1、Kubeadm 通过简单配置可以快速将一个最小可用的集群运行起来。它在设计之初关注点是快速安装并将集群运行起来，而不是一步步关于各节点环境的准备工作。同样的，kubernetes 集群在使用过程中的各种插件也不是 kubeadm 关注的重点，比如 kubernetes集群 WEB Dashboard、prometheus 监控集群业务等。kubeadm 应用的目的是作为所有部署的基础，并通过 kubeadm 使得部署 kubernetes 集群更加容易。

2、Kubeadm 的简单快捷的部署可以应用到如下三方面：

·官方文档：

Kubeadm | Kubernetes
Installing kubeadm | Kubernetes

二、基于kubeadm部署K8S集群

（一）环境准备

IP地址	主机名	组件
192.168.100.131	k8s-master	kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce
192.168.100.132	k8s-node01	kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce
192.168.100.133	k8s-node02	kubeadm、kubelet、kubectl、docker-ce

注意：所有主机配置推荐CPU：2C+ Memory：2G+

1、主机初始化配置

所有主机配置禁用防火墙和selinux

[root@localhost ~]# setenforce 0

[root@localhost ~]# iptables -F

[root@localhost ~]# systemctl stop firewalld

[root@localhost ~]# systemctl disable firewalld

[root@localhost ~]# systemctl stop NetworkManager

[root@localhost ~]# systemctl disable NetworkManager

[root@localhost ~]# sed -i '/^SELINUX=/s/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config

2、配置主机名并绑定hosts，不同主机名称不同

[root@localhost ~]# hostname k8s-master

[root@localhost ~]# bash

[root@k8s-master ~]# cat << EOF >> /etc/hosts

192.168.100.131 k8s-master

192.168.100.132 k8s-node01

192.168.100.133 k8s-node02

EOF

3、主机配置初始化

[root@k8s-master ~]# yum -y install vim wget net-tools lrzsz

4、部署docker环境

1）三台主机上分别部署 Docker 环境，因为 Kubernetes 对容器的编排需要 Docker 的支持。

2）使用 YUM 方式安装 Docker 时，推荐使用阿里的 YUM 源。

3）清除缓存

4）启动docker

5）镜像加速器（所有主机配置）

6）重启docker

（二）部署kubernetes集群

1、组件介绍

三个节点都需要安装下面三个组件

2、配置阿里云yum源

使用 YUM 方式安装 Kubernetes时，推荐使用阿里的 YUM 源。

3、安装kubelet kubeadm kubectl

所有主机配置

[root@k8s-master ~]# systemctl enable kubelet

[root@k8s-master ~]# kubectl version

kubelet 刚安装完成后，通过 systemctl start kubelet 方式是无法启动的，需要加入节点或初始化为 master 后才可启动成功。

4、配置init-config.yaml

Kubeadm 提供了很多配置项，Kubeadm 配置在 Kubernetes 集群中是存储在ConfigMap 中的，也可将这些配置写入配置文件，方便管理复杂的配置项。Kubeadm 配内容是通过 kubeadm config 命令写入配置文件的。

在master节点安装，master 定于为192.168.100.131，通过如下指令创建默认的init-config.yaml文件：

init-config.yaml配置

[root@k8s-master ~]# cat init-config.yaml

5、安装master节点

1）拉取所需镜像

[root@k8s-master ~]# kubeadm config images pull --config init-config.yaml

2）安装matser节点

3）根据提示操作

kubectl 默认会在执行的用户家目录下面的.kube 目录下寻找config 文件。这里是将在初始化时[kubeconfig]步骤生成的admin.conf 拷贝到.kube/config

Kubeadm 通过初始化安装是不包括网络插件的，也就是说初始化之后是不具备相关网络功能的，比如 k8s-master 节点上查看节点信息都是“Not Ready”状态、Pod 的 CoreDNS无法提供服务等。

6、安装node节点

1）根据master安装时的提示信息

Master操作：

[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes

前面已经提到，在初始化 k8s-master 时并没有网络相关配置，所以无法跟 node 节点通信，因此状态都是“NotReady”。但是通过 kubeadm join 加入的 node 节点已经在k8s-master 上可以看到。

7、安装flannel

Master 节点NotReady 的原因就是因为没有使用任何的网络插件，此时Node 和Master的连接还不正常。目前最流行的Kubernetes 网络插件有Flannel、Calico、Canal、Weave 这里选择使用flannel。

所有主机：

master上传kube-flannel.yml，所有主机上传flannel_v0.12.0-amd64.tar，cni-plugins-linux-amd64-v0.8.6.tgz

上传插件：

master上传kube-flannel.yml

master主机配置：

[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f kube-flannel.yml

[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes

[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -n kube-system

已经是ready状态

（三）安装Dashboard UI

1、部署Dashboard

dashboard的github仓库地址：https://github.com/kubernetes/dashboard

代码仓库当中，有给出安装示例的相关部署文件，我们可以直接获取之后，直接部署即可

默认这个部署文件当中，会单独创建一个名为kubernetes-dashboard的命名空间，并将kubernetes-dashboard部署在该命名空间下。dashboard的镜像来自docker hub官方，所以可不用修改镜像地址，直接从官方获取即可。

2、开放端口设置

在默认情况下，dashboard并不对外开放访问端口，这里简化操作，直接使用nodePort的方式将其端口暴露出来，修改serivce部分的定义：

所有主机下载镜像

[root@k8s-master ~]# vim recommended.yaml

3、权限配置

配置一个超级管理员权限

[root@k8s-master ~]# vim recommended.yaml

[root@k8s-master ~]# kubectl apply -f recommended.yaml

[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -n kubernetes-dashboard

[root@k8s-master ~]# kubectl get pods -A -o wide

4、访问Token配置

使用谷歌浏览器测试访问 https://192.168.100.131:32443

可以看到出现如上图画面，需要我们输入一个kubeconfig文件或者一个token。事实上在安装dashboard时，也为我们默认创建好了一个serviceaccount，为kubernetes-dashboard，并为其生成好了token，

我们可以通过如下指令获取该sa的token：

输入获取的token

查看集群概况：

查看集群roles：

查看集群namespaces：

查看集群nodes：

查看集群pods：

（四）metrics-server服务部署

1、在Node节点上下载镜像

heapster已经被metrics-server取代，metrics-server是K8S中的资源指标获取工具

所有node节点上

2、修改 Kubernetes apiserver 启动参数

在kube-apiserver项中添加如下配置选项修改后apiserver会自动重启

3、Master上进行部署

修改安装脚本：

[root@k8s-master ~]# vim components.yaml

[root@k8s-master ~]# kubectl create -f components.yaml

等待1-2分钟后查看结果

[root@k8s-master ~]# kubectl top nodes

再回到dashboard界面可以看到CPU和内存使用情况了

（五）弹性伸缩

1、弹性伸缩介绍

HPA（Horizontal Pod Autoscaler，Pod水平自动伸缩）的操作对象是replication controller, deployment, replica set, stateful set 中的pod数量。注意，Horizontal Pod Autoscaling不适用于无法伸缩的对象，例如DaemonSets。

HPA根据观察到的CPU使用量与用户的阈值进行比对，做出是否需要增减实例（Pods）数量的决策。控制器会定期调整副本控制器或部署中副本的数量，以使观察到的平均CPU利用率与用户指定的目标相匹配。

2、弹性伸缩工作原理