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Centos7.9 安装K8S 1master3node

SRE云原生

2025-11-27

一、环境准备

机器名称	机器IP	操作系统	角色
k8s-master	10.132.47.60	Centos7.9	master
k8s-node1	10.132.47.61	Centos7.9	Worker
k8s-node2	10.132.47.62	Centos7.9	Worker
k8s-node3	10.132.47.63	Centos7.9	Worker

所有节点操作关闭防火墙、SELinux、swap

#关闭防火墙（简化网络配置）systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalldsystemctl stop firewalldsystemctl disable firewalld
#关闭 SELinux（避免权限干扰）setenforce 0 && sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/configsetenforce 0  # 临时关闭sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config  # 永久关闭（重启生效）#关闭 swap 交换分区（K8s 要求）swapoff -a && sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstabswapoff -a  # 临时关闭sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab  # 永久关闭（重启生效）

设置主机名 + Hosts 解析

#master节点执行hostnamectl set-hostname k8s-master
#Node1 节点执行hostnamectl set-hostname k8s-node1
#Node2 节点执行hostnamectl set-hostname k8s-node2
#Node3 节点执行hostnamectl set-hostname k8s-node3

所有节点编辑/etc/hosts，添加

cat >> /etc/hosts << EOF10.132.47.60 k8s-master10.132.47.61 k8s-node110.132.47.62 k8s-node210.132.47.63 k8s-node3EOF

添加网桥过滤和地址转发功能

vim /etc/sysctl.conf-------------------------------------------------------------------------------------net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1net.bridge.bridge-nf-call-arptables = 1net.ipv4.ip_forward=1net.ipv4.ip_forward_use_pmtu = 0-------------------------------------------------------------------------------------
#配置内核参数（开启 K8s 需要的网络转发）cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOFnet.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1net.ipv4.ip_forward = 1EOF-------------------------------------------------------------------------------------两种配置的区别/etc/sysctl.conf：这是系统默认的内核参数配置文件，所有内核参数都会在这里集中配置。但它是 “全局配置文件”，如果后续其他应用也需要修改内核参数，可能会和 K8s 的配置混淆，不利于管理。/etc/sysctl.d/k8s.conf：这是 “按功能拆分的配置文件”，sysctl.d 目录下的 .conf 文件会被系统自动加载，专门用于存放 K8s 相关的内核参数。这样做的好处是：配置隔离：K8s 的参数单独存放，和其他应用的配置互不干扰，后期维护时一目了然。符合 Linux 的配置规范：现代 Linux 系统推荐将不同服务的配置拆到 /etc/xxx.d/ 目录下，方便管理。-------------------------------------------------------------------------------------
#生效配置：sysctl --system
#查看效果sysctl -a|grep "ip_forward"

时间同步

#向阿里云服务器同步时间ntpdate time1.aliyun.com#删除本地时间并设置时区为上海rm -rf /etc/localtimeln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime#查看时间date -R || date

二、安装docker

卸载docker

yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine -y

安装工具和驱动包

https://docs.docker.com/engine/install

#安装yum工具包和存储驱动yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

安装 dnf-plugins-core 包（提供管理 DNF 存储库的命令）并设置存储库。

sudo dnf -y install dnf-plugins-core
sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
#导入阿里云 Docker 仓库的公钥：rpm --import https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
#配置阿里云 Docker 源yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
# 清理旧缓存，生成新缓存yum clean all && yum makecache

安装dokcer

yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

如果出现以下问题

Error downloading packages:  docker-compose-plugin-2.27.1-1.el7.x86_64: [Errno 256] No more mirrors to try.

解决方案

（1）首先清理 yum 包管理器缓存sudo yum clean all（2）按系统提示清理 metadata 缓存sudo yum --enablerepo=docker-ce-stable clean metadata（3）重新安装依赖sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2（4）配置 Docker 镜像源sudo yum-config-manager \        --add-repo \        https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sudo sed -i 's|https://download.docker.com|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce|g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo（5）生成高速缓存（提升安装速度）sudo yum makecache fast（6）安装 Docker 引擎核心组件sudo yum install -y docker-ce（7）验证 Docker 是否安装成功docker --version

启动Docker并设置开机自启动

systemctl enable docker && systemctl start docker

docker换源

#更改/etc/docker/daemon.json文件sudo vim /etc/docker/daemon.json-------------------------------------------------------------------------------------{     "max-concurrent-downloads": 10,     "max-concurrent-uploads": 5,     "default-shm-size": "1G",     "debug": true,     "experimental": false,     "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],     "registry-mirrors":[                "https://x9r52uz5.mirror.aliyuncs.com",                "https://dockerhub.icu",                "https://docker.chenby.cn",                "https://docker.1panel.live",                "https://docker.awsl9527.cn",                "https://docker.anyhub.us.kg",                "https://dhub.kubesre.xyz",                "https://uy35zvn6.mirror.aliyuncs.com",                "https://b9pmyelo.mirror.aliyuncs.com",                "https://ustc-edu-cn.mirror.aliyuncs.com/",                "https://ccr.ccs.tencentyun.com/",                "https://docker.m.daocloud.io/"        ]}-------------------------------------------------------------------------------------# 重载 docker 的配置文件systemctl daemon-reload# 重启 Dockersystemctl restart docker

三、初始化集群

切换国内源

vim /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo 
-------------------------------------------------------------------------------------[kubernetes]name=Kubernetesbaseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64enabled=1gpgcheck=0repo_gpgcheck=0gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg-------------------------------------------------------------------------------------#更新缓存yum clean all && yum -y makecache

安装kubeadm、kubelet和kubectl

yum install -y kubelet-1.23.0 kubeadm-1.23.0 kubectl-1.23.0
systemctl enable kubelet && systemctl start kubelet

四、Master 节点操作

拉取 K8s 镜像

kubeadm config images pull --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers --kubernetes-version v1.23.0

初始化 Master（复制最后输出的 join 命令）

kubeadm init \  --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \  --kubernetes-version v1.23.0 \  --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \  --service-cidr=10.96.0.0/12 \  --apiserver-advertise-address=10.132.47.60

复制下面的内容

kubeadm join 10.132.47.60:6443 --token 5odpb6.e52f3h0pb24bb6oc \--discovery-token-ca-cert-hash sha256:c848cc4e808214384ddc2590f3cc6ff9c6eb9a5de87a6d4c797c8305a8fae4ed ------------------------------------------------------------------------------#注意：默认token有效期为24小时，当过期之后，该token就不可用了
#在master里运行：
kubeadm token create --print-join-command即可重新创建token

配置 kubectl 权限

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

验证 Master 状态（显示 Ready 即可）

kubectl get nodes
kubectl get pods -n kube-system -w

安装 Calico 网络插件

kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.22/manifests/calico.yaml
# 查看Calico相关Pod（在kube-system命名空间）kubectl get pods -n kube-system -w

五、将 Worker 节点加入集群

执行加入命令

在 3 个 Worker 节点（k8s-node1、k8s-node2、k8s-node3）上，分别执行 Master 初始化时输出的join命令：

kubeadm join 10.132.47.60:6443 --token xxxxxxx.xxxxxxxxxxxx \  --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-------------------------------------------------------------------------------------kubeadm join 10.132.47.60:6443 --token 5odpb6.e52f3h0pb24bb6oc \  --discovery-token-ca-cert-hash sha256:c848cc4e808214384ddc2590f3cc6ff9c6eb9a5de87a6d4c797c8305a8fae4ed

Run 'kubectl get nodes' on the control-plane to see this node join the cluster.
每个 Worker 节点执行完后，会提示 “joined the cluster successfully”，说明加入成功。

验证所有节点就绪（Worker 加入后）

#回到 Master 节点，执行以下命令，确认 4 个节点都为 Ready 状态：kubectl get nodes# 成功输出应该显示4个节点，STATUS均为Ready

六、配置清单1.0

集群基础信息

项目	配置值
集群类型	单 Master + 3 Worker（1 主 3 从）
Kubernetes 版本	v1.23.0
容器运行时	Docker 26.1.4
网络插件	Calico v3.22
操作系统	CentOS 7.9
内核版本	3.10.0-1160.el7.x86_64
Pod 网络段	10.244.0.0/16（Calico 默认）
Service 网络段	10.96.0.0/12（K8s 默认）

节点详细配置（IP / 角色 / 主机名）

主机名	IP 地址	角色	状态	核心组件运行情况
k8s-master	10.132.47.60	Master（控制平面）	Ready	etcd、kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、calico-node
k8s-node1	10.132.47.61	Worker（工作节点）	Ready	kube-proxy、calico-node
k8s-node2	10.132.47.62	Worker（工作节点）	Ready	kube-proxy、calico-node
k8s-node3	10.132.47.63	Worker（工作节点）	Ready	kube-proxy、calico-node

关键配置文件路径

Kubeconfig 配置（kubectl 使用）：/root/.kube/config（Master 节点）
K8s 系统配置目录：/etc/kubernetes/
Calico 配置目录：/etc/cni/net.d/（CNI 配置）、/var/run/calico/（运行时数据）
Docker 配置目录：/etc/docker/

核心命令（快速验证集群状态）

# 1. 查看所有节点状态（确认Ready）kubectl get nodes
# 2. 查看系统组件Pod状态（核心组件均为Running）kubectl get pods -n kube-system
# 3. 查看已部署应用（如测试的Nginx）kubectl get podskubectl get svc
# 4. 重新生成Worker节点加入命令（若token过期）kubeadm token create --print-join-command

已部署核心组件清单

组件类型	组件名称	作用
控制平面组件	kube-apiserver	K8s 所有操作的统一入口
控制平面组件	etcd	集群数据库（存储核心配置 / 状态）
控制平面组件	kube-scheduler	Pod 调度器（分配 Pod 到 Worker 节点）
控制平面组件	kube-controller-manager	集群状态控制器（维持副本数、节点监控）
节点组件	kubelet	节点代理（执行 Master 指令、管理 Pod）
节点组件	kube-proxy	网络代理（Service 负载均衡、流量转发）
网络组件	calico-node	网络连通性、网络策略 enforcement
网络组件	calico-kube-controllers	Calico 控制器（管理网络策略、IPAM 等）
DNS 组件	coredns	集群内 Pod/Service 域名解析

七、Dashboard（UI 界面）+ Metrics Server（资源监控）

部署 Metrics Server

Metrics Server 用于收集集群节点和 Pod 的 CPU、内存等资源数据，是 Dashboard 显示监控图表的前提。

下载并修改 Metrics Server 配置文件

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.5.0/components.yaml

修改 metrics-server 启动参数#

metrics-server 会请求每台节点的 kubelet 接口来获取监控数据，接口通过 HTTPS 暴露，但 Kubernetes 节点的 kubelet 使用的是自签证书，若 metrics-server 直接请求 kubelet 接口，将产生证书校验失败的错误，因此需要在 components.yaml 文件中加上 --kubelet-insecure-tls 启动参数。

且由于 metrics-server 官方镜像仓库存储在 k8s.gcr.io ，国内可能无法直接拉取，您可以自行同步到 CCR 或使用已同步的镜像 ccr.ccs.tencentyun.com/mirrors/metrics-server:v0.5.0。

components.yaml 文件修改示例如下：

containers:- args:  - --cert-dir=/tmp  - --secure-port=443  - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname  - --kubelet-use-node-status-port  - --metric-resolution=15s  - --kubelet-insecure-tls # 加上该启动参数  image: ccr.ccs.tencentyun.com/mirrors/metrics-server:v0.5.0 # 国内集群，请替换成这个镜像

#部署 metrics-server##修改 components.yaml 之后，执行以下命令，通过 kubectl 一键部署到集群：
kubectl apply -f components.yaml

验证 Metrics Server 部署成功

# 查看Pod状态（确保Running且无重启）kubectl get pods -n kube-system | grep metrics-server# 正常输出：metrics-server-xxxx   1/1     Running   0          30s#metrics-server-8f68868ff-nwjrx             1/1     Running   0          2m19s
# 查看日志（确认无报错）kubectl logs -n kube-system 【metrics-server的Pod名称】# 日志中无"connection refused"或"tls: bad certificate"即为正常
# 等待1分钟，测试Metrics APIkubectl top node  # 应显示所有节点的CPU/内存使用率NAME         CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   k8s-master   215m         5%     1780Mi          23%       k8s-node1    87m          2%     857Mi           11%       k8s-node2    96m          2%     908Mi           11%       k8s-node3    96m          2%     834Mi           10% 
kubectl top pod -n kube-system  # 应显示所有Pod的资源使用情况NAME                                       CPU(cores)   MEMORY(bytes)   calico-kube-controllers-5bb5d4f7f4-ldx68   4m           31Mi            calico-node-4c4wz                          35m          145Mi           calico-node-mc6xn                          35m          146Mi           calico-node-mhck8                          40m          155Mi           calico-node-nk77r                          27m          146Mi           coredns-6d8c4cb4d-76fkb                    2m           16Mi            coredns-6d8c4cb4d-b4wwq                    2m           16Mi            etcd-k8s-master                            17m          58Mi            kube-apiserver-k8s-master                  51m          390Mi           kube-controller-manager-k8s-master         15m          56Mi            kube-proxy-474gq                           1m           17Mi            kube-proxy-g8sfp                           1m           16Mi            kube-proxy-rgrn7                           1m           16Mi            kube-proxy-tjmh5                           1m           16Mi            kube-scheduler-k8s-master                  4m           23Mi            metrics-server-8f68868ff-nwjrx             5m           21Mi

部署 Kubernetes Dashboard（UI 管理界面）

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.5.1/aio/deploy/recommended.yaml
#修改配置文件（可选）vim recommended.yaml-------------------------------------------------------------------------------------kind: ServiceapiVersion: v1metadata:  labels:    k8s-app: dashboard-metrics-scraper  name: dashboard-metrics-scraper  namespace: kubernetes-dashboardspec:  type: NodePort	#添加  ports:    - port: 8000      targetPort: 8000      nodePort: 32111	#添加  selector:    k8s-app: dashboard-metrics-scraper-------------------------------------------------------------------------------------1. 这两段配置的作用type: NodePort：Kubernetes 的 Service 默认类型是 ClusterIP（仅集群内部可访问）。设置为 NodePort 后，会在集群所有节点上开放一个静态端口（即 nodePort 指定的 32111），外部可以通过「任意节点 IP:32111」访问这个 Service。nodePort: 32111：明确指定暴露的节点端口号（范围必须在 30000-32767 之间）。如果不指定，K8s 会自动分配一个随机端口。2. dashboard-metrics-scraper？它是 Dashboard 的配套组件，作用是从 Metrics Server 采集监控数据（如 Pod / 节点的 CPU、内存使用率），然后提供给 Dashboard 前端展示（比如 Dashboard 中的资源监控图表）。3. 这两段配置的影响默认情况下，dashboard-metrics-scraper 的 Service 类型是 ClusterIP，仅允许集群内部访问（比如 Dashboard 前端容器可以访问它）。这种情况下：对 Dashboard 功能无影响：因为 Dashboard 前端和 dashboard-metrics-scraper 都在集群内部，通过内部域名即可通信，监控数据能正常显示。外部无法直接访问该组件：但这是合理的，因为 dashboard-metrics-scraper 是 Dashboard 的 “后端助手”，不需要外部直接访问，用户只需要通过 Dashboard 界面间接使用它的数据即可。-------------------------------------------------------------------------------------#部署 Dashboard（使用适配 v1.23 版本的官方配置）kubectl apply -f recommended.yaml

查看 kubernetes-dashboard 命名空间下资源状态
```
kubectl get pods,svc -n kubernetes-dashboard
```

配置 Dashboard 访问权限（创建管理员用户，避免权限不足）

# 1. 创建管理员服务账号kubectl create serviceaccount dashboard-admin -n kube-system
# 2. 绑定集群管理员权限kubectl create clusterrolebinding dashboard-admin-binding --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=kube-system:dashboard-admin
# 3. 获取登录Token（复制输出的长字符串）kubectl describe secret -n kube-system $(kubectl get secret -n kube-system | grep dashboard-admin-token | awk '{print $1}') | grep "token:" | awk '{print $2}'
#执行第 3 步后，复制 “data -> token” 对应的字符串（很长一段），保存好。#如：[root@k8s-master ~]# kubectl describe secret -n kube-system $(kubectl get secret -n kube-system | grep dashboard-admin-token | awk '{print $1}') | grep "token:" | awk '{print $2}'eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IkdGdER3UWxRUEs2M19LR191S3lrcFg5N2NWQVFNLWpfamphWlJvYWZaekUifQ.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.PO-4boQoICCWsMM88QoGU_NYypfETG7FlZsDhiYyWu0KVkhJ-4d9xHgwNl5eVNKK9_JoMG5cHMhwR8rn2SFXKMob4sBAVe0X6_wCq6y3AAdw3l08US_-1HdiKLwRHH3S4Yt1uRssx3y8rD69W1JUPUbMYwfmUKnp_Yxwgp7aA-bJqtC5EL9ldUj7iz8QKhDmkRFw8Z8hVPHcJZyMi6r-Q3FOy1wvAN-jVUmrJc4qOi3-EMdqGSS2k3WlG88lV93v2UIMadj1bPOa0GILrzDPhM_mE-Z1dh_UaSmJbd7BDXFyCRPX1EPn4DmuGqoiydB7v-Hlv6cEtw3CjK76SA4VkQ

配置 Dashboard 端口转发（方便本地访问，无需暴露外网）

#Dashboard 默认只允许集群内部访问，通过端口转发让外部能访问：# 后台运行端口转发（映射8001端口，允许所有IP访问）nohup kubectl port-forward -n kubernetes-dashboard service/kubernetes-dashboard 8001:443 --address 0.0.0.0 &
--address 0.0.0.0：允许所有机器访问（如果只需要本地访问，可去掉该参数）执行后，通过ps aux | grep port-forward可查看进程是否正常运行。

访问 Dashboard 并使用

浏览器访问并登录打开浏览器，输入地址：https://10.132.47.60:8001（你的 Master 节点 IP+8001 端口）忽略 “不安全连接” 警告（自签名证书正常现象）选择 “Token” 登录，粘贴步骤 1 复制的 Token，点击 “Sign in”登录后就能看到集群的节点状态、Pod 列表，以及 Metrics Server 提供的 CPU / 内存监控数据了！

八、配置清单2.0

集群核心配置清单

项目	配置值
集群架构	单 Master（k8s-master）+ 3 Worker（k8s-node1/2/3）
K8s 版本	v1.23.0
容器运行时	Docker 26.1.4
网络插件	Calico v3.22
监控组件	Metrics Server v0.5.2（国内镜像）
Dashboard 版本	v2.5.1（官方稳定版）
操作系统	CentOS 7.9
内核版本	3.10.0-1160.el7.x86_64
Master 节点 IP	10.132.47.60
Worker 节点 IP	10.132.47.61/62/63

关键组件状态（正常运行标准）

# 1. 查看所有节点（均为Ready）kubectl get nodes# 正常输出：4个节点，STATUS均为Ready
# 2. 查看核心组件Pod（均为Running）kubectl get pods -n kube-system | grep -E "metrics-server|calico|coredns|etcd|kube-"kubectl get pods -n kubernetes-dashboard  # Dashboard组件均为Running

Dashboard 快捷访问指南

启动端口转发（重启 Master 后需重新执行）

# 后台启动端口转发（外部可通过8001端口访问）nohup kubectl port-forward -n kubernetes-dashboard service/kubernetes-dashboard 8001:443 --address 0.0.0.0 &

访问地址 & 登录

浏览器地址：https://10.132.47.60:8001（Master 节点 IP+8001 端口）
登录方式：Token（长期有效，丢失可重新查询）

查询 Token 命令：

kubectl describe secret -n kube-system $(kubectl get secret -n kube-system | grep dashboard-admin-token | awk '{print $1}') | grep "token:" | awk '{print $2}'

查看资源监控数据

左侧菜单 → Nodes：查看所有节点的 CPU、内存使用率（数据来自 Metrics Server）

左侧菜单 → Pods：点击具体 Pod，在详情页查看该 Pod 的资源使用趋势图

左侧菜单 → Deployments：查看整个应用的资源汇总数据

常用维护命令（集群管理）

# 1. 测试Metrics Server监控（正常显示节点资源）kubectl top nodekubectl top pod -n kubernetes-dashboard
# 2. 重启Dashboard组件（故障时使用）kubectl rollout restart deployment kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboardkubectl rollout restart deployment dashboard-metrics-scraper -n kubernetes-dashboard
# 3. 重启Metrics Server（监控异常时）kubectl rollout restart deployment metrics-server -n kube-system
# 4. 查看Dashboard访问日志（排查登录/访问问题）kubectl logs -n kubernetes-dashboard $

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Centos7.9 安装K8S 1master3node

一、环境准备

所有节点操作关闭防火墙、SELinux、swap

设置主机名 + Hosts 解析

添加网桥过滤和地址转发功能

时间同步

二、安装docker

卸载docker

安装工具和驱动包

安装dokcer

启动Docker并设置开机自启动

docker换源

三、初始化集群

切换国内源

安装kubeadm、kubelet和kubectl

四、Master 节点操作

拉取 K8s 镜像

初始化 Master（复制最后输出的 join 命令）

复制下面的内容

配置 kubectl 权限

验证 Master 状态（显示 Ready 即可）

安装 Calico 网络插件

五、将 Worker 节点加入集群

执行加入命令

验证所有节点就绪（Worker 加入后）

六、配置清单1.0

集群基础信息

节点详细配置（IP / 角色 / 主机名）

关键配置文件路径

已部署核心组件清单

七、Dashboard（UI 界面）+ Metrics Server（资源监控）

部署 Metrics Server

验证 Metrics Server 部署成功

部署 Kubernetes Dashboard（UI 管理界面）

查看 kubernetes-dashboard 命名空间下资源状态

配置 Dashboard 访问权限（创建管理员用户，避免权限不足）

配置 Dashboard 端口转发（方便本地访问，无需暴露外网）

访问 Dashboard 并使用

八、配置清单2.0

集群核心配置清单

关键组件状态（正常运行标准）

Dashboard 快捷访问指南

查看资源监控数据

常用维护命令（集群管理）