搭建本地实验集群

从下一阶段开始，每一课都要在真实的 K8s 集群上动手。生产集群需要多台机器，而学习阶段我们需要的是：几十秒内能创建、搞坏了能随时重建、不花钱的集群。

这一课安装 kubectl，用 kind 创建一个 1 个控制平面 + 2 个工作节点的本地集群，部署一个 nginx 并通过 port-forward 访问，最后学会清理。之后阶段 1～3 的所有例子都在这个集群里运行。

本地集群工具怎么选

工具	原理	特点	适合
kind	每个节点是一个容器	启动快、多节点容易、贴近上游 kubeadm 集群，K8s 社区自己用它做 CI	学习、测试多节点特性，本教程默认
minikube	虚拟机或容器	插件丰富（dashboard、ingress 一键启用），多节点支持较晚	单节点入门、需要虚拟机隔离
k3d	在容器里运行 k3s	k3s 是轻量发行版，资源占用最低	机器配置较低、边缘场景

本教程统一使用 kind，因为调度、污点、拓扑分布等内容需要多个节点，kind 的节点又是标准 kubeadm 部署出来的，和生产集群的组件布局一致。

安装 kubectl

kubectl 是 K8s 的命令行客户端，所有操作都通过它和 apiserver 通信。

macOS

用 Homebrew 最省事：

console

$ brew install kubectl

或者手动下载二进制（Apple Silicon 把 amd64 换成 arm64）：

bash

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl"
chmod +x ./kubectl
sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl

Linux

bash

# ARM 机器把 amd64 换成 arm64
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl
rm kubectl

验证

console

$ kubectl version --client
Client Version: v1.37.0
Kustomize Version: v5.x.x

配置自动补全（强烈推荐）

bash

echo 'source <(kubectl completion bash)' >> ~/.bashrc   # bash
echo 'source <(kubectl completion zsh)' >> ~/.zshrc     # zsh

重新打开终端后，输入 kubectl get po<Tab> 就能补全。

安装 kind

bash

# macOS
brew install kind

# Linux（ARM 机器把 amd64 换成 arm64）
curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.33.0/kind-linux-amd64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind

装好后用 kind version 确认版本。

用 kind 创建多节点集群

编写集群配置

kind 不带配置时只创建一个单节点集群。我们用配置文件声明 1 个控制平面 + 2 个工作节点：

kind-config.yaml

kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
name: k8s-journey
nodes:
  - role: control-plane
    # 把宿主机的 30080 端口映射到控制平面节点，后续学 NodePort 时使用
    extraPortMappings:
      - containerPort: 30080
        hostPort: 30080
        protocol: TCP
  - role: worker
  - role: worker

有意思的是，这个配置文件本身就是声明式的：只描述要几个节点、什么角色，不关心怎么创建。

创建集群

console

$ kind create cluster --config kind-config.yaml
Creating cluster "k8s-journey" ...
 ✓ Ensuring node image (kindest/node:v1.37.0) 🖼
 ✓ Preparing nodes 📦 📦 📦
 ✓ Writing configuration 📜
 ✓ Starting control-plane 🕹️
 ✓ Installing CNI 🔌
 ✓ Installing StorageClass 💾
 ✓ Joining worker nodes 🚜
Set kubectl context to "kind-k8s-journey"

第一次运行需要下载约 1 GB 的节点镜像，之后创建集群只需 30～60 秒。

kind 创建完成后会自动把集群的访问凭据写入 ~/.kube/config，并把当前上下文（context）切换到 kind-k8s-journey。

看看节点是什么

在宿主机上，每个 K8s 节点就是一个容器：

console

$ docker ps --format 'table {{.Names}}\t{{.Image}}\t{{.Ports}}'
NAMES                        IMAGE                  PORTS
k8s-journey-control-plane    kindest/node:v1.37.0   0.0.0.0:30080->30080/tcp, 127.0.0.1:41235->6443/tcp
k8s-journey-worker           kindest/node:v1.37.0
k8s-journey-worker2          kindest/node:v1.37.0

127.0.0.1:41235->6443 就是 apiserver 暴露到宿主机的端口（端口号随机）。

查看集群信息

cluster-info

console

$ kubectl cluster-info
Kubernetes control plane is running at https://127.0.0.1:41235
CoreDNS is running at https://127.0.0.1:41235/api/v1/namespaces/kube-system/services/kube-dns:dns/proxy

get nodes

console

$ kubectl get nodes -o wide
NAME                        STATUS   ROLES           AGE   VERSION   INTERNAL-IP   OS-IMAGE                         CONTAINER-RUNTIME
k8s-journey-control-plane   Ready    control-plane   2m    v1.37.0   172.18.0.4    Debian GNU/Linux 12 (bookworm)   containerd://2.x.x
k8s-journey-worker          Ready    <none>          90s   v1.37.0   172.18.0.2    Debian GNU/Linux 12 (bookworm)   containerd://2.x.x
k8s-journey-worker2         Ready    <none>          90s   v1.37.0   172.18.0.3    Debian GNU/Linux 12 (bookworm)   containerd://2.x.x

三个节点都是 Ready，容器运行时是 containerd，和容器基础里讲的一致。

看看控制平面组件

上一课架构图里的组件，在 kind（以及 kubeadm 部署的集群）里都以 Pod 形式运行在 kube-system 命名空间：

console

$ kubectl get pods -n kube-system
NAME                                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-xxxxxxxxxx-xxxxx                            1/1     Running   0          3m
etcd-k8s-journey-control-plane                      1/1     Running   0          3m
kindnet-xxxxx                                       1/1     Running   0          3m
kube-apiserver-k8s-journey-control-plane            1/1     Running   0          3m
kube-controller-manager-k8s-journey-control-plane   1/1     Running   0          3m
kube-proxy-xxxxx                                    1/1     Running   0          3m
kube-scheduler-k8s-journey-control-plane            1/1     Running   0          3m
...

etcd、apiserver、controller-manager、scheduler 只在控制平面节点上运行（静态 Pod）。
kube-proxy 和 kindnet（kind 默认的 CNI 插件）每个节点一个（DaemonSet）。
kubelet 和 containerd 不是 Pod，而是节点上的系统进程，可以用 docker exec k8s-journey-worker systemctl status kubelet 查看。

部署第一个应用

创建 Deployment

先用命令行快速创建，下一阶段会改成 YAML：

console

$ kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.29 --replicas=2
deployment.apps/nginx created

$ kubectl get deployments
NAME    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx   2/2     2            2           20s

$ kubectl get pods -o wide
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE
nginx-7c5ddbdf54-4kx8p   1/1     Running   0          20s   10.244.1.2   k8s-journey-worker
nginx-7c5ddbdf54-wq9zt   1/1     Running   0          20s   10.244.2.2   k8s-journey-worker2

两个 Pod 被 scheduler 分配到了两个 worker 节点。控制平面节点默认带有污点（Taint），普通 Pod 不会调度上去，调度一课会讲原因。

体验自愈

删掉一个 Pod，看看控制循环如何补齐：

console

$ kubectl delete pod nginx-7c5ddbdf54-4kx8p
$ kubectl get pods
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-7c5ddbdf54-9mfzl   1/1     Running   0          3s
nginx-7c5ddbdf54-wq9zt   1/1     Running   0          2m

创建 Service 并 port-forward 访问

Pod 的 IP 是集群内部地址，宿主机访问不到。先为 Deployment 创建一个 Service，给这组 Pod 一个稳定的访问入口：

console

$ kubectl expose deployment nginx --port=80
service/nginx exposed

$ kubectl get service nginx
NAME    TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx   ClusterIP   10.96.145.23   <none>        80/TCP    5s

然后用 kubectl port-forward 把本机端口转发到 Service：

console

$ kubectl port-forward service/nginx 8080:80
Forwarding from 127.0.0.1:8080 -> 80
Forwarding from [::1]:8080 -> 80

保持这个终端不关，另开一个终端访问：

console

$ curl -s localhost:8080 | grep title
<title>Welcome to nginx!</title>

在浏览器打开 http://localhost:8080 也能看到 nginx 欢迎页。按 Ctrl+C 停止转发。

清理

删除本课创建的资源：

console

$ kubectl delete service,deployment nginx

集群本身可以一直保留，供后续课程使用。关机或 Docker 重启后，kind 节点容器会随 Docker 自动启动。需要彻底删除集群时：

console

$ kind delete cluster --name k8s-journey
Deleting cluster "k8s-journey" ...

其他工具速览

如果 kind 在你的环境里有问题，也可以用下面两个工具创建等价的 3 节点集群，后续课程的 kubectl 命令完全通用：

bash

minikube start --nodes 3 --driver=docker     # 删除：minikube delete
k3d cluster create k8s-journey --agents 2    # 删除：k3d cluster delete k8s-journey

注意：k3s 默认使用 Traefik 作为 Ingress、local-path 作为存储，与 kind 的默认组件不同，部分课程输出会有差异。

管理多个集群：kubeconfig 与 context

kubectl 通过 ~/.kube/config（kubeconfig）知道该连哪个集群。同时有多个集群时：

bash

kubectl config get-contexts                  # 列出所有上下文，* 为当前
kubectl config use-context kind-k8s-journey  # 切换

动手练习

按本课步骤安装 kubectl 和 kind，用 kind-config.yaml 创建 k8s-journey 集群，确认 3 个节点都是 Ready。
执行 kubectl get pods -n kube-system -o wide，找出 etcd、apiserver、scheduler、controller-manager 分别运行在哪个节点上。
部署 nginx:1.29 的 Deployment（3 个副本），观察 Pod 在两个 worker 上的分布；删除其中一个 Pod，观察新 Pod 被创建。
创建 Service 并用 kubectl port-forward 在浏览器访问 nginx 欢迎页。
用 kind delete cluster 删除集群再重新创建，记录重建所需时间。

自测

kind 集群的"节点"在宿主机上是什么？

是运行 kindest/node 镜像的容器。每个容器里运行着 systemd、kubelet 和 containerd，业务 Pod 以"容器中的容器"方式运行在其中。

kubectl 怎么知道要连接哪个集群？

读取 kubeconfig 文件（默认 ~/.kube/config，可用 KUBECONFIG 环境变量或 --kubeconfig 参数指定）中的当前上下文（current-context），上下文关联了集群地址和用户凭据。kind 创建集群时会自动写入并切换上下文。

为什么部署的 nginx Pod 没有被调度到控制平面节点？

控制平面节点默认带有 node-role.kubernetes.io/control-plane:NoSchedule 污点，没有配置相应容忍（Toleration）的普通 Pod 不会被调度上去，以保护控制平面组件的资源。

在 kind 集群里，etcd、kube-apiserver 以什么形式运行？kubelet 呢？

etcd、kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler 都以静态 Pod（Static Pod）形式运行在控制平面节点的 kube-system 命名空间；kubelet 是节点上由 systemd 管理的系统进程，不是 Pod。

可以用 port-forward 作为长期对外暴露服务的方式吗？

不可以。port-forward 流量经 apiserver 中转、只连一个 Pod、不做负载均衡、断开后不会自动恢复，只适合本地调试。正式暴露服务应使用 NodePort、LoadBalancer Service 或 Ingress/Gateway。

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#创建 Deployment

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#创建 Service 并 port-forward 访问

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#其他工具速览

#管理多个集群：kubeconfig 与 context

#动手练习

#自测

#参考资料

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