作者： Dawid Ziolkowski丨Container Solution雲原生工程師

最近，我一直在Kubernetes上進行各種測試和部署。因此，我不得不一次又一次建立和銷燬Kubernetes叢集，有的時候甚至在一個小時內執行好幾次。但由於我需要測試的某個事項需要一個全新的叢集，所以簡單地刪除所有的pod、service、deployment等，來讓叢集變得“像新的一樣”並沒有任何作用。

同時，我還需要一個儘可能與生產環境相似的叢集，所以所有的本地解決方案（如Minikube、Vagrant等）都沒有任何作用。

一開始，我使用了一個雲提供商的託管Kubernetes，因為它易於部署，並且一旦叢集啟動，我只需要單擊一下按鈕就可以下載kubectl配置。但是它存在三個問題：

• 它會花費很多時間——每個叢集大約需要10分鐘進行部署。如果我每天都要部署並銷燬它，那麼這些時間加起來就十分可觀了。

• 需要手動下載與載入kubectl配置檔案（這個操作儘管很簡單，但手動還是略微麻煩）

• 這是一項託管服務，因此我沒有對叢集的完全訪問許可權。

所以我決定建立一個解決方案，可以讓我在雲上快速又簡單地部署和銷燬Kubernetes叢集：

https://github.com/DavidZisky/60sk3s

最終，我得到了一個簡單的Bash指令碼，該指令碼可以在Google Cloud上建立虛擬機器，部署一個4節點的Kubernetes叢集（1個主節點和3個worker節點），下載kubectl配置，並將其載入到我的系統中，而完成這一切僅需60秒！從零開始（甚至沒有虛擬機器）到能夠執行kubectl apply -f any_deployment.yaml，僅需不到1分鐘！那麼具體要怎麼操作呢？

具體需求

於我而言，這一解決方案需要考慮的一個重要因素是儘可能可移植。因此我儘量讓自己不使用太多工具（因此不需要Terraform、Ansible，也不需要安裝和配置）。這是為什麼我用Bash編寫它的原因，而我唯一的依賴項是安裝和配置了GCloud CLI（帶有預設區域和專案集）。

30秒啟動虛擬機器

我們從虛擬機器開始。一般情況下，在雲上建立虛擬機器大約需要45秒到60秒的時間。例如，在DigitalOcean上，啟動虛擬機器（意味著ping開始響應）需要40秒，但你需要額外的15秒來啟動其他系統服務（最重要的是，SSH server能夠接收連線）。

所以，首先我們需要讓整個流程更快，至少快兩倍。

我們可以通過使用記憶體更小的OS映象來實現。這就是我堅持用Google Cloud的原因，因為它們提供最小的Ubuntu映象（小於200MB）。同時，我嘗試了許多輕量級發行版，但它們要不就是沒有核心模組，要不就是需要花很長的時間啟動。

在Google Cloud上建立和啟動Ubuntu迷你虛擬機器花費大約30秒（從GCloud API呼叫到SSH Server準備就緒）。那麼，我們第一步就完成了，現在我們接下來看剩下的30秒。

30秒部署K8S叢集

我們應該如何在30秒內部署一個Kubernetes叢集呢？答案是使用k3s！如果你還沒有聽說過k3s，可以翻閱我們往期文章或報名參加今天晚上8點半的線上培訓（http://z-mz.cn/Pmwv）進行了解。

通過使用k3s，我們不需要為Kubernetes啟動和執行操心太多，因為k3s安裝程式會為我們完成這些操作。所以，我的指令碼僅需下載並執行它即可。

將一切都連線起來

我們通過使用輕量的OS映象來在30秒之內啟動虛擬機器。我們使用了k3s，可以讓我們在20秒之內執行Kubernetes。現在，我們需要將所有的部件連線在一起。為了完成這一操作，我們準備了一個Bash指令碼：

• GCloud命令以部署虛擬機器
• 在主節點下載並執行k3s安裝程式
• 獲取由k3s生成的token，它可用於給叢集新增節點
• 在worker節點上下載並執行k3s安裝程式（將token作為引數）

唯一的挑戰是獲取生成的kubectl配置——Google虛擬機器上的公共IP地址在計算機上是不可見/無法訪問的（當你執行“ip addr”或“ifconfig”時，你也無法找到該IP地址）。所以，當k3s生成證書以及kubeconfig時，從外部訪問叢集是無效的。

但經過多方面搜尋，我發現了引數“--tls-san=”，它可以為證書生成提供額外的IP地址。因此，我們可以通過GCloud命令獲取IP地址，然後安裝k3s時，將其作為引數的值傳遞。如果k3s部署在所有節點上，並且worker節點已在master節點上正確註冊，那麼叢集就已經準備就緒。

剩下的最後一件事就是下載kubectl配置（使用scp以從master節點獲得檔案）。完成所有步驟僅需55到58秒。正如你所見，這個解決方案沒有什麼特別之處，只有幾個GCloud和curl命令貼上在一個bash指令碼中。但這可以很快完成工作。

下一步是？

首先，當前整個解決方案都經過硬編碼，以具有4個節點的叢集（一個主節點和3個worker節點）。使其易於配置，但我還從未測試過更大的叢集。但我會盡快新增該選項。

其次，現在kubectl配置僅供下載（因此你可以將其作為引數傳遞給kubectl命令），或覆蓋現有的kubectl配置（已經能夠滿足我的需求，因為我沒有長期執行的叢集）。但是，新增一個將配置附加到現有配置中的功能選項，然後更改上下文，長期來看是有益的