最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。 同时，我还需要一个尽可能与生产环境相似的集群，所以所有的本地解决方案(如Minikube、Vagrant等)都没有任何作用。 一开始，我使用了一个云提供商的托管Kubernetes，因为它易于部署，并且一旦集群启动，我只需要单击一下按钮就可以下载kubectl配置。但是它存在三个问题： 它会花费很多时间——每个集群大约需要10分钟进行部署。如果我每天都要部署并销毁它，那么这些时间加起来就十分可观了。 需要手动下载与加载kubectl配置文件(这个操作尽管很简单，但手动还是略微麻烦) 这是一项托管服务，因此我没有对集群的完全访问权限。 最终，我得到了一个简单的Bash脚本，该脚本可以在Google Cloud上创建虚拟机，部署一个4节点的Kubernetes集群(1个主节点和3个worker节点)，下载kubectl配置，并将其加载到我的系统中，而完成这一切仅需60秒!从零开始(甚至没有虚拟机)到能够执行kubectl apply -f any_deployment.yaml，仅需不到1分钟!那么具体要怎么操作呢? 具体需求于我而言，这一解决方案需要考虑的一个重要因素是尽可能可移植。因此我尽量让自己不使用太多工具(因此不需要Terraform、Ansible，也不需要安装和配置)。这是为什么我用Bash编写它的原因，而我唯一的依赖项是安装和配置了GCloud CLI(带有默认区域和项目集)。 30秒启动虚拟机我们从虚拟机开始。一般情况下，在云上创建虚拟机大约需要45秒到60秒的时间。例如，在DigitalOcean上，启动虚拟机(意味着ping开始响应)需要40秒，但你需要额外的15秒来启动其他系统服务(最重要的是，SSH server能够接收连接)。 所以，首先我们需要让整个流程更快，至少快两倍。 我们可以通过使用内存更小的OS镜像来实现。这就是我坚持用Google Cloud的原因，因为它们提供最小的Ubuntu镜像(小于200MB)。同时，我尝试了许多轻量级发行版，但它们要不就是没有核心模块，要不就是需要花很长的时间启动。 在Google Cloud上创建和启动Ubuntu迷你虚拟机花费大约30秒(从GCloud API调用到SSH Server准备就绪)。那么，我们第一步就完成了，现在我们接下来看剩下的30秒。 30秒部署K8S集群通过使用k3s，我们不需要为Kubernetes启动和运行操心太多，因为k3s安装程序会为我们完成这些操作。所以，我的脚本仅需下载并执行它即可。 将一切都连接起来我们通过使用轻量的OS镜像来在30秒之内启动虚拟机。我们使用了k3s，可以让我们在20秒之内运行Kubernetes。现在，我们需要将所有的部件连接在一起。为了完成这一操作，我们准备了一个Bash脚本：
唯一的挑战是获取生成的kubectl配置——Google虚拟机上的公共IP地址在计算机上是不可见/无法访问的(当你执行“ip addr”或“ifconfig”时，你也无法找到该IP地址)。所以，当k3s生成证书以及kubeconfig时，从外部访问集群是无效的。 但经过多方面搜索，我发现了参数“--tls-san=”，它可以为证书生成提供额外的IP地址。因此，我们可以通过GCloud命令获取IP地址，然后安装k3s时，将其作为参数的值传递。如果k3s部署在所有节点上，并且worker节点已在master节点上正确注册，那么集群就已经准备就绪。 剩下的最后一件事就是下载kubectl配置(使用scp以从master节点获得文件)。完成所有步骤仅需55到58秒。正如你所见，这个解决方案没有什么特别之处，只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本中。但这可以很快完成工作。
下一步是?首先，当前整个解决方案都经过硬编码，以具有4个节点的集群(一个主节点和3个worker节点)。使其易于配置，但我还从未测试过更大的集群。但我会尽快添加该选项。 其次，现在kubectl配置仅供下载(因此你可以将其作为参数传递给kubectl命令)，或覆盖现有的kubectl配置(已经能够满足我的需求，因为我没有长期运行的集群)。但是，添加一个将配置附加到现有配置中的功能选项，然后更改上下文，长期来看是有益的。
原文发布时间：2020-02-29 |
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