AlmaLinux9.7下Kubernetes1.35.1离线部署全攻略：从入门到精通，Windows镜像打包大揭秘编程频道|福州电脑网

文档说明

本文档为AlmaLinux 系统定制离线部署 Kubernetes（K8s）集群的完整流程，配套Windows 端离线镜像打包操作，包含环境准备、镜像拉取/导出、集群安装、网络插件部署、可视化面板配置及集群卸载全步骤，所有脚本和配置均做兼容性适配，可直接复用，便于离线环境快速落地K8s集群。

适配版本：K8s v1.35.1、Flannel v0.28.1、K8s Dashboard v2.7.0

核心环境：Windows（镜像打包）+ AlmaLinux9.7（集群部署）

容器运行时：Containerd（AlmaLinux 原生兼容）

网络插件：Flannel

可视化工具：Kubernetes Dashboard（NodePort 固定端口访问）

一、前置准备（Windows+AlmaLinux）

1.1 Windows 端前置配置（镜像打包机）

1.1.1 Docker Desktop 安装与激活

Windows 端需通过 Docker Desktop 拉取并打包镜像，为核心前置依赖，步骤如下：

下载安装：从下载 Docker Desktop for Windows，双击安装（需开启 WSL2/Hyper-V，安装后重启电脑）。
启动验证：打开 Docker Desktop，等待右下角鲸鱼图标变为Running状态，打开Windows终端（CMD/PowerShell）执行以下命令验证：
```
 docker --version
 docker info
```
无报错即表示 Docker 环境激活成功。
镜像加速配置（可选，解决拉取慢）：
- 打开 Docker Desktop → Settings → Docker Engine；
- 替换配置文件内容为以下（添加1panel镜像加速），点击Apply & Restart：
```
 {
   "builder": {
     "gc": {
       "defaultKeepStorage": "20GB",
       "enabled": true
     }
   },
   "registry-mirrors": [""],
   "experimental": false
 }
```

1.1.2 脚本准备

将本文中Windows 端所有镜像打包脚本保存为 .bat 文件，放在同一文件夹（建议新建文件夹k8s-offline-images），后续所有镜像拉取/导出操作均在该文件夹执行。

1.2 AlmaLinux 端前置配置（集群节点）

1.2.1 文件准备

将以下文件传输至 AlmaLinux 节点同一目录（建议/root/k8s-offline/），可通过scp/WinSCP/FTP传输：

Windows 端打包的所有镜像包（.tar格式）；
K8s 相关 RPM 包（、kubernetes-cni、cri-tools、kubelet、kubeadm、kubectl，版本与K8s v1.35.1匹配）；
本文中AlmaLinux 端所有脚本（.sh格式）；
核心配置文件（kube-flannel.yml、kubernetes-dashboard.yaml）。

1.2.2 脚本赋权

对 AlmaLinux 端所有 .sh 脚本赋予执行权限：

 cd /root/k8s-offline/
 chmod +x offline_install_k8s.sh offline_uninstall_k8s.sh

二、Windows 端离线镜像拉取与导出

Windows 端需拉取K8s核心镜像、Flannel网络插件镜像、Dashboard可视化镜像，并打包为 .tar 离线包，所有脚本均做AlmaLinux 兼容性适配，镜像路径与AlmaLinux端安装脚本完全对齐，直接运行即可。

2.1 拉取并导出 K8s 核心+Flannel 镜像

新建文本文件，保存为pull_k8s_flannel.bat，粘贴以下内容，双击运行：

 @echo off
 set K8S_VERSION=v1.35.1
 set PAUSE_VERSION=3.10.1
 set ETCD_VERSION=3.6.6-0
 set COREDNS_VERSION=v1.13.1
 
 echo =======================================================
 echo 正在拉取 K8s %K8S_VERSION% 核心镜像...
 echo =======================================================
 docker pull registry.k8s.io/kube-apiserver:%K8S_VERSION%
 docker pull registry.k8s.io/kube-controller-manager:%K8S_VERSION%
 docker pull registry.k8s.io/kube-scheduler:%K8S_VERSION%
 docker pull registry.k8s.io/kube-proxy:%K8S_VERSION%
 docker pull registry.k8s.io/pause:%PAUSE_VERSION%
 docker pull registry.k8s.io/etcd:%ETCD_VERSION%
 docker pull registry.k8s.io/coredns/coredns:%COREDNS_VERSION%
 
 echo.
 echo =======================================================
 echo 正在拉取并适配 Flannel 镜像路径 (匹配官方 YAML)...
 echo =======================================================
 rem 拉取通用路径
 docker pull flannel/flannel:v0.28.1
 docker pull flannel/flannel-cni-plugin:v1.9.0-flannel1
 
 rem 关键修复：打上 YAML 要求的 ghcr.io 和 flannel-io 标签
 docker tag flannel/flannel:v0.28.1 ghcr.io/flannel-io/flannel:v0.28.1
 docker tag flannel/flannel-cni-plugin:v1.9.0-flannel1 docker.io/flannel-io/flannel-cni-plugin:v1.9.0-flannel1
 
 echo.
 echo =======================================================
 echo 正在导出镜像到 k8s-core-images.tar...
 echo =======================================================
 docker save -o k8s-core-images.tar ^
   registry.k8s.io/kube-apiserver:%K8S_VERSION% ^
   registry.k8s.io/kube-controller-manager:%K8S_VERSION% ^
   registry.k8s.io/kube-scheduler:%K8S_VERSION% ^
   registry.k8s.io/kube-proxy:%K8S_VERSION% ^
   registry.k8s.io/pause:%PAUSE_VERSION% ^
   registry.k8s.io/etcd:%ETCD_VERSION% ^
   registry.k8s.io/coredns/coredns:%COREDNS_VERSION% ^
   ghcr.io/flannel-io/flannel:v0.28.1 ^
   docker.io/flannel-io/flannel-cni-plugin:v1.9.0-flannel1
 
 pause

2.2 拉取并导出 Dashboard 镜像

新建文本文件，保存为pull_dashboard.bat，粘贴以下内容，双击运行：

 @echo off
 set DASH_VERSION=v2.7.0
 set SCRAPER_VERSION=v1.0.8
 
 echo =======================================================
 echo 正在下载 Dashboard 离线镜像...
 echo =======================================================
 
 docker pull kubernetesui/dashboard:%DASH_VERSION%
 docker pull kubernetesui/metrics-scraper:%SCRAPER_VERSION%
 
 echo.
 echo =======================================================
 echo 正在导出到 dashboard-images.tar...
 echo =======================================================
 
 docker save -o dashboard-images.tar ^
   kubernetesui/dashboard:%DASH_VERSION% ^
   kubernetesui/metrics-scraper:%SCRAPER_VERSION%
 
 echo 完成！
 pause

2.2 拉取并导出 flannel镜像

新建文本文件，保存为pull_flannel.bat，粘贴以下内容，双击运行：

 @echo off
 set FLANNEL_VERSION=v0.28.1
 set CNI_VERSION=v1.9.0-flannel1
 
 echo =======================================================
 echo 正在下载 Flannel 离线镜像...
 echo =======================================================
 
 docker pull docker.io/flannel/flannel:%FLANNEL_VERSION%
 docker pull docker.io/flannel/flannel-cni-plugin:%CNI_VERSION%
 
 echo.
 echo =======================================================
 echo 正在导出到 flannel-images.tar...
 echo =======================================================
 
 docker save -o flannel-images.tar ^
   docker.io/flannel/flannel:%FLANNEL_VERSION% ^
   docker.io/flannel/flannel-cni-plugin:%CNI_VERSION%
 
 echo 完成！
 pause

2.4 镜像包说明

运行完成后，Windows 端脚本文件夹下会生成2个离线镜像包，需全部传输至AlmaLinux端指定目录：

k8s-core-flannel.tar：K8s核心组件镜像；
dashboard-images.tar：K8s Dashboard+指标采集组件镜像。
pull_flannel.bat：K8s Flannel网络插件镜像。

三、AlmaLinux 端集群离线安装

核心安装脚本offline_install_k8s.sh已做AlmaLinux 深度适配，实现环境清理、RPM包安装、Containerd配置、镜像导入、集群初始化、Flannel/Dashboard一键部署，无需手动干预，直接执行即可。

3.1 核心安装脚本（）

在AlmaLinux端指定目录（如/root/k8s-offline/）新建文本文件，保存为offline_install_k8s.sh，粘贴以下内容：

 #!/bin/bash
 
 # 函数注释：格式化输出绿色日志信息
 function log() {
     echo -e "\033[32m[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1\033[0m"
 }
 
 # 变量配置：优先从环境变量读取，否则使用默认值
 K8S_VERSION="${K8S_VERSION:-1.35.1}"
 PAUSE_VERSION="${PAUSE_VERSION:-3.10.1}"
 POD_CIDR="${POD_CIDR:-10.244.0.0/16}"
 DASHBOARD_YAML="${DASHBOARD_YAML:-kubernetes-dashboard.yaml}"
 FLANNEL_YAML="${FLANNEL_YAML:-kube-flannel.yml}"
 DASHBOARD_PORT="${PORT:-30092}"
 
 # 状态检查：如果 kubelet 已运行且存在集群配置，则认为已安装
 if systemctl is-active --quiet kubelet && [ -f "/etc/kubernetes/admin.conf" ]; then
     log "检测到 Kubernetes 已安装，跳过部署。"
     exit 100 # 返回自定义状态码 100 表示已安装
 fi
 
 log "1. 环境清理与预处理"
 # 函数注释：停止服务并强制卸载残留的 kubelet 挂载点
 systemctl stop kubelet 2>/dev/null || true
 command -v kubeadm >/dev/null 2>&1 && kubeadm reset -f
 if [ -d "/var/lib/kubelet" ]; then
     mount | grep "/var/lib/kubelet" | awk '{print $3}' | xargs -r umount -l
 fi
 for dir in /etc/kubernetes /var/lib/kubelet /var/lib/etcd /etc/cni/net.d; do
     [ -d "$dir" ] && rm -rf "$dir"
 done
 ip link delete cni0 2>/dev/null || true
 
 log "1.1 内核参数与模块配置"
 # 函数注释：加载必要的内核模块并开启 IP 转发，确保 K8S 网络正常工作
 modprobe overlay
 modprobe br_netfilter
 cat <<EOF > /etc/sysctl.d/k8s.conf
 net.bridge.bridge-nf-call-iptables  = 1
 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
 net.ipv4.ip_forward                 = 1
 EOF
 sysctl --system
 
 log "1.2 关闭防火墙与 Swap"
 # 函数注释：禁用防火墙和交换分区，防止干扰集群初始化
 systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
 sed -i '/swap/d' /etc/fstab
 swapoff -a
 
 log "2. 安装本地 RPM 软件包"
 dnf localinstall -y containerd.io-*.rpm kubernetes-cni-*.rpm cri-tools-*.rpm
 dnf localinstall -y kubelet-${K8S_VERSION}*.rpm kubeadm-${K8S_VERSION}*.rpm kubectl-${K8S_VERSION}*.rpm
 
 log "3. 配置 Containerd 运行时"
 # 函数注释：生成默认配置并修正沙箱镜像与 Cgroup 驱动
 containerd config default > /etc/containerd/config.toml
 sed -i "s|sandbox_image = \".*\"|sandbox_image = \"registry.k8s.io/pause:${PAUSE_VERSION}\"|" /etc/containerd/config.toml
 sed -i 's/SystemdCgroup = false/SystemdCgroup = true/' /etc/containerd/config.toml
 systemctl enable --now containerd
 systemctl restart containerd
 
 log "4. 导入离线镜像"
 cat <<EOF > /etc/crictl.yaml
 runtime-endpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock
 image-endpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock
 EOF
 ctr -n k8s.io images import k8s-core-images.tar
 [ -f "flannel-images.tar" ] && ctr -n k8s.io images import flannel-images.tar && ctr -n k8s.io images import dashboard-images.tar
 
 log "5. 执行集群初始化"
 # 函数注释：生成初始化配置文件并调用 kubeadm init
 cat <<EOF > kubeadm-config.yaml
 apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta4
 kind: InitConfiguration
 nodeRegistration:
   criSocket: unix:///run/containerd/containerd.sock
   imagePullPolicy: IfNotPresent
 ---
 apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta4
 kind: ClusterConfiguration
 kubernetesVersion: v${K8S_VERSION}
 imageRepository: registry.k8s.io
 networking:
   podSubnet: ${POD_CIDR}
 ---
 apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
 kind: KubeletConfiguration
 cgroupDriver: systemd
 EOF
 kubeadm init --config=kubeadm-config.yaml --ignore-preflight-errors=ImagePull
 
 log "6. 配置管理权限与网络插件"
 mkdir -p $HOME/.kube
 cp -f /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
 chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
 export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
 [ -f "$FLANNEL_YAML" ] && kubectl apply -f "$FLANNEL_YAML"
 kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/control-plane- || true
 
 log "7. 部署 Dashboard"
 # 函数注释：安装 Dashboard 并配置 NodePort 管理员权限
 if [ -f "$DASHBOARD_YAML" ]; then
     kubectl apply -f "$DASHBOARD_YAML"
     cat <<EOF | kubectl apply -f -
 apiVersion: v1
 kind: ServiceAccount
 metadata:
   name: admin-user
   namespace: kubernetes-dashboard
 ---
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 kind: ClusterRoleBinding
 metadata:
   name: admin-user
 roleRef:
   apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
   kind: ClusterRole
   name: cluster-admin
 subjects:
 - kind: ServiceAccount
   name: admin-user
   namespace: kubernetes-dashboard
 EOF
     # 修正点 2：在 JSON Patch 中引用变量需使用双引号包裹 JSON 字符串，并确保变量被正确解析
     kubectl -n kubernetes-dashboard patch svc kubernetes-dashboard --type='json' -p "[{\"op\": \"replace\", \"path\": \"/spec/type\", \"value\":\"NodePort\"}, {\"op\": \"replace\", \"path\": \"/spec/ports/0/nodePort\", \"value\":${DASHBOARD_PORT}}]"
     log "Dashboard 已配置在端口: ${DASHBOARD_PORT}"
     log "生成的登录 Token 如下："
     kubectl -n kubernetes-dashboard create token admin-user
 fi
 
 log "8. 安装结果验证"
 # 函数注释：检查关键组件状态，返回最终状态码
 INSTALL_SUCCESS=0
 kubectl get nodes | grep -q "Ready" || INSTALL_SUCCESS=$?
 if [ $INSTALL_SUCCESS -eq 0 ]; then
     log "Kubernetes 安装成功。"
     exit 0
 else
     log "Kubernetes 安装完成但节点未就绪，请检查网络插件。"
     exit 1
 fi

3.2 执行安装

在AlmaLinux端以root用户执行以下命令，开始集群安装：

 mkdir -p /root/k8s-offline/
 cd /root/k8s-offline/
 ./offline_install_k8s.sh

安装成功关键标识

日志输出Kubernetes集群离线安装成功！所有节点已就绪；
输出Dashboard登录Token（务必保存，用于后续登录）；
执行kubectl get nodes，节点状态为Ready。

四、核心组件配置说明（Flannel/Dashboard）

以下为2个核心组件的配置文件，需与安装脚本放在同一目录，已做AlmaLinux适配，可直接使用。

4.1 Flannel网络插件配置（kube-flannel.yml）

 ---
 kind: Namespace
 apiVersion: v1
 metadata:
   name: kube-flannel
   labels:
     k8s-app: flannel
     pod-security.kubernetes.io/enforce: privileged
 ---
 kind: ClusterRole
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: flannel
   name: flannel
 rules:
 - apiGroups:
   - ""
   resources:
   - pods
   verbs:
   - get
 - apiGroups:
   - ""
   resources:
   - nodes
   verbs:
   - get
   - list
   - watch
 - apiGroups:
   - ""
   resources:
   - nodes/status
   verbs:
   - patch
 ---
 kind: ClusterRoleBinding
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: flannel
   name: flannel
 roleRef:
   apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
   kind: ClusterRole
   name: flannel
 subjects:
 - kind: ServiceAccount
   name: flannel
   namespace: kube-flannel
 ---
 apiVersion: v1
 kind: ServiceAccount
 metadata:
   labels:
     k8s-app: flannel
   name: flannel
   namespace: kube-flannel
 ---
 kind: ConfigMap
 apiVersion: v1
 metadata:
   name: kube-flannel-cfg
   namespace: kube-flannel
   labels:
     tier: node
     k8s-app: flannel
     app: flannel
 data:
   cni-conf.json: |
     {
       "name": "cbr0",
       "cniVersion": "0.3.1",
       "plugins": [
         {
           "type": "flannel",
           "delegate": {
             "hairpinMode": true,
             "isDefaultGateway": true
           }
         },
         {
           "type": "portmap",
           "capabilities": {
             "portMappings": true
           }
         }
       ]
     }
   net-conf.json: |
     {
       "Network": "10.244.0.0/16",
       "EnableNFTables": false,
       "Backend": {
         "Type": "vxlan"
       }
     }
 ---
 apiVersion: apps/v1
 kind: DaemonSet
 metadata:
   name: kube-flannel-ds
   namespace: kube-flannel
   labels:
     tier: node
     app: flannel
     k8s-app: flannel
 spec:
   selector:
     matchLabels:
       app: flannel
   template:
     metadata:
       labels:
         tier: node
         app: flannel
     spec:
       affinity:
         nodeAffinity:
           requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
             nodeSelectorTerms:
             - matchExpressions:
               - key: kubernetes.io/os
                 operator: In
                 values:
                 - linux
       hostNetwork: true
       priorityClassName: system-node-critical
       tolerations:
       - operator: Exists
         effect: NoSchedule
       serviceAccountName: flannel
       initContainers:
       - name: install-cni-plugin
         image: docker.io/flannel-io/flannel-cni-plugin:v1.9.0-flannel1
         command:
         - cp
         args:
         - -f
         - /flannel
         - /opt/cni/bin/flannel
         volumeMounts:
         - name: cni-plugin
           mountPath: /opt/cni/bin
       - name: install-cni
         image: ghcr.io/flannel-io/flannel:v0.28.1
         command:
         - cp
         args:
         - -f
         - /etc/kube-flannel/cni-conf.json
         - /etc/cni/net.d/10-flannel.conflist
         volumeMounts:
         - name: cni
           mountPath: /etc/cni/net.d
         - name: flannel-cfg
           mountPath: /etc/kube-flannel/
       containers:
       - name: kube-flannel
         image: ghcr.io/flannel-io/flannel:v0.28.1
         command:
         - /opt/bin/flanneld
         args:
         - --ip-masq
         - --kube-subnet-mgr
         resources:
           requests:
             cpu: "100m"
             memory: "50Mi"
         securityContext:
           privileged: false
           capabilities:
             add: ["NET_ADMIN", "NET_RAW"]
         env:
         - name: POD_NAME
           valueFrom:
             fieldRef:
               fieldPath: metadata.name
         - name: POD_NAMESPACE
           valueFrom:
             fieldRef:
               fieldPath: metadata.namespace
         - name: EVENT_QUEUE_DEPTH
           value: "5000"
         - name: CONT_WHEN_CACHE_NOT_READY
           value: "false"
         volumeMounts:
         - name: run
           mountPath: /run/flannel
         - name: flannel-cfg
           mountPath: /etc/kube-flannel/
         - name: xtables-lock
           mountPath: /run/xtables.lock
       volumes:
       - name: run
         hostPath:
           path: /run/flannel
       - name: cni-plugin
         hostPath:
           path: /opt/cni/bin
       - name: cni
         hostPath:
           path: /etc/cni/net.d
       - name: flannel-cfg
         configMap:
           name: kube-flannel-cfg
       - name: xtables-lock
         hostPath:
           path: /run/xtables.lock
           type: FileOrCreate

4.2 Kubernetes Dashboard配置（kubernetes-dashboard.yaml）

 apiVersion: v1
 kind: Namespace
 metadata:
   name: kubernetes-dashboard
 
 ---
 
 apiVersion: v1
 kind: ServiceAccount
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard
   namespace: kubernetes-dashboard
 
 ---
 
 kind: Service
 apiVersion: v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard
   namespace: kubernetes-dashboard
 spec:
   type: NodePort # 离线环境下推荐使用 NodePort
   ports:
     - port: 443
       targetPort: 8443
       nodePort: 30092 # 固定访问端口
   selector:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
 
 ---
 
 apiVersion: v1
 kind: Secret
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard-certs
   namespace: kubernetes-dashboard
 type: Opaque
 
 ---
 
 apiVersion: v1
 kind: Secret
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard-csrf
   namespace: kubernetes-dashboard
 type: Opaque
 data:
   csrf: ""
 
 ---
 
 apiVersion: v1
 kind: Secret
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard-key-holder
   namespace: kubernetes-dashboard
 type: Opaque
 
 ---
 
 kind: ConfigMap
 apiVersion: v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard-settings
   namespace: kubernetes-dashboard
 
 ---
 
 kind: Role
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard
   namespace: kubernetes-dashboard
 rules:
   - apiGroups: [""]
     resources: ["secrets"]
     resourceNames: ["kubernetes-dashboard-key-holder", "kubernetes-dashboard-certs", "kubernetes-dashboard-csrf"]
     verbs: ["get", "update", "delete"]
   - apiGroups: [""]
     resources: ["configmaps"]
     resourceNames: ["kubernetes-dashboard-settings"]
     verbs: ["get", "update"]
   - apiGroups: [""]
     resources: ["services"]
     resourceNames: ["heapster", "dashboard-metrics-scraper"]
     verbs: ["proxy"]
   - apiGroups: [""]
     resources: ["services/proxy"]
     resourceNames: ["heapster", "http:heapster:", "https:heapster:", "dashboard-metrics-scraper", "http:dashboard-metrics-scraper"]
     verbs: ["get"]
 
 ---
 
 kind: ClusterRole
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard
 rules:
   - apiGroups: ["metrics.k8s.io"]
     resources: ["pods", "nodes"]
     verbs: ["get", "list", "watch"]
 
 ---
 
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 kind: RoleBinding
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard
   namespace: kubernetes-dashboard
 roleRef:
   apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
   kind: Role
   name: kubernetes-dashboard
 subjects:
   - kind: ServiceAccount
     name: kubernetes-dashboard
     namespace: kubernetes-dashboard
 
 ---
 
 apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
 kind: ClusterRoleBinding
 metadata:
   name: kubernetes-dashboard
 roleRef:
   apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
   kind: ClusterRole
   name: kubernetes-dashboard
 subjects:
   - kind: ServiceAccount
     name: kubernetes-dashboard
     namespace: kubernetes-dashboard
 
 ---
 
 kind: Deployment
 apiVersion: apps/v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: kubernetes-dashboard
   name: kubernetes-dashboard
   namespace: kubernetes-dashboard
 spec:
   replicas: 1
   revisionHistoryLimit: 10
   selector:
     matchLabels:
       k8s-app: kubernetes-dashboard
   template:
     metadata:
       labels:
         k8s-app: kubernetes-dashboard
     spec:
       securityContext:
         seccompProfile:
           type: RuntimeDefault
       containers:
         - name: kubernetes-dashboard
           image: docker.io/kubernetesui/dashboard:v2.7.0 # 补全完整镜像名
           imagePullPolicy: IfNotPresent # 离线必选，优先使用本地镜像
           ports:
             - containerPort: 8443
               protocol: TCP
           args:
             - --auto-generate-certificates
             - --namespace=kubernetes-dashboard
           volumeMounts:
             - name: kubernetes-dashboard-certs
               mountPath: /certs
             - mountPath: /tmp
               name: tmp-volume
           livenessProbe:
             httpGet:
               scheme: HTTPS
               path: /
               port: 8443
             initialDelaySeconds: 30
             timeoutSeconds: 30
           securityContext:
             allowPrivilegeEscalation: false
             readOnlyRootFilesystem: true
             runAsUser: 1001
             runAsGroup: 2001
       volumes:
         - name: kubernetes-dashboard-certs
           secret:
             secretName: kubernetes-dashboard-certs
         - name: tmp-volume
           emptyDir: {}
       serviceAccountName: kubernetes-dashboard
       nodeSelector:
         "kubernetes.io/os": linux
       tolerations:
         - key: node-role.kubernetes.io/master
           effect: NoSchedule
         - key: node-role.kubernetes.io/control-plane # 兼容新版本 master 污点名
           effect: NoSchedule
 
 ---
 
 kind: Service
 apiVersion: v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: dashboard-metrics-scraper
   name: dashboard-metrics-scraper
   namespace: kubernetes-dashboard
 spec:
   ports:
     - port: 8000
       targetPort: 8000
   selector:
     k8s-app: dashboard-metrics-scraper
 
 ---
 
 kind: Deployment
 apiVersion: apps/v1
 metadata:
   labels:
     k8s-app: dashboard-metrics-scraper
   name: dashboard-metrics-scraper
   namespace: kubernetes-dashboard
 spec:
   replicas: 1
   revisionHistoryLimit: 10
   selector:
     matchLabels:
       k8s-app: dashboard-metrics-scraper
   template:
     metadata:
       labels:
         k8s-app: dashboard-metrics-scraper
     spec:
       securityContext:
         seccompProfile:
           type: RuntimeDefault
       containers:
         - name: dashboard-metrics-scraper
           image: docker.io/kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.8 # 补全完整镜像名
           imagePullPolicy: IfNotPresent
           ports:
             - containerPort: 8000
               protocol: TCP
           livenessProbe:
             httpGet:
               scheme: HTTP
               path: /
               port: 8000
             initialDelaySeconds: 30
             timeoutSeconds: 30
           volumeMounts:
           - mountPath: /tmp
             name: tmp-volume
           securityContext:
             allowPrivilegeEscalation: false
             readOnlyRootFilesystem: true
             runAsUser: 1001
             runAsGroup: 2001
       serviceAccountName: kubernetes-dashboard
       nodeSelector:
         "kubernetes.io/os": linux
       tolerations:
         - key: node-role.kubernetes.io/master
           effect: NoSchedule
         - key: node-role.kubernetes.io/control-plane
           effect: NoSchedule
       volumes:
         - name: tmp-volume
           emptyDir: {}

五、AlmaLinux 端集群全量卸载

若需清理K8s集群环境，使用offline_uninstall_k8s.sh脚本，实现集群重置、挂载点清理、配置删除、网络接口清理、软件包卸载，默认保留Containerd镜像（避免重复打包），可按需清理。

5.1 卸载脚本（）

 #!/bin/bash
 
 # 函数注释：格式化输出红色日志（用于卸载警告）
 function log() {
     echo -e "\033[31m[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1\033[0m"
 }
 
 # 变量配置：CLEAN_IMAGES 默认为 false，防止误删本地缓存的离线镜像
 CLEAN_IMAGES=${CLEAN_IMAGES:-"false"}
 
 log "1. 停止集群服务..."
 # 函数注释：安全停止 kubelet 并执行 kubeadm 重置逻辑
 systemctl stop kubelet 2>/dev/null
 if command -v kubeadm >/dev/null 2>&1; then
     log "执行 kubeadm reset..."
     kubeadm reset -f
 fi
 
 log "2. 清理系统挂载点..."
 # 函数注释：循环检测并强制卸载所有与 kubelet 相关的残留挂载，防止目录删除失败
 mount | grep "/var/lib/kubelet" | awk '{print $3}' | xargs -r umount -l 2>/dev/null
 
 log "3. 移除核心目录与配置文件..."
 # 函数)注释：删除 K8s 运行期产生的各种数据、日志及网络配置目录
 for dir in /etc/kubernetes /var/lib/kubelet /var/lib/etcd /etc/cni/net.d /var/lib/dockershim /var/run/kubernetes /var/lib/cni; do
     [ -d "$dir" ] && rm -rf "$dir"
 done
 rm -f $HOME/.kube/config 2>/dev/null
 
 log "4. 清理网络接口..."
 # 函数注释：删除由 CNI 插件创建的虚拟网桥及接口
 for iface in cni0 flannel.1 kube-ipvs0; do
     if ip link show "$iface" >/dev/null 2>&1; then
         ip link delete "$iface"
     fi
 done
 
 log "5. 卸载软件包..."
 # 函数注释：移除 Kubernetes 相关组件及容器运行时（根据需求可选保留）
 dnf remove -y kubelet kubeadm kubectl cri-tools kubernetes-cni 2>/dev/null
 
 log "6. 处理容器运行时..."
 # 函数注释：停止 containerd 并根据变量决定是否清理所有容器镜像
 systemctl stop containerd 2>/dev/null
 if [ "$CLEAN_IMAGES" = "true" ]; then
     log "正在清理 containerd 数据目录（包含所有镜像）..."
     rm -rf /var/lib/containerd
 else
     log "跳过镜像目录清理，保留 /var/lib/containerd"
 fi
 
 log "7. 刷新防火墙规则..."
 # 函数注释：清理 kube-proxy 产生的 iptables 或 ipvs 规则，恢复系统网络环境
 iptables -F && iptables -t nat -F && iptables -t mangle -F && iptables -X
 ipvsadm --clear 2>/dev/null
 
 log "====================================================="
 log "卸载流程结束！环境已清理。"
 log "建议手动重启服务器以确保虚拟网卡完全释放。"
 log "====================================================="
 
 exit 0

5.2 执行卸载

 # 默认卸载（保留Containerd镜像）
 cd /root/k8s-offline/
 ./offline_uninstall_k8s.sh
 
 # 强制卸载（清理所有Containerd镜像，谨慎执行）
 CLEAN_IMAGES=true ./offline_uninstall_k8s.sh

六、常见问题与排错

6.1 Windows 端：Docker 拉取镜像超时/失败

解决方案：配置Docker镜像加速（见1.1.1节），重启Docker Desktop后重新运行脚本。

6.2 AlmaLinux 端：执行kubectl get nodes节点状态为NotReady

原因：Flannel网络插件部署失败，未完成Pod网络配置；

排错步骤：

 # 查看Flannel Pod状态
 kubectl get pods -n kube-flannel
 # 查看异常Pod日志
 kubectl logs -f <Flannel-Pod名称> -n kube-flannel

常见解决：确保kube-flannel.yml中Network与安装脚本POD_CIDR一致（均为），重新部署Flannel：kubectl apply -f kube-flannel.yml。

6.3 AlmaLinux 端：导入镜像后部署组件提示镜像不存在

原因：镜像标签与YAML配置不一致；
验证命令：ctr -n k8s.io images ls | grep <镜像关键词>（如grep flannel/grep dashboard）；
解决方案：确保Windows端镜像标签与YAML配置一致（本文脚本已做适配，无需手动修改）。

6.4 Dashboard 无法访问

原因1：端口未开放（本文已关闭防火墙，可忽略）；
```
 systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
```
原因2：Dashboard Pod未就绪；

排错：kubectl get pods -n kubernetes-dashboard；

原因3：访问地址错误；

正确地址：，非http）。

6.5 忘记Dashboard登录Token

重新生成Token命令：

 
 kubectl -n kubernetes-dashboard create token admin-user

七、部署验证与日常使用

7.1 集群基础验证

使用offline_install_k8s.sh完成安装

 # 查看节点状态（Ready为正常）
 kubectl get nodes
 # 查看所有命名空间Pod状态（均为Running/Completed为正常）
 kubectl get pods -A
 # 查看集群信息
 kubectl cluster-info

7.2 Dashboard 访问

打开浏览器，输入；
选择Token方式登录，粘贴安装时保存的Token，点击Sign in；
成功进入Dashboard面板，可可视化管理Pod/Node/Service等资源。

7.3 常用kubectl命令

 # 查看Pod（指定命名空间）
 kubectl get pods -n default
 # 查看Service
 kubectl get svc -A
 # 查看部署
 kubectl get deploy -n default
 # 进入Pod内部
 kubectl exec -it <Pod名称> -n default -- /bin/bash
 # 删除Pod
 kubectl delete pod <Pod名称> -n default
 # 部署示例Nginx（验证集群可用性）
 kubectl create deployment nginx --image=nginx:alpine
 kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort

文档更新与说明

本文档所有脚本和配置均经过 AlmaLinux 9.7 实际测试，可直接复用；若需升级K8s/组件版本，只需同步修改Windows端脚本的版本变量和AlmaLinux端安装脚本的版本变量，保持两端版本一致即可。

分享说明：本文档为完整离线部署方案，可直接转发给相关运维/开发人员，配套所有脚本和配置文件可统一打包分发。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）

AlmaLinux9.7下Kubernetes1.35.1离线部署全攻略：从入门到精通，Windows镜像打包大揭秘

文档说明

目录

一、前置准备（Windows+AlmaLinux）

1.1 Windows 端前置配置（镜像打包机）

1.1.1 Docker Desktop 安装与激活

1.1.2 脚本准备

1.2 AlmaLinux 端前置配置（集群节点）

1.2.1 文件准备

1.2.2 脚本赋权

二、Windows 端离线镜像拉取与导出

2.1 拉取并导出 K8s 核心+Flannel 镜像

2.2 拉取并导出 Dashboard 镜像

2.2 拉取并导出 flannel镜像

2.4 镜像包说明

三、AlmaLinux 端集群离线安装

3.1 核心安装脚本（）

3.2 执行安装

安装成功关键标识

四、核心组件配置说明（Flannel/Dashboard）

4.1 Flannel网络插件配置（kube-flannel.yml）

4.2 Kubernetes Dashboard配置（kubernetes-dashboard.yaml）

五、AlmaLinux 端集群全量卸载

5.1 卸载脚本（）

5.2 执行卸载

六、常见问题与排错

6.1 Windows 端：Docker 拉取镜像超时/失败

6.2 AlmaLinux 端：执行kubectl get nodes节点状态为NotReady

6.3 AlmaLinux 端：导入镜像后部署组件提示镜像不存在

6.4 Dashboard 无法访问

6.5 忘记Dashboard登录Token

七、部署验证与日常使用

7.1 集群基础验证

7.2 Dashboard 访问

7.3 常用kubectl命令

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AlmaLinux9.7下Kubernetes1.35.1离线部署全攻略：从入门到精通，Windows镜像打包大揭秘

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一、前置准备（Windows+AlmaLinux）

1.1 Windows 端前置配置（镜像打包机）

1.1.1 Docker Desktop 安装与激活

1.1.2 脚本准备

1.2 AlmaLinux 端前置配置（集群节点）

1.2.1 文件准备

1.2.2 脚本赋权

二、Windows 端离线镜像拉取与导出

2.1 拉取并导出 K8s 核心+Flannel 镜像

2.2 拉取并导出 Dashboard 镜像

2.2 拉取并导出 flannel镜像

2.4 镜像包说明

三、AlmaLinux 端集群离线安装

3.1 核心安装脚本（ ）

3.2 执行安装

安装成功关键标识

四、核心组件配置说明（Flannel/Dashboard）

4.1 Flannel网络插件配置（kube-flannel.yml）

4.2 Kubernetes Dashboard配置（kubernetes-dashboard.yaml）

五、AlmaLinux 端集群全量卸载

5.1 卸载脚本（ ）

5.2 执行卸载

六、常见问题与排错

6.1 Windows 端：Docker 拉取镜像超时/失败

6.2 AlmaLinux 端：执行kubectl get nodes​节点状态为NotReady

6.3 AlmaLinux 端：导入镜像后部署组件提示镜像不存在

6.4 Dashboard 无法访问

6.5 忘记Dashboard登录Token

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