Kubespray 集群安裝

Kubespray 是 Kubernetes incubator 中的项目,目标是提供 Production Ready Kubernetes 部署方案,该项目基础是通过 Ansible Playbook 来定义系统与 Kubernetes 集群部署的任务,具有以下几个特点:

  • 可以部署在 AWS, GCE, Azure, OpenStack 以及裸机上.
  • 部署 High Available Kubernetes 集群.
  • 可组合性 (Composable),可自行选择 Network Plugin (flannel, calico, canal, weave) 来部署.
  • 支持多种 Linux distributions(CoreOS, Debian Jessie, Ubuntu 16.04, CentOS/RHEL7).

本篇将说明如何通过 Kubespray 部署 Kubernetes 至裸机节点,安装版本如下所示:

  • Kubernetes v1.7.3
  • Etcd v3.2.4
  • Flannel v0.8.0
  • Docker v17.04.0-ce

节点资讯

本次安装测试环境的作业系统采用 Ubuntu 16.04 Server,其他细节内容如下:

IP Address Role CPU Memory
192.168.121.179 master1 + deploy 2 4G
192.168.121.106 node1 2 4G
192.168.121.197 node2 2 4G
192.168.121.123 node3 2 4G

这边 master 为主要控制节点,node 为工作节点。

预先准备资讯

  • 所有节点的网路之间可以互相通信。
  • 部署节点 (这边为 master1) 对其他节点不需要 SSH 密码即可登入。
  • 所有节点都拥有 Sudoer 权限,并且不需要输入密码。
  • 所有节点需要安装 Python
  • 所有节点需要设定 /etc/hosts 解析到所有主机。

  • 修改所有节点的 /etc/resolv.conf

  1. $ echo "nameserver 8.8.8.8" | sudo tee /etc/resolv.conf
  • 部署节点 (这边为 master1) 安装 Ansible >= 2.3.0。

Ubuntu 16.04 安装 Ansible:

  1. $ sudo sed -i 's/us.archive.ubuntu.com/tw.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list
  2. $ sudo apt-get install -y software-properties-common
  3. $ sudo apt-add-repository -y ppa:ansible/ansible
  4. $ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ansible git cowsay python-pip python-netaddr libssl-dev

安装 Kubespray 与准备部署资讯

首先通过 pypi 安装 kubespray-cli,虽然官方说已经改成 Go 语言版本的工具,但是根本没在更新,所以目前暂时用 pypi 版本:

  1. $ sudo pip install -U kubespray

安裝完成後,新增配置檔 ~/.kubespray.yml,並加入以下內容:

  1. $ cat <<EOF> ~/.kubespray.yml
  2. kubespray_git_repo: "https://github.com/kubernetes-incubator/kubespray.git"
  3. # Logging options
  4. loglevel: "info"
  5. EOF

接着用 kubespray cli 来产生 inventory 文件:

  1. $ kubespray prepare --masters master1 --etcds master1 --nodes node1 node2 node3

在 inventory.cfg,添加部分內容:

  1. $ vim ~/.kubespray/inventory/inventory.cfg
  2. [all]
  3. master1 ansible_host=192.168.121.179 ansible_user=root ip=192.168.121.179
  4. node1 ansible_host=192.168.121.106 ansible_user=root ip=192.168.121.106
  5. node2 ansible_host=192.168.121.197 ansible_user=root ip=192.168.121.197
  6. node3 ansible_host=192.168.121.123 ansible_user=root ip=192.168.121.123
  7. [kube-master]
  8. master1
  9. [kube-node]
  10. node1
  11. node2
  12. node3
  13. [etcd]
  14. master1
  15. [k8s-cluster:children]
  16. kube-node
  17. kube-master

也可以自己新建 inventory 来描述部署节点。

完成后通过以下指令进行部署 Kubernetes 集群:

  1. $ time kubespray deploy --verbose -u root -k .ssh/id_rsa -n flannel
  2. Run kubernetes cluster deployment with the above command ? [Y/n]y
  3. ...
  4. master1 : ok=368 changed=89 unreachable=0 failed=0
  5. node1 : ok=305 changed=73 unreachable=0 failed=0
  6. node2 : ok=276 changed=62 unreachable=0 failed=0
  7. node3 : ok=276 changed=62 unreachable=0 failed=0
  8. Kubernetes deployed successfuly

其中 -n 为部署的网络插件类型,目前支持 calico、flannel、weave 与 canal。

验证集群

当 Ansible 运行完成后,若没发生错误就可以开始进行操作 Kubernetes,如取得版本资讯:

  1. $ kubectl version
  2. Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"6", GitVersion:"v1.7.3+coreos.0", GitCommit:"9212f77ed8c169a0afa02e58dce87913c6387b3e", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2017-04-04T00:32:53Z", GoVersion:"go1.8.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
  3. Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"6", GitVersion:"v1.7.3+coreos.0", GitCommit:"9212f77ed8c169a0afa02e58dce87913c6387b3e", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2017-04-04T00:32:53Z", GoVersion:"go1.8.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}

取得当前集群节点状态:

  1. $ kubectl get node
  2. NAME STATUS AGE VERSION
  3. master1 Ready,SchedulingDisabled 11m v1.7.3+coreos.0
  4. node1 Ready 11m v1.7.3+coreos.0
  5. node2 Ready 11m v1.7.3+coreos.0
  6. node3 Ready 11m v1.7.3+coreos.

查看当前集群 Pod 状态:

  1. $ kubectl get po -n kube-system
  2. NAME READY STATUS RESTARTS AGE
  3. dnsmasq-975202658-6jj3n 1/1 Running 0 14m
  4. dnsmasq-975202658-h4rn9 1/1 Running 0 14m
  5. dnsmasq-autoscaler-2349860636-kfpx0 1/1 Running 0 14m
  6. flannel-master1 1/1 Running 1 14m
  7. flannel-node1 1/1 Running 1 14m
  8. flannel-node2 1/1 Running 1 14m
  9. flannel-node3 1/1 Running 1 14m
  10. kube-apiserver-master1 1/1 Running 0 15m
  11. kube-controller-manager-master1 1/1 Running 0 15m
  12. kube-proxy-master1 1/1 Running 1 14m
  13. kube-proxy-node1 1/1 Running 1 14m
  14. kube-proxy-node2 1/1 Running 1 14m
  15. kube-proxy-node3 1/1 Running 1 14m
  16. kube-scheduler-master1 1/1 Running 0 15m
  17. kubedns-1519522227-thmrh 3/3 Running 0 14m
  18. kubedns-autoscaler-2999057513-tx14j 1/1 Running 0 14m
  19. nginx-proxy-node1 1/1 Running 1 14m
  20. nginx-proxy-node2 1/1 Running 1 14m
  21. nginx-proxy-node3 1/1 Running 1 14m