpu: 25m
        memory: 32M
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /healthz
        port: 8081
    readinessProbe:
      httpGet:
        path: /healthz
        port: 8081
    volumeMounts:
    - mountPath: /usr/local/etc/haproxy/
      name: etc-haproxy
      readOnly: true
  volumes:
  - name: etc-haproxy
    hostPath:
      path: /etc/kubekey/haproxy
  • 确认haproxy的pod启动成功

6. 更新apiserver地址，指向本地haproxy

  • 更新kubelet config
sudo sed -i 's#server:.*#server: https://127.0.0.1:6443#g' /etc/kubernetes/kubelet.conf
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart kubelet
  • 更新kubelet proxy的apiserver连接配置
sudo set -o pipefail && kubectl --kubeconfig /etc/kubernetes/admin.conf get configmap kube-proxy -n kube-system -o yaml | sed 's#server:.*#server: https://127.0.0.1:6443#g' | kubectl replace -f -
kubectl --kubeconfig delete pod -n kube-system -l k8s-app=kube-proxy --force -grace-period=0

原文地址：https://blog.csdn.net/doramingo/article/details/135008389

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

相关推荐

【博客694】k8s kubelet 状态更新机制
文章浏览阅读942次。kube-controller-manager 和 kubelet 是异步工作的，这意味着延迟可能包括任何的网络延迟、apiserver 的延迟、etcd 延迟，一个节点上的负载引起的延迟等等。当 Kubernetes 中 Node 节点出现状态异常的情况下，节点上的 Pod 会被重新调度到其他节点上去，但是有的时候我们会发现节点 Down 掉以后，Pod 并不会立即触发重新调度，这实际上就是和 Kubelet 的状态更新机制密切相关的，Kubernetes 提供了一些参数配置来触发重新调度的时间。_node-monitor-period
滴滴弹性云基于 K8S 的调度实践
文章浏览阅读3.8k次。上篇文章详细介绍了弹性云混部的落地历程，弹性云是滴滴内部提供给网约车等核心服务的容器平台，其基于 k8s 实现了对海量 node 的管理和 pod 的调度。本文重点介绍弹性云的调度能力，分为以下部分：调度链路图：介绍当前弹性云调度体系链路，对架构体系有一个初步的认知k8s 调度能力的运用：整体介绍弹性云现在用到的 k8s 调度能力和对其的增强k8s 版本的升级：介绍到从 k8s 1.12 到 1...._滴滴机房 腾讯
NUMA架构在kubernetes中的应用
文章浏览阅读897次。对于cpu来说，这种分配方式并不会有太大问题，因为cpu可以灵活调度，numa调度时我们只计算绑定了numa cpu的pod是可以接受的，但是对于内存来说，numa node上申请了的内存无法做到随时迁移，这就会导致调度器视角numa node的mem资源足够，但是等到pod真正使用时，由于没有绑定numa node的pod申请的内存，导致numa node的mem资源不足，造成swap中断或者远端内存申请，这会对绑定mem的pod来带来性能损耗。忽略了没有绑定numa node的pod资源。_kubectl numa
k8s中资源对象有哪些及它们如何协作
文章浏览阅读796次，点赞17次，收藏15次。只要在Service定义中设置了ClusterIp:None，就定义了一个HeadLess Service， 它与普通的Service关键区别在于它没有ClusterIp地址，如果解析HeadLess Service的DNS域名，则会返回该Service对应的全部Pod的EndPoint列表，这就意味着客户端是直接与后端的pod建立了TCP/IP链接进行通信的。一个Label是一个键值对。注解：属于资源对象的元数据，可以被理解为一种特殊的标签，不过更多的是与程序挂钩，通常用于实现资源对象属性的自定义扩展。
Kubernetes 部署DolphinScheduler 创建租户失败
文章浏览阅读763次。但是此时如果配置成 NONE, 租户创建成功了，但是无法创建资源文件，也就是无法上传文件，可能 dolphinscheduler 团队就想着将文件上传到 hdfs，暂不支持本地。需要将 resource.storage.type 置为 NONE, 因为我之前用的 1.3.6 版本的时候，即使资源文件存在本地文件也需要配置成 hdfs。_[error] 2023-10-24 18:10:43.762 +0800 org.apache.dolphinscheduler.api.servic
Kubernetes[k8s] 最新版1.27.3 - 1.28.0安装教程,使用containerd模式
文章浏览阅读2.7k次，点赞2次，收藏13次。公司使用的是交老的k8s版本（1.16），由于老版本的K8s对于现在很多新特性不支持，所以需要升级到新版本。目前2023年7月11日最新版本的k8s是v1.27.3。通过参考官方文档进行k8s部署工作。其中涉及到操作系统配置、防火墙配置、私有镜像仓库等。_k8s最新版本
kubernetes新版本使用kubeadm init的超全问题解决和建议
文章浏览阅读1.8w次，点赞14次，收藏27次。能节省你在kubeadm init 时遇到问题的排错时间⌚️。整合了网上大佬
Kubernetes(K8S)集群部署
文章浏览阅读1.1k次，点赞2次，收藏7次。具体操作步骤可以参考之前的教程，建议是先安装一台，然后克隆虚拟机，这样速度快。注意：在克隆时记得修改Mac地址、IP地址、UUID和主机名。（最后别忘了保存下快照~）_部署k8s集群
k8s从初识到上天系列第二篇：kubernetes的组件和架构
文章浏览阅读863次，点赞23次，收藏16次。当部署完 Kubernetes，便拥有了一个完整的集群。一组工作机器，称为节点， 会运行容器化应用程序。每个集群至少有一个工作节点。工作节点会 托管Pod ，而 Pod 就是作为应用负载的组件。控制平面管理集群中的工作节点和Pod。说人话版本：集群：cluster，多个几点被组织到一起共同为系统提供服务过程称之为集群。本质上是将承载同一个软件服务节点组织到一起，称之为该软件(服务)的集群，当然集群中的节点身份地位是不一样的。k8s集群也是如此，他也是多个节点组成。
Rancher管理K8S
文章浏览阅读943次。Rancher是一个开源的企业级多集群Kubernetes管理平台，实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理，以确保集群的安全性，加速企业数字化转型。Rancher 1.0版本在2016年就已发布，时至今日，Rancher已经成长为企业在生产环境中运行容器和Kubernetes的首要选择。_rancher管理k8s
kubeadm搭建k8s高可用集群（keepalived+nginx+3master）
文章浏览阅读742次，点赞2次，收藏3次。本篇来讲解如何在centos下安装部署高可用k8s集群。_kubeadm ha keepalived + nginx
OpenEular23.09（欧拉）操作系统为企业搭建独立的K8S集群环境，详细流程+截图
文章浏览阅读1.9k次，点赞21次，收藏25次。那么这个空间设置成内存的2倍大小。点击IPv4设置--手动--添加--设置ip--设置DNS服务器，最后点击--“保存”；首先选中--“本地标准磁盘”，存储配置--自定义分区，点击--“完成”；在--主机名--设置主机名：（例如k8s-master01)，点击--点击+，设置--挂载点/boot--期望容量，点击--添加挂载点；点击--+--挂载点swap--期望容量，点击--“添加挂载点”；默认选择--亚洲--上海，并调整日期和时间，点击--“完成”；设备类型--确认--LVM，卷组--选择“修改”；_euler 服务器搭建
tkestack/gpu-manager在k8s1.23版本之后的使用
文章浏览阅读1k次。在1.25版本的k8s集群中部署gpu-manage时，虽然显示gpu节点上gpu-manage的pod实例都是running状态，但是给pod申领。既可以用源码的Makefile自动编译打包成新的镜像，但是源码的。说明gpu-manager和容器运行时接口通信失败了。编译后的镜像在1.25版本的k8s中可以正常使用。，但是在k8s1.23版本之后，接口路径已经改为。资源时，却始终找不到有资源的节点。，另外有一些依赖需要国际上的支持。可以看到这里用的运行时接口是。查看节点的详情时，返回的。_launch gpu manager 报错 can't create container runtime manager: context dead
k8s存储卷-动态PV
文章浏览阅读1k次，点赞18次，收藏16次。SelfLink：API的资源对象之一，表示资源对象在集群当中自身的一个连结，self-Link是一个唯一的标识号，可以用于标识k8s集群当中的每个资源的对象。容器里使用的配置，在provisioner当中定义好环境变量，传给容器，storageclass的名称，NFS服务器的地址，NFS的目录。NFS的provisionner的客户端以pod的方式运行在集群当中，监听k8s集群当中PV的请求，然后动态的创建于NFS相关的PV。命名为 nfs-client-provisioner-clusterrole。
K8S证书过期解决办法之替换证书
文章浏览阅读6.3k次，点赞2次，收藏20次。k8s证书过期解决方案之替换证书_k8s证书过期如何更换
K8S集群中使用JDOS KMS服务对敏感数据安全加密 | 京东云技术团队
文章浏览阅读1k次。KMS，Key Management Service，即密钥管理服务，在K8S集群中，以驱动和插件的形式启用对Secret，Configmap进行加密。以保护敏感数据
K8S exporter应用
文章浏览阅读888次。exporter对于云服务的监控还是很不完美，毕竟每家都有自己的护城河。自动发现多实例这样的借助consul 阿波罗这样的会简单一些。aws可以借助cloudwatch这样的导入模板到grafana中。还是希望能将类似腾讯云云监控中的这些指标采集到prometheus中，但是这过程应该还很遥远grafana出图 prometheus查询语法这些东西有时间的好好研究一下。报警有必要进行分级别，收敛配置一下！_command: - "-redis.password-file=/redis_passwd.json
Kubernetes 默认的4种命名空间
文章浏览阅读1k次。可以在此处（https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/kube-dns）和此处（https://www.digitalocean.com/community/tutorials/an-introduction-to-the-kubernetes-dns-service）找到更多的详细信息。-or-ipvs/）和此处（https://arthurchiao.art/blog/cracking-k8s-node-proxy/）。_k8s默认命名空间
【C站首发】全网最新Kubernetes（K8s）1.28版本探秘及部署 基于Containerd容器运行时（100年证书kubeadm）
文章浏览阅读4.9k次，点赞11次，收藏32次。如果运行runc命令时提示：runc: error while loading shared libraries: libseccomp.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory，则表明runc没有找到libseccomp，需要检查libseccomp是否安装，本次安装默认就可以查询到。所有主机均需要操作。所有主机均需要操作。所有主机均需要操作。所有主机均需要操作。所有主机均需要操作。所有主机均需要操作。_kubernetes 1.28
【K8S系列】深入解析k8s网络插件—Canal
文章浏览阅读3.6w次，点赞118次，收藏144次。Canal 提供了网络功能，使得 Kubernetes 集群中的 Pod 可以相互通信，并与集群外部的服务进行通信。它通过网络插件的方式，为每个 Pod 分配唯一的 IP 地址，并管理网络流量的路由和转发。此外，Canal 还支持网络策略，用于定义 Pod 之间的通信规则和安全策略。Canal 基于 Calico 和 Flannel 项目，结合了二者的优点。它使用 Calico 的数据平面，提供高性能的网络转发和安全特性，同时使用 Flannel 的控制平面，实现 IP 地址管理和网络策略的配置。_k8s canal
pythonJavaScriptjavaHTMLPHPreactjsC#AndroidCSSNode.jssqlrpython-3.xMysqLjQueryc++pandasFlutterangularIOSdjangolinuxswifttypescript路由器JSON路由器设置无线路由器h3c华三华三路由器设置华三路由器电脑软件教程arraysdocker软件图文教程Cvue.jslaravelspring-boot