k8s的Helm 工具安装

一、Helm 概述

1.1 helm 简介

在 Kubernetes 中部署容器云的应用也是一项有挑战性的工作,Helm 就是为了简化在 Kubernetes 中安装部署容器云应用的一个客户端工具。通过 helm 能够帮助开发者定义、安装和升级 Kubernetes 中的容器云应用,同时也可以通过 helm 进行容器云应用的分享。在 Kubeapps Hub 中提供了包括 Redis、MySQL 和 Jenkins 等常见的应用,通过 helm 可以使用一条命令就能够将其部署安装在自己的 Kubernetes 集群中。

Helm 是管理 Kubernetes 包的工具,Helm 能提供下面的能力:

  1. 创建新的 charts(图表)
  2. 将 charts 打包成 tgz 文件
  3. 与 chart 仓库交互
  4. 安装和卸载 Kubernetes 的应用
  5. 管理使用 Helm 安装的 charts 的生命周期

1.2 helm 架构

 Helm 架构由 Helm 客户端、Tiller 服务器端和 Chart 仓库所组成;Tiller 部署在 Kubernetes 中,Helm 客户端从 Chart 仓库中获取 Chart 安装包,并将其安装部署到 Kubernetes 集群中。

1.3 helm 的重要概念

  1. Charts:是创建 Kubernetes 应用实例的信息集合,也就是一个 helm 的程序包,它包含了运行一个 k8s 应用所有需要的镜像、依赖关系和资源定义等,必要时还会包含 Service 资源定义,它类似于 yum 的 rpm 文件
  2. Repository:Chart 仓库,用于集中存储和分发 Charts。
  3. Config:应用程序实例化安装时运行使用的配置信息
  4. Release:chart 的运行实例,包含特定的 config

1.3.1Helm3 与 Helm2 的区别

Helm2 是 C/S 架构,主要分为客户端 helm 和服务端 Tiller。在 Helm 2 中,Tiller 是作为一个 Deployment 部署在 kube-system 命名空间中,很多情况下,我们会为 Tiller 准备一个 ServiceAccount ,这个 ServiceAccount 通常拥有集群的所有权限。
用户可以使用本地 Helm 命令,自由地连接到 Tiller 中并通过 Tiller 创建、修改、删除任意命名空间下的任意资源。

在 Helm 3 中,Tiller 被移除了。新的 Helm 客户端会像 kubectl 命令一样,读取本地的 kubeconfig 文件,使用我们在 kubeconfig 中预先定义好的权限来进行一系列操作。

1.4 helm 组件

在 Helm 中有两个主要的组件,即 Helm 客户端和 Tiller 服务器

1.4.1 helm 客户端

是一个供终端用户使用的命令行工具

客户端负责如下的工作:

  • 本地 chart 开发
  • 管理仓库
  • 与 Tiller 服务器交互(发送需要被安装的 charts、请求关于发布版本的信息、请求更新或者卸载已安装的发布版本)

1.4.2 Tiller 服务器

Tiller 是 helm 的服务器端,一般运行于 kubernetes 集群之上,定义 tiller 的 ServiceAccount,并通过 ClusterRoleBinding 将其绑定至集群管理员角色 cluster-admin,从而使得它拥有集群级别所有的最高权限

Tiller 服务器负责如下的工作:

  • 监听来自于 Helm 客户端的请求
  • 组合 chart 和配置来构建一个发布
  • 在 Kubernetes 中安装,并跟踪后续的发布
  • 通过与 Kubernetes 交互,更新或者 chart

二、部署 Helm

官网

Helm 的官方网站 https://helm.sh/

2.1 安装 helm

//下载二进制 Helm client 安装包
https://github.com/helm/helm/tags

tar -zxvf helm-v3.6.0-linux-amd64.tar.gz
mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/
helm version

//命令补全
source <(helm completion bash)

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

2.2 使用 helm 安装 Chart

//添加常用的 chart 仓库

//添加常用的 chart 仓库,
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts
helm repo add aliyun https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts
helm repo add incubator https://charts.helm.sh/incubator

k8s的Helm 工具安装

//更新 charts 列表

helm repo update          
helm repo list

k8s的Helm 工具安装

//查看 stable 仓库可用的 charts 列表

helm search repo stable

k8s的Helm 工具安装

//删除 incubator 仓库

helm repo remove incubator

k8s的Helm 工具安装

//查看 chart 信息

helm show chart stable/mysql     #查看指定 chart 的基本信息

helm show all stable/mysql         #获取指定 chart 的所有信息

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

//安装 chart

helm install my-redis bitnami/redis [-n default]   #指定 release 的名字为 my-redis,-n 指定部署到 k8s 的 namespace

helm install bitnami/redis --generate-name    #不指定 release 的名字时,需使用 –generate-name 随机生成一个名字

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

//查看所有 release

helm ls 
helm list

k8s的Helm 工具安装

//查看指定的 release 状态

helm status my-redis 

k8s的Helm 工具安装

//删除指定的 release

helm uninstall my-redis 

k8s的Helm 工具安装

2.3 Helm 自定义模板

charts 除了可以在 repo 中下载,还可以自己自定义,创建完成后通过 helm 部署到 k8s。

//拉取 chart

mkdir /opt/helm
cd /opt/helm

helm pull stable/mysql

ls
mysql-1.6.9.tgz

tar xf mysql-1.6.9.tgz

yum install -y tree

tree mysql
mysql
├── Chart.yaml
├── README.md
├── templates
│   ├── configurationFiles-configmap.yaml
│   ├── deployment.yaml
│   ├── _helpers.tpl
│   ├── initializationFiles-configmap.yaml
│   ├── NOTES.txt
│   ├── pvc.yaml
│   ├── secrets.yaml
│   ├── serviceaccount.yaml
│   ├── servicemonitor.yaml
│   ├── service.yaml
│   ├── ingress.yaml
│   └── tests
│       ├── test-configmap.yaml
│       └── test.yaml
└── values.yaml

可以看到,一个 chart 包就是一个文件夹的集合,文件夹名称就是 chart 包的名称。

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

#chart 是包含至少两项内容的helm软件包:
(1)软件包自描述文件 Chart.yaml,这个文件必须有 name 和 version(chart版本) 的定义
(2)一个或多个模板,其中包含 Kubernetes 清单文件:
●NOTES.txt:chart 的“帮助文本”,在用户运行 helm install 时显示给用户
●deployment.yaml:创建 deployment 的资源清单文件
●service.yaml:为 deployment 创建 service 的资源清单文件
●ingress.yaml: 创建 ingress 对象的资源清单文件
●_helpers.tpl:放置模板助手的地方,可以在整个 chart 中重复使用

//创建自定义的 chart

helm create nginx

tree nginx
nginx
├── charts
├── Chart.yaml
├── templates
│   ├── deployment.yaml
│   ├── _helpers.tpl
│   ├── hpa.yaml
│   ├── ingress.yaml
│   ├── NOTES.txt
│   ├── serviceaccount.yaml
│   ├── service.yaml
│   └── tests
│       └── test-connection.yaml
└── values.yaml

cat nginx/templates/deployment.yaml

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

#在 templates 目录下 yaml 文件模板中的变量(go template语法)的值默认是在 nginx/values.yaml 中定义的,只需要修改 nginx/values.yaml 的内容,也就完成了 templates 目录下 yaml 文件的配置。
比如在 deployment.yaml 中定义的容器镜像:
image: "{{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag | default .Chart.AppVersion }}"

cat nginx/values.yaml | grep repository

k8s的Helm 工具安装

#以上变量值是在 create chart 的时候就自动生成的默认值,你可以根据实际情况进行修改。

//修改 chart

vim nginx/Chart.yaml
apiVersion: v2
name: nginx                     #chart名字
description: A Helm chart for Kubernetes
type: application               #chart类型,application或library
version: 0.1.0                  #chart版本
appVersion: 1.16.0              #application部署版本

k8s的Helm 工具安装

vim nginx/values.yaml
replicaCount: 1

image:
  repository: nginx
  pullPolicy: IfNotPresent
  tag: "latest"                 #设置镜像标签

imagePullSecrets: []
nameOverride: ""
fullnameOverride: ""

serviceAccount:
  create: true
  annotations: {}
  name: ""

podAnnotations: {}

podSecurityContext: {}
  # fsGroup: 2000

securityContext: {}
  # capabilities:
  #   drop:
  #   - ALL
  # readOnlyRootFilesystem: true
  # runAsNonRoot: true
  # runAsUser: 1000

service:
  type: ClusterIP
  port: 80

ingress:
  enabled: true                 #开启 ingress
  className: ""
  annotations: {}
    # kubernetes.io/ingress.class: nginx
    # kubernetes.io/tls-acme: "true"
  hosts:
    - host: www.kgc.com         #指定ingress域名
      paths:
        - path: /
          pathType: Prefix      #指定ingress路径类型
  tls: []
  #  - secretName: chart-example-tls
  #    hosts:
  #      - chart-example.local

resources:
  limits:
    cpu: 100m
    memory: 128Mi
  requests:
    cpu: 100m
    memory: 128Mi

autoscaling:
  enabled: false
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 100
  targetCPUUtilizationPercentage: 80
  # targetMemoryUtilizationPercentage: 80

nodeSelector: {}

tolerations: []

affinity: {}

k8s的Helm 工具安装

注意:镜像那修改soscscs/myapp,否则会错

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

 //打包 chart

helm lint nginx        #检查依赖和模版配置是否正确

helm package nginx     #打包 chart,会在当前目录下生成压缩包 nginx-0.1.0.tgz

k8s的Helm 工具安装

//部署 chart

helm install nginx ./nginx --dry-run --debug    #使用 --dry-run 参数验证 Chart 的配置,并不执行安装

helm install nginx ./nginx -n default           #部署 chart,release 版本默认为 1
或者
helm install nginx ./nginx-0.1.0.tgz

k8s的Helm 工具安装

 #可根据不同的配置来 install,默认是 values.yaml

helm install nginx ./nginx -f ./nginx/values-prod.yaml

helm ls
NAME     NAMESPACE    REVISION    UPDATED                                    STATUS      CHART          APP VERSION
nginx    default      1           2022-01-18 23:43:06.170248683 +0800 CST    deployed    nginx-0.1.0    1.16.0     

kubectl get pod,svc
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/nginx-67779bd969-kq2fm   1/1     Running   0          58m

NAME                    TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
service/kubernetes      ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP   37h
service/nginx           ClusterIP   10.100.0.171    <none>        80/TCP    58s

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

 #部署 ingress

wget https://gitee.com/mirrors/ingress-nginx/raw/nginx-0.30.0/deploy/static/mandatory.yaml
wget https://gitee.com/mirrors/ingress-nginx/raw/nginx-0.30.0/deploy/static/provider/baremetal/service-nodeport.yaml
kubectl apply -f mandatory.yaml
kubectl apply -f service-nodeport.yaml

kubectl get pod,svc -n ingress-nginx
NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/nginx-ingress-controller-54b86f8f7b-jjlnj   1/1     Running   0          79s

NAME                    TYPE       CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
service/ingress-nginx   NodePort   10.101.36.34   <none>        80:30665/TCP,443:30363/TCP   6s

kubectl get ingress
NAME                CLASS    HOSTS          ADDRESS        PORTS   AGE
nginx               <none>   www.kgc.com    10.101.36.34   80      58m

vim /etc/hosts
.....
192.168.80.12 node02 www.kgc.com

curl http://www.kgc.com:30665

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

k8s的Helm 工具安装

//修改为 NodePort 访问后,升级

vim nginx/values.yaml
service:
  type: NodePort
  port: 80
  nodePort: 30080

ingress:
  enabled: false

vim nginx/templates/service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: {{ include "nginx.fullname" . }}
  labels:
    {{- include "nginx.labels" . | nindent 4 }}
spec:
  type: {{ .Values.service.type }}
  ports:
    - port: {{ .Values.service.port }}
      targetPort: http
      protocol: TCP
      name: http
      nodePort: {{ .Values.service.nodePort }}              #指定 nodePort
  selector:
    {{- include "nginx.selectorLabels" . | nindent 4 }}

k8s的Helm 工具安装k8s的Helm 工具安装

 升级 release,release 版本加 1

k8s的Helm 工具安装

//回滚
#根据 release 版本回滚

helm history nginx              #查看 release 版本历史

helm rollback nginx 1           #回滚 release 到版本1

helm history nginx           #nginx release 已经回滚到版本 1
REVISION    UPDATED                     STATUS        CHART          APP VERSION    DESCRIPTION     
1           Tue Jan 18 23:43:06 2022    superseded    nginx-0.1.0    1.16.0         Install complete
2           Wed Jan 19 01:02:42 2022    superseded    nginx-0.1.0    1.16.0         Upgrade complete
3           Wed Jan 19 01:04:52 2022    deployed      nginx-0.1.0

k8s的Helm 工具安装

#通常情况下,在配置好 templates 目录下的 kubernetes 清单文件后,后续维护一般只需要修改 Chart.yaml 和 values.yaml 即可。

//在命令行使用 --set 指定参数来部署(install,upgrade)release
#注:此参数值会覆盖掉在 values.yaml 中的值,如需了解其它的预定义变量参数,可查看 helm 官方文档。

helm upgrade nginx nginx --set image.tag='1.15'

2.4 helm 仓库

helm 可以使用 harbor 作为本地仓库,将自定义的 chart 推送至 harbor 仓库。

//安装 harbor
#上传 harbor-offline-installer-v1.9.1.tgz 和 docker-compose 文件到 /opt 目录

cd /opt
cp docker-compose /usr/local/bin/
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

tar zxf harbor-offline-installer-v1.9.1.tgz
cd harbor/

vim harbor.yml
hostname: 192.168.80.13
harbor_admin_password: Harbor12345     #admin用户初始密码
data_volume: /data                     #数据存储路径,自动创建
chart:
  absolute_url: enabled                #在chart中启用绝对url
log:
  level: info
  local:
    rotate_count: 50
    rotate_size: 200M
    location: /var/log/harbor          #日志路径

#安装带有 Clair service 和 chart 仓库服务的 Harbor

./install.sh --with-clair --with-chartmuseum

//安装 push 插件
#在线安装

helm plugin install https://github.com/chartmuseum/helm-push

 #离线安装

wget https://github.com/chartmuseum/helm-push/releases/download/v0.8.1/helm-push_0.8.1_linux_amd64.tar.gz

mkdir ~/.local/share/helm/plugins/helm-push
tar -zxvf helm-push_0.8.1_linux_amd64.tar.gz -C ~/.local/share/helm/plugins/helm-push

helm repo ls

#登录 Harbor WEB UI 界面,创建一个新项目
浏览器访问:http://192.168.80.10 ,默认的管理员用户名和密码是 admin/Harbor12345
点击 “+新建项目” 按钮
填写项目名称为 “chart_repo”,访问级别勾选 “公开”,点击 “确定” 按钮,创建新项目

#添加仓库

helm repo add harbor http://192.168.80.13/chartrepo/chart_repo --username=admin --password=Harbor12345

#注:这里的 repo 的地址是<Harbor URL>/chartrepo/<项目名称>,Harbor 中每个项目是分开的 repo。如果不提供项目名称, 则默认使用 library 这个项目。

#推送 chart 到 harbor 中

cd /opt/helm
helm push nginx harbor

#查看 chart_repo 项目中的 Helm Charts

原文链接:https://www.cnblogs.com/feizirui/p/17212419.html

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:k8s的Helm 工具安装 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年4月18日
下一篇 2023年4月18日

相关文章

  • ECharts多图表联动功能的实现过程

    ECharts多图表联动功能的实现过程 ECharts是一款基于JavaScript的开源可视化库,可以用于创建各种类型的图表,例如折线图、柱状图、饼图等。ECharts还提供了多图表联动功能,可以将多个图表进行联动,实现数据的交互和联动展示。下面是ECharts多图表联动功能的实现过程。 1. 数据准备 首先,需要准备好要展示的数据。可以使用JavaScr…

    云计算 2023年5月16日
    00
  • 虹科分享|被困云端?虹科Redis企业版数据库来解救!

    数字化时代已然到来,各行企业奋起直追数字化进程。为应对数据爆炸式增长导致的数据负载,并保证降低成本,增加效益的前提下,提升企业运行程序的灵活性。在云上进行应用程序部署的新趋势,风头正劲! 但这种方式为企业带来巨大便利的同时,也伴随着挑战,云安全事故,偶有发生,一旦出现安全问题,企业的核心业务和敏感数据都将面临巨大风险,所谓“掉进了云的黑洞”…… 共同…

    云计算 2023年4月17日
    00
  • 他最早提出“云计算”,如今却落于人后

    一般而言,提到一家公司,往往第一印象会是它的创始人,就像乔布斯之于苹果,马云之于阿里巴巴;但是提起号称本世界最伟大的互联网公司——谷歌,却是埃里克·施密特这个名字进入脑海。 **经历 出生于1955年的施密特,其生平经历堪称**,拥有普林斯顿大学电子工程师学士、加州伯克利分校计算机科学博士学位,在进入谷歌之前,曾在贝尔实验室(电话专利持有人创办的实验室,曾诞…

    云计算 2023年4月12日
    00
  • 微软Build 2015发布会简要回顾 主win10

    微软Build 2015发布会简要回顾 微软Build 2015发布会是微软在2015年4月30日至5月1日举办的一次大型技术峰会。在本次发布会上,微软重磅推出了Windows 10系统及其相关开发工具,吸引了全球数以万计的开发者和科技爱好者关注。本文将为您详细讲解本次发布会的精彩内容。 主win10 具体而言,Windows 10系统为用户带来了众多新功能…

    云计算 2023年5月17日
    00
  • 云主机怎么样?试用按秒计费的云主机

    云主机怎么样?试用按秒计费的云主机 云主机是一种基于云计算技术的虚拟化主机,可以提供弹性、高可用、高性能的计算资源。本文将详细讲解如何试用按秒计费的云主机,包括以下内容: 云主机的概念 按秒计费的云主机 试用按秒计费的云主机 示例说明 云主机的概念 云主机是一种基于云计算技术的虚拟化主机,可以提供弹性、高可用、高性能的计算资源。云主机可以根据用户的需求进行弹…

    云计算 2023年5月16日
    00
  • 解决pytorch load huge dataset(大数据加载)

    解决 PyTorch 加载大数据集的问题,主要涉及下面两个方面: 加载器的设计和优化。如何让 PyTorch 加载器更高效地从硬盘读取数据,如何使用多线程和预加载等技术,加速数据加载的效率。 内存管理和GPU显存管理。如何有效地管理系统内存和 GPU 显存,防止内存不足或显存不足等错误,同时又保证模型训练的稳定性和准确性。 下面是两个示例: 示例1:使用 P…

    云计算 2023年5月18日
    00
  • 使用openstack部署云计算服务环境

    环境: 系统                      硬盘        IP            hostname redhat 7               sda 20G     192.168.0.70      openstack.com 64位                 sdb 20G    配置网卡 [root@openstack …

    2023年4月10日
    00
  • 当Serverless遇到Regionless:现状与挑战

    摘要:本文尝试基于分析现有的学术文章,剖析Serverless与Regionless并存时,在性能提升和成本控制两个方向的现状与挑战 本文分享自华为云社区《当Serverless遇到Regionless:现状与挑战》,作者:云容器大未来。 近年来,Serverless服务崛起的趋势是有目共睹的:从Berkeley将Serverless认定为云计算向用户呈现的…

    云计算 2023年5月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部