---
title: "K3s HA для homelab: архитектура без боли"
date: 2025-10-14
draft: false
description: "K3s HA кластер для homelab: архитектура с 3 master нодами и embedded etcd. 50MB бинарник вместо 1.5GB зависимостей — почему это работает."
tags: ["kubernetes", "k3s", "homelab", "proxmox", "architecture", "ha", "devops"]
categories: ["devops-практики"]
series: ["K3s HA кластер для homelab"]
series_order: 1
---

Kubernetes слишком тяжёлый, Docker Swarm мёртв, а хочется нормальный кластер для экспериментов. Знакомо? K3s решает эту проблему - полноценный Kubernetes в бинарнике на 50MB вместо 1.5GB зависимостей. Но без правильного планирования вы получите нестабильную конструкцию, которая падает в самый неподходящий момент.

В этой статье разберём архитектуру K3s HA кластера: почему именно 3 master ноды, зачем embedded etcd и сколько ресурсов закладывать. В конце - готовый план для установки.

**Результат:** понимание архитектуры + таблица ресурсов + сетевая схема. Всё, что нужно перед тем, как создавать VM.

---

## Для кого это

**Подходит:**
- Знаком с базовыми концепциями Kubernetes (pod, service, deployment)
- Есть Proxmox с 14+ vCPU и 56GB+ RAM
- Хочешь понять *что* устанавливать, прежде чем устанавливать

**Не подходит:**
- Нужна одна нода для экспериментов - достаточно docker-compose или K3s single-node
- Ищешь managed Kubernetes для бизнеса - смотри в сторону Yandex Cloud или VK Cloud
- Хочешь сразу команды без теории - переходи к статье 2

---

## K3s vs Kubernetes: в чём разница

**Kubernetes (K8s)** - оркестратор контейнеров, стандарт индустрии. Добро пожаловать в enterprise, где для запуска трёх контейнеров нужно поддерживать шесть виртуальных машин.

**K3s** - тот же Kubernetes, но кто-то в Rancher (теперь SUSE) задумался: "А что если выкинуть всё, что нужно только Сберу и Yandex Cloud?"

![Kubernetes](k8s-architecture.svg "**Kubernetes**")
![K3s](k3s-architecture.svg "**K3s**")


**Что выкинули:**

- Интеграции с облачными провайдерами (вы же не в VK Cloud)
- Legacy API (вы же не мигрируете кластер 2016 года)
- Встроенные драйверы хранилищ на все случаи жизни (вы же не используете 47 типов СХД)
- Альфа/бета-функции (нестабильные эксперименты)

**Что осталось:** полноценный Kubernetes, сертифицированный CNCF (Cloud Native Computing Foundation - организация, которая решает, что считать "настоящим" Kubernetes). Все манифесты работают. Helm работает. kubectl работает. Ответы со StackOverflow работают.

### Сравнение в цифрах

| Характеристика | Kubernetes | K3s |
|----------------|------------|-----|
| Размер | ~1.5GB образы | 50MB бинарник |
| RAM на control plane | ~2GB на ноду | ~500MB на ноду |
| Установка | kubeadm, 10+ шагов | один curl-скрипт |
| etcd | Отдельный кластер (3+ VM) | Встроенный |
| CNI | Нужно устанавливать | Flannel из коробки |
| Совместимость | 100% | 100% |

*"Но я потеряю гибкость!"* - скажете вы. Да, вы не сможете заменить сетевой плагин Flannel без пересборки. Это критично примерно для одного проекта из тысячи, и ваш homelab в их число не входит.

**Вердикт:** для homelab K3s - очевидный выбор. Теряем 5% гибкости, получаем 90% простоты.

---

## Что такое High Availability и зачем оно вам

**HA (High Availability)** - способность системы продолжать работу при отказе компонентов. Звучит как enterprise-термин для больших компаний? На практике это разница между "кластер упал в субботу, но я починил в понедельник" и "кластер сам пережил падение ноды, пока я спал".

### Без HA (single node)

```
┌─────────────────┐
│   K3s Master    │  ← Единственная точка отказа
│   + Worker      │
└─────────────────┘

Нода упала → кластер мёртв → ваши сервисы недоступны
```

### С HA (3+ master nodes)

```
┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐
│ Master 1 │  │ Master 2 │  │ Master 3 │
│  + etcd  │  │  + etcd  │  │  + etcd  │
└──────────┘  └──────────┘  └──────────┘
     ↓              ↓              ↓
┌──────────┐  ┌──────────┐
│ Worker 1 │  │ Worker 2 │
└──────────┘  └──────────┘

Одна master упала → кластер работает
Один worker упал → поды переехали на другой
```

### Сколько master нод нужно

Вот тут начинается интересное. Интуиция подсказывает: одна нода - плохо, две - уже лучше. Логично? Логично. И неправильно.

| Master нод | Выдержит отказов | Кворум | Вердикт |
|------------|------------------|--------|---------|
| 1 | 0 | 1/1 | Нет HA, но честно |
| 2 | 0 | **Ловушка!** | ⛔ Хуже, чем 1 |
| 3 | 1 | 2/3 | ✅ Минимум для HA |
| 5 | 2 | 3/5 | Для критичных систем |

### Почему 2 master ноды хуже, чем 1

etcd (база данных кластера, где хранится вообще всё) работает по принципу голосования. Чтобы записать данные, нужно согласие большинства нод. Не "хотя бы одной" - именно большинства.

Считаем:

- **1 нода:** большинство = 1. Упала - кластер мёртв. Честная игра, вы знали на что шли.
- **2 ноды:** большинство = 2. Упала одна - кворума нет, кластер мёртв. Сюрприз!
- **3 ноды:** большинство = 2. Одна упала - две оставшиеся продолжают работать.

Это как договор, требующий подписи обоих директоров - заболел один, и компания парализована.

С двумя нодами вы не получили отказоустойчивость. Вы удвоили количество точек отказа и назвали это "высокой доступностью".

![High Availability](k3s-ha.svg)

**Правило:** или 1 нода (и честное понимание рисков), или 3+ (и настоящий HA). Двойка - ловушка для тех, кто не дочитал документацию.

---

## Embedded etcd vs External etcd

**etcd** - распределённое key-value хранилище. Единственный источник истины для всего состояния Kubernetes: все объекты (поды, сервисы, секреты), конфигурации, сетевые политики. Без etcd кластер не работает. Точка.

Есть два варианта архитектуры:

### External etcd (классический Kubernetes)

```
Control Plane (3 VM)              etcd кластер (3 VM)
┌────────────────┐                ┌──────────────┐
│ API Server     │                │ etcd-1       │
│ Scheduler      │ ──────────────>│ (только etcd)│
│ Controller     │                └──────────────┘
└────────────────┘                ┌──────────────┐
┌────────────────┐                │ etcd-2       │
│ API Server     │ ──────────────>│ (только etcd)│
│ Scheduler      │                └──────────────┘
│ Controller     │                ┌──────────────┐
└────────────────┘                │ etcd-3       │
┌────────────────┐                │ (только etcd)│
│ API Server     │ ──────────────>└──────────────┘
│ Scheduler      │
│ Controller     │
└────────────────┘

Итого: 6 виртуальных машин
```

### Embedded etcd (K3s)

```
┌─────────────────────────┐
│ K3s Master 1            │
│  ┌───────────────────┐  │
│  │ API + Scheduler   │  │
│  │ + Controller      │  │
│  └───────────────────┘  │
│  ┌───────────────────┐  │
│  │ etcd (встроенный) │◄─┼──┐
│  └───────────────────┘  │  │
└─────────────────────────┘  │ Raft protocol
┌─────────────────────────┐  │ (синхронизация)
│ K3s Master 2            │  │
│  etcd ◄────────────────────┤
└─────────────────────────┘  │
┌─────────────────────────┐  │
│ K3s Master 3            │  │
│  etcd ◄────────────────────┘
└─────────────────────────┘

Итого: 3 виртуальные машины
```

![etcd](etcd.svg)

### Сравнение подходов

| Критерий | External etcd | Embedded etcd |
|----------|---------------|---------------|
| Количество VM | 6 (3 master + 3 etcd) | 3 (всё вместе) |
| Сложность настройки | Высокая | Один флаг `--cluster-init` |
| Сложность обновления | Отдельно etcd и K8s | Одна команда |
| Производительность | Чуть лучше | Достаточно для homelab |
| Масштаб | >500 нод | До 100-200 нод |

**Для homelab embedded etcd - очевидный выбор.** Теряем 5-10% производительности etcd, экономим 3 VM и часы настройки.

*"А если мне понадобится масштаб?"* - официально embedded etcd поддерживает до 100 нод и 5000 подов. Для homelab это как ограничение скорости 300 км/ч на велосипеде.

---

## Зачем отдельные worker ноды

**Worker ноды** - машины для запуска ваших приложений (подов). На них не запускаются компоненты control plane.

*"А можно запускать приложения прямо на master нодах?"*

Технически - да. K3s не ставит ограничений на master ноды (в отличие от обычного Kubernetes). Но это плохая идея:

- **Control plane должен быть стабильным.** Ваше приложение съело всю память → API server упал → кластер недоступен.
- **etcd чувствителен к диску.** База данных на той же ноде создаёт I/O нагрузку → etcd тормозит → весь кластер тормозит.
- **Изоляция отказов.** Проблема с приложением не должна убивать control plane.

**2 worker ноды - минимум для HA приложений:**
- Можно запускать 2 реплики (на разных нодах)
- При падении одного worker'а второй держит нагрузку
- Легко добавить третью, четвёртую ноду потом

---

## Архитектура нашего кластера

Вот что мы будем строить:

![Архитектура нашего кластера](final_arch.svg)

**Ключевые моменты:**

1. **Все master ноды равны** - нет "главной", kubectl подключается к любой.
2. **etcd синхронизируется через Raft** - алгоритм консенсуса, гарантирует согласованность данных.
3. **Workers знают только про API** - они не подключаются к etcd напрямую.
4. **Flannel создаёт overlay-сеть** - все поды получают IP из 10.42.0.0/16, видят друг друга.

---

## Планирование ресурсов

### Таблица VM

| Hostname | VM ID | IP | vCPU | RAM | Disk | Роль |
|----------|-------|------------|------|-----|------|------|
| k3s-master-1 | 201 | 192.168.11.201 | 2 | 8GB | 32GB | Control Plane + etcd |
| k3s-master-2 | 202 | 192.168.11.202 | 2 | 8GB | 32GB | Control Plane + etcd |
| k3s-master-3 | 203 | 192.168.11.203 | 2 | 8GB | 32GB | Control Plane + etcd |
| k3s-worker-1 | 210 | 192.168.11.210 | 4 | 16GB | 50GB | Workloads |
| k3s-worker-2 | 211 | 192.168.11.211 | 4 | 16GB | 50GB | Workloads |
| **Итого** | - | - | **14** | **56GB** | **196GB** | - |

### Почему именно такие ресурсы

**Master ноды (2 vCPU / 8GB RAM / 32GB Disk):**

Реальное потребление в idle:
- API server: ~200-300MB RAM
- etcd: ~100-200MB RAM (растёт со временем)
- Scheduler + Controller: ~150MB RAM
- Системные поды: ~100-200MB RAM
- **Итого:** ~600-900MB используется

*"Зачем тогда 8GB?"* - запас для burst-нагрузки. Когда вы деплоите 50 подов одновременно, API server временно съедает больше. etcd при большом кластере может вырасти до 1-2GB. Golang GC работает лучше с запасом памяти.

**Worker ноды (4 vCPU / 16GB RAM / 50GB Disk):**

Здесь будут ваши приложения. При 16GB можно запустить:
- 5-10 средних приложений (256MB-2GB каждое)
- Или 2-3 базы данных (PostgreSQL любит память)
- Или комбинацию

50GB диска - под образы контейнеров (10-20GB), логи (5-10GB), временные данные.

### Можно ли меньше?

**Минимальная конфигурация (для экспериментов):**
- Master: 1 vCPU / 4GB RAM / 20GB Disk
- Worker: 2 vCPU / 8GB RAM / 30GB Disk
- **Итого:** 9 vCPU / 36GB RAM

**Риски:**
- Медленная работа API server
- OOM killer при нагрузке
- Нет запаса для burst

Для production-like homelab рекомендую таблицу выше. Комфортный запас стоит дешевле, чем отладка странных падений.

---

## Сетевая схема

### IP-адреса (адаптируй под свою сеть)

```
192.168.11.0/24       - Локальная сеть
  192.168.11.1        - Gateway (роутер)
  192.168.11.201-203  - Master ноды
  192.168.11.210-211  - Worker ноды
  192.168.11.220-230  - Резерв для MetalLB (статья 2)
```

### Kubernetes внутренние сети (создаются автоматически)

```
10.42.0.0/16  - Pod network (Flannel VXLAN overlay)
10.43.0.0/16  - Service network (ClusterIP)
10.43.0.10    - CoreDNS
```

![Сети](k3s_network.svg)

### Порты между нодами

| Порт | Протокол | Направление | Назначение |
|------|----------|-------------|------------|
| 6443 | TCP | Master ← Worker | Kubernetes API |
| 2379-2380 | TCP | Master ↔ Master | etcd (client + peer) |
| 10250 | TCP | Master ↔ All | Kubelet API |
| 8472 | UDP | All ↔ All | Flannel VXLAN |

---

## Требования к железу и софту

### Железо (Proxmox хост)

**Минимум:**
- CPU: 14 vCPU свободных
- RAM: 56GB свободных
- Disk: 200GB на SSD
- Network: 1 Gbit

**Рекомендуется:**
- CPU: 18+ vCPU (запас для приложений)
- RAM: 64GB+ (базы данных прожорливые)
- Disk: NVMe для etcd
- Network: 2.5 Gbit (для NFS, если будете использовать)

### Софт

| Компонент | Версия |
|-----------|--------|
| Proxmox VE | 7.x или 8.x |
| K3s | v1.31+ (stable) |
| ОС на нодах | Debian 12 или Ubuntu 22.04+ |
| Kernel | 5.15+ (для cgroup v2) |

## Итог

**Что мы спроектировали:**
- 5 VM: 3 master + 2 worker
- K3s с embedded etcd (HA без лишних VM)
- Отказоустойчивость: выдерживает падение 1 master и любого worker
- Ресурсы: 14 vCPU / 56GB RAM / 196GB Disk

**Что НЕ входит в эту серию** (отдельные статьи):
- LoadBalancer (MetalLB)
- Ingress (Traefik)
- SSL (cert-manager)
- Мониторинг (Prometheus/Grafana)

---

## Что дальше

**👉 "Подготовить инфраструктуру для K3s в Proxmox"**

Там мы:
- Создадим template VM с Debian 12
- Склонируем 5 VM с правильными ресурсами
- Настроим статические IP
- Подготовим ОС (swap, cgroup v2, firewall)
