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ARM架构下基于containerd的Kubernetes与KubeSphere部署指南

镝不咸·2026-08-13·阅读 23 GEO检测（免费）
ARM架构containerdKubernetes
|难度：普通|阅读约 4 分钟

1. 项目概述：ARM架构下基于containerd的K8s 1.30.14与KubeSphere部署方案

在ARM架构设备上部署Kubernetes集群一直是边缘计算和国产化环境中的典型需求。不同于x86架构的标准部署流程，ARM平台需要特别注意容器运行时适配、系统依赖兼容性等问题。本次我们将使用containerd作为容器运行时，在openEuler系统上完整部署Kubernetes 1.30.14集群，并集成KubeSphere管理界面。

这个方案特别适合需要在国产化ARM服务器或开发板（如华为鲲鹏、飞腾等）上构建云原生环境的场景。相比传统Docker方案，containerd提供了更轻量级的运行时支持，而KubeSphere则为企业用户提供了开箱即用的可视化管控能力。

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2. 环境准备与系统配置

2.1 硬件与操作系统要求

推荐使用以下环境配置：

  • ARMv8架构服务器或开发板（至少4核CPU/8GB内存）
  • openEuler 22.03 LTS或更高版本
  • 100GB可用磁盘空间
  • 稳定的网络连接（建议千兆以太网）

注意：如果使用树莓派等开发板，建议选择4B及以上型号，并配备主动散热装置以避免性能降频。

2.2 系统基础配置

首先执行系统更新并安装必要工具：

bash复制sudo dnf update -y
sudo dnf install -y vim curl wget tar socat conntrack ipset

禁用swap并配置内核参数：

bash复制sudo swapoff -a
sudo sed -i '/ swap / s/^/#/' /etc/fstab

cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf
overlay
br_netfilter
EOF

sudo modprobe overlay
sudo modprobe br_netfilter

cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF

sudo sysctl --system

2.3 Containerd运行时安装与配置

安装containerd 1.7+版本：

bash复制export CONTAINERD_VERSION="1.7.2"
wget https://github.com/containerd/containerd/releases/download/v${CONTAINERD_VERSION}/containerd-${CONTAINERD_VERSION}-linux-arm64.tar.gz
sudo tar Cxzvf /usr/local containerd-${CONTAINERD_VERSION}-linux-arm64.tar.gz

创建systemd服务单元：

bash复制sudo mkdir -p /usr/local/lib/systemd/system/
wget https://raw.githubusercontent.com/containerd/containerd/main/containerd.service
sudo mv containerd.service /usr/local/lib/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now containerd

配置containerd使用systemd cgroup驱动：

bash复制sudo mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
sudo sed -i 's/SystemdCgroup = false/SystemdCgroup = true/' /etc/containerd/config.toml
sudo systemctl restart containerd

3. Kubernetes集群部署

3.1 安装kubeadm、kubelet和kubectl

添加Kubernetes仓库并安装组件：

bash复制cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.30/rpm/
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.30/rpm/repodata/repomd.xml.key
EOF

sudo dnf install -y kubelet-1.30.14 kubeadm-1.30.14 kubectl-1.30.14 --disableexcludes=kubernetes
sudo systemctl enable --now kubelet

3.2 初始化控制平面节点

使用kubeadm初始化集群：

bash复制sudo kubeadm init \
  --kubernetes-version=v1.30.14 \
  --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
  --service-cidr=10.96.0.0/12 \
  --cri-socket=unix:///run/containerd/containerd.sock \
  --image-repository=registry.aliyuncs.com/google_containers

初始化完成后，按照提示配置kubectl：

bash复制mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

3.3 安装网络插件

部署Flannel网络组件：

bash复制kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

验证节点状态：

bash复制kubectl get nodes -o wide

4. KubeSphere部署与配置

4.1 准备工作

确保集群满足KubeSphere的最低要求：

  • 至少2个可用节点
  • 每个节点至少4GB内存
  • 已配置默认StorageClass

安装helm（如未安装）：

bash复制curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash

4.2 部署KubeSphere Core

使用ks-installer进行部署：

bash复制kubectl apply -f https://github.com/kubesphere/ks-installer/releases/download/v3.4.1/kubesphere-installer.yaml
kubectl apply -f https://github.com/kubesphere/ks-installer/releases/download/v3.4.1/cluster-configuration.yaml

监控安装进度：

bash复制kubectl logs -n kubesphere-system $(kubectl get pod -n kubesphere-system -l app=ks-install -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') -f

4.3 访问KubeSphere控制台

获取控制台访问地址：

bash复制kubectl get svc -n kubesphere-system ks-console -o jsonpath='{.spec.ports[0].nodePort}'

默认管理员凭据：

  • 用户名：admin
  • 密码：P@88w0rd

5. 常见问题与解决方案

5.1 ARM架构镜像缺失问题

当部署工作负载时可能会遇到x86镜像不兼容的情况，解决方法：

  1. 显式指定ARM架构镜像标签：
yaml复制image: nginx:1.25-alpine-arm64

  1. 使用多架构镜像（如带有-arm64后缀的镜像）

  2. 自行构建ARM架构镜像：

bash复制docker buildx build --platform linux/arm64 -t your-image:tag .

5.2 节点NotReady状态排查

如果节点长时间处于NotReady状态：

  1. 检查kubelet日志：
bash复制journalctl -u kubelet -f
  1. 验证网络插件是否正常运行：
bash复制kubectl get pods -n kube-system
  1. 确认containerd服务状态：
bash复制sudo systemctl status containerd

5.3 KubeSphere组件启动失败

常见原因及解决方法：

  1. 资源不足：增加节点资源或调整KubeSphere组件资源请求
  2. 存储配置问题：确保默认StorageClass可用
  3. 网络策略限制：检查是否启用了NetworkPolicy并适当配置

6. 性能优化建议

6.1 内核参数调优

在/etc/sysctl.conf中添加：

conf复制vm.swappiness = 10
vm.vfs_cache_pressure = 50
net.core.somaxconn = 32768
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

6.2 Kubelet资源配置

编辑/var/lib/kubelet/config.yaml：

yaml复制systemReserved:
  cpu: "500m"
  memory: "500Mi"
kubeReserved:
  cpu: "500m"
  memory: "500Mi"
evictionHard:
  memory.available: "200Mi"
  nodefs.available: "10%"

6.3 Containerd性能优化

调整/etc/containerd/config.toml中的配置：

toml复制[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
  snapshotter = "overlayfs"
  disable_snapshot_annotations = true
  
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
  SystemdCgroup = true

7. 扩展功能集成

7.1 监控系统增强

在KubeSphere中启用监控组件：

bash复制kubectl edit cc -n kubesphere-system ks-installer

将monitoring.enabled设置为true

7.2 日志收集方案

部署EFK日志栈：

bash复制kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubesphere/ks-installer/master/roles/ks-core/prepare/files/ks-init/logging.yaml

7.3 存储解决方案

安装OpenEBS提供本地存储：

bash复制kubectl apply -f https://openebs.github.io/charts/openebs-operator.yaml

8. 维护与升级策略

8.1 Kubernetes版本升级

  1. 首先升级kubeadm：
bash复制sudo dnf upgrade -y kubeadm-1.30.14
  1. 执行控制平面升级：
bash复制sudo kubeadm upgrade apply v1.30.14
  1. 升级kubelet和kubectl：
bash复制sudo dnf upgrade -y kubelet-1.30.14 kubectl-1.30.14
sudo systemctl restart kubelet

8.2 KubeSphere升级

备份关键配置：

bash复制kubectl get cc -n kubesphere-system ks-installer -o yaml > ks-config.yaml

部署新版本installer：

bash复制kubectl apply -f https://github.com/kubesphere/ks-installer/releases/download/v3.4.1/kubesphere-installer.yaml

8.3 日常维护命令

检查集群健康状态：

bash复制kubectl get componentstatuses
kubectl get events --sort-by='.metadata.creationTimestamp'

清理无用资源：

bash复制kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.metadata.namespace}{"\n"}{end}' | grep -E "Evicted|Completed" | awk '{print $2 " " $1}' | xargs -n2 kubectl delete pod -n
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AI编程工具通过集成大语言模型技术，正在改变传统软件开发流程。这类工具的核心原理是基于深度学习的代码生成与理解能力，能够自动完成从语法补全到业务逻辑实现的多种编程任务。在工程实践中，AI编程助手显著提升了开发效率，特别适用于全栈开发、数据库操作和云原生配置等场景。以TRAE为代表的工具采用独特的积分制机制，支持主流技术栈的智能代码生成，并允许开发者训练领域特定的智能体（Skill）。通过实际案例可见，这类工具在电商系统开发等复杂场景中，能实现数据库建模自动化、前后端代码联动生成等高级功能，使原型开发效率提升3倍以上。合理使用AI编程工具需要掌握环境配置、积分管理和生成代码审查等关键技巧。
分布式系统缓存技术选型与多级架构实践
缓存技术作为提升系统性能的核心手段，通过空间换时间的方式有效降低数据库负载。其工作原理是将高频访问数据存储在更快的存储介质中，在分布式系统中尤为关键。从技术实现看，本地缓存如Caffeine提供纳秒级访问速度但容量有限，分布式缓存如Redis则具备TB级扩展能力。合理运用多级缓存架构能显著提升系统吞吐量，典型场景包括电商热点数据缓存、分布式锁实现等。实践中需特别注意缓存雪崩、穿透等问题，通过差异化过期时间、布隆过滤器等技术保障系统稳定性。随着Redis 7.0 client-side caching等新技术出现，缓存一致性解决方案正不断演进。
解决IntelliJ IDEA命令行过长问题的JAR manifest方案
在Java开发中，类路径(Classpath)管理是项目运行的基础环节。当项目依赖过多时，传统的命令行启动方式可能因操作系统对参数长度的限制而失败，特别是在Windows环境下。JAR manifest文件作为一种成熟的解决方案，通过在清单文件中预定义Class-Path属性，有效规避了命令行长度限制问题。这种技术不仅兼容所有Java版本，还具有配置简单、性能高效的特点，特别适合Spring Boot等现代Java框架项目。通过合理配置MANIFEST.MF文件，开发者可以解决IntelliJ IDEA中常见的'命令行过长'报错，同时提升项目的可移植性和维护性。本文详细介绍的JAR manifest方案，已被验证能稳定支持包含大量依赖项的企业级应用。
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