3. 环境准备：Docker与Kubernetes基础环境搭建、Prometheus与Grafana监控栈部署

做故障注入实验，最怕什么？

怕把生产环境搞崩了。

所以我们需要一套隔离的、可快速重建的实验环境。Docker 和 Kubernetes 就是干这个的。再加上 Prometheus 和 Grafana，我们才能看到故障注入后系统到底发生了什么。

这一章，我带你把地基打牢。

3.1 Docker 环境搭建

Docker 是容器化的基石。我个人习惯在 Linux 上直接装，性能最好，坑也最少。

3.1.1 安装 Docker Engine

以 Ubuntu 22.04 为例，安装步骤很固定：

# 1. 卸载旧版本
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 2. 更新 apt 包索引
sudo apt-get update

# 3. 安装依赖
sudo apt-get install \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

# 4. 添加 Docker 官方 GPG 密钥
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | \
    sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

# 5. 设置稳定版仓库
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 6. 安装 Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

# 7. 验证安装
sudo docker run hello-world

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

3.1.2 配置 Docker 镜像加速器

国内拉镜像慢，这是老生常谈的问题。我曾经因为没配加速器，等一个基础镜像等了半小时，后来学乖了。

编辑 /etc/docker/daemon.json：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://hub-mirror.c.163.com"
  ],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "10m",
    "max-file": "3"
  }
}

重启 Docker 让配置生效：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

3.2 Kubernetes 环境搭建

单机玩 Kubernetes，我推荐用 kind（Kubernetes in Docker）。它把控制面和 worker 节点都跑在容器里，部署快，清理也干净。

3.2.1 安装 kind 和 kubectl

# 安装 kind
curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.20.0/kind-linux-amd64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind

# 安装 kubectl
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
chmod +x ./kubectl
sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl

3.2.2 创建集群

写一个配置文件，指定集群版本和节点数量：

# kind-config.yaml
kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
nodes:
- role: control-plane
  image: kindest/node:v1.27.3
- role: worker
  image: kindest/node:v1.27.3
- role: worker
  image: kindest/node:v1.27.3

创建集群：

kind create cluster --config kind-config.yaml --name chaos-lab

验证集群状态：

kubectl cluster-info --context kind-chaos-lab
kubectl get nodes

3.3 Prometheus 与 Grafana 监控栈部署

没有监控，故障注入就是盲人摸象。你注入了一个延迟故障，系统到底有没有感知？延迟增加了多少？这些都需要数据说话。

我选择用 kube-prometheus-stack Helm chart 一键部署。它把 Prometheus、Grafana、AlertManager、各种 exporter 打包在一起，省心。

3.3.1 安装 Helm

curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3
chmod 700 get_helm.sh
./get_helm.sh

3.3.2 部署 kube-prometheus-stack

# 添加 Helm 仓库
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update

# 创建命名空间
kubectl create namespace monitoring

# 安装
helm install prometheus-stack prometheus-community/kube-prometheus-stack \
  --namespace monitoring \
  --set grafana.adminPassword=admin123 \
  --set prometheus.prometheusSpec.replicas=1

等待所有 Pod 就绪：

kubectl get pods -n monitoring -w

3.3.3 访问 Grafana

用端口转发暴露 Grafana 服务：

kubectl port-forward -n monitoring svc/prometheus-stack-grafana 3000:80

浏览器打开 http://localhost:3000，默认账号 admin，密码 admin123（我们刚才设置的）。

3.4 本章知识体系

下面这张图，把本章的核心逻辑串起来了：

3.5 验证环境可用性

环境搭好了，得验证一下能不能用。我习惯跑一个简单的测试：

# 1. 部署一个测试应用
kubectl create deployment nginx --image=nginx:alpine
kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort

# 2. 验证 Prometheus 能采集到指标
kubectl port-forward -n monitoring svc/prometheus-stack-kube-prometheus 9090:9090
# 浏览器打开 http://localhost:9090，查询 up 指标

# 3. 验证 Grafana 能看到数据
kubectl port-forward -n monitoring svc/prometheus-stack-grafana 3000:80
# 浏览器打开 http://localhost:3000，查看 Kubernetes 集群监控 Dashboard

3.6 环境清理

实验做完，记得清理环境，避免占用资源：

# 删除 kind 集群
kind delete cluster --name chaos-lab

# 清理 Docker 缓存
docker system prune -a --volumes