$ curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
$ cat <<EOF > /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
$ apt-get update
$ apt-get install -y docker.io kubeadm
编写了一个给 kubeadm 用的 YAML 文件（名叫：kubeadm.yaml）：
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1alpha1
kind: MasterConfiguration
controllerManagerExtraArgs:
horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients: "true"
horizontal-pod-autoscaler-sync-period: "10s"
node-monitor-grace-period: "10s"
apiServerExtraArgs:
runtime-config: "api/all=true"
kubernetesVersion: "stable-1.11"
这个配置中， kube-controller-manager 设置了：
horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients: "true"
这意味着，将来部署的 kube-controller-manager 能够使用自定义资源（Custom Metrics）进行自动水平扩展。
其中，“stable-1.11”就是 kubeadm 帮我们部署的 Kubernetes 版本号，即：Kubernetes release 1.11 最新的稳定版，在此环境下，它是 v1.11.1。你也可以直接指定这个版本，比如：kubernetesVersion: “v1.11.1”。
然后，我们只需要执行一句指令：
$ kubeadm init --config kubeadm.yaml
就可以完成 Kubernetes Master 的部署了，这个过程只需要几分钟。部署完成后，kubeadm 会生成一行指令：
kubeadm join 10.168.0.2:6443 --token 00bwbx.uvnaa2ewjflwu1ry --discovery-token-ca-cert-hash sha256:00eb62a2a6020f94132e3fe1ab721349bbcd3e9b94da9654cfe15f2985ebd711
这个 kubeadm join 命令，就是用来给这个 Master 节点添加更多工作节点（Worker）的命令。我们在后面部署 Worker 节点的时候马上会用到它，所以找一个地方把这条命令记录下来。
此外，kubeadm 还会提示我们第一次使用 Kubernetes 集群所需要的配置命令：
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
需要这些配置命令的原因是：Kubernetes 集群默认需要加密方式访问。所以，这几条命令，就是将刚刚部署生成的 Kubernetes 集群的安全配置文件，保存到当前用户的.kube 目录下，kubectl 默认会使用这个目录下的授权信息访问 Kubernetes 集群。 如果不这么做的话，我们每次都需要通过 export KUBECONFIG 环境变量告诉 kubectl 这个安全配置文件的位置。 现在，我们就可以使用 kubectl get 命令来查看当前唯一一个节点的状态了：
$ kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master NotReady master 1d v1.11.1
可以看到，这个 get 指令输出的结果里，Master 节点的状态是 NotReady，这是为什么呢？ 在调试 Kubernetes 集群时，最重要的手段就是用 kubectl describe 来查看这个节点（Node）对象的详细信息、状态和事件（Event），我们来试一下：
$ kubectl describe node master
...
Conditions:
...
Ready False ... KubeletNotReady runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:docker: network plugin is not ready: cni config uninitialized
通过 kubectl describe 指令的输出，我们可以看到 NodeNotReady 的原因在于，我们尚未部署任何网络插件。 另外，我们还可以通过 kubectl 检查这个节点上各个系统 Pod 的状态，其中，kube-system 是 Kubernetes 项目预留的系统 Pod 的工作空间（Namepsace，注意它并不是 Linux Namespace，它只是 Kubernetes 划分不同工作空间的单位）：
$ kubectl get pods -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
coredns-78fcdf6894-j9s52 0/1 Pending 0 1h
coredns-78fcdf6894-jm4wf 0/1 Pending 0 1h
etcd-master 1/1 Running 0 2s
kube-apiserver-master 1/1 Running 0 1s
kube-controller-manager-master 0/1 Pending 0 1s
kube-proxy-xbd47 1/1 NodeLost 0 1h
kube-scheduler-master 1/1 Running 0 1s
可以看到，CoreDNS、kube-controller-manager 等依赖于网络的 Pod 都处于 Pending 状态，即调度失败。这当然是符合预期的：因为这个 Master 节点的网络尚未就绪。
在 Kubernetes 项目“一切皆容器”的设计理念指导下，部署网络插件非常简单，只需要执行一句 kubectl apply 指令，以 Weave 为例：
$ kubectl apply -f https://git.io/weave-kube-1.6
部署完成后，我们可以通过 kubectl get 重新检查 Pod 的状态：
$ kubectl get pods -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
coredns-78fcdf6894-j9s52 1/1 Running 0 1d
coredns-78fcdf6894-jm4wf 1/1 Running 0 1d
etcd-master 1/1 Running 0 9s
kube-apiserver-master 1/1 Running 0 9s
kube-controller-manager-master 1/1 Running 0 9s
kube-proxy-xbd47 1/1 Running 0 1d
kube-scheduler-master 1/1 Running 0 9s
weave-net-cmk27 2/2 Running 0 19s
可以看到，所有的系统 Pod 都成功启动了，而刚刚部署的 Weave 网络插件则在 kube-system 下面新建了一个名叫 weave-net-cmk27 的 Pod，一般来说，这些 Pod 就是容器网络插件在每个节点上的控制组件。 Kubernetes 支持容器网络插件，使用的是一个名叫 CNI 的通用接口，它也是当前容器网络的事实标准，市面上的所有容器网络开源项目都可以通过 CNI 接入 Kubernetes，比如 Flannel、Calico、Canal、Romana 等等，它们的部署方式也都是类似的“一键部署”。关于这些开源项目的实现细节和差异，我会在后续的网络部分详细介绍。 至此，Kubernetes 的 Master 节点就部署完成了。如果你只需要一个单节点的 Kubernetes，现在你就可以使用了。不过，在默认情况下，Kubernetes 的 Master 节点是不能运行用户 Pod 的，所以还需要额外做一个小操作。在本篇的最后部分，我会介绍到它。
Kubernetes 的 Worker 节点跟 Master 节点几乎是相同的，它们运行着的都是一个 kubelet 组件。唯一的区别在于，在 kubeadm init 的过程中，kubelet 启动后，Master 节点上还会自动运行 kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manger 这三个系统 Pod。
所以，相比之下，部署 Worker 节点反而是最简单的，只需要两步即可完成。
第一步，在所有 Worker 节点上执行“安装 kubeadm 和 Docker”一节的所有步骤。
第二步，执行部署 Master 节点时生成的 kubeadm join 指令：
$ kubeadm join 10.168.0.2:6443 --token 00bwbx.uvnaa2ewjflwu1ry --discovery-token-ca-cert-hash sha256:00eb62a2a6020f94132e3fe1ab721349bbcd3e9b94da9654cfe15f2985ebd711
默认情况下 Master 节点是不允许运行用户 Pod 的。而 Kubernetes 做到这一点，依靠的是 Kubernetes 的 Taint/Toleration 机制。
它的原理非常简单：一旦某个节点被加上了一个 Taint，即被“打上了污点”，那么所有 Pod 就都不能在这个节点上运行，因为 Kubernetes 的 Pod 都有“洁癖”。
除非，有个别的 Pod 声明自己能“容忍”这个“污点”，即声明了 Toleration，它才可以在这个节点上运行。
其中，为节点打上“污点”（Taint）的命令是：
$ kubectl taint nodes node1 foo=bar:NoSchedule
这时，该 node1 节点上就会增加一个键值对格式的 Taint，即：foo=bar:NoSchedule。其中值里面的 NoSchedule，意味着这个 Taint 只会在调度新 Pod 时产生作用，而不会影响已经在 node1 上运行的 Pod，哪怕它们没有 Toleration。
那么 Pod 又如何声明 Toleration 呢？
我们只要在 Pod 的.yaml 文件中的 spec 部分，加入 tolerations 字段即可：
apiVersion: v1
kind: Pod
...
spec:
tolerations:
- key: "foo"
operator: "Equal"
value: "bar"
effect: "NoSchedule"
这个 Toleration 的含义是，这个 Pod 能“容忍”所有键值对为 foo=bar 的 Taint（ operator: “Equal”，“等于”操作）。 现在回到我们已经搭建的集群上来。这时，如果你通过 kubectl describe 检查一下 Master 节点的 Taint 字段，就会有所发现了：
$ kubectl describe node master
Name: master
Roles: master
Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule
可以看到，Master 节点默认被加上了node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule这样一个“污点”，其中“键”是node-role.kubernetes.io/master，而没有提供“值”。 此时，你就需要像下面这样用“Exists”操作符（operator: “Exists”，“存在”即可）来说明，该 Pod 能够容忍所有以 foo 为键的 Taint，才能让这个 Pod 运行在该 Master 节点上：
apiVersion: v1
kind: Pod
...
spec:
tolerations:
- key: "foo"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
当然，如果你就是想要一个单节点的 Kubernetes，删除这个 Taint 才是正确的选择：
$ kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-
如上所示，我们在“node-role.kubernetes.io/master”这个键后面加上了一个短横线“-”，这个格式就意味着移除所有以“node-role.kubernetes.io/master”为键的 Taint。 到了这一步，一个基本完整的 Kubernetes 集群就部署完毕了。是不是很简单呢？ 有了 kubeadm 这样的原生管理工具，Kubernetes 的部署已经被大大简化。更重要的是，像证书、授权、各个组件的配置等部署中最麻烦的操作，kubeadm 都已经帮你完成了。 接下来，我们再在这个 Kubernetes 集群上安装一些其他的辅助插件，比如 Dashboard 和存储插件。
在 Kubernetes 社区中，有一个很受欢迎的 Dashboard 项目，它可以给用户提供一个可视化的 Web 界面来查看当前集群的各种信息。毫不意外，它的部署也相当简单：
$ kubectl apply -f
$ $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.0-rc6/aio/deploy/recommended.yaml
部署完成之后，我们就可以查看 Dashboard 对应的 Pod 的状态了：
$ kubectl get pods -n kube-system
kubernetes-dashboard-6948bdb78-f67xk 1/1 Running 0 1m
需要注意的是，由于 Dashboard 是一个 Web Server，很多人经常会在自己的公有云上无意地暴露 Dashboard 的端口，从而造成安全隐患。所以，1.7 版本之后的 Dashboard 项目部署完成后，默认只能通过 Proxy 的方式在本地访问。
由于 Kubernetes 本身的松耦合设计，绝大多数存储项目，比如 Ceph、GlusterFS、NFS 等，都可以为 Kubernetes 提供持久化存储能力。在这次的部署实战中，我会选择部署一个很重要的 Kubernetes 存储插件项目：Rook。
Rook 项目是一个基于 Ceph 的 Kubernetes 存储插件（它后期也在加入对更多存储实现的支持）。不过，不同于对 Ceph 的简单封装，Rook 在自己的实现中加入了水平扩展、迁移、灾难备份、监控等大量的企业级功能，使得这个项目变成了一个完整的、生产级别可用的容器存储插件。 得益于容器化技术，用几条指令，Rook 就可以把复杂的 Ceph 存储后端部署起来：
$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/rook/rook/master/cluster/examples/kubernetes/ceph/common.yaml
$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/rook/rook/master/cluster/examples/kubernetes/ceph/operator.yaml
$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/rook/rook/master/cluster/examples/kubernetes/ceph/cluster.yaml
在部署完成后，你就可以看到 Rook 项目会将自己的 Pod 放置在由它自己管理的两个 Namespace 当中：
$ kubectl get pods -n rook-ceph-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
rook-ceph-agent-7cv62 1/1 Running 0 15s
rook-ceph-operator-78d498c68c-7fj72 1/1 Running 0 44s
rook-discover-2ctcv 1/1 Running 0 15s
$ kubectl get pods -n rook-ceph
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
rook-ceph-mon0-kxnzh 1/1 Running 0 13s
rook-ceph-mon1-7dn2t 1/1 Running 0 2s
这样，一个基于 Rook 持久化存储集群就以容器的方式运行起来了，而接下来在 Kubernetes 项目上创建的所有 Pod 就能够通过 Persistent Volume（PV）和 Persistent Volume Claim（PVC）的方式，在容器里挂载由 Ceph 提供的数据卷了。 而 Rook 项目，则会负责这些数据卷的生命周期管理、灾难备份等运维工作。这时候，你可能会有个疑问：为什么我要选择 Rook 项目呢？ 其实，是因为这个项目很有前途。 如果你去研究一下 Rook 项目的实现，就会发现它巧妙地依赖了 Kubernetes 提供的编排能力，合理的使用了很多诸如 Operator、CRD 等重要的扩展特性（这些特性我都会在后面的文章中逐一讲解到）。这使得 Rook 项目，成为了目前社区中基于 Kubernetes API 构建的最完善也最成熟的容器存储插件。我相信，这样的发展路线，很快就会得到整个社区的推崇。