FlareBall's Blog
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class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        int cnt = 1;
        int ans = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {
            if (nums[i] == ans) {
                cnt++;
            } else if (--cnt == 0) {
                ans = nums[i];
                cnt = 1;
            }
        }
        return ans;
    }
}

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双指针

时间复杂度$O(n)$

空间复杂度$O(1)$

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class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        int left = 0, right = 1, n = nums.length;
        while (right < n) {
            if (nums[right] != nums[left]) {
                left++;
                nums[left] = nums[right];
            }
            right++;
        }
        return left + 1;
    }
}

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双指针

时间复杂度 $O(m+n)$

空间复杂度 $O(1)$

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class Solution {
    public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int p1 = m - 1, p2 = n - 1;
        for (int i = m + n - 1; i >= 0; i--) {
            int x1 = p1 >= 0 ? nums1[p1] : Integer.MIN_VALUE;
            int x2 = p2 >= 0 ? nums2[p2] : Integer.MIN_VALUE;
            if (x1 > x2) {
                nums1[i] = x1;
                p1--;
            } else {
                nums1[i] = x2;
                p2--;
            }
        }
    }
}

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双指针

把新数组想象成一个栈，用一个指针维护栈顶位置

时间复杂度$O(n)$

空间复杂度$O(1)$

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class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n <= 2) {
            return n;
        }
        int left = 2, right = 2;
        while (right < n) {
            if (nums[right] != nums[left - 2]) {  // left 始终指向新数组的第一个可用位置
                nums[left] = nums[right];
                left++;
            }
            right++;
        }
        return left;
    }
}

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双指针

时间复杂度$O(n)$

空间复杂度$O(1)$

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class Solution {
    public int removeElement(int[] nums, int val) {
        int left = 0, right = 0;
        while (right < nums.length) {
            if (nums[right] != val) {
                nums[left] = nums[right];
                left++;
            }
            right++;
        }
        return left;
    }
}

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在k8s集群上利用nfs实现跨节点目录共享，部署ollama和nginx作为练习。

环境为openeuler22.03 sp3，k8s1.23.6，docker为容器引擎，flannel提供通信支持

一主（node0-192.168.195.40）二从(node1-192.168.195.41、node2-192.168.195.42)

所有数据利用nfs实现共享（所有节点均需安装nfs服务），数据存储在主节点/opt/k8s_store/目录。分别为/opt/k8s_store/ollama和/opt/k8s_store/nginx

nfs共享

安装NFS服务（所有节点）：

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sudo dnf install nfs-utils

编辑/etc/exports文件，添加共享目录配置（存储节点）：

1
/opt/k8s_store  *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)

这会使/opt/k8s_store目录对所有节点（*表示所有）可读写。

重启NFS服务：

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sudo systemctl restart nfs-server
sudo systemctl enable nfs-server

ollama部署

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[root@node0 ollama]# ls
deployment.yaml  pvc.yaml  pv.yaml  service.yaml

配置文件pv.yaml

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[root@node0 ollama]# cat pv.yaml 
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: ollama-pv
spec:
  capacity:
    storage: 8Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteMany  # 使用ReadWriteMany，支持多个节点挂载
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    path: /opt/k8s_store/ollama  # 共享目录
    server: node0  # NFS服务器地址

配置文件pvc.yaml

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[root@node0 ollama]# cat pvc.yaml 
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: ollama-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany  # 对应修改后的PV配置
  resources:
    requests:
      storage: 8Gi

配置文件deployment.yaml

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[root@node0 ollama]# cat deployment.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ollama-deployment  # Deployment 名称
spec:
  replicas: 1  # 副本数（可以根据需求调整副本数）
  selector:
    matchLabels:
      app: ollama  # 匹配标签，Pod 会以此标签进行选择
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ollama  # Pod 标签
    spec:
      containers:
        - name: ollama  # 容器名称
          image: ollama/ollama:latest  # 使用的镜像
          ports:
            - containerPort: 11434  # 容器端口映射
          volumeMounts:
            - name: ollama-storage  # 使用 PVC 挂载卷
              mountPath: /root/.ollama  # 挂载路径，容器内的路径
      restartPolicy: Always  # 确保容器失败时重启
      volumes:
        - name: ollama-storage
          persistentVolumeClaim:
            claimName: ollama-pvc  # 绑定的 PVC 名称

配置文件service.yaml

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[root@node0 ollama]# cat service.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ollama-service  # Service 名称
spec:
  selector:
    app: ollama  # 匹配的标签，确保请求被转发到 Deployment 对应的 Pod
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 11434  # Service 端口
      targetPort: 11434  # 容器内部端口
  type: NodePort  # 让外部能够通过 NodePort 访问该服务

(实际上在本示例中并未进一步使用此处开放的端口)，这里可以进一步与dify等工具联动，实现外部api访问服务。可以查阅

Private Deployment of Ollama + DeepSeek + Dify: Build Your Own AI Assistant | Dify

利如下命令进行部署

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kubectl apply -f pv.yaml
kubectl apply -f pvc.yaml
kubectl apply -f deployment.yaml

最终结果为

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[root@node0 ollama]# kubectl get pods
NAME                                 READY   STATUS        RESTARTS      AGE
k8s-nginx-6d779d947c-mvj99           1/1     Running       2 (76m ago)   46d
k8s-nginx-6d779d947c-qdkvh           1/1     Running       2 (76m ago)   46d
k8s-nginx-6d779d947c-zh8zs           1/1     Running       2 (76m ago)   46d
ollama-deployment-777b9bccb7-sj7wd   1/1     Running       0             3m18s
[root@node0 ollama]#

ollama试用

此处进入pod内部，下载deepseekr1:1.5b完整部署结果

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[root@node0 ollama]# kubectl exec -it ollama-deployment-777b9bccb7-sj7wd -- /bin/bash
root@ollama-deployment-777b9bccb7-sj7wd:/# ollama run deepseek-r1:1.5b
pulling manifest
pulling aabd4debf0c8... 100% ▕█████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕█████████████████████████████████████████████████████████▏  387 B
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕█████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕█████████████████████████████████████████████████████████▏  148 B
pulling a85fe2a2e58e... 100% ▕█████████████████████████████████████████████████████████▏  487 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success
>>> hi
<think>

</think>

Hello! How can I assist you today? 😊

>>> wo are you
<think>

</think>

Hello! It seems like your message is a bit unclear. Could you please provide more context or clarify what you're asking? I'm here to help! 😊

>>> /bye
root@ollama-deployment-777b9bccb7-sj7wd:/# exit
exit
[root@node0 ollama]#

可以顺利使用，部署成功。

nginx搭建html服务器

此处准备了wireshark的本地用户手册作为服务内容。

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WiresharkUser'sGuide.zip # 内含n多html文档

解压到/opt/k8s_store/nginx/index里面。

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unzip "WiresharkUser'sGuide.zip" -d /opt/k8s_store/nginx/index

在共享目录写一个index.html放在/opt/k8s_store/nginx

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[root@node0 nginx]# nano index.html
[root@node0 nginx]# pwd
/opt/k8s_store/nginx

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Index of Files</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            margin: 20px;
        }
        h1 {
            color: #333;
        }
        ul {
            list-style-type: none;
            padding: 0;
        }
        li {
            margin: 8px 0;
        }
        a {
            text-decoration: none;
            color: #007bff;
        }
        a:hover {
            text-decoration: underline;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>Index of Files</h1>
    <ul>
        <li><a href="index/index.html">Click Here to 'Wireshark User’s Guide'</a></li>
        <!-- Add more links here as needed -->
    </ul>
</body>
</html>

用到的配置文件

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[root@node0 nginx]# ls
nginx-deployment.yaml  nginx-service.yaml  pvc.yaml  pv.yaml

pv.yaml

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[root@node0 nginx]# cat pv.yaml 
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: nginx-pv
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteMany  # 使用ReadWriteMany，支持多个节点挂载
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    path: /opt/k8s_store/nginx  # 共享目录
    server: node0  # NFS服务器地址

pvc.yaml

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[root@node0 nginx]# cat pvc.yaml 
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: nginx-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany  # 对应修改后的PV配置
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi

nginx-deployment.yaml 

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[root@node0 nginx]# cat nginx-deployment.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: k8s-nginx
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: k8s-nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: k8s-nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:latest
          ports:
            - containerPort: 80
          volumeMounts:
            - name: nginx-storage
              mountPath: /usr/share/nginx/html  # NFS 共享目录挂载到 Nginx 的默认网页目录
      volumes:
        - name: nginx-storage
          persistentVolumeClaim:
            claimName: nginx-pvc  # 绑定的 PVC 名称

nginx-service.yaml

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[root@node0 nginx]# cat nginx-service.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service  # 服务名称
spec:
  selector:
    app: k8s-nginx  # 选择标签，确保将流量转发到对应的 Pod
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80  # 服务端口
      targetPort: 80  # 容器内部端口
  type: NodePort  # 使用 NodePort 类型来暴露服务

[root@node0 nginx]#

应用即可

常见问题

更改共享目录权限

所有人可以访问

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[root@node0 nginx]# sudo chmod -R 777 /opt/k8s_store

pvc/pv更新

如果之前部署文件有误要重新部署，可以使用删除原配置重新部署

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# 删除旧的pvc和pv创建新的
[root@node0 ollama]# vi pv.yaml
[root@node0 ollama]# vi pvc.yaml
[root@node0 ollama]# kubectl delete pvc ollama-pvc
persistentvolumeclaim "ollama-pvc" deleted
[root@node0 ollama]# kubectl delete pv ollama-pv
persistentvolume "ollama-pv" deleted
[root@node0 ollama]# kubectl apply -f pv.yaml
persistentvolume/ollama-pv created
[root@node0 ollama]# kubectl apply -f pvc.yaml
persistentvolumeclaim/ollama-pvc created

pvc删除卡住

显示

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[root@node0 ~]# kubectl get pvc ollama-pvc
NAME         STATUS        VOLUME      CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
ollama-pvc   Terminating   ollama-pv   8Gi        RWO                           27m
[root@node0 ~]#

当PVC显示为Terminating时，通常意味着Kubernetes正在执行删除操作，但未能完全完成。这通常是由于某些资源清理不完整或在删除过程中发生阻塞。

查看该PVC详细信息

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kubectl describe pvc ollama-pvc

此处显示

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[root@node0 ~]# kubectl describe pvc ollama-pvc
Name:          ollama-pvc
Namespace:     default
StorageClass:  
Status:        Terminating (lasts 2m16s)
Volume:        ollama-pv
Labels:        <none>
Annotations:   pv.kubernetes.io/bind-completed: yes     
               pv.kubernetes.io/bound-by-controller: yes
Finalizers:    [kubernetes.io/pvc-protection]
Capacity:      8Gi
Access Modes:  RWO
VolumeMode:    Filesystem
Used By:       ollama-deployment-777b9bccb7-wq6lh
Events:        <none>
[root@node0 ~]#

可以看到，它正处于Finalizers保护机制下。Finalizers: [kubernetes.io/pvc-protection]表示Kubernetes正在确保该PVC不会在被使用时被删除。

由于ollama-deployment-777b9bccb7-wq6lh这个Pod仍在使用该PVC，删除操作没有完成。

解决方案为删除Pod

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kubectl delete pod ollama-deployment-777b9bccb7-wq6lh

这时候pvc即可删除

除此之外，可以选择强制删除pvc，不过不做推荐（此处未使用）

1
kubectl delete pvc ollama-pvc --force --grace-period=0

pod自动重启

刚才执行了

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kubectl delete pod ollama-deployment-777b9bccb7-wq6lh

但由于之前部署由Deployment管理，Deployment会自动创建一个新的Pod来替代被删除的Pod。

如下所示

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[root@node0 ~]# kubectl get po
NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS      AGE
k8s-nginx-6d779d947c-mvj99           1/1     Running   2 (59m ago)   46d
k8s-nginx-6d779d947c-qdkvh           1/1     Running   2 (59m ago)   46d
k8s-nginx-6d779d947c-zh8zs           1/1     Running   2 (59m ago)   46d
ollama-deployment-777b9bccb7-nb9ct   0/1     Pending   0             10s
[root@node0 ~]#

阻止pod自动重启可以删除deployment

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kubectl delete deployment ollama-deployment

重新查看，发现删除成功

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[root@node0 ollama]# kubectl get pods
NAME                                 READY   STATUS        RESTARTS      AGE
k8s-nginx-6d779d947c-mvj99           1/1     Running       2 (76m ago)   46d
k8s-nginx-6d779d947c-qdkvh           1/1     Running       2 (76m ago)   46d
k8s-nginx-6d779d947c-zh8zs           1/1     Running       2 (76m ago)   46d
ollama-deployment-777b9bccb7-sj7wd   1/1     Running       0             3m18s
[root@node0 ollama]

更改副本数

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kubectl scale deployment k8s-nginx --replicas=1

scp传输

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PS C:\Users\dd\Desktop> scp '.\WiresharkUser''sGuide.zip' root@192.168.195.40:/opt/k8s_store/nginx

Authorized users only. All activities may be monitored and reported.
root@192.168.195.40's password:
WiresharkUser'sGuide.zip                                                              100%   10MB 129.3MB/s   00:00
PS C:\Users\dd\Desktop>

Posted on

prometheus监控k8s

初见prometheus

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nano /opt/prometheus/config/prometheus.yml

填入如下内容作为配置（监控自己）

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scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]  # Prometheus 主节点地址

运行

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docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 -v /opt/prometheus/config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

运行成功后可以浏览器访问

image-20241203192821670

nginx实例

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docker run -d --name=mynginx -p 10080:80 nginx

此时可以在浏览器访问

image-20241203193603780

使用stats查看某容器状态

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[root@node0 docker.service.d]# docker stats mynginx
# or
[root@node0 docker.service.d]# docker stats --no-stream mynginx
CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT     MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
96ee9202c1c9        mynginx             0.00%               3.598MiB / 3.297GiB   0.11%               5.77kB / 4.89kB     0B / 16.4kB         5

说明 –no-stream Disable streaming stats and only pull the first result\

终端处理格式化文本

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docker stats --no-stream mynginx | awk 'NR!=1{print $3}'

解释
NR：表示当前处理的行号。NR != 1 代表跳过第一行（标题行）
print $3：表示输出每行的第三列（即 CPU 使用百分比）。

awk使用（插曲）

awk 是一种强大的文本处理工具，通常用于从文本中提取、处理和生成报告。它特别适用于处理结构化的文本数据，比如日志文件、CSV 文件、配置文件、表格数据等。它可以按行处理文本，并且可以通过分隔符（例如空格、逗号等）来处理数据。

awk 基本用途和功能

按列处理数据

awk 可以轻松处理按空格或其他分隔符（例如逗号）分隔的文本。默认情况下，awk 使用空格或制表符（Tab）作为分隔符来划分每行数据，并通过 $1, $2, $3 等来访问每一列。

示例：从一个文件或命令输出中提取每行的第一列数据：

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echo -e "apple 10\nbanana 20" | awk '{print $1}'

输出：

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2
apple
banana

操作行和列

在 awk 中使用条件语句、循环、数学运算等来处理文本中的数据。

示例：计算每行第一列和第二列的和：

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echo -e "10 20\n30 40" | awk '{print $1 + $2}'

输出：

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30
70

使用字段分隔符（FS）

可以指定自定义的字段分隔符。例如，当数据是 CSV 格式时，分隔符是逗号。

示例：指定逗号作为分隔符来处理 CSV 数据：

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echo -e "apple,10\nbanana,20" | awk -F ',' '{print $1}'

输出：

输出：

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apple
banana

模式匹配和条件执行

awk 允许根据条件执行特定的操作，例如打印满足条件的行。

示例：打印包含“banana”这一单词的行：

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echo -e "apple 10\nbanana 20" | awk '$1 == "banana" {print $0}'

输出：

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banana 20

内置变量

awk 提供了一些内置变量，比如：

NR：当前处理的行号。
NF：当前行的字段数。
$0：整行文本。
$1, $2, $3：每行的第 1、2、3 列。
FS：字段分隔符（默认是空格或制表符）。
打印格式化输出
awk 可以自定义输出格式，比如指定列宽、对齐等。

示例：输出每个字段的固定宽度：

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echo -e "apple 10\nbanana 20" | awk '{printf "%-10s %10s\n", $1, $2}'

输出：

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apple           10
banana          20

cadvsior

安装

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docker run -d --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:latest

此时可以在8080访问

image-20241203193536021

在prometheus绑定的配置文件添加监控源

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nano /opt/prometheus/config/prometheus.yml

image-20241203202747980

重启prometheus

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docker restart prometheus

静待片刻即可收到返回的新数据

image-20241203202901001

grafana

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docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

之后可以在端口3000访问

默认账号密码

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admin
admin

第一次会提示修改密码

image-20241203202038317

先添加数据源

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再导入监控模板

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image-20241203202321103

image-20241203202349339

之后即可看到监控数据

image-20241203202420197

node exporter

先创建容器，使用 –net=”host”` 网络模式共享主机网络堆栈，不需要-p进行端口映射

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docker run -d   --name=node-exporter   --net="host"   --pid="host"   -v "/:/host:ro,rslave"   quay.io/prometheus/node-exporter:latest   --path.rootfs=/host

image-20241203202633848

再次配置到前端展示

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nano /opt/prometheus/config/prometheus.yml

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docker restart prometheus

静待一会即可

image-20241203231321355

对于Grafana，依旧是带入库模板，编号9276

image-20241203231507625

image-20241203231623784

之后即可看到面板

image-20241203231703052

有些显示没有图表，一般是三个原因

  1. 没数据（取采）
  2. 时间不对（采集的时间戳与实际时间不符，调节横轴时间范围）
  3. 代码写错了（如下面的网卡，可以把语句的中间拿去prometheus查询看有没有数据）

调整图表

cpu使用率

image-20241203232815565

有结果的

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node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="idle"}

image-20241203232842329

加一个irate就没了

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irate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="idle"}[1m])

image-20241203232953786

推测node_cpu_seconds_total 只被更新不频繁，增加时间范围，到2分钟，可以

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irate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="idle"}[2m])

image-20241203233413063

于是问题解决

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100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{instance=~"$node",mode="idle"}[2m])) * 100)

image-20241203233919379

磁盘读写速率

点进去发现具有同样的问题，时间片从1m改为2m解决，最后一个为实时io，无data，查询普罗米修斯，返回状态码0

image-20241203234214204

image-20241204000357533

磁盘读写容量

与上面类似处理

image-20241203234646417

磁盘IO读写时间

类似处理，可以显示数据（实际上四条查询，前两个指标nodata，原因尚不清楚，后两个有）

image-20241203235634961

磁盘每秒IO耗时

类似处理，解决

image-20241203235842715

网络进出流量

比如下面这个是默认的网卡名称不对

image-20241203231809571

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irate(node_network_receive_bytes_total{instance=~'$node',device=~'$nic'}[5m])*8

改为实际的网卡即可

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irate(node_network_receive_bytes_total{instance=~'$node',device=~'ens33'}[5m])*8

image-20241203231933298

分区显示

刷新解决

image-20241204001130367

Posted on Edited on

记录学习部署k8s过程中踩过的坑，下次部署有个参考

节点规划

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k8s 1.20.2 + docker + flannel 0.20.2

node0 192.168.126.139 master 4GB 40GB
node1 192.168.126.140 slave 4GB 40GB
node2 192.168.126.141 slave 4GB 40GB

前置工作（所有节点）

  1. 修自定义主机名，即刻应用，以一个为例

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    # hostnamectl set-hostname node1
    # sudo -i

    image-20241124234104685

  2. 整个顺手的文本编辑器，笔者这里选了nano

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    # yum install nano

    image-20241125000040548

  3. 配置主机名解析

    /etc/hosts是一个本地的静态文件，用于将主机名映射到 IP 地址。当系统需要解析主机名时，首先查找该文件。如果找到匹配项，则使用该 IP 地址，而不通过 DNS 服务器

    1
    # nano /etc/hosts

    添加如下内容

    image-20241125000357924

  4. 关闭swap，selinux，禁用防火墙

    k8s运行需要禁用swap（交换空间）更好的进行容器内存管理。swapoff -a关闭swap。/etc/fstab 用于定义系统启动时自动挂载的文件系统、分区、交换空间（swap）等信息，sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab注释掉其中关于swap的信息。setenforce 0禁用 SELinux 的强制安全策略避免k8s遇到权限问题。systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld关闭并禁用防火墙

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    # swapoff -a
    # sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab
    # setenforce 0
    # systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld

    image-20241125001106539

  5. 启用内核模块

    1. **modprobe overlay**：加载 Overlay 文件系统（用于容器运行时）内核模块，支持容器文件系统。

    2. **modprobe br_netfilter**： 加载网络桥接过滤模块，用于容器和主机之间的流量控制。

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    # modprobe overlay
    # modprobe br_netfilter

  6. 网络转发常用配置

    1. net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
      部署容器时，容器网络通常会与宿主机的网络进行桥接。在处理跨越网络桥接的数据包时，调用 iptables 进行包过滤。避免容器间的流量被误拦截。
    2. net.ipv4.ip_forward = 1
      启用 IP 转发，使主机能够转发网络流量，保证不同节点间的 Pod 可以相互通信。
    3. net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
      与第一个参数类似，关于ipv6的。
    4. vm.swappiness=0
      设置虚拟内存的交换行为，swappiness 控制内核决定什么时候将内存页面交换到硬盘上。swappiness=0 表示内核尽量避免交换，优先使用物理内存，避免频繁的内存交换。
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    cat > /etc/sysctl.d/kubernetes.conf <<EOF
    net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
    net.ipv4.ip_forward = 1
    net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
    vm.swappiness=0
    EOF

    生效规则

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    # sysctl -p /etc/sysctl.d/kubernetes.conf

docker安装（所有节点）

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# dnf install -y docker

image-20241125001725376

开机自启

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# systemctl enable docker && systemctl start docker

查看版本，确定安装成功

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# docker --version

image-20241125002237232

网络组件配置准备（所有节点）

Flannel 是 Kubernetes 的网络插件，用于为集群中的容器提供跨节点的网络通信，常用的还有calico，flannel简单易用，calico功能更强大

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# mkdir /opt/yaml/
# nano /opt/yaml/kube-flannel.yaml

内容如下，注意这里的镜像是国外的，可以换成国内的，也可以给docker配置代理

另外，如果使用其他版本的flannel，可以直接去其github仓库下载对应yml文件

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---
kind: Namespace
apiVersion: v1
metadata:
  name: kube-flannel
  labels:
    pod-security.kubernetes.io/enforce: privileged
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: flannel
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
- apiGroups:
  - "networking.k8s.io"
  resources:
  - clustercidrs
  verbs:
  - list
  - watch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: flannel
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: flannel
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: flannel
  namespace: kube-flannel
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: flannel
  namespace: kube-flannel
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: kube-flannel-cfg
  namespace: kube-flannel
  labels:
    tier: node
    app: flannel
data:
  cni-conf.json: |
    {
      "name": "cbr0",
      "cniVersion": "0.3.1",
      "plugins": [
        {
          "type": "flannel",
          "delegate": {
            "hairpinMode": true,
            "isDefaultGateway": true
          }
        },
        {
          "type": "portmap",
          "capabilities": {
            "portMappings": true
          }
        }
      ]
    }
  net-conf.json: |
    {
      "Network": "10.244.0.0/16",
      "Backend": {
        "Type": "vxlan"
      }
    }
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: kube-flannel-ds
  namespace: kube-flannel
  labels:
    tier: node
    app: flannel
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: flannel
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: node
        app: flannel
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/os
                operator: In
                values:
                - linux
      hostNetwork: true
      priorityClassName: system-node-critical
      tolerations:
      - operator: Exists
        effect: NoSchedule
      serviceAccountName: flannel
      initContainers:
      - name: install-cni-plugin
        #image: flannelcni/flannel-cni-plugin:v1.1.2 #for ppc64le and mips64le (dockerhub limitations may apply)
        image: docker.io/rancher/mirrored-flannelcni-flannel-cni-plugin:v1.1.2
        command:
        - cp
        args:
        - -f
        - /flannel
        - /opt/cni/bin/flannel
        volumeMounts:
        - name: cni-plugin
          mountPath: /opt/cni/bin
      - name: install-cni
       #image: flannelcni/flannel:v0.20.2 #for ppc64le and mips64le (dockerhub limitations may apply)
        image: docker.io/rancher/mirrored-flannelcni-flannel:v0.20.2
        command:
        - cp
        args:
        - -f
        - /etc/kube-flannel/cni-conf.json
        - /etc/cni/net.d/10-flannel.conflist
        volumeMounts:
        - name: cni
          mountPath: /etc/cni/net.d
        - name: flannel-cfg
          mountPath: /etc/kube-flannel/
      containers:
      - name: kube-flannel
       #image: flannelcni/flannel:v0.20.2 #for ppc64le and mips64le (dockerhub limitations may apply)
        image: docker.io/rancher/mirrored-flannelcni-flannel:v0.20.2
        command:
        - /opt/bin/flanneld
        args:
        - --ip-masq
        - --kube-subnet-mgr
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "50Mi"
        securityContext:
          privileged: false
          capabilities:
            add: ["NET_ADMIN", "NET_RAW"]
        env:
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: EVENT_QUEUE_DEPTH
          value: "5000"
        volumeMounts:
        - name: run
          mountPath: /run/flannel
        - name: flannel-cfg
          mountPath: /etc/kube-flannel/
        - name: xtables-lock
          mountPath: /run/xtables.lock
      volumes:
      - name: run
        hostPath:
          path: /run/flannel
      - name: cni-plugin
        hostPath:
          path: /opt/cni/bin
      - name: cni
        hostPath:
          path: /etc/cni/net.d
      - name: flannel-cfg
        configMap:
          name: kube-flannel-cfg
      - name: xtables-lock
        hostPath:
          path: /run/xtables.lock
          type: FileOrCreate

安装cni并配置到flannel的默认路径

CNI（Container Network Interface）是容器网络接口的缩写，为容器提供网络配置和管理功能，包括为容器分配 IP 地址、设置网络策略、路由流量等

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# dnf install -y containernetworking-plugins

image-20241125004635626

copy cni配置到flannel默认读取的目录

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# mkdir -p /opt/cni/bin
# cp /usr/libexec/cni/* /opt/cni/bin/

image-20241125005121394

依赖组件conntrack

conntrack是一种用户空间工具，用于操作和管理 netfilter跟踪连接的状态，此处用于处理容器间的网络连接

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# dnf install -y conntrack

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kubelet开启自启

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# systemctl enable kubelet.service && systemctl start kubelet.service

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K8s主节点

  1. 安装组件
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# dnf install -y kubernetes-kubeadm kubernetes-kubelet kubernetes-master

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  1. 初始化控制平面
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kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.126.139 \
  --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
  --kubernetes-version v1.20.2 \
  --service-cidr=10.1.0.0/16 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

这里笔者配置了附录的docker代理，如果没有，可以考虑在这里直接指定国内源，比如下面这种方式

1
kubeadm init --kubernetes-version=1.20.2 --apiserver-advertise-address=192.168.126.139 --cri-socket=/var/run/isulad.sock --image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers --service-cidr=10.96.0.0/12 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 --v=5

输出以下信息初始化成功

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  1. 保存join命令在从节点运行
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kubeadm join 192.168.126.139:6443 --token dokaoz.sfrch50yf43iubsz \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:44507460bd82478c7447280af83889673149a76a3a24f75b7e828e9b56a69dc4
  1. 配置kubectl

/etc/profile 是一个系统级的 shell 配置文件，通常用于设置所有用户的环境变量和启动时执行的系统命令

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# nano /etc/profile

最后面添加

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export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf

应用改变

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# source /etc/profile
  1. 查看节点状态
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kubectl get nodes

此时提示NotReady，是因为网络插件未配置（这里笔者已经在从节点执行了1. 2步骤加入了集群）

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  1. 配置flannel，之前导入的配置直接应用即可（实际上部署完发现从节点不需要使用kubectl apply -f /opt/yaml/kube-flannel.yaml配置flannel，也可以正常使用网络，原因还没搞明白，坑++）
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kubectl apply -f /opt/yaml/kube-flannel.yaml

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  1. 可以使用如下命令查看flannel部署进度和集群状态
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kubectl get nodes
kubectl get pods -n kube-flannel

安装完成后状态如下所示

image-20241125123259156

K8s从节点

  1. 安装组件
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[root@node0 ~]# dnf install -y kubernetes-kubeadm kubernetes-kubelet kubernetes-node

image-20241125010758059

  1. 加入集群
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kubeadm join 192.168.126.139:6443 --token dokaoz.sfrch50yf43iubsz \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:44507460bd82478c7447280af83889673149a76a3a24f75b7e828e9b56a69dc4

显示如下信息加入成功

image-20241125121943414

集群测试

此处选择nginx进行测试创建并暴露端口

【来自GPT】

  1. kubectl create deployment nginx --image=nginx

**kubectl create deployment**：创建一个新的部署（Deployment）。Deployment 是 Kubernetes 中管理应用生命周期的资源对象，它定义了应用的期望状态（例如 Pod 数量、副本、容器镜像等）。

**nginx**：指定部署的名称。这个名字会被用作创建的 Deployment 资源的标识。

**--image=nginx**：指定容器使用的镜像。这里指定的是 nginx 镜像，意味着创建的 Pod 中将运行 Nginx Web 服务器。这个镜像是从 Docker Hub 中拉取的官方 Nginx 镜像。

  1. kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort

**kubectl expose**：该命令用于暴露一个服务，使其可以通过网络访问。通常，Kubernetes 使用 Service 资源来暴露应用，使其在集群内或集群外可访问。

**deployment nginx**：暴露的对象是之前创建的 nginx Deployment。意味着这个命令会创建一个 Service，将 nginx 部署暴露出去。

**--port=80**：指定暴露服务的端口号，80 是 Nginx 的默认 HTTP 服务端口。这个端口将用于访问 Nginx Web 服务器。

**--type=NodePort**：指定服务暴露的类型为 NodePort。NodePort 类型的服务会在每个节点上打开一个端口，使集群外部的用户可以通过节点的 IP 地址和指定的端口号来访问服务。Kubernetes 会自动为该服务分配一个端口，默认范围是 30000 到 32767。

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kubectl create deployment nginx --image=nginx
kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort

查询当前集群中 Pod 和 Service 状态,查看是否运行成功

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kubectl get pod,svc

image-20241125123555734

查看pod运行的节点可以用

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kubectl get pods -o wide

在从节点查看，可以发现这里自动部署在在192.168.126.141节点上

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所有节点均可访问nginx服务器

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192.168.126.140:32641
192.168.126.141:32641
192.168.126.142:32641

比如主节点

image-20241125124035333

扩展副本

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kubectl scale deployment nginx --replicas=3

附录-常见问题

静态ip配置

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# cd /etc/sysconfig/network-scripts
# nano ifcfg-ens33

笔者文件如下

image-20241127201159694

对于要设置的静态ip所属子网，可以在宿主机使用ipconfig命令查询，笔者使用NAT链接虚拟机和宿主机，这里是VMnet 8网络，网关一般默认为xxx.xxx.xxx.2，DNS照搬即可。

更改如下选项即可，黄色由dhcp改为static，红色为新加的。

image-20241127200905390

之后重启网卡即可生效设置

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# systemctl reload NetworkManager

重启后已经可以访问网络

image-20241127202015718

实际上有时候管用，有时候不管用，原因笔者还没弄明白，坑++，这里选择粗暴的重启节点

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# reboot

dnf太慢，挂个终端代理

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[root@node0 ~]# export http_proxy="http://192.168.1.104:7890"
[root@node0 ~]# export https_proxy="http://192.168.1.104:7890"

docker配置代理以访问国外镜像源

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[root@node0 ~]# sudo mkdir /etc/systemd/system/docker.service.d
[root@node0 ~]# cd /etc/systemd/system/docker.service.d
[root@node0 docker.service.d]# nano proxy.conf
[root@node0 docker.service.d]# sudo systemctl daemon-reload
[root@node0 docker.service.d]# sudo systemctl restart docker
[root@node0 docker.service.d]# docker info

proxy.conf内容为

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[Service] 
Environment="HTTP_PROXY=http://192.168.1.104:7890"
Environment="HTTPS_PROXY=http://192.168.1.104:7890"

image-20241125013251266

初始化时警告，主节点socat缺失

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[WARNING FileExisting-socat]: socat not found in system path

补一个即可

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yum install -y socat

cgroups不一致

初始化时警告docker cgroups与推荐不一致，在

“/etc/docker/daemon.json”添加

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"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"]

之后重启docker和守护进程即可，查看docker info可以看到当前的cgroups

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[root@lab2 docker]# nano /etc/docker/daemon.json
[root@lab2 docker]# sudo systemctl daemon-reload
[root@lab2 docker]# sudo systemctl restart docker
[root@lab2 docker]# docker info

完整文件示例

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“
{
    "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
    "log-driver": "json-file",
    "log-opts": {
        "max-size": "100m"
    },
    "storage-driver": "overlay2",
    "registry-mirrors": [
        "https://registry.docker-cn.com",
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
        "https://hub-mirror.c.163.com",
        "https://mirror.baidubce.com",
        "https://ccr.ccs.tencentyun.com"
    ]
}
”

如果想查看k8s的cgroups

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nano /var/lib/kubelet/config.yaml

删除配置以重新初始化

下面的命令可以在所有节点删除现有配置

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sudo kubeadm reset -f

此命令不会删除docker，k8s组件等镜像，只会删除初始化的影响

主节点需要额外执行

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sudo rm -rf /etc/kubernetes

从节点加入提示节点已出现

问题：

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[preflight] FYI: You can look at this config file with 'kubectl -n kube-system get cm kubeadm-config -o yaml'
error execution phase kubelet-start: a Node with name "lab2" and status "Ready" already exists in the cluster. You must delete the existing Node or change the name of this new joining Node
To see the stack trace of this error execute with --v=5 or higher

方法（主节点）

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kubectl delete node lab2

然后从节点重新加入

flannel部署出错删除配置

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[root@lab2 ~]# kubectl delete -f /opt/yaml/kube-flannel.yaml
namespace "kube-flannel" deleted
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io "flannel" deleted
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io "flannel" deleted
serviceaccount "flannel" deleted
configmap "kube-flannel-cfg" deleted
daemonset.apps "kube-flannel-ds" deleted

删除测试时创建的nginx服务

删除 Deployment 和 Pod

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kubectl delete deployment nginx

删除对应的 Service

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kubectl delete svc nginx

确认资源已被删除

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kubectl get pod,svc

过程中的k8s命令&&从节点配置kubectl

kubelet：在 每个节点 上运行，负责管理节点上的容器和 Pod。

kubeadm：在 主节点 上用于初始化集群，在 从节点 上用于加入集群。

kubectl：在 任意节点 上运行，用于操作和管理集群。

上述过程中kubectl只部署在了主节点上，从节点调用相关指令有如下错误

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[root@lab2 ~]# kubectl apply -f /opt/yaml/kube-flannel.yaml
The connection to the server localhost:8080 was refused - did you specify the right host or port?

如果想在从节点执行这些指令时，用不了，可以复制主节点的配置即可

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kubectl apply -f /opt/yaml/kube-flannel.yaml
kubectl get nodes
kubectl get pods -n kube-flannel

具体操作

查看从节点配置：

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[root@lab2 ~]# ls ~/.kube/config
ls: 无法访问 '/root/.kube/config': No such file or directory

没有找到 ~/.kube/config 文件，说明 kubectl 配置文件还没有正确设置。

解决步骤：
在主节点上获取 kubeconfig 文件：

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sudo cat /etc/kubernetes/admin.conf

复制配置文件到工作节点

将输出的配置文件内容复制到工作节点上的 ~/.kube/config 文件

没有则新建

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[root@lab2 ~]# mkdir -p ~/.kube
[root@lab2 ~]# nano ~/.kube/config

然后就好了

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[root@lab2 ~]# kubectl get nodes
NAME   STATUS   ROLES                  AGE   VERSION
lab0   Ready    control-plane,master   32h   v1.20.2
lab2   Ready    <none>                 18m   v1.20.2
lab3   Ready    <none>                 27m   v1.20.2

参考文章

K8s+iSulad环境部署 | openEuler文档 | openEuler社区 | v22.03_LTS_SP3

openEuler 部署Kubernetes（K8s）集群_《openeuler kubernetes 集群部署指南》-CSDN博客

K8s+iSulad环境部署 | openEuler文档 | openEuler社区 | v22.03_LTS_SP3

docker国内镜像源配置及走代理设置_docker镜像代理-CSDN博客

It seems like the kubelet isn‘t running or healthy_it seems like the kubelet isn’t running or healthy-CSDN博客

Posted on

虚拟机安装openEuler22.03 SP3

环境：Win11 VMware Workstation 16.02

步骤(VMware Workstation 16.02)

  1. 选择自定义

    image-20241124222149059

  2. 保持不变

    image-20241124222233414

  3. 稍后安装操作系统

    image-20241124222305170

  4. 这里笔者选择的Linux Centos 7 64位

    image-20241124222910568

  5. 自定义名称和路径

    image-20241124223034266

  6. 自定义处理器信息。笔者指定了2个处理器，每个处理器2个内核

    image-20241124223147374

  7. 自定义内存，笔者指定4GB

    image-20241124223258483

  8. 自定义网络连接方式。笔者使用了NAT方式，可以理解为在宿主机新建一张虚拟网卡，然后把虚拟机分配到其子网中

    image-20241124223543570

  9. 保持不变

    image-20241124223615058

  10. 保持不变

    image-20241124223657315

  11. 保持不变

    image-20241124223716195

  12. 自定义磁盘大小，笔者分配了40GB，存储为单个文件

    image-20241124223810234

  13. 自定义虚拟磁盘路径

    image-20241124223847768

  14. 指定虚拟DVD

    image-20241124223930262

    image-20241124224102970

    image-20241124224121061

步骤(虚拟机初始化)

Enter/等待60s 开始安装，磁盘检查大概要几分钟，进入安装界面

  1. 安装过程使用中文

    image-20241124230017053

  2. 安装目的地选择，点进去退出来就可以

    image-20241124230120638

  3. 语言支持添加英语

    image-20241124230218313

  4. 网络链接，设置主机名

    image-20241124230305786

  5. 设置root用户

    image-20241124230447725

  6. 开始安装&重启系统，出现如下界面安装完成

    image-20241124232613735

Posted on Edited on

在搭建k8s集群时遇到了需要给磁盘扩容的情况，写一篇文章记录自己的经历

背景知识：
LVM（Logical Volume Manager，逻辑卷管理器）是 Linux 操作系统中的一种灵活的磁盘管理工具，它通过将多个物理硬盘或分区组合成一个或多个逻辑卷，提供比传统分区管理更强大的存储管理功能。LVM 允许动态调整存储空间大小、跨多个物理磁盘创建逻辑卷，并支持快照、镜像等高级功能。

1. 查看已连接系统的硬盘及其分区

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sudo fdisk -l

可以看到前面是若干回环设备（如loop0）的信息，这是linux一种虚拟设备，而/dev/sda是物理硬盘。/dev/sda1, /dev/sda2, /dev/sda3：表示该硬盘的不同分区。最后是由 LVM（逻辑卷管理器） 管理的分区/dev/mapper/ubuntu–vg-ubuntu–lv
查看已连接系统的硬盘及其分区

2. 查看磁盘的使用情况

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df -h

运行 df -h 查看文件系统的当前使用情况，udev 是 Linux 内核提供的设备管理器，tmpfs 是基于内存的文件系统，通常用于存储临时文件。可以看到系统的根分区/目前为 98GB，使用了 6.8GB，剩余 87GB。根目录挂在/dev/mapper/ubuntu–vg-ubuntu–lv
查看磁盘的使用情况

3. 查看块设备信息

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lsblk

运行 lsblk 可以查看块设备的挂载点及分区。可以看到 /dev/sda3 被分配到了 ubuntu–vg-ubuntu–lv 逻辑卷，大小为 100GB
看块设备信息

4. 查看LVM中卷组信息

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sudo vgdisplay

运行 vgdisplay 查看当前卷组的详细信息。可以看到 ubuntu-vg 卷组的总大小为 1.82TB，其中 100GB 已被分配给现有的逻辑卷，还剩 1.72TB 可用于扩展
看LVM中卷组信息

5. 扩展逻辑卷

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sudo lvextend -l +200G /dev/mapper/ubuntu--vg-ubuntu--lv

将逻辑卷 ubuntu-lv 的大小增加 200 GB，-l：表示根据扩展单位 “PE（Physical Extents）” 来扩展空间。+200G：表示将逻辑卷增加 200 GB 的容量，/dev/mapper/ubuntu–vg-ubuntu–lv：是目标逻辑卷的路径，表示要扩展的逻辑卷在 ubuntu-vg 卷组中的 ubuntu-lv
扩展逻辑卷

6. 调整文件系统大小

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sudo resize2fs /dev/mapper/ubuntu--vg-ubuntu--lv

扩展逻辑卷后，需要调整文件系统的大小以使用新分配的空间。使用 LVM 扩展逻辑卷时，文件系统不会自动扩展，文件系统扩展是必需的
调整文件系统大小

7. 查看扩容结果

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df -h

可以看到 /dev/mapper/ubuntu–vg-ubuntu–lv 的总大小已成功扩展
查看扩容结果