## 实操教程：容器化部署Kubernetes集群
### 一、Kubernetes容器化部署核心概念
容器化部署(Containerized Deployment)是现代化应用交付的核心模式，而Kubernetes（K8s）作为容器编排(Container Orchestration)的事实标准，已成为云原生应用的基石。根据CNCF 2023年度报告，全球生产环境中Kubernetes使用率高达**78%**，较五年前增长320%。Kubernetes集群通过声明式API管理容器化应用的生命周期，实现：
- 自动化扩缩容(Auto-scaling)
- 服务发现(Service Discovery)
- 滚动更新(Rolling Updates)
- 故障自愈(Self-healing)
部署架构包含控制平面(Control Plane)和工作节点(Worker Node)。控制平面组件包括：
1. kube-apiserver：集群API入口
2. etcd：分布式键值存储
3. kube-scheduler：Pod调度决策
4. kube-controller-manager：运行控制器进程
### 二、环境准备与系统配置
#### 2.1 硬件与操作系统要求
部署生产级Kubernetes集群需满足：
- 控制平面节点：2核CPU/4GB RAM/20GB存储（推荐HA配置3节点）
- 工作节点：根据负载动态扩展
- 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS或CentOS 7+
- 网络：节点间全互通，禁用SWAP
```bash
# 所有节点执行：关闭SWAP并禁用防火墙
sudo swapoff -a
sudo sed -i '/ swap / s/^\(.*\)/#\1/g' /etc/fstab
sudo systemctl stop firewalld && sudo systemctl disable firewalld
# 设置内核参数
cat <
br_netfilter
EOF
cat <
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
sudo sysctl --system
```
#### 2.2 容器运行时安装
Kubernetes支持containerd/CRI-O/Docker等运行时。containerd因性能优势成为首选：
```bash
# 安装containerd
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y containerd
# 生成默认配置
sudo mkdir -p /etc/containerd
sudo containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
# 启用systemd cgroup驱动
sudo sed -i 's/SystemdCgroup = false/SystemdCgroup = true/' /etc/containerd/config.toml
sudo systemctl restart containerd
```
### 三、Kubernetes核心组件安装
#### 3.1 配置Kubernetes仓库
```bash
# 添加APT仓库
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl
curl -fsSL https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.29/deb/Release.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/kubernetes-apt-keyring.gpg
echo 'deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/kubernetes-apt-keyring.gpg] https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.29/deb/ /' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
# 安装kubelet/kubeadm/kubectl
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet=1.29.2-1.1 kubeadm=1.29.2-1.1 kubectl=1.29.2-1.1
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
```
#### 3.2 初始化控制平面
```bash
# 主节点初始化
sudo kubeadm init \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--apiserver-advertise-address=192.168.1.100 \
--kubernetes-version=v1.29.2
# 输出示例
Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!
...
kubeadm join 192.168.1.100:6443 --token xyz123 \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:abcd1234
```
配置kubectl访问：
```bash
mkdir -p HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf HOME/.kube/config
sudo chown (id -u):(id -g) HOME/.kube/config
```
### 四、网络与存储配置实战
#### 4.1 安装CNI网络插件
Flannel作为轻量级CNI插件，适合初学者：
```bash
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
```
验证网络状态：
```bash
kubectl get pods -n kube-system
# 预期输出
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kube-flannel-ds-abc12 1/1 Running 0 2m
```
#### 4.2 配置持久化存储
使用NFS提供动态存储供给：
```bash
# 安装NFS客户端
sudo apt-get install -y nfs-common
# 部署NFS Provisioner
helm repo add nfs-subdir-external-provisioner https://kubernetes-sigs.github.io/nfs-subdir-external-provisioner
helm install nfs-provisioner nfs-subdir-external-provisioner/nfs-subdir-external-provisioner \
--set nfs.server=192.168.1.200 \
--set nfs.path=/data/nfs
```
创建StorageClass：
```yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: nfs-sc
provisioner: cluster.local/nfs-provisioner
reclaimPolicy: Retain
```
### 五、工作节点加入与集群验证
#### 5.1 节点加入集群
在工作节点执行kubeadm join命令：
```bash
sudo kubeadm join 192.168.1.100:6443 \
--token xyz123 \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:abcd1234
```
验证节点状态：
```bash
kubectl get nodes
# 健康节点应显示Ready状态
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master01 Ready control-plane 10m v1.29.2
worker01 Ready 2m v1.29.2
```
#### 5.2 集群功能测试
部署Nginx测试应用：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-test
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.25
ports:
- containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-service
spec:
selector:
app: nginx
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 80
type: NodePort
```
验证服务状态：
```bash
kubectl get svc nginx-service
# 输出示例
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
nginx-service NodePort 10.108.27.142 80:32567/TCP 1m
```
### 六、集群运维与优化策略
#### 6.1 关键监控指标
使用kubectl top实时监控：
```bash
kubectl top nodes
# 输出示例
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
worker01 110m 5% 1456Mi 38%
```
核心监控指标包括：
- 节点CPU/MEM使用率（警戒线：80%）
- Pod重启次数（异常值：>5次/小时）
- 网络丢包率（阈值：<0.1%）
#### 6.2 自动扩缩容配置
配置HPA实现自动扩缩容：
```yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: nginx-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx-test
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
```
### 七、安全加固最佳实践
1. **RBAC权限控制**
```yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
namespace: default
name: pod-reader
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["pods"]
verbs: ["get", "watch", "list"]
```
2. **Pod安全策略**
```bash
# 启用PSP准入控制器
kube-apiserver --enable-admission-plugins=PodSecurityPolicy
```
3. **网络策略隔离**
```yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
name: db-isolation
spec:
podSelector:
matchLabels:
role: db
policyTypes:
- Ingress
ingress:
- from:
- podSelector:
matchLabels:
role: api
```
### 八、故障排查指南
#### 8.1 常见问题诊断
- **节点NotReady**：
```bash
journalctl -u kubelet -f # 查看kubelet日志
kubectl describe node # 检查事件记录
```
- **Pod启动失败**：
```bash
kubectl logs --previous
kubectl describe pod
```
- **网络不通**：
```bash
kubectl run -it --rm debug-tool --image=nicolaka/netshoot -- /bin/bash
nslookup kubernetes.default
curl -I http://nginx-service
```
#### 8.2 关键日志位置
| 组件 | 日志路径 |
|--------------|----------------------------------|
| kubelet | /var/log/kubelet.log |
| kube-apiserver | /var/log/kube-apiserver.log |
| kube-proxy | /var/log/kube-proxy.log |
| containerd | journalctl -u containerd |
> 注：生产环境建议部署Loki+Promtail+Grafana实现集中日志管理
通过本教程，我们完成了Kubernetes集群的容器化部署全流程。实际生产部署中，建议考虑：
1. 使用kubeadm config生成定制化配置文件
2. 通过etcd备份实现灾难恢复
3. 集成Prometheus+Alertmanager监控体系
4. 采用GitOps工作流（如Argo CD）实现持续部署
---
**技术标签**：
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