1.概述 Kubenetes集群的控制平面节点(即Master节点)由数据库服务(Etcd)+其他组件服务(Apiserver.Controller-manager.Scheduler...)组成. 整个集群系统运行的交互数据都将存储到数据库服务(Etcd)中,所以Kubernetes集群的高可用性取决于数据库服务(Etcd)在多个控制平面(Master)节点构建的数据同步复制关系. 由此搭建Kubernetes的高可用集群可以选择以下两种部署方式: 使用堆叠的控制平面(Master)节点,其中…
1. 简介 测试环境Kubernetes 1.14.2版本高可用搭建文档,搭建方式为kubeadm 2. 服务器版本和架构信息 系统版本:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 内核:4.4.184-1.el7.elrepo.x86_64 注意:有可能后面安装的内核版本高于此版本 Kubernetes: v1.14.2 Docker-ce: 18.06 网络组件:calico 硬件配置:16核64G Keepalived保证apiserever服务器的IP高可用…
CountingStars_ 关注 2018.08.12 09:06* 字数 464 阅读 88评论 0喜欢 0 简介 使用kubeadm配置多master节点,实现高可用. 安装 实验环境说明 实验架构图 lab1: etcd master haproxy keepalived 11.11.11.111 lab2: etcd master haproxy keepalived 11.11.11.112 lab3: etcd master haproxy keepalived 11.11.11.…
一 基础环境 1.1 资源 节点名称 ip地址 VIP 192.168.12.150 master01 192.168.12.48 master02 192.168.12.242 master03 192.168.12.246 node01 192.168.12.83 node02 192.168.12.130 node03 192.168.12.207 node04 192.168.12.182 node05 192.168.12.43 node06 192.168.12.198 1.2 修改…
关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录: 0x00 前言简述 0x01 环境准备 主机规划 软件版本 网络规划 0x02 安装部署 1.准备基础主机环境配置 2.负载均衡管理ipvsadm工具安装与内核加载 3.高可用HAProxy与Keepalived软件安装配置 4.容器运行时containerd.io安装配置 5.安装源配置与初始化集群配置准备 6.使…
使用kubeadm部署一套高可用k8s集群 有疑问的地方可以看官方文档 准备环境 我的机器如下, 系统为ubuntu20.04, kubernetes版本1.21.0 hostname IP 硬件配置(最低) ha 10.0.0.10 1核1G k8s-master0 10.0.0.20 4核4G k8s-master1 10.0.0.21 4核4G k8s-master2 10.0.0.22 4核4G k8s-work0 10.0.0.30 4核4G 基础环境配置 基础环境是不管master还…
转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么…
按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…
在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能…
按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…