本文由11月7日晚曾永杰，上海全应科技运维经理的技术分享整理而成。

曾永杰，上海全应科技有限公司运维经理，曾在华为西安研究所云计算部门承担软件测试工程师、项目交付、线上运维等工作职责，当前工作主要为CI/CD流程的建设与维护、应用的容器化改革和容器云平台的运维管理。

欢迎添加k3s中文社区助手微信（微信ID：k3s2019），加入k3s官方中文社区，和大家一起交流k3s使用经验。

项目简介

背景

随着国家政策的导向，互联网基础设施的普及，工业、能源行业的智能化改造已经进行的如火如荼，传统行业的特点是信息化、智能化水平严重落后于其他行业，在进行信息化、智能化改造的过程中，首先第一步，就是要获取底层系统的全方位的数据。

为此，需要部署大量的边缘设备来采集数据、分析数据，通过这些数据进行建模，大量的边缘设备一般离散的分布在不同机房、厂区、甚至是不同的地理区域，这对运维人员来讲是令人恐惧的事情，维护这些设备，管理其上运行的应用变得极其困难。

我们公司是国内第一批投身于工业互联网改革浪潮中一员，因此上面提到的问题，也是我们面临的问题。

公司从一开始就采用了微服务化的开发模式，除了平台框架核心应用之外，所有应用都是可插拔的微服务。

与业务平台不同的是，边缘设备具有下面的特点：

数量大，动辄有数十台、数百台设备；
单点故障影响小，一个设备只负责一小块区域的数据采集、分析与计算，因此单台设备的故障导致的局部数据的缺失，数据分析层面也进行了数据清洗，因此，单点故障对全局业务影响不大。

需求

对于运维角色来讲：

扫描二维码关注公众号，回复： 9636947 查看本文章

管理这些边缘设备，保持边缘设备上运行的服务的高可用性；
快速的上线、升级
配置的快速更改与应用

逻辑拓扑图

下面的图形简单描述了项目基础设施层的拓扑：

在这里插入图片描述

其中，每一个边缘侧设备上运行的业务会和中枢业务系统通讯，边缘侧所有设备在单独的一个网络平面中。

运维方案选型

在决定运维方式时，考虑过下面的几种方式：

Ansible

我们在边缘侧设备上运行的应用大部分都是纯Java应用，再加上一部分Python应用，因此部署和启动非常简单，外加上supervisord应用实现了应用的基本高可用方案。在公司还没有进行容器化转型之前，我们采用传统的部署形式部署微服务，就是配置好宿主机的系统环境，直接将应用部署在宿主机系统上，在这种情况下，我们只需要解决的问题是大批量设备部署和维护的问题，因为不管是部署还是更新升级、配置，所有边缘侧使用Ansible可以较好的满足这一条件。

但是这种方法也有缺点，需要维护一套甚至多套ansible playbook，边缘侧设备所在的网络条件比较差，异常状况也比较差，经常掉电重启或者断网，使用ansible 容易造成各个节点的配置不同步。

kubeedge

kubeedge是由华为基于kubernetes开发并开源，专门用于边缘容器编排的运维方案，其基本架构如下：

在这里插入图片描述

从上面的架构图中可以看到，kubeedge实现了一个边缘侧完整的框架，对我们公司来讲，我们自行实现了例如“DeviceTwin”、“EventBus”、“ServiceBus”以及基于MQTT收发消息。因此：

一部分组件与kubeedge重叠了；
部署不方便，kubeedge要求在各个节点上以kubeadmin部署kubernetes集群（0.6版本，现在已经更新至1.1版本，不知道现在是否有更简便快捷的形式），对网络环境不好的边缘侧设备有较大难度；
kubeedge组件与kubernetes组件基本一致，对于边缘设备寸土寸金的资源来说，不太友好。

通过实践，第2点和第3点原因直接打消了我采用kubeedge的念头。

k3s简介

什么是k3s?

k3s is 5 less then k8s,直接翻译过来就是k3s比k8s少了5个字符，引申一下就是k3s就是k8s的简化版。可以看做k8s的一个衍生版，特点就是轻量。

k3s的特点有哪些？

apiserver、controller manager、scheduler、kubelet、flannel等组件这到一个进程中（通过指定是server或者agent选项来控制节点上需要启动哪些组件，server相当于k8s的master节点，agent相当于worker节点），占用的内存更少了，整个k3s server进程需要的内存在500MB以下。

$ systemctl status k3s-server
● k3s-server.service - Lightweight Kubernetes
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/k3s-server.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since 一 2019-10-28 11:35:25 CST; 1 weeks 3 days ago
     Docs: https://k3s.io
 Main PID: 1534 (k3s-server)
    Tasks: 0
   Memory: 210.2M
   CGroup: /system.slice/k3s-server.service
           ‣ 1534 /usr/bin/k3s server --docker --bind-address=10.0.0.201 --cluster-cidr=10.128.0.0/16 ...

11月 07 14:21:35 test01-201 k3s[1534]: I1107 14:21:35.426083    1534 trace.go:81] Trace[193609352...ms):
11月 07 14:21:35 test01-201 k3s[1534]: Trace[1936093523]: [575.582721ms] [575.489216ms] Listing f...done
11月 07 14:22:14 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:22:14.958361    1534 reflector.go:289] object-"te...978)
11月 07 14:23:32 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:23:32.403901    1534 reflector.go:289] object-"te...043)
11月 07 14:23:52 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:23:52.762578    1534 reflector.go:289] object-"te...061)
11月 07 14:24:08 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:24:08.159614    1534 reflector.go:289] object-"ku...074)
11月 07 14:24:20 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:24:20.815875    1534 reflector.go:289] object-"te...086)
11月 07 14:24:21 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:24:21.038295    1534 reflector.go:289] object-"te...086)
11月 07 14:26:17 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:26:17.367497    1534 reflector.go:289] object-"te...183)
11月 07 14:26:27 test01-201 k3s[1534]: W1107 14:26:27.321999    1534 reflector.go:289] object-"te...192)
Hint: Some lines were ellipsized, use -l to show in full.
[asadmin@test01-201 ~]$

从上面看出k3s server进程当前占用的内存是210MB。

去除了k8s中的一些实验特性、非必须的组件，例如云厂商的驱动、存储插件，k3s在默认状态下只会启动除自身进程之外的两个应用：

coredns：提供集群内部的DNS解析服务。
traefik：ingress controller的角色。

k3s server默认使用本地（已集成）的sqllite作为后端数据存储，通讯效率更高一些。

占用资源少：k3s默认使用containerd（server节点，不可更改）作为容器运行时，不在需要中间层的docker engine，占用资源更少。

部署简单：对环境依赖少，可离线也可在线部署（不过国内的网络环境不推荐在线部署。），离线部署时，只需要下载一个大约40MB的二进制文件和一个200MB不到的离线镜像包，启动k3s节点几乎是秒级的。

上手无代价：

使用k3s与kubernetes习惯完全一致，对于使用kubernetes的人来讲使用k3s没有任何代价；
支持部署helm tiller服务端（尽管tiller端会在helm 3.x版本中被干掉），直接使用原有charts部署应用无障碍；

扩缩容方便：增删节点极其方便，几乎是分钟以内就可以完成；

兼容arm架构设备：对于部分有此种类型的设备的集群友好。

下面是k3s的架构图：

在这里插入图片描述

k3s集群的所有数据存储在server（master）节点本地的SQLite数据库中，当然也支持存储在诸如MySQL、etcd中，都是支持按照需求在部署节点时选择配置的。server节点与agent节点之间采用tunnel隧道通信，增强了安全性，同时也提升了效率。agent与server节点即使断开网络连接，也不影响相互各自的业务。

因此通过上面的对比和实践验证，我们决定采用k3s来管理边缘设备集群。

运维架构简介

下面是一张完整的运维架构图：

在这里插入图片描述

部署k3s集群

由于集群节点一般存在多个，一台台手工安装部署会占用大量的时间，吃力不讨好，因此，我写成了ansible playbook来完成k3s集群的多节点快速自动化部署，如有需要，可以联系[email protected]。

各个组件版本信息：

k3s: v0.9.1
docker: 18.09.9
helm: v2.14.3
OS：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)
Ansible: 2.8.3（在多节点下，用来快速批量部署集群节点）

本次实践在Centos 7上完成，由于部署k3s节点需要root用户权限，因此本实践中所有操作均直接使用root用户登录后进行。

获取k3s以及离线镜像包

k3s GitHub主页：

https://github.com/rancher/k3s/releases

由于国内访问GitHub的速度很慢，在线安装耗时很长，因此推荐采用离线部署方式部署。

以v0.8.1版本为例，下载下面的两个文件：

k3s
k3s-airgap-images-amd64.tar

准备工作

假定下载到的文件已经上传到服务器节点的~/packages目录下面。

将k3s二进制文件放置到/usr/local/bin目录下，并赋予可执行权限：

# cp ~/packages/k3s /usr/local/bin/ 
# chmod +x /usr/local/bin/k3s

将离线镜像包放置到指定的位置：

# mkdir -p /var/lib/rancher/k3s/agent/images/
# cp ~/packages/k3s-airgap-images-amd64.tar /var/lib/rancher/k3s/agent/images/

需要在k3s集群所有节点上都放置上面的离线文件。

在部署k3s集群之前，需要对所有节点做如下的基础配置。

如果没有专门的域名服务器提供主机名解析服务，那么在每一台节点的/etc/hosts文件中。写入本节点的IP与主机名映射。

给所有节点安装并配置相同的NTP服务器，保证服务器时间的正确性。

# yum -y install ntp && systemctl start ntpd && systemctl enable ntpd

为了方便我们直接关闭防火墙服务：

# systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld

至此，准备工作完成。

部署k3s server节点

提醒：

截止目前，k3s server节点并不支持HA。

k3s server节点安装时，可以选在同时在本地安装一个k3s agent节点用以承载工作负载，如果选择不在server节点上安装agent节点，则除了k3s集成的kuberntes组件（如kubelet、api server）之外，其余的插件、应用均不会被调度到server节点上。

k3s支持使用多种容器运行时环境，server默认以containerd作为运行时，不支持更改。agent节点可以使用contained也可以使用docker，推荐使用docker，因为docker人机更友好，可以方便的管理镜像和容器以及查错。所以如果选择agent节点以docker作为容器运行时，那么必须要提前安装并配置好docker服务。

现在，我们可以启动k3s server节点：

# k3s server \
    --docker \
    --bind-address=10.0.0.201 \
    --cluster-cidr=10.128.0.0/16 \
    --service-cidr=10.129.0.0/16 \
    --kube-apiserver-arg service-node-port-range=1000-65000 \
    --write-kubeconfig=/root/.kube/config \
    --write-kubeconfig-mode=644 \
    --node-label asrole=worker

参数说明：

–docker: k3s server组件以containerd作为容器运行时。可以顺便在k3s server节点上启动一个agent节点，agent节点可以使用docker作为容器运行时，这样k3s server节点也可以当做工作节点用。当然也可以不在server节点上启动agent节点（添加参数–disable-agent即可）。
–bind-address：k3s监听的IP地址，非必选，默认是localhost。
–cluster-cidr：与kubernetes一样，也就是pod所在网络平面，非必选，默认是10.42.0.0/16.
–service-cidr：与kubernetes一样，服务所在的网络平面，非必选，默认是10.43.0.0/16.
–kube-apiserver-arg：额外的api server配置参数，具体可以参考kuberntes官方网站了解支持的配置选项，非必选。
–write-kubeconfig：安装时顺便写一个kubeconfig文件，方便使用kubectl工具直接访问。如果不加此参数，则默认的配置文件路径为/etc/rancher/k3s/k3s.yaml，默认只有root用户能读。
–write-kubeconfig-mode：与–write-kubeconfig一起使用，指定kubeconfig文件的权限。
–node-label：顺便给节点打上一个asrole=worker的label，非必选。

k3s支持众多的安装参数和选型，详细请参考官方文档：

https://rancher.com/docs/k3s/latest/en/installation/

完成之后，检查集群状态：

# k3s kubectl get nodes
NAME         STATUS   ROLES    AGE   VERSION
test01-201   Ready    master   11m   v1.15.4-k3s.1

可见节点已经呈就绪状态。

检查pod的状态：

# k3s kubectl get po --all-namespaces
NAMESPACE     NAME                         READY   STATUS      RESTARTS   AGE
kube-system   helm-install-traefik-fhr87   0/1     Completed   0          3m4s
kube-system   svclb-traefik-zlgwx          3/3     Running     0          54s
kube-system   coredns-66f496764-x9svh      1/1     Running     0          3m4s
kube-system   traefik-d869575c8-kvwbc      0/1     Running     0          54s

可以看到，系统命名空间下所有的应用都已经启动了，server节点已经就绪，接下来可以部署k3s agent工作节点了。

在上面的命令中，我们均是以k3s kubectl开头的命令，是否可以直接使用kubectl客户端呢？当然可以，只需要下载一个对应版本的kubectl二进制文件放到系统的path中，赋予可执行权限即可，使用起来与使用kubernetes集群一模一样！

由于上面的命令是在前台执行的，一旦断开SSH链接或者终止shell进程，k3s server就停止运行了，因此我们给他配置一个systemd服务，用以像管理系统服务一样管理k3s server节点。

创建文件/usr/lib/systemd/system/k3s-server.service,内容为：

[Unit]
Description=Lightweight Kubernetes
Documentation=https://k3s.io
After=network-online.target

[Service]
Type=notify
EnvironmentFile=/etc/systemd/system/k3s.service.env
ExecStart=/usr/local/bin/k3s server --docker --bind-address=10.0.0.201 --cluster-cidr=10.128.0.0/16 --service-cidr=10.129.0.0/16 --kube-apiserver-arg service-node-port-range=1000-65000
KillMode=process
Delegate=yes
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
LimitCORE=infinity
TasksMax=infinity
TimeoutStartSec=0
Restart=always
RestartSec=5s

[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后设置服务开机自启：

# systemctl enable k3s-server

CTRL+C结束在前台执行的命令，我们看到服务文件中引用了一个环境变量文件/etc/systemd/system/k3s.service.env，这个文件并不存在需要先创建一个然后才能启动服务：

# touch /etc/systemd/system/k3s.service.env
# systemctl start k3s-server

查看服务状态：

# systemctl status k3s-server
● k3s-server.service - Lightweight Kubernetes
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/k3s-server.service; disabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since 五 2019-10-11 09:37:09 CST; 15min ago
     Docs: https://k3s.io
 Main PID: 10841 (k3s-server)
    Tasks: 0
   Memory: 223.3M
   CGroup: /system.slice/k3s-server.service
           ‣ 10841 /usr/local/bin/k3s server --docker --bind-address=10.0.0.201 --cluster-cidr=10.128.0.0/16 --service-cidr=10.129.0.0/16 --...

10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.920359   10841 event.go:258] Event(v1.ObjectReference{Kind:"Node", Namespace:"", Nam...
10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.927021   10841 controller_utils.go:1036] Caches are synced for persistent vo...ntroller
10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.934842   10841 controller_utils.go:1036] Caches are synced for attach detach controller
10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.940745   10841 controller_utils.go:1036] Caches are synced for garbage colle...ntroller
10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.956261   10841 controller_utils.go:1036] Caches are synced for garbage colle...ntroller
10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.956292   10841 garbagecollector.go:137] Garbage collector: all resource moni... garbage
10月 11 09:37:22 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:22.959183   10841 controller_utils.go:1036] Caches are synced for cidrallocator controller
10月 11 09:37:23 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:37:23.292627   10841 controller.go:606] quota admission added evaluator for: jobs.batch
10月 11 09:38:02 test01-201 k3s[10841]: I1011 09:38:02.930061   10841 event.go:258] Event(v1.ObjectReference{Kind:"Node", Namespace...NotReady
10月 11 09:38:02 test01-201 k3s[10841]: E1011 09:38:02.970568   10841 daemon_controller.go:302] kube-system/svclb-traefik failed wi...Link:"/a
Hint: Some lines were ellipsized, use -l to show in full.

提醒：如果出现错误，可以通过journalctl -u k3s-server查看日志。

部署k3s agent节点

在server节点部署完成之后，在server节点的/var/lib/rancher/k3s/server/目录下面生成一个node-token文件，该文件存储了k3s agent节点加入集群时所需的token。

在server节点上，获取token：

# cat /var/lib/rancher/k3s/server/node-token 
K10e3dc328c9e2cbb07c195542da31ab435dbe0182b1c99c613f460097b5173dbc7::node:0595ee334f5d2847542b5b1c9300f363

在作为k3s agent节点的系统中，以root用户执行下面的命令启动k3s agent节点，但是，因为我们采用了docker作为agent节点的容器运行时，所以我们先将离线镜像导入到docker中：

# docker load -i ~/packages/k3s-airgap-images-amd64.tar 
fb61a074724d: Loading layer [==================================================>]  479.7kB/479.7kB
ed9e1db7c0e6: Loading layer [==================================================>]  40.16MB/40.16MB
Loaded image: coredns/coredns:1.3.0
faf7c252da57: Loading layer [==================================================>]    236kB/236kB
d27d00a62b62: Loading layer [==================================================>]  71.48MB/71.48MB
Loaded image: traefik:1.7.12
d9ff549177a9: Loading layer [==================================================>]  4.671MB/4.671MB
d635f458a6f8: Loading layer [==================================================>]  7.586MB/7.586MB
9ce3955d3fa8: Loading layer [==================================================>]  73.36MB/73.36MB
6c5cc370be91: Loading layer [==================================================>]  4.608kB/4.608kB
Loaded image: rancher/klipper-helm:v0.1.5
767f936afb51: Loading layer [==================================================>]  4.672MB/4.672MB
d9f07b03cc3c: Loading layer [==================================================>]  1.786MB/1.786MB
4d018801281b: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
Loaded image: rancher/klipper-lb:v0.1.1
e17133b79956: Loading layer [==================================================>]  744.4kB/744.4kB
Loaded image: k8s.gcr.io/pause:3.1

然后执行下面的命令安装k3s-agent节点

# k3s agent \
    --docker \
    --server https://10.0.0.201:6443 \
    --token K10e3dc328c9e2cbb07c195542da31ab435dbe0182b1c99c613f460097b5173dbc7::node:0595ee334f5d2847542b5b1c9300f363 \
    --node-ip=10.0.0.202 \
    --node-label asrole=worker

参数说明：

–docker：k3s agent以docker作为容器运行时。
–server：k3s server节点监听的url，必选参数。
–token：k3s server安装时生成的token，必选参数。
–node-ip：k3s agent节点的IP地址，非必选参数。
–node-label：同样给k3s agent节点打上一个asrole=worker的标签，非必选参数。

稍等一会儿，在server节点上查看agent节点是否已经加入到了集群中：

# k3s kubectl get nodes
NAME         STATUS   ROLES    AGE   VERSION
test01-201   Ready    master   12h   v1.15.4-k3s.1
test02-202   Ready    worker   11h   v1.15.4-k3s.1

可以看到节点已经成功加入到了集群中。

同样给agent节点配置成systemd可以管理的系统服务，创建/usr/lib/systemd/system/k3s-agent.service，内容如下：

[Unit]
Description=Lightweight Kubernetes
Documentation=https://k3s.io
After=network-online.target

[Service]
Type=notify
EnvironmentFile=/etc/systemd/system/k3s.service.env
ExecStart=/usr/local/bin/k3s agent --docker --server https://10.0.0.201:6443 --token K10e3dc328c9e2cbb07c195542da31ab435dbe0182b1c99c613f460097b5173dbc7::node:0595ee334f5d2847542b5b1c9300f363 --node-ip=10.0.0.202 --node-label asrole=worker
KillMode=process
Delegate=yes
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
LimitCORE=infinity
TasksMax=infinity
TimeoutStartSec=0
Restart=always
RestartSec=5s

[Install]
WantedBy=multi-user.target

我们终止前台执行的命令，执行下面的命令通过systemd重新启动服务：

# touch /etc/systemd/system/k3s.service.env
# systemctl daemon-reload && systemctl enable k3s-agent
# systemctl enable k3s-agent
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/k3s-agent.service to /usr/lib/systemd/system/k3s-agent.service.
# systemctl start k3s-agent
# systemctl status k3s-agent
● k3s-agent.service - Lightweight Kubernetes
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/k3s-agent.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since 五 2019-10-11 10:05:12 CST; 1min 30s ago
     Docs: https://k3s.io
 Main PID: 13631 (k3s-agent)
    Tasks: 0
   Memory: 149.0M
   CGroup: /system.slice/k3s-agent.service
           ‣ 13631 /usr/local/bin/k3s agent --docker --server https://10.0.0.201:6443 --token K10e3dc328c9e2cbb07c195542da31ab435dbe0182b1c9...

10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.074705   13631 cpu_manager.go:156] [cpumanager] reconciling every 10s
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.074731   13631 policy_none.go:42] [cpumanager] none policy: Start
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.079218   13631 plugin_manager.go:116] Starting Kubelet Plugin Manager
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.350068   13631 kube.go:134] Node controller sync successful
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.350282   13631 vxlan.go:120] VXLAN config: VNI=1 Port=0 GBP=false DirectRouting=false
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.353705   13631 flannel.go:75] Wrote subnet file to /run/flannel/subnet.env
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.353740   13631 flannel.go:79] Running backend.
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.353767   13631 vxlan_network.go:60] watching for new subnet leases
10月 11 10:05:13 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:13.412763   13631 reconciler.go:203] operationExecutor.VerifyControllerAttachedVolume s...
10月 11 10:05:14 test02-202 k3s[13631]: I1011 10:05:14.215209   13631 reconciler.go:150] Reconciler: start to sync state
Hint: Some lines were ellipsized, use -l to show in full.

可以看到k3s agent节点已经成功启动了。

如果还需要加入新的agent节点到集群中，可以按照上述方式配置启动新节点，完成后，新节点自动加入到集群中。

部署应用

通过helm部署应用

一般情况下，我们会通过helm chart安装应用和升级应用，在k3s集群中，同样可以采用helm来安装部署应用。

下载helm的客户端二进制文件后，放置到/usr/local/bin目录下并赋予可执行权限。执行下面的命令初始化helm客户端：

# k3s kubectl -n kube-system create serviceaccount tiller
serviceaccount/tiller created
# k3s kubectl create clusterrolebinding tiller \
>   --clusterrole=cluster-admin \
>   --serviceaccount=kube-system:tiller
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/tiller created
# helm init --service-account tiller \
> --tiller-image registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/tiller:v2.14.3 --skip-refresh
Creating /root/.helm 
Creating /root/.helm/repository 
Creating /root/.helm/repository/cache 
Creating /root/.helm/repository/local 
Creating /root/.helm/plugins 
Creating /root/.helm/starters 
Creating /root/.helm/cache/archive 
Creating /root/.helm/repository/repositories.yaml 
Adding stable repo with URL: https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com 
Adding local repo with URL: http://127.0.0.1:8879/charts 
$HELM_HOME has been configured at /root/.helm.

Tiller (the Helm server-side component) has been installed into your Kubernetes Cluster.

Please note: by default, Tiller is deployed with an insecure 'allow unauthenticated users' policy.
To prevent this, run `helm init` with the --tiller-tls-verify flag.
For more information on securing your installation see: https://docs.helm.sh/using_helm/#securing-your-helm-installation

查看helm信息：

# helm version --short
Client: v2.14.3+g0e7f3b6
Server: v2.14.3+g0e7f3b6

可见helm的服务端已经在集群中创建成功了，下面就可以使用helm chart安装应用了。在此我们进行演示：

#  helm repo add edge https://xxxx.xxxx.com
"edge" has been added to your repositories
# helm install edge/iotgateway
NAME:   idolized-wombat
LAST DEPLOYED: Fri Oct 11 11:26:04 2019
NAMESPACE: default
STATUS: DEPLOYED
...

查看pod的情况：

# k3s kubectl get po -o wide
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP           NODE         NOMINATED NODE   READINESS GATES
iotgateway-6c242   1/1     Running   0          2m42s   10.0.0.201   test01-201   <none>           <none>
iotgateway-pqsx2   1/1     Running   0          2m38s   10.0.0.202   test02-202   <none>           <none>

可见应用已经创建成功。

使用Rancher管理k3s集群

在Rancher上添加一个集群，然后按照步骤将该集群导入到Rancher平台中，可以使用Rancher管理和维护集群：

在这里插入图片描述

FAQ

1、在边缘计算中，往往涉及到访问硬件资源，如何从容器内部访问硬件资源？

Linux系统中，所有的硬件资源都体现为/dev/目录下面的一个设备，因此只要能够访问/dev/目录下面的设备文件即可，有的同学会说，那是不是将/dev/目录挂载到容器里面就可以了呢？经过我的实践证明不行，因为挂载到容器里面，即便容器里面是以root用户运行，然是仍旧有可能无法访问一些特殊资源文件，也就是说容器中的“root”用户与宿主机的root用户在访问权限上还是有差别。只需要将容器的运行模式设置为“privileged”即可，如下：

resources:
  limits:
    cpu: 300m
    memory: 512Mi
  requests:
    cpu: 50m
    memory: 256Mi
securityContext:
  privileged: true

2、如何备份集群数据？

k3s集群数据全部存储在/var/lib/rancher下面，在/etc/rancher、/etc/kubernetes下面会存储一些配置文件和证书，因此我们可以周期性备份这几个目录的数据即可。也可以给k3s server节点挂载一个高可靠性的存储设备。

3、节点宕机怎么恢复？

对于agent节点，边缘节点只负责一个小区域的业务，单个节点宕机对整个集群业务影响很有限，只需要重新启动将节点加入集群中即可恢复业务运行。对于server节点，如果有数据备份，可以用数据备份进行恢复（将备份数据放置到对应的目录重新按照原有参数启动server节点服务即可），如果没有备份，那么重新安装一个server节点，更改agent节点的启动参数中的token，重新将agent注册到新的server节点，但是因为集群数据丢失，可能需要重新安装应用，因此尽可能对server节点的数据进行周期性备份并妥善存储保管。

4、k3s是否可以外部存储系统？

当然是可以的，如果涉及到应用必须要访问持久化存储，那么也可以像kubernetes一样给其接入外部存储系统，但是不推荐这么做，因为边缘设备一般比较分散，网络环境也不稳定，外接存储系统会导致性能打折扣，因此建议：

对于必须将数据存储在外部存储上的应用，可以通过nodeSelector限制其到某几个特定的比较可靠稳定的节点上，然后接入外部存储系统；
对于daemonset类型的应用，非关键核心数据可以通过hostPath存储在宿主机系统上

k3s中文社区

发布了10 篇原创文章 · 获赞 4 · 访问量 913

私信关注

k3s生产案例分享：逾百台工控机的应用实践

项目简介

背景

需求

逻辑拓扑图

运维方案选型

Ansible

kubeedge

k3s简介

什么是k3s?

k3s的特点有哪些？

运维架构简介

部署k3s集群

获取k3s以及离线镜像包

准备工作

部署k3s server节点

部署k3s agent节点

部署应用

通过helm部署应用

使用Rancher管理k3s集群

FAQ

猜你喜欢

k3s生产案例分享：逾百台工控机的应用实践

项目简介

背 景

需 求

逻辑拓扑图

运维方案选型

Ansible

kubeedge

k3s简介

什么是k3s?

k3s的特点有哪些？

运维架构简介

部署k3s集群

获取k3s以及离线镜像包

准备工作

部署k3s server节点

部署k3s agent节点

部署应用

通过helm部署应用

使用Rancher管理k3s集群

FAQ

猜你喜欢

背景

需求