K8S 入门到实战--部署应用到 K8S-51CTO.COM

背景

最近这这段时间更新了一些 k8s 相关的博客和视频，也收到了一些反馈；大概分为这几类：

公司已经经历过服务化改造了，但还未接触过云原生。
公司部分应用进行了云原生改造，但大部分工作是由基础架构和运维部门推动的，自己只是作为开发并不了解其中的细节，甚至 k8s 也接触不到。
还处于比较传统的以虚拟机部署的传统运维为主。

其中以第二种占大多数，虽然公司进行了云原生改造，但似乎和纯业务研发同学来说没有太大关系，自己工作也没有什么变化。

恰好我之前正好从业务研发的角度转换到了基础架构部门，两个角色我都接触过，也帮助过一些业务研发了解公司的云原生架构。

为此所以我想系统性的带大家以研发的角度对 k8s 进行实践。

因为 k8s 部分功能其实是偏运维的，对研发来说优先级并不太高；所以我不太会涉及一些 k8s 运维的知识点，比如安装、组件等模块；主要以我们日常开发会使用到的组件讲起。

计划

入门

部署应用到 k8s
跨服务调用
集群外部访问

进阶

如何使用配置
服务网格实战

运维你的应用

应用探针
滚动更新与回滚
优雅采集日志
应用可观测性

指标可视化

k8s 部署常见中间件

helm 一键部署
编写 Operator 自动化应用生命周期

这里我整理了一下目录，每个章节都有博客+视频配合观看，大家可以按照喜好选择。

因为还涉及到了视频，所以只能争取一周两更，在两个月内全部更新完毕。

根据我自己的经验，以上内容都掌握的话对 k8s 的掌握会更进一步。

部署应用到 k8s

首先从第一章【部署应用到 k8s】开始，我会用 Go 写一个简单的 Web 应用，然后打包为一个 Docker 镜像，之后部署到 k8s 中，并完成其中的接口调用。

编写应用

func main() {  
   http.HandleFunc("/ping", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {  
      log.Println("ping")  
      fmt.Fprint(w, "pong")  
   })  
  
   http.ListenAndServe(":8081", nil)  
}

应用非常简单就是提供了一个 ping 接口，然后返回了一个 pong。

Dockerfile

# 第一阶段：编译 Go 程序  
FROM golang:1.19 AS dependencies  
ENV GOPROXY=https://goproxy.cn,direct  
WORKDIR /go/src/app  
COPY go.mod .  
#COPY ../../go.sum .  
RUN --mount=type=ssh go mod download  
  
# 第二阶段：构建可执行文件  
FROM golang:1.19 AS builder  
WORKDIR /go/src/app  
COPY . .  
#COPY --from=dependencies /go/pkg /go/pkg  
RUN go build  
  
# 第三阶段：部署  
FROM debian:stable-slim  
RUN apt-get update && apt-get install -y curl  
COPY --from=builder /go/src/app/k8s-combat /go/bin/k8s-combat  
ENV PATH="/go/bin:${PATH}"  
  
# 启动 Go 程序  
CMD ["k8s-combat"]

之后编写了一个 dockerfile 用于构建 docker 镜像。

docker:  
   @echo "Docker Build..."  
   docker build . -t crossoverjie/k8s-combat:v1 && docker image push crossoverjie/k8s-combat:v1

使用 make docker 会在本地构建镜像并上传到 dockerhub。

编写 deployment

下一步便是整个过程中最重要的环节了，也是唯一和 k8s 打交道的地方，那就是编写 deployment。

在之前的视频《一分钟了解 k8s》中讲过常见的组件：

其中我们最常见的就是 deployment，通常用于部署无状态应用；现在还不太需要了解其他的组件，先看看 deployment 如何编写：

apiVersion: apps/v1  
kind: Deployment  
metadata:  
  labels:  
    app: k8s-combat  
  name: k8s-combat  
spec:  
  replicas: 1  
  selector:  
    matchLabels:  
      app: k8s-combat  
  template:  
    metadata:  
      labels:  
        app: k8s-combat  
    spec:  
      containers:  
        - name: k8s-combat  
          image: crossoverjie/k8s-combat:v1  
          imagePullPolicy: Always  
          resources:  
            limits:  
              cpu: "1"  
              memory: 300Mi  
            requests:  
              cpu: "0.1"  
              memory: 30Mi

开头两行的 apiVersion 和 kind 可以暂时不要关注，就理解为 deployment 的固定写法即可。

metadata：顾名思义就是定义元数据的地方，告诉 Pod 我们这个 deployment 叫什么名字，这里定义为：k8s-combat

中间的：

metadata:  
  labels:  
    app: k8s-combat

也很容易理解，就是给这个 deployment 打上标签，通常是将这个标签和其他的组件进行关联使用才有意义，不然就只是一个标签而已。

标签是键值对的格式，key, value 都可以自定义。

而这里的 app: k8s-combat 便是和下面的 spec 下的 selector 选择器匹配，表明都使用 app: k8s-combat 进行关联。

而 template 中所定义的标签也是为了让选择器和 template 中的定义的 Pod 进行关联。

Pod 是 k8s 中相同功能容器的分组，一个 Pod 可以绑定多个容器，这里就只有我们应用容器一个了；后续在讲到 istio 和日志采集时便可以看到其他的容器。

template 中定义的内容就很容易理解了，指定了我们的容器拉取地址，以及所占用的资源(cpu/ memory)。

replicas: 1：表示只部署一个副本，也就是只有一个节点的意思。

部署应用

之后我们使用命令:

kubectl apply -f deployment/deployment.yaml

生产环境中往往会使用云厂商所提供的 k8s 环境，我们本地可以使用 https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/ minikube 来模拟。

就会应用这个 deployment 同时将容器部署到 k8s 中，之后使用:

kubectl get pod

在后台 k8s 会根据我们填写的资源选择一个合适的节点，将当前这个 Pod 部署过去。

就会列出我们刚才部署的 Pod:

❯ kubectl get pod
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
k8s-combat-57f794c59b-7k58n         1/1     Running   0          17h

我们使用命令：

kubectl exec -it k8s-combat-57f794c59b-7k58n  bash

就会进入我们的容器，这个和使用 docker 类似。

之后执行 curl 命令便可以访问我们的接口了：

root@k8s-combat-57f794c59b-7k58n:/# curl http://127.0.0.1:8081/ping
pong
root@k8s-combat-57f794c59b-7k58n:/#

这时候我们再开一个终端执行：

❯ kubectl logs -f k8s-combat-57f794c59b-7k58n
2023/09/03 09:28:07 ping

便可以打印容器中的日志，当然前提是应用的日志是写入到了标准输出中。

总结

以上就是这一章节的主要内容，重点就是将我们应用程序员打包为 docker 镜像后上传到镜像仓库，再配置好 deployment 由 k8s 进行调度运行。

相关的源码和 yaml 资源文件都存在这里：

https://github.com/crossoverJie/k8s-combat。