探究K8s学习与实操，是否必须配备多台云服务器以搭建集群？

是否需要云服务器来学习k8s

1、Kubernetes（简称K8s）集群由运行K8s的节点组成，这些节点可以是物理机、虚拟机或云服务器，节点分为Master和Node两种角色，单Master多Node集群是一种常见的架构，它简单易搭建，非常适合初学者进行K8s功能的学习和测试，由于Master节点是单点故障，这种架构的集群整体稳定性有限，为了提高集群的高可用性，可以采用多Master节点集群方案。

2、在学习Kubernetes集群搭建的过程中，我遇到了多种挑战，尤其是在不同环境下部署时，最初尝试在云服务器上搭建单节点集群，由于资源限制，后来扩展到两台服务器，但随之而来的网络问题使得配置变得复杂。

3、使用自动部署工具执行KubeKey命令，启动部署过程，这个过程可能需要10到30分钟，完成后，KubeSphere管理控制台会显示登录信息，登录系统后，需要更改默认密码，并验证集群状态和组件信息，通过KubeSphere控制台和kubectl命令行，可以部署并验证Nginx Web服务器。

4、在深入探讨Kubernetes的原理和实战之前，了解服务器技术的发展历程是必要的，从物理机时代到虚拟机时代，再到容器化时代，每一次技术的迭代都旨在提高资源利用率和系统效率，物理机时代资源利用率低，虚拟机时代虽然解决了资源分配效率问题，但引入了操作系统开销。

5、由于两台机器处于公网环境，并且K8s节点之间需要通信，因此需要开放一些端口，这些端口配置可以直接在腾讯云控制台进行设置，以下是官网推荐的Master节点端口配置，您可以在腾讯云服务器的防火墙中配置相应端口，限定来源，只允许Node节点（19162）访问，Node节点的端口配置同理。

在腾讯轻量云服务器上搭建K8s环境

1、“运维增值服务”的低成本实现，即在提供基本的运维服务之后，进一步实现IT运营的转型，这为相关岗位提供了快速、低成本的支撑工具和运营系统，推动了企业内部的工具文化，并利用云和大数据技术为企业实现精细化的工作流程。

2、自2015年以来，技术领域以Docker为代表，随后谷歌开源了Kubernetes（云计算技术），整个云社区呈现出蓬勃发展的态势，但腾讯的反应相对较慢，直到2018年才进行组织变革，这次变革比历史上的前两次都要困难，因为它是一个陡峭的坡，充满了挑战，但迟到总比不到好，腾讯需要耐心地攀登和填平这些坑。

3、Kubernetes源自Google内部的Borg系统，它在混合云环境下提供了对容器进行管理和编排的功能，Kubernetes在容器的基础上引入了Pod功能，这使得不同容器之间可以相互通信，实现了容器的分组和调度。

4、Linux入门并不困难，只要掌握了Linux基础和命令格式，大多数服务架构都可以按照文档进行部署，如果缺乏学习方向和课程大纲，学习Linux开发可能会比较困难，个人建议参加培训学习会更有效率，如果报班学习，通常需要4到6个月的时间。

5、我们构建了自动化的服务流程，如CI/CD流水线，它贯穿需求通知、并行开发、CI自测和单元测试等步骤，确保开发闭环，同时提升了代码质量和自动部署到测试环境的能力。

基于KubeSphere的K8s 30分钟实战：Ubuntu 22.04上安装KubeSphere

1、安装基础：首先确保服务器已按照标准配置，包括创建kube用户、配置SSH密钥、安装必要的系统依赖和设置时区，使用KubeKey工具，可以无需密码地切换到root用户，简化部署过程。

2、安装步骤分解：安装前需检查硬件和软件需求，如网络端口开放等，Harbor部署：通过HTTPS，使用自购域名和免费SSL证书，进行离线安装包下载和配置，初始化配置：管理用户权限，创建项目，以及调整KubeSphere的DNS配置以确保Harbor服务的正确访问，测试验证：通过部署Nginx进行实际操作测试。

3、在实战部署前，首先需要准备一台能联网的ksp-deploy节点，并确保KubeKey最新版（v1）已安装完成，通过KubeKey的create manifest命令自动生成manifests模板文件，并结合KubeSphere所需的镜像列表，生成完整的manifests文件。

4、本文主要介绍了如何在30分钟内利用KubeSphere平台快速部署和管理Redis，包括单节点和集群模式的部署，以及Web图形化工具RedisInsight的安装，通过一系列详细的步骤，如准备离线镜像、资源配置和GitOps流程，帮助读者理解和实操K8s集群中的Redis部署。

5、部署22版本的K8s集群时，选择集群版本为v2.1.2，同时将KubeSphere版本设定为v2，部署26版本的K8s集群时，选择集群版本为v2.0，搭配的KubeSphere版本也为v2，需要注意的是，从K8s版本2.4起，运行时不再支持Docker，这里选择的是containerd作为运行时。

6、基于K8s搭建的CI/CD系统，旨在方便K8s和服务端相关技术的实践，在搭建过程中会涉及Docker、Dockerhub、K8s、GitHub、Jenkins、KubeSphere等工具，Docker是本教程的基石，对于不熟悉Docker的同学，建议观看我发布的Docker小白快速入门+实战课程。

K8s集群搭建及组件简单理解

1、Kubernetes（K8s）的出现是为了解决容器编排和集群管理的问题，它是一个工业级的容器编排平台，具备自动装箱、水平扩缩、自动化上线回滚、自我修复、服务发现与负载均衡等功能，从而实现了集群管理的高效与自动化，Kubernetes的核心组件包括Master控制节点和Worker节点，它们共同构成一个集群，确保应用的稳定运行和高效资源利用。

2、kube-apiserver作为集群的控制中心，处理所有API请求，验证、授权并持久化存储数据，etcd作为分布式存储，存储着集群配置和状态，对集群稳定性至关重要，kube-scheduler负责在节点间智能分配Pod，实现负载均衡，kube-controller-manager管理各种控制器，确保集群状态与期望一致，如副本集控制和节点管理。

3、Kubernetes的核心组件之一是kube-apiserver，它作为API入口服务，提供RESTful API接口，用于处理所有资源请求与调用操作，它与Etcd存储交互，管理集群资源，API Server是Kubernetes集群的大脑，接收所有来自UI或CLI工具的请求，并根据用户请求通知其他组件执行任务。

4、Kubernetes（简称K8s）是Google开源的容器集群管理系统（Google内部称为Borg），在Docker技术的基础上，K8s为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，极大地提高了大规模容器集群管理的便捷性。

5、在Kubernetes环境中，服务间的调用和通信是微服务架构的核心，本文将深入探讨K8s中服务调用的方法和原理，帮助您全面理解服务间交互的机制，在K8s中，服务（Service）提供了一种网络抽象，允许内部Pod间通过Service名称进行通信。

6、Kubernetes的核心是容器编排，它通过Pod管理应用程序的生命周期，控制器如Deployment、StatefulSet和Job确保服务的稳定和可用，网络模型采用扁平化设计，允许Pod间直接通信，同时支持复杂的网络策略，在存储方面，K8s提供了Volume和PV/PVC/StorageClass机制，以适应不同的存储需求。

探索Kubernetes的高可用性：单Master集群与多Master节点集群方案

1、Kubernetes集群由运行K8s的节点组成，这些节点可以是物理机、虚拟机或云服务器，节点分为Master和Node两种角色，单Master多Node集群是一种常见的架构，它简单易搭建，适合学习和测试K8s功能，由于Master节点是单点故障，这种架构的集群整体稳定性有限，为了提高集群的高可用性，多Master节点集群方案引入了多个Master节点。

2、在搭建多Master节点的K8s高可用集群时，首先需要将Master1节点的证书复制到Master2和Master3上，具体操作如下：在Master2上创建证书存放目录，然后将Master1节点的证书复制到Master2上；在Master3上创建证书存放目录，将Master1节点的证书复制到Master3上。

3、执行在Master1上init后输出的join命令，需要带上参数--control-plane，表示将Master控制节点加入集群，检查状态，在Node3上执行向集群添加新