K8S 入門到實戰--部署應用到 K8S
背景
最近這這段時間更新了一些 k8s 相關的博客和視頻，也收到了一些反饋；大概分為這幾類：
- 公司已經經歷過服務化改造了，但還未接觸過云原生。
- 公司部分應用進行了云原生改造，但大部分工作是由基礎架構和運維部門推動的，自己只是作為開發并不了解其中的細節，甚至 k8s 也接觸不到。
- 還處于比較傳統的以虛擬機部署的傳統運維為主。
其中以第二種占大多數，雖然公司進行了云原生改造，但似乎和純業務研發同學來說沒有太大關系，自己工作也沒有什么變化。
恰好我之前正好從業務研發的角度轉換到了基礎架構部門，兩個角色我都接觸過，也幫助過一些業務研發了解公司的云原生架構。
為此所以我想系統性的帶大家以研發的角度對 k8s 進行實踐。
因為 k8s 部分功能其實是偏運維的，對研發來說優先級并不太高；所以我不太會涉及一些 k8s 運維的知識點，比如安裝、組件等模塊；主要以我們日常開發會使用到的組件講起。
計劃
入門
- 部署應用到 k8s
- 跨服務調用
- 集群外部訪問
進階
- 如何使用配置
- 服務網格實戰
運維你的應用
- 應用探針
- 滾動更新與回滾
- 優雅采集日志
- 應用可觀測性
- 指標可視化
k8s 部署常見中間件
- helm 一鍵部署
- 編寫 Operator 自動化應用生命周期
這里我整理了一下目錄，每個章節都有博客+視頻配合觀看，大家可以按照喜好選擇。
因為還涉及到了視頻，所以只能爭取一周兩更，在兩個月內全部更新完畢。
根據我自己的經驗，以上內容都掌握的話對 k8s 的掌握會更進一步。
部署應用到 k8s
首先從第一章【部署應用到 k8s】開始，我會用 Go 寫一個簡單的 Web 應用，然后打包為一個 Docker 鏡像，之后部署到 k8s 中，并完成其中的接口調用。
編寫應用
func main() {
http.HandleFunc("/ping", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
log.Println("ping")
fmt.Fprint(w, "pong")
})
http.ListenAndServe(":8081", nil)
}應用非常簡單就是提供了一個 ping 接口，然后返回了一個 pong。
Dockerfile
# 第一階段：編譯 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
# 第二階段：構建可執行文件
FROM golang:1.19 AS builder
WORKDIR /go/src/app
COPY . .
#COPY --from=dependencies /go/pkg /go/pkg
RUN go build
# 第三階段：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}"
# 啟動 Go 程序
CMD ["k8s-combat"]之后編寫了一個 dockerfile 用于構建 docker 鏡像。
docker:
@echo "Docker Build..."
docker build . -t crossoverjie/k8s-combat:v1 && docker image push crossoverjie/k8s-combat:v1使用 make docker 會在本地構建鏡像并上傳到 dockerhub。
編寫 deployment
下一步便是整個過程中最重要的環節了，也是唯一和 k8s 打交道的地方，那就是編寫 deployment。
在之前的視頻《一分鐘了解 k8s》中講過常見的組件：
其中我們最常見的就是 deployment，通常用于部署無狀態應用；現在還不太需要了解其他的組件，先看看 deployment 如何編寫：
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開頭兩行的 apiVersion 和 kind 可以暫時不要關注，就理解為 deployment 的固定寫法即可。
metadata：顧名思義就是定義元數據的地方，告訴 Pod 我們這個 deployment 叫什么名字，這里定義為：k8s-combat
中間的：
metadata:
labels:
app: k8s-combat也很容易理解，就是給這個 deployment 打上標簽，通常是將這個標簽和其他的組件進行關聯使用才有意義，不然就只是一個標簽而已。
標簽是鍵值對的格式，key, value 都可以自定義。
而這里的 app: k8s-combat 便是和下面的 spec 下的 selector 選擇器匹配，表明都使用 app: k8s-combat 進行關聯。
而 template 中所定義的標簽也是為了讓選擇器和 template 中的定義的 Pod 進行關聯。
Pod 是 k8s 中相同功能容器的分組，一個 Pod 可以綁定多個容器，這里就只有我們應用容器一個了；后續在講到 istio 和日志采集時便可以看到其他的容器。
template 中定義的內容就很容易理解了，指定了我們的容器拉取地址，以及所占用的資源(cpu/ memory)。
replicas: 1：表示只部署一個副本，也就是只有一個節點的意思。
部署應用
之后我們使用命令:
kubectl apply -f deployment/deployment.yaml生產環境中往往會使用云廠商所提供的 k8s 環境，我們本地可以使用 https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/ minikube 來模擬。
就會應用這個 deployment 同時將容器部署到 k8s 中，之后使用:
kubectl get pod在后臺 k8s 會根據我們填寫的資源選擇一個合適的節點，將當前這個 Pod 部署過去。
就會列出我們剛才部署的 Pod:
? kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
k8s-combat-57f794c59b-7k58n 1/1 Running 0 17h我們使用命令：
kubectl exec -it k8s-combat-57f794c59b-7k58n bash就會進入我們的容器，這個和使用 docker 類似。
之后執行 curl 命令便可以訪問我們的接口了：
root@k8s-combat-57f794c59b-7k58n:/# curl http://127.0.0.1:8081/ping
pong
root@k8s-combat-57f794c59b-7k58n:/#這時候我們再開一個終端執行：
? 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，當然前提是應用的日志是寫入到了標準輸出中。
總結
以上就是這一章節的主要內容，重點就是將我們應用程序員打包為 docker 鏡像后上傳到鏡像倉庫，再配置好 deployment 由 k8s 進行調度運行。
相關的源碼和 yaml 資源文件都存在這里：
