K8s云服务器安装配置：新手友好教程

容器化应用管理需求激增的今天，K8s（Kubernetes）云服务器凭借高效的资源调度能力，成为企业部署应用的热门选择。本文将从前期准备到集群搭建，详细拆解K8s云服务器的安装配置全流程，帮你快速上手容器管理。

前期准备：选对云服务器是基础

在正式安装K8s前，需准备一台基础云服务器。操作系统建议选Ubuntu 18.04及以上版本——这类系统对K8s兼容性更佳。硬件方面，内存至少2GB、CPU核心数不低于2个，确保能支撑集群基础运行；同时需开启外网访问权限，方便后续下载软件包。

第一步：安装Docker运行时

K8s依赖Docker作为容器运行时，所以第一步要装Docker。在云服务器终端输入以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

这串命令会更新系统软件包列表，安装Docker并启动服务，最后设置开机自启——相当于给K8s搭好“容器跑起来”的基础环境。

第二步：添加K8s官方软件源

为顺利安装K8s组件，需先添加官方软件源。执行以下命令：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list

前两行装依赖并添加K8s的GPG密钥（相当于“安全认证”），最后一行把K8s软件源地址写入系统源列表，后续装组件时就能直接从官方源下载。

第三步：安装K8s核心组件

添加源后，安装kubeadm（集群初始化工具）、kubelet（节点代理）、kubectl（命令行管理工具）三大核心组件：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl

最后一行“apt-mark hold”很关键，它会锁定这三个组件的版本，避免系统自动升级导致兼容性问题——毕竟K8s组件版本敏感，稳定优先。

第四步：初始化K8s主节点

用kubeadm初始化集群主节点，命令里指定Pod网络的CIDR范围（这里以Flannel插件常用的10.244.0.0/16为例）：

sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

初始化完成后，终端会输出一串“kubeadm join”命令，这是工作节点加入集群的关键凭证，务必复制保存好——后续加节点就靠它。

第五步：配置kubectl管理权限

为了用kubectl管理集群，需要把K8s的配置文件复制到用户目录并设置权限：

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

这几步相当于给当前用户发放“操作权限”，之后就能在终端直接用kubectl命令操作集群了。

第六步：安装网络插件Flannel

K8s集群里Pod跨节点通信需要网络插件，这里选常用的Flannel：

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

命令执行后，Flannel会自动在集群里部署网络组件，相当于给Pod搭建了一张“内部专用网”，跨节点通信问题就解决了。

第七步：工作节点加入集群

在准备好的工作节点上，执行之前保存的“kubeadm join”命令（注意替换占位符）：

sudo kubeadm join : --token  --discovery-token-ca-cert-hash 

等命令执行完成，工作节点就会出现在集群里——用“kubectl get nodes”命令可以查看节点状态，显示“Ready”就说明成功了。

完成以上步骤，你就拥有了一套可高效管理容器化应用的K8s云服务器集群。无论是中小团队的测试环境，还是企业级应用部署，这套方案都能在有限资源下提升管理效率，让容器调度更省心。