前言

Kubernetes（k8s）凭借着其优良的架构，灵活的扩展能力，丰富的应用编排模型，成为了容器编排领域的事实标准。越来越多的企业拥抱这一趋势，选择 k8s 作为容器化应用的基础设施，逐渐将自己的核心服务迁移到 k8s 之上。

可用性对基础设施而言至关重要。各大云计算厂商纷纷推出了高可用、可扩展的 k8s 托管服务，其中比较有代表性的有 Amazon EKS、Azure Kubernetes Service (AKS)、Google Kubernetes Engine、阿里云容器服务 Kubernetes 版等。

虽然公有云托管的 k8s 服务百花齐放，但很多企业仍有自建集群的需求。正是这样的原因，促进了一大批出色的 k8s 集群部署方案的诞生，他们的特点如下表所示。

部署方案	特点
Kubeadm	1. 官方出品的部署工具，提供了 k8s 集群生命周期管理的领域知识。 2. 旨在成为更高级别工具的可组合构建块。
Kubespray	1. 支持在裸机和 AWS、GCE、Azure 等众多云平台上部署 k8s。 2. 基于 Ansible Playbook 定义 k8s 集群部署任务。 3. 支持大部分流行的 Linux 发行版。
Kops	1. 仅支持在 AWS、GCE 等少数云平台上部署 k8s。 2. 建立在状态同步模型上，用于 dry-run 和自动幂等性。 3. 能够自动生成 Terraform 配置。
Rancher Kubernetes Engine（RKE）	1. 著名的开源企业级容器管理平台 Rancher 提供的轻量级 k8s 安装工具。 2. 支持在裸机、虚拟机、公有云上部署和管理 k8s 集群。

上述方案中，RKE 在易用性和灵活性上占有优势。本文接下来将介绍如何通过 RKE 部署一套高可用 k8s 集群，文中使用的 RKE 版本为v0.2.2。

高可用 k8s 集群架构

首先需要了解高可用 k8s 集群的架构特点，下图是官方推荐的高可用集群架构图。

其核心思想是让 k8s master 节点中的各类组件具备高可用性，消除单点故障。

kube-apiserver - 对外暴露了 k8s API，是整个集群的访问入口。由于 apiserver 本身无状态，可以通过启动多个实例并结合负载均衡器实现高可用。
etcd - 用于存储 k8s 集群的网络配置和对象的状态信息，是整个集群的数据中心。可以通过启动奇数个 etcd 实例建立一个冗余的，可靠的数据存储层。
kube-scheduler - 为新创建的 pod 选择一个供他们运行的节点。一个集群只能有一个活跃的 kube-scheduler 实例，可以同时启动多个 kube-scheduler 并利用领导者选举功能实现高可用。
kube-controller-manager - 集群内部的管理控制中心。一个集群只能有一个活跃的 kube-controller-manager 实例，可以同时启动多个 kube-controller-manager 并利用领导者选举功能实现高可用。

此外，构建集群的时还需要注意下列问题。

节点上 k8s 进程的可靠性。需要让 kubelet、kube-scheduler、kube-controller-manager 等进程在出现故障后能自动重启。
为 worker node 中的非 pod 进程预留资源，防止他们将与 pod 争夺资源导致节点资源短缺。

使用 RKE 构建高可用 k8s 集群

节点规划

构建集群的第一步是将拥有的服务器按节点功能进行划分，下表展示了笔者环境下的节点规划情况。

IP	角色
192.168.0.10	部署节点
192.168.0.11	k8s master - api-server, etcd, scheduler, controller-manager
192.168.0.12	k8s master - api-server, etcd, scheduler, controller-manager
192.168.0.13	k8s master - api-server, etcd, scheduler, controller-manager
192.168.0.14	k8s worker - kubelet, kube-proxy
192.168.0.15	k8s worker - kubelet, kube-proxy
192.168.0.16	k8s worker - kubelet, kube-proxy
192.168.0.17	k8s worker - kubelet, kube-proxy

规划说明：

单独选择了一台机器192.168.0.10作为部署节点。如果机器数不多，可以将部署节点加入到 k8s 集群中。
为了保证可用性，择了三台机器部署 k8s master 组件。如果有条件，可以将 etcd 和 master 中的其他组件分开部署，这样可以根据需要更灵活地控制实例个数。例如，在访问压力不大但对数据可靠性要求比较高的情况下，可以专门选择 5 台机器部署 etcd，另外选择 3 台机器部署 master 中的其他组件。
剩余四台机器作为 k8s worker 节点。节点个数需要根据实际情况动态调整。当有 pod 因资源不足一直处于 pending 状态时，可以对 worker 进行扩容。当 node 的资源利用率较低时，且此 node 上存在的 pod 都能被重新调度到其他 node 上运行时，可以对 worker 进行缩容。

环境准备

在完成节点规划后，需要进行环境准备工作，主要包含以下内容：

安装 RKE - 需要在部署节点（192.168.0.10）上安装 RKE 二进制包，具体安装方法可参考 download-the-rke-binary。
配置 SSH 免密登录 - 由于 RKE 通过 SSH tunnel 安装部署 k8s 集群，需要配置 RKE 所在节点到 k8s 各节点的 SSH 免密登录。如果 RKE 所在节点也需要加入到 k8s 集群中，需要配置到本机的 SSH 免密登录。
安装 docker - 由于 RKE 通过 docker 镜像rancher/hyperkube启动 k8s 组件，因此需要在 k8s 集群的各个节点（192.168.0.11 ~ 192.168.0.17 这 7 台机器）上安装 docker。
关闭 swap - k8s 1.8 开始要求关闭系统的 swap，如果不关闭，默认配置下 kubelet 将无法启动。这里需要关闭所有 k8s worker 节点的 swap。

配置 cluster.yml

在完成环境准备后，需要通过 cluster.yml 描述集群的组成和 k8s 的部署方式。

配置集群组成

配置文件 cluster.yml 中的 nodes 配置项用于描述集群的组成。根据节点规划，对于 k8s master 节点，指定其角色为controlplane和etcd。对于 k8s worker 节点，指定其角色为worker。

nodes:
  - address: 192.168.0.1
    user: admin
    role:
      - controlplane
      - etcd
  ...
  - address: 192.168.0.7
    user: admin
    role:
      - worker

设置资源预留

K8s 的 worker node 除了运行 pod 类进程外，还会运行很多其他的重要进程，包括 k8s 管理进程，如 kubelet、dockerd，以及系统进程，如 systemd。这些进程对整个集群的稳定性至关重要，因此需要为他们专门预留一定的资源。

笔者环境中的 worker 设置如下：

节点拥有 32 核 CPU，64Gi 内存和 100Gi 存储。
为 k8s 管理进程预留了 1 核 CPU，2Gi 内存和 1Gi 存储。
为系统进程预留了 1 核 CPU，1Gi 内存和 1Gi 存储。
为内存资源设置了 500Mi 的驱逐阈值，为磁盘资源设置了 10% 的驱逐阈值。

在此场景下，节点可分配的 CPU 资源是 29 核，可分配的内存资源是 60.5Gi，可分配的磁盘资源是 88Gi。对于不可压缩资源，当 pod 的内存使用总量超过 60.5Gi 或者磁盘使用总量超过 88Gi 时，QoS 较低的 pod 将被优先驱逐。对于可压缩资源，如果节点上的所有进程都尽可能多的使用 CPU，则 pod 类进程加起来不会使用超过 29 核的 CPU 资源。

上述资源预留设置在 cluster.yml 中具体形式如下。

services:
  kubelet:
    extra_args:
      cgroups-per-qos: True
      cgroup-driver: cgroupfs
      kube-reserved: cpu=1,memory=2Gi,ephemeral-storage=1Gi
      kube-reserved-cgroup: /runtime.service
      system-reserved: cpu=1,memory=1Gi,ephemeral-storage=1Gi
      system-reserved-cgroup: /system.slice
      enforce-node-allocatable: pods,kube-reserved,system-reserved
      eviction-hard: memory.available

高可用 kubernetes 集群部署实践

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