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2020
10-08

Docker+K8S 集群环境搭建及分布式应用部署

1.安装docker

yum install docker
#启动服务
systemctl start docker.service
systemctl enable docker.service
#测试
docker version

2.安装etcd

yum install etcd -y
#启动etcd
systemctl start etcd
systemctl enable etcd
#输入如下命令查看 etcd 健康状况
etcdctl -C http://localhost:2379 cluster-health
#安装 Kubernetes
yum install kubernetes -y

安装好后，编辑文件 /etc/kubernetes/apiserver，将 KUBE_ADMISSION_CONTROL 后面的 ServiceAccount 去掉，如：

KUBE_ADMISSION_CONTROL="--admission-control=NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,SecurityContextDeny,ResourceQuota"

然后分别启动以下程序（Master）：

systemctl start kube-apiserver
systemctl enable kube-apiserver
systemctl start kube-controller-manager
systemctl enable kube-controller-manager
systemctl start kube-scheduler
systemctl enable kube-scheduler

接下来启动 Node 节点的程序：

systemctl start kubelet
systemctl enable kubelet
systemctl start kube-proxy
systemctl enable kube-proxy

这样，一个简单的 K8S 集群环境就已经搭建完成了，我们可以运行以下命令来查看集群状态。

 

但目前该集群环境还不能很好的工作，因为需要对集群中 pod 的网络进行统一管理，所以需要创建覆盖网络 flannel。

1.安装 flannel：

yum install flannel -y

2.编辑文件 /etc/sysconfig/flanneld，增加以下代码:

--logtostderr=false --log_dir=/var/log/k8s/flannel/ --etcd-prefix=/atomic.io/network --etcd-endpoints=http://localhost:2379 --iface=enp0s3

其中 ?iface 对应的是网卡的名字。

3.配置 etcd 中关于 flanneld 的 key

flannel 使用 etcd 进行配置，来保证多个 flannel 实例之间的配置一致性，所以需要在 etcd 上进行如下配置：

etcdctl mk /atomic.io/network/config '{ "Network": "10.0.0.0/16" }'

/atomic.io/network/config 这个 key 与上文 /etc/sysconfig/flannel 中的配置项 FLANNEL_ETCD_PREFIX 是相对应的，错误的话启动就会出错）

Network 是配置网段，不能和物理机 IP 冲突，可以随便定义，尽量避开物理机 IP 段。

4.启动修改后的 flannel ，并依次重启 docker、kubernete：

systemctl enable flanneld 
systemctl start flanneld
service docker restart
systemctl restart kube-apiserver
systemctl restart kube-controller-manager
systemctl restart kube-scheduler
systemctl enable flanneld
systemctl start flanneld
service docker restart
systemctl restart kubelet
systemctl restart kube-proxy

这样，我们将应用部署到 Docker 容器中时，就可以通过物理IP访问到容器了。

分布式应用部署

1.搭建一个基于 SpringBoot 的框架,这里不再赘述。默认已经搭建好。
2.编写Dockerfile，内容示例如下:

#下载java8的镜像
FROM java:8
#将本地文件挂到到/tmp目录
VOLUME /tmp
#复制文件到容器
ADD demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar /demo.jar
#暴露8080端口
EXPOSE 8080
#配置启动容器后执行的命令
ENTRYPOINT ["java","-jar","/demo.jar"]

通过 docker build 命令创建镜像：

docker build -t demo .

这时，我们执行 docker images 就将看到刚才构建的镜像，如：

利用 K8S 部署 SpringBoot 应用

1.创建 rc 文件 demo-rc.yaml：

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
 name: demo
spec:
 # 节点数，设置为多个可以实现负载均衡效果
 replicas: 1
 selector:
  app: demo
 template:
  metadata:
   labels:
    app: demo
  spec:
   containers:
   - name: demo
    #镜像名
    image: demo
    #本地有镜像就不会去仓库拉取
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    ports:
    - containerPort: 8080

执行以下命令创建 pod：

kubectl create -f demo-rc.yaml

创建成功后，我们可以查看 pod：

 

ContainerCreating 提示正在创建中，这时可以查看创建日志:

 

可以发现他提示：redhat-cat.crt 不存在，我们先通过ll命令查看下该文件：

 

可以发现该文件是个链接文件，它指向的是 /etc/rhsm/ca/redhat-uep.pem，而这个文件发现确实不存在，那这个文件又是怎么来的呢？答案就在这个路径里，我们需要安装 rhsm 这个软件，执行命令安装：

yum install *rhsm* -y

等待一段时间后，安装即完成。

安装完成后，执行 ll 命令查看该文件是否存在：

[root@MiWiFi-R3-srv ~]# ll /etc/rhsm/ca/redhat-uep.pem
ls: 无法访问/etc/rhsm/ca/redhat-uep.pem: 没有那个文件或目录

我们发现，依然没有该文件，不过没关心，我们可以手动创建：

touch /etc/rhsm/ca/redhat-uep.pem

执行完以上操作后，我们先将 rc 删除，再创建：

[root@MiWiFi-R3-srv ~]# kubectl delete rc demo
replicationcontroller "demo" deleted
[root@MiWiFi-R3-srv ~]# kubectl create -f demo-rc.yaml 
replicationcontroller "demo" created

等待一段时间后，重新查看 po，我们发现已经成功启动：

[root@MiWiFi-R3-srv ~]# kubectl get po
NAME     READY   STATUS  RESTARTS  AGE
demo-hdmxs  1/1    Running  0     1m

这时，我们还无法通过局域网访问应用，还需要创建 Service：

1.创建 service 文件 demo-svc.yaml:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: demo
spec:
 type: NodePort
 ports:
 - port: 8080
  targetPort: 8080
  # 节点暴露给外部的端口（范围必须为30000-32767）
  nodePort: 30001
 selector:
  app: demo

2.执行命令：

[root@MiWiFi-R3-srv ~]# kubectl create -f demo-svc.yaml 
service "demo" created

3.我们可以查看刚才创建 service:

 

这时，我们就可以通过 ip:30001 访问应用了，如图：

 

如果访问不到，需要关闭防火墙：

systemctl stop firewalld
iptables -P FORWARD ACCEPT

到此这篇关于Docker+K8S 集群环境搭建及分布式应用部署的文章就介绍到这了,更多相关Docker K8S 集群环境搭建内容请搜索自学编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自学编程网！

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