九、k8s之helm及其它功能性组件

阿dai学长

发布于 2020-10-26 15:40:16

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发布于 2020-10-26 15:40:16

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Helm

为什么需要helm

在没使用helm之前，向kubernetes部署应用，我们要依次部署deployment,service,configMap等,步骤较繁琐。况且随着很多项目微服务化，复杂的应用在容器中部署以及管理显得较为复杂.

helm通过打包的方式，支持发布的版本管理和控制,很大程度上简化了Kubernetes应用的部署和管理

helm几个概念

Helm是官方提供的类似于Centos系统中YUM的包管理器，是部署环境的流程封装。 Helm有几个重要的概念：chart、release、repository。

chart：是创建一个应用的信息集合，包括各种k8s对象的配置模板、参数定义、依赖关系、文档说明等。chart是应用部署的自包含逻辑单元。可以将chart想象成apt、yum中的软件安装包；
release：是chart的运行实例，代表了一个正在运行的应用。当chart被安装到k8s集群，就生成一个release。chart能够多次安装到同一个集群，每次安装都是一个release。
repository：用于发布和存储chart的仓库

Helm包含两个组件：Helm客户端和Tiller服务器 。如下图所示：

Helm客户端负责chart和release的创建和管理以及和Tiller的交互。Tiller服务器运行在k8s集群中，它会处理Helm客户端的请求，与k8s API Server进行交互。

helm用途

做为Kubernetes的一个包管理工具，Helm具有如下功能：

创建新的chart
chart打包成tgz格式
上传 chart 到 chart 仓库或从仓库中下载 chart
- 官方chart仓库是: https://hub.helm.sh
在Kubernetes集群中安装或卸载chart
用Helm管理安装的chart的发布周期

helm安装

在此安装 2.16.12 版本

官方下载地址：https://github.com/helm/helm/releases

# 下载
$ wget https://get.helm.sh/helm-v2.16.12-linux-amd64.tar.gz

# 解压
$ tar zxvf helm-v2.16.12-linux-amd64.tar.gz

# 将helm加入系统环境
$ cd linux-amd64/
$ cp helm /usr/local/bin/

为了安装服务端Tiller，还需要在这台机器上配置好kubectl工具和kubeconfig文件，确保kubectl工具可以在这台机器上访问 API Server 且正常使用。这里的node1节点已经配置好了kubectl。

因为 k8s API Server开启了RBAC访问控制，所以需要创建Tiller使用的 service account: tiller并分配合适的角色给它。详细内容可以查看helm文档中的 Role-base Account Control 。这里简单起见直接分配 cluster-admin 这个集群内置的 ClusterRole 给它。创建rbac-config yaml文件：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: tiller
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: tiller
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: tiller
    namespace: kube-system

创建：

$ kubectl create -f rbac-config.yaml 
serviceaccount/tiller created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/tiller created

将Tiller部署到k8s集群中：

$ helm init --service-account tiller --skip-refresh
$ kubectl get pod -n kube-system
tiller-deploy-565984b594-vtr9h         1/1     Running   0          17m
$ helm version
Client: &version.Version{SemVer:"v2.16.12", GitCommit:"47f0b88409e71fd9ca272abc7cd762a56a1c613e", GitTreeState:"clean"}
Server: &version.Version{SemVer:"v2.16.12", GitCommit:"47f0b88409e71fd9ca272abc7cd762a56a1c613e", GitTreeState:"clean"}

官方helm仓库地址：https://artifacthub.io/

Helm自定义模板

# 创建文件夹
$ mkdir hello-world
$ cd hello-world

# 创建自描述文件 Chart.yaml，这个文件必须有name 和version定义
$ cat << 'EOF' > Chart.yaml
name: hello-world
version: 1.0.0
EOF

# 创建模板文件，用于生产k8s资源清单(mainfests)
$ mkdir templates
$ cat << 'EOF' > templates/deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-world
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hello-world
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello-world
    spec:
      containers:
        - name: hello-world
          image: hub.adaixuezhang.cn/library/myapp:v1
          ports:
            - containerPort: 80
              protocol: TCP
EOF

$ cat << 'EOF' > templates/service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hello-world
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
      protocol: TCP
  selector:
    app: hello-world
EOF

创建release：

# 命令 helm install RELATIVE_PATH_TO_CHART 创建一次release
$ helm install .

helm命令使用说明

$ helm --help

使用helm编辑pod

# 配置体现在配置文件 values.yaml
$ cat << 'EOF' > templates/values.yaml
image:
  repository: hub.adaixuezhang.cn/library/myapp
  tag: 'v1'
EOF

# 这个文件中定义的值，在模板文件中可以通过 .Values对象访问到
$ cat << 'EOF' > templates/deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-world
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hello-world
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello-world
    spec:
      containers:
        - name: hello-world
          image: {{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}
          ports:
            - containerPort: 80
              protocol: TCP
EOF

# 在values.yaml 中的值可以被部署 release 时用到的参数 --values YAML_FILE_PATH 或 --set key1=value1, key2=value2覆盖掉
$ helm install --set image.tag='v2'

$ helm upgrade -f values.yaml test .

Debug

# 使用模板动态生成k8s资源清单，非常需要能提前预览生成的结果
# 使用 --dry-run --debug 选项来打印出生成的清单文件内容，而不执行部署
$ helm install . --dry-run --debug --set image.tag='v2'

功能性组件-dashboard

使用Helm部署dashboard

准备：

# 预先准备helm模板文件
$ helm fetch stable/kubernetes-dashboard
$ tar zxvf kubernetes-dashboard-1.11.1.tgz 
$ cd kubernetes-dashboard/
$ ls
Chart.yaml  README.md  templates  values.yaml
# 准备 k8s.gcr.io/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1 ，需要到可以访问外网的机器下载镜像

创建 kubernetes-dashboard.yaml：

image:
  repository: k8s.gcr.io/kubernetes-dashboard-amd64
  tag: v1.10.1
ingress:
  enabled: true
  hosts:
    - k8s.frognew.com
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "HTTPS"
  tls:
    - secretName: frognew-com-tls-secret
      hosts:
        - k8s.frognew.com
rbac:
  clusterAdminRole: true

部署：

$ helm install . -n kubernetes-dashboard \
--namespace kube-system \
-f kubernetes-dashboard.yaml

查看：

$ kubectl get svc -n kube-system
kubernetes-dashboard   ClusterIP   10.98.209.153   <none>        443/TCP                  7m46s

# 将svc的type改为 NodePort 以便于访问
$ kubectl -n kube-system edit svc kubernetes-dashboard
spec:
  ...
  type: NodePort
  
$ kubectl get svc -n kube-system
kubernetes-dashboard   NodePort    10.98.209.153   <none>        443:31128/TCP            10m

访问dashboard：https://host1:31128 开始配置dashboard。

选择通过令牌方式登陆：

获取登陆用的 kubernetes-dashboard-token：

$ kubectl -n kube-system get secret |grep kubernetes-dashboard-token
kubernetes-dashboard-token-zk5h5                 kubernetes.io/service-account-token   3      14m

$ kubectl -n kube-system describe secret kubernetes-dashboard-token-zk5h5
Name:         kubernetes-dashboard-token-zk5h5
Namespace:    kube-system
Labels:       <none>
Annotations:  kubernetes.io/service-account.name: kubernetes-dashboard
              kubernetes.io/service-account.uid: 67e98daf-5ad2-48bb-99cb-3645bfe47782

Type:  kubernetes.io/service-account-token

Data
====
ca.crt:     1066 bytes
namespace:  11 bytes
token:      eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6Imtmck13OU5WbUhwSXJhX3RrNkZHWk1sTjI4T0pfeWVEOGJLN0tqa1p1U2cifQ.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.Va3Cv5Px0M1CJvcj6u2ssr--2vNNMqKlHD3o0KZx7ZQs4QOt8HOC0_fn93s7N7qAMUGil0Oi9oOXG08EWH6sHX4V2w0HsYNTseUgjXmcxxPpoVzBZCTMeWd7GNGBSaH3DlVV_pVSnuWSpyIqGwiOC1CUJuufVNp1GLaUuk5J4CqniR-1Jtu2_Qab0wWVexJoK6hJQ-c1cvGPXIaeLNp09PMMgi-CdOrgqCdWAQhD3O-VHaGZzMRKDfwMal-IZ0ZE7xTGhmwHTjWI67tcoJxAQWwLY3vmH52QaBv_kPSsBBq73wAf0-T8Y1PA1x4MsgFUGBs8pgzvhr7giC8eKh4tsA

将token填入令牌认证位置即可！

异常处理

在使用token令牌进行登陆时报错404，检查日志发现如下错误信息：

2020/10/01 12:16:28 Metric client health check failed: the server could not find the requested resource (get services heapster). Retrying in 30 seconds.

问题分析：Heapster是容器集群监控和性能分析工具，HPA、Dashborad、Kubectl top都依赖于heapster收集的数据。但是Heapster从kubernetes 1.8以后已经被遗弃了，被metrics-server所替代…

解决办法 ：安装 heapster。

heapster.yaml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: heapster
  namespace: kube-system

---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: heapster
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:heapster
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: heapster
  namespace: kube-system

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: heapster
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
      matchLabels:
        k8s-app: heapster
  template:
    metadata:
      labels:
        task: monitoring
        k8s-app: heapster
    spec:
      serviceAccountName: heapster
      containers:
      - name: heapster
        # image: k8s.gcr.io/heapster-amd64:v1.5.4 将默认google的官方镜像替换为阿里云镜像，否则你懂得
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/heapster-amd64:v1.5.4
        command:
        - /heapster
        - --source=kubernetes:https://kubernetes.default?useServiceAccount=true&kubeletHttps=true&kubeletPort=10250&insecure=true
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    task: monitoring
    # For use as a Cluster add-on (https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons)
    # If you are NOT using this as an add-on, you should comment out this line.
    kubernetes.io/cluster-service: 'true'
    kubernetes.io/name: Heapster
  name: heapster
  namespace: kube-system
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8082
  selector:
    k8s-app: heapster

vim heapster-clusterrole.yaml apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: annotations: rbac.authorization.kubernetes.io/autoupdate: "true" labels: kubernetes.io/bootstrapping: rbac-defaults name: system:heapster rules: - apiGroups: - "" resources: - events - namespaces - nodes - pods - nodes/stats verbs: - create - get - list - watch - apiGroups: - extensions resources: - deployments verbs: - get - list - watch

参考。

功能性组件之metrics-server、Prometheus、资源限制

组件说明

安装

# clone 项目
$ git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git

修改grafana-service.yaml文件，使用 NodePort 方式访问 Grafana：

$ cd kube-prometheus/manifests
$ vim grafana-service.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: grafana
  name: grafana
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort  # 添加内容
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: http
    nodePort: 30100  # 添加内容
  selector:
    app: grafana

修改prometheus-service.yaml文件，使用 NodePort 方式访问 prometheus：

$ vim prometheus-service.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    prometheus: k8s
  name: prometheus-k8s
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9090
    targetPort: web
    nodePort: 30200
  selector:
    app: prometheus
    prometheus: k8s
  sessionAffinity: ClientIP

修改alertmanager-service.yaml文件，使用 NodePort 方式访问 alertmanager：

$ vim alertmanager-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    alertmanager: main
  name: alertmanager-main
  namespace: monitoring
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - name: web
    port: 9093
    targetPort: web
    nodePort: 30300
  selector:
    alertmanager: main
    app: alertmanager
  sessionAffinity: ClientIP

部署：

# 部署
$ kubectl apply -f manifests/setup/
$ kubectl apply -f manifests/
# 查看部署详情
$ kubectl -n monitoring get pods
# 说明：有些pod因无法拉取镜像会创建失败，需要手动下载并导入相应的镜像（可以通过 kubectl -n monitoring describe pods Pod_Name 查看）

# 测试是否部署成功
$ kubectl top pods -n kube-system

访问Prometheus

地址：http://host1:30200

查看targets信息：

Prometheus的web界面提供了基本的查询k8s机器中每个Pod的CPU使用情况，查询条件如下：

sum by (pod_name)( rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!="", pod_name!=""}[1m] ) )

访问Grafana

地址：http://host1:30100 默认账号密码：admin，admin。更改密码为 admin12345。

首先接入数据源和Dashboard模板： 数据源选择Prometheus，参数保持默认即可

HPA

Horizontal Pod Autoscaling 可以根据CPU利用率自动伸缩一个Replication Controller、Deployment或者Replica Set中的Pod数量。

官方文档

功能性组件—EFK

使用helm部署EFK（Elasticsearch、Fluentd、Kibana）。

添加Google incubator 仓库

$ helm repo add incubator http://storage.googleapis.com/kubernetes-charts-incubator

部署Elasticsearch

$ kubectl create namespace efk
$ helm fetch incubator/elasticsearch
$ helm install --name els1 --namespace efk -f values.yaml
$ kubectl run cirror-$RANDOM --rm -it --image=cirros -- /bin/sh
$ curl Elasticsearch:Port/_cat/nodes

部署Fluentd

$ helm fetch stable/fluentd-elasticsearch
$ vim valules.yaml
  # 更改其中 Elasticsearch 访问地址
$ helm install --name flu1 --namespace=efk -f values.yaml

部署Kibana

$ helm fetch stable/kibana --version 0.14.8  # 保证Kibana和es版本一致
$ vim valules.yaml
  # 更改其中 Elasticsearch 访问地址
$ helm install --name kib1 --namespace efk -f values.yaml

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