本实验报告详细介绍了基于Kubernetes的分布式集群搭建实践与优化过程。报告涵盖了集群搭建的步骤、配置优化及性能提升策略，旨在为读者提供实际操作指导，助力分布式系统高效构建。
本文目录导读：
随着云计算和大数据技术的飞速发展，分布式集群在各类应用场景中扮演着越来越重要的角色，本文旨在通过搭建一个基于Kubernetes的分布式集群，探讨其在实际应用中的性能优化和稳定性保障，为相关领域的研究和开发提供参考。
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分布式集群搭建
1、环境准备
（1）硬件环境：至少两台服务器，配置如下：
CPU：Intel Xeon E5-2680v3
内存：32GB
硬盘：1TB SSD
（2）软件环境：
操作系统：CentOS 7.6
Kubernetes：1.18.0
Docker：19.03.5
2、集群搭建
（1）初始化集群
在主节点上执行以下命令初始化集群：
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kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
（2）配置kubectl工具
在所有节点上配置kubectl工具，执行以下命令：
mkdir -p $HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
（3）安装网络插件
本文采用Calico作为网络插件，执行以下命令安装：
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml
3、验证集群状态
执行以下命令验证集群状态：
kubectl get nodes
性能优化
1、调整内核参数
（1）在所有节点上修改/etc/sysctl.conf文件，添加以下内容：
net.ipv4.ip_forward=1 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=0 net.bridge.bridge-nf-call-iptables=0
（2）执行以下命令使修改生效：
sysctl -p
2、调整Docker参数
（1）在所有节点上修改/etc/docker/daemon.json文件，添加以下内容：
{
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "10m",
"max-file": "3"
},
"storage-driver": "overlay2",
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"insecure-registries": ["<镜像仓库地址>"]
}（2）重启Docker服务：
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systemctl restart docker
3、调整Kubernetes参数
（1）在主节点上修改/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml文件，调整以下参数：
- name: max-mutating-requests-inflight value: "1000" - name: max-requests-inflight value: "5000"
（2）重启Kubernetes API服务：
systemctl restart kube-apiserver
稳定性保障
1、监控集群状态
（1）安装Prometheus和Grafana：
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/kube-prometheus/master/manifests/prometheus-quickstart.yaml
（2）配置Grafana：
kubectl port-forward svc/grafana 3000:3000
在浏览器中访问http://localhost:3000，登录Grafana，导入Kubernetes监控模板。
2、自动化运维
（1）使用Ansible等自动化运维工具，实现集群的自动化部署、升级和维护。
（2）编写自动化脚本，定期检查集群状态，及时发现并解决潜在问题。
本文详细介绍了基于Kubernetes的分布式集群搭建、性能优化和稳定性保障等方面的内容，通过实践，我们了解到Kubernetes在分布式系统中的应用优势，为实际项目提供了有益的参考，在后续的研究中，我们将继续探索Kubernetes在更多领域的应用，为我国云计算和大数据产业发展贡献力量。
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