告别单节点：使用 Multipass + k3s 搭建本地多节点 K8s 集群
在上一篇文章中，我们介绍了如何使用 Minikube 快速搭建一个单节点的 Kubernetes 环境。Minikube 无疑是入门学习和简单应用测试的绝佳工具，但当我们需要模拟更真实的生产场景，例如测试高可用性、网络策略或多节点调度时，单节点的局限性就显现出来了。
这一次，我们将探索一种更强大的本地集群搭建方案：使用 Multipass 和 k3s，从零开始构建一个功能完备的多节点 Kubernetes 集群。
主角介绍：Multipass 与 k3s
- **Multipass** : 由 Canonical (Ubuntu 的母公司) 出品的一款轻量级虚拟机管理器。你可以把它想象成一个命令行版的 VirtualBox 或 VMware，但更加轻巧、快捷，专为开发者设计，能让你在数秒内启动一个全新的 Ubuntu 虚拟机。
- **k3s** : 一个经过 CNCF (云原生计算基金会) 认证的轻量级 Kubernetes 发行版。它由 Rancher Labs（现为 SUSE 的一部分）推出，通过移除和替换一些非核心组件，极大地简化了 K8s 的安装和运维，同时保持了完全的兼容性。
强强联合，我们将使用 Multipass 快速创建所需的虚拟机，然后用 k3s 在这些虚拟机上轻松部署一个多节点 K8s 集群。
第一步：安装和熟悉 Multipass
Multipass 是我们创建“服务器”的基础。让我们先安装并掌握它的基本用法。
1.1 安装 Multipass
根据你的操作系统，选择对应的安装方式：
1# macOS (使用 Homebrew)
2brew install multipass
3
4# Windows (使用 Chocolatey)
5choco install multipass
6
7# Linux (使用 Snap)
8sudo snap install multipass
1.2 Multipass 常用命令
你不需要记住所有命令，但以下这些是日常使用中的必备法宝。可以通过 multipass help <command> 查看具体用法。
1# 查看虚拟机列表
2multipass list
3
4# 创建一个名为 k3s-master 的虚拟机
5multipass launch --name k3s-master
6
7# 查看虚拟机详细信息 (包括 IP 地址)
8multipass info k3s-master
9
10# 进入虚拟机的 shell 环境
11multipass shell k3s-master
12
13# 在虚拟机内执行单个命令
14multipass exec k3s-master -- ls -l /home/ubuntu
15
16# 挂载本地目录到虚拟机
17# 将本地的 ~/k8s-data 目录挂载到虚拟机的 /data 目录
18multipass mount ~/k8s-data k3s-master:/data
19
20# 停止、启动、删除虚拟机
21multipass stop k3s-master
22multipass start k3s-master
23multipass delete k3s-master
24
25# 彻底清理已删除的虚拟机（释放磁盘空间）
26multipass purge
💡 经验分享：关于 M1/M2 Mac 的一个坑
有用户反馈，在搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac 上，每次 macOS 系统大版本升级后，Multipass 创建的虚拟机可能会丢失。这是一个需要注意的问题，建议在系统升级前做好数据备份。
- 镜像位置:
/var/root/Library/Application Support/multipassd/qemu/vault/instances- 配置文件:
/var/root/Library/Application Support/multipassd/qemu/multipassd-vm-instances.json
第二步：实战！搭建多节点 k3s 集群
基础工具准备就绪，现在开始搭建我们的 1 Master + 2 Worker 集群。
2.1 创建和配置 Master 节点
首先，我们用 Multipass 创建一个配置稍高一些的虚拟机作为 Master 节点。
1# 创建一个名为 k3s-master 的虚拟机，分配 2 核 CPU, 8GB 内存, 10GB 磁盘
2multipass launch --name k3s-master --cpus 2 --memory 8G --disk 10G
虚拟机创建成功后，我们就可以在其中安装 k3s 了。k3s 的安装过程极其简单，只需一条命令即可将当前节点设置为 Master。
进入 Master 节点的 shell 环境：
1multipass shell k3s-master
在 k3s-master 的 shell 中，执行以下安装命令：
1# 推荐国内用户使用 mirror 源加速安装
2curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | INSTALL_K3S_MIRROR=cn sh -
3
4# 或者使用官方源
5# curl -sfL https://get.k3s.io | sh -
安装完成后，k3s 会自动启动，并内置了 kubectl。我们可以立即验证 Master 节点的状态：
1# 注意：k3s 的 kubectl 需要 sudo 权限
2sudo kubectl get nodes
你应该能看到一个名为 k3s-master 的节点，状态为 Ready。
2.2 创建和配置 Worker 节点
要让 Worker 节点加入集群，它们需要两样东西：
- Master 节点的 IP 地址
- 一个安全的加入凭证 (Token)
让我们来获取它们。
首先，获取 Master 节点的 Token。 这个 Token 存储在 Master 节点的一个文件里。
在 k3s-master 的 shell 中执行：
1sudo cat /var/lib/rancher/k3s/server/node-token
复制这个 Token，我们稍后会用到。
然后，获取 Master 节点的 IP 地址。 退出 k3s-master 的 shell (输入 exit)，在你自己的电脑终端上执行：
1multipass info k3s-master | grep IPv4 | awk '{print $2}'
记下这个 IP 地址。
现在，我们来创建并加入 Worker 节点。
为了方便操作，我们可以将刚刚获取的 Token 和 IP 存为本地终端的环境变量：
1# 在你自己的电脑终端上执行
2# 将 <YOUR_TOKEN> 替换为你刚刚从 Master 节点复制的 Token
3export K3S_TOKEN="<YOUR_TOKEN>"
4
5# 将 <MASTER_IP> 替换为你刚刚获取的 IP 地址
6export MASTER_IP="<MASTER_IP>"
接下来，创建两个 Worker 虚拟机：
1multipass launch --name k3s-worker1 --cpus 2 --memory 8G --disk 10G
2multipass launch --name k3s-worker2 --cpus 2 --memory 8G --disk 10G
最后，使用一个 for 循环，批量让这两个 Worker 节点安装 k3s 并加入集群。这个命令会在每个 Worker 虚拟机上执行安装脚本，并通过环境变量 K3S_URL 和 K3S_TOKEN 告诉它们如何找到并加入 Master。
1# 在你自己的电脑终端上执行
2for i in 1 2; do
3 multipass exec k3s-worker$i -- bash -c "curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | INSTALL_K3S_MIRROR=cn K3S_URL=\"https://$MASTER_IP:6443\" K3S_TOKEN=\"$K3S_TOKEN\" sh -"
4done
这个过程会自动完成，稍等片刻即可。
第三步：验证集群
所有节点都已配置完毕。让我们回到 Master 节点来验证整个集群的状态。
1# 在你自己的电脑终端上执行，直接在 master 节点上运行 kubectl
2multipass exec k3s-master -- sudo kubectl get nodes -o wide
如果一切顺利，你将看到如下输出，包含一个 Master 节点和两个 Worker 节点，并且它们的状态都为 Ready：
1NAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP OS-IMAGE KERNEL-VERSION CONTAINER-RUNTIME
2k3s-master Ready control-plane,master 10m v1.28.x+k3s1 192.168.64.2 <none> Ubuntu 22.04.3 LTS 5.15.0-88-generic containerd://1.7.x
3k3s-worker1 Ready <none> 2m v1.28.x+k3s1 192.168.64.3 <none> Ubuntu 22.04.3 LTS 5.15.0-88-generic containerd://1.7.x
4k3s-worker2 Ready <none> 2m v1.28.x+k3s1 192.168.64.4 <none> Ubuntu 22.04.3 LTS 5.15.0-88-generic containerd://1.7.x