k8s v1.28.15部署（kubeadm方式）

k8s部署（kubeadm方式）

部署环境及版本

系统版本：CentOS Linux release 7.9.2009
k8s版本：v1.28.15
docker版本：26.1.4
containerd版本：1.6.33
calico版本：v3.25.0

准备

主机ip主机名角色配置
192.168.1.131vm131master2核4G，50G
192.168.1.132vm132node12核4G，50G
192.168.1.133vm133node22核4G，50G

1、修改主机名

#master
hostnamectl set-hostname vm131
#node1
hostnamectl set-hostname vm132
#node2
hostnamectl set-hostname vm133#修改hosts文件
vim /etc/hosts
192.168.1.131 vm131
192.168.1.132 vm132
192.168.1.133 vm133

2、关闭自带防火墙

# 关闭SELinux
setenforce 0 
sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config# 关闭Firewalld并禁止自启动
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld# 设置iptables规则
iptables -F && iptables -X && iptables -F -t nat && iptables -X -t nat && iptables -P FORWARD ACCEPT# 设置iptables，解决iptables而导致流量无法正确路由的问题
cat <<EOF >  /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_nonlocal_bind = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
vm.swappiness = 0
vm.overcommit_memory = 1
EOF
sysctl --system# 关闭swap
swapoff -a && free –h
sed -i 's@/dev/mapper/centos-swap@#/dev/mapper/centos-swap@g' /etc/fstab

3、时间同步

yum -y install ntp
systemctl enable ntpd
systemctl start ntpd
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
ntpdate -u time.nist.gov
date#如果遇到yum源的问题，可以通过以下方式解决
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
yum clean all #清除缓存
yum makecache #生成缓存

一、安装docker

#安装编译器环境
yum -y install gcc gcc-c++
#卸载之前下载的docker（防止和之前安装过的docker出现冲突）yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrotate \docker-engine
#安装yum-utils
yum install -y yum-utils
#将docker-ce.repo添加到/etc/yum.repos.d/
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
#提升yum安装的速度
yum makecache fast
#安装docker
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y
#启动docker
systemctl start docker
#开机自启动
systemctl enable docker

二、安装containerd

yum install containerd -y#配置/etc/containerd/config.toml 
#如果你不打算使用跟踪功能，可以在 containerd 配置文件中禁用该插件。vim /etc/containerd/config.toml
#disabled_plugins = ["cri"]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
disable = false#配置完成后，重启 containerd：
systemctl restart containerd
#如果你需要启用 tracing，可以配置跟踪端点。在 containerd 的配置文件中，提供正确的 tracing 端点配置：
#[plugins."io.containerd.tracing.processor.v1.otlp"]
#  endpoint = "your-tracing-endpoint:port"
#根据你所使用的 tracing 服务（如 OpenTelemetry Collector）来提供适当的端点信息。
#配置完成后，重启 containerd：
#systemctl restart containerd

三、Master节点安装kubeadm

1、安装kubelet 和kubeadm以及kubectl

yum install -y kubelet kubeadm kubectl --disableexcludes=kubernetes
systemctl enable --now kubelet

2、下载所需要的镜像

#查看需要下载的镜像
kubeadm config images list
#查看结果
I0306 11:27:12.886721   21939 version.go:256] remote version is much newer: v1.32.2; falling back to: stable-1.28
registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
registry.k8s.io/pause:3.9
registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
#下载镜像（注意：namespace是k8s.io）
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.6
#重新打标签
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9 registry.k8s.io/pause:3.9
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.6 registry.k8s.io/pause:3.6
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0 registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1 registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
#删除aliyun镜像
for item in `ctr -n k8s.io images list | awk '$1 ~ /registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ {print $1}'`;do ctr -n k8s.io images rm ${item};done

3、更改kubelet参数

vim /etc/sysconfig/kubelet#改为如下参数
KUBELET_EXTRA_ARGS=--cgroup-driver=systemd

4、kubeadm初始化

kubeadm init
#出现Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!说明初始化成功
#根据提示执行如下命令
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

四、Node节点安装kubeadm

1、安装kubeadm kubelet

yum -y install kubeadm kubelet
systemctl enable kubelet.service

2、下载所需要的镜像

#查看需要下载的镜像
kubeadm config images list
#查看结果
I0306 11:27:12.886721   21939 version.go:256] remote version is much newer: v1.32.2; falling back to: stable-1.28
registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
registry.k8s.io/pause:3.9
registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
#下载镜像（注意：namespace是k8s.io）
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1
ctr -n k8s.io images pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.6
#重新打标签
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.28.15 registry.k8s.io/kube-proxy:v1.28.15
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9 registry.k8s.io/pause:3.9
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.6 registry.k8s.io/pause:3.6
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.9-0 registry.k8s.io/etcd:3.5.9-0
ctr -n k8s.io images tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.10.1 registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.10.1
#删除aliyun镜像
for item in `ctr -n k8s.io images list | awk '$1 ~ /registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ {print $1}'`;do ctr -n k8s.io images rm ${item};done

3、更改kubelet参数

vim /etc/sysconfig/kubelet#改为如下参数
KUBELET_EXTRA_ARGS=--cgroup-driver=systemd

4、加入Master

#token来自master节点执行kubeinit的结果
kubeadm join 192.168.1.131:6443 --token 51lpgy.tue7o5rnwi3h62ql \
> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:200ad4e8f13649b3cd14db97cdaf842d97f4dbbca0cbec123c06b2a3c687ede1

五、安装网络插件

1、在Master节点拉取并修改calico.yml文件

#下载calico的yaml文件（Master节点操作）
yum install wget -y
mkdir -pv /data/yaml && cd /data/yaml
wget https://docs.tigera.io/archive/v3.25/manifests/calico.yaml
#修改calico的yaml文件
- name: CALICO_IPV4POOL_CIDRvalue: "10.244.0.0/16"
#在CLUSTER_TYPE那行，下面添加（interface根据自己的主机网卡名修改）
- name: IP_AUTODETECTION_METHODvalue: "interface=ens192"

2、下载所需要的镜像（Master和Node都要操作）

mkdir -pv /data/tar && cd /data/tar
#需要先用docker下载，用ctr测试下载不下来
docker pull calico/cni:v3.25.0
docker pull calico/node:v3.25.0
docker pull calico/kube-controllers:v3.25.0
#导出docker镜像
docker save -o cni.tar calico/cni:v3.25.0
docker save -o node.tar calico/node:v3.25.0
docker save -o kube-controllers.tar calico/kube-controllers:v3.25.0
#用ctr导入镜像（namespace是k8s.io）（前面两步可以在一台服务器上操作，最后这步都要操作）
ctr -n k8s.io images import cni.tar
ctr -n k8s.io images import node.tar
ctr -n k8s.io images import kube-controllers.tar
#验证是否导入成功
ctr -n k8s.io images list|grep calico

3、安装calico插件

#只在Master节点操作即可
cd /data/yaml
kubectl apply -f calico.yaml

[root@vm131 ~]# kubectl get pods -A
NAMESPACE     NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS       AGE
kube-system   calico-kube-controllers-658d97c59c-fc46q   1/1     Running   0              46m
kube-system   calico-node-4cc9q                          1/1     Running   0              46m
kube-system   calico-node-l6ch2                          1/1     Running   0              46m
kube-system   calico-node-r27jj                          1/1     Running   0              46m
kube-system   coredns-5dd5756b68-84cww                   0/1     Running   0              4h
kube-system   coredns-5dd5756b68-nd9v8                   0/1     Running   0              4h
kube-system   etcd-vm131                                 1/1     Running   0              4h1m
kube-system   kube-apiserver-vm131                       1/1     Running   0              4h1m
kube-system   kube-controller-manager-vm131              1/1     Running   1 (3h9m ago)   4h1m
kube-system   kube-proxy-26qwm                           1/1     Running   0              3h44m
kube-system   kube-proxy-bj5xg                           1/1     Running   0              4h
kube-system   kube-proxy-wgfnz                           1/1     Running   0              3h43m
kube-system   kube-scheduler-vm131                       1/1     Running   0              4h1m#出现上面情况可以尝试，重启coreDNS
#plugin/kubernetes: Kubernetes API connection failure: Get "https://10.96.0.1:443/version": dial tcp 10.96.0.1:443: i/o timeout
kubectl rollout restart deployment coredns -n kube-system

六、验证

[root@vm131 ~]# kubectl get pods -A
NAMESPACE     NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS        AGE
kube-system   calico-kube-controllers-658d97c59c-t678p   1/1     Running   0               5m26s
kube-system   calico-node-5zj2n                          1/1     Running   0               5m26s
kube-system   calico-node-hjdcm                          1/1     Running   0               5m26s
kube-system   calico-node-hrwh4                          1/1     Running   0               5m26s
kube-system   coredns-967d5bb69-sb9xx                    1/1     Running   0               31m
kube-system   coredns-967d5bb69-sngxg                    1/1     Running   0               31m
kube-system   etcd-vm131                                 1/1     Running   0               4h34m
kube-system   kube-apiserver-vm131                       1/1     Running   0               4h34m
kube-system   kube-controller-manager-vm131              1/1     Running   1 (3h43m ago)   4h34m
kube-system   kube-proxy-26qwm                           1/1     Running   0               4h17m
kube-system   kube-proxy-bj5xg                           1/1     Running   0               4h34m
kube-system   kube-proxy-wgfnz                           1/1     Running   0               4h16m
kube-system   kube-scheduler-vm131                       1/1     Running   0               4h34m
[root@vm131 ~]# kubectl get node
NAME    STATUS   ROLES           AGE     VERSION
vm131   Ready    control-plane   4h34m   v1.28.2
vm132   Ready    <none>          4h16m   v1.28.2
vm133   Ready    <none>          4h17m   v1.28.2

七、问题记录

crictl images 报错：
WARN[0000] image connect using default endpoints: [unix:///var/run/dockershim.sock unix:///run/containerd/containerd.sock unix:///run/crio/crio.sock unix:///var/run/cri-dockerd.sock]. As the default settings are now deprecated, you should set the endpoint instead. 
E0305 16:42:46.922252   22812 remote_image.go:119] "ListImages with filter from image service failed" err="rpc error: code = Unavailable desc = connection error: desc = \"transport: Error while dialing dial unix /var/run/dockershim.sock: connect: no such file or directory\"" filter="&ImageFilter{Image:&ImageSpec{Image:,Annotations:map[string]string{},},}"
FATA[0000] listing images: rpc error: code = Unavailable desc = connection error: desc = "transport: Error while dialing dial unix /var/run/dockershim.sock: connect: no such file or directory"
解决：
export CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT=unix:///run/containerd/containerd.sock
export IMAGE_SERVICE_ENDPOINT=unix:///run/containerd/containerd.sock
配置 crictl 默认连接 containerd
编辑 crictl 配置文件：
mkdir -p /etc/crictl
echo 'runtime-endpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock' > /etc/crictl.yamlvim /etc/containerd/config.toml
#disabled_plugins = ["cri"]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
disable = false禁用跟踪插件： 如果你不打算使用跟踪功能，可以在 containerd 配置文件中禁用该插件。在 /etc/containerd/config.toml 文件中，查找并禁用跟踪插件：
[plugins."io.containerd.tracing.processor.v1.otlp"]enabled = false
然后重启 containerd：
sudo systemctl restart containerd
配置 tracing endpoint： 如果你需要启用 tracing，可以配置跟踪端点。在 containerd 的配置文件中，提供正确的 tracing 端点配置：[plugins."io.containerd.tracing.processor.v1.otlp"]endpoint = "your-tracing-endpoint:port"
根据你所使用的 tracing 服务（如 OpenTelemetry Collector）来提供适当的端点信息。配置完成后，重启 containerd：
sudo systemctl restart containerd
总结：
如果不使用跟踪功能，可以简单地忽略这个信息或禁用该插件。
如果需要启用跟踪功能，确保配置了正确的 tracing endpoint

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目录 前言&#xff1a; Go 运行时指标&#xff1a; Go 内存统计指标&#xff1a; CPU 指标&#xff1a; 内存指标&#xff1a; 磁盘指标&#xff1a; 网络指标&#xff1a; 系统指标&#xff1a; 前言&#xff1a; 写这个得目的是为了后续方便查询&#xff0c;因为在pro…
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图像形成与计算机视觉基础

图像形成与计算机视觉基础

1. 图像形成的基本原理 图像形成是物理世界与传感器&#xff08;如胶片、CCD/CMOS&#xff09;交互的过程&#xff0c;核心是光线的传播与记录。 1.1 直接放置胶片模型 物理原理&#xff1a;物体表面反射的光线直接照射到胶片上&#xff0c;但无任何遮挡或聚焦机制。 问题&a…
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Dockerfile概述及编辑

Dockerfile概述及编辑

文章目录 Docker 镜像原理操作系统组成部分Docker 镜像原理镜像制作 Dockerfile概念及作用Dockerfile 概念Dockerfile 作用 Dockerfile关键字 案例要求实现步骤 Docker 镜像原理 操作系统组成部分 操作系统组成&#xff1a;进程调度子系统、进程通信子系统、内存管理子系统、…
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CES Asia 2025:AR/VR/XR论坛峰会备受瞩目

CES Asia 2025:AR/VR/XR论坛峰会备受瞩目

CES Asia 2025第七届亚洲消费电子技术贸易展&#xff08;赛逸展&#xff09;将在首都北京心盛大举行。作为亚洲极具影响力的消费电子技术展会&#xff0c;此次盛会以“科技重塑生活&#xff0c;创新定义未来”为主题&#xff0c;预计将吸引全球500展商、100,000专业观众参与&am…
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【Java线程基础操作详解】

【Java线程基础操作详解】

Java线程基础操作详解 前言1. 线程创建1.1 继承Thread类1.2 实现Runnable接口1.3 匿名内部类1.4 lambda表达式 2. 线程中断3. 线程等待4. 线程休眠 前言 在Java编程里&#xff0c;线程是实现多任务处理的关键概念。本文会详细讲解Java中线程的创建、中断、等待以及休眠等操作&…
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qt 播放pcm音频

qt 播放pcm音频

一、获取PCM音频 ffmpeg -i input.mp3 -acodec pcm_s16le -ar 44100 -ac 2 -f s16le output.pcm -acodec pcm_s16le&#xff1a;指定16位小端PCM编码格式&#xff08;兼容性最佳&#xff09;-ar 44100&#xff1a;设置采样率为CD标准44.1kHz&#xff08;可替换为16000/8000等&a…
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python实现的可爱卸载动画

python实现的可爱卸载动画

在逛掘金时&#xff0c;掘金用户在B站看到的灵感进行的一个卸载窗口的动画效果的实用案例。人类是一种不断在学习的动物&#xff0c;并且是一种模仿能力学习能里比较强的动物。我这里是第三波的学习实践者咯&#xff01; 相对VUE构建动画效果窗口&#xff0c;我更加喜欢用pytho…
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出现FullGC的排查思路

出现FullGC的排查思路

一、明确Full GC的触发原因 根据多篇资料&#xff0c;Full GC的触发条件主要包括&#xff1a; 直接调用System.gc()&#xff1a;代码或第三方库&#xff08;如jxl组件&#xff09;可能显式触发。老年代空间不足&#xff1a;大对象直接进入老年代、Minor GC后存活对象过多导致…
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【Python运维】 Python与日志管理：构建高效的集中式日志收集与分析系统

【Python运维】 Python与日志管理：构建高效的集中式日志收集与分析系统

《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！ 解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界 在当今信息化时代，日志数据成为企业监控系统健康、优化性能和保障安全的重要资源。传统的分散式日志管理方式不仅效率低下，而且难以应对大…
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给没有登录认证的web应用添加登录认证(openresty lua实现)

给没有登录认证的web应用添加登录认证(openresty lua实现)

这阵子不是deepseek火么&#xff1f;我也折腾了下本地部署&#xff0c;ollama、vllm、llama.cpp都弄了下&#xff0c;webui也用了几个&#xff0c;发现nextjs-ollama-llm-ui小巧方便&#xff0c;挺适合个人使用的。如果放在网上供多人使用的话&#xff0c;得接入登录认证才好&a…
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静态成员不依赖于特定对象的内容

静态成员不依赖于特定对象的内容

静态成员不依赖于特定对象的内容这一概念主要涉及到面向对象编程中的静态成员&#xff08;包括静态变量和静态方法&#xff09;。为了详细解释这一点&#xff0c;我们需要从以下几个方面来理解&#xff1a; 1. 面向对象编程基础 在面向对象编程中&#xff0c;类是对象的蓝图&…
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SQL Server查询计划操作符（7.3）——查询计划相关操作符（9）

SQL Server查询计划操作符（7.3）——查询计划相关操作符（9）

7.3. 查询计划相关操作符 78）Repartition Streams：该操作符消费多个输入流并产生多个输出流。期间，记录内容与格式保持不变。如果查询优化器使用一个位图过滤（bitmap filter），则输出流中的数据行数将会减少。一个输入流的每行记录被放入一个输出流。如果该操作符保留顺序…
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