🐳 技術調査 - k3d

k3d version

# シンプルな単一ノードクラスタ
k3d cluster create mycluster

# サーバー 1 台 + エージェント 2 台
k3d cluster create mycluster --servers 1 --agents 2

# API ポートとイングレス用ポートを指定
k3d cluster create mycluster --api-port 6550 -p "8080:80@loadbalancer" --agents 2

# カスタム k3s バージョンを指定
k3d cluster create mycluster --image rancher/k3s:v1.28.5-k3s1

# Traefik を無効化
k3d cluster create mycluster --k3s-arg "--disable=traefik@server:0"

# HA 構成（サーバー 3 台 + エージェント 3 台）
k3d cluster create ha-cluster --servers 3 --agents 3

apiVersion: k3d.io/v1alpha5
kind: Simple
metadata:
  name: ha-cluster
servers: 3
agents: 3
image: rancher/k3s:v1.28.5-k3s1
options:
  k3d:
    wait: true
    timeout: "120s"
  k3s:
    extraArgs:
      - arg: "--disable=traefik"
        nodeFilters:
          - server:*
  kubeconfig:
    updateDefaultKubeconfig: true
    switchCurrentContext: true

# 一覧表示
k3d cluster list

# 停止（状態を保持）
k3d cluster stop mycluster

# 起動
k3d cluster start mycluster

# 削除
k3d cluster delete mycluster

# エージェントノードを追加
k3d node create myagent --cluster mycluster --role agent

# 複数のエージェントを一括追加
k3d node create myagents --cluster mycluster --role agent --replicas 3

# メモリ制限付きでノードを追加
k3d node create myagent --cluster mycluster --memory 2g

# ノード一覧
k3d node list

# ノードを削除
k3d node delete k3d-mycluster-agent-1

# ノードを停止・起動
k3d node stop k3d-mycluster-agent-0
k3d node start k3d-mycluster-agent-0

apiVersion: k3d.io/v1alpha5
kind: Simple

apiVersion: k3d.io/v1alpha5
kind: Simple
metadata:
  name: mycluster
servers: 1
agents: 2
kubeAPI:
  host: "localhost"
  hostIP: "127.0.0.1"
  hostPort: "6443"
image: rancher/k3s:v1.28.5-k3s1
ports:
  - port: 8080:80
    nodeFilters:
      - loadbalancer
volumes:
  - volume: /my/local/path:/var/lib/rancher/k3s/storage
    nodeFilters:
      - all
registries:
  create:
    name: registry.localhost
    host: "0.0.0.0"
    hostPort: "5000"
options:
  k3d:
    wait: true
    timeout: "60s"
  k3s:
    extraArgs:
      - arg: "--disable=traefik"
        nodeFilters:
          - server:*
  kubeconfig:
    updateDefaultKubeconfig: true
    switchCurrentContext: true

# config ファイルを使用
k3d cluster create --config k3d-config.yaml

# CLI フラグで値を上書き
k3d cluster create --config k3d-config.yaml --agents 5

# デフォルト config ファイルを生成
k3d config init --output my-cluster-config.yaml

# kubeconfig をファイルに書き出し
k3d kubeconfig write mycluster

# 環境変数に設定
export KUBECONFIG=$(k3d kubeconfig write mycluster)

# デフォルト kubeconfig にマージ
k3d kubeconfig merge mycluster --kubeconfig-merge-default

# マージしてコンテキストも切り替え
k3d kubeconfig merge mycluster --kubeconfig-merge-default --kubeconfig-switch-context

# 全クラスタをマージ
k3d kubeconfig merge --all --kubeconfig-merge-default

# 標準出力で取得
k3d kubeconfig get mycluster

# 単一イメージのインポート
k3d image import myapp:latest -c mycluster

# 複数イメージを一括インポート
k3d image import myapp:v1 myapp:v2 nginx:alpine -c mycluster

# tar アーカイブからインポート
k3d image import /path/to/image.tar -c mycluster

# 複数クラスタへ同時インポート
k3d image import myapp:latest -c cluster1 -c cluster2

# 高速モード（直接インポート）
k3d image import myapp:latest -c mycluster --mode direct

k3d cluster create mycluster --registry-create mycluster-registry

# レジストリを作成
k3d registry create registry.localhost --port 12345

# クラスタ作成時にレジストリを接続
k3d cluster create mycluster --registry-use k3d-registry.localhost:12345

# registries.yaml
mirrors:
  "docker.io":
    endpoint:
      - http://k3d-registry.localhost:5000
  "ghcr.io":
    endpoint:
      - http://k3d-registry.localhost:5000

# k3d-config.yaml
apiVersion: k3d.io/v1alpha5
kind: Simple
metadata:
  name: mycluster
registries:
  create:
    name: registry.localhost
    host: "0.0.0.0"
    hostPort: "5000"
  config: |
    mirrors:
      "docker.io":
        endpoint:
          - http://k3d-registry.localhost:5000

# ローカルイメージにタグ付け
docker tag nginx:latest k3d-registry.localhost:12345/nginx:latest

# レジストリに push
docker push k3d-registry.localhost:12345/nginx:latest

# クラスタ内でイメージを使用（マニフェスト内）
# image: k3d-registry.localhost:12345/nginx:latest

# ロードバランサ経由でポートをマッピング
k3d cluster create mycluster -p "8080:80@loadbalancer"

# HTTP と HTTPS を同時にマッピング
k3d cluster create mycluster \
  -p "80:80@loadbalancer" \
  -p "443:443@loadbalancer"

# 特定のエージェントノードにマッピング
k3d cluster create mycluster --agents 2 \
  -p "8080:80@agent:0" \
  -p "8081:80@agent:1"

# 単一ボリュームをサーバーにマウント
k3d cluster create mycluster \
  --volume /my/local/path:/path/in/node@server:0

# 全エージェントにマウント
k3d cluster create mycluster --agents 3 \
  -v /data:/data@agent:*

# 全ノードにマウント
k3d cluster create mycluster \
  --volume /my/local/path:/var/lib/rancher/k3s/storage@all

# 停止
k3d cluster stop mycluster
k3d cluster stop --all

# 起動
k3d cluster start mycluster
k3d cluster start mycluster --timeout 120s
k3d cluster start --all

# クラスタ一覧
k3d cluster list

# ノード一覧
k3d node list

# Kubernetes ノード状態
kubectl get nodes

# 全 Pod 状態
kubectl get pods -A

# デバッグログ
k3d --verbose cluster create mycluster

# トレースログ（最詳細）
k3d --trace cluster create mycluster

# タイムスタンプ付きログ
k3d --timestamps cluster create mycluster

# ノードコンテナのログ確認
docker logs k3d-mycluster-server-0

# Pod ログ確認
kubectl logs <pod-name> -n <namespace>

# 新イメージをビルドしてローカルレジストリへプッシュ
docker build -t localhost:5000/myapp:v2 .
docker push localhost:5000/myapp:v2

# Deployment のイメージを更新
kubectl set image deployment/myapp myapp=dev-registry:5000/myapp:v2

# デフォルト config ファイルを生成
k3d config init --output k3d-config.yaml

# config ファイルからクラスタ作成
k3d cluster create --config k3d-config.yaml

# CLI フラグで config の値を上書き
k3d cluster create --config k3d-config.yaml --agents 5

# GitHub Actions での利用例
- name: Setup k3d
  uses: nolar/setup-k3d-k3s@v1
  with:
    version: v5

- name: Create cluster
  run: k3d cluster create ci-cluster --config k3d-config.yaml

- name: Run tests
  run: |
    kubectl get nodes
    # テスト実行

- name: Delete cluster
  if: always()
  run: k3d cluster delete ci-cluster

# 全クラスタの kubeconfig をマージ
k3d kubeconfig merge --all --kubeconfig-merge-default

# 特定クラスタの kubeconfig をマージしてコンテキスト切り替え
k3d kubeconfig merge mycluster --kubeconfig-merge-default --kubeconfig-switch-context

# 個別ノード作成時のメモリ制限
k3d node create myagent --cluster mycluster --memory 2g

# ポートを明示して再作成
k3d cluster create mycluster --api-port 6444

# タイムアウトを延長
k3d cluster create mycluster --timeout 120s

# Docker のディスク使用量確認
docker system df

# 未使用リソースの削除
docker system prune -f

# kubelet の退避閾値を調整して再作成
k3d cluster create mycluster \
  --k3s-arg "--kubelet-arg=eviction-hard=imagefs.available<5%@agent:*"

# kubeconfig を再生成
k3d kubeconfig write mycluster
export KUBECONFIG=$(k3d kubeconfig write mycluster)

# デフォルト kubeconfig にマージ
k3d kubeconfig merge mycluster --kubeconfig-merge-default --kubeconfig-switch-context

# 接続確認
kubectl cluster-info
kubectl get nodes

# 使用中ポートを確認
lsof -i :6443
lsof -i :80

# 別ポートを指定して作成
k3d cluster create mycluster --api-port 6444 -p "8080:80@loadbalancer"

# イメージをクラスタにインポート
k3d image import myapp:v1 --cluster mycluster

# Docker Desktop + containerd 環境での代替手段
# ローカルレジストリを使用
k3d cluster create mycluster --registry-create dev-registry:0.0.0.0:5000
docker tag myapp:v1 localhost:5000/myapp:v1
docker push localhost:5000/myapp:v1
# manifest では dev-registry:5000/myapp:v1 を指定

# クラスタ内から host.k3d.internal を確認
kubectl run -it --rm debug --image=busybox --restart=Never -- nslookup host.k3d.internal

# 代替として host-gateway を使用
k3d cluster create mycluster \
  --k3s-arg "--kubelet-arg=node-ip=0.0.0.0@server:*"

# 現在の Docker コンテキストを確認
docker context ls

# デフォルトコンテキストに切り替え
docker context use default

# または DOCKER_HOST を指定
export DOCKER_HOST=unix:///var/run/docker.sock
k3d cluster list