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从零搭建K8S集群：打造个人私有云的技术基石

小编 1 2025-09-20 08:08

从零搭建K8S集群：打造个人私有云的技术基石

一、为何选择K8S构建个人私有云？

在数字化转型浪潮中，个人开发者对资源管理的需求已从单点应用升级为需要弹性伸缩、服务自愈的分布式系统。Kubernetes（K8S）作为容器编排领域的标准，其核心价值体现在三个方面：

  1. 资源利用率最大化：通过动态调度将应用负载均衡至多节点，避免硬件闲置
  2. 服务高可用保障：内置的健康检查、自动重启机制确保服务连续性
  3. 基础设施标准化：统一的API接口实现跨云、跨机的应用部署

以笔者实际场景为例，在搭建个人媒体服务器时，通过K8S将转码、存储、访问三个服务解耦部署，使CPU利用率从30%提升至75%，同时实现故障节点自动迁移。

二、环境准备：硬件与软件选型指南

2.1 硬件配置建议

组件 最低配置 推荐配置
控制节点 2核4G+50G磁盘 4核8G+100G NVMe SSD
工作节点 2核4G+50G磁盘 4核16G+200G 机械盘（存储型）

关键考量：

  • 控制节点需预留足够内存供etcd使用（每1000节点约需1GB内存）
  • 工作节点建议采用异构配置，区分计算型（高CPU）和存储型（大容量磁盘）

2.2 软件环境清单

  1. # 系统要求（以Ubuntu 22.04为例）
  2. $ cat /etc/os-release
  3. PRETTY_NAME="Ubuntu 22.04.3 LTS"
  5. # 必备组件版本
  6. CONTAINERD_VERSION=1.7.3
  7. KUBERNETES_VERSION=1.28.4
  8. CNI_PLUGINS_VERSION=1.4.0

版本兼容性原则：

  • 遵循N-2版本策略（如使用K8S 1.28时，容器运行时最高支持1.26的兼容版本）
  • 避免混合使用不同发行版的组件（如CentOS的kubelet与Ubuntu的kubectl）

三、集群搭建三阶段实施

3.1 控制平面部署（以kubeadm为例）

  1. # 1. 初始化控制节点
  2. sudo kubeadm init --kubernetes-version v1.28.4 \
  3.   --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
  4.   --service-cidr=10.96.0.0/12 \
  5.   --apiserver-advertise-address=<控制节点IP>
  7. # 2. 配置kubectl
  8. mkdir -p $HOME/.kube
  9. sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  10. sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
  12. # 3. 安装网络插件（以Calico为例）
  13. kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.26.3/manifests/calico.yaml

关键参数解析：

  • --pod-network-cidr：必须与CNI插件配置一致，否则会导致Pod无法通信
  • --service-cidr：需避开本地网络段，建议使用RFC1918私有地址

3.2 工作节点加入集群

  1. # 在控制节点获取加入命令
  2. kubeadm token create --print-join-command
  4. # 在工作节点执行（示例输出）
  5. sudo kubeadm join 192.168.1.100:6443 --token abcdef.1234567890abcdef \
  6.   --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxxxxx

常见问题处理：

  • 证书过期：使用kubeadm certs renew all更新证书
  • 节点状态NotReady：检查kubectl get nodes并查看kubectl describe node <节点名>中的Conditions

3.3 存储方案配置

3.3.1 本地存储配置

  1. # 创建StorageClass示例
  2. apiVersion: storage.k8s.io/v1
  3. kind: StorageClass
  4. metadata:
  5.   name: local-storage
  6. provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
  7. volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

3.3.2 分布式存储部署（以Longhorn为例）

  1. # 1. 添加Helm仓库
  2. helm repo add longhorn https://charts.longhorn.io
  4. # 2. 部署Longhorn
  5. helm install longhorn longhorn/longhorn \
  6.   --namespace longhorn-system \
  7.   --create-namespace \
  8.   --set defaultSettings.defaultDataLocality=best-effort

存储选型建议：

  • 单节点测试：使用hostPath或local存储类
  • 多节点生产：优先考虑CSI驱动的分布式存储（如Ceph、Longhorn）

四、高可用强化方案

4.1 控制平面高可用

  1. # 使用kubeadm部署HA控制平面
  2. # 1. 在各控制节点安装keepalived和haproxy
  3. # 2. 初始化首个控制节点时指定VIP
  4. sudo kubeadm init --control-plane-endpoint "<VIP>:6443" \
  5.   --upload-certs
  7. # 3. 其他控制节点加入时添加证书
  8. sudo kubeadm join <VIP>:6443 --token abcdef.1234567890abcdef \
  9.   --control-plane --certificate-key xxxxxxx

4.2 etcd集群优化

  1. # etcd静态Pod配置示例
  2. apiVersion: v1
  3. kind: Pod
  4. metadata:
  5.   name: etcd
  6.   namespace: kube-system
  7. spec:
  8.   containers:
  9.   - name: etcd
  10.     image: registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
  11.     command:
  12.     - etcd
  13.     - --advertised-client-urls=https://<本机IP>:2379
  14.     - --listen-client-urls=https://0.0.0.0:2379
  15.     - --initial-cluster-token=k8s-etcd-cluster
  16.     - --initial-cluster=<节点1>=https://<IP1>:2380,<节点2>=https://<IP2>:2380
  17.     volumeMounts:
  18.     - mountPath: /var/lib/etcd
  19.       name: etcd-data
  20.   volumes:
  21.   - name: etcd-data
  22.     hostPath:
  23.       path: /var/lib/etcd
  24.       type: DirectoryOrCreate

性能调优参数：

  • --quota-backend-bytes=8G：默认1.6GB在大型集群中易触发OOM
  • --snapshot-count=10000：减少快照频率提升写入性能

五、验证与监控体系搭建

5.1 基础功能验证

  1. # 1. 部署测试Pod
  2. kubectl create deployment nginx --image=nginx:alpine
  4. # 2. 验证服务暴露
  5. kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort
  7. # 3. 检查访问
  8. curl http://<任意节点IP>:<NodePort>

5.2 监控栈部署（Prometheus+Grafana）

  1. # 使用kube-prometheus-stack快速部署
  2. helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
  3. helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  4.   --namespace monitoring \
  5.   --create-namespace \
  6.   --set prometheus.prometheusSpec.retention=30d

关键监控指标：

  • 节点级别：node_cpu_utilisation、node_memory_MemAvailable_bytes
  • 集群级别：kube_pod_status_ready、etcd_server_leader_changes_seen_total

六、常见问题解决方案

6.1 Pod长时间处于ContainerCreating状态

排查流程：

  1. 检查CNI插件日志：journalctl -u kubelet -n 100 --no-pager
  2. 验证网络命名空间：ls /var/run/netns/
  3. 检查镜像拉取权限：kubectl describe pod <pod名> | grep -i image

6.2 API Server响应超时

优化措施：

  • 调整--default-not-ready-toleration-seconds和--default-unreachable-toleration-seconds参数（默认5分钟）
  • 增加--kube-api-qps和--kube-api-burst值（默认5/10）

七、进阶优化建议

  1. 资源配额管理：

    1. apiVersion: v1
    2. kind: ResourceQuota
    3. metadata:
    4. name: compute-quota
    5. namespace: dev
    6. spec:
    7. hard:
    8.  requests.cpu: "4"
    9.  requests.memory: 8Gi
    10.  limits.cpu: "8"
    11.  limits.memory: 16Gi

  2. 节点亲和性调度：

    1. affinity:
    2. nodeAffinity:
    3.  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    4.    nodeSelectorTerms:
    5.    - matchExpressions:
    6.      - key: kubernetes.io/arch
    7.        operator: In
    8.        values: ["amd64"]

  3. 动态卷扩容：

    1. # 为StorageClass启用扩容
    2. kubectl patch storageclass longhorn \
    3. --type='json' \
    4. -p='[{"op": "replace", "path": "/allowVolumeExpansion", "value": true}]'

通过上述系统化的搭建流程和优化方案，读者可构建出具备生产级特性的K8S集群。实际部署时建议先在虚拟机环境中验证所有组件，再迁移至物理机。下一期将深入探讨如何基于该集群部署持续集成系统，实现代码到容器的自动化交付。

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