高可用的K8S集群部署方案

转载 KAnts 2019/9/9 21:25:48

涉及到的内容 1. LVS 2. HAProxy 3. Harbor 4. etcd 5. Kubernetes (Master Worker) 整体拓补图 以上是最小生产可用的整体拓补图(相关节点根据需要进行增加,但不能减少) 按功能组划分 1. SLB LVS HAProxy 2. etcd 3

涉及到的内容

  1. LVS
  2. HAProxy
  3. Harbor
  4. etcd
  5. Kubernetes (Master Worker)

整体拓补图


以上是最小生产可用的整体拓补图(相关节点根据需要进行增加,但不能减少)

按功能组划分

  1. SLB
    • LVS
    • HAProxy
  2. etcd
  3. K8S Node (Master / Worker)

SLB

LVS 、HAProxy 被规划为基础层,主要提供了一个高可用的7层负载均衡器。
由LVS keepalived 提供一个高可用的VIP(虚拟IP)。
这个VIP DR模式转发到后端的HAProxy服务器。
HAProxy反代了K8S Master服务器,提供了K8S Master API的高可用和负载均衡能力。

可以使用Nginx代替HAProxy吗?

是可以的,这边使用HAproxy是因为k8s文档中出现了HAproxy,且后续可能会有4层反代的要求,从而使用了HAProxy。

可以直接从LVS转发到Master吗?

理论上可行,我没有试验。
如果不缺两台机器推荐还是架设一层具有7层代理能力的服务。
k8s apiserver、harbor、etcd都是以HTTP的方式提供的api,如果有7层代理能力的服务后续会更容易维护和扩展。

推荐配置

用途 数量 CPU 内存
Keepalive 2 4 4GB
HAProxy 2 4 4GB

etcd

etcd是一个采用了raft算法的分布式键值存储系统。
这不是k8s专属的是一个独立的分布式系统,具体的介绍大家可以参考官网,这边不多做介绍。
我们采用了 static pod的方式部署了etcd集群。

失败容忍度

最小可用节点数:(n/2)+1,下面是一个参考表格,其中加粗的是推荐的节点数量:

总数 最少存活 失败容忍
1 1 0
2 2 0
3 2 1
4 3 1
5 3 2
6 4 2
7 4 3
8 5 3
9 5 4

推荐配置

括号内是官方推荐的配置

用途 数量 CPU 内存
etcd 3 4 (8~16) 8GB (16GB~64GB)

官网:
https://etcd.io/
官方硬件建议:
https://etcd.io/docs/v3.3.12/op-guide/hardware/
Static Pod部署文档:
https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm/

Kubernetes集群

kubernetes集群主要有两种类型的节点:Master和Worker。
Master则是集群领导。
Worker是工作者节点。
可以看出这边主要的工作在Master节点,Worker节点根据具体需求随意增减就好了。
Master节点的高可用拓补官方给出了两种方案。

  1. Stacked etcd topology(堆叠etcd)
  2. External etcd topology(外部etcd)

可以看出最主要的区别在于etcd的部署方式。
第一种方案是所有k8s Master节点都运行一个etcd在本机组成一个etcd集群。
第二种方案则是使用外部的etcd集群(额外搭建etcd集群)。
我们采用的是第二种,外部etcd,拓补图如下:

如果采用堆叠的etcd拓补图则是:

这边大家可以根据具体的情况选择,推荐使用第二种,外部的etcd。

参考来源:
https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/

Master节点的组件

  1. apiserver
  2. controller-manager
  3. scheduler

一个master节点主要含有上面3个组件 ( 像cloud-controller-manager这边就不多做说明了,正常不会用到 )
apiserver: 一个api服务器,所有外部与k8s集群的交互都需要经过它。(可水平扩展)
controller-manager: 执行控制器逻辑(循环通过apiserver监控集群状态做出相应的处理)(一个master集群中只会有一个节点处于激活状态)
scheduler: 将pod调度到具体的节点上(一个master集群中只会有一个节点处于激活状态)

可以看到除了apiserver外都只允许一个 实例处于激活状态(类HBase)运行于其它节点上的实例属于待命状态,只有当激活状态的实例不可用时才会尝试将自己设为激活状态。
这边牵扯到了领导选举(zookeeper、consul等分布式集群系统也是需要领导选举)

Master高可用需要几个节点?失败容忍度是多少?

k8s依赖etcd所以不存在数据一致性的问题(把数据一致性压到了etcd上),所以k8s master不需要采取投票的机制来进行选举,而只需节点健康就可以成为leader。
所以这边master并不要求奇数,偶数也是可以的。
那么master高可用至少需要2个节点,失败容忍度是(n/0)+1,也就是只要有一个是健康的k8s master集群就属于可用状态。(这边需要注意的是master依赖etcd,如果etcd不可用那么master也将不可用

Master组件说明:
https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/
部署文档:
https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/

硬件配置

用途 数量 CPU 内存
Master 3 4 8GB

高可用验证

至此生产可用的k8s集群已“搭建完成”。为什么打引号?因为还没有进行测试和验证,下面给出我列出的验证清单

还有涉及的BGP相关的验证不在此次文章内容中,后续会为大家说明。

写在最后

还有一点需要注意的是物理机的可用性,如果这些虚拟机全部在一台物理机上那么还是存在“单点问题”。这边建议至少3台物理机以上

为什么需要3台物理机以上?
主要是考虑到了etcd的问题,如果只有两台物理机部署了5个etcd节点,那么部署了3个etcd的那台物理机故障了,则不满足etcd失败容忍度而导致etcd集群宕机,从而导致k8s集群宕机。

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