Kubernetes集群部署方式

Kubernetes集群部署方式：从手动搭建到云原生托管

在Kubernetes（K8s）生态中，集群部署是开发者与运维团队面临的首要挑战。不同的部署方式对应不同的场景需求，从本地开发到大规模生产环境，选择合适的方法能显著提升效率和稳定性。本文将全面解析主流的Kubernetes集群部署方案，涵盖其核心原理、适用场景及实践建议。

一、手动部署：深度理解K8s架构的必经之路（此处一概而过，有机会更新一份完整的二进制安装k8s）

核心流程

基础设施准备：
- 物理机/虚拟机：至少3台节点（1 Master + 2 Worker）
- 操作系统：CentOS 7+/Ubuntu 20.04+，禁用Swap分区
依赖组件安装：
- 容器运行时（Docker、containerd、CRI-O）
- kubeadm、kubelet、kubectl二进制包

控制平面初始化：

# 手动启动etcd集群（示例）
etcd --name master1 --data-dir /var/lib/etcd \
  --listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 \
  --advertise-client-urls http://<MASTER_IP>:2379

# 启动API Server
kube-apiserver --etcd-servers=http://<ETCD_IP>:2379 \
  --service-cluster-ip-range=10.96.0.0/12 \
  --bind-address=0.0.0.0

节点加入集群：
通过kubeadm token create生成令牌，Worker节点执行kubeadm join。

适用场景

Kubernetes架构学习与原理验证
定制化需求极高的特殊环境（如安全隔离的内网）

挑战与风险

版本兼容性管理复杂
证书轮换、高可用配置需完全手动实现

二、kubeadm：官方推荐的生产级部署工具

核心优势

一键初始化：自动生成CA证书、配置控制平面组件
高可用支持：通过--control-plane-endpoint集成负载均衡器
版本一致性：确保各节点组件版本匹配

典型部署流程

# Master节点初始化
kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
  --control-plane-endpoint "LOAD_BALANCER_DNS:6443" \
  --upload-certs

# Worker节点加入
kubeadm join LOAD_BALANCER_DNS:6443 --token <token> \
  --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

# 安装CNI插件（如Calico）
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml

高可用架构

负载均衡器：前置HAProxy/Nginx，分发API Server流量
多Master节点：通过kubeadm join --control-plane扩展控制平面

生产建议

使用kubeadm upgrade进行版本升级
定期备份/etc/kubernetes/pki目录下的证书文件

三、第三方自动化工具对比

工具	核心特点	适用场景
Kubespray	基于Ansible，支持多云环境	混合云/裸金属部署
RKE	容器化安装，内置etcd和网络插件	快速搭建生产集群
Kops	深度集成AWS（支持GCP、OpenStack）	云原生环境自动化管理

Kubespray实战示例

# 克隆仓库
git clone https://github.com/kubernetes-sigs/kubespray.git

# 配置清单
cp -r inventory/sample inventory/mycluster
declare -a IPS=(10.10.1.3 10.10.1.4 10.10.1.5)
CONFIG_FILE=inventory/mycluster/hosts.yaml python3 contrib/inventory_builder/inventory.py ${IPS[@]}

# 启动部署
ansible-playbook -i inventory/mycluster/hosts.yaml cluster.yml -b -v

四、托管云服务：聚焦业务而非基础设施

主流服务对比

服务商	产品	核心优势	定价模型
GCP	GKE	原生集成Google云服务，自动扩缩容	按节点+控制平面收费
AWS	EKS	深度整合IAM、ALB，支持Fargate无服务器节点	按集群小时数计费
Azure	AKS	无缝对接Active Directory，Windows容器支持	仅节点资源收费

最佳实践

EKS集群创建（AWS CLI）：

eksctl create cluster --name prod-cluster \
  --region us-west-2 \
  --nodegroup-name linux-nodes \
  --node-type t3.medium \
  --nodes 3

GKE自动修复配置：

gcloud container clusters create autohealing-demo \
  --enable-autorepair \
  --maintenance-window "07:00-08:00"

五、轻量级部署方案：开发与边缘计算首选

工具	资源占用	核心特性
Minikube	单节点	支持多驱动（Docker、VMware），插件市场
MicroK8s	低至512MB RAM	全功能集群，内置GPU支持，自动更新
Kind	基于Docker容器	多节点模拟，CI/CD集成

MicroK8s边缘计算示例

# 在Raspberry Pi上安装
sudo snap install microk8s --classic

# 启用常用模块
microk8s enable dns ingress storage

# 部署应用
microk8s kubectl create deployment nginx --image=nginx

六、部署方式选择决策树

graph TD A[需求场景] --> B{生产环境?} B -->|Yes| C{是否在公有云?} C -->|Yes| D[使用托管服务GKE/EKS/AKS] C -->|No| E[使用kubeadm或Kubespray] B -->|No| F{开发测试?} F -->|Yes| G[Minikube/MicroK8s/Kind] F -->|No| H[边缘/IoT场景?] H -->|Yes| I[MicroK8s/K3s] H -->|No| J[第三方工具如RKE]

七、总结与趋势展望

学习路径建议：从Minikube入门，逐步过渡到kubeadm，最终掌握云服务集成。
新兴趋势：
- GitOps部署：结合Argo CD实现声明式集群管理
- Serverless K8s：如AWS Fargate、Azure Container Instances
- 边缘优化：K3s、kubeEdge等轻量化方案崛起

扩展阅读：

选择适合的部署方式，如同为Kubernetes旅程选择正确的交通工具——无论是自行车（Minikube）还是超音速飞机（托管云服务），关键在于与目标场景完美契合。

posted on 2025-02-02 19:56 Leo-Yide 阅读(638) 评论(0) 收藏举报