一台虚拟机安装rancher2+k8s环境

对于初学者，在一台虚拟机上安装rancher2和k8s环境，是一件挺麻烦的事，笔者做了个虚拟机镜像，帮助快速搭建环境。

为了节约运行时资源，采用了轻量级的k3s部署k8s环境，用于本地开发及测试环境，够用了。

在k3s上安装rancher，官方安装文档：
>

k8s官方网站：>

kubeadm 是Kubernetes官方提供的用于快速安装Kubernetes集群的工具，通过kubeadm的方式安装集群比二进制的方式安装高效不少。建议初次使用k8s使用此方式安装，二进制的方式会很快令人失去信心。

在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：

dnsmasq安装可参考我的另一篇 文章

ha1节点配置

ha2节点配置

在两台ha节点都执行

启动后查看ha的网卡信息（有一台可看到vip）

两台ha节点的配置均相同，配置中声明了后端代理的两个master节点服务器，指定了haproxy运行的端口为16443等，因此16443端口为集群的入口

两台ha都启动

检查端口

Kubernetes默认CRI（容器运行时）为Docker，因此先安装Docker。kubelet控制容器，kubeadm控制加入平面。

镜像加速

由于版本更新频繁，这里指定版本号部署：

在master1 *** 作

按照提示配置环境变量，使用kubectl工具：

按照提示保存以下内容，一会要使用：

查看集群状态

从官方地址获取到flannel的yaml，在master1上执行

安装flannel网络

检查

从master1复制密钥及相关文件到master2

master3 *** 作同上

执行在master1上init后输出的join命令,需要带上参数 --control-plane 表示把master控制节点加入集群

检查状态

在node1、2、3上执行

向集群添加新节点，执行在kubeadm init输出的kubeadm join命令：

检查状态

在Kubernetes集群中创建一个pod，验证是否正常运行：

访问地址： >爱飞狗后台的数据爬虫以及数据服务器资源都部署在k8s上，使用rancher搭建。在不影响太多性能的情况下尽量选择最低配置的机器。对于内存不足的情况适当的使用交换文件代替（swap）。整个集群大致结构如下：

一个月的开销大概在60美元左右。分析上面的集群可以发现，rancher和etcd两个节点是浪费了钱，每个月有20美元的开销。DigitalOcean提供了k8s的托管集群，可以将这部分开销节省。但托管集群的droplet无法定制化，无法使用交换分区和bbr，造成性能瓶颈。另外托管的droplet的最低要求也是2G的内存，造成不必要的开支。

k8s有一个非常不好的地方就是最低的机器要求比较高，1G内存的worker node已经完全低于推荐配置，如果在上面部署worker node直接的内存占用就要300M左右，剩余的内存空间并不多，必须要使用交换分区。etcd节点之前也用过1G的内存，但经常会由于大量使用交换分区导致性能问题，最后集群崩溃，所以无论如何也需要使用2G的内存才行。

最近rancher公司推出了k3s，其主打就是简易的部署和极地的机器消耗。这点对于节约成本来讲非常的重要。我试了下k3s的server大概只占用200M左右的内存，agent只占用几十兆内存，非常的节约。k3s也可以完全使用kubectl来进行管理，配置文件和k8s保持一致，非常方便。

我将etcd节点和rancher主机删除，替换成了1G 1CPU的机器(5美元)，节约了15美元，然后将aiflygo的服务器进行降配置到2G 2CPU (15美元)，总共节约20美元。得益于更多的可用内存，目前爬虫的性能比以前更好，整体集群的性能也非常的高。

至于HA，既然都穷到了用k3s来减少开销，对于我这样的小型的集群和不是关键系统来讲都不是需要考虑的了。

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