在k8s上部署三节点的es_k8s 部署

0. 环境

• 本次演示环境使用helm将MeterSphere部署到k8s中；
• k8s环境使用KubeOperator部署，
• 共享存储使用NFS服务器

1. 导入镜像

提前导入镜像部署时会更快拉起Pod，如果在线下拉去会慢一些。

将MeterSphere安装包中的镜像一次导入到系统中，或导入到harbor中；
此次演示环境没有配置harbor，直接导入到两个k8s节点中：

cd /opt/metersphere-offline-installer-v1.16.2/ for i in `ls images`; do docker load < $i; done 

离线环境需要导入busybox镜像

2. 关联共享存储

k8s环境使用KubeOperator部署的，直接在KubeOperator关联NFS服务
登录KubeOperator平台进入集群，以此点击“存储”–“存储提供商”–“添加”
选择“nfs” ，填写nfs服务器的相关信息，最后点击”添加”。


创建一个存储类
同样方式，以此点击“存储”–“存储类”–“添加”
选择刚才已添加的nfs存储 ，填写相关配置，最后点击”提交”。
注意：这里的名称要使用default

3. helm部署MeterSphere

kubectl create ns ms helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami helm repo add metersphere https://metersphere.github.io/helm-chart/ helm repo update # 从 chart 仓库中更新本地可用chart的信息 helm install metersphere metersphere/metersphere -n ms 

如果网络不通畅也可以离线部署
登录https://github.com/metersphere/helm-chart/releases/tag/metersphere-1.0.10下载离线chart包metersphere-1.0.10.tgz

helm install metersphere metersphere-1.0.10.tgz -n ms 

4. 检查部署状态

[root@demo-cluster-master-1 ~]# kubectl get all -n ms NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/metersphere-data-streaming-6c6d46d895-nc2tl 1/1 Running 0 82m pod/metersphere-kafka-0 1/1 Running 1 82m pod/metersphere-node-controller-77765bdc44-24ccl 1/1 Running 0 82m pod/metersphere-server-565d49649c-mn4vv 1/1 Running 0 82m pod/metersphere-zookeeper-0 1/1 Running 0 82m pod/mysql-0 1/1 Running 0 82m NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/metersphere-data-streaming ClusterIP 172.20.229.76 <none> 8084/TCP 82m service/metersphere-kafka ClusterIP 172.20.186.164 <none> 9092/TCP 82m service/metersphere-kafka-0-external NodePort 172.20.199.242 <none> 9094:30515/TCP 82m service/metersphere-kafka-headless ClusterIP None <none> 9092/TCP,9093/TCP 82m service/metersphere-mysql ClusterIP None <none> 3306/TCP 82m service/metersphere-server ClusterIP 172.20.163.116 <none> 8081/TCP 82m service/metersphere-zookeeper ClusterIP 172.20.67.97 <none> 2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP 82m service/metersphere-zookeeper-headless ClusterIP None <none> 2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP 82m service/ms-node-controller ClusterIP 172.20.207.39 <none> 8082/TCP 82m NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/metersphere-data-streaming 1/1 1 1 82m deployment.apps/metersphere-node-controller 1/1 1 1 82m deployment.apps/metersphere-server 1/1 1 1 82m NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/metersphere-data-streaming-6c6d46d895 1 1 1 82m replicaset.apps/metersphere-node-controller-77765bdc44 1 1 1 82m replicaset.apps/metersphere-server-565d49649c 1 1 1 82m NAME READY AGE statefulset.apps/metersphere-kafka 1/1 82m statefulset.apps/metersphere-zookeeper 1/1 82m statefulset.apps/mysql 1/1 82m 

5. 稍作修改

使用helm部署MeterSphere的访问入口为ingress方式；
查看一下ingress:

[root@demo-cluster-master-1 ~]# kubectl get ingress -n ms NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGE metersphere <none> ms-dev.apps.metersphere.com 172.20.242.169 80 87m 

在此我们不使用helm默认给的这样方式访问MeterSphere，
创建一个nodeport的访问方式：
vi ms-server-nodeport.yaml

apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: metersphere-server-nodeport namespace: ms spec: ports: - name: metersphere-server protocol: TCP port: 8081 targetPort: 8081 nodePort: 30801 type: NodePort selector: app: metersphere-server 

创建nodeport服务

kubectl create -f ms-server-nodeport.yaml 

5. 访问mstersphere页面

http://nodeIP:30801

6.验证测试功能

6.1 设置系统参数

在系统设置页面，“当前站点URL”填写登录的URL

6.2 配置环境

系统设置–工作空间–环境管理，创建环境；

HTTP配置，环境域名同样填写登录的URL。

6.3 导入脚本

接口调试–接口自动化–更多操作–导入；
将测试脚本导入

6.4 调试脚本

将导入的脚本进行测试，选择上一步创建的环境，点击“调试”，全部通过则脚本正常，点击右上角“保存”；

6.5 创建性能测试

调试完成的脚本，点击“创建性能测试”；

选择“资源池”；点击“保存并执行”，测试开始执行；

并且，在k8s节点上正常拉起jmeter容器。

至此，k8s部署MeterSphere完成。

7. 参考

MeterSphere github
https://github.com/metersphere/metersphere

MeterSphere helm chart:
https://github.com/metersphere/helm-chart

KubeOperator 规划、部署和运营 K8s 集群
https://github.com/metersphere/metersphere

KubePi 简单易用的开源 Kubernetes 可视化管理面板
https://github.com/KubeOperator/KubePi

今天的文章
在k8s上部署三节点的es_k8s 部署分享到此就结束了，感谢您的阅读。