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# 34 | 搭建一个分布式实验环境：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
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你好，我是聂鹏程。
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上一讲，我以购买火车票为例，为你串讲了分布式技术的应用，帮助你理解所学分布式技术可以应用到哪些业务中。其实，到目前为止，我们主要是从理论上学习相关的分布式技术。但，“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。
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今天，我就以Kubernetes为例，和你一起搭建一个分布式实验环境。我先简单和你说下这篇文章的内容分配：
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* 不会特别详细地讲述搭建过程，而是着重说明搭建的主要步骤以及可能遇到的问题；
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* 在讲述搭建过程时，串联一下其中涉及的分布式相关知识；
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* 搭建完Kubernetes集群之后，我会以部署Nginx服务为例，帮助你更直观地体验分布式技术，以巩固、加深对分布式技术的理解。
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话不多说，接下来，我们就一起搭建这个分布式实验环境吧。
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## 搭建目标
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Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，是Borg的开源版本。我在[第9篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/148187)中讲解集中式架构时，和你分析过Kubernetes集群属于主从架构的分布式集群。
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Kubernetes集群主要由Master节点和Worker节点组成。Master节点就是中心服务器，负责对集群进行调度管理；Worker节点是真正的工作节点，负责运行业务应用的容器。而容器是一种虚拟化技术，通过限制自身使用的资源来实现资源隔离，可以为应用提供一整套运行环境，从而实现了服务运行环境的隔离，进而实现了故障隔离。你可以回顾下[第30篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/175213)中，资源隔离的相关内容。
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接下来，我们明确下这次搭建分布式实验室环境的目标：
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* 搭建一个Kubernetes集群，包括一个Master节点，两个Worker节点;
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* 在Kubernetes集群上创建一个Nginx服务。
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## 搭建前的准备
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今天我们要搭建的Kubernetes集群，以3台服务器为例，一台作为Master节点，两台作为Worker节点。服务器应具备的条件如下：
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* Ubuntu 16.04操作系统；
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* 2GB或以上的内存；
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* 2核CPU或以上；
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* 服务器间网络连通；
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* 每台服务器具有唯一的主机名、MAC地址和product\_uuid；
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* 通过执行命令swapoff -a来关闭Swap；
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* 30GB及以上的磁盘空间；
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* 具备外网访问权限，以方便获取相关镜像。
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在这次部署中，我采用的机器配置如下：
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准备工作完成后，我们就开始搭建集群吧。
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## Kubernetes集群搭建
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搭建Kubernetes集群的步骤，主要包括安装Docker，安装部署kubeadm、kubelet、kubectl，部署Master节点，部署Worker节点，安装网络插件这几步。
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其中，安装Docker、部署Master节点和Worker节点涉及分布式的，需要在多个节点上部署，比如Docker节点需要在每个Worker节点部署，Master节点若为集群模式，需要在多个节点上配置主备，Worker节点需要与Master节点建立连接等。
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接下来， 我们具体看看如何一步一步搭建出Kubernetes集群吧。
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### 1\. 安装Docker
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Kubernetes是一个容器集群管理系统，因此每个Worker节点会运行容器，以实现业务运行环境隔离。我们在每台服务器上采用如下命令安装Docker：
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```
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apt-get install -y docker.io
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```
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### 2\. 安装部署kubeadm、kubelet、kubectl
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kubeadm是Kubernetes社区提供的一个部署工具，该工具将kubelet组件之外的其他组件均采用容器部署，实现了自动化， 避免了手动部署容器的麻烦，简化了部署操作。
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其中，Master节点包括API Server、Scheduler、Cluster State Store(默认etcd)和Control Manager Srever核心组件；Worker节点包括kubelet和kube-proxy核心组件。具体的组件功能和原理，你可以再回顾下[第9篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/148187)中的相关内容。
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kubelet组件本身是一个管控容器的组件，需要执行配置容器网络等操作，这些操作需要在宿主机上执行，不采用容器部署。因此，kubelet组件需要单独部署，而不能用kubeadm进行部署。
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除此之外，我们还需要安装一下kubectl组件。这个组件是Kubernetes的命令行工具，通过kubectl可以部署和管理应用，查看资源，创建、删除和更新组件。
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那么，如何部署kubeadm、kubelet和kubectl这三个组件呢？
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apt是Linux下常用的安装管理工具，这里我就采用apt来安装这三个组件。
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首先，我们需要添加Kubernetes源。
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* 你可以通过执行以下语句获取Kubernetes源（需要外网权限）：
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```
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sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
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curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
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cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
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deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
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EOF
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```
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然后使用以下命令更新源：
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```
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sudo apt-get update
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```
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* 这时，我们就可以使用如下命令来安装kubelet、kubectl和kubeadm了：
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```
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sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
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```
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* 如果没有外网访问权限，在添加kubernetes源的时候可以执行以下命令来添加阿里云的Kubernetes源：
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```
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cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
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deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt kubernetes-xenial main
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EOF
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```
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同样的，使用以下命令来更新源：
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```
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apt-get update # 忽略gpg的报错信息
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```
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最后，使用如下命令安装kubelet、kubectl和kubeadm：
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```
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apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl --allow-unauthenticated
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```
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安装好这三个组件之后，我们就可以使用kubeadm来一键部署集群节点了。
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首先，我们来部署Master节点。
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### 3\. 部署Master节点
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这一步其实就是容器化启动Master节点中的各个组件，直接使用kubeadm工具提供的一条命令kubeadm init即可自动安装。
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kubeadm init这条命令底层其实就是将Master的各个组件，比如API Server、etcd等，以Pod形式（容器集合）运行起来。
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当然了，你可以部署多个Master节点来实现集群的高可用，比如两个Master节点互为主备（你可以回顾下[第31篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/175545)中介绍的主备机制）。具体的部署方法，你可以参考[这篇文章](https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/)。
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除此之外，etcd组件也可以采用集群方式部署，从而保证了数据不会丢失。etcd采用的是Raft强一致性协议，相关技术你可以再回顾下[第4篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/143329)中的相关问题。
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**在本次部署中我以一个Master节点为例为你讲解集群的搭建**，关于Master为集群的方式，各节点上kubernetes配置类似，你可以参考Kubernetes官网。
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在这里，我把192.168.124.49这台机器作为Master节点。在该机器上直接执行kubeadm init，即可完成部署：
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```
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kubeadm init
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```
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如果有外网访问权限，基本就可以部署成功了。那么，我们可以根据如下信息判断自己是否部署成功：
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```
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Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!
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To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:
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mkdir -p $HOME/.kube
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sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
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sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
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You should now deploy a pod network to the cluster.
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Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
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https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/
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Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
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kubeadm join 192.168.124.49:6443 --token uv17vd.q3ber8i5knxg4h0x \
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--discovery-token-ca-cert-hash sha256:c55bd70d346d809e1079565cc1fc1a05f001671cc9f2d02c55bbbc4a00bcc2a3
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```
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可以看到，想要使用集群，需要执行以下命令，执行结束后才可以使用kubectl。
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```
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mkdir -p $HOME/.kube
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cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
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chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
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```
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如果没有外网访问权限，会报pull image xxxxxx的错误。
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此时不要慌，从报错信息中，我们可以看到哪些镜像拉取不成功。我们可以手动在Docker Hub上寻找相对应的组件及版本，进行拉取，然后再通过Docker打tag，修改为需要的镜像。
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比如，以\[ERROR ImagePull\]: failed to pull image k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.16.3为例，可以通过以下代码进行拉取。
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```
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# 可以拉取的相对应的组件和版本
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docker pull aiotceo/kube-apiserver:v1.16.3
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# 通过打tag的方式修改为所需要的镜像
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docker tag aiotceo/kube-apiserver:v1.16.3 k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.16.3
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```
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然后重新执行 kubeadm init即可。
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从以上操作也可以看出，**kubeadm的底层其实就是将容器化组件的操作实现了自动化， 省去了手动部署的麻烦**。
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部署完Master节点后，我们来继续部署Worker节点。
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### 4\. 部署Worker节点
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部署Worker节点与部署Master节点类似，都可以通过命令一键部署。这里，我们使用kubeadm提供的kubeadm join命令来进行自动化部署。
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kubeadm join命令的底层与kubeadm init类似，会自动以Pod形式运行Worker节点中需要的组件。不同的是，命令执行后，底层还需要将Worker节点加入到Kubernetes集群中。
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执行kubeadm join命令后（具体命令如下所示），就可以看到Kubernetes集群中的节点信息了。这条命令中需要配置Master节点的IP和Port信息，目的是Worker节点根据IP和Port信息建立连接，并在建立连接的基础上，建立心跳机制。
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具体的心跳机制，你可以参考[第31篇文章](https://time.geekbang.org/column/article/175545)中关于故障恢复的内容。
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到目前为止，Kubernetes的集群已经完成大半了，下面我们继续部署集群。
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根据Master节点部署成功后输出结果的最后几行可以知道，想要加入集群，可以执行kubeadm join命令。我在另外2台机器上都执行了如下命令：
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```
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kubeadm join 192.168.124.49:6443 --token uv17vd.q3ber8i5knxg4h0x \
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--discovery-token-ca-cert-hash sha256:c55bd70d346d809e1079565cc1fc1a05f001671cc9f2d02c55bbbc4a00bcc2a3
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```
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这条命令执行后，一个集中式架构的雏形就搭建完成了。接下来，我们需要安装相应的网络插件，以实现Kubernetes集群中Pod之间的通信。
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### 5\. 安装网络插件
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网络插件有很多，比如Canal、Flannel、Weave等。不同的插件命令不一致，具体命令可参考官网。
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这里，我以安装Weave插件为例，通过执行以下命令完成安装：
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```
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sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
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kubectl apply -f "https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')"
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```
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### 6\. 验证
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到这里，集群就部署完成了，是不是很简单呢？接下来，我就通过获取节点和Pod信息来验证一下集群部署是否成功。
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可以通过刚刚安装的kubectl组件提供的命令查看集群的相关信息。比如，查看节点的运行状态可以通过kubectl get nodes来获得，查看各个组件对应的Pod运行状态可以通过kubectl get pods来获得。命令执行结果，如下所示：
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```
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kubectl get nodes
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# NAME STATUS ROLES AGE VERSION
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# vm1-pc Ready master 11h v1.16.3
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# vm2-pc Ready <none> 11h v1.16.3
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# vm3-pc Ready <none> 24m v1.16.3
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kubectl get pods --all-namespaces
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# NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
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# kube-system coredns-5644d7b6d9-9dprc 1/1 Running 0 11h
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# kube-system coredns-5644d7b6d9-ljv5w 1/1 Running 0 11h
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# kube-system etcd-vm1-pc 1/1 Running 0 11h
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# kube-system kube-apiserver-vm1-pc 1/1 Running 0 11h
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# kube-system kube-controller-manager-vm1-pc 1/1 Running 0 11h
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# kube-system kube-proxy-qpvtb 1/1 Running 0 25m
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# kube-system kube-proxy-v2xnb 1/1 Running 0 11h
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# kube-system kube-proxy-wkxzg 1/1 Running 0 11h
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# kube-system kube-scheduler-vm1-pc 1/1 Running 0 11h
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# kube-system weave-net-6nj4c 2/2 Running 0 25m
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# kube-system weave-net-lm6dh 2/2 Running 0 37m
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# kube-system weave-net-vwnc2 2/2 Running 0 37m
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```
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可以看到，节点全部是Ready状态，各个组件对应的Pod也处于Running状态，表明部署成功。
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### 7\. 可能遇到的问题
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如果整个安装失败的话，可以重置，重新安装，即重新kubeadm init
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```
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kubeadm reset
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```
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部署Worker节点时，pod部署不成功。原因可能是因为没有外网访问权限，镜像拉取不下来，可以通过以下命令查看pod的相关信息：
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```
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# 检查所有pod是否正常
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kubectl get pod --all-namespaces -o wide
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#如果pod处于非running状态，则查看该pod：
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kubectl describe pod xxxxx -n kube-system
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```
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从错误信息里可以查看到是哪个镜像拉取不下来，与部署Master节点时采用的方式一样，到Docker Hub上手动拉取镜像，并设置Tag即可。
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至此，Kubernetes集群就配置成功了。
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集群环境搭建后，如何验证集群是可用的呢？或者说，如何在集群上运行服务呢？接下来，我就以Nginx服务为例，带你了解如何在Kubernetes集群上进行服务部署。当然，你可以参考这个例子，在Kubernetes集群上部署其他服务。
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## Nginx服务部署
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Kubernetes推荐使用YAML配置文件的方式来创建服务，所以我接下来会使用这种方式部署完成Nginx服务的部署。
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部署Nginx服务这个Demo时，我会创建两个Kubernetes对象（Kubernetes对象是Kubernetes系统中的持久实体，用于表示集群的状态），一个是Deployment，一个是Service：
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* Deployment对象规定Pod创建的相关信息，比如期望创建几个Pod，每个Pod应该部署什么应用等。
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* Service对象用来给用户访问提供接口。它可以通过Label Selector（标签选择器）来指定可以访问的Pod有哪些。关于Kubernetes对象的相关内容，你可以参考[这篇文章](http://docs.kubernetes.org.cn/232.html)。
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因为Pod是Kubernetes中最小的工作单元，所以Nginx服务都部署在Pod中。下面，我就来创建一个Deployment对象来创建我们期望的Pod状态。
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首先，创建一个YAML配置文件，我将其命名为nginx-deployment.yaml。为将用户请求负载均衡到不同的Pod，减轻单个Pod的访问压力，这里我会创建三个Pod共同运行Nginx服务。
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文件内容如下：
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```
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apiVersion: apps/v1
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kind: Deployment
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metadata:
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name: nginx-deployment
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labels:
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app: nginx
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spec:
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replicas: 3
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selector:
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matchLabels:
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app: nginx
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template:
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metadata:
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labels:
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app: nginx
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spec:
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containers:
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|
- name: nginx
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image: nginx:latest
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ports:
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- containerPort: 80
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```
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文件中，replicas字段就是副本数量，也就是Pod数量，设置为3，即创建三个Pod来运行Nginx服务；template字段规定了单个Pod中运行哪些容器，这里运行的是名称为nginx的容器。
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* 创建完配置文件后，通过以下命令就可以将Deployment对象创建成功。
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```
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kubectl apply -f nginx-deployment.yaml
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```
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执行后，就等待对象的创建，可以通过以下命令来查看创建是否成功。
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```
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kubectl get deployment
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```
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以下是我创建成功后的输出：
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```
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NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
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nginx-deployment 3/3 3 3 3m17s
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```
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同时，你也可以通过以下命令来查看创建的Pod的信息：
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```
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kubectl get pod
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```
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以下是我的输出结果：
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```
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NAME READY STATUS RESTARTS AGE
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nginx-deployment-59c9f8dff-dtg4w 1/1 Running 0 3m15s
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nginx-deployment-59c9f8dff-f2hmv 1/1 Running 0 3m15s
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nginx-deployment-59c9f8dff-lsvdh 1/1 Running 0 3m15s
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```
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创建完deployment之后，我们来创建Service服务。同样是通过配置文件来创建，文件名是nginx-service.yaml，内容如下：
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```
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apiVersion: v1
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kind: Service
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metadata:
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name: nginx-service
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labels:
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|
app: nginx
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spec:
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|
ports:
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|
- port: 88
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targetPort: 80
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|
selector:
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|
app: nginx
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|
type: NodePort
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```
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文件中port属性就是service对外提供的端口。
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同样的，采用kubectl apply命令创建Nginx服务：
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```
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kubectl apply -f nginx-service.yaml
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执行完成后，可以通过以下命令来查看创建是否成功：
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kubectl get service
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```
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以下是我的输出结果：
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NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
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kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 12h
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nginx-service NodePort 10.101.29.9 <none> 88:30755/TCP 5m12s
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现在我们就可以通过访问Nginx服务来查看它是否部署成功了。访问该服务可以通过以下命令：
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curl 10.101.29.9:88
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结果如下，表明Nginx服务部署成功。
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<!DOCTYPE html>
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<html>
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<head>
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<title>Welcome to nginx!</title>
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<style>
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body {
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width: 35em;
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margin: 0 auto;
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font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif;
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}
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</style>
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</head>
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<body>
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<h1>Welcome to nginx!</h1>
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<p>If you see this page, the nginx web server is successfully installed and
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working. Further configuration is required.</p>
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<p>For online documentation and support please refer to
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<a href="http://nginx.org/">nginx.org</a>.<br/>
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Commercial support is available at
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<a href="http://nginx.com/">nginx.com</a>.</p>
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<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>
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</body>
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</html>
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在这个过程中，有两个步骤涉及[负载均衡](https://time.geekbang.org/column/article/173398)的相关知识：
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* 一个是创建Deployment时，该Deployment会创建三个Pod，而Pod需要部署到某个Worker节点中，因此会将Pod均衡部署到各个Worker节点中；
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* 另一个是用户访问，Nginx服务后台三个运行的Pod都可以提供服务，用户访问到来时，可以均衡分布到各个Pod中进行处理。
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到这里，我们搭建的目标就完成了，下面为你留几个实验题，你可以尝试去搭建一下或运行一下，以进一步加深对分布式技术的理解。
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* 实验一：搭建高可用Kubernetes集群，也就是通过etcd实现Master节点以集群模式部署。具体搭建方法可参考[https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/](https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/)；
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* 实验二：在Kubernetes上部署Cassandra，其中Cassandra作为服务部署到容器中，以学习Cassandra集群的节点发现、集群组件等原理，具体搭建方法可参考[https://kubernetes.io/docs/tutorials/stateful-application/cassandra/](https://kubernetes.io/docs/tutorials/stateful-application/cassandra/)；
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* 实验三：在Kubernetes集群上通过部署一个MySQL服务，体验在Kubernetes集群上如何运行一个单实例有状态应用。具体搭建方法可参考[https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/run-single-instance-stateful-application/](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/run-single-instance-stateful-application/)。
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好了，整个搭建环境，我就讲到这里。
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其实，到这里，对分布式世界的探索可以说才刚开始，只有动手去实践，你学到的知识才能真正转化为你自己的。加油，赶紧行动起来吧。
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## 总结
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今天，我主要带你学习了搭建分布式实验环境。
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首先，我以Kubernetes为例，介绍了如何搭建 Kubernetes集群环境，其中包括容器、Master节点、Worker节点等配置和安装。
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然后，在搭建好的Kubernetes集群的基础上，我以Nginx服务为例，展示了如何在Kubernetes集群上部署服务。
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其实，今天我演示的Demo只是冰山一角。在Kubernetes中，有很多非常实用的功能，比如Kubernetes可以让服务持续不断运行，当有Pod出现故障时，会自动重启另一个Pod来达到Deployment配置文件中规定的期望状态；还可以自动实现版本更迭等。
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相信通过本讲的学习，你会对分布式技术有更进一步的认知。加油，赶紧行动起来，为你的服务搭建一个分布式实验环境吧。
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我是聂鹏程，感谢你的收听，欢迎你在评论区给我留言分享你的观点，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。我们下期再会！
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