Kubernetes一键部署利器:kubeadm

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Kubernetes一键部署利器:kubeadm

要真正发挥容器技术的实力,你就不能仅仅局限于对 Linux 容器本身的钻研和使用。

这些知识更适合作为你的技术储备,以便在需要的时候可以帮你更快的定位问题,并解决问题。

而更深入的学习容器技术的关键在于,如何使用这些技术来“容器化”你的应用。

比如,我们的应用既可能是 Java Web 和 MySQL 这样的组合,也可能是 Cassandra 这样的分布式系统。而要使用容器把后者运行起来,你单单通过 Docker 把一个 Cassandra 镜像跑起来是没用的。

要把 Cassandra 应用容器化的关键,在于如何处理好这些 Cassandra 容器之间的编排关系。比如,哪些 Cassandra 容器是主,哪些是从?主从容器如何区分?它们之间又如何进行自动发现和通信?Cassandra 容器的持久化数据又如何保持,等等。

这也是为什么我们要反复强调 Kubernetes 项目的主要原因:这个项目体现出来的容器化“表达能力”,具有独有的先进性和完备性。这就使得它不仅能运行 Java Web 与 MySQL 这样的常规组合,还能够处理 Cassandra 容器集群等复杂编排问题。所以,对这种编排能力的剖析、解读和最佳实践,将是本专栏最重要的一部分内容。

不过,万事开头难。

作为一个典型的分布式项目,Kubernetes 的部署一直以来都是挡在初学者前面的一只“拦路虎”。尤其是在 Kubernetes 项目发布初期,它的部署完全要依靠一堆由社区维护的脚本。

其实,Kubernetes 作为一个 Golang 项目,已经免去了很多类似于 Python 项目要安装语言级别依赖的麻烦。但是,除了将各个组件编译成二进制文件外,用户还要负责为这些二进制文件编写对应的配置文件、配置自启动脚本,以及为 kube-apiserver 配置授权文件等等诸多运维工作。

目前,各大云厂商最常用的部署的方法,是使用 SaltStack、Ansible 等运维工具自动化地执行这些步骤。

但即使这样,这个部署过程依然非常繁琐。因为,SaltStack 这类专业运维工具本身的学习成本,就可能比 Kubernetes 项目还要高。

难道 Kubernetes 项目就没有简单的部署方法了吗?

这个问题,在 Kubernetes 社区里一直没有得到足够重视。直到 2017 年,在志愿者的推动下,社区才终于发起了一个独立的部署工具,名叫:kubeadm。

这个项目的目的,就是要让用户能够通过这样两条指令完成一个 Kubernetes 集群的部署:

# 创建一个 Master 节点
$ kubeadm init

# 将一个 Node 节点加入到当前集群中
$ kubeadm join <Master 节点的 IP 和端口 >

是不是非常方便呢?

不过,你可能也会有所顾虑:Kubernetes 的功能那么多,这样一键部署出来的集群,能用于生产环境吗?

为了回答这个问题,在今天这篇文章,我就先和你介绍一下 kubeadm 的工作原理吧。

kubeadm 的工作原理

在部署时,它的每一个组件都是一个需要被执行的、单独的二进制文件。所以不难想象,SaltStack 这样的运维工具或者由社区维护的脚本的功能,就是要把这些二进制文件传输到指定的机器当中,然后编写控制脚本来启停这些组件。

不过,在理解了容器技术之后,你可能已经萌生出了这样一个想法,为什么不用容器部署 Kubernetes 呢?

这样,只要给每个 Kubernetes 组件做一个容器镜像,然后在每台宿主机上用 docker run 指令启动这些组件容器,部署不就完成了吗?

事实上,在 Kubernetes 早期的部署脚本里,确实有一个脚本就是用 Docker 部署 Kubernetes 项目的,这个脚本相比于 SaltStack 等的部署方式,也的确简单了不少。

但是,这样做会带来一个很麻烦的问题,即:如何容器化 kubelet。

kubelet 是 Kubernetes 项目用来操作 Docker 等容器运行时的核心组件。可是,除了跟容器运行时打交道外,kubelet 在配置容器网络、管理容器数据卷时,都需要直接操作宿主机。

而如果现在 kubelet 本身就运行在一个容器里,那么直接操作宿主机就会变得很麻烦。对于网络配置来说还好,kubelet 容器可以通过不开启 Network Namespace(即 Docker 的 host network 模式)的方式,直接共享宿主机的网络栈。可是,要让 kubelet 隔着容器的 Mount Namespace 和文件系统,操作宿主机的文件系统,就有点儿困难了。

比如,如果用户想要使用 NFS 做容器的持久化数据卷,那么 kubelet 就需要在容器进行绑定挂载前,在宿主机的指定目录上,先挂载 NFS 的远程目录。

可是,这时候问题来了。由于现在 kubelet 是运行在容器里的,这就意味着它要做的这个“mount -F nfs”命令,被隔离在了一个单独的 Mount Namespace 中。即,kubelet 做的挂载操作,不能被“传播”到宿主机上。

对于这个问题,有人说,可以使用 setns() 系统调用,在宿主机的 Mount Namespace 中执行这些挂载操作;也有人说,应该让 Docker 支持一个–mnt=host 的参数。

但是,到目前为止,在容器里运行 kubelet,依然没有很好的解决办法,我也不推荐你用容器去部署 Kubernetes 项目。

正因为如此,kubeadm 选择了一种妥协方案:

把 kubelet 直接运行在宿主机上,然后使用容器部署其他的 Kubernetes 组件。

所以,你使用 kubeadm 的第一步,是在机器上手动安装 kubeadm、kubelet 和 kubectl 这三个二进制文件。当然,kubeadm 的作者已经为各个发行版的 Linux 准备好了安装包,所以你只需要执行:

$ apt-get install kubeadm

就可以了。

接下来,你就可以使用“kubeadm init”部署 Master 节点了。

kubeadm init 的工作流程

当你执行 kubeadm init 指令后,kubeadm 首先要做的,是一系列的检查工作,以确定这台机器可以用来部署 Kubernetes。这一步检查,我们称为“Preflight Checks”,它可以为你省掉很多后续的麻烦。

其实,Preflight Checks 包括了很多方面,比如:

  • Linux 内核的版本必须是否是 3.10 以上?
  • Linux Cgroups 模块是否可用?
  • 机器的 hostname 是否标准?在 Kubernetes 项目里,机器的名字以及一切存储在 Etcd 中的 API 对象,都必须使用标准的 DNS 命名(RFC 1123)。
  • 用户安装的 kubeadm 和 kubelet 的版本是否匹配?
  • 机器上是不是已经安装了 Kubernetes 的二进制文件?
  • Kubernetes 的工作端口 10250/10251/10252 端口是不是已经被占用?
  • ip、mount 等 Linux 指令是否存在?
  • Docker 是否已经安装?
  • ……

在通过了 Preflight Checks 之后,kubeadm 要为你做的,是生成 Kubernetes 对外提供服务所需的各种证书和对应的目录。

Kubernetes 对外提供服务时,除非专门开启“不安全模式”,否则都要通过 HTTPS 才能访问 kube-apiserver。这就需要为 Kubernetes 集群配置好证书文件。

kubeadm 为 Kubernetes 项目生成的证书文件都放在 Master 节点的 /etc/kubernetes/pki 目录下。在这个目录下,最主要的证书文件是 ca.crt 和对应的私钥 ca.key。

此外,用户使用 kubectl 获取容器日志等 streaming 操作时,需要通过 kube-apiserver 向 kubelet 发起请求,这个连接也必须是安全的。kubeadm 为这一步生成的是 apiserver-kubelet-client.crt 文件,对应的私钥是 apiserver-kubelet-client.key。

除此之外,Kubernetes 集群中还有 Aggregate APIServer 等特性,也需要用到专门的证书,这里我就不再一一列举了。需要指出的是,你可以选择不让 kubeadm 为你生成这些证书,而是拷贝现有的证书到如下证书的目录里:

/etc/kubernetes/pki/ca.{crt,key}

这时,kubeadm 就会跳过证书生成的步骤,把它完全交给用户处理。

证书生成后,kubeadm 接下来会为其他组件生成访问 kube-apiserver 所需的配置文件。这些文件的路径是:/etc/kubernetes/xxx.conf:

ls /etc/kubernetes/
admin.conf controller-manager.conf kubelet.conf scheduler.conf

这些文件里面记录的是,当前这个 Master 节点的服务器地址、监听端口、证书目录等信息。这样,对应的客户端(比如 scheduler,kubelet 等),可以直接加载相应的文件,使用里面的信息与 kube-apiserver 建立安全连接。

接下来,kubeadm 会为 Master 组件生成 Pod 配置文件。Kubernetes 有三个 Master 组件 kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler,而它们都会被使用 Pod 的方式部署起来。

你可能会有些疑问:这时,Kubernetes 集群尚不存在,难道 kubeadm 会直接执行 docker run 来启动这些容器吗?

当然不是。

在 Kubernetes 中,有一种特殊的容器启动方法叫做“Static Pod”。它允许你把要部署的 Pod 的 YAML 文件放在一个指定的目录里。这样,当这台机器上的 kubelet 启动时,它会自动检查这个目录,加载所有的 Pod YAML 文件,然后在这台机器上启动它们。

从这一点也可以看出,kubelet 在 Kubernetes 项目中的地位非常高,在设计上它就是一个完全独立的组件,而其他 Master 组件,则更像是辅助性的系统容器。

在 kubeadm 中,Master 组件的 YAML 文件会被生成在 /etc/kubernetes/manifests 路径下。比如,kube-apiserver.yaml:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
 annotations:
 scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
 creationTimestamp: null
 labels:
 component: kube-apiserver
 tier: control-plane
 name: kube-apiserver
 namespace: kube-system
spec:
 containers:
 - command:
 - kube-apiserver
 - --authorization-mode=Node,RBAC
 - --runtime-config=api/all=true
 - --advertise-address=10.168.0.2
 ...
 - --tls-cert-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt
 - --tls-private-key-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.key
 image: k8s.gcr.io/kube-apiserver-amd64:v1.11.1
 imagePullPolicy: IfNotPresent
 livenessProbe:
 ...
 name: kube-apiserver
 resources:
 requests:
 cpu: 250m
 volumeMounts:
 - mountPath: /usr/share/ca-certificates
 name: usr-share-ca-certificates
 readOnly: true
 ...
 hostNetwork: true
 priorityClassName: system-cluster-critical
 volumes:
 - hostPath:
 path: /etc/ca-certificates
 type: DirectoryOrCreate
 name: etc-ca-certificates
 ...

。在这里,你需要关注这样几个信息:

  1. 这个 Pod 里只定义了一个容器,它使用的镜像是:k8s.gcr.io/kube-apiserver-amd64:v1.11.1 。这个镜像是 Kubernetes 官方维护的一个组件镜像。
  2. 这个容器的启动命令(commands)是 kube-apiserver --authorization-mode=Node,RBAC …,这样一句非常长的命令。其实,它就是容器里 kube-apiserver 这个二进制文件再加上指定的配置参数而已。
  3. 如果你要修改一个已有集群的 kube-apiserver 的配置,需要修改这个 YAML 文件。
  4. 这些组件的参数也可以在部署时指定,我很快就会讲解到。

在这一步完成后,kubeadm 还会再生成一个 Etcd 的 Pod YAML 文件,用来通过同样的 Static Pod 的方式启动 Etcd。所以,最后 Master 组件的 Pod YAML 文件如下所示:

$ ls /etc/kubernetes/manifests/
etcd.yaml kube-apiserver.yaml kube-controller-manager.yaml kube-scheduler.yaml

而一旦这些 YAML 文件出现在被 kubelet 监视的 /etc/kubernetes/manifests 目录下,kubelet 就会自动创建这些 YAML 文件中定义的 Pod,即 Master 组件的容器。

Master 容器启动后,kubeadm 会通过检查 localhost:6443/healthz 这个 Master 组件的健康检查 URL,等待 Master 组件完全运行起来。

然后,kubeadm 就会为集群生成一个 bootstrap token。在后面,只要持有这个 token,任何一个安装了 kubelet 和 kubadm 的节点,都可以通过 kubeadm join 加入到这个集群当中。

这个 token 的值和使用方法会,会在 kubeadm init 结束后被打印出来。

在 token 生成之后,kubeadm 会将 ca.crt 等 Master 节点的重要信息,通过 ConfigMap 的方式保存在 Etcd 当中,供后续部署 Node 节点使用。这个 ConfigMap 的名字是 cluster-info。

kubeadm init 的最后一步,就是安装默认插件。Kubernetes 默认 kube-proxy 和 DNS 这两个插件是必须安装的。它们分别用来提供整个集群的服务发现和 DNS 功能。其实,这两个插件也只是两个容器镜像而已,所以 kubeadm 只要用 Kubernetes 客户端创建两个 Pod 就可以了。

kubeadm join 的工作流程

这个流程其实非常简单,kubeadm init 生成 bootstrap token 之后,你就可以在任意一台安装了 kubelet 和 kubeadm 的机器上执行 kubeadm join 了。

可是,为什么执行 kubeadm join 需要这样一个 token 呢?

因为,任何一台机器想要成为 Kubernetes 集群中的一个节点,就必须在集群的 kube-apiserver 上注册。可是,要想跟 apiserver 打交道,这台机器就必须要获取到相应的证书文件(CA 文件)。可是,为了能够一键安装,我们就不能让用户去 Master 节点上手动拷贝这些文件。

所以,kubeadm 至少需要发起一次“不安全模式”的访问到 kube-apiserver,从而拿到保存在 ConfigMap 中的 cluster-info(它保存了 APIServer 的授权信息)。而 bootstrap token,扮演的就是这个过程中的安全验证的角色。

只要有了 cluster-info 里的 kube-apiserver 的地址、端口、证书,kubelet 就可以以“安全模式”连接到 apiserver 上,这样一个新的节点就部署完成了。

接下来,你只要在其他节点上重复这个指令就可以了。

配置 kubeadm 的部署参数

相信你一定会有这样的疑问:kubeadm 确实简单易用,可是我又该如何定制我的集群组件参数呢?

比如,我要指定 kube-apiserver 的启动参数,该怎么办?

在这里,强烈推荐你在使用 kubeadm init 部署 Master 节点时,使用下面这条指令:

$ kubeadm init --config kubeadm.yaml

这时,你就可以给 kubeadm 提供一个 YAML 文件(比如,kubeadm.yaml),它的内容如下所示(仅列举了主要部分):

Kubernetes一键部署利器:kubeadm

通过制定这样一个部署参数配置文件,你就可以很方便地在这个文件里填写各种自定义的部署参数了。比如,我现在要指定 kube-apiserver 的参数,那么我只要在这个文件里加上这样一段信息:


apiServerExtraArgs:

advertise-address: 192.168.0.103

anonymous-auth: false

enable-admission-plugins: AlwaysPullImages,DefaultStorageClass

audit-log-path: /home/johndoe/audit.log

然后,kubeadm 就会使用上面这些信息替换 /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 里的 command 字段里的参数了。

而这个 YAML 文件提供的可配置项远不止这些。比如,你还可以修改 kubelet 和 kube-proxy 的配置,修改 Kubernetes 使用的基础镜像的 URL(默认的k8s.gcr.io/xxx镜像 URL 在国内访问是有困难的),指定自己的证书文件,指定特殊的容器运行时等等。这些配置项,就留给你在后续实践中探索了。

Kubernetes一键部署利器:kubeadm

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本文来自:简书

感谢作者:大数据专栏

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