19 KiB
| title | date | draft | description | tags | categories | series | series_order | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| K3s HA для homelab: архитектура без боли | 2025-10-14 | false | K3s HA кластер для homelab: архитектура с 3 master нодами и embedded etcd. 50MB бинарник вместо 1.5GB зависимостей — почему это работает. |
|
|
|
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?"
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".
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
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:
Ключевые моменты:
- Все master ноды равны - нет "главной", kubectl подключается к любой.
- etcd синхронизируется через Raft - алгоритм консенсуса, гарантирует согласованность данных.
- Workers знают только про API - они не подключаются к etcd напрямую.
- 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
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)