收藏干货Kubernetes集群搭建超详细总结CentOS版
学习Kubernetes的关键一步就是要学会搭建一套k8s集群。在今天的文章中作者将最近新总结的搭建技巧，无偿分享给大家！废话不多说，直接上干货！
01、系统环境准备
要安装部署Kubernetes集群，首先需要准备机器，最直接的办法可以到公有云（如阿里云等）申请几台虚拟机。而如果条件允许，拿几台本地物理服务器来组建集群自然是最好不过了。但是这些机器需要满足以下几个条件：
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要求64位Linux操作系统，且内核版本要求3.10及以上，能满足安装Docker项目所需的要求；
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机器之间要保持网络互通，这是未来容器之间网络互通的前提条件；
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要有外网访问权限，因为部署的过程中需要拉取相应的镜像，要求能够访问到gcr.io、quay.io这两个docker registry,因为有小部分镜像需要从这里拉取；
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单机可用资源建议2核CPU、8G内存或以上，如果小一点也可以但是能调度的Pod数量就比较有限了；
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磁盘空间要求在30GB以上，主要用于存储Docker镜像及相关日志文件；
在本次实验中我们准备了两台虚拟机，其具体配置如下：
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2核CPU、2GB内存，30GB的磁盘空间；
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Unbantu 20.04 LTS的Sever版本，其Linux内核为5.4.0；
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内网互通，外网访问权限不受控制；
02、Kubernetes集群部署工具Kubeadm介绍
作为典型的分布式系统，Kubernetes的部署一直是困扰初学者进入Kubernetes世界的一大障碍。在发布早期Kubernetes的部署主要依赖于社区维护的各种脚本，但这其中会涉及二进制编译、配置文件以及kube-apiserver授权配置文件等诸多运维工作。目前各大云服务厂商常用的Kubernetes部署方式是使用SaltStack、Ansible等运维工具自动化地执行这些繁琐的步骤，但即使这样，这个部署的过程对于初学者来说依然是非常繁琐的。
正是基于这样的痛点，在志愿者的推动下Kubernetes社区终于发起了kubeadm这一独立的一键部署工具，使用kubeadm我们可以通过几条简单的指令来快速地部署一个kubernetes集群。在接下来的内容中，就将具体演示如何使用kubeadm来部署一个简单结构的Kubernetes集群。
03、安装kubeadm及Docker环境
正是基于这样的痛点，在志愿者的推动下Kubernetes社区终于发起了kubeadm这一独立的一键部署工具，使用kubeadm我们可以通过几条简单的指令来快速地部署一个kubernetes集群。在接下来的内容中，就将具体演示如何使用kubeadm来部署一个简单结构的Kubernetes集群。
前面简单介绍了Kubernetes官方发布一键部署工具kubeadm，只需要添加kubeadm的源，然后直接用yum安装即可，具体操作如下：
1)、编辑操作系统安装源配置文件，添加kubernetes镜像源，命令如下：
#添加Docker阿里镜像源 [root@centos-linux ~]# wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo #安装Docker [root@centos-linux ~]# yum -y install docker-ce-18.09.9-3.el7 #启动Docker并设置开机启动 [root@centos-linux ~]# systemctl enable docker 添加Kubernetes yum镜像源，由于网络原因，也可以换成国内Ubantu镜像源，如阿里云镜像源地址： 添加阿里云Kubernetes yum镜像源 # cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF [kubernetes] name=Kubernetes baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64 enabled=1 gpgcheck=0 repo_gpgcheck=0 gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg EOF
[root@centos-linux ~]# yum install -y kubelet-1.20.0 kubeadm-1.20.0 kubectl-1.20.0
当前版本是最新版本1.21，这里安装1.20。
#查看安装的kubelet版本信息
[root@centos-linux ~]# kubectl version
Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"20", GitVersion:"v1.20.0", GitCommit:"af46c47ce925f4c4ad5cc8d1fca46c7b77d13b38", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2020-12-08T17:59:43Z", GoVersion:"go1.15.5", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
The connection to the server localhost:8080 was refused - did you specify the right host&nbs***bsp;port?
在上述安装kubeadm的过程中，kubeadm和kubelet、kubectl、kubernetes-cni这几个kubernetes核心组件的二进制文件也都会被自动安装好。
3)、Docker服务启动及限制修改
在具体运行kubernetes部署之前需要对Docker的配置信息进行一些调整。首先，编辑系统/etc/default/grub文件，在配置项GRUB_CMDLINE_LINUX中添加如下参数：
GRUB_CMDLINE_LINUX=" cgroup_enable=memory swapaccount=1"
完成编辑后保存执行如下命令，并重启服务器，命令如下：
root@kubernetesnode01:/opt/kubernetes-config# reboot
上述修改主要解决的是可能出现的“docker警告WARNING: No swap limit support”问题。其次，编辑创建/etc/docker/daemon.json文件，添加如下内容：
# cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"registry-mirrors": ["https://6ze43vnb.mirror.aliyuncs.com"],
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "100m"
},
"storage-driver": "overlay2"
}
EOF
完成保存后执行重启Docker命令，如下：
# systemctl restart docker
此时可以查看Docker的Cgroup信息，如下：
# docker info | grep Cgroup
Cgroup Driver: systemd # swapoff -a
该命令只是临时禁用swap，如要保证系统重启后仍然生效则需要“vim /etc/fstab”文件，并注释掉swap那一行。
04、部署Kubernetes的Master节点
在Kubernetes中Master节点是集群的控制节点，它是由三个紧密协作的独立组件组合而成，分别是负责API服务的kube-apiserver、负责调度的kube-scheduler以及负责容器编排的kube-controller-manager，其中整个集群的持久化数据由kube-apiserver处理后保存在Etcd中。 要部署Master节点可以直接通过kubeadm进行一键部署，但这里我们希望能够部署一个相对完整的Kubernetes集群，可以通过配置文件来开启一些实验性的功能。具体在系统中新建/opt/kubernetes-config/目录，并创建一个给kubeadm用的YAML文件（kubeadm.yaml），具体内容如下：
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2 kind: ClusterConfiguration controllerManager: extraArgs: horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients: "true" horizontal-pod-autoscaler-sync-period: "10s" node-monitor-grace-period: "10s" apiServer: extraArgs: runtime-config: "api/all=true" kubernetesVersion: "v1.20.0"
在上述yaml配置文件中“horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients: "true"”这个配置，表示将来部署的kuber-controller-manager能够使用自定义资源（Custom Metrics）进行自动水平扩展，感兴趣的读者可以自行查阅相关资料！而“v1.20.0”就是要kubeadm帮我们部署的Kubernetes版本号。
需要注意的是，如果执行过程中由于国内网络限制问题导致无法下载相应的Docker镜像，可以根据报错信息在国内网站（如阿里云）上找到相关镜像，然后再将这些镜像重新tag之后再进行安装。具体如下：
#从阿里云Docker仓库拉取Kubernetes组件镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver-amd64:v1.20.0 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager-amd64:v1.20.0 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler-amd64:v1.20.0 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy-amd64:v1.20.0 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.2 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.4.13-0 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:1.7.0
下载完成后再将这些Docker镜像重新tag下，具体命令如下：
解决镜像拉取问题后再次执行kubeadm部署命令就可以完成Kubernetes Master控制节点的部署了，具体命令及执行结果如下：#重新tag镜像 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler-amd64:v1.20.0 k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.20.0 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager-amd64:v1.20.0 k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.20.0 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver-amd64:v1.20.0 k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.20.0 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy-amd64:v1.20.0 k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.20.0 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.2 k8s.gcr.io/pause:3.2 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.4.13-0 k8s.gcr.io/etcd:3.4.13-0 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns:1.7.0 k8s.gcr.io/coredns:1.7.0 此时通过Docker命令就可以查看到这些Docker镜像信息了，命令如下： root@kubernetesnode01:/opt/kubernetes-config# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE k8s.gcr.io/kube-proxy v1.18.1 4e68534e24f6 2 months ago 117MB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy-amd64 v1.18.1 4e68534e24f6 2 months ago 117MB k8s.gcr.io/kube-controller-manager v1.18.1 d1ccdd18e6ed 2 months ago 162MB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager-amd64 v1.18.1 d1ccdd18e6ed 2 months ago 162MB k8s.gcr.io/kube-apiserver v1.18.1 a595af0107f9 2 months ago 173MB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver-amd64 v1.18.1 a595af0107f9 2 months ago 173MB k8s.gcr.io/kube-scheduler v1.18.1 6c9320041a7b 2 months ago 95.3MB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler-amd64 v1.18.1 6c9320041a7b 2 months ago 95.3MB k8s.gcr.io/pause 3.2 80d28bedfe5d 4 months ago 683kB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause 3.2 80d28bedfe5d 4 months ago 683kB k8s.gcr.io/coredns 1.6.7 67da37a9a360 4 months ago 43.8MB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/coredns 1.6.7 67da37a9a360 4 months ago 43.8MB k8s.gcr.io/etcd 3.4.3-0 303ce5db0e90 8 months ago 288MB registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/etcd-amd64 3.4.3-0 303ce5db0e90 8 months ago 288MB
root@kubernetesnode01:/opt/kubernetes-config# kubeadm init --config kubeadm.yaml --v=5 ... Your Kubernetes control-plane has initialized successfully! To start using your cluster, you need to run the following as a regular user: mkdir -p $HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config Alternatively, if you are the root user, you can run: export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf You should now deploy a pod network to the cluster. Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at: https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/ Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root: kubeadm join 10.211.55.13:6443 --token yi9lua.icl2umh9yifn6z9k \ --discovery-token-ca-cert-hash sha256:074460292aa167de2ae9785f912001776b936cec79af68cec597bd4a06d5998d
从上面部署执行结果中可以看到，部署成功后kubeadm会生成如下指令：
kubeadm join 10.211.55.13:6443 --token yi9lua.icl2umh9yifn6z9k \ --discovery-token-ca-cert-hash sha256:074460292aa167de2ae9785f912001776b936cec79af68cec597bd4a06d5998d
mkdir -p $HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
而需要这些配置命令的原因在于Kubernetes集群默认是需要加密方式访问的，所以这几条命令就是将刚才部署生成的Kubernetes集群的安全配置文件保存到当前用户的.kube目录,之后kubectl会默认使用该目录下的授权信息访问Kubernetes集群。如果不这么做的化，那么每次通过集群就都需要设置“export KUBECONFIG 环境变量”来告诉kubectl这个安全文件的位置。
执行完上述命令后，现在我们就可以使用kubectl get命令来查看当前Kubernetes集群节点的状态了，执行效果如下：
在以上命令输出的结果中可以看到Master节点的状态为“NotReady”，为了查找具体原因可以通过“kuberctl describe”命令来查看下该节点（Node）对象的详细信息，命令如下：# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION centos-linux.shared NotReady control-plane,master 6m55s v1.20.0
# kubectl describe node centos-linux.shared
该命令可以非常详细地获取节点对象的状态、事件等详情，这种方式也是调试Kubernetes集群时最重要的排查手段。根据显示的如下信息：
... Conditions ... Ready False... KubeletNotReady runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:docker: network plugin is not ready: cni config uninitialized ...
可以看到节点处于“NodeNotReady”的原因在于尚未部署任何网络插件，为了进一步验证这一点还可以通过kubectl检查这个节点上各个Kubernetes系统Pod的状态，命令及执行效果如下：
# kubectl get pods -n kube-system NAME READY STATUS RESTARTS AGE coredns-66bff467f8-l4wt6 0/1 Pending 0 64m coredns-66bff467f8-rcqx6 0/1 Pending 0 64m etcd-kubernetesnode01 1/1 Running 0 64m kube-apiserver-kubernetesnode01 1/1 Running 0 64m kube-controller-manager-kubernetesnode01 1/1 Running 0 64m kube-proxy-wjct7 1/1 Running 0 64m kube-scheduler-kubernetesnode01 1/1 Running 0 64m
命令中“kube-system”表示的是Kubernetes项目预留的系统Pod空间（Namespace），需要注意它并不是Linux Namespace，而是Kuebernetes划分的不同工作空间单位。回到命令输出结果，可以看到coredns等依赖于网络的Pod都处于Pending（调度失败）的状态，这样说明了该Master节点的网络尚未部署就绪。
05、部署Kubernetes网络插件
前面部署Master节点中由于没有部署网络插件，所以节点状态显示“NodeNotReady”状态。接下来的内容我们就来具体部署下网络插件。在Kubernetes“一切皆容器”的设计理念指导下，网络插件也会以独立Pod的方式运行在系统中，所以部署起来也很简单只需要执行“kubectl apply”指令即可，例如以Weave网络插件为例：
# kubectl apply -f https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n') serviceaccount/weave-net created clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/weave-net created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/weave-net created role.rbac.authorization.k8s.io/weave-net created rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/weave-net created daemonset.apps/weave-net created
部署完成后通过“kubectl get”命令重新检查Pod的状态：
# kubectl get pods -n kube-system NAME READY STATUS RESTARTS AGE coredns-66bff467f8-l4wt6 1/1 Running 0 116m coredns-66bff467f8-rcqx6 1/1 Running 0 116m etcd-kubernetesnode01 1/1 Running 0 116m kube-apiserver-kubernetesnode01 1/1 Running 0 116m kube-controller-manager-kubernetesnode01 1/1 Running 0 116m kube-proxy-wjct7 1/1 Running 0 116m kube-scheduler-kubernetesnode01 1/1 Running 0 116m weave-net-746qj 2/2 Running 0 14m
可以看到，此时所有的系统Pod都成功启动了，而刚才部署的Weave网络插件则在kube-system下面新建了一个名叫“weave-net-746qj”的Pod，而这个Pod就是容器网络插件在每个节点上的控制组件。
到这里，Kubernetes的Master节点就部署完成了，如果你只需要一个单节点的Kubernetes，那么现在就可以使用了。但是在默认情况下，Kubernetes的Master节点是不能运行用户Pod的，需要通过额外的操作进行调整，在本文的最后将会介绍到它。
06、部署Worker节点
为了构建一个完整的Kubernetes集群，这里还需要继续介绍如何部署Worker节点。实际上Kubernetes的Worker节点和Master节点几乎是相同的，它们都运行着一个kubelet组件，主要的区别在于“kubeadm init”的过程中，kubelet启动后，Master节点还会自动启动kube-apiserver、kube-scheduler及kube-controller-manager这三个系统Pod。
root@kubenetesnode02:~# kubeadm join 10.211.55.6:6443 --token jfulwi.so2rj5lukgsej2o6 --discovery-token-ca-cert-hash sha256:d895d512f0df6cb7f010204193a9b240e8a394606090608daee11b988fc7fea6 --v=5 ... This node has joined the cluster: * Certificate signing request was sent to apiserver and a response was received. * The Kubelet was informed of the new secure connection details. Run 'kubectl get nodes' on the control-plane to see this node join the cluster.
完成集群加入后为了便于在Worker节点执行kubectl相关命令，需要进行如下配置：
#创建配置目录 root@kubenetesnode02:~# mkdir -p $HOME/.kube #将Master节点中$/HOME/.kube/目录中的config文件拷贝至Worker节点对应目录 root@kubenetesnode02:~# scp root@10.211.55.6:$HOME/.kube/config $HOME/.kube/ #权限配置 root@kubenetesnode02:~# sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config之后可以在Worker或Master节点执行节点状态查看命令“kubectl get nodes”，具体如下：
root@kubernetesnode02:~# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION kubenetesnode02 NotReady <none> 33m v1.18.4 kubernetesnode01 Ready master 29h v1.18.4
通过节点状态显示此时Work节点还处于NotReady状态，具体查看节点描述信息如下：
root@kubernetesnode02:~# kubectl describe node kubenetesnode02 ... Conditions: ... Ready False ... KubeletNotReady runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:docker: network plugin is not ready: cni config uninitialized ...
#从阿里云拉取必要镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy-amd64:v1.20.0 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.2 #将镜像重新打tag docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy-amd64:v1.20.0 k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.20.0 docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.2 k8s.gcr.io/pause:3.2 如若一切正常，则继续查看节点状态，命令如下： root@kubenetesnode02:~# kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION kubenetesnode02 Ready <none> 7h52m v1.20.0 kubernetesnode01 Ready master 37h v1.20.0
root@kubenetesnode02:~# kubectl label node kubenetesnode02 node-role.kubernetes.io/worker=worker
root@kubenetesnode02:~# kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION kubenetesnode02 Ready worker 8h v1.18.4 kubernetesnode01 Ready master 37h v1.18.4
到这里就部署完成了具有一个Master节点和一个Worker节点的Kubernetes集群了，作为实验环境它已经具备了基本的Kubernetes集群功能！
07、部署Dashboard可视化插件
在Kubernetes社区中，有一个很受欢迎的Dashboard项目，它可以给用户一个可视化的Web界面来查看当前集群中的各种信息。该插件也是以容器化方式进行部署，操作也非常简单，具体可在Master、Worker节点或其他能够安全访问Kubernetes集群的Node上进行部署，命令如下：
root@kubenetesnode02:~# kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.3/aio/deploy/recommended.yaml
root@kubenetesnode02:~# kubectl get pods -n kubernetes-dashboard NAME READY STATUS RESTARTS AGE dashboard-metrics-scraper-6b4884c9d5-xfb8b 1/1 Running 0 12h kubernetes-dashboard-7f99b75bf4-9lxk8 1/1 Running 0 12h
除此之外还可以查看Dashboard的服务（Service）信息，命令如下：
root@kubenetesnode02:~# kubectl get svc -n kubernetes-dashboard NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE dashboard-metrics-scraper ClusterIP 10.97.69.158 <none> 8000/TCP 13h kubernetes-dashboard ClusterIP 10.111.30.214 <none> 443/TCP 13h
qiaodeMacBook-Pro-2:.kube qiaojiang$ kubectl proxy Starting to serve on 127.0.0.1:8001本地proxy代理启动后，访问Kubernetes Dashboard地址，具体如下：
http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kubernetes-dashboard/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/
如果访问正常，就会看到如下图所示界面：
如上图所示Dashboard访问需要进行身份认证，主要有Token及Kubeconfig两种方式，这里我们选择Token的方式，而Token的生成步骤如下：
1)、创建一个服务账号
首先在命名空间kubernetes-dashboard中创建名为admin-user的服务账户，具体步骤为在本地目录创建类似“dashboard-adminuser.yaml”文件，具体内容如下：
apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: admin-user namespace: kubernetes-dashboard
编写文件后具体执行创建命令：
qiaodeMacBook-Pro-2:.kube qiaojiang$ kubectl apply -f dashboard-adminuser.yaml Warning: kubectl apply should be used on resource created by either kubectl create --save-config&nbs***bsp;kubectl apply serviceaccount/admin-user configured
2)、创建ClusterRoleBinding
在使用kubeadm工具配置完Kubernetes集群后，集群中已经存在ClusterRole集群管理，可以使用它为上一步创建的ServiceAccount创建ClusterRoleBinding。具体步骤为在本地目录创建类似“dashboard-clusterRoleBingding.yaml”的文件，具体内容如下：
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: admin-user roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: cluster-admin subjects: - kind: ServiceAccount name: admin-user
namespace: kubernetes-dashboard
执行创建命令：
qiaodeMacBook-Pro-2:.kube qiaojiang$ kubectl apply -f dashboard-clusterRoleBingding.yaml clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/admin-user created
3)、获取Bearer Token
接下来执行获取Bearer Token的命令，具体如下：
qiaodeMacBook-Pro-2:.kube qiaojiang$ kubectl -n kubernetes-dashboard describe secret $(kubectl -n kubernetes-dashboard get secret | grep admin-user | awk '{print $1}')
Name: admin-user-token-xxq2b
Namespace: kubernetes-dashboard
Labels: <none>
Annotations: kubernetes.io/service-account.name: admin-user
kubernetes.io/service-account.uid: 213dce75-4063-4555-842a-904cf4e88ed1
Type: kubernetes.io/service-account-token
Data
====
ca.crt: 1025 bytes
namespace: 20 bytes
token: eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IlplSHRwcXhNREs0SUJPcTZIYU1kT0pidlFuOFJaVXYzLWx0c1BOZzZZY28ifQ.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.MIjSewAk4aVgVCU6fnBBLtIH7PJzcDUozaUoVGJPUu-TZSbRZHotugvrvd8Ek_f5urfyYhj14y1BSe1EXw3nINmo4J7bMI94T_f4HvSFW1RUznfWZ_uq24qKjNgqy4HrSfmickav2PmGv4TtumjhbziMreQ3jfmaPZvPqOa6Xmv1uhytLw3G6m5tRS97kl0i8A1lqnOWu7COJX0TtPkDrXiPPX9IzaGrp3Hd0pKHWrI_-orxsI5mmFj0cQZt1ncHarCssVnyHkWQqtle4ljV2HAO-bgY1j0E1pOPTlzpmSSbmAmedXZym77N10YNaIqtWvFjxMzhFqeTPNo539V1Gg 获取Token后回到前面的认证方式选择界面，将获取的Token信息填入就可以正式进入Dashboard的系统界面，看到Kubernetes集群的详细可视化信息了，如图所示：
#查看svc名称 # kubectl get sc -n kubernetes-dashboard # kubectl edit services -n kubernetes-dashboard kubernetes-dashboard然后修改配置文件，如下：
ports: - nodePort: 30000 port: 443 protocol: TCP targetPort: 8443 selector: k8s-app: kubernetes-dashboard sessionAffinity: None type: NodePort
之后就可以通过IP+nodePort端口访问了！例如：
https://47.98.33.48:30000/
08、Master调整Taint/Toleration策略**
在前面我们提到过，Kubernetes集群的Master节点默认情况下是不能运行用户Pod的。而之所以能够达到这样的效果，Kubernetes依靠的正是Taint/Toleration机制；而该机制的原理是一旦某个节点被加上“Taint”就表示该节点被“打上了污点”，那么所有的Pod就不能再在这个节点上运行。
而Master节点之所以不能运行用户Pod，就在于其运行成功后会为自身节点打上“Taint”从而达到禁止其他用户Pod运行在Master节点上的效果（不影响已经运行的Pod），具体可以通过命令查看Master节点上的相关信息，命令执行效果如下：
root@kubenetesnode02:~# kubectl describe node kubernetesnode01 Name: kubernetesnode01 Roles: master ... Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule ...
root@kubernetesnode01:~# kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-
上述命令通过在“nodes --all node-role.kubernetes.io/master”这个键后面加一个短横线“-”表示移除所有以该键为键的Taint。
到这一步，一个基本的Kubernetes集群就部署完成了,通过kubeadm这样的原生管理工具，Kubernetes的部署被大大简化了，其中像证书、授权及各个组件配置等最麻烦的操作，kubeadm都帮我们完成了。
09、Kubernetes集群重启命令
如果服务器断电，或者重启，可通过如下命令重启集群：
#重启docker systemctl daemon-reload systemctl restart docker #重启kubelet systemctl restart kubelet.service
以上就是在CentOS 7 系统环境下搭建一组Kubernetes学习集群的详细步骤，其它Linux发行版本的部署方法也类似，大家可以根据自己的需求选择！
写在最后
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