使用kubeadm在ububtu16.04安装kubernetes1.5.5-flannel

kubernetes是Google开源的基于Docker的容器集群管理系统，是谷歌内部大规模集群管理系统Borg的开源版本。kubernetes基于Borg集群软件模型。
Kubernetes(K8s)是一个真正的平台，提供运行环境，使得复杂要求的应用在上面构建。它通过yaml语言写的配置文件，很简单快速的就能自动通过Docker镜像部署好应用环境，支持应用横向扩展，并且可以组织、编排、管理和迁移这些容器化的应用。

本文主要介绍在Ubuntu16.04上使用kubeadm搭建kubernetes1.5.5环境。

kubeadm是kubernetes的自动部署化工具旨在改善开发者在安装、调试和使用k8s时的体验，降低安装和使用门槛。理论上通过两个命令：init和join即可搭建出一套完整的Kubernetes cluster。理论上通过kubeadm使用init和join命令即可建立一个集群，这init就是在master节点对集群进行初始化。和k8s之前的部署方式不同的是kubeadm安装的k8s核心组件都是以容器的形式运行于master node上的。
Kubeadm被设计成针对大规模集群部署环境中使用的，当然也可以很容易的手动安装。如果在你自己IaaS基础架构上或者已经存在的自动化系统上部署Kubernetes，kubeadm是一个很好的选择。

不过，kubeadm目前也在active development中，也不是那么stable，因此即便在当前最新的k8s 1.5.5版本中，它仍然处于Alpha状态，官方不建议在Production环境下使用。每次执行kubeadm init时，它都会打印如下提醒日志：

[kubeadm] WARNING: kubeadm is in alpha, please do not use it for production clusters.

一：前期环境准备与约束

• Kubernetes官网上提到kubeadm支持的Ubuntu 16.04+, CentOS 7 or HypriotOSv1.0.1+三种操作系统。
• 并且每台机器至少要有1GB内存，不然集群运行之后，留给运行在容器内的应用的内存就很少了。
• 同时要保证所有机器之前的网络是互相连通的。

我准备了两台Ubuntu 16.04虚拟机，一个作为master，一个作为node。
Kubeadm默认安装时，master node将不会参与Pod调度，不会承载work load，即不会有非核心组件的Pod在Master node上被创建出来。当然通过kubectl taint命令可以解除这一限制，不过这是后话了。
准备了两台Ubuntu 16.04虚拟机，集群拓扑参数如下：

节点名     IP地址            CPU 内存
ubuntu-01   192.168.11.74   2核  4GB
ubuntu-02   192.168.11.75   2核  4GB

二：部署目标

• 部署一套两个节点的Kubernetes集群。
• 在集群上安装Pod网络插件flannel,允许POD之间相互通讯。
• 在Kubernetes集群上部署一个微服务应用样例。

三 部署步骤

3.1 部署Kubernetes Master

安装内容包括:

• docker：容器运行的软件。
• kubelet：kubelet是Kubernets最重要的组件，它要运行在集群上所有的机器，用来执行类似于开启pods和容器。
• kubectl：在集群运行时，控制容器的部件。只需要将其运行在主节点上，但是它将对所有节点都有效。
• Kubeadm：集群部署工具。

以下命令，在两个Node上均要执行。

3.1.1 安装docker 和kubernetes组件

添加apt-key

apt-get update && apt-get install -y apt-transport-https
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -

添加Kubernetes源

cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF

更新包信息

apt-get update

安装docker

说明：此篇文档安装docker是集成与kubernetes源中的。如果需要提前安装或者单独安装docker 请参考：
https://docs.docker.com/engine/installation/linux/ubuntu/#install-docker

apt-get install -y docker.io 
#如果已经安装了docker这步可以跳过。

安装Kubernetes核心组件

apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl kubernetes-cni
# 此处的Kubernetes的核心组件，包括kubelet、kubeadm、kubectl和kubernetes-cni等

下载后的kube组件会自动运行起来。在 /lib/systemd/system下面我们能看到kubelet.service：

# cat /lib/systemd/system/kubelet.service
[Unit]
Description=kubelet: The Kubernetes Node Agent
Documentation=http://kubernetes.io/docs/

[Service]
ExecStart=/usr/bin/kubelet
Restart=always
StartLimitInterval=0
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

注意：以上命令所有节点都需要执行。

3.1.2 初始化集群

理论上通过kubeadm使用init和join命令即可建立一个集群，这init就是在master节点对集群进行初始化。和k8s 之前的部署方式不同的是kubeadm安装的k8s核心组件都是以容器的形式运行于master node上的。所以需要一些镜像。

由于墙的原因无法直接访问到Google的软件仓库(packages.cloud.google.com)和容器仓库(gcr.io)，解决方法有两种：一是直接配置的Hosts文件，二是使用三方源或转存的容器仓库。这里使用修改Hosts文件的方法。

把下面几行内容加入到hosts文件中

# vim  /etc/hosts
61.91.161.217 gcr.io
61.91.161.217 www.gcr.io
61.91.161.217 packages.cloud.google.com

最新可用的Google hosts文件可在这里获取：https://github.com/racaljk/hosts

kubeadm要从gcr.io/google_containers repository中pull许多核心组件的images，大约有如下一些：

gcr.io/google_containers/kube-apiserver-amd64            v1.5.5              18c9bd8bd15d        10 days ago         125.9 MB
gcr.io/google_containers/kube-controller-manager-amd64   v1.5.5              3f9819d4efc8        10 days ago         102.8 MB
gcr.io/google_containers/kube-proxy-amd64                v1.5.5              5e6f37c0b77c        10 days ago         173.5 MB
gcr.io/google_containers/kube-scheduler-amd64            v1.5.5              b06cdc92ebd9        10 days ago         54 MB
gcr.io/google_containers/etcd-amd64                      3.0.14-kubeadm      912882d31c95        4 months ago        174.9 MB
gcr.io/google_containers/kubedns-amd64                   1.9                 37c708a19f42        4 months ago        47 MB
gcr.io/google_containers/dnsmasq-metrics-amd64           1.0                 5271aabced07        4 months ago        14 MB
gcr.io/google_containers/kube-dnsmasq-amd64              1.4                 3ec65756a89b        6 months ago        5.13 MB
gcr.io/google_containers/kube-discovery-amd64            1.0                 592fd11e7a0f        6 months ago        134.2 MB
gcr.io/google_containers/exechealthz-amd64               1.2                 93a43bfb39bf        6 months ago        8.375 MB
gcr.io/google_containers/pause-amd64                     3.0                 99e59f495ffa        11 months ago       746.9 kB

3.1.3 初始化master

在Kubeadm的文档中，Pod Network的安装是作为一个单独的步骤的。kubeadm init并没有选择一个默认的Pod network进行安装。这里采用Flannel 作为Pod network，如果我们要使用Flannel，那么在执行init时，按照kubeadm文档要求，我们必须给init命令带上option：–pod-network-cidr=10.244.0.0/16。如果有多网卡的，可以根据实际情况配置–api-advertise-addresses=，单网卡情况可以省略。多网卡的并没有验证过。

使用kubeadm init初始化kubernetes master。执行kubeadm init命令：

# kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 
[kubeadm] WARNING: kubeadm is in alpha, please do not use it for production clusters.
[preflight] Running pre-flight checks
[init] Using Kubernetes version: v1.5.5
[tokens] Generated token: "3c43f1.9a42d02deda012ef"
[certificates] Generated Certificate Authority key and certificate.
[certificates] Generated API Server key and certificate
[certificates] Generated Service Account signing keys
[certificates] Created keys and certificates in "/etc/kubernetes/pki"
[kubeconfig] Wrote KubeConfig file to disk: "/etc/kubernetes/kubelet.conf"
[kubeconfig] Wrote KubeConfig file to disk: "/etc/kubernetes/admin.conf"
[apiclient] Created API client, waiting for the control plane to become ready

[apiclient] All control plane components are healthy after 814.549686 seconds
[apiclient] Waiting for at least one node to register and become ready
[apiclient] First node is ready after 4.502786 seconds
[apiclient] Creating a test deployment
[apiclient] Test deployment succeeded
[token-discovery] Created the kube-discovery deployment, waiting for it to become ready
[token-discovery] kube-discovery is ready after 220.503078 seconds
[addons] Created essential addon: kube-proxy
[addons] Created essential addon: kube-dns

Your Kubernetes master has initialized successfully!

You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
    http://kubernetes.io/docs/admin/addons/

You can now join any number of machines by running the following on