k8s的初步部署zipkin和elk

╰+攻爆jí腚メ 2022-05-20 23:38 242阅读 0赞

kubernates的部署

一、界面部署

1、创建  
点击右上角创建按钮

![这里写图片描述][70]  
2、设置创建的参数  
选择创建的方式可以为输入yaml配置，上传yaml文件和界面配置。  
①界面创建  
![这里写图片描述][70 1]  
应用名称  
这个是部署pod的名称  
`- 容器镜像`  
输入要部署的容器的镜像地址  
`- 容器组个数`  
这个参数是k8s要保证运行的pod数量，如果指定3，它会创建3个Pod，并且持续监控它们。如果某个Pod不响应，那么Replication Controller会替换它，保持总数为3。如果之前不响应的Pod恢复了，现在就有4个Pod了，那么Replication Controller会将其中一个终止保持总数为3。  
`- 服务`  
选择内部或者外部，内部服务将使得集群外部请求不能访问到pod，外部则会暴露nodePort使得外部机器可访问，服务中的端口类型共有3种：

`1）nodePort`  
　外部机器可访问的端口。  
比如一个Web应用需要被其他用户访问，那么需要配置type=NodePort，而且配置nodePort=30001，那么其他机器就可以通过浏览器访问scheme://node:30001访问到该服务，例如[http://node:30001][http_node_30001]。  
　例如MySQL数据库可能不需要被外界访问，只需被内部服务访问，那么不必设置NodePort  
`2）targetPort`  
　容器的端口（最根本的端口入口），与制作容器时暴露的端口一致（DockerFile中EXPOSE），例如docker.io官方的nginx暴露的是80端口。  
`3）port`  
　kubernetes中的服务之间访问的端口，尽管mysql容器暴露了3306端口（参考[https://github.com/docker-library/mysql/][https_github.com_docker-library_mysql]的DockerFile），但是集群内其他容器需要通过33306端口访问该服务，外部机器不能访问mysql服务，因为他没有配置NodePort类型

`- 保密字典`  
当要拉取私有服务器的镜像的时候需要用户名密码，在k8s中这个是通过配置保密字典secret来实现的。  
K8s 中Secret是一个包含少量敏感信息如密码，令牌，或秘钥的对象。这些信息可能被保存在 pod 定义或者 docker 镜像中，把这些信息保存在 Secret对象中，可以在这些信息被使用时加以控制，并可以降低信息泄露的风险。  
创建保密字典的方式有很多种，我是通过命令行的方式配置的：

kubectl create secret docker-registry regsecret --docker-server=repo.gildata.com --docker-username=chenyang --docker-password=xxxx --docker-email=chenyang@gildata.com
    
    这行命令是创建了一个名为regsecret的保密字典，--docker-server表示为仓库地址，--docker-username是用户账户，--docker-password为账户密码，--docker-email用户邮箱。

这个配置完之后，在k8s的界面上就可以看到我们配置的保密字典：  
![这里写图片描述][70 2]  
在界面上选择的时候可以点击下面的高级按钮选择相应的保密字典：  
![这里写图片描述][70 3]  
选择刚刚创建的保密字典：  
![这里写图片描述][70 4]  
这样私有仓库的镜像就可以拉取了。

②yaml配置  
1）zipkin的Deployment配置：

apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: zipkin
    spec:
      replicas: 1
      template:
        metadata:
          labels:
            k8s-app: zipkin
        spec:
          containers:
          - name: zipkin         image: openzipkin/zipkin
            ports:
              - containerPort: 9411             hostPort: 9411

我在这里直接用Deployment来管理pod，Deployment为Pod和ReplicaSet提供了一个声明式定义(declarative)方法，用来替代以前的ReplicationController来方便的管理应用。典型的应用场景包括：

*  定义Deployment来创建Pod和ReplicaSet
 *  滚动升级和回滚应用
 *  扩容和缩容
 *  暂停和继续Deployment

把这段配置文件提交在k8s管理界面的yaml文件框里面，或者直接是提交本地yaml文件，这两种方法大同小异。

附：k8s的pod的配置所有选项介绍：

# yaml格式的pod定义文件完整内容：
     apiVersion: v1        　　#必选，版本号，例如v1
     kind: Pod       　　　　　　#必选，Pod
     metadata:       　　　　　　#必选，元数据
       name: string        　　#必选，Pod名称
       namespace: string     　　#必选，Pod所属的命名空间
       labels:       　　　　　　#自定义标签
         - name: string      　#自定义标签名字
       annotations:        　　#自定义注释列表
         - name: string
     spec:         　　　　　　　#必选，Pod中容器的详细定义
       containers:       　　　　#必选，Pod中容器列表
       - name: string      　　#必选，容器名称
         image: string     　　#必选，容器的镜像名称
         imagePullPolicy: [Always | Never | IfNotPresent]  #获取镜像的策略 Alawys表示下载镜像 IfnotPresent表示优先使用本地镜像，否则下载镜像，Nerver表示仅使用本地镜像
         command: [string]     　　#容器的启动命令列表，如不指定，使用打包时使用的启动命令
         args: [string]      　　 #容器的启动命令参数列表
         workingDir: string      #容器的工作目录
         volumeMounts:     　　　　#挂载到容器内部的存储卷配置
         - name: string      　　　#引用pod定义的共享存储卷的名称，需用volumes[]部分定义的的卷名
           mountPath: string     #存储卷在容器内mount的绝对路径，应少于512字符
           readOnly: boolean     #是否为只读模式
         ports:        　　　　　　#需要暴露的端口库号列表
         - name: string      　　　#端口号名称
           containerPort: int    #容器需要监听的端口号
           hostPort: int     　　 #容器所在主机需要监听的端口号，默认与Container相同
           protocol: string      #端口协议，支持TCP和UDP，默认TCP
         env:        　　　　　　#容器运行前需设置的环境变量列表
         - name: string      　　#环境变量名称
           value: string     　　#环境变量的值
         resources:        　　#资源限制和请求的设置
           limits:       　　　　#资源限制的设置
             cpu: string     　　#Cpu的限制，单位为core数，将用于docker run --cpu-shares参数
             memory: string      #内存限制，单位可以为Mib/Gib，将用于docker run --memory参数
           requests:       　　#资源请求的设置
             cpu: string     　　#Cpu请求，容器启动的初始可用数量
             memory: string      #内存清楚，容器启动的初始可用数量
         livenessProbe:      　　#对Pod内个容器健康检查的设置，当探测无响应几次后将自动重启该容器，检查方法有exec、httpGet和tcpSocket，对一个容器只需设置其中一种方法即可
           exec:       　　　　　　#对Pod容器内检查方式设置为exec方式
             command: [string]   #exec方式需要制定的命令或脚本
           httpGet:        　　　　#对Pod内个容器健康检查方法设置为HttpGet，需要制定Path、port
             path: string
             port: number
             host: string
             scheme: string
             HttpHeaders:
             - name: string
               value: string
           tcpSocket:      　　　　　　#对Pod内个容器健康检查方式设置为tcpSocket方式
              port: number
            initialDelaySeconds: 0   #容器启动完成后首次探测的时间，单位为秒
            timeoutSeconds: 0    　　#对容器健康检查探测等待响应的超时时间，单位秒，默认1秒
            periodSeconds: 0     　　#对容器监控检查的定期探测时间设置，单位秒，默认10秒一次
            successThreshold: 0
            failureThreshold: 0
            securityContext:
              privileged: false
         restartPolicy: [Always | Never | OnFailure] #Pod的重启策略，Always表示一旦不管以何种方式终止运行，kubelet都将重启，OnFailure表示只有Pod以非0退出码退出才重启，Nerver表示不再重启该Pod
         nodeSelector: obeject   　　#设置NodeSelector表示将该Pod调度到包含这个label的node上，以key：value的格式指定
         imagePullSecrets:     　　　　#Pull镜像时使用的secret名称，以key：secretkey格式指定
         - name: string
         hostNetwork: false      　　#是否使用主机网络模式，默认为false，如果设置为true，表示使用宿主机网络
         volumes:        　　　　　　#在该pod上定义共享存储卷列表
         - name: string     　　 　　#共享存储卷名称 （volumes类型有很多种）
           emptyDir: {}      　　　　#类型为emtyDir的存储卷，与Pod同生命周期的一个临时目录。为空值
           hostPath: string      　　#类型为hostPath的存储卷，表示挂载Pod所在宿主机的目录
             path: string      　　#Pod所在宿主机的目录，将被用于同期中mount的目录
           secret:       　　　　　　#类型为secret的存储卷，挂载集群与定义的secre对象到容器内部
             scretname: string  
             items:     
             - key: string
               path: string
           configMap:      　　　　#类型为configMap的存储卷，挂载预定义的configMap对象到容器内部
             name: string
             items:
             - key: string
               path: string

2）service配置

在pod成功部署之后，就需要为这个pod配置service。

Kubernete Service 是一个定义了一组Pod的策略的抽象，我们也有时候叫做宏观服务。这些被服务标记的Pod都是（一般）通过label Selector决定的。

举个例子，我们假设后台是一个图形处理的后台，并且由3个副本。这些副本是可以相互替代的，并且前台并不需要关心使用的哪一个后台Pod，当这个承载前台请求的pod发生变化时，前台并不需要直到这些变化，或者追踪后台的这些副本，这些都是通过服务来定位追踪的。

简单地说，服务就是请求到pod的一座桥梁，请求并不需要关心自己会请求到哪个pod，这些对于用户和请求来说都是不可见的，用户也不会感觉到这是一个集群，一个请求过来，service会自动分配到哪个pod上。

service的yaml配置文件：

apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
     name: zipkin
     labels:
       k8s-app: zipkin
    spec:
     type: LoadBalancer
     ports:
     - port: 9411
       targetPort: 9411
       nodePort: 30002
     selector:
      k8s-app: zipkin

2）ConfigMap配置

ConfigMap用于保存配置数据的键值对，可以用来保存单个属性，也可以用来保存配置文件。ConfigMap跟secret很类似，但它可以更方便地处理不包含敏感信息的字符串。

简单的说，相对于docker-compose的配置文件在文件目录下面，k8s的配置文件放到了自己的配置字典里面。

下面是ConfigMap的配置

apiVersion: v1
    kind: ConfigMap
    metadata:
      name: logstash-config
      namespace: default
    data:
      logstash.yml: |
        http.host: "0.0.0.0"
        path.config: /usr/share/logstash/pipeline
      logstash.conf: |
        input {
            tcp {
                port => 5000
                codec => json_lines {
                    charset => "UTF-8"
                }
            }
        }
        output {
            elasticsearch {
                hosts => "elasticsearch:9200"
            }
        }

`logstash-config`表示配置字典的名称。

data里面每一个`key-value`键值对都会生成一个文件，key为文件名，value为内容。

同样的，在点击上传之后，会在配置字典菜单中生成相应的配置字典。如图所示：  
![这里写图片描述][70 5]

这样就可以在deployment中引用这个配置字典：

apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: logstash
    spec:
      replicas: 1
      template:
        metadata:
          labels:
            k8s-app: logstash
        spec:
          containers:
          - name: logstash
            image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.2.3
            ports:
              - containerPort: 5000
                hostPort: 5000
            env:
              - name: ES_JAVA_OPTS
                value: "-Xmx256m -Xms256m"
            volumeMounts:
              - name: logstash-volume1   #volumes中配的volume名字
                mountPath: /usr/share/elasticsearch/config   #在容器内部的配置文件存放地址
              - name: logstash-volume2   #volumes中配的volume名字
                mountPath: /usr/share/logstash/pipeline     #在容器内部的配置文件存放地址
            imagePullSecrets:
              - name: regsecret   #  保密字典
          volumes:
          - name: logstash-volume1  #这个是现在自定义的volume的名字，方便在volumeMounts中引用
            configMap:
              name: logstash-config   #这个就是之前配的配置字典
              items:
              - key: logstash.yml  #配置字典里面对应的key
                path: config
          - name: logstash-volume2   #这个是现在自定义的volume的名字，方便在volumeMounts中引用
            configMap:
              name: logstash-config   #这个就是之前配的配置字典
              items:
              - key: logstash.conf   #配置字典里面对应的ke
                path: pipeline

3、部署

配置好之后点击部署，然后查看概况，状态图都为绿色，容器组的状态为running，这样就部署成功了,如图：  
![这里写图片描述][70 6]  
可以进行访问Zipkin，输入[http://10.106.0.51:32552][http_10.106.0.51_32552]，这里的32552即为nodePort：  
![这里写图片描述][70 7]  
当在后期需要调整node的数量的时候，可以在deployment中调整数量，如图所示：  
![这里写图片描述][70 8]  
第二步：  
![这里写图片描述][70 9]

[70]: /images/20220521/d7a93dd3bb124833855ba641651db488.png
[70 1]: /images/20220521/7e7ecc0278a04a2da321da0674778c16.png
[http_node_30001]: http://node:30001
[https_github.com_docker-library_mysql]: https://github.com/docker-library/mysql/
[70 2]: /images/20220521/7c43bac74ec14acf86e528e11d2fac4a.png
[70 3]: /images/20220521/0f1bf111345540bc92f18531444aeef5.png
[70 4]: /images/20220521/d680af0bec214e4c807e22bd13905b05.png
[70 5]: /images/20220521/c783f34ddecd44db81b0ce87039f9a5e.png
[70 6]: /images/20220521/acd93264d45f47c283487aa9d017f09c.png
[http_10.106.0.51_32552]: http://10.106.0.51:32552
[70 7]: /images/20220521/5855b3d9213947c5b34fe5e19fcc679f.png
[70 8]: /images/20220521/92766911bab644af8e9c143abf4f3dd8.png
[70 9]: /images/20220521/518df6d9596249bc851639ed0cf1c3a7.png