k8s学习记录（安装篇）

Kubeadm 安装

注:以下命令如果没有额外说明，均须要root权限进行运行。

Step 1.配置源

首先根据相应的系统配置好apt/yum

1.1 配置 Kubernetes 源

https://developer.aliyun.com/mirror/kubernetes?spm=a2c6h.13651102.0.0.3e221b11XNMVQJ

Debian / Ubuntu

apt-get update && apt-get install -y apt-transport-https

curl https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -

cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list

deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main

EOF 

apt-get update

apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

CentOS / RHEL / Fedora

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo

[kubernetes]

name=Kubernetes

baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/

enabled=1

gpgcheck=1

repo_gpgcheck=1

gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg

EOF

setenforce 0

yum install -y kubelet kubeadm kubectl

systemctl enable kubelet && systemctl start kubelet

1.2 配置Docker-ce 源

https://developer.aliyun.com/mirror/docker-ce?spm=a2c6h.13651102.0.0.3e221b11MjnYsW

Ubuntu 14.04/16.04（使用 apt-get 进行安装）

# step 1: 安装必要的一些系统工具

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

# step 2: 安装GPG证书

curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# Step 3: 写入软件源信息

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

# Step 4: 更新并安装Docker-CE

sudo apt-get -y update

sudo apt-get -y install docker-ce

# 安装指定版本的Docker-CE:

# Step 1: 查找Docker-CE的版本:

# apt-cache madison docker-ce

#  docker-ce | 17.03.1~ce-0~ubuntu-xenial | https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages

#  docker-ce | 17.03.0~ce-0~ubuntu-xenial | https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages

# Step 2: 安装指定版本的Docker-CE: (VERSION例如上面的17.03.1~ce-0~ubuntu-xenial)

# sudo apt-get -y install docker-ce=[VERSION]

CentOS 7（使用 yum 进行安装）

# step 1: 安装必要的一些系统工具

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

# Step 2: 添加软件源信息

sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

# Step 3: 更新并安装Docker-CE

sudo yum makecache fast

sudo yum -y install docker-ce

# Step 4: 开启Docker服务

sudo service docker start

# 注意：

# 官方软件源默认启用了最新的软件，您可以通过编辑软件源的方式获取各个版本的软件包。例如官方并没有将测试版本的软件源置为可用，您可以通过以下方式开启。同理可以开启各种测试版本等。

# vim /etc/yum.repos.d/docker-ee.repo

#  将[docker-ce-test]下方的enabled=0修改为enabled=1

#

# 安装指定版本的Docker-CE:

# Step 1: 查找Docker-CE的版本:

# yum list docker-ce.x86_64 --showduplicates | sort -r

#  Loading mirror speeds from cached hostfile

#  Loaded plugins: branch, fastestmirror, langpacks

#  docker-ce.x86_64            17.03.1.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable

#  docker-ce.x86_64            17.03.1.ce-1.el7.centos            @docker-ce-stable

#  docker-ce.x86_64            17.03.0.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable

#  Available Packages

# Step2: 安装指定版本的Docker-CE: (VERSION例如上面的17.03.0.ce.1-1.el7.centos)

# sudo yum -y install docker-ce-[VERSION]

Docker 安装校验

root@iZbp12adskpuoxodbkqzjfZ:$ docker version

Client:

Version:      17.03.0-ce

API version:  1.26

Go version:  go1.7.5

Git commit:  3a232c8

Built:        Tue Feb 28 07:52:04 2017

OS/Arch:      linux/amd64

Server:

Version:      17.03.0-ce

API version:  1.26 (minimum version 1.12)

Go version:  go1.7.5

Git commit:  3a232c8

Built:        Tue Feb 28 07:52:04 2017

OS/Arch:      linux/amd64

Experimental: false

Step 2.配置系统环境

2.1 关闭swap

sudo swapoff -a

并且在/etc/fstab中找到swap对应的行 将其用#注释掉

2.2 关闭Selinux

setenforce 0

sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config

2.3 在/etc/sysctl.conf中添加以下配置

cat <<EOF> /etc/sysctl.d/k8s.conf

net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1

net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1

net.ipv4.ip_forward=1

EOF

sysctl --system

Step 3.安装 Master

参考：

https://www.jianshu.com/p/cdf5db4653bf

https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/

在Master节点操作：

kubeadm init --image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

这一步如果没有报错，代表初始化Master成功。否则根据报错信息具体分析，如未关闭swap等。

安装Flannel网络插件

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/2140ac876ef134e0ed5af15c65e414cf26827915/Documentation/kube-flannel.yml

地址如有变化参考https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/create-cluster-kubeadm/

Master执行：

export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf

Worker执行：

export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/kubelet.conf

把上面的export ...写在/etc/profile的最后

Step 4.添加节点

在Master节点操作：

查看是否有token

kubeadm token list

如果没有输出

kubeadm token create

如果输出类似

8ewj1p.9r9hcjoqgajrj4gi

这个就是token名

使用如下命令查看密钥

openssl x509 -pubkey -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt | openssl rsa -pubin -outform der 2>/dev/null | openssl dgst -sha256 -hex | sed 's/^.* //'

得到的输出类似于

8cb2de97839780a412b93877f8507ad6c94f73add17d5d7058e91741c9d5ec78

这个就是hash

在Worker节点操作：

kubeadm join --token <token> <control-plane-host>:<control-plane-port> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

用上面在master得到的token 和hash ，加上master的ip和端口号。

验证

如果在Worker节点没有报错，输出最后如

This node has joined the cluster:

* Certificate signing request was sent to apiserver and a response was received.

* The Kubelet was informed of the new secure connection details.

Run 'kubectl get nodes' on the control-plane to see this node join the cluster.

在Master节点输入

kubectl get nodes

如果看到worker被加入，代表添加成功。

Step 5.使用nvidia gpu

5.1 安装gpu驱动(Worker)

由于需要在pod中使用gpu计算，首先需要安装nvidia驱动

ubuntu

add-apt-repository ppa:graphics-drivers 

apt-get update

ubuntu还提供了一个很方便的命令，查看各种设备的推荐驱动

ubuntu-drivers devices

看到如下输出

== /sys/devices/pci0000:ae/0000:ae:00.0/0000:af:00.0 ==

vendor  : NVIDIA Corporation

modalias : pci:v000010DEd00001E04sv000010DEsd000012AEbc03sc00i00

driver  : nvidia-415 - third-party free

driver  : nvidia-430 - third-party free recommended

driver  : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

driver  : nvidia-418 - third-party free

driver  : nvidia-410 - third-party free

这里我们就选择推荐的nvidia-430

apt install nvidia-430

安装完成后，输入

lsmod | grep nvidia

如果没有输出，代表安装失败

成功后，重启

reboot

重启后，输入

lsmod | grep nouveau

发现没有输出，代表ok

5.2 安装nvidia-docker2(Worker)

https://nvidia.github.io/nvidia-docker/

Debian-based distributions

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \

 sudo apt-key add -

distribution=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \

sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

RHEL-based distributions

distribution=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

sudo yum install -y nvidia-container-toolkit

sudo systemctl restart docker

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0)

Ubuntu

sudo apt-get install nvidia-docker2

sudo pkill -SIGHUP dockerd

CentOS

sudo yum install nvidia-docker2

sudo systemctl restart docker

测试nvidia-docker2

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

5.3 安装 k8s-device-plugin

https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin

在Worker节点操作：

修改/etc/docker/daemon.json

{

    "default-runtime": "nvidia",

    "runtimes": {

        "nvidia": {

            "path": "nvidia-container-runtime",

            "runtimeArgs": []

        }

    }

}

在Master节点操作：

https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/releases

下载源码

wget https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/archive/1.0.0-beta5.tar.gz

解压

tar -zxvf 1.0.0-beta5.tar.gz

cd k8s-device-plugin-1.0.0-beta5/

kubectl create -f ./nvidia-device-plugin.yml 

查看kubelet启动参数

cat /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env

*修改kubelet启动参数，允许启用插件

方法一：

KUBELET_KUBEADM_ARGS="--cgroup-driver=cgroupfs --network-plugin=cni --feature-gates=DevicePlugins=true --pod-infra-container-image=registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.2"

方法二：

参考

https://cloud.tencent.com/developer/article/1475552

https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/ttlafterfinished/

修改/etc/kubernetes/manifests下k8s的配置文件(Master)，在

kube-apiserver.yaml kube-controller-manager.yaml kube-scheduler.yaml

三个文件中加入--feature-gates，即加入加粗的这一行

spec:

  containers:

  - command:

    - kube-apiserver

    - --advertise-address=192.168.60.16

    - --allow-privileged=true

    - --authorization-mode=Node,RBAC

    - --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt

    - --feature-gates=TTLAfterFinished=true,DevicePlugins=true

    - --enable-admission-plugins=NodeRestriction

重启kubelet

systemctl daemon-reload

systemctl restart kubelet

如果要卸载k8s-device-plugin

kubectl delete daemonset nvidia-device-plugin-daemonset -n kube-system

5.4 测试gpu任务分配

创建一个测试用test_gpu_pod.yaml

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

  name: gpu-pod

spec:

  containers:

    - name: cuda-container

      image: nvidia/cuda

      resources:

        limits:

          nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU

      command: ["nvidia-smi","-a"]

  restartPolicy: Never

在主节点上运行

kubectl apply -f test_gpu_pod.yaml

查看pods

kubectl get pods

由于创建的pod只有nvidia-smi一条指令，它已经处于Completed状态，pod名为gpu-pod

NAME      READY  STATUS      RESTARTS  AGE

gpu-pod  0/1    Completed  0          2m43s

查看pod输出和日志

kubectl logs gpu-pod

得到显卡的信息，代表测试成功

TODO：scheduler，gpu分配

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