Docker集群管理工具-Kubernetes部署记录

Kubernetes介绍

Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统,是基于Docker构建一个容器的调度服务,提供资源调度、均衡容灾、服务注册、动态扩缩容等功能套件。
Kubernetes提供应用部署、维护、 扩展机制等功能,利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用,其主要功能如下:
1) 使用Docker对应用程序包装(package)、实例化(instantiate)、运行(run)。
2) 将多台Docker主机抽象为一个资源,以集群的方式运行、管理跨机器的容器,包括任务调度、资源管理、弹性伸缩、滚动升级等功能。
3)使用编排系统(YAML File)快速构建容器集群,提供负载均衡,解决容器直接关联及通信问题
4) 解决Docker跨机器容器之间的通讯问题。
5)自动管理和修复容器,简单说,比如创建一个集群,里面有十个容器,如果某个容器异常关闭,那么,会尝试重启或重新分配容器,始终保证会有
   十个容器在运行,反而杀死多余的。
   Kubernetes的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态当前Kubernetes支持GCE、vShpere、CoreOS、OpenShift。

Kubernetes和Mesos的区别

1)Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架,它被称为是分布式系统的内核;
  Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统,实现基于Docker构建容器,利用Kubernetes能很方面管理多台Docker主机中的容器。
  
2)Mesos负责管理集群管资源(动态运行时,某机器有额外的资源,通知master来分配);
   Kubernetes抽象出新的容器组合模型并且对其编排管理(把容器自由组合提供服务这事儿搞定了,从而微服务,serverless等才真
   正的优雅地在开发和运维之间不吵架地被实现),而且kubernetes把以前运维的很多很难搞的东西都变得容易了。比如OpenStack,
   Kubernetes是把OpenStack里面的VM换成了容器,但是实现地更漂亮,更精简,更抽象和本质化,用起来也更容易。
  
3)Mesos相比Kubernetes发展的时间更久,总体情况更成熟,在生产环境有更多的使用经验,国外使用Mesos的公司有Twitter,Apple,
   Airbnb,Uber等,国内也有大批知名公司在使用Mesos,比如:小米、当当、豆瓣、去哪儿、携程、唯品会、知乎、新浪微博、爱奇艺、
   七牛、唯品会、bilibili、中国联通、中国移动、中国电信、华为、数人云等等。中大型公司会更倾向于使用Mesos,
   因为本身这些公司有一定的开发能力,Mesos提供了良好的API而且有非常多成熟的Framework跑在Mesos上,Mesos+Marathon+Zookeeper
   正常情况可以满足绝大部分需求,只需要写JSON或者DSL定义好service/application就好,只有一些特殊情况才确实需要写自己的Framework。
  
   而kubernetes(k8s)现在也正在慢慢成熟起来,它在生产环境显然还需要更多时间来验证。京东目前已经在kubernetes上跑15W+容器了。
   
   Mesos现在越来越适应并且被添加上了很多Kubernete的概念同时支持了很多Kubernetes的API。因此如果你需要它们的话,它将是对你的
   Kubernetes应用去获得更多能力的一个便捷方式(比如高可用的主干、更加高级的调度命令、去管控很大数目结点的能力),同时能够很好的
   适用于产品级工作环境中(毕竟Kubernetes任然还是一个初始版本)。
  
4)如果你是一个集群世界的新手,Kubernetes是一个很棒的起点。它是最快的、最简单的、最轻量级的方法去摆脱束缚,同时开启面向集群开发的实践。
   它提供了一个高水平的可移植方案,因为它是被一些不同的贡献者所支持的(    例如微软、IBM、Red Hat、CoreOs、MesoSphere、VMWare等等)。
  
   如果你已经有已经存在的工作任务(Hadoop、Spark、Kafka等等),Mesos给你提供了一个可以让你将不同工作任务相互交错的框架,然后混合进一个
   包含Kubernetes 应用的新的东西。
  
   如果你还没有用Kubernetes 系列框架完成项目的能力,Mesos给了你一个减压阀。

Kubernetes结构图

kubernetes角色组成

1)Pod
在Kubernetes系统中,调度的最小颗粒不是单纯的容器,而是抽象成一个Pod,Pod是一个可以被创建、销毁、调度、管理的最小的部署单元。
比如一个或一组容器。Pod是kubernetes的最小操作单元,一个Pod可以由一个或多个容器组成;同一个Pod只能运行在同一个主机上,共享相
同的volumes、network、namespace;
  
2)ReplicationController(RC)
RC用来管理Pod,一个RC可以由一个或多个Pod组成,在RC被创建后,系统会根据定义好的副本数来创建Pod数量。在运行过程中,如果Pod数量
小于定义的,就会重启停止的或重新分配Pod,反之则杀死多余的。当然,也可以动态伸缩运行的Pods规模或熟悉。RC通过label关联对应的Pods,
在滚动升级中,RC采用一个一个替换要更新的整个Pods中的Pod。
  
Replication Controller是Kubernetes系统中最有用的功能,实现复制多个Pod副本,往往一个应用需要多个Pod来支撑,并且可以保证其复制的
副本数,即使副本所调度分配的宿主机出现异常,通过Replication Controller可以保证在其它主宿机启用同等数量的Pod。Replication Controller
可以通过repcon模板来创建多个Pod副本,同样也可以直接复制已存在Pod,需要通过Label selector来关联。
  
3)Service
Service定义了一个Pod逻辑集合的抽象资源,Pod集合中的容器提供相同的功能。集合根据定义的Label和selector完成,当创建一个Service后,
会分配一个Cluster IP,这个IP与定义的端口提供这个集合一个统一的访问接口,并且实现负载均衡。
  
Services是Kubernetes最外围的单元,通过虚拟一个访问IP及服务端口,可以访问我们定义好的Pod资源,目前的版本是通过iptables的nat转发来实现,
转发的目标端口为Kube_proxy生成的随机端口,目前只提供GOOGLE云上的访问调度,如GCE。
   
4)Label
Label是用于区分Pod、Service、RC的key/value键值对;仅使用在Pod、Service、Replication Controller之间的关系识别,但对这些单元本身进行操
作时得使用name标签。Pod、Service、RC可以有多个label,但是每个label的key只能对应一个;主要是将Service的请求通过lable转发给后端提供服务的Pod集合;
  
说说个人一点看法,目前Kubernetes保持一周一小版本、一个月一大版本的节奏,迭代速度极快,同时也带来了不同版本操作方法的差异,另外官网文档更新速度
相对滞后及欠缺,给初学者带来一定挑战。在上游接入层官方侧重点还放在GCE(Google Compute Engine)的对接优化,针对个人私有云还未推出一套可行的接入
解决方案。在v0.5版本中才引用service代理转发的机制,且是通过iptables来实现,在高并发下性能令人担忧。但作者依然看好Kubernetes未来的发展,至少目前
还未看到另外一个成体系、具备良好生态圈的平台,相信在V1.0时就会具备生产环境的服务支撑能力。

kubernetes组件组成

1)kubectl
客户端命令行工具,将接受的命令格式化后发送给kube-apiserver,作为整个系统的操作入口。
 
2)kube-apiserver
作为整个系统的控制入口,以REST API服务提供接口。
 
3)kube-controller-manager
用来执行整个系统中的后台任务,包括节点状态状况、Pod个数、Pods和Service的关联等。
 
4)kube-scheduler
负责节点资源管理,接受来自kube-apiserver创建Pods任务,并分配到某个节点。
 
5)etcd
负责节点间的服务发现和配置共享。
 
6)kube-proxy
运行在每个计算节点上,负责Pod网络代理。定时从etcd获取到service信息来做相应的策略。
 
7)kubelet
运行在每个计算节点上,作为agent,接受分配该节点的Pods任务及管理容器,周期性获取容器状态,反馈给kube-apiserver。
 
8)DNS
一个可选的DNS服务,用于为每个Service对象创建DNS记录,这样所有的Pod就可以通过DNS访问服务了。

Kubelet

根据上图可知Kubelet是Kubernetes集群中每个Minion和Master API Server的连接点,Kubelet运行在每个Minion上,是Master API Server和Minion之间的桥梁,
接收Master API Server分配给它的commands和work,与持久性键值存储etcd、file、server和http进行交互,读取配置信息。Kubelet的主要工作是管理Pod和容
器的生命周期,其包括Docker Client、Root Directory、Pod Workers、Etcd Client、Cadvisor Client以及Health Checker组件,具体工作如下:
1) 通过Worker给Pod异步运行特定的Action。
2) 设置容器的环境变量。
3) 给容器绑定Volume。
4) 给容器绑定Port。
5) 根据指定的Pod运行一个单一容器。
6) 杀死容器。
7) 给指定的Pod创建network 容器。
8) 删除Pod的所有容器。
9) 同步Pod的状态。
10) 从Cadvisor获取container info、 pod info、root info、machine info。
11) 检测Pod的容器健康状态信息。
12) 在容器中运行命令

kubernetes基本部署步骤

1)minion节点安装docker
2)minion节点配置跨主机容器通信
3)master节点部署etcd、kube-apiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler组件
4)minion节点部署kubelet、kube-proxy组件
 
温馨提示:
如果minion主机没有安装docker,启动kubelet时会报如下错误:
Could not load kubeconfig file /var/lib/kubelet/kubeconfig: stat /var/lib/kubelet/kubeconfig: no such file or directory. Trying auth path instead.
Could not load kubernetes auth path /var/lib/kubelet/kubernetes_auth: stat /var/lib/kubelet/kubernetes_auth: no such file or directory. Continuing with defaults.
No cloud provider specified.

kubernetes集群环境部署过程记录

主机名	    IP	            节点及功能	            系统版本
K8S-master	10.10.172.202	Master、etcd、registry	CentOS7.2
K8S-node-1	10.10.172.203	Node1	                CentOS7.2
K8S-node-2	10.10.172.204	Node2	                CentOS7.2

1)设置三台机器的主机名

Master上执行:
[[email protected] ~]# hostnamectl --static set-hostname  k8s-master
 
Node1上执行:
[[email protected] ~]# hostnamectl --static set-hostname  k8s-node-1
  
Node2上执行:
[[email protected] ~]# hostnamectl --static set-hostname  k8s-node-2
 
在三台机器上都要设置hosts,均执行如下命令:
[[email protected] ~]# vim /etc/hosts
10.10.172.202    k8s-master
10.10.172.202    etcd
10.10.172.202    registry
10.10.172.203    k8s-node-1
10.10.172.204    k8s-node-2

2)关闭三台机器上的防火墙

[[email protected] ~]# systemctl disable firewalld.service
[[email protected] ~]# systemctl stop firewalld.service

3)现在开始部署Master

1)先安装docker环境
[[email protected] ~]# yum install -y docker
  
配置Docker配置文件,使其允许从registry中拉取镜像
[[email protected] ~]# vim /etc/sysconfig/docker      #添加下面一行内容
......
OPTIONS='--insecure-registry registry:5000'
   
[[email protected] ~]# systemctl start docker
  
2)安装etcd
k8s运行依赖etcd,需要先部署etcd,下面采用yum方式安装:
[[email protected] ~]# yum install etcd -y
   
yum安装的etcd默认配置文件在/etc/etcd/etcd.conf,编辑配置文件:
[[email protected] ~]# cp /etc/etcd/etcd.conf /etc/etcd/etcd.conf.bak
[[email protected] ~]# cat /etc/etcd/etcd.conf
#[member]
ETCD_NAME=master                                            #节点名称
ETCD_DATA_DIR="/var/lib/etcd/default.etcd"                  #数据存放位置
#ETCD_WAL_DIR=""
#ETCD_SNAPSHOT_COUNT="10000"
#ETCD_HEARTBEAT_INTERVAL="100"
#ETCD_ELECTION_TIMEOUT="1000"
#ETCD_LISTEN_PEER_URLS="http://0.0.0.0:2380"
ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS="http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001"             #监听客户端地址
#ETCD_MAX_SNAPSHOTS="5"
#ETCD_MAX_WALS="5"
#ETCD_CORS=""
#
#[cluster]
#ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS="http://localhost:2380"
# if you use different ETCD_NAME (e.g. test), set ETCD_INITIAL_CLUSTER value for this name, i.e. "test=http://..."
#ETCD_INITIAL_CLUSTER="default=http://localhost:2380"
#ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE="new"
#ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN="etcd-cluster"
ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS="http://etcd:2379,http://etcd:4001"           #通知客户端地址
#ETCD_DISCOVERY=""
#ETCD_DISCOVERY_SRV=""
#ETCD_DISCOVERY_FALLBACK="proxy"
#ETCD_DISCOVERY_PROXY=""
   
启动etcd并验证状态
[[email protected] ~]# systemctl start etcd
   
[[email protected] ~]# ps -ef|grep etcd
etcd     28145     1  1 14:38 ?        00:00:00 /usr/bin/etcd --name=master --data-dir=/var/lib/etcd/default.etcd --listen-client-urls=http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001
root     28185 24819  0 14:38 pts/1    00:00:00 grep --color=auto etcd
[[email protected] ~]# lsof -i:2379
COMMAND   PID USER   FD   TYPE  DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
etcd    28145 etcd    6u  IPv6 1283822      0t0  TCP *:2379 (LISTEN)
etcd    28145 etcd   18u  IPv6 1284133      0t0  TCP localhost:53203->localhost:2379 (ESTABLISHED)
........
   
[[email protected] ~]# etcdctl set testdir/testkey0 0
0
[[email protected] ~]# etcdctl get testdir/testkey0
0
[[email protected] ~]# etcdctl -C http://etcd:4001 cluster-health
member 8e9e05c52164694d is healthy: got healthy result from http://etcd:2379
cluster is healthy
[[email protected] ~]# etcdctl -C http://etcd:2379 cluster-health
member 8e9e05c52164694d is healthy: got healthy result from http://etcd:2379
cluster is healthy
  
3)安装kubernets
[[email protected] ~]# yum install kubernetes
   
配置并启动kubernetes
在kubernetes master上需要运行以下组件:Kubernets API Server、Kubernets Controller Manager、Kubernets Scheduler
   
[[email protected] ~]# cp /etc/kubernetes/apiserver /etc/kubernetes/apiserver.bak
[[email protected] ~]# vim /etc/kubernetes/apiserver
###
# kubernetes system config
#
# The following values are used to configure the kube-apiserver
#
   
# The address on the local server to listen to.
KUBE_API_ADDRESS="--insecure-bind-address=0.0.0.0"
   
# The port on the local server to listen on.
KUBE_API_PORT="--port=8080"
   
# Port minions listen on
# KUBELET_PORT="--kubelet-port=10250"
   
# Comma separated list of nodes in the etcd cluster
KUBE_ETCD_SERVERS="--etcd-servers=http://etcd:2379"
   
# Address range to use for services
KUBE_SERVICE_ADDRESSES="--service-cluster-ip-range=10.254.0.0/16"
   
# default admission control policies
#KUBE_ADMISSION_CONTROL="--admission-control=NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,SecurityContextDeny,ServiceAccount,ResourceQuota"
KUBE_ADMISSION_CONTROL="--admission-control=NamespaceLifecycle,NamespaceExists,LimitRanger,SecurityContextDeny,ResourceQuota"
   
# Add your own!
KUBE_API_ARGS=""
   
[[email protected] ~]# cp /etc/kubernetes/config /etc/kubernetes/config.bak
[[email protected] ~]# vim /etc/kubernetes/config
###
# kubernetes system config
#
# The following values are used to configure various aspects of all
# kubernetes services, including
#
#   kube-apiserver.service
#   kube-controller-manager.service
#   kube-scheduler.service
#   kubelet.service
#   kube-proxy.service
# logging to stderr means we get it in the systemd journal
KUBE_LOGTOSTDERR="--logtostderr=true"
 
# journal message level, 0 is debug
KUBE_LOG_LEVEL="--v=0"
 
# Should this cluster be allowed to run privileged docker containers
KUBE_ALLOW_PRIV="--allow-privileged=false"
 
# How the controller-manager, scheduler, and proxy find the apiserver
KUBE_MASTER="--master=http://k8s-master:8080"
 
启动服务并设置开机自启动
[[email protected] ~]# systemctl enable kube-apiserver.service
[[email protected] ~]# systemctl start kube-apiserver.service
[[email protected] ~]# systemctl enable kube-controller-manager.service
[[email protected] ~]# systemctl start kube-controller-manager.service
[[email protected] ~]# systemctl enable kube-scheduler.service
[[email protected] ~]# systemctl start kube-scheduler.service

4)接着部署Node(在两台node节点机器上都要操作)

1)安装docker
[[email protected] ~]# yum install -y docker
 
配置Docker配置文件,使其允许从registry中拉取镜像
[[email protected] ~]# vim /etc/sysconfig/docker      #添加下面一行内容
......
OPTIONS='--insecure-registry registry:5000'
   
[[email protected] ~]# systemctl start docker
 
2)安装kubernets
[[email protected] ~]# yum install kubernetes
 
配置并启动kubernetes
在kubernetes master上需要运行以下组件:Kubelet、Kubernets Proxy
[[email protected] ~]# cp /etc/kubernetes/config /etc/kubernetes/config.bak
[[email protected] ~]# vim /etc/kubernetes/config
###
# kubernetes system config
#
# The following values are used to configure various aspects of all
# kubernetes services, including
#
#   kube-apiserver.service
#   kube-controller-manager.service
#   kube-scheduler.service
#   kubelet.service
#   kube-proxy.service
# logging to stderr means we get it in the systemd journal
KUBE_LOGTOSTDERR="--logtostderr=true"
 
# journal message level, 0 is debug
KUBE_LOG_LEVEL="--v=0"
 
# Should this cluster be allowed to run privileged docker containers
KUBE_ALLOW_PRIV="--allow-privileged=false"
 
# How the controller-manager, scheduler, and proxy find the apiserver
KUBE_MASTER="--master=http://k8s-master:8080"
 
[[email protected] ~]# cp /etc/kubernetes/kubelet /etc/kubernetes/kubelet.bak
[[email protected] ~]# vim /etc/kubernetes/kubelet
###
# kubernetes kubelet (minion) config
 
# The address for the info server to serve on (set to 0.0.0.0 or "" for all interfaces)
KUBELET_ADDRESS="--address=0.0.0.0"
 
# The port for the info server to serve on
# KUBELET_PORT="--port=10250"
 
# You may leave this blank to use the actual hostname
KUBELET_HOSTNAME="--hostname-override=k8s-node-1"                  #特别注意这个,在另一个node2节点上,要改为k8s-node-2
 
# location of the api-server
KUBELET_API_SERVER="--api-servers=http://k8s-master:8080"
 
# pod infrastructure container
KUBELET_POD_INFRA_CONTAINER="--pod-infra-container-image=registry.access.redhat.com/rhel7/pod-infrastructure:latest"
 
# Add your own!
KUBELET_ARGS=""
 
启动服务并设置开机自启动
[[email protected] ~]# systemctl enable kubelet.service
[[email protected] ~]# systemctl start kubelet.service
[[email protected] ~]# systemctl enable kube-proxy.service
[[email protected] ~]# systemctl start kube-proxy.service

查看状态

[[email protected] ~]# kubectl -s http://k8s-master:8080 get node
NAME         STATUS    AGE
k8s-node-1   Ready     29s
k8s-node-2   Ready     28s
[[email protected] ~]# kubectl get nodes
NAME         STATUS    AGE
k8s-node-1   Ready     44s
k8s-node-2   Ready     43s

kubernetes常用命令

查看node主机
[[email protected] ~]# kubectl get node        //有的环境是用monion,那么查看命令就是"kubectl get minions"  
 
查看pods清单
[[email protected] ~]# kubectl get pods  
 
查看service清单
[[email protected] ~]# kubectl get services      //或者使用命令"kubectl get services -o json"
 
查看replicationControllers清单
[[email protected] ~]# kubectl get replicationControllers   
 
删除所有pods(同理将下面命令中的pods换成services或replicationControllers,就是删除所有的services或replicationContronllers)
[[email protected] ~]# for i in `kubectl get pod|tail -n +2|awk '{print $1}'`; do kubectl delete pod $i; done   
 
--------------------------------------------------------------------------
除了上面那种查看方式,还可以通过Server api for REST方式(这个及时性更高)
 
查看kubernetes版本
[[email protected] ~]# curl -s -L http://10.10.172.205:8080/api/v1beta1/version | python -mjson.tool
 
查看pods清单
[[email protected] ~]# curl -s -L http://10.10.172.205:8080/api/v1beta1/pods | python -mjson.tool
 
查看replicationControllers清单
[[email protected] ~]# curl -s -L http://10.10.172.205:8080/api/v1beta1/replicationControllers | python -mjson.tool
 
查查看node主机(或者是minion主机,将下面命令中的node改成minion)
[[email protected] ~]# curl -s -L http://10.10.172.205:8080/api/v1beta1/node | python -m json.tool
 
查看service清单
[[email protected] ~]# curl -s -L http://10.10.172.205:8080/api/v1beta1/services | python -m json.tool
 
温馨提示:
在新版Kubernetes中,所有的操作命令都整合至kubectl,包括kubecfg、kubectl.sh、kubecfg.sh等

5)创建覆盖网络——Flannel

1)安装Flannel(在master、node上均执行如下命令,进行安装)
[[email protected] ~]# yum install flannel
  
2)配置Flannel(在master、node上均编辑/etc/sysconfig/flanneld)
[[email protected] ~]# cp /etc/sysconfig/flanneld /etc/sysconfig/flanneld.bak
[[email protected] ~]# vim /etc/sysconfig/flanneld
# Flanneld configuration options
  
# etcd url location.  Point this to the server where etcd runs
FLANNEL_ETCD_ENDPOINTS="http://etcd:2379"
  
# etcd config key.  This is the configuration key that flannel queries
# For address range assignment
FLANNEL_ETCD_PREFIX="/atomic.io/network"
  
# Any additional options that you want to pass
#FLANNEL_OPTIONS=""
  
3)配置etcd中关于flannel的key(这个只在master上操作)
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:('/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)
[[email protected] ~]# etcdctl mk /atomic.io/network/config '{ "Network": "10.10.0.0/16" }'
{ "Network": "10.10.0.0/16" }
  
4)启动Flannel
启动Flannel之后,需要依次重启docker、kubernete。
  
在master执行:
[[email protected] ~]# systemctl enable flanneld.service
[[email protected] ~]# systemctl start flanneld.service
[[email protected] ~]# service docker restart
[[email protected] ~]# systemctl restart kube-apiserver.service
[[email protected] ~]# systemctl restart kube-controller-manager.service
[[email protected] ~]# systemctl restart kube-scheduler.service
  
在node上执行:
[[email protected] ~]# systemctl enable flanneld.service
[[email protected] ~]# systemctl start flanneld.service
[[email protected] ~]# service docker restart
[[email protected] ~]# systemctl restart kubelet.service
[[email protected] ~]# systemctl restart kube-proxy.service
 
然后通过ifconfig命令查看maste和node节点,发现docker0网桥网络的ip已经是上面指定的10.10.0.0网段了。并且在master和node节点上创建的容器间都是可以相互通信的,能相互ping通!
在master上执行:
[[email protected] ~]# ifconfig 
docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 10.10.34.1  netmask 255.255.255.0  broadcast 0.0.0.0
        ether 02:42:e1:c2:b5:88  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 10.10.172.202  netmask 255.255.255.0  broadcast 10.10.172.255
        inet6 fe80::250:56ff:fe86:6833  prefixlen 64  scopeid 0x20<link>
        ether 00:50:56:86:68:33  txqueuelen 1000  (Ethernet)
        RX packets 87982  bytes 126277968 (120.4 MiB)
        RX errors 0  dropped 40  overruns 0  frame 0
        TX packets 47274  bytes 6240061 (5.9 MiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

flannel0: flags=4305<UP,POINTOPOINT,RUNNING,NOARP,MULTICAST>  mtu 1472
        inet 10.10.34.0  netmask 255.255.0.0  destination 10.10.34.0
        unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00  txqueuelen 500  (UNSPEC)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING>  mtu 65536
        inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
        inet6 ::1  prefixlen 128  scopeid 0x10<host>
        loop  txqueuelen 0  (Local Loopback)
        RX packets 91755  bytes 38359378 (36.5 MiB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 91755  bytes 38359378 (36.5 MiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

[[email protected] ~]# 
在node上执行
[[email protected] ~]# ifconfig 
docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 10.10.66.1  netmask 255.255.255.0  broadcast 0.0.0.0
        ether 02:42:2c:1d:19:14  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 10.10.172.203  netmask 255.255.255.0  broadcast 10.10.172.255
        inet6 fe80::250:56ff:fe86:3ed8  prefixlen 64  scopeid 0x20<link>
        ether 00:50:56:86:3e:d8  txqueuelen 1000  (Ethernet)
        RX packets 69554  bytes 116340717 (110.9 MiB)
        RX errors 0  dropped 34  overruns 0  frame 0
        TX packets 35925  bytes 2949594 (2.8 MiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

flannel0: flags=4305<UP,POINTOPOINT,RUNNING,NOARP,MULTICAST>  mtu 1472
        inet 10.10.66.0  netmask 255.255.0.0  destination 10.10.66.0
        unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00  txqueuelen 500  (UNSPEC)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING>  mtu 65536
        inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
        inet6 ::1  prefixlen 128  scopeid 0x10<host>
        loop  txqueuelen 0  (Local Loopback)
        RX packets 24  bytes 1856 (1.8 KiB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 24  bytes 1856 (1.8 KiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

[[email protected] ~]# 

[[email protected] ~]# ifconfig 
docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 10.10.59.1  netmask 255.255.255.0  broadcast 0.0.0.0
        ether 02:42:08:8b:65:48  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 10.10.172.204  netmask 255.255.255.0  broadcast 10.10.172.255
        inet6 fe80::250:56ff:fe86:22d8  prefixlen 64  scopeid 0x20<link>
        ether 00:50:56:86:22:d8  txqueuelen 1000  (Ethernet)
        RX packets 69381  bytes 116036521 (110.6 MiB)
        RX errors 0  dropped 27  overruns 0  frame 0
        TX packets 35545  bytes 2943130 (2.8 MiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

flannel0: flags=4305<UP,POINTOPOINT,RUNNING,NOARP,MULTICAST>  mtu 1472
        inet 10.10.59.0  netmask 255.255.0.0  destination 10.10.59.0
        unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00  txqueuelen 500  (UNSPEC)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING>  mtu 65536
        inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
        inet6 ::1  prefixlen 128  scopeid 0x10<host>
        loop  txqueuelen 0  (Local Loopback)
        RX packets 24  bytes 1856 (1.8 KiB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 24  bytes 1856 (1.8 KiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

[[email protected] ~]#

6)部署nginx pod 和 ×××

以下面的图来安装一个简单的静态内容的nginx应用:

用×××启动一个2个备份的nginx Pod,然后在前面挂Service,一个service只能被集群内部访问,一个能被集群外的节点访问。下面所有的命令都是在master管理节点上运行的。

1)首先部署nginx pod 和×××---------------------------------------------------------------------
 
[[email protected] ~]# docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
docker.io/nginx     latest              3448f27c273f        8 days ago          109.4 MB
 
通过下面命令发现apiVersion版本是v1
[[email protected] ~]# curl -s -L http://182.48.115.237:8080/api/v1beta1/version | python -mjson.tool
{
    "apiVersion": "v1",
    .......
}
 
开始创建pod单元
[[email protected] ~]# mkdir -p /home/kubermange && cd /home/kubermange
[[email protected] kubermange]# vim nginx-rc.yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: nginx-controller
spec:
  replicas: 2                              #即2个备份
  selector:
    name: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        name: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: docker.io/nginx
          ports:
            - containerPort: 80
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 create -f nginx-rc.yaml
replicationcontroller "nginx-controller" created
 
由于kubernetes要去gcr.io下载gcr.io/google_containers/pause镜像,然后下载nginx镜像,所以所创建的Pod需要等待一些时间才能处于running状态。
然后查看pods清单
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://k8s-master:8080 get pods
NAME                     READY     STATUS              RESTARTS   AGE
nginx-controller-f0j9c   0/1       ContainerCreating   0          1m
nginx-controller-v219k   0/1       ContainerCreating   0          1m
 
可以使用describe 命令查看pod所分到的节点:
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 describe pod nginx-controller-f0j9c
Name:       nginx-controller-f0j9c
Namespace:  default
Node:       k8s-node-1/182.48.115.238
.......
 
同理,查看另一个pod
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 describe pod nginx-controller-v219k
Name:       nginx-controller-v219k
Namespace:  default
Node:       k8s-node-2/182.48.115.239
.......
 
由上可以看出,这个×××启动了两个Pod,分别运行在182.48.115.238和182.48.115.239这两个节点上了。到这两个节点上查看,发现已经有nginx应用容器创建了。
 
2)部署节点内部可访问的nginx service------------------------------------------------------------------------
Service的type有ClusterIP和NodePort之分,缺省是ClusterIP,这种类型的Service只能在集群内部访问。配置文件如下:
[[email protected] kubermange]# vim nginx-service-clusterip.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service-clusterip
spec:
  ports:
    - port: 8001
      targetPort: 80
      protocol: TCP
  selector:
    name: nginx
 
 
然后执行下面的命令创建service:
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 create -f ./nginx-service-clusterip.yaml
service "nginx-service-clusterip" created
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 get service
NAME                      CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
kubernetes                10.254.0.1       <none>        443/TCP    2h
nginx-service-clusterip   10.254.163.249   <none>        8001/TCP   24s
 
验证service的可访问性(访问节点):
上面的输出告诉我们这个Service的Cluster IP是10.254.163.249,端口是8001。那么我们就来验证这个PortalNet IP的工作情况:
ssh登录到节点机上验证(可以提前做ssh无密码登录的信任关系,当然也可以不做,这样验证时要手动输入登录密码)
[[email protected] kubermange]# ssh 182.48.115.238 curl -s 10.254.163.249:8001            //或者直接到节点机上执行"curl -s 10.254.163.249:8001"
The authenticity of host '182.48.115.238 (182.48.115.238)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is 4c:24:35:e0:35:00:86:05:94:a2:9e:f9:22:b0:90:b7.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added '182.48.115.238' (ECDSA) to the list of known hosts.
[email protected]'s password:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
<style>
    body {
        width: 35em;
        margin: 0 auto;
        font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif;
    }
</style>
</head>
<body>
<h1>Welcome to nginx!</h1>
<p>If you see this page, the nginx web server is successfully installed and
working. Further configuration is required.</p>
 
<p>For online documentation and support please refer to
<a href="http://nginx.org/">nginx.org</a>.<br/>
Commercial support is available at
<a href="http://nginx.com/">nginx.com</a>.</p>
 
<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>
</body>
</html>
 
同理验证到另外一个节点机上的service的可访问性也是ok的
[[email protected] kubermange]# ssh 182.48.115.239 curl -s 10.254.163.249:8001
 
由此可见,从前面部署×××的部分可以知道nginx Pod运行在182.48.115.238和182.48.115.239这两个节点上。
从这两个节点上访问我们的服务来体现Service Cluster IP在所有集群节点的可到达性。
 
3)部署外部可访问的nginx service-------------------------------------------------------------------
下面我们创建NodePort类型的Service,这种类型的Service在集群外部是可以访问。下表是本文用的配置文件:
[[email protected] kubermange]# vim nginx-service-nodeport.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service-nodeport
spec:
  ports:
    - port: 8000
      targetPort: 80
      protocol: TCP
  type: NodePort
  selector:
    name: nginx
 
 
执行下面的命令创建service:
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 create -f ./nginx-service-nodeport.yaml
service "nginx-service-nodeport" created
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 get service
NAME                      CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
kubernetes                10.254.0.1       <none>        443/TCP          2h
nginx-service-clusterip   10.254.163.249   <none>        8001/TCP         13m
nginx-service-nodeport    10.254.146.68    <nodes>       8000:31298/TCP   22s
 
使用下面的命令获得这个service的节点级别的端口:
[[email protected] kubermange]# kubectl -s http://182.48.115.237:8080 describe service nginx-service-nodeport 2>/dev/null | grep NodePort
Type:           NodePort
NodePort:       <unset> 31298/TCP
 
验证service的可访问性(访问节点):
上面的输出告诉我们这个Service的节点级别端口是31298。下面我们验证这个Service的工作情况:
[[email protected] kubermange]# curl 182.48.115.238:31298
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
<style>
    body {
        width: 35em;
        margin: 0 auto;
        font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif;
    }
</style>
</head>
<body>
<h1>Welcome to nginx!</h1>
<p>If you see this page, the nginx web server is successfully installed and
working. Further configuration is required.</p>
 
<p>For online documentation and support please refer to
<a href="http://nginx.org/">nginx.org</a>.<br/>
Commercial support is available at
<a href="http://nginx.com/">nginx.com</a>.</p>
 
<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>
</body>
</html>
 
同理验证到另外一个节点机上的service的可访问性也是ok的
[[email protected] kubermange]# curl 182.48.115.239:31298
 
----------------------------------------------------------
登录另外两个节点机上,发现已经创建了nginx应用容器
[[email protected] ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                                        COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
620d9171a42c        docker.io/nginx                                              "nginx -g 'daemon off"   19 minutes ago      Up 19 minutes                           k8s_nginx.3d610115_nginx-controller-f0j9c_default_eaa0497b-3be5-11e7-a8a1-52540030ba6d_a6cde2e2
01facbbbe7cb        registry.access.redhat.com/rhel7/pod-infrastructure:latest   "/pod"                   19 minutes ago      Up 19 minutes                           k8s_POD.a8590b41_nginx-controller-f0j9c_default_eaa0497b-3be5-11e7-a8a1-52540030ba6d_d2dd947d
 
[[email protected] ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                                        COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
308749352e55        docker.io/nginx                                              "nginx -g 'daemon off"   30 minutes ago      Up 30 minutes                           k8s_nginx.3d610115_nginx-controller-v219k_default_eaa02644-3be5-11e7-a8a1-52540030ba6d_7d54d433
cde94e406f9a        registry.access.redhat.com/rhel7/pod-infrastructure:latest   "/pod"                   30 minutes ago      Up 30 minutes

原文地址:http://blog.51cto.com/dengaosky/2057388

时间: 2024-10-04 20:25:03

Docker集群管理工具-Kubernetes部署记录的相关文章

kafka集群管理工具kafka-manager部署安装

一.kafka-manager 简介 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作,yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具,叫做 Kafka Manager.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况.它支持管理多个集群.选择副本.副本重新分配以及创建Topic.同时,这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏览这个集群的工具,有如下功能: 1.管理多个kafka集群2.便捷的检查kafka集群状态(topics

docker集群管理工具portainer

centos7.2 修改vi /usr/lib/systemd/system/docker.service 在ExecStart=后面添加-H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix://var/run/docker.sock 重新加载配置 systemctl daemon-reload 重启docker systemctl restart docker.service 开发2375端口或关闭防火墙 关闭selinux docker操作 在master节点上 docker run

Docker&Kubernetes沙龙干货集锦:容器集群管理利器kubernetes详谈-CSDN.NET

Docker&Kubernetes沙龙干货集锦:容器集群管理利器kubernetes详谈-CSDN.NET undefined Package - crawler undefined Docker&Kubernetes沙龙干货集锦:容器集群管理利器kubernetes详谈-CSDN.NET

第131讲:Hadoop集群管理工具均衡器Balancer 实战详解学习笔记

第131讲:Hadoop集群管理工具均衡器Balancer 实战详解学习笔记 为什么需要均衡器呢? 随着集群运行,具体hdfs各个数据存储节点上的block可能分布得越来越不均衡,会导致运行作业时降低mapreduce的本地性. 分布式计算中精髓性的一名话:数据不动代码动.降低本地性对性能的影响是致使的,而且不能充分利用集群的资源,因为导致任务计算会集中在部分datanode上,更易导致故障. balancer是hadoop的一个守护进程.会将block从忙的datanode移动到闲的datan

大规模集群管理工具Borg

Google的大规模集群管理工具Borg 概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时j

第130讲:Hadoop集群管理工具DataBlockScanner 实战详解学习笔记

第130讲:Hadoop集群管理工具DataBlockScanner 实战详解学习笔记 DataBlockScanner在datanode上运行的block扫描器,定期检测当前datanode节点上所有的block,从而在客户端读到有问题的块前及时检测和修复有问题的块. 它有所有维护的块的列表,通过对块的列表依次的扫描,查看是否有校验问题或错误问题,它还有截流机制. 什么叫截流机制?DataBlockScanner扫描时会消耗大量的磁盘带宽,如果占用磁盘带宽太大,会有性能问题.所以它会只占用一小

Elasticsearch集群管理工具head插件安装

Elasticsearch-head是一个elasticsearch的集群管理工具,它是完全由html5编写的独立网页程序,你可以通过插件把它集成到es.或直接下载源码,在本地打开index.html运行它.该工具的git地址是: https://github.com/Aconex/elasticsearch-head 插件安装方法: 1.elasticsearch/bin/plugin -install Aconex/elasticsearch-head 2.运行ES 3.打开http://l

Kafka集群管理工具kafka-manager的安装使用

一.kafka-manager简介 kafka-manager是目前最受欢迎的kafka集群管理工具,最早由雅虎开源,用户可以在Web界面执行一些简单的集群管理操作.具体支持以下内容: 管理多个集群 轻松检查群集状态(主题,消费者,偏移,代理,副本分发,分区分发) 运行首选副本选举 使用选项生成分区分配以选择要使用的代理 运行分区重新分配(基于生成的分配) 使用可选主题配置创建主题(0.8.1.1具有与0.8.2+不同的配置) 删除主题(仅支持0.8.2+并记住在代理配??置中设置delete.

Kafka集群管理工具kafka-manager安装使用

(一).简介kafka-manager是最受欢迎的kafka集群管理工具,有如下功能: 管理多个集群 轻松检查群集状态(主题,消费者,偏移,代理,副本分发,分区分发) 运行首选副本选举 使用选项生成分区分配以选择要使用的代理 运行分区重新分配(基于生成的分配) 使用可选主题配置创建主题(0.8.1.1具有与0.8.2+不同的配置) 删除主题(仅支持0.8.2+并记住在代理配??置中设置delete.topic.enable = true) 主题列表现在指示标记为删除的主题(仅支持0.8.2+)