上一篇《 01 | 健康之路 kubernetes(k8s) 实践之路 : 开篇及概况 》我们介绍了我们的大体情况，也算迈出了第一步。今天我们主要介绍下我们生产可用的集群架设方案。涉及了整体拓补图，和我们采用的硬件配置，目前存在的问题等内容。
遵循上一篇提到的系列风格，这边不涉及基础的内容，这些基础的内容大家可以通过官方文档或其它渠道进行补充，主要还是分享实践经验及注意点。
涉及到的内容
- LVS
- HAProxy
- Harbor
- Etcd
- Kubernetes (master、node)
整体拓扑图
以上就是我们目前在生产线的整体拓补图（隐去了IP，除了 K8S Node块其它实例数与图中一致）
SLB
LVS 、HAProxy 被规划为基础层，主要提供了一个高可用的7层负载均衡器。
由LVS keepalived 提供一个高可用的VIP（虚拟IP）。
这个VIP反代到后端的两台HAProxy服务器。
HAProxy反代了K8S Master和Harbor服务器，提供了K8S Master API和Harbor的高可用和负载均衡能力。
为什么不使用Nginx？
这个使用nginx也完全没问题，根据自己的喜好选择，这边选择HAProxy的主要原因是k8s官方文档中出现了HAProxy而不是Nginx。
能否不使用HAProxy，直接从LVS转发到Master？
理论上可行，我们没有试验。
如果不缺两台机器推荐还是架设一层具有7层代理能力的服务。
k8s apiserver、harbor、etcd都是以HTTP的方式提供的api，如果有7层代理能力的服务后续会更容易维护和扩展。
硬件配置
用途 |
数量 |
CPU |
内存 |
Keepalived |
2 |
2 |
4GB |
HAProxy |
2 |
2 |
4GB |
kubernetes集群
kubernetes集群主要有两种类型的节点：master和node。
master则是集群领导。
node是工作者节点。
可以看出这边主要的工作在master节点，node节点根据具体需求随意增减就好了。
master节点的高可用拓补官方给出了两种方案。
- Stacked etcd topology（堆叠etcd）
External etcd topology（外部etcd）
可以看出最主要的区别在于etcd。
第一种方案是所有k8s master节点都运行一个etcd在本机组成一个etcd集群。
第二种方案则是使用外部的etcd集群（额外搭建etcd集群）。
我们采用的是第二种，外部etcd，拓补图如下：
如果采用堆叠的etcd拓补图则是：
这边大家可以根据具体的情况选择，推荐使用第二种，外部的etcd。
参考来源：https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/
Master节点的组件
- apiserver
- controller-manager
- scheduler
一个master节点主要含有上面3个组件 ( 像cloud-controller-manager这边就不多做说明了，正常基本不会用到 )。
apiserver: 一个api服务器，所有外部与k8s集群的交互都需要经过它。（可水平扩展）
controller-manager: 执行控制器逻辑（循环通过apiserver监控集群状态做出相应的处理）（一个master集群中只会有一个节点处于激活状态）
scheduler: 将pod调度到具体的节点上（一个master集群中只会有一个节点处于激活状态）
可以看到除了apiserver外都只允许一个 实例处于激活状态（类HBase）运行于其它节点上的实例属于待命状态，只有当激活状态的实例不可用时才会尝试将自己设为激活状态。
这边牵扯到了领导选举（zookeeper、consul等分布式集群系统也是需要领导选举）
Master高可用需要几个节点？失败容忍度是多少？
k8s依赖etcd所以不存在数据一致性的问题（把数据一致性压到了etcd上），所以k8s master不需要采取投票的机制来进行选举，而只需节点健康就可以成为leader。
所以这边master并不要求奇数，偶数也是可以的。
那么master高可用至少需要2个节点，失败容忍度是(n/0)+1，也就是只要有一个是健康的k8s master集群就属于可用状态。（这边需要注意的是master依赖etcd，如果etcd不可用那么master也将不可用）
Master组件说明: https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/
部署文档: https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/high-availability/
硬件配置
用途 |
数量 |
CPU |
内存 |
k8s master |
3 |
4 |
6GB |
etcd
etcd是一个采用了raft算法的分布式键值存储系统。
这不是k8s专属的是一个独立的分布式系统，具体的介绍大家可以参考官网，这边不多做介绍。
我们采用了 static pod的方式部署了etcd集群。
失败容忍度
最小可用节点数：(n/2)+1
总数 |
健康数 |
失败数 |
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 |
硬件配置
用途 |
数量 |
CPU |
内存 |
etcd |
3 |
4 |
8GB |
官网: https://etcd.io/
官方硬件建议: https://etcd.io/docs/v3.3.12/op-guide/hardware/
部署文档: https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/setup-ha-etcd-with-kubeadm/
Harbor
harbor是一个开源的docker镜像库系统。
眼尖的人可以看出，拓补图中的harbor拓补的高可用其实是存在问题的。
我们目前采用的是双主模式：
可以发现，如果复制过程中出现了问题那么就可能会造成间歇性pull镜像失败。
真正推荐的做法是共享后端存储，将harbor实例做成无状态的：
由于我们刚起步，还没有搭建分布式存储系统，后面当搭建了Ceph集群后会转成这种模式。
如果大家现状允许可以直接采用共享存储的方式搭建harbor。
高可用验证
至此生产可用的k8s集群已“搭建完成”。为什么打引号？因为我们还没有进行测试和验证，下面给出我们列出的上线前的验证清单。
其中harbor由于我们采用的是双主，所以目前还标记为警告状态。
还有涉及的BGP相关的验证不在此次文章内容中，后续会为大家说明。
写在最后
还有一点需要注意的是物理机的可用性，如果这些虚拟机全部在一台物理机上那么还是存在“单点问题”。这边建议至少3台物理机以上。
为什么需要3台物理机以上？
主要是考虑到了etcd的问题，如果只有两台物理机部署了5个etcd节点，那么部署了3个etcd的那台物理机故障了，则不满足etcd失败容忍度而导致etcd集群宕机，从而导致k8s集群宕机。
下一篇大概会是什么内容？
应该会写，k8s master、node的一些可选配置调优和推荐。