MetalLB：本地Kubernetes集群的LoadBalancer负载均衡利器-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MetalLB：本地Kubernetes集群的LoadBalancer负载均衡利器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

在本地集群进行测试时，我们常常面临一个棘手的问题：Service Type不支持LoadBalancer，而我们只能选择使用NodePort作为替代。这种情况下，我们通常会配置Service为NodePort，并使用externalIPs将流量导入Kubernetes环境。然而，这些解决方案都存在明显的缺陷，使得在私有环境部署Kubernetes的用户在这个生态中感觉自己像是二等公民。

值得注意的是，Kubernetes默认并未提供负载均衡器的实现。在Kubernetes生态中，网络负载均衡器的实现通常依赖于各种IaaS平台，如Google Cloud Platform (GCP)、Amazon Web Services (AWS)、Azure等。因此，如果你不在这些IaaS平台上运行Kubernetes，你创建的Service中的type: LoadBalancers将一直处于Pending状态，如下所示：

$ kubectl get svc
NAME                TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                        AGE
nginx            LoadBalancer   10.93.15.64   <pending>     8080:31322/TCP,443:31105/TCP   1h

这种情况下，我们急需一个解决方案，一个可以在本地环境中实现负载均衡的解决方案。这就是我们今天要介绍的主角——MetalLB。

Metallb 通过标准路由协议能解决该问题。MetalLB 也是 CNCF 的沙箱项目，最早发布在 https://github.com/google/metallb 开发，后来迁移到 https://github.com/metallb/metallb 中。

原理

Metallb 会在 Kubernetes 内运行，监控服务对象的变化，一旦察觉有新的LoadBalancer 服务运行，并且没有可申请的负载均衡器之后，

MetalLB 通过 MetalLB hooks 为 Kubernetes 中提供网络负载均衡器的实现。简单的说，它允许你在非云供应商提供的（私有的） Kubernetes 中创建 type: LoadBalancer 的 services。

MetalLB 有两大功能：

地址分配：在 IaaS 平台申请 LB，会自动分配一个公网 IP，因此，MetalLB也需要管理 IP 地址的分配工作
IP 外部声明：当 MetalLB 获取外部地址后，需要对外声明该 IP 在 k8s 中使用，并可以正常通信。

IP 声明可以使用 ARP、 NDP、或 BGP 协议，因此 MetalLB 有两种工作模式：

BGP 工作模式，使用 BGP 协议分配地址池
L2 工作模式，使用 ARP/NDP 协议分配地址池

Layer2模式

在2层模式下，Metallb会在Node节点中选出一台作为Leader，与服务IP相关的所有流量都会流向该节点。在该节点上， kube-proxy将接收到的流量传播到对应服务的Pod。当leader节点出现故障时，会由另一个节点接管。从这个角度来看，2层模式更像是高可用，而不是负载均衡，因为同时只能在一个节点负责接收数据。

在二层模式中会存在以下两种局限性：单节点瓶颈和故障转移慢的情况。

由于Layer 2 模式会使用单个选举出来的Leader来接收服务IP的所有流量，这就意味着服务的入口带宽被限制为单个节点的带宽，单节点的流量处理能力将成为整个集群的接收外部流量的瓶颈。

在故障转移方面，目前的机制是MetalLB通过发送2层数据包来通知各个节点，并重新选举Leader，这通常能在几秒内完成。但如果是计划外的事故导致的，此时在有故障的客户端刷新其缓存条目之前，将无法访问服务IP。

BGP模式

BGP模式是真正的负载均衡，该模式需要路由器支持BGP协议，群集中的每个节点会与网络路由器建议基于BGP的对等会话，并使用该会话来通告负载均衡的IP。MetalLB发布的路由彼此等效，这意味着路由器将使用所有的目标节点，并在它们之间进行负载平衡。数据包到达节点后，kube-proxy负责流量路由的最后一跳，将数据包发送到对应服务的Pod。

负载平衡的方式取决于您特定的路由器型号和配置，常见的有基于数据包哈希对每个连接进行均衡，这意味着单个TCP或UDP会话的所有数据包都将定向到群集中的单个计算机。

BGP模式也存在着自身的局限性，该模式通过对数据包头中的某些字段进行哈希处理，并将该哈希值用作后端数组的索引，将给定的数据包分配给特定的下一跳。但路由器中使用的哈希通常不稳定，因此只要后端节点数量发生变化时，现有连接就会被随机地重新哈希，这意味着大多数现有连接将被转发到另一后端，而该后端并不清楚原有的连接状态。为了减少这种麻烦，建议使用更加稳定的BGP算法，如：ECMP散列算法。

系统要求

在开始部署MetalLB之前，我们需要确定部署环境能够满足最低要求：

一个k8s集群，要求版本不低于1.13.0，且没有负载均衡器相关插件
k8s集群上的CNI组件和MetalLB兼容
预留一段IPv4地址给MetalLB作为LoadBalance的VIP使用
如果使用的是MetalLB的BGP模式，还需要路由器支持BGP协议
如果使用的是MetalLB的Layer2模式，因为使用了memberlist算法来实现选主，因此需要确保各个k8s节点之间的7946端口可达（包括TCP和UDP协议），当然也可以根据自己的需求配置为其他端口

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安装要求

准备

（根据情况而定）
如果你在 IPVS 模式下使用 kube-proxy，从 Kubernetes v1.14.2 开始，必须启用严格 ARP 模式。

注意，如果使用 kube-router 作为 service-proxy，则不需要这样做，因为它默认启用严格 ARP。

部署Layer2模式需要把k8s集群中的ipvs配置打开strictARP，开启之后k8s集群中的kube-proxy会停止响应kube-ipvs0网卡之外的其他网卡的arp请求，而由MetalLB接手处理。

strict ARP开启之后相当于把将 arp_ignore 设置为 1 并将 arp_announce 设置为 2 启用严格的 ARP，这个原理和LVS中的DR模式对RS的配置一样，可以参考之前的文章中的解释。

可以通过编辑当前集群的 kube-proxy 配置来实现：

# 查看kube-proxy中的strictARP配置
$ kubectl get configmap -n kube-system kube-proxy -o yaml | grep strictARP
      strictARP: false

# 手动修改strictARP配置为true
$ kubectl edit configmap -n kube-system kube-proxy
configmap/kube-proxy edited

# 使用命令直接修改并对比不同
$ kubectl get configmap kube-proxy -n kube-system -o yaml | sed -e "s/strictARP: false/strictARP: true/" | kubectl diff -f - -n kube-system

# 确认无误后使用命令直接修改并生效
$ kubectl get configmap kube-proxy -n kube-system -o yaml | sed -e "s/strictARP: false/strictARP: true/" | kubectl apply -f - -n kube-system

# 重启kube-proxy确保配置生效
$ kubectl rollout restart ds kube-proxy -n kube-system

# 确认配置生效
$ kubectl get configmap -n kube-system kube-proxy -o yaml | grep strictARP
      strictARP: true

部署MetalLB(Layer2模式)

MetalLB的部署也十分简单，官方提供了manifest文件部署（yaml部署），helm3部署和Kustomize部署三种方式，这里我们还是使用manifest文件部署。

大多数的官方教程为了简化部署的步骤，都是写着直接用kubectl命令部署一个yaml的url，这样子的好处是部署简单快捷，但是坏处就是本地自己没有存档，不方便修改等操作，因此我个人更倾向于把yaml文件下载到本地保存再进行部署

# 下载v0.12.1的两个部署文件
$ wget https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.12.1/manifests/namespace.yaml
$ wget https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.12.1/manifests/metallb.yaml

# 如果使用frr来进行BGP路由管理，则下载这两个部署文件
$ wget https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.12.1/manifests/namespace.yaml
$ wget https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.12.1/manifests/metallb-frr.yaml

下载官方提供的yaml文件之后，我们再提前准备好configmap的配置，github上面有提供一个参考文件，layer2模式需要的配置并不多，这里我们只做最基础的一些参数配置定义即可：

protocol这一项我们配置为layer2
addresses这里我们可以使用CIDR来批量配置（198.51.100.0/24），也可以指定首尾IP来配置（192.168.0.150-192.168.0.200），指定一段和k8s节点在同一个子网的IP。也可以指定宿主机的网络分配。

# config.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: metallb-system
  name: config
data:
  config: |
    address-pools:
    - name: default
      protocol: layer2
      addresses:
        - 192.168.102.50-192.168.102.60

还可以指定多个网段

addresses:
  - 192.168.12.0/24
  - 192.168.144.0/20

除了自动分配IP外，Metallb 还支持在定义服务的时候，通过 spec.loadBalancerIP 指定一个静态IP 。

使用kubectl log -f [matellb-contoller-pod]能看到配置更新过程

接下来就可以开始进行部署，整体可以分为三步：

部署namespace
部署deployment和daemonset
配置configmap

# 创建namespace
$ kubectl apply -f namespace.yaml
namespace/metallb-system created
$ kubectl get ns
NAME              STATUS   AGE
default           Active   8d
kube-node-lease   Active   8d
kube-public       Active   8d
kube-system       Active   8d
metallb-system    Active   8s
nginx-quic        Active   8d

# 部署deployment和daemonset，以及相关所需的其他资源
$ kubectl apply -f metallb.yaml
Warning: policy/v1beta1 PodSecurityPolicy is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+
podsecuritypolicy.policy/controller created
podsecuritypolicy.policy/speaker created
serviceaccount/controller created
serviceaccount/speaker created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/metallb-system:controller created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/metallb-system:speaker created
role.rbac.authorization.k8s.io/config-watcher created
role.rbac.authorization.k8s.io/pod-lister created
role.rbac.authorization.k8s.io/controller created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metallb-system:controller created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metallb-system:speaker created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/config-watcher created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/pod-lister created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/controller created
daemonset.apps/speaker created
deployment.apps/controller created


# 这里主要就是部署了controller这个deployment来检查service的状态
$ kubectl get deploy -n metallb-system
NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
controller   1/1     1            1           86s
# speaker则是使用ds部署到每个节点上面用来协商VIP、收发ARP、NDP等数据包
$ kubectl get ds -n metallb-system
NAME      DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR            AGE
speaker   3         3         3       3            3           kubernetes.io/os=linux   64s
$ kubectl get pod -n metallb-system -o wide
 NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP               NODE       NOMINATED NODE   READINESS GATES
controller-55bbcf48c8-qst68   1/1     Running   0          2d19h   172.20.28.118    node02     <none>           <none>
speaker-8wctf                 1/1     Running   0          2d19h   192.168.102.41   node02     <none>           <none>
speaker-txdsv                 1/1     Running   0          2d19h   192.168.102.30   master01   <none>           <none>
speaker-xdzrr                 1/1     Running   0          2d19h   192.168.102.40   node01     <none>           <none>


      
$ kubectl apply -f configmap-layer2.yaml
configmap/config created


kubectl wait --for=condition=Ready pods --all -n metallb-system

# pod/controller-57fd9c5bb-d5z9j condition met
# pod/speaker-6hz2h condition met
# pod/speaker-7pzb4 condition met
# pod/speaker-trr9v condition met

部署测试服务

# mentallb/whoami.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: whoami
  labels:
    app: containous
    name: whoami
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: containous
      task: whoami
  template:
    metadata:
      labels:
        app: containous
        task: whoami
    spec:
      containers:
        - name: containouswhoami
          image: containous/whoami
          resources:
          ports:
            - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: whoami
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
  selector:
    app: containous
    task: whoami
  type: LoadBalancer

或者 nginx

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.23-alpine
        ports:
        - name: http
          containerPort: 80

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
spec:
  #loadBalancerIP: x.y.z.a  # 指定公网IP
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: nginx
  type: LoadBalancer

MetalLB：本地Kubernetes集群的LoadBalancer负载均衡利器,# Kubernetes项目实战,kubernetes,负载均衡,容器

可见分配的 EXTERNAL-IP 为 192.168.102.52

分别在虚拟机和宿主机试试：

curl 192.168.102.52

[root@bt metallb]# curl 192.168.102.52
Hostname: whoami-665585b57c-kngqc
IP: 127.0.0.1
IP: 172.20.28.123
RemoteAddr: 127.0.0.6:47635
GET / HTTP/1.1
Host: 192.168.102.52
User-Agent: curl/7.29.0
Accept: */*
X-B3-Sampled: 1
X-B3-Spanid: 0268f13fd66b2858
X-B3-Traceid: c6984aca633971850268f13fd66b2858
X-Forwarded-Proto: http
X-Request-Id: 6664e21c-b2d4-9abe-af63-6d79485cbdd8

这时如果你 ping 这个 ip 的话，会发现无法 ping 通

这个是正常的，因为它是一个虚拟IP地址，所以根本无法ping 通（此虚拟IP与物理网卡共用同一个 MAC 地址，那么这个IP是如何工作的呢？又是如何收到流量请求的呢？很值得思考）。

那如何测试这个虚拟IP是否能正常提供服务呢，其实只需要使用 telnet 命令就可以了，如

[root@bt metallb]# telnet  192.168.102.52 80
Trying 192.168.102.52...
Connected to 192.168.102.52.
Escape character is '^]'.

注意：

注意：并非所有的LoadBalancer都允许设置 loadBalancerIP。

如果LoadBalancer支持该字段，那么将根据用户设置的 loadBalancerIP 来创建负载均衡器。

如果没有设置 loadBalancerIP 字段，将会给负载均衡器指派一个临时 IP。

如果设置了 loadBalancerIP，但LoadBalancer并不支持这种特性，那么设置的 loadBalancerIP 值将会被忽略掉。

我们在创建LoadBalancer服务的时候，默认情况下k8s会帮我们自动创建一个nodeport服务，这个操作可以通过指定Service中的allocateLoadBalancerNodePorts字段来定义开关，默认情况下为true

不同的loadbalancer实现原理不同，有些是需要依赖nodeport来进行流量转发，有些则是直接转发请求到pod中。对于MetalLB而言，是通过kube-proxy将请求的流量直接转发到pod，因此我们需要关闭nodeport的话可以修改service中的spec.allocateLoadBalancerNodePorts字段，将其设置为false，那么在创建svc的时候就不会分配nodeport。

但是需要注意的是如果是对已有service进行修改，关闭nodeport（从true改为false），k8s不会自动去清除已有的ipvs规则，这需要我们自行手动删除。

我们重新定义创建一个svc

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-lb-service
  namespace: nginx-quic
spec:
  allocateLoadBalancerNodePorts: false
  externalTrafficPolicy: Cluster
  internalTrafficPolicy: Cluster
  selector:
    app: nginx-lb
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80 # match for service access port
    targetPort: 80 # match for pod access port
  type: LoadBalancer
  loadBalancerIP: 10.31.8.100

此时再去查看对应的svc状态和ipvs规则会发现已经没有nodeport相关的配置

$ ipvsadm -ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  10.8.62.180:80 rr
  -> 10.8.65.18:80                Masq    1      0          0
  -> 10.8.65.19:80                Masq    1      0          0
  -> 10.8.66.14:80                Masq    1      0          0
  -> 10.8.66.15:80                Masq    1      0          0
TCP  10.31.8.100:80 rr
  -> 10.8.65.18:80                Masq    1      0          0
  -> 10.8.65.19:80                Masq    1      0          0
  -> 10.8.66.14:80                Masq    1      0          0
  -> 10.8.66.15:80                Masq    1      0          0

$ kubectl get svc -n nginx-quic
NAME               TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx-lb-service   LoadBalancer   10.8.62.180   10.31.8.100   80/TCP    23s

如果是把已有服务的spec.allocateLoadBalancerNodePorts从true改为false，原有的nodeport不会自动删除，因此最好在初始化的时候就规划好相关参数

$ kubectl get svc -n nginx-quic nginx-lb-service -o yaml | egrep " allocateLoadBalancerNodePorts: "
  allocateLoadBalancerNodePorts: false
$ kubectl get svc -n nginx-quic
NAME               TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
nginx-lb-service   LoadBalancer   10.8.62.180   10.31.8.100   80:31405/TCP   85m

参考文档：
https://tinychen.com/20220519-k8s-06-loadbalancer-metallb
https://juejin.cn/post/6906447786112516110文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-771533.html

到了这里，关于MetalLB：本地Kubernetes集群的LoadBalancer负载均衡利器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！