ASP.NET Core on K8S深入学习（1）K8S基础知识与集群搭建

本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。

在上一个小系列文章《ASP.NET Core on K8S学习初探》中，通过在Windows上通过Docker for Windows搭建了一个单节点的K8S环境，并初步尝试将ASP.NET Core WebAPI项目部署到了K8S，把玩了一下快速部署和实例伸缩。这个系列开始，会继续学习K8S以及在Linux上搭建集群来深入把玩。本篇会回顾一下K8S的基本概念以及架构组成，然后会通过Kubeadm快速地搭建一个K8S集群供后续学习把玩之用。

一、K8S基础概念回顾

　　1.Cluster 集群

　　计算、存储和网络资源的集合，Kubernetes利用这些资源运行各种基于容器的应用。

　　2.Master

　　Master是Cluster的大脑，负责调度（决定将应用放在哪里运行），一般为了实现高可用，会有多个Master。

　　3.Node

　　负责运行具体的容器，Node由Master管理，它会监控并汇报容器的状态，同时根据Master的要求管理容器的生命周期。

　　eg. 在交互实验中，这个Cluster中只有一个主机，它既是Master也是Node。

　　4.Pod

　　Kubernetes的最小工作单元，每个Pod包含一个或多个容器。Pod中的容器会被作为一个整体被Master调度到一个Node上运行。

　　（1）为何引入Pod？

　　一是方便管理：

　　有些容器天生联系紧密，需要在一起工作。Pod提供了比容器更高层次的抽象，将它们封装到一个部署单元中。K8S以Pod为最小单位进行调度、扩展、共享资源、管理生命周期。

　　eg.正例：File Puller & Web Server => 需要部署在一起工作

　　　反例：Tomecat & MySQL => 不需要部署在一起工作

　　二是可以共享资源和通信：

　　Pod中所有容器使用同一个网络namespace，即相同的IP和端口空间，可以直接用localhost通信，而且还可以共享存储（本质是通过将Volume挂载到Pod中的每个容器）

　　（2）如何使用Pod？

　　运行单个容器：one-container-per-Pod，K8S中最常见的模型，即使这种情形下，K8S管理的也是Pod而不是单个容器。

　　运行多个容器：将联系非常紧密的多个容器部署到一个Pod中，可以直接共享资源。

　　5.Controller

　　K8S不会直接创建Pod，是通过Controller来管理Pod的。为了满足不同业务场景，K8S提供了多种Controller：

　　（1）Deployment

　　最常见的Controller，可以管理Pod的多个副本，并确保Pod按照期望的状态运行。

　　（2）ReplicaSet

　　实现了Pod的多副本管理，使用Deployment时会自动创建ReplicaSet。换句话说，Deployment是通过ReplicaSet来管理Pod的多个副本的，通常不需要直接使用ReplicaSet。

　　（3）DaemonSet

　　用于每个Node最多只运行一个Pod副本的场景，DaemonSet通常用于运行daemon（守护进程、后台程序）。

　　（4）StatefuleSet

　　用于保证Pod的每个副本在整个生命周期中名称是不变的，而其他的Controller不提供这个功能。（非StatefuleSet下，当某个Pod发生故障需要删除并重启时，Pod的名称是会变化的）

　　（5）Job

　　用于运行结束就删除的应用，其他Controller下Pod通常是长期持续运行的。

　　6.Service

　　K8S定义了外界访问一个或一组特定Pod的方式，就是Service。每个Service有自己的IP和端口，并且为Pod提供了负载均衡。

　　如果说K8S运行Pod的任务是交给了Controller去做，那么访问Pod的任务则是交给了Service去做。

　　7.Namespace

　　Namespace将一个物理的Cluster从逻辑上划分为多个虚拟Cluster，每个虚拟Cluster就是一个Namespace，不同Namespace中的资源是完全隔离的。

K8S中会自动创建两个Namespace：

　　（1）default：创建资源时如果不指定Namespace就会放到这里

　　（2）kube-system: K8S自己创建的系统资源都会放到这个Namespace中

二、K8S集群架构解析

　　下面展示了一个最小化的K8S集群，一个master节点和两个node节点：

*.master上也有kubelet和kube-proxy是因为master同时也是一个Node

　　1.Master节点

　　K8S集群的“大脑”，运行以下多个Daemon服务：

API Server（kube-apiserver）

提供Restful API => Kubernetes API，供其他组件调用以管理Cluster的各种资源

Scheduler（kube-scheduler）

负责决定将Pod放在哪个Node上Run起来
调度时会根据指定算法选择Pod（eg.集群拓扑结构、各节点负载情况、HA等等）

Controller Manager（kube-controller-manager）

负责管理集群中的各种资源，保证资源处于预期的状态
由多种Controller组成

Replication Controller：管理Deployment、StatefuleSet、DaemonSet的生命周期
Endpoints Controller
Namespace Controller：管理Namespace资源
Serviceaccounts Controller

Etcd

负责保存K8S集群中的配置信息和各种资源的状态信息
当数据发生变化时，会及时通知K8S相关组件

Pod网络

保证Pod能够相互通信，Flannel是一个可选方案

　　2.Node节点

　　运行Pod的主战场，主要运行以下K8S组件：

kubelet

Node的Agent，负责创建运行容器与向Master报告运行状态

kube-proxy

每个Node都会运行proxy，它负责请求转发到后端的容器

Pod网络

保证Pod能够相互通信，Flannel是一个可选方案

三、K8S集群环境搭建

3.1 K8S环境搭建的几种方式

　　搭建K8S环境有几种常见的方式如下：

　　（1）Minikube

　　Minikube是一个工具，可以在本地快速运行一个单点的K8S，供初步尝试K8S或日常开发的用户使用，不能用于生产环境。

　　（2）Kubeadm

　　Kubeadm是K8S官方社区推出的一套用于简化快速部署K8S集群的工具，Kubeadm的设计目的是为新用户开始尝试K8S提供一种简单的方法。

　　（3）二进制包

　　除了以上两种方式外，我们还可以通过从官方下载二进制包，手动部署每个组件组成K8S集群，这也是目前企业生产环境中广为使用的方式，但对K8S管理人员的要求较高。

　　本次学习实践我们主要借助Kubeadm工具搭建K8S集群，以便后续实践部署ASP.NET Core应用集群。

3.2 搭建前的准备工作

　　（1）准备三台Linux服务器

　　这里我选择通过VMware Workstaion来搭建3个虚拟机，每个配置2CPU和2G内存，如下图：

　　（2）配置主机名与静态IP地址如下表所示：

角色	主机名	IP地址
Master	k8s-master	192.168.2.100
Node	k8s-node1	192.168.2.101
Node	k8s-node2	192.168.2.102

　　然后，更改hosts文件添加主机名与IP映射关系

# vim /etc/hosts
192.168.2.100 k8s-master
192.168.2.101 k8s-node1
192.168.2.102 k8s-node2

　　（3）关闭防火墙

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

　　（4）关闭selinux

sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config
setenforce 0

　　（5）关闭swap => K8S中不支持swap分区

# vim /etc/fstab
#/dev/mapper/centos-swap swap                    swap    defaults        0 0

　　*.编辑etc/fstab将swap那一行注释掉或者删除掉

　　（6）将桥接的IPv4流量传递到iptables的链

# cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
   net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
   net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
   EOF

# sysctl --system

3.3 安装Docker&Kubeadm&Kubelet

　　以下步骤请在所有节点中都操作：

　　（1）安装Docker

# wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O
/etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
# yum -y install docker-ce-18.06.1.ce-3.el7
# systemctl enable docker && systemctl start docker
# docker --version
Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a

　　*.这里安装的是18.06社区版，如果你之前有安装低版本的Docker，为了配合本次实验的K8S版本（1.13.x），建议先卸载掉，卸载过程可以参考这篇文章《CentOS7 Docker升级》。

　　（2）添加阿里云Yum软件源

# cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

　　（3）安装Kubeadm&Kubelet&Kubectl

　　注意：本次部署K8S版本号为1.13.3

# yum install -y kubelet-1.13.3 kubeadm-1.13.3 kubectl-1.13.3
# systemctl enable kubelet

　　遇到的一些坑如下：

　　① 碰到需要kubernetes-cni的问题：

#####错误：软件包：kubelet-1.13.3-0.x86_64 (kubernetes)
需要：kubernetes-cni = 0.6.0
可用: kubernetes-cni-0.3.0.1-0.07a8a2.x86_64 (kubernetes)
kubernetes-cni = 0.3.0.1-0.07a8a2
可用: kubernetes-cni-0.5.1-0.x86_64 (kubernetes)
kubernetes-cni = 0.5.1-0
可用: kubernetes-cni-0.5.1-1.x86_64 (kubernetes)
kubernetes-cni = 0.5.1-1
可用: kubernetes-cni-0.6.0-0.x86_64 (kubernetes)
kubernetes-cni = 0.6.0-0
正在安装: kubernetes-cni-0.7.5-0.x86_64 (kubernetes)
kubernetes-cni = 0.7.5-0
您可以尝试添加 --skip-broken 选项来解决该问题
您可以尝试执行：rpm -Va --nofiles --nodigest

　　解决：手动安装kubernetes-cni对应的版本

yum install -y kubelet-1.13.3 kubeadm-1.13.3 kubectl-1.13.3 kubernetes-cni-0.6.0

　　② 使用yum安装程序时，提示xxx.rpm公钥尚未安装

从 https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg 检索密钥
导入 GPG key 0xA7317B0F:
 用户ID     : "Google Cloud Packages Automatic Signing Key <gc-team@google.com>"
 指纹       : d0bc 747f d8ca f711 7500 d6fa 3746 c208 a731 7b0f
 来自       : https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg

e3438a5f740b3a907758799c3be2512a4b5c64dbe30352b2428788775c6b359e-kubectl-1.13.3-0.x86_64.rpm 的公钥尚未安装

 失败的软件包是：kubectl-1.13.3-0.x86_64
 GPG  密钥配置为：https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg

　　解决：使用 yum install xxx.rpm --nogpgcheck 命令格式跳过公钥检查，比如跳过kubectl和kubeadm的公钥检查如下命令：

yum install kubectl-1.13.3-0.x86_64 --nogpgcheck
yum install kubeadm-1.13.3-0.x86_64 --nogpgcheck

3.4 部署Kubernetes Master

　　以下步骤请在k8s-master节点上操作：

kubeadm init \
--apiserver-advertise-address=192.168.2.100 \
--image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
--kubernetes-version v1.13.3 \
--service-cidr=10.1.0.0/16 \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16

PS：由于默认拉取镜像地址k8s.gcr.io国内无法访问，这里指定阿里云镜像仓库地址（registry.aliyuncs.com/google_containers）。官方建议服务器至少2CPU+2G内存，当然内存1G也是可以的，但是会出Warning，建议还是老老实实升2G内存把。

　　接下来，为了顺利使用kubectl命令，执行以下命令：

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
# kubectl get nodes

　　这时你可以使用kubectl了，当你执行完kubectl get nodes之后，你会看到如下状态：

3.5 部署Pod网络插件（CNI）

　　同样，继续在k8s-master上操作：

kubectl apply -f \
https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/a70459be0084506e4ec919aa1c114638878db11b/Documentation/kube-flannel.yml

　　然后通过以下命令验证：全部为Running则OK，其中一个不为Running，比如：Pending、ImagePullBackOff都表明Pod没有就绪

　　如果其中有的Pod没有Running，可以通过以下命令查看具体错误原因，比如这里我想查看kube-flannel-ds-amd64-8bmbm这个pod的错误信息：

kubectl describe pod kube-flannel-ds-amd64-8bmbm -n kube-system

　　在此过程中可能会遇到无法从qury.io拉取flannel镜像从而导致无法正常Running，解决办法如下：

　　使用国内云服务商提供的镜像源然后通过修改tag的方式曲线救国

docker pull quay-mirror.qiniu.com/coreos/flannel:v0.11.0-amd64
docker tag quay-mirror.qiniu.com/coreos/flannel:v0.11.0-amd64 quay.io/coreos/flannel:v0.10.0-amd64
docker rmi quay-mirror.qiniu.com/coreos/flannell:v0.11.0-amd64

　　这时，我们再看看master节点的状态就会从NotReady变为Ready：

　　那么，恭喜你，Master节点部署结束了。如果你只想要一个单节点的K8S，那么这里就完成了部署了。

3.6 加入Kubernetes Node

　　在两台Node节点上执行join命令：

kubeadm join 192.168.2.100:6443 --token ekqxk2.iiu5wx5bbnbdtxsw --discovery-token-ca-cert-hash \
sha256:c50bb83d04f64f4a714b745f04682b27768c1298f331e697419451f3550f2d05

　　这里需要注意的就是，带上在Master节点Init成功后输出的Token。如果找不到了，没关系，可以通过以下命令来查看：

kubeadm token list

　　Node节点上成功join之后会得到以下信息：

　　这时，我们在master节点上执行以下命令可以看到集群各个节点的状态了：

　　如果看到两个Node状态不是Ready，那么可能需要检查哪些Pod没有正常运行：

kubectl get pod --all-namespaces

　　然后按照3.5中的检查方式进行检查并修复，最终kubectl get nodes效果应该状态都是Running。注意的是在检查时需要注意是哪个Node上的错误，然后在对应的Node进行修复，比如拉取flannel镜像。

　　至此，一个最小化的K8S集群已经搭建完毕。

3.7 测试Kubernetes集群

　　这里为了快速地验证一下我们的K8S集群是否可用，创建一个示例Pod（这里默认是一个副本）：

kubectl create deployment nginx --image=nginx
kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort
kubectl get pod,svc

　　如果想要看到更多的信息，比如pod被部署在了哪个Node上，可以通过 kubectl get pods,svc -o wide来查看。

　　因为是NodePort方式，因此其映射的端口号会在30000-32767范围内随机取一个，我们可以直接通过浏览器输入IP地址访问，比如这时我们通过浏览器来访问一下任一Node的IP地址加端口号，例如192.168.2.101:31174或192.168.2.102:31174

　　如果能够成功看到，那么恭喜你，你的K8S集群能够成功运行了，万里长征走完了第一步！

四、小结

　　本文快速地介绍了一下Kubernetes的核心构成组件及其作用，然后通过在三台Linux主机上通过Kubeadm搭建了一个Master节点两个Node节点的集群，最后通过部署一个Deployment来快速地验证了一下集群是否可用。下一篇会通过一个ASP.NET Core的部署例子来演示和介绍一下各个组件之间是如何协作的，以及部署Dashboard。