MicroK8s高可用配置：3节点集群的灾备与故障转移
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microk8s 在企业级应用部署中，Kubernetes集群的高可用性（High Availability, HA）是保障业务连续性的关键。传统单节点部署面临单点故障风险，而MicroK8s通过轻量级设计和分布式数据库技术，可快速构建具备自动故障转移能力的3节点集群。本文将从架构原理、部署步骤、故障演练到监控维护，全面讲解如何利用MicroK8s实现生产级灾备方案。
高可用架构解析
MicroK8s的HA集群基于Dqlite（分布式SQLite）实现数据一致性，采用Raft共识算法确保控制平面状态在多节点间同步。与传统Kubernetes的etcd集群相比，Dqlite具有更低的资源占用和更简单的部署流程，特别适合边缘计算和中小规模数据中心场景。
核心组件与工作流
- Dqlite集群：存储Kubernetes集群状态，每个节点运行独立实例，通过Raft协议选举Leader节点处理写操作
- 控制平面代理：通过Traefik实现API Server负载均衡，自动转发请求至健康节点
- 故障转移机制：当Leader节点不可用时，剩余节点在15-30秒内自动完成新Leader选举，期间读操作仍可通过Follower节点完成
官方架构文档：docs/community.md
Dqlite实现源码：scripts/inspect.sh
3节点集群的优势
- Quorum机制：3节点集群可容忍1个节点故障仍保持可用，满足Raft协议的多数派原则
- 资源平衡：每个节点既运行控制平面组件（API Server、Controller Manager等），也可调度工作负载
- 存储效率：Dqlite采用分布式存储但保持SQLite的轻量级特性，单节点最低仅需2GB内存
部署前准备
环境要求
| 资源 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| CPU | 2核 | 4核 |
| 内存 | 4GB | 8GB |
| 存储 | 20GB SSD | 40GB SSD |
| 网络 | 1Gbps互联 | 10Gbps互联 |
节点规划
| 节点角色 | 主机名 | IP地址 | 职责 |
|---|---|---|---|
| 控制节点1 | node1 | 192.168.1.10 | Dqlite选民、控制平面、工作负载 |
| 控制节点2 | node2 | 192.168.1.11 | Dqlite选民、控制平面、工作负载 |
| 控制节点3 | node3 | 192.168.1.12 | Dqlite选民、控制平面、工作负载 |
高可用配置文件：microk8s-resources/default-args/ha-conf
配置内容：failure-domain=1（设置故障域，避免单点电源/网络故障影响多个节点）
集群部署步骤
1. 安装MicroK8s
在所有节点执行以下命令安装最新稳定版：
sudo snap install microk8s --classic --channel=1.28/stable
2. 初始化主节点
在node1上初始化集群并启用高可用模式：
sudo microk8s enable ha-cluster
执行成功后，系统会自动生成加入命令，类似：
microk8s join 192.168.1.10:25000/abcdef1234567890 --worker
3. 加入其他控制节点
在node2和node3上执行主节点生成的加入命令，注意不要添加--worker参数（默认即为控制节点）：
sudo microk8s join 192.168.1.10:25000/abcdef1234567890
集群加入逻辑源码：scripts/wrappers/join.py
关键函数：join_dqlite()通过HTTPS连接主节点，交换证书并同步集群信息
4. 验证集群状态
等待3-5分钟后，在任意节点执行以下命令检查集群状态：
sudo microk8s status
sudo microk8s kubectl get nodes
健康集群应显示3个节点均为Ready状态，Dqlite集群信息可通过以下命令查看：
sudo microk8s inspect | grep -A 10 "dqlite"
故障转移演练
模拟节点故障
- 在node1上执行命令模拟节点宕机：
sudo poweroff
- 在node2上监控集群状态变化：
watch -n 1 microk8s kubectl get nodes
预期结果：node1状态在约30秒后变为NotReady，Dqlite自动选举node2或node3为新Leader
数据一致性验证
- 在故障转移前创建测试资源：
microk8s kubectl create ns test
microk8s kubectl run nginx --image=nginx -n test
- 故障转移完成后（约2分钟），在剩余节点检查资源状态：
microk8s kubectl get pods -n test
预期结果：nginx Pod应正常运行，未受node1故障影响
故障转移监控脚本：scripts/inspect.sh
自动检测逻辑：通过检查/var/snap/microk8s/current/var/lock/ha-cluster文件判断HA模式
恢复故障节点
- 重启node1并等待其重新加入集群：
sudo reboot
- 验证节点自动同步：
microk8s kubectl get nodes
预期结果：node1重新变为Ready状态，并自动同步最新集群数据
监控与维护
关键指标监控
- Dqlite集群状态：
sudo microk8s kubectl logs -n kube-system daemonset/microk8s-dqlite
- API Server可用性：
microk8s kubectl get --raw=/healthz
- 节点资源使用率：
microk8s kubectl top nodes
定期维护任务
- 证书轮换（默认1年有效期）：
sudo microk8s refresh-certs
- 集群升级（滚动更新，不中断服务）：
sudo snap refresh microk8s --channel=1.29/stable
- 数据备份：
sudo cp -r /var/snap/microk8s/current/var/kubernetes/backend /backup/dqlite-$(date +%F)
备份恢复工具：scripts/inspect.sh
自动收集Dqlite元数据：cluster.yaml、localnode.yaml、info.yaml
常见问题处理
节点无法加入集群
症状：执行join命令后提示"connection refused"
排查步骤：
- 检查防火墙规则，确保25000端口开放：
sudo ufw allow 25000/tcp
- 验证主节点状态：
sudo microk8s status --wait-ready
Dqlite集群脑裂
症状：节点日志出现"raft: no leader"
解决方法：
- 停止所有节点的MicroK8s服务：
sudo microk8s stop
- 选择健康节点手动初始化集群：
sudo microk8s start --dqlite-force-new-cluster
资源调度不均衡
优化方案：配置Pod拓扑分布约束，在microk8s-resources/microk8s.default.yaml中添加：
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: kubernetes.io/hostname
whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
labelSelector:
matchLabels:
app: nginx
总结与最佳实践
MicroK8s的3节点高可用集群通过Dqlite实现了轻量级yet可靠的灾备方案，相比传统Kubernetes HA部署，具有以下优势：
- 部署简化：无需额外配置负载均衡器，内置Traefik代理自动处理API请求转发
- 资源高效：Dqlite比etcd更节省内存，适合边缘计算场景
- 运维便捷：通过snap包管理实现一键升级和回滚
生产环境建议：
- 定期执行故障演练，确保团队熟悉恢复流程
- 配置异地备份，通过scripts/inspect.sh生成的检查报告进行状态审计
- 监控Dqlite性能指标，特别是磁盘I/O和网络延迟
通过本文的配置指南，您的团队可以在1小时内完成高可用集群部署，并具备应对单节点故障的自动恢复能力，为业务系统提供企业级可靠性保障。
官方高可用文档：docs/community.md
集群管理工具源码：scripts/wrappers/
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
