Ubuntu 20.04 服务器搭建 k3s 轻量级 Kubernetes 集群及微服务部署指南

三、k3s 集群安装

k3s 使用单二进制安装，极大简化了部署难度。

3.1 主节点安装（master）

在 master-1 节点执行：

curl -sfL https://get.k3s.io | INSTALL_K3S_VERSION="v1.28.4+k3s1" sh -

备注：指定版本是为了确保稳定的生产环境；请根据最新稳定版本调整。

安装完成后，自动生成 kubeconfig 配置：

sudo cat /etc/rancher/k3s/k3s.yaml

建议将该配置复制到管理员工作站，并修改 server 地址为 master 节点的公网/IP 地址。

3.2 Worker 节点加入

先从 master 节点获取 Token：

sudo cat /var/lib/rancher/k3s/server/node-token

在 worker-1 和 worker-2 上执行：

curl -sfL https://get.k3s.io | K3S_URL="https://<MASTER_IP>:6443" K3S_TOKEN="<NODE_TOKEN>" sh -

确认节点状态：

kubectl get nodes -o wide

输出示例：

NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master-1 Ready master 5m v1.28.4+k3s1
worker-1 Ready <none> 3m v1.28.4+k3s1
worker-2 Ready <none> 3m v1.28.4+k3s1

四、网络与存储方案

k3s 默认集成了 flannel 作为 CNI，servicelb 提供简单的 LoadBalancer 支持。对于生产环境，我们通常替换为更成熟的方案：

4.1 安装 Calico

kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml

确认 Pod 状态：

kubectl get pods -n calico-system

4.2 安装 MetalLB

MetalLB 提供 LoadBalancer 服务支持：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.13.12/config/manifests/metallb-native.yaml

创建 IP 地址池：

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: metallb.io/v1beta1
kind: IPAddressPool
metadata:
  name: lb-pool
  namespace: metallb-system
spec:
  addresses:
  - 192.168.100.240-192.168.100.250
EOF

4.3 Longhorn 分布式存储（可选）

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/v1.4.1/deploy/longhorn.yaml

五、部署微服务最佳实践

以下内容展示如何部署一个典型的微服务栈，包括：

• 前端服务（Nginx）
• API 服务（Go/Node.js）
• 数据库（MySQL）

5.1 命名空间与标签策略

kubectl create namespace microservices

建议在资源定义中使用标签，如：

metadata:
  labels:
    app: orders-api
    tier: backend

5.2 Deployment 示例

orders-api (Node.js)：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: orders-api
  namespace: microservices
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: orders-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: orders-api
    spec:
      containers:
      - name: orders-api
        image: myregistry.local/microservices/orders-api:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 3000
        env:
        - name: DB_HOST
          value: "mysql.microservices.svc.cluster.local"

5.3 Service 与 Ingress

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: orders-api
  namespace: microservices
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: orders-api
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 3000

使用 ingress-nginx：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/controller-v1.8.1/deploy/static/provider/cloud/deploy.yaml

Ingress 定义：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: microservices-ingress
  namespace: microservices
spec:
  rules:
  - host: microservices.example.com
    http:
      paths:
      - path: /orders
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: orders-api
            port:
              number: 80

5.4 数据库 StatefulSet

MySQL 示例：

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: mysql
  namespace: microservices
spec:
  serviceName: "mysql"
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:8.0
        env:
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysql-secret
              key: root-password
        ports:
        - containerPort: 3306
        volumeMounts:
        - name: mysql-pv
          mountPath: /var/lib/mysql
      volumeClaimTemplates:
      - metadata:
          name: mysql-pv
        spec:
          accessModes: ["ReadWriteOnce"]
          resources:
            requests:
              storage: 20Gi

六、CI/CD 与自动化部署（可选）

可结合 Jenkins / GitLab CI / Argo CD 自动部署微服务：

6.1 Argo CD 安装

kubectl create namespace argocd
kubectl apply -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml

配置 Git 仓库与自动同步策略，实现 GitOps 工作流。

七、性能评估与调优

为了解 k3s 集群在不同负载下的表现，我们做了如下 benchmark：

分析

• 在 50 并发下，集群表现稳定。
• 当超过 150 并发时，节点 CPU 利用率逼近上限，建议增加 worker 节点或调整资源请求（resource request/limit）。
• 对数据库 I/O 进行了优化：启用 NVMe，并通过 Longhorn PVC 缓存提高性能。

调优建议

• 为关键服务增加 resources.requests 和 resources.limits
• 使用 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 自动伸缩
• 调整 Calico 网络 MTU 与 CNI 参数
• 针对 ingress-nginx 进行连接超时、缓冲优化

八、常见问题与解决策略

8.1 节点 NotReady

kubectl describe node <node>

排查网络问题、flannel/calico 配置与 kernel 参数。

8.2 LoadBalancer 无 IP

确认 MetalLB IP 地址池、NodePort 是否开放，并检查防火墙规则。

8.3 PVC 未绑定

检查 StorageClass 是否存在，并确认 Longhorn Pod 状态正常。

九、结论与实践建议

通过本文方法，可以在 Ubuntu 20.04 服务器上快速、稳定地搭建轻量级 k3s 集群，并部署微服务架构。k3s 极大简化了 Kubernetes 的部署难度，适合中小规模业务与测试环境；结合成熟的 CNI、存储与 CI/CD 工具，可以构建企业级可用的服务平台。