Kubernetes 构建工具浅析

Kubernetes集群的组件众多，要部署一套符合生产环境的集群并不是一件容易的事。不过随着云原生生态的逐渐成熟、社区的快速发展，特别是在它成为事实上的容器编排标准以后，基本所有的主流云平台都完全支持Kubernetes，或把它作为核心的云解决方案。同时，本地部署也伴随着出现了各类成熟的主动化解决方案。

因此，当我们计划或者开始使用Kubernetes时，我们都应该尝试问自己一个问题：“我该如何进行第一次的部署？”。在本文中，笔者将向大家介绍4种不同的技术，大家可以基于此4种不同的构建工具在自己的计算机上使用Kubernetes。对于每一个，笔者尽可能都会对解决方案进行简短描述，并对其优缺点进行分析，以帮助大家能够对Kubernetes的有所了解。MinikubeMinikube是由Kubernetes社区维护的单机版的Kubernetes集群，其支持macOS,Linux、以及Windows等多种操作系统平台，基于其最新的官方Stable版本，并开始支持Kubernetes的大部分功能，从基础的容器编排管理，到高级特性如负载均衡、Ingress，权限控制等。非常适合作为Kubernetes入门，或开发测试环境使用。Minikube支持以下Kubernetes功能：DNS、NodePorts、ConfigMaps和Secrets、Dashboards、容器运行时:Docker、CRI-O以及containerd、启用CNI（容器网络接口）以及Ingress等等。其架构示意图如下所示：下面我们以Mac环境为例，简要描述下Minikube相关部署过程，具体如下所示：[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%/bin/zsh-c"$(curl-fsSL/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"[administrator@JavaLangOutOfMemory

~

]%

brew

install

minikube[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%minikubestart当然，我们还可以自定义参数进行启动，具体如下所示：

[administrator@JavaLangOutOfMemory

~

]%

minikube

start

--iso-url=/minikube/iso/minikube-v1.x.x.iso--registry-mirror=--image-mirror-country=cn--image-repository=/google_containers--vm-driver=none--memory=4096部署完成后，检测相关配置参数等。[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%kubectlversionClientVersion:version.Info{Major:"1",Minor:"21",GitVersion:"v1.21.2",GitCommit:"092fbfbf53427de67cac1e9fa54aaa09a28371d7",GitTreeState:"clean",BuildDate:"2021-06-16T12:52:14Z",GoVersion:"go1.16.5",Compiler:"gc",Platform:"darwin/amd64"}ServerVersion:version.Info{Major:"1",Minor:"20",GitVersion:"v1.20.7",GitCommit:"132a687512d7fb058d0f5890f07d4121b3f0a2e2",GitTreeState:"clean",BuildDate:"2021-05-12T12:32:49Z",GoVersion:"go1.15.12",Compiler:"gc",Platform:"linux/amd64"}[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%kubectlgetnode-owideNAMESTATUSROLESAGEVERSIONINTERNAL-IPEXTERNAL-IPOS-IMAGEKERNEL-VERSIONCONTAINER-RUNTIMEminikubeReadycontrol-plane,master15hv1.20.7<none>Ubuntu20.04.2LTS5.10.25-linuxkitdocker://20.10.7[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%kubectlgetpod-ANAMESPACENAMEREADYSTATUSRESTARTSAGEkube-systemcoredns-74ff55c5b-p6dlz1/1Running015hkube-systemetcd-minikube1/1Running015hkube-systemkube-apiserver-minikube1/1Running015hkube-systemkube-controller-manager-minikube1/1Running015hkube-systemkube-proxy-dcr721/1Running015hkube-systemkube-scheduler-minikube1/1Running015hkube-systemstorage-provisioner1/1Running315hMinikube是一个Kubernetes-SIGs项目，其实现方法为生成一个实质上是单节点K8s集群的VM。由于对一系列管理程序的支持，它可以在所有主要操作系统上使用。还允许并行创建多个实例。基于用户的角度而言，Minikube是一款非常适合初学者的工具。使用minikubestart命令行启动集群，几分钟后Kubectl就可以开始了。若要指定特定的Kubernetes版本，可以使用--Kubernetesversion标志参数即可。KindKind即

“KubernetesInDocker”的缩写，顾名思义是使用Docker容器作为Node并将Kubernetes部署至其中的一个工具。官方文档中也把Kind作为一种本地集群搭建的工具进行推荐。Kind是一个命令行工具，可帮助我们基于Docker镜像创建本地Kubernetes集群，使其能够模拟本地系统上的Kubernetes集群。Kind是另一个KubernetesSIGs项目，但与Minikube相比有很大不同。顾名思义，它将集群移动到Docker容器中。与生成VM相比，这将显著加快启动速度。创建集群与Minikube的方法非常相似。执行类创建集群。通过使用不同的名称（-name）kind，可以并行创建多个实例。其架构示意图如下所示：与Minikube类似，简要描述一下其部署过程，具体如下所示：[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%brewinstallkind==>Downloading/homebrew-bottles/bottles/kind-0.11.1.big_sur.bottle.tar.gz########################################################################100.0%==>Pouringkind-0.11.1.big_sur.bottle.tar.gz==>Caveatszshcompletionshavebeeninstalledto:/usr/local/share/zsh/site-functions==>Summary

/usr/local/Cellar/kind/0.11.1:

8

files,

8.4MB[administrator@JavaLangOutOfMemory~]%kindversionkindv0.11.1go1.16.4darwin/amd64接下来，将下面的配置内容保存至一个YAML文件中，比如名为kind-config.yaml，具体如下所示：kind:ClusterapiVersion:kind.sigs.k8s.io/v1alpha3kubeadmConfigPatches:-|apiVersion:kubeadm.k8s.io/v1beta1kind:ClusterConfigurationmetadata:name:confignetworking:serviceSubnet:/16imageRepository:/google_containersnodeRegistration:kubeletExtraArgs:pod-infra-container-image:/google_containers/pause:3.1-|apiVersion:kubeadm.k8s.io/v1beta1kind:InitConfigurationmetadata:name:confignetworking:serviceSubnet:/16imageRepository:/google_containersnodes:-

role:

control-plane[administrator@JavaLangOutOfMemory

~

]%

Kind

create

cluster

--name

demo-cls

--config

kind.yamlCreating

cluster

"kind"

...✓Ensuringnodeimage(kindest/node:v1.21.1)🖼✓Preparingnodes📦✓Creatingkubeadmconfig📜✓Startingcontrol-plane🕹️Clustercreationcomplete.Youcannowusetheclusterwith:

export

KUBECONFIG="$(kind

get

kubeconfig-path

--name="demo-cls")"kubectl

cluster-info基于此解决方案，允许我们部署所有类型的集群：例如：单节点、1个Master和几个Worker以及多个Master和多个Worker。不仅如此，这些集群非常容易部署。通常可以借助一个非常简单的YAML文件完成。从本质上而言，Kind并不是打包一个虚拟化镜像，而是直接将基于K8S组件运行在Docker环境。那么，此种模式能够带来了哪些好处呢？具体主要涉及以下方面：1、不需要运行GuestOS，占用资源更低。2、不基于虚拟化技术，可以在VM中使用。3、文件更小，更利于移植。K3s基于其简单性。作为一个单一的二进制文件（约100MB）进行打包和部署，我们只需几秒钟就可以得到一个完全成熟的Kubernetes集群。安装体验就像在集群的每个节点上运行一个脚本一样简单。基于其二进制文件封装实体，K3s几乎运行了Kubernetes集群的所有组件，包括APIserver、Scheduler和Controller。默认情况下，每个K3s的安装都包括控制平面、Kubelet和Containerd运行时，这些已经足以运行Kubernetes工作负载。当然，也可以添加只运行KubeletAgent和Containerd运行时的专用Worker节点，来调度和管理Pod生命周期。与传统的Kubernetes集群相比，K3s中的Master节点和Worker节点并没有明显的区别。可以在任何节点上调度和管理Pod，不管它们扮演的是什么角色。所以，Master节点和Worker节点的命名方式不适用于K3s集群。在K3s集群中，将运行控制平面组件与Kubelet的节点称为Server，而只运行Kubelet的节点称为Agent。Server和Agent都有容器运行时和一个Kubeproxy，管理整个集群的Tunnel和网络流量。其单节点架构示意图如下所示：源自官网（同下）K3s单节点集群的架构如上图所示，该集群有一个内嵌SQLite数据库的单节点K3sServer。在这种配置中，每个Agent节点都注册到同一个Server节点。K3s用户可以通过调用Server节点上的K3sAPI来操作Kubernetes资源。虽然单节点k3s集群可以满足各种用例，但对于KubernetesControl-Plane的正常运行至关重要的环境，我们可以在高可用配置中运行K3s。一个高可用K3s集群由以下几个部分组成：1、K3sServer节点：两个或更多的Server节点将为KubernetesAPI提供服务并运行其他Control-Plane服务2、外部数据库：与单节点k