背景：master主节点IP地址发生变化时，需要进行kubernetes集群环境重置
一、基础环境调整
1. 环境部署总览
以前
| ip地址 | 类型 | 操作系统 | 服务配置 |
|---|---|---|---|
| 192.168.122.132 | Master | Centos7.6 | 2核CPU 2G内存 20G硬盘 |
| 192.168.122.133 | node1 | Centos7.6 | 2核CPU 2G内存 20G硬盘 |
| 192.168.122.134 | node2 | Centos7.6 | 2核CPU 2G内存 20G硬盘 |
现在
| ip地址 | 类型 | 操作系统 | 服务配置 |
|---|---|---|---|
| 192.168.122.135 | Master | Centos7.6 | 2核CPU 2G内存 20G硬盘 |
| 192.168.122.133 | node1 | Centos7.6 | 2核CPU 2G内存 20G硬盘 |
| 192.168.122.134 | node2 | Centos7.6 | 2核CPU 2G内存 20G硬盘 |
2. 修改hosts文件
vi /etc/hosts
192.168.122.135 master
192.168.122.133 node1
192.168.122.134 node2
3. 执行重置
.需要在每台节点执行 kubeadm reset
kubeadm reset
4. 删除$HOME/.kube
在主节点 执行 rm -rf $HOME/.kube
rm -rf $HOME/.kube
二、集群初始化
2.1. 配置初始化
只需要在master节点上执行即可
kubeadm init \
--kubernetes-version=v1.17.4 \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \
--service-cidr=10.96.0.0/12 \
--apiserver-advertise-address=192.168.122.135
注意：–image-repository 需要更改为阿里云加速镜像
–apiserver-advertise-address=192.168.122.132 修改为自己的 master的ip。
初始化大概需要花费1分钟左右
查看日志
journalctl -xeu kubelet
备份等会用：
kubeadm join 192.168.122.135:6443 --token qyntd9.mqxmjvwlzg0nsxo6 \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:aed10b6c2d2b05e50f7f3b71232e1f4b9595fb547dea53fb3c1c5ff2a8be9f94
2.2. 创建必要文件
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
2.3. 加入集群
拷贝该到其他两个节点执行 加入 k8s集群环境
只需要在node1和node2二哥工作节点依次执行，master
kubeadm join 192.168.122.135:6443 --token qyntd9.mqxmjvwlzg0nsxo6 \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:aed10b6c2d2b05e50f7f3b71232e1f4b9595fb547dea53fb3c1c5ff2a8be9f94
node1
node2
2.4. 执行获取节点信息
kubectl get nodes
master节点执行以下命令（其他工作节点没有安装此命令）
kubectl get nodes
如果还是都是为 notready状态
则需要修改 每台节点的/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env文件删除--network-plugin=cni属性
vi /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env
删除前
删除后
2.5. 重新启动
则需要修改 每台节点的
systemctl daemon-reload
systemctl restart kubelet
2.6. 验证状态
查看状态 是否为 ready状态文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-777917.html
kubectl get nodes
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