k8s 裸金属集群部署metalLB软负载均衡 —— 筑梦之路

metalLB 官方网站

Repo:https://github.com/metallb/metallb

官网:https://metallb.universe.tf/installation

metalLB解决什么问题?

MetalLB 是一个用于裸机 Kubernetes 集群的负载均衡器实现,使用标准路由协议。

k8s 并没有为裸机集群实现负载均衡器,因此我们只有在以下 IaaS 平台(AliCloud, AWS, Azure)上才能使用 LoadBalancer 类型的 service。

因此裸机集群只能使用 NodePort 或者 externalIPs service 来对面暴露服务,然而这两种方式和 LoadBalancer service 相比都有很大的缺点。

前提条件

 MetalLB 要求如下:

  • 一个 Kubernetes 集群, Kubernetes 版本 1.13.0+, 没有网络负载均衡器功能;

  • 可以与 MetalLB 共存的集群网络配置;

  • 一些供 MetalLB 分发的 IPv4 地址;

  • 当使用 BGP 操作模式时,您将需要一台或多台能够发布 BGP 的路由器;

  • 使用 L2 操作模式时,节点之间必须允许 7946 端口(TCP 和 UDP,可配置其他端口)上的流量,这是 hashicorp/memberlist 的要求。

原理说明

   在公有云的 Kubernetes 集群中, 你申请一个负载均衡器, 云平台会给你分配一个 IP 地址. 在裸金属集群中, MetalLB 来做地址分配。

  MetalLB 不能凭空造 IP, 所以你需要提供供它使用的 IP 地址池. 在 Service 的创建和删除过程中, MetalLB 会对 Service 分配和回收 IP, 这些都是你配置的地址池中的 IP.

如何获取 MetalLB 的 IP 地址池取决于您的环境。如果您在托管设施中运行裸机集群,您的托管服务提供商可能会提供 IP 地址供出租。在这种情况下,将租用例如 /26 的 IP 空间(64 个地址),并将该范围提供给 MetalLB 以用于集群服务。

 工作模式

   MetalLB 是裸机 Kubernetes 集群的负载均衡器实现,使用标准路由协议,主要用于暴露 K8s 集群的服务到集群外部访问,MetalLB 可以让我们在 K8s 集群中创建服务类型为 LoadBalancer 的服务,并且无需依赖云厂商提供的LoadBalancer。

它具有两个共同提供此服务的工作负载:地址分配(address allocation)和外部公告(external announcement),对应在 K8s 中部署的 controller 和 speaker。

  • address allocation:地址分配这个功能比较好理解,首先我们需要给 MetalLB 分配一个 IP 段,接着它会根据K8s 的 Service 中的相关配置来给 LoadBalancer 的服务分配 IP,LoadBalancer 的 IP 可以手动指定,也可以让 MetalLB 自动分配。地址分配主要就是由作为 Deployment 部署的 controller 来实现,它负责监听集群中的 Service 状态并且分配 IP。

  • external announcement:外部公告的主要功能就是要把服务类型为 LoadBalancer 的服务的 EXTERNAL-IP 公布到网络中去,确保客户端能够正常访问到这个 IP。MetalLB 对此的实现方式主要有三种:ARP/NDP 和 BGP,其中ARP/NDP 分别对应 IPv4/IPv6 协议的 Layer2 模式,BGP 路由协议则是对应 BGP 模式。外部公告主要通过由 DaemonSet 部署的 speaker 来实现,它负责在网络中发布 ARP/NDP 报文或者是和 BGP 路由器建立连接并发布BGP 报文。

  不管是 Layer2 模式还是 BGP 模式,两者都不使用 Linux 的网络栈,也就是说我们没办法使用诸如 ip 命令之类的操作准确的查看 VIP 所在的节点和相应的路由,相对应的是在每个节点上面都能看到一个 kube-ipvs0 网卡接口上面的IP。同时,两种模式都只是负责把 VIP 的请求引到对应的节点上面,之后的请求怎么到达 pod,按什么规则轮询等都是由kube-proxy 实现的。

  Layer 2 中的 Speaker 工作负载是 DaemonSet 类型,在每台节点上都调度一个 Pod。首先,几个 Pod 会先进行选举,选举出 Leader,Leader 获取所有 LoadBalancer 类型的 Service,将已分配的 IP 地址绑定到当前主机的网卡上。也就是说,所有 LoadBalancer 类型的 Service 的 IP 同一时间都是绑定在同一台节点的网卡上。

如何部署

 1. 环境说明

实验环境:

  • 1、k8s version:v1.27.4

  • 2、containerd:v1.6.22

   部署 Layer2 模式需要把 K8s 集群中的 ipvs 配置打开 strictARP,开启之后 K8s 集群中的 kube-proxy 会停止响应 kube-ipvs0 网卡之外的其他网卡的 arp 请求,而由 MetalLB 接手处理。我们只需要在 K8s 集群中编辑kube-proxy 配置即可。

注意:当前集群为v1.27.4,默认已经是ipvs模式了。

kubectl edit configmap -n kube-system kube-proxy
#搜索ipvs
     33     ipvs:
     34       excludeCIDRs: null
     35       minSyncPeriod: 0s
     36       scheduler: ""
     37       strictARP: true        #新增
     38       syncPeriod: 0s
     39       tcpFinTimeout: 0s
     40       tcpTimeout: 0s
     41       udpTimeout: 0s
     42     kind: KubeProxyConfiguration
     43     metricsBindAddress: ""
     44     mode: ipvs            #默认ipvs

 2. 使用 Layer2 模式,直接使用下面的命令一键安装即可

wget https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.13.9/config/manifests/metallb-native.yaml

kubectl apply -f metallb-native.yaml

3. 检查验证

kubectl get pods -n metallb-system -owide

  对于 2 层模式的配置使用是最简单的,因为不需要什么特定的协议配置,只需要 IP 地址即可。L2模式不需要将 IP 与你的工作节点的网络接口绑定,它的工作方式是直接响应你本地网络上的 ARP 请求,把机器的 MAC地址给客户端

4. 配置metalLB

 

  要 Layer2 模式进行配置,需要创建一个 IPAddressPool 资源对象,用来指定用于分配的 IP 池,这部分一定要在 DHCP 服务器上做 IP 资源的保留,以防止IP被再次分配,造成异常;

比如我们这里创建如下所示的一个分配给 LB 的 IP 池对象:

cat ip-pool.yaml
apiVersion: metallb.io/v1beta1
kind: IPAddressPool
metadata:
  name: ip-pool
  namespace: metallb-system
spec:
  addresses:
    - 192.11.182.222-192.11.182.226        #分配给LB的IP池

 注意:我们可以看出 MetalLB 的二层模式是非常简单的(另一种 BGP 模式需要路由器支持),只要保证 IP 地址池与集群是同一个网段即可。

接着,需要创建一个广播声明,可以关联上面的 IP 池对象,这样会使用关联的 IP 池地址。为了通告来自 IPAddressPool 的 IP,L2Advertisement 实例必须关联到 IPAddressPool。 

cat advertise.yaml
apiVersion: metallb.io/v1beta1
kind: L2Advertisement
metadata:
  name: l2adver
  namespace: metallb-system
spec:
  ipAddressPools:
    - ip-pool
kubectl apply -f ip-pool.yaml

kubectl apply -f advertise.yaml

5. 部署测试

cat demoLB.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: demo-svc
spec:
  selector:
    app: demo
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
  type: LoadBalancer    #此处必需为 LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: demo-dep
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: demo
    spec:
      containers:
      - name: demo
        image: nginx
kubectl apply -f demoLB.yaml

总结

MetalLB 的二层模式是非常简单的(另一种 BGP 模式需要路由器支持),只要保证 IP 地址池与集群是同一个网段即可。当然缺点也很明显:

  • 所有的流量都会在同一个节点上,该节点的容易成为流量的瓶颈,当 VIP 所在节点宕机之后,需要较长时间进行故障转移(一般在 10s),这主要是因为 MetalLB 使用了memberlist 来进行选主;

  • 当 VIP 所在节点宕机之后重新选主的时间要比传统的 keepalived 使用的 vrrp 协议要更长,难以定位 VIP 所在节点;

  • MetalLB 并没有提供一个简单直观的方式让我们查看到底哪一个节点是 VIP 所属节点,基本只能通过抓包或者查看 pod 日志来确定,当集群规模变大的时候这会变得非常的麻烦;

  • 所以有条件的可以考虑使用 BGP 模式。

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/134259.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

CSS特效006:绘制不断跳动的心形

css实战中,怎么绘制不断跳动的心形呢? 绘图的时候主要用到了transform: rotate(-45deg); transform-origin: 0 100%; transform: rotate(45deg); transform-origin: 100% 100%; 动画使用keyframes 时间上为infinite。 效果图 源代码 /* * Author: 大剑…

两数之和问题

题目描述 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺…

[头歌]第1关:动态学生信息管理

题目: C 面向对象 _ STL 的应用 (educoder.net) 考点: 1.自定义排序 bool cmp 2.如何使用find和erase来找到学生类里面的指定姓名的人并将其从动态数组中删除。 3.find要找的是学生类里面的成员变量而非单纯的直接找值,应如何实现 &…

dcat admin 各种问题

样式问题 如何根据条件给表格数据栏添加背景色 use Illuminate\Support\Collection;protected function grid(){return Grid::make(new BookArticle(), function (Grid $grid) {... 其他代码// Collection的完整路径:Illuminate\Support\Collection;$grid->row…

Python 使用tkinter复刻Windows记事本UI和菜单功能(二)

上一篇:Python tkinter实现复刻Windows记事本UI和菜单的文本编辑器(一)-CSDN博客 下一篇:敬请耐心等待,如发现BUG以及建议,请在评论区发表,谢谢! 相对上一篇文章,本篇文…

数字化仪的超声波应用

超声波是频率大于人类听觉范围上限的声学声压(声学)波。超声波设备的工作频率为 20 kHz 至几千 MHz。表 1 总结了一些更常见的超声波应用的特征。每个应用中使用的频率范围都反映了实际情况下的平衡。提高工作频率可以通过提高分辨率来检测较小的伪影&am…

JAVA集合学习

一、结构 List和Set继承了Collection接口,Collection继承了Iterable Object类是所有类的根类,包括集合类,集合类中的元素通常是对象,继承了Object类中的一些基本方法,例如toString()、equals()、hashCode()。 Collect…

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

一、本文介绍 本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意:ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测,主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分(例如趋势和季节性&#xff09…

【mysql】将逗号分割的字段内容转换为多行并group by

先说需求: 公司想让我通过mysql导出一个报表,内容为公司每个人参加会议的次数,现在有一个会议表fusion_meeting,正常的逻辑是通过人员直接group by就可以得出结果,但是我们的参会人是通过逗号分割这种方式存在一个字段…

【MySQL基本功系列】第二篇 InnoDB事务提交过程深度解析

通过上一篇博文,我们简要了解了MySQL的运行逻辑,从用户请求到最终将数据写入磁盘的整个过程。 当数据写入磁盘时,存储引擎扮演着关键的角色,它负责实际的数据存储和检索。 在MySQL中,有多个存储引擎可供选择&#xf…

vColorPicker——基于 Vue 的颜色选择器插件

文章目录 前言样例特点 一、使用步骤?1. 安装2.引入3.在项目中使用 vcolorpicker 二、选项三、事件 前言 vColorPicker——官网 vColorPicker——GitHub 样例 vColorPicker是基于 Vue 的一款颜色选择器插件,仿照Angular的color-picker插件制作 特点 …

【GIT】git分支命令,使用分支场景介绍git标签介绍,git标签命令,git标签使用的场景git查看提交历史

目录 一,git分支命令,使用分支场景介绍 二,git标签介绍,git标签命令,git标签使用的场景 三,git查看提交历史 前言: 今天我们来聊聊关于Git 分支管理。几乎每一种版本控制系统都以某种形式支持…

第24章_mysql性能分析工具的使用

文章目录 1. 数据库服务器的优化步骤2.查看系统性能参数3. 统计SQL的查询成本:last_query_cost4. 定位执行慢的 SQL:慢查询日志4.1 开启慢查询日志参数4.2 查看慢查询数目4.3 测试慢sql语句,查看慢日志4.4 系统变量 log_output, l…

【蓝桥杯 第十三届省赛Java B组】真题训练(A - F)

目录 A、星期计算 - BigInteger B、山 - 暴力判断 字符串 C、字符统计 - 简单哈希 D、最少刷题数 - 排序 思维 二分 分情况讨论 (1)(错误)自写哈希表 (2)正解 E、求阶乘 - 数学思维 二分 F、…

SAP实现文本框多行输入(类cl_gui_textedit)

参考文章:https://blog.csdn.net/SAPmatinal/article/details/130882962 先看效果,在输入框先来一段《赤壁赋》 然后点击 ‘保存输出’按钮,就能把输入内容从表里读取并输出来 源代码: *&-------------------------------…

多个div横向排列的几种方法

以下面这组 div 为例&#xff0c;group的高度由内容撑开 <div id"group"><div id"div1">div1</div><div id"div2">div2</div><div id"div3">div3</div> </div>显示结果如下为上下排…

Go常见数据结构的实现原理——map

&#xff08;一&#xff09;基础操作 版本&#xff1a;Go SDK 1.20.6 1、初始化 map分别支持字面量初始化和内置函数make()初始化。 字面量初始化&#xff1a; m : map[string] int {"apple": 2,"banana": 3,}使用内置函数make()初始化&#xff1a; m …

19.删除链表的倒数第N个结点(LeetCode)

想法一 先用tail指针找尾&#xff0c;计算出节点个数&#xff0c;再根据倒数第N个指定删除 想法二 根据进阶的要求&#xff0c;只能遍历一遍链表&#xff0c;那刚刚想法一就做不到 首先&#xff0c;我们要在一遍内找到倒数第N个节点&#xff0c;所以我们设置slow和fast两个指…

Python----元组的定义与使用

1、为什么需要元组 思考&#xff1a;如果想要存储多个数据&#xff0c;但是这些数据是不能修改的数据&#xff0c;怎么做&#xff1f; 首先&#xff0c;列表可以一次性存储多个数据&#xff0c;但是列表中的数据允许更改。 相关链接&#xff1a;Python--列表及其应用场景-CS…

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks - 翻译学习

知识密集型NLP任务的检索增强生成 - 论文学习 文章目录 Abstract1 Introduction2 Methods2.1 Models2.2 Retriever: DPR2.3 Generator: BART2.4 Training2.5 Decoding 3 Experiments3.1 Open-domain Question Answering3.2 Abstractive Question Answering3.3 Jeopardy Questio…
最新文章