Kubernetes集群部署指南:kubeadm、cri-docker和containerd
需积分: 5 118 浏览量
更新于2024-11-18
收藏 782.92MB ZIP 举报
资源摘要信息:"kubeadm&cri-docker&containerd部署1.26.9版本k8s集群"
本文将详细介绍如何使用kubeadm、cri-docker和containerd来部署1.26.9版本的Kubernetes(k8s)集群。在开始之前,需要明确部署的准备工作、配置需求、软件安装、集群初始化、网络配置和集群状态检查等多个步骤。
一、环境准备
在部署k8s集群之前,需要对宿主机进行一系列准备工作,这包括更改主机名、安装依赖包、关闭不需要的服务和功能等。以下是具体操作步骤:
1. 更改主机名:为集群中的每个节点设置一个唯一且有意义的主机名。
2. 安装依赖包:通常需要安装一些系统依赖,如curl、gcc、make等。
3. 关闭swap分区:因为k8s不支持运行在启用了swap的主机上。
4. 关闭firewalld防火墙和NetworkManager服务:这些服务可能会影响到集群的网络配置和稳定性。
5. 关闭SElinux(Security-Enhanced Linux):在某些情况下,SElinux可能会阻止k8s组件之间的正常通信。
6. 关闭系统不需要的进程:为了确保集群稳定运行,减少不必要的资源消耗。
二、配置k8s的流量被防火墙处理
集群中的流量管理通常需要通过防火墙来控制,需要配置相关的防火墙规则以保证k8s组件之间的通信。
三、配置时间同步
时间同步对于分布式系统的稳定运行至关重要,需要确保集群中的所有节点时间同步。
四、主服务器配置持久化日志
持久化日志对故障排查和系统监控非常重要,需要配置日志的持久化存储。
五、物理机内核升级
确保物理机的内核是最新的,以支持最新版本的k8s和容器技术。
六、配置ipvs
ipvs(IP Virtual Server)模式可以提供更高效的负载均衡机制,需要在系统中配置ipvs。
七、安装docker
虽然本文是基于cri-docker和containerd来运行容器,但docker的安装仍然是一个重要的步骤。因为k8s主要通过CRI(Container Runtime Interface)与容器运行时交互。
八、部署K8S
这一步骤涉及安装kubeadm、kubelet和kubectl,这些是管理k8s集群的核心组件。
1. 安装kubeadm、kubelet、kubectl:这些工具分别用于初始化集群、运行集群和命令行工具。
2. 生成kubeadm配置初始化模板:这个模板用于配置集群的基本参数。
3. 镜像预下载:预下载需要的k8s镜像,以避免初始化集群时因为网络问题导致的失败。
4. Containerd作为容器运行时:在所有节点上配置containerd作为容器运行时环境。
5. kubeadm初始化:使用kubeadm进行主节点的初始化操作。
6. 重新初始化:如果需要对初始化后的集群进行调整,可能需要重新初始化。
7. 用户授权:根据需要配置用户权限和认证。
8. 从节点加入集群:将其他节点加入到已初始化的主节点中。
9. 查看节点就绪状态:检查集群中节点是否正常运行并就绪。
九、配置calico网络
calico是k8s集群中常用的网络插件,需要进行网络配置以确保Pod间通信和集群的安全访问控制。
十、查看k8s集群状态
最后,通过执行相关命令来检查k8s集群的状态,确保集群健康并且所有组件正常运行。
整个部署过程是一个系统性的工程,需要细心地按照文档进行操作。在实际部署过程中可能会遇到各种问题,需要具备一定的故障排查和问题解决能力。通过以上步骤,可以成功地搭建一个基于kubeadm、cri-docker和containerd的1.26.9版本k8s集群。
2024-07-19 上传
2024-01-06 上传
2023-10-27 上传
2024-08-15 上传
2024-10-09 上传
2023-08-29 上传
刘某的Cloud
- 粉丝: 707
- 资源: 6
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程