作者：禅与计算机程序设计艺术
当今的云计算环境下，容器技术正在成为主流，越来越多的公司选择基于容器技术实现应用部署及运行。容器编排技术也逐渐被普遍采用。通过容器编排工具可以将复杂的分布式系统架构部署、管理及扩展起来，从而提供一个高可用、易于维护、弹性伸缩的集群环境。本文主要探讨基于 Kubernetes 的微服务编排解决方案。
2017 年，Kubernetes（简称 K8s）项目发布，这是一种开源的容器编排框架，它提供了一种简单的方式来创建，配置和管理容器化的应用程序。K8s 提供了集群资源管理、自动调度、自我修复、服务发现、负载均衡等一系列功能。
2018 年年底，Istio 项目宣布进入 CNCF (Cloud Native Computing Foundation) 孵化器，是用于连接、管理、保护、监控和观察微服务的开源产品。Istio 是 K8s 的超集，具有服务网格（Service Mesh）架构，能够让微服务之间安全地、透明地通信，并提供可观测性、弹性、遥测、策略执行、丰富的路由控制能力。基于 Istio，企业可以快速构建微服务架构，实现应用解耦、服务治理、可观测性、弹性伸缩等目标。
2019 年 8 月，KubeSphere 社区在 Apache 基金会旗下的顶级项目，Linux 中国峰会上正式发布，是基于 K8s 的多云和混合云容器平台。它提供了一站式的轻量化、可视化的操作界面，让用户能够更加便捷地管理各类 Kubernetes 对象。KubeSphere 支持按需自动扩容、弹性伸缩、全方位的监控告警、日志查询、审计、灰度发布、存储管理、网络管理等，为用户打造一个强劲的容器平台，帮助企业落实DevOps理念，提升业务敏捷性、运营效率、成本优化能力。
2020 年，腾讯云容器服务 TKEStack 产品宣布完成 K8s 基础设施托管服务。TKEStack 将提供一系列服务，包括弹性伸缩，网络，存储，监控，安全等一系列服务，使得企业可以专注于业务研发，加速 IT 转型升级。
K8s 和 Istio 已经成为容器编排领域中最具影响力和吸引力的技术之一。它们均基于 Docker 技术，能够实现跨主机、跨节点、跨云端的集群管理和部署。Kubernetes 具备完整的服务发现和负载均衡能力，同时兼顾高可用、弹性伸缩、持久化存储和网络等特性。Istio 提供服务网格架构，支持包括限流，熔断，访问控制，监控等众多功能，帮助企业构建和管理微服务架构。KubeSphere 和 TKEStack 在容器编排领域已经取得重大突破，将为企业带来极大的价值。
随着云计算和容器技术的飞速发展，容器编排技术也面临新的挑战。
2019 年 8 月，Docker 宣布收购容器编排框架 Moby ，即作为 Docker 的基础层技术栈之一。但是，目前 Docker Compose 和 Swarm 等旧技术依然在使用，并且还有很多优秀的容器编排工具如 Prometheus 和 Grafana 正在被开发出来，这些工具能够帮助管理员更方便地管理复杂的分布式系统架构。因此，要想建立起真正的云原生应用架构，则需要结合云平台、IaaS、PaaS 和微服务等一系列技术，而不是只局限于容器编排技术。
2020 年，CNCF（Cloud Native Computing Foundation，云原生计算基金会）发布了一份名为“云原生应用定义”的白皮书，描述了云原生应用架构模型。该白皮书认为，云原生应用架构是一个基于微服务架构模式和 DevOps 方法论构建的新型架构范式，其核心理念就是关注业务能力而不是硬件资源，将应用程序的生命周期全程纳入到软件工程的管理之中，赋予应用程序更高的生命力。要实现这种架构，云厂商、开源组织和企业都必须进行协同合作，共同推进云原生技术的普及和发展。
本节主要介绍微服务架构和容器编排技术的相关知识。
微服务架构是一种服务架构模式，它将单个应用程序或系统拆分成小型独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，彼此之间通过轻量级的通信协议(通常是HTTP API)进行通信。每个服务都负责处理特定的业务功能或业务流程。与传统的单体架构不同，微服务架构允许每个服务独立部署、迭代、演化，并根据需求横向扩展或缩减。
微服务是分布式系统中的一种流行的架构模型，它并不是银弹，所以，也不要寄希望于微服务构架能够解决所有的问题。微服务架构主要解决的是如何快速地开发和部署我们的服务，这对于一个能够适应快速开发和成长的公司是非常必要的。
微服务是一个架构设计方式，此架构中的每个服务(service)都是针对一组功能而设计的，并专注于解决特定的问题。如果开发人员逐渐将更多代码增加到一项服务中并且这项服务变得复杂，那么可以将其拆分成多项更小的服务。接下来进行独立的开发、测试、部署、运行、维护。进而更好，更灵活的处理客户端的请求并提高系统的可靠性，可扩展性。
服务网格（Service Mesh）是用于服务间通信的基础设施层。它由一组轻量级的网络代理组成，它们封装了服务调用，并提供可观测性、控制、安全和路由等功能，使得微服务应用中的服务间通讯变得可靠、高效和透明。
Kubernetes 是一个开源的，用于管理容器化应用的容器编排系统。它基于 Google 公司内部的 Borg 系统，为容器化的应用提供了集群资源的自动调度、计划、隔离和管理。它的设计目标是让部署简单、交付一致、横向扩展简单。
容器镜像是一个软件打包技术，它将软件及其依赖项打包成一个标准化的文件，可以在任何 Linux 或 Windows 操作系统上运行，无论是物理机还是虚拟机。容器镜像基于 Docker 开发，可以理解为 Docker 镜像的一个版本。
Dockerfile 是用来创建自定义 Docker 镜像的文本文件，记录了如何构建镜像。一般来说，Dockerfile 中包含用于构建镜像所需的所有指令和命令。
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具，可以帮助管理 Kubernetes 应用的 lifecycle。Helm 可以安装，更新，回滚和管理 Chart 。Chart 是一组 yaml 文件，描述了 Kubernetes 上的软件包，例如 Prometheus 或 MySQL。Chart 可以打包到共享的 Helm 仓库或者私有的 chart 仓库里。
服务发现和负载均ahlancing 分别指服务之间的发现和分配。当服务启动后，它们会注册到某个服务注册表中，其他服务可以通过这个注册表来发现并请求这些服务。负载均衡是指根据一定的规则将流量导向某些服务实例。通常情况下，负载均衡器会检测到某些服务出现故障或慢响应，并将流量重新分配给健康的服务实例。
Ingress 是 K8S 中的资源对象，它负责根据访问入口暴露指定的服务。它使用集合形式的规则来匹配客户端请求，并在后台动态地配置相应的后端服务。
Prometheus 是开源监控和报警系统，可以收集，存储和提取时间序列数据。Prometheus 提供的 PromQL 查询语言可以帮助用户对时序数据进行查询、聚合、切片、过滤等操作。
Grafana 是一款开源的可视化分析工具，可以直观地呈现 Prometheus 中监控数据的可视化结果。通过对时序数据进行可视化，用户就可以洞察到系统的整体运行情况。
服务网格架构是一种架构模式，它把服务间的通信抽象化为一个网格状的网络，每个网格单元代表了一个服务，边缘节点代表着客户端。服务间的通信都通过网格中的边缘节点进行，通过多个网格单元之间的相互调用进行。
服务网格架构的好处是：
对服务间的通信进行了统一控制，降低了服务之间的耦合性，提升了服务的可靠性。
提供了流量管理、安全、可观测性等功能，对整个服务架构形成了综合性的管理。
通过灰度发布、多版本测试等方式，可以让新功能、新版本、线上问题一键式、自动化地向生产环境推送。
更适合于微服务架构。由于微服务架构的松散耦合、模块化的特征，使得服务间的依赖关系比较复杂，如果没有服务网格的话，就需要通过业务逻辑的方式来实现服务间的通信。但在服务网格中，通过控制面的方式可以做到所有的通信都是通过网格中的边缘节点进行的，因此可以消除一切的业务逻辑依赖，实现全自动化的服务间通信。
Helm 是一个 Kubernetes 的包管理器。它可以帮助您快速部署和管理 Kubernetes 应用，包括开源应用和专有应用程序。Helm 的架构与 Docker Hub 或 GitHub 类似。Helm 有两个组件：Helm CLI （Helm 命令行界面）和 Helm 仓库。CLI 使用 Helm Chart 来安装 Kubernetes 应用，并与 Helm 仓库进行交互。
Helm 安装：
Helm 的安装包下载地址为 /
执行以下命令进行安装：
curl | bash
检查 Helm 是否安装成功：
helm version
如果输出版本号信息，表示 Helm 安装成功。
Helm Chart 结构：
chart/Chart.yaml # 包含 chart 信息的 YAML 文件templates/ # 模板目录deployment.yaml # Deployment 的模板文件service.yaml # Service 的模板文件values.yaml # 包含默认值的 YAML 文件requirements.yaml # 描述了 chart 所依赖的其它 chart 的 YAML 文件
Chart.yaml：
apiVersion: v2
name: mychart
description: A Helm chart for Kubernetes
version: 0.1.0
appVersion: 1.0.0
values.yaml：
replicaCount: 1
image:repository: nginxtag: stablepullPolicy: IfNotPresent
ingress:enabled: trueannotations: {}# kubernetes.io/ingress.class: nginx# kubernetes.io/tls-acme: "true"path: /hosts:- host: chart-example.localpaths: []tls: []# - secretName: chart-example-tls# hosts:# - chart-example.local
resources: {}# We usually recommend not to specify default resources and to leave this as a conscious# choice for the user. This also increases chances charts run on environments with little# resources, such as Minikube. If you do want to specify resources, uncomment the following# lines, adjust them as necessary, and remove the curly braces after'resources:'.# limits:# cpu: 100m# memory: 128Mi# requests:# cpu: 100m# memory: 128Mi
nodeSelector: {}
affinity: {}
tolerations: []
templates/deployment.yaml：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: {{ include.Values.fullname }}labels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}helm.sh/chart: {{ include.Chart.Name }}-{{ include.Chart.Version | replace "+" "_" }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}app.kubernetes.io/managed-by: {{.Release.Service }}
spec:replicas: {{.plicaCount }}selector:matchLabels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}template:metadata:labels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}spec:containers:- name: {{.Chart.Name }}image: "{{.pository }}:{{.Values.image.tag }}"imagePullPolicy: "{{.Values.image.pullPolicy }}"ports:- name: httpcontainerPort: 80protocol: TCPlivenessProbe:httpGet:path: /healthzport: httpreadinessProbe:httpGet:path: /readinessport: httpresources:
{{ sources | indent 12 }}affinity:
{{ toYaml.Values.affinity | indent 8 }}nodeSelector:
{{ deSelector | indent 8 }}tolerations:
{{ lerations | indent 8 }}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: {{ include.Values.fullname }}labels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}helm.sh/chart: {{ include.Chart.Name }}-{{ include.Chart.Version | replace "+" "_" }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}app.kubernetes.io/managed-by: {{.Release.Service }}
spec:type: ClusterIPports:- port: 80targetPort: httpprotocol: TCPname: httpselector:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}
步骤1：创建一个新的 Helm 项目文件夹。
mkdir myproject && cd myproject
步骤2：初始化 Helm 仓库。
helm repo add bitnami
helm repo update
步骤3：新建一个 Chart.yaml 文件，声明 chart 名称和版本。
cat > Chart.yaml <<EOF
apiVersion: v2
name: hello-world
version: 0.1.0
appVersion: 1.0.0
EOF
步骤4：在 templates/ 目录下新建 deployment.yaml 文件，描述 Deployment。
cat > templates/deployment.yaml <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: {{ include.Values.fullname }}labels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}helm.sh/chart: {{ include.Chart.Name }}-{{ include.Chart.Version | replace "+" "_" }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}app.kubernetes.io/managed-by: {{.Release.Service }}
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}template:metadata:labels:app.kubernetes.io/name: {{ include.Chart.Name }}app.kubernetes.io/instance: {{.Release.Name }}spec:containers:- name: webimage: "nginx:latest"ports:- name: httpcontainerPort: 80
EOF
步骤5：生成 helmpack。
helm package. --destination./release
步骤6：将 helmpack 上传至 Helm 仓库。
helm repo index./ --url /
步骤7：添加源到 Helm。
helm repo add myrepo /
helm repo list
步骤8：安装 helmpack。
helm install myproject myrepo/hello-world
步骤9：查看 helm 安装状态。
kubectl get all
.html
Envoy是Lyft开源的一个C++实现的代理（Proxy），和Nginx及HAProxy类似，可代理L3/L4层和L7层。代理是它最核心和基础的功能，它也是服务网格框架Istio的Sidecar。
本节将介绍如何使用 Spring Boot 快速实现微服务的代码开发和 Docker 部署。我们将使用一个简单的示例项目来演示这个过程。在这个示例项目中，我们将创建一个简单的 RESTful API，它可以返回一些硬编码的数据。
在开始编写代码之前，我们需要进行一些准备工作。首先，我们需要确保我们的开发环境中已经安装了以下工具：
接下来，我们将创建一个新的 Spring Boot 项目。我们可以使用 Spring Initializr 来创建项目，该工具可以帮助我们快速生成一个新的 Spring Boot 项目。我们可以通过访问 / ↗ 来访问 Spring Initializr。
在 Spring Initializr 中，我们需要指定项目的基本信息，如项目名、描述、包名等。我们还需要选择我们要使用的 Spring Boot 版本和构建工具。在这个示例项目中，我们将使用 Spring Boot 2.5.2 和 Maven 作为构建工具。我们还需要添加一些项目依赖，以便我们可以使用 Spring Web 来创建 RESTful API。在这个示例项目中，我们需要添加以下依赖：
完成以上内容后，我们就可以生成一个新的 Spring Boot 项目。
现在，我们已经准备好开始编写代码了。我们将创建一个简单的 RESTful API，它可以返回一些硬编码的数据。我们可以创建一个新的 Spring Boot Controller 类来处理 HTTP 请求。
@RestController
public class HelloWorldController {@GetMapping("/hello")public String helloWorld() {return "Hello, world!";}
}
在这个示例代码中，我们创建了一个名为 HelloWorldController 的类，该类使用 @RestController 注解来指定它是一个 RESTful API 控制器。我们还创建了一个名为 helloWorld 的方法，该方法处理 HTTP GET 请求，并返回一个硬编码的字符串。
在我们可以部署我们的应用程序之前，我们需要构建我们的项目。我们可以使用 Maven 来构建我们的项目。在项目根目录下运行以下命令：
mvn clean package
这个命令将使用 Maven 来编译我们的代码并生成一个可运行的 JAR 文件。
现在，我们已经准备好将我们的应用程序部署到 Docker 中了。我们需要创建一个 Dockerfile 来指定我们的 Docker 镜像应该如何构建。在项目根目录中创建一个名为 Dockerfile 的文件，并添加以下内容：
FROM openjdk:8-jdk-alpine
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]
在这个 Dockerfile 中，我们使用了一个名为 openjdk:8-jdk-alpine 的基础镜像作为我们的 Docker 镜像。我们还使用了一个 ARG 命令来指定我们要拷贝到 Docker 镜像中的 JAR 文件。我们将使用 COPY 命令来将 JAR 文件拷贝到 Docker 镜像中。最后，我们使用 ENTRYPOINT 命令来指定我们的 Docker 镜像应该如何启动我们的应用程序。
接下来，我们需要在项目根目录下运行以下命令来构建我们的 Docker 镜像：
docker build -t myapp .
这个命令将使用我们的 Dockerfile 来构建一个名为 myapp 的 Docker 镜像。
最后，我们可以使用以下命令来运行我们的 Docker 镜像：
docker run -p 8080:8080 myapp
这个命令将启动我们的 Docker 镜像，并将容器的端口 8080 映射到我们的本地机器的端口 8080。现在，我们可以通过访问 localhost:8080/hello ↗ 来访问我们的应用程序了。
在本文中，我们介绍了如何使用 Spring Boot 快速实现微服务的代码开发和 Docker 部署。我们创建了一个简单的 RESTful API，并使用 Maven 将其编译成可运行的 JAR 文件。然后，我们使用 Dockerfile 来构建我们的 Docker 镜像，并使用 Docker 运行我们的应用程序。通过这个简单的示例，我们可以很容易地了解如何使用 Spring Boot 和 Docker 来构建和部署微服务。
本文发布于:2024-01-31 15:13:43，感谢您对本站的认可！
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