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度量客户端健康检查失败：服务器当前无法处理请求（获取服务堆）

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度量客户端健康检查失败：服务器当前无法处理请求（获取服务堆）

我是 Kubernetes 新手，正在尝试部署一个主节点和两个节点。我在主节点中完成了安装，Pod 正在运行。

kubectl get pods --all-namespaces
NAMESPACE     NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kube-system   calico-node-g2fxl                1/1     Running   0          5m56s
kube-system   coredns-86c58d9df4-2jpfq         1/1     Running   0          7m59s
kube-system   coredns-86c58d9df4-bxvct         1/1     Running   0          7m59s
kube-system   etcd-master                      1/1     Running   0          7m19s
kube-system   kube-apiserver-master            1/1     Running   0          7m16s
kube-system   kube-controller-manager-master   1/1     Running   0          7m7s
kube-system   kube-proxy-jg2cp                 1/1     Running   0          7m59s 
kube-system   kube-scheduler-master            1/1     Running   0          7m8s

我可以成功 curl localhost:8001，但无法使用该服务器的私有 IP 从我的笔记本电脑访问 kube 仪表板（我已使用该私有 IP 连接到 VPN 并通过 SSH 连接到该主 VM）。检查日志显示：

Metric client health check failed: the server is currently unable to handle the request (get services heapster). Retrying in 30 seconds.

谷歌搜索并找到了这些（https://brookbach.com/2018/10/29/Heapster-on-Kubernetes-1.11.3.html和https://elatov.github.io/2018/06/installing-heapster-for-kubernetes/）。但仍然无法从外部获取仪表板。有人可以正确指导我吗？

答案1

如果您想通过集群节点的私有 IP 访问仪表板 UI（service/kubernetes-dashboard），则应在 NodePort 类型的服务上公开仪表板 UI（service/kubernetes-dashboard），而不是 ClusterIP，如前所述这里。

确认在以下配置下工作正常：

在此处输入图片描述

Kubernetes：v1.13.4
Heapster 镜像：k8s.gcr.io/heapster-amd64:v1.5.3
仪表板：k8s.gcr.io/kubernetes-dashboard-amd64:v1.10.1

答案2

请检查此解决方案：

 kubectl -n kube-system edit service kubernetes-dashboard

更改：

  type: ClusterIP

到

  type: NodePort

接下来检查端口映射

kubectl -n kube-system get service kubernetes-dashboard

NAME                   TYPE       CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)         AGE
kubernetes-dashboard   NodePort   10.103.252.123   <none>        443:30287/TCP   6m51s

在这种情况下，使用连接https://_MASTER_IP_:30287

这对我有用..

答案3

当它发生在我身上时，我只是将其添加hostNetwork : True到 yaml 文件并重新应用它。

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