kubeadm搭建高可用K8s集群

准备3台机器，分别设置hostname如下所示（此处主要是为了便于标识不同的机器，其实不设置hostname也可以正常搭建）：

参考《 使用Kubeadm搭建Kubernetes(1.13.1)集群 》在 master1 搭建一个单master节点的k8s集群。

参考《 使用Kubeadm搭建Kubernetes(1.13.1)集群 》在 master2 和 master3 安装 docker、kubeadm 、 kubectl、flannel ，但不要执行 kubeadm init 。（如果执行了 kubeadm init 也没关系，再执行 kubeadm reset 就行了）。

然后在 master1 节点 /etc/kubernetes/ 目录下执行 tar -czvf pki.tar.gz pki 对 pki 目录进行压缩生成 pki.tar.gz 文件。

将pki.tar.gz文件上传到第二和第三个master节点{$HOME}/~目录下（可以用scp、rsync、sz/rz等命令都可以）。

然后在第二和第三个master节点{$HOME}/~目录下执行如下命令将证书拷贝到 /etc/kubernetes/pki/ 目录下：

注意：一定要删除etcd相关的证书，否则会把整个k8s集群搞挂。

在第一步master1搭建完成后，会得到如下的 kubeadm join 命令。这一步在master2和master3分别执行该 kubeadm join 命令即可。

注意：一定要加上参数 --experimental-control-plane

登录master1，修改 /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml 。这一步的目的是启动只有一个etcd节点的集群，然后往这个集群中添加新节点等待数据同步。

然后重启kubelet

通过 sudo docker ps 查看启动的etcd容器ID

通过 sudo docker exec -it b69913e36ce1 sh 进入容器内。

通过下面的命令可以查看当前etcd集群的节点列表：

可以看到当前集群中只有一个节点：

此时，apiserver已经可以正常访问etcd，可以通过 kubectl get nodes 验证一下：

如果不小心在master节点上执行了 sudo kubeadm reset -f ,导致节点重置，etcd容器被kill，数据清空。直接通过 kubeadm join xxx 并不能直接将该节点添加回去，而会报出下面的错误：

解决方案参考文档： Kubernetes master无法加入etcd 集群解决方法

解决方法：

1.在kubeadm-config删除的状态不存在的etcd节点：

把上边的删掉：

我尝试了方案一，然后重新执行下面的命令，问题就成功解决了。

效果如下：

在执行kubectl join xxx命令时，出现这种情况是和docker残留信息有关系，可以考虑重启docker：

这样反复多试几次就成功了（个人经验）。

出现这种情况的原因是：该master节点安装flannel失败了。

此时，如果查看kubelet的状态，一般是启动失败的状态。通过 sudo journalctl xe - no-pager 可以看到如下报错误信息：

这种情况可以尝试手动安装flannel，然后重启机器就可以解决，flannel安装过程参考《 安装Kubernetes报错：STATUS NotReady 》

如果上述方式不管用，可以尝试下面的方式：

服务发现就是服务提供者将自己提供的地址post或者update到服务中介，服务消费者从服务中介那里get自己想要的服务的地址。

但是有两个问题：

第一个问题：如果有一个服务提供者宕机，那么中介的key/value中会有一个不能访问的地址，该怎么办？

心跳机制： 服务提供者需要每隔5秒左右向服务中介汇报存活，服务中介将服务地址和汇报时间记录在zset数据结构的value和score中。服务中介需要每隔10秒左右检查zset数据结构，踢掉汇报时间严重落后的地址。这样就可以保证服务列表中地址的有效性。

第二个问题是服务地址变动时如何通知消费者。有两种解决方案。

第一种是轮询，消费者每隔几秒查询服务列表是否有改变。如果服务地址很多，查询会很慢。这时候可以引入服务版本号机制，给每个服务提供一个版本号，在服务变动时，递增这个版本号。消费者只需要轮询这个版本号的变动即可知道服务列表是否发生了变化。

第二种是采用pubsub。这种方式及时性要明显好于轮询。缺点是每个pubsub都会占用消费者一个线程和一个额外的连接。为了减少对线程和连接的浪费，我们使用单个pubsub广播全局版本号的变动。所谓全局版本号就是任意服务列表发生了变动，这个版本号都会递增。接收到版本变动的消费者再去检查各自的依赖服务列表的版本号是否发生了变动。这种全局版本号也可以用于第一种轮询方案。

CAP理论

CAP理论是分布式架构中重要理论

关于P的理解，我觉得是在整个系统中某个部分，挂掉了，或者宕机了，并不影响整个系统的运作或者说使用，而可用性是，某个系统的某个节点挂了，但是并不影响系统的接受或者发出请求，CAP 不可能都取，只能取其中2个。原因是

（1）如果C是第一需求的话，那么会影响A的性能，因为要数据同步，不然请求结果会有差异，但是数据同步会消耗时间，期间可用性就会降低。

（2）如果A是第一需求，那么只要有一个服务在，就能正常接受请求，但是对与返回结果变不能保证，原因是，在分布式部署的时候，数据一致的过程不可能想切线路那么快。

（3）再如果，同事满足一致性和可用性，那么分区容错就很难保证了，也就是单点，也是分布式的基本核心，好了，明白这些理论，就可以在相应的场景选取服务注册与发现了。

平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比，首先看下结论：

补充：

（1）运维和开发如果是 Java 更熟，也更多 Java 的应用，那毫无疑问应该用 ZK；如果是搞 Go 的，那么还是 etcd 吧，毕竟有时候遇到问题还是要看源码的。

（2）在创建一百万个或更多键时，etcd可以比Zookeeper或Consul稳定地提供更好的吞吐量和延迟。此外，它实现了这一目标，只有一半的内存，显示出更高的效率。但是，还有一些改进的余地，Zookeeper设法通过etcd提供更好的最小延迟，代价是不可预测的平均延迟。

（3）

一致性协议： etcd 使用 Raft 协议，Zookeeper 使用 ZAB（类PAXOS协议），前者容易理解，方便工程实现；

运维方面：etcd 方便运维，Zookeeper 难以运维；

数据存储：etcd 多版本并发控制（MVCC）数据模型 ， 支持查询先前版本的键值对

项目活跃度：etcd 社区与开发活跃，Zookeeper 感觉已经快死了；

API：etcd 提供 HTTP+JSON, gRPC 接口，跨平台跨语言，Zookeeper 需要使用其客户端；

访问安全方面：etcd 支持 HTTPS 访问，Zookeeper 在这方面缺失；

与 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在设计时就紧遵CP原则，即任何时候对 Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性，但是 Zookeeper 不能保证每次服务请求都是可达的。

从 Zookeeper 的实际应用情况来看，在使用 Zookeeper 获取服务列表时，如果此时的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕机了，该集群就要进行 Leader 的选举，又或者 Zookeeper 集群中半数以上服务器节点不可用（例如有三个节点，如果节点一检测到节点三挂了 ，节点二也检测到节点三挂了，那这个节点才算是真的挂了），那么将无法处理该请求。所以说，Zookeeper 不能保证服务可用性。

当然，在大多数分布式环境中，尤其是涉及到数据存储的场景，数据一致性应该是首先被保证的，这也是 Zookeeper 设计紧遵CP原则的另一个原因。

但是对于服务发现来说，情况就不太一样了，针对同一个服务，即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不尽相同，也并不会造成灾难性的后果。

因为对于服务消费者来说，能消费才是最重要的，消费者虽然拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下，也要胜过因为无法获取实例信息而不去消费，导致系统异常要好（淘宝的双十一，京东的618就是紧遵AP的最好参照）。

当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30~120s，而且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。

在云部署环境下， 因为网络问题使得zk集群失去master节点是大概率事件，虽然服务能最终恢复，但是漫长的选举事件导致注册长期不可用是不能容忍的。

Spring Cloud Netflix 在设计 Eureka 时就紧遵AP原则。Eureka是在Java语言上，基于Restful Api开发的服务注册与发现组件，由Netflix开源。遗憾的是，目前Eureka仅开源到1.X版本，2.X版本已经宣布闭源。

Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群，解决单点问题，但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 对等通信。这是一种去中心化的架构，无 master/slave 之分，每一个 Peer 都是对等的。在这种架构风格中，节点通过彼此互相注册来提高可用性，每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。每个节点都可被视为其他节点的副本。

在集群环境中如果某台 Eureka Server 宕机，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点上，当宕机的服务器重新恢复后，Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时，所有的 *** 作都会在节点间进行复制（replicate To Peer） *** 作，将请求复制到该 Eureka Server 当前所知的其它所有节点中。

当一个新的 Eureka Server 节点启动后，会首先尝试从邻近节点获取所有注册列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通过 getEurekaServiceUrls() 方法获取所有的节点，并且会通过心跳契约的方式定期更新。

默认情况下，如果 Eureka Server 在一定时间内没有接收到某个服务实例的心跳（默认周期为30秒），Eureka Server 将会注销该实例（默认为90秒， eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds 进行自定义配置）。

当 Eureka Server 节点在短时间内丢失过多的心跳时，那么这个节点就会进入自我保护模式。

Eureka的集群中，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用（保证可用性），只不过查到的信息可能不是最新的（不保证强一致性）。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

Eureka不再从注册表中移除因为长时间没有收到心跳而过期的服务；

Eureka仍然能够接受新服务注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上（即保证当前节点依然可用）；

当网络稳定时，当前实例新注册的信息会被同步到其它节点中；

因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使得整个注册服务瘫痪。

Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具，用于实现分布式系统的服务发现与配置。Consul 使用 Go 语言编写，因此具有天然可移植性（支持Linux、windows和Mac OS X）。

Consul采用主从模式的设计，使得集群的数量可以大规模扩展，集群间通过RPC的方式调用(HTTP和DNS)。

Consul 内置了服务注册与发现框架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value 存储、多数据中心方案，不再需要依赖其他工具（比如 ZooKeeper 等），使用起来也较为简单。

Consul 遵循CAP原理中的CP原则，保证了强一致性和分区容错性，且使用的是Raft算法，比zookeeper使用的Paxos算法更加简单。虽然保证了强一致性，但是可用性就相应下降了，例如服务注册的时间会稍长一些，因为 Consul 的 raft 协议要求必须过半数的节点都写入成功才认为注册成功 ；在leader挂掉了之后，重新选举出leader之前会导致Consul 服务不可用。

默认依赖于SDK

Consul本质上属于应用外的注册方式，但可以通过SDK简化注册流程。而服务发现恰好相反，默认依赖于SDK，但可以通过Consul Template（下文会提到）去除SDK依赖。

Consul Template

Consul，默认服务调用者需要依赖Consul SDK来发现服务，这就无法保证对应用的零侵入性。

所幸通过 Consul Template ，可以定时从Consul集群获取最新的服务提供者列表并刷新LB配置（比如nginx的upstream），这样对于服务调用者而言，只需要配置一个统一的服务调用地址即可。

Consul强一致性(C)带来的是：

Eureka保证高可用(A)和最终一致性：

其他方面，eureka就是个servlet程序，跑在servlet容器中Consul则是go编写而成。

etcd是一个采用http协议的分布式键值对存储系统，因其易用，简单。很多系统都采用或支持etcd作为服务发现的一部分，比如kubernetes。但正事因为其只是一个存储系统，如果想要提供完整的服务发现功能，必须搭配一些第三方的工具。

比如配合etcd、Registrator、confd组合，就能搭建一个非常简单而强大的服务发现框架。但这种搭建 *** 作就稍微麻烦了点，尤其是相对consul来说。所以etcd大部分场景都是被用来做kv存储，比如kubernetes。

etcd 比较多的应用场景是用于服务发现，服务发现 (Service Discovery) 要解决的是分布式系统中最常见的问题之一，即在同一个分布式集群中的进程或服务如何才能找到对方并建立连接。和 Zookeeper 类似，etcd 有很多使用场景，包括：

配置管理

服务注册发现

选主

应用调度

分布式队列

分布式锁

按照官网给出的数据， 在 2CPU，1.8G 内存，SSD 磁盘这样的配置下，单节点的写性能可以达到 16K QPS, 而先写后读也能达到12K QPS。这个性能还是相当可观。

etcd 提供了 etcdctl 命令行工具 和 HTTP API 两种交互方法。etcdctl命令行工具用 go 语言编写，也是对 HTTP API 的封装，日常使用起来也更容易。所以这里我们主要使用 etcdctl 命令行工具演示。

（1）注册中心ZooKeeper、Eureka、Consul 、Nacos对比

https://zhuanlan.zhihu.com/p/165217227?utm_source=wechat_session

（2）常用的服务发现对比（Consul、zookeeper、etcd、eureka）

https://blog.csdn.net/gaohe7091/article/details/101197107

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又称纸草、埃及莎草、埃及纸草。属于莎草科、莎草属。

纸莎草的分布遍及在沼泽、浅水湖和溪畔等非洲的潮溼部分

物态变化有哪些实际例子 越多越好

一、汽化和液化

汽化：

要点诠释：物质从液态变为气态叫汽化；汽化有两种不同的方式：蒸发和沸腾，这两种方式都要吸热。 蒸发：

（1）蒸发是液体在任何温度下都能发生的，并且只在液体表面发生的较缓慢的汽化现象。

（2）影响蒸发快慢的因素：液体温度高低，液体表面积大小，液体表面空气流动的快慢。

（3）液体蒸发吸热，有致冷作用。

沸腾：

（1）沸腾是在一定温度下，在液体内部和表面同时进行的剧烈的汽化现象。

（2）液体沸腾的条件：①温度达到沸点；②继续吸收热量。

沸点：液体沸腾时的温度。

水沸腾时现象：剧烈的汽化现象，大量的气泡上升、变大，到水面破裂，里面的水蒸气散发到空气中。虽继续加热，它的温度不变。

液化：

要点诠释：物质从气态变成液态的现象。液化放热。

液化的方法：1、降低温度（所有气体都可液化）。2、压缩体积。

液化的好处：体积缩小，便于储存和运输。

注意：汽化与液化互为逆过程，汽化吸热，液化放热。

二、升华和凝华

要点诠释：升华吸热，凝华放热，互为逆过程。

升华：物质从固态直接变成气态叫升华。

例子：冬天冰冻的衣服干了，灯丝变细，卫生球变小。

凝华；物质由气态直接变成固态的现象。

例子：霜，树挂、窗花的形成过程。

两栖动物有哪些,越多越好

两栖动物分类列表

迷齿亚纲：最古老的两栖动物，早期两栖动物的主干，生存于泥盆纪到白垩纪，其中包括爬行动物的祖先。

壳椎亚纲：古老而特化的早期爬行动物，仅生存于石炭纪和二叠纪。

滑体亚纲：丛三叠纪延续到现代，包括所有现存的两栖动物，分为无足目、有尾目和无尾目。

无足目Apoda（蚓螈目Gymnophiona）：无足而形态习性均似蚯蚓的两栖动物，可能历史悠久，但是可靠的化石仅为新生代，现代分布于澳洲以外的热带地区。

吻蚓科Rhinatrematids：最原始的蚓螈，分布于南美洲。

鱼螈科Ichthyophiids：较原始的蚓螈，分布于亚洲热带地区，是我国仅有的蚓螈。

盲尾蚓科Uraeoptyphlidae：分布于印度，介于进步和原始的蚓螈之间。

蠕蚓科Scoleorphids：分布于赤道非洲的进步的蚓螈。

真蚓科Caeciliidae：进步的蚓螈，是蚓螈目种类最多，分布最广的一科，分布于热带美洲、赤道非洲、印度和印度洋岛屿中。

盲游蚓科Typhlonectidae：唯一的水生蚓螈，分布于南美洲。

有尾目Caudata：终生有尾的两栖动物，幼体和成体区别不大，包括各种鲵和蝾螈，出现于侏罗纪，现在主要分布于北半球，特别是北美洲，其次是东亚和欧洲，可分为原始的隐鳃鲵亚目和进步的蝾螈亚目。

隐鳃鲵亚目Cryptobranchoidea：主要分布于东亚的原始的有尾两栖动物。

隐鳃鲵科Cryptobrachidae：2属3种，即北美的隐鳃鲵（美洲大鲵）和中国和日本各一种大鲵。

小鲵科Hynobiidae：8属30余种，包括小鲵、北鲵、山溪鲵等，主要分布于东亚，北可到北极圈，西到伊朗，我国种类特别丰富。

蝾螈亚目Salamandroidea：主要分布于北美洲的进步的有尾两栖动物，其中部分成员是高阶型别还是原始型别尚不明确。

鳗螈科Sirenidae：特产于北美洲，身体细长，没有后肢。

两栖鲵科Amphiumidae：特产于北美洲，生体细长似鳗，四肢很小。

洞螈科Proteidae：包括欧洲的洞螈和北美洲的泥螈，终生有外鳃的水生两栖动物。

钝口螈科Ambystomatidae：特产于北美洲的穴居蝾螈，其中有些种类可终生保持幼体特征，生活于水中。

陆巨螈科Dicamptonidae：特产于北美洲的穴居蝾螈，与钝口螈比较相似。

无肺螈科Plethodontidae：有尾亚目中的最大一科，主要分布于北美洲，少数分布于欧洲和中南美洲，也是中南美洲仅有的有尾亚目。

蝾螈科Salamandridae：分布最广泛的有尾两栖动物，主要分布于欧亚大陆，也见于北非和北美。

无尾目Anura：包括各种蛙和蟾蜍，幼体和成体区别甚大，仅蝌蚪有尾。出现于三叠纪，现代绝大多数两栖动物均属此类，世界性分布，但在拉丁美洲最丰富，其次是非洲。无尾目可分为始蛙亚目和新蛙亚目，或进一步将始蛙亚目划分为始蛙亚目、负子蟾亚目和锄足蟾亚目。

有尾目Caudata

有尾目是两栖动物中最不特化的一目，终生有尾，多数有四肢，幼体与成体比较近似。有尾目有水生的也有陆生和树栖的，有些水生成员还终生保持有体形态。有尾目成员中的个体差异是两栖动物中最大的，其中最大的中国大鲵Andrias davidianus身长可达1.8米，而最小的墨西哥的一些索里螈Thorius sp.身长不到3厘米。有尾目出现于侏罗纪，现在则主要分布于北半球，其中半数以上的科和种都分布于北美洲，东亚和欧洲也有一定数量，南美洲只有少数成员，而非洲撒哈拉沙漠以南和大洋洲则没有分布。

有尾目可分为原始的隐鳃鲵亚目和进步的蝾螈亚目。

隐鳃鲵亚目Cryptobranchoidea

隐鳃鲵科和小鲵科在外表上和习性上相差很大，但共同拥有一些原始性状，如体外受精并有不少幼态性状，因此被同归入隐鳃鲵亚目，作为有尾目中最原始的代表。隐鳃鲵亚目的成员分布基本限于亚洲特别是东亚，但是隐鳃鲵科的隐鳃鲵分布于北美而极北鲵除了分布于亚洲北部外，也分布于欧洲北部。

小鲵科Hynobiidae

小鲵科有9属35种，我国就有7属15种。小鲵科成员体型很小，身长不超过25厘米。小鲵科依生活方式的不同可分为两大类群，一类为陆栖，包括小鲵、极北鲵、爪鲵等，生活于林间潮溼的地面，仅在繁殖栖回到溪流中；另一类为水栖，包括北鲵、山溪鲵等，多生活在寒冷山溪中，不远离水源。小鲵科分布基本限于东亚一带，但是极北鲵分布于欧亚大陆北部北至北极圈，西到俄罗斯的欧洲部分，极北鲵也十分布最北的两栖动物，另有一种分布限于伊朗。

有尾目的一科。全变态（个别种有童体型），多数有肺（仅爪鲵属无肺），体外受精。现有8属30余种，主要分布于亚洲东部北纬27°以北地区，西至乌拉尔山和伊朗北部，北达北极圈南缘。该科除1属1种外，其他7属约90％的种集中分布于东亚大陆及其邻近岛屿。中国已知7属15种，多为特有种。

小鲵属四肢较发达，指4，趾5或4；面板光滑无疣粒。头部扁平呈卵圆形；躯干圆柱状，略扁，体侧有肋沟；有肺；尾基较圆，向后逐渐侧扁。仅见于亚洲东部，有20余种，分布于中国、朝鲜和日本。日本种类最多，中国有4种，分布于东北、华中和台湾省。陆栖为主的小鲵、拟小鲵、极北鲵、爪鲵主要生活于海拔120～1800米林间潮溼的草丛、洞穴中；繁殖季节进入溪流内石下或植物枝叶间配对产卵；繁殖期以后营陆栖生活；以多种昆虫、蠕虫、蚯蚓、蛞蝓、多足类等小型动物为食。水栖为主的肥鲵、北鲵、山溪鲵、副趾鲵多栖于海拔1000～4400米水质清澈的寒冷山溪内，繁殖期以后仍在水中或短时间上岸到潮溼环境内栖息，不远离水源；以水生小动物（虾类、昆虫及幼虫、蛞蝓）为食；尾甚侧偏，适应于在水中摄食和游泳。小鲵是有尾目中比较原始的类群。小鲵科的某些属种可以药用。

隐鳃鲵科Cryptobrachidae

隐鳃鲵科有2属3种，即美洲东北部的隐鳃鲵（美洲大鲵）和中国和日本各一种大鲵。隐鳃鲵科成员终生生活在活水中，成体仍然保持有鳃裂，体侧有面板褶皱以增加面板面积用于在水中呼吸，前肢4趾后肢5趾。隐鳃鲵科的三个成员是现存最大的三种两栖动物，其中中国大鲵身长可达1.8米，日本大鲵[图]身长1.5米，隐鳃鲵身长0.75米。中国大鲵也是我国有尾目中最著名的代表，由于叫声似婴儿啼哭，又被称为娃娃鱼。欧洲现在没有大鲵分布，但是史前时期却有大鲵生活，而在亚洲的大鲵被科学界发现以前在欧洲就已经发现了大鲵的化石。当1726年大鲵的化石初次被发现时，人们还以为是诺亚时期在洪水中死去的人类的遗骸，大鲵也被称作洪水的见证者。

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