涉及到的內容
- LVS
- HAProxy
- Harbor
- etcd
- Kubernetes (Master Worker)
整體拓補圖
以上是最小生產可用的整體拓補圖（相關節點根據需要進行增加，但不能減少）
按功能組划分
- SLB
- LVS
- HAProxy
- etcd
- K8S Node (Master / Worker)
SLB
LVS 、HAProxy 被規划為基礎層，主要提供了一個高可用的7層負載均衡器。
由LVS keepalived 提供一個高可用的VIP（虛擬IP）。
這個VIP DR模式轉發到后端的HAProxy服務器。
HAProxy反代了K8S Master服務器，提供了K8S Master API的高可用和負載均衡能力。
可以使用Nginx代替HAProxy嗎？
是可以的，這邊使用HAproxy是因為k8s文檔中出現了HAproxy，且后續可能會有4層反代的要求，從而使用了HAProxy。
可以直接從LVS轉發到Master嗎？
理論上可行，我沒有試驗。
如果不缺兩台機器推薦還是架設一層具有7層代理能力的服務。
k8s apiserver、harbor、etcd都是以HTTP的方式提供的api，如果有7層代理能力的服務后續會更容易維護和擴展。
推薦配置
| 用途 | 數量 | CPU | 內存 |
|---|---|---|---|
| Keepalive | 2 | 4 | 4GB |
| HAProxy | 2 | 4 | 4GB |
etcd
etcd是一個采用了raft算法的分布式鍵值存儲系統。
這不是k8s專屬的是一個獨立的分布式系統，具體的介紹大家可以參考官網，這邊不多做介紹。
我們采用了 static pod的方式部署了etcd集群。
失敗容忍度
最小可用節點數：(n/2)+1，下面是一個參考表格，其中加粗的是推薦的節點數量：
| 總數 | 最少存活 | 失敗容忍 |
|---|---|---|
| 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 |
推薦配置
括號內是官方推薦的配置
| 用途 | 數量 | CPU | 內存 |
|---|---|---|---|
| etcd | 3 | 4 (8~16) | 8GB (16GB~64GB) |
官網:
https://etcd.io/
官方硬件建議:
https://etcd.io/docs/v3.3.12/op-guide/hardware/
Static Pod部署文檔:
https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm/
Kubernetes集群
kubernetes集群主要有兩種類型的節點：Master和Worker。
Master則是集群領導。
Worker是工作者節點。
可以看出這邊主要的工作在Master節點，Worker節點根據具體需求隨意增減就好了。
Master節點的高可用拓補官方給出了兩種方案。
- Stacked etcd topology（堆疊etcd）
- External etcd topology（外部etcd）
可以看出最主要的區別在於etcd的部署方式。
第一種方案是所有k8s Master節點都運行一個etcd在本機組成一個etcd集群。
第二種方案則是使用外部的etcd集群（額外搭建etcd集群）。
我們采用的是第二種，外部etcd，拓補圖如下：
如果采用堆疊的etcd拓補圖則是：
這邊大家可以根據具體的情況選擇，推薦使用第二種，外部的etcd。
參考來源:
https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/
Master節點的組件
- apiserver
- controller-manager
- scheduler
一個master節點主要含有上面3個組件 ( 像cloud-controller-manager這邊就不多做說明了，正常不會用到 )
apiserver: 一個api服務器，所有外部與k8s集群的交互都需要經過它。（可水平擴展）
controller-manager: 執行控制器邏輯（循環通過apiserver監控集群狀態做出相應的處理）（一個master集群中只會有一個節點處於激活狀態）
scheduler: 將pod調度到具體的節點上（一個master集群中只會有一個節點處於激活狀態）
可以看到除了apiserver外都只允許一個 實例處於激活狀態（類HBase）運行於其它節點上的實例屬於待命狀態，只有當激活狀態的實例不可用時才會嘗試將自己設為激活狀態。
這邊牽扯到了領導選舉（zookeeper、consul等分布式集群系統也是需要領導選舉）
Master高可用需要幾個節點？失敗容忍度是多少？
k8s依賴etcd所以不存在數據一致性的問題（把數據一致性壓到了etcd上），所以k8s master不需要采取投票的機制來進行選舉，而只需節點健康就可以成為leader。
所以這邊master並不要求奇數，偶數也是可以的。
那么master高可用至少需要2個節點，失敗容忍度是(n/0)+1，也就是只要有一個是健康的k8s master集群就屬於可用狀態。（這邊需要注意的是master依賴etcd，如果etcd不可用那么master也將不可用）
Master組件說明:
https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/
部署文檔:
https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/
硬件配置
| 用途 | 數量 | CPU | 內存 |
|---|---|---|---|
| Master | 3 | 4 | 8GB |
高可用驗證
至此生產可用的k8s集群已“搭建完成”。為什么打引號？因為還沒有進行測試和驗證，下面給出我列出的驗證清單
還有涉及的BGP相關的驗證不在此次文章內容中，后續會為大家說明。
寫在最后
還有一點需要注意的是物理機的可用性，如果這些虛擬機全部在一台物理機上那么還是存在“單點問題”。這邊建議至少3台物理機以上。
為什么需要3台物理機以上？
主要是考慮到了etcd的問題，如果只有兩台物理機部署了5個etcd節點，那么部署了3個etcd的那台物理機故障了，則不滿足etcd失敗容忍度而導致etcd集群宕機，從而導致k8s集群宕機。