单机部署Kubernetes：从环境准备到集群验证的全流程指南

在容器化技术普及的今天，Kubernetes已成为企业级应用编排的标准。然而，对于开发者而言，搭建一个完整的Kubernetes集群往往需要多台物理机或虚拟机支持，这在本地开发或测试场景中显得过于笨重。单机部署Kubernetes（以下简称”单节点K8s”）通过模拟集群环境，为开发者提供了一个轻量级、可复用的本地测试平台，尤其适合以下场景：

• 开发阶段的功能验证与调试
• CI/CD流水线的本地模拟
• 容器化应用的快速迭代测试
• 教学演示与实验环境搭建

一、环境准备：硬件与软件要求

1.1 硬件配置建议

单节点K8s对硬件的要求相对灵活，但需满足以下最低标准：

• CPU：4核及以上（推荐8核，以支持多Pod并发）
• 内存：8GB及以上（推荐16GB，避免OOM风险）
• 磁盘：100GB以上可用空间（推荐SSD，提升容器启动速度）
• 网络：千兆网卡（支持多节点扩展时的网络通信）

实际测试表明，在4核8GB的虚拟机环境中，单节点K8s可稳定运行10-15个轻量级Pod（如Nginx、Redis），但需注意监控系统资源使用情况。

1.2 操作系统选择

Kubernetes官方支持多种Linux发行版，推荐使用以下系统以减少兼容性问题：

• Ubuntu 20.04/22.04 LTS：社区支持完善，包管理便捷
• CentOS 7/8：企业级稳定性，但需注意CentOS 8已停止维护
• Rocky Linux/AlmaLinux：CentOS替代方案，兼容RHEL生态

避坑指南：避免使用Windows或macOS作为主机系统，因Kubernetes原生依赖Linux内核特性（如cgroups、namespaces）。若必须在非Linux环境开发，可考虑通过WSL2（Windows）或Docker Desktop（macOS）的Kubernetes集成功能，但功能可能受限。

1.3 依赖工具安装

单节点K8s依赖以下核心组件：

• Docker：容器运行时（需19.03+版本，支持CRI接口）
• kubeadm：集群初始化工具（v1.24+推荐）
• kubelet：节点代理服务
• kubectl：集群管理命令行工具

以Ubuntu为例，安装命令如下：

# 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo usermod -aG docker $USER  # 避免每次使用sudo
# 安装Kubernetes组件
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt update
sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl  # 防止自动升级

二、单节点K8s部署流程

2.1 初始化集群

使用kubeadm init命令启动单节点集群，需通过--pod-network-cidr指定Pod网络范围（避免与主机网络冲突）：

sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 --ignore-preflight-errors=NumCPU,Mem

参数说明：

• --ignore-preflight-errors：跳过CPU和内存检查（单机环境可能不满足推荐值）
• --apiserver-advertise-address：若主机有多个IP，需指定监听地址

初始化完成后，需执行以下命令配置kubectl：

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

2.2 部署CNI插件

Kubernetes依赖容器网络接口（CNI）实现Pod间通信。推荐使用以下轻量级插件：

• Flannel：简单易用，支持VXLAN和Host-GW模式
• Calico：功能强大，支持网络策略（需更多资源）

以Flannel为例，部署命令如下：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

验证网络状态：

kubectl get pods -n kube-system | grep flannel
# 输出应包含flannel-daemonset的Running状态Pod

2.3 允许单机运行所有组件

默认情况下，Kubernetes会阻止单节点运行多个Master组件（如API Server、Controller Manager）。需通过以下命令标记节点为可调度：

kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-
kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/control-plane-  # v1.24+版本

三、验证与测试

3.1 集群状态检查

执行以下命令验证集群健康度：

kubectl get nodes
# 输出应显示Ready状态，且ROLE为<none>
kubectl get componentstatuses
# 输出应显示scheduler、controller-manager、etcd为Healthy

3.2 部署测试应用

以Nginx为例，创建Deployment并暴露Service：

# nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
      nodePort: 30080

应用配置并验证：

kubectl apply -f nginx-deployment.yaml
kubectl get pods -l app=nginx  # 应显示2个Running状态的Pod
kubectl get svc nginx-service  # 记录EXTERNAL-IP和NODE-PORT

通过浏览器访问http://<主机IP>:30080，应看到Nginx默认页面。

四、常见问题与解决方案

4.1 Pod无法启动

现象：Pod状态为Pending或CrashLoopBackOff。
排查步骤：

1. 检查事件日志：kubectl describe pod <pod-name>
2. 常见原因：
   • 镜像拉取失败（检查网络或私有仓库权限）
   • 资源不足（kubectl top nodes查看资源使用）
   • CNI插件未正确配置（kubectl get pods -n kube-system）

4.2 网络通信异常

现象：Pod间无法ping通，或Service无法访问。
解决方案：

1. 验证CNI插件状态：kubectl get pods -n kube-system | grep flannel
2. 检查防火墙规则：确保主机未阻止以下端口：
   • 6443（Kubernetes API）
   • 10250（Kubelet）
   • 30000-32767（NodePort范围）

4.3 持久化存储问题

场景：需要为Pod挂载本地目录。
解决方案：

1. 创建HostPath类型的PersistentVolume：

   apiVersion: v1
   kind: PersistentVolume
   metadata:
   name: local-pv
   spec:
   capacity:
    storage: 10Gi
   accessModes:
    - ReadWriteOnce
   hostPath:
    path: /data/k8s-pv

2. 创建对应的PersistentVolumeClaim并挂载到Pod。

五、进阶优化建议

5.1 资源限制配置

为避免单个Pod占用过多资源，可通过LimitRange和ResourceQuota进行限制：

# limit-range.yaml
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-cpu-limit
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 500m
      memory: 512Mi
    defaultRequest:
      cpu: 100m
      memory: 128Mi
    type: Container

5.2 备份与恢复

单节点K8s的etcd数据默认存储在/var/lib/etcd，建议定期备份：

# 备份etcd数据
sudo ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save /tmp/etcd-snapshot.db \
  --endpoints=https://127.0.0.1:2379 \
  --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \
  --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt \
  --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key

5.3 多节点扩展准备

若未来需扩展为多节点集群，需提前规划：

1. 保留kubeadm join命令（初始化时生成）
2. 确保主机名唯一且可解析
3. 配置SSH免密登录以便远程管理

六、总结与展望

单机部署Kubernetes通过精简集群组件，为开发者提供了一个高效、可控的本地测试环境。其核心优势在于：

• 资源占用低：单节点可模拟完整集群行为
• 配置灵活：支持自定义网络、存储和调度策略
• 开发效率高：无需依赖云服务或物理机

然而，单节点K8s也存在局限性，如高可用性缺失、性能瓶颈等。建议根据实际需求选择部署方案：

• 开发测试：单节点K8s + Minikube/Kind
• 生产环境：至少3节点高可用集群
• 边缘计算：K3s（轻量级Kubernetes发行版）

未来，随着容器技术的演进，单节点K8s有望进一步优化资源利用率，并集成更多Serverless特性，成为开发者不可或缺的本地开发工具链。