背景
在做传统业务开发的时候,当我们的服务提供方有多个实例时,往往我们需要将对方的服务列表保存在本地,然后采用一定的算法进行调用;当服务提供方的列表变化时还得及时通知调用方。
student:
url:
- 192.168.1.1:8081
- 192.168.1.2:8081
这样自然是对双方都带来不少的负担,所以后续推出的服务调用框架都会想办法解决这个问题。
以 spring cloud 为例:
图片
服务提供方会向一个服务注册中心注册自己的服务(名称、IP等信息),客户端每次调用的时候会向服务注册中心获取一个节点信息,然后发起调用。
但当我们切换到 k8s 后,这些基础设施都交给了 k8s 处理了,所以 k8s 自然得有一个组件来解决服务注册和调用的问题。
也就是我们今天重点介绍的 service。
service
在介绍 service 之前我先调整了源码:
func main() {
http.HandleFunc("/ping", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
name, _ := os.Hostname()
log.Printf("%s ping", name)
fmt.Fprint(w, "pong")
})
http.HandleFunc("/service", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
resp, err := http.Get("http://k8s-combat-service:8081/ping")
if err != nil {
log.Println(err)
fmt.Fprint(w, err)
return
}
fmt.Fprint(w, resp.Status)
})
http.ListenAndServe(":8081", nil)
}
新增了一个 /service 的接口,这个接口会通过 service 的方式调用服务提供者的服务,然后重新打包。
make docker
同时也新增了一个 deployment-service.yaml:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: k8s-combat-service # 通过标签选择关联
name: k8s-combat-service
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: k8s-combat-service
template:
metadata:
labels:
app: k8s-combat-service
spec:
containers:
- name: k8s-combat-service
image: crossoverjie/k8s-combat:v1
imagePullPolicy: Always
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: 100Mi
requests:
cpu: "0.1"
memory: 10Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: k8s-combat-service
spec:
selector:
app: k8s-combat-service # 通过标签选择关联
type: ClusterIP
ports:
- port: 8081 # 本 Service 的端口
targetPort: 8081 # 容器端口
name: app
使用相同的镜像部署一个新的 deployment,名称为 k8s-combat-service,重点是新增了一个kind: Service 的对象。
这个就是用于声明 service 的组件,在这个组件中也是使用 selector 标签和 deployment 进行了关联。
也就是说这个 service 用于服务于名称等于 k8s-combat-service 的 deployment。
下面的两个端口也很好理解,一个是代理的端口, 另一个是 service 自身提供出去的端口。
至于 type: ClusterIP 是用于声明不同类型的 service,除此之外的类型还有:
- NodePort
- LoadBalancer
- ExternalName等类型,默认是 ClusterIP,现在不用纠结这几种类型的作用,后续我们在讲到 Ingress 的时候会具体介绍。
负载测试
我们先分别将这两个 deployment 部署好:
k apply -f deployment/deployment.yaml
k apply -f deployment/deployment-service.yaml
❯ k get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
k8s-combat-7867bfb596-67p5m 1/1 Running 0 3h22m
k8s-combat-service-5b77f59bf7-zpqwt 1/1 Running 0 3h22m
由于我新增了一个 /service 的接口,用于在 k8s-combat 中通过 service 调用 k8s-combat-service 的接口。
resp, err := http.Get("http://k8s-combat-service:8081/ping")
其中 k8s-combat-service 服务的域名就是他的服务名称。
如果是跨 namespace 调用时,需要指定一个完整名称,在后续的章节会演示。
我们整个的调用流程如下:
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相信大家也看得出来相对于 spring cloud 这类微服务框架提供的客户端负载方式,service 是一种服务端负载,有点类似于 Nginx 的反向代理。
为了更直观的验证这个流程,此时我将 k8s-combat-service 的副本数增加到 2:
spec:
replicas: 2
只需要再次执行:
❯ k apply -f deployment/deployment-service.yaml
deployment.apps/k8s-combat-service configured
service/k8s-combat-service unchanged
图片
不管我们对 deployment 的做了什么变更,都只需要 apply 这个 yaml 文件即可, k8s 会自动将当前的 deployment 调整为我们预期的状态(比如这里的副本数量增加为 2);这也就是 k8s 中常说的声明式 API。
可以看到此时 k8s-combat-service 的副本数已经变为两个了。如果我们此时查看这个 service 的描述时:
❯ k describe svc k8s-combat-service |grep Endpoints
Endpoints: 192.168.130.133:8081,192.168.130.29:8081
会发现它已经代理了这两个 Pod 的 IP。
图片
此时,我进入了 k8s-combat-7867bfb596-67p5m 的容器:
k exec -it k8s-combat-7867bfb596-67p5m bash
curl http://127.0.0.1:8081/service
并执行两次 /service 接口,发现请求会轮训进入 k8s-combat-service 的代理的 IP 中。
由于 k8s service 是基于 TCP/UDP 的四层负载,所以在 http1.1 中是可以做到请求级的负载均衡,但如果是类似于 gRPC 这类长链接就无法做到请求级的负载均衡。
换句话说 service 只支持连接级别的负载。
如果要支持 gRPC,就得使用 Istio 这类服务网格,相关内容会在后续章节详解。
总结
总的来说, k8s service 提供了简易的服务注册发现和负载均衡功能,当我们只提供 http 服务时是完全够用的。