入门指南丨上手理解Deployment、Services和Ingress

拼搏现实的明天。 2022-10-05 06:54 173阅读 0赞

[在之前的文章中][Link 1]，我们了解了Kubernetes中的基本概念，其硬件结构，不同的软件组件（例如Pod、Deployment、StatefulSet、Services、Ingress和Persistent Volumes），并了解了如何在服务之间与外部进行通信。

在本文中，我们将了解到：

1.  使用MongoDB数据库创建NodeJS后端
2.  编写Dockerfile来容器化我们的应用程序
3.  创建Kubernetes Deployment脚本以启动Pod
4.  创建Kubernetes Service脚本以定义容器与外界之间的通信接
5.  部署Ingress Controller以请求路由
6.  编写Kubernetes Ingress脚本来定义与外界的通信。

![图片][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JhbmNoZXJMYWJz_size_16_color_FFFFFF_t_70]

由于我们的代码可以从一个节点重定向到另一个节点（例如，一个节点没有足够的内存，所以工作将重新调度到另一个具有足够内存的节点上），因此保存在节点上的数据容易丢失 ，意味着MongoDB 数据不稳定。在下一篇文章中，我们将讨论数据持久性问题以及如何使用Kubernetes持久卷安全地存储我们的持久数据。

在本文中，我们将使用NGINX作为Ingress Controller和Azure容器镜像仓库来存储我们的自定义Docker镜像。文中编写所有脚本都可以在Stupid Simple Kubernetes git repo中找到，如有需要可访问链接获取:

[http://GitHub - CzakoZoltan08/StupidSimpleKubernetes-AKS][http_GitHub - CzakoZoltan08_StupidSimpleKubernetes-AKS]

请注意：这些脚本不限定于某个平台，因此您可以使用其他类型的云提供程序或带有K3s的本地集群来实践本教程。我之所以建议使用K3s，因为它非常轻量，所有依赖项都被打包在一个小于100MB的单个二进制文件中。更重要的是，它是一种高可用的、经过CNCF认证的Kubernetes发行版，专门用于资源受限的环境中的生产工作负载。有关更多信息，您可以访问官方文档：

[https://docs.rancher.cn/k3s/][https_docs.rancher.cn_k3s]

## 前期准备 ##

在开始本教程之前，请确保您已安装Docker。同时也要安装kubectl。

Kubectl安装链接：

[https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/\#install-kubectl-on-windows][https_kubernetes.io_docs_tasks_tools_install-kubectl-on-windows]

在本教程中使用的Kubectl命令可以在Kubectl cheat sheet（[https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/cheatsheet/][https_kubernetes.io_docs_reference_kubectl_cheatsheet]）中找到。

在本教程中，我们将使用Visual Studio Code，但这不是必要的，你也可以使用其他的编辑器。

## 创建可用于生产的微服务架构 ##

**将应用程序容器化**

第一步，创建NodeJS后端的Docker镜像。创建镜像后，我们会将其推送到容器镜像仓库中，在该镜像仓库中可以访问它，并且可以通过Kubernetes服务（在本例中为Azure Kubernetes Service）拉取。

The Docker file for NodeJS:  
    FROM node:13.10.1  
    WORKDIR /usr/src/app  
    COPY package*.json ./  
    RUN npm install  
    # Bundle app source  
    COPY . .  
    EXPOSE 3000  
    CMD [ "node", "index.js" ]

在第一行中，我们需要根据要创建后端服务的镜像进行定义。在这种情况下，我们将使用Docker Hub中13.10.1版的官方节点镜像。

在第3行中，我们创建一个目录来将应用程序代码保存在镜像中。这将是您的应用程序的工作目录。

该镜像已经安装了Node.js和NPM，因此下一步我们需要使用npm命令安装您的应用程序依赖项。

请注意，要安装必需的依赖项，我们不用复制整个目录，而只需复制package.json，这使我们可以利用缓存的Docker层。

有关高效Dockerfile的更多信息，请访问以下链接：

[http://bitjudo.com/blog/2014/03/13/building-efficient-dockerfiles-node-dot-js/][http_bitjudo.com_blog_2014_03_13_building-efficient-dockerfiles-node-dot-js]

在第9行中，我们将源代码复制到工作目录中，在第11行中，将其暴露在端口3000上（如果需要，您可以选择另一个端口，但请确保同步更改Kubernetes Service脚本。）

最后，在第13行，我们定义了运行应用程序的命令（在Docker容器内部）。请注意，每个Dockerfile中应该只有一个CMD指令。如果包含多个，则只有最后一个才会生效。

现在，我们已经定义了Dockerfile，我们将使用以下Docker命令从该Dockerfile中构建镜像（使用Visual Studio Code的Terminal或在Windows上使用CMD）：

docker build -t node-user-service:dev .

请注意Docker命令末尾的小圆点，这意味着我们正在从当前目录构建镜像，因此请确保您位于Dockerfile所在的同一文件夹中（在本例中，是repo的根文件夹）。

要在本地运行镜像，我们可以使用以下命令：

docker run -p 3000:3000 node-user-service:dev

若要将此镜像推送到我们的Azure容器镜像仓库，我们必须使用以下格式标记它/:：，在本例中如下所示：

docker tag node-user-service:dev stupidsimplekubernetescontainerregistry.azurecr.io/node-user-service:dev

最后一步是使用以下Docker命令将其推送到我们的容器镜像仓库中：

docker push stupidsimplekubernetescontainerregistry.azurecr.io/node-user-service:dev

**使用部署脚本创建Pod**

**NodeJs后端**

接下来，定义Kubernetes Deployment脚本，该脚本将自动为我们管理Pod。

apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    metadata:  
      name: node-user-service-deployment  
    spec:  
      selector:  
        matchLabels:  
          app: node-user-service-pod  
      replicas: 3  
      template:  
        metadata:  
          labels:  
            app: node-user-service-pod  
        spec:  
          containers:  
            - name: node-user-service-container  
              image: stupidsimplekubernetescontainerregistry.azurecr.io/node-user-service:dev  
              resources:  
                limits:  
                  memory: "256Mi"  
                  cpu: "500m"  
              imagePullPolicy: Always  
              ports:  
                - containerPort: 3000

Kubernetes API可以查询和操作Kubernetes集群中对象的状态（例如Pod、命名空间、ConfigMap等）。如第一行中所指定，这个API的当前稳定版本为1。

在每个Kubernetes .yml脚本中，我们必须使用kind关键字定义Kubernetes资源类型（Pods、Deployments、Service等）。因此，你可以看到，我们在第2行中定义了我们想使用Deployment资源。

Kubernetes允许您向资源中添加一些元数据。这样一来，您就可以更轻松地识别、过滤和参考资源。

在第5行中，我们定义了该资源的规范。在第8行中，我们指定此Deployment应仅应用于标签为app:node-user-service-pod的资源中，在第9行中可以看出我们想要创建同一Pod的3个副本。

Template（从第10行开始）定义了Pod。在这里，我们将标签app:node-user-service-pod添加到每个Pod。这样，Deployment将识别它们。在第16和17行中，我们定义了应在pod内部运行哪种Docker容器。如您在第17行中看到的那样，我们将使用Azure容器镜像仓库中的Docker镜像，该镜像是在上一节中构建并推送的。

我们还可以为Pod定义资源限制，避免Pod资源不足（当其中一个Pod使用所有资源而其他Pod无法使用它们时）。此外，当您为Pod中的容器指定资源请求时，调度程序将使用此信息来决定将Pod放置在哪个节点上。当您为容器指定资源限制时，kubelet会强制执行这些限制，从而不允许运行中的容器使用超出您设置的资源限制。kubelet还至少保留该系统资源的“请求”量。请注意，如果您没有足够的硬件资源（例如CPU或内存），则永远无法调度pod。

最后一步是定义用于通信的端口。在本例中，我们使用端口3000。此端口号应与Dockerfile中暴露的端口号相同。

**MongoDB**

MongoDB数据库的Deployment脚本非常相似。唯一的区别是我们必须指定卷挂载（数据会被保存到节点上的文件夹中）。

apiVersion: apps/v1  
    kind: Deployment  
    metadata:  
      name: user-db-deployment  
    spec:  
      selector:  
        matchLabels:  
          app: user-db-app  
      replicas: 1  
      template:  
        metadata:  
          labels:  
            app: user-db-app  
        spec:  
          containers:  
            - name: mongo  
              image: mongo:3.6.4  
              command:  
                - mongod  
                - "--bind_ip_all"  
                - "--directoryperdb"  
              ports:  
                - containerPort: 27017  
              volumeMounts:  
                - name: data  
                  mountPath: /data/db  
              resources:  
                limits:  
                  memory: "256Mi"  
                  cpu: "500m"  
          volumes:  
            - name: data  
              persistentVolumeClaim:  
                claimName: static-persistence-volume-claim-mongo

在本例中，我们直接从DockerHub使用了官方MongoDB镜像（第17行）。在第24行中定义了卷安装。在讨论Kubernetes持久卷时，我们将在下一篇文章中解释最后四行。

**创建用于网络访问的服务**

现在我们已经启动了Pod，并开始定义容器之间以及与外部世界的通信。为此，我们需要定义一个服务。Service与Deployment之间的关系是一对一的，因此对于每个Deployment，我们都应该有一个Service。Deployment还可以管理Pod的生命周期，并且负责监控它们，而Service负责启用对一组Pod的网络访问。

apiVersion: v1  
    kind: Service  
    metadata:  
      name: node-user-service  
    spec:  
      type: ClusterIP  
      selector:  
        app: node-user-service-pod  
      ports:  
        - port: 3000  
          targetPort: 3000

这个.yml脚本的重要部分是selector，它定义了如何识别要从此Service引用的Pod（由Deployment创建）。在第8行中我们可以看到的，Selector 为app:node-user-service-pod，因为先前定义的Deployment中的Pod被标记为这样。另一个重要的事情是定义容器端口和服务端口之间的映射。在这种情况下，传入请求将使用第10行中定义的3000端口，并将它们路由到第11行中定义的端口。

MongoDB pod的Kubernetes Service脚本非常相似。我们只需要更新Selector和端口。

apiVersion: v1  
    kind: Service  
    metadata:  
      name: user-db-service  
    spec:  
      clusterIP: None  
      selector:  
        app: user-db-app  
      ports:  
        - port: 27017  
          targetPort: 27017

**配置外部流量**

为了与外界通信，我们需要定义一个Ingress Controller并使用Ingress Kubernetes资源指定路由规则。

要配置NGINX ingress controller，我们将使用可以以下链接中的脚本：

[https://github.com/CzakoZoltan08/StupidSimpleKubernetes-AKS/blob/master/manifest/ingress-controller/nginx-ingress-controller-deployment.yml][https_github.com_CzakoZoltan08_StupidSimpleKubernetes-AKS_blob_master_manifest_ingress-controller_nginx-ingress-controller-deployment.yml]

这是一个通用脚本，无需修改即可应用（详细解释NGINX Ingress Controller不在本文讨论范围之内）。

下一步是定义“负载均衡器”，该负载均衡器将用于使用公共IP地址路由外部流量（云提供商提供负载均衡器）。

kind: Service  
    apiVersion: v1  
    metadata:  
      name: ingress-nginx  
      namespace: ingress-nginx  
      labels:  
        app.kubernetes.io/name: ingress-nginx  
        app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx  
    spec:  
      externalTrafficPolicy: Local  
      type: LoadBalancer  
      selector:  
        app.kubernetes.io/name: ingress-nginx  
        app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx  
      ports:  
        - name: http  
          port: 80  
          targetPort: http  
        - name: https  
          port: 443  
          targetPort: https

现在我们已经启动并运行了Ingress controller和负载均衡器，于是我们可以定义Ingress Kubernetes资源来指定路由规则。

apiVersion: extensions/v1beta1  
    kind: Ingress  
    metadata:  
      name: node-user-service-ingress  
      annotations:  
        kubernetes.io/ingress.class: "nginx"  
        nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$2  
    spec:  
      rules:  
        - host: stupid-simple-kubernetes.eastus2.cloudapp.azure.com  
          http:  
            paths:  
              - backend:  
                  serviceName: node-user-service  
                  servicePort: 3000  
                path: /user-api(/|$)(.*)  
              # - backend:  
              #     serviceName: nestjs-i-consultant-service  
              #     servicePort: 3001  
              #   path: /i-consultant-api(/|$)(.*)

在第6行中，我们定义了Ingress Controller类型（这是Kubernetes的预定义值；Kubernetes当前支持和维护GCE和nginx controller）。

在第7行中，我们定义了重写目标规则，在第10行中，我们定义了主机名。

对于应该从外部访问的每个服务，我们应该在路径列表中添加一个条目（从第13行开始）。在此示例中，我们仅为NodeJS用户服务后端添加了一个条目，可通过端口3000对其进行访问。/ user-api唯一标识我们的服务，因此任何以stupid-simple-kubernetes.eastus2.cloudapp azure.com/user-api开头的请求将被路由到此NodeJS后端。如果要添加其他服务，则必须更新此脚本（请参见注释掉的代码）。

**应用.yml脚本**

要应用这些脚本，我们将使用kubectl。应用文件的kubectl命令如下：

kubectl apply -f

在本例中，如果你在Stupid Simple Kubernetes repo的根文件夹中，您需要执行以下命令：

kubectl apply -f .\manifest\kubernetes\deployment.yml  
    kubectl apply -f .\manifest\kubernetes\service.yml  
    kubectl apply -f .\manifest\kubernetes\ingress.yml  
    kubectl apply -f .\manifest\ingress-controller\nginx-ingress-controller-deployment.yml  
    kubectl apply -f .\manifest\ingress-controller\ngnix-load-balancer-setup.yml

应用这些脚本后，一切准备就绪，进而我们可以从外部调用后端（如使用Postman）。

## 总结 ##

在本教程中，我们学习了如何在Kubernetes中创建各种资源，例如Pod、Deployment、Services、Ingress和Ingress Controller。我们使用MongoDB数据库创建了一个NodeJS后端，并使用3个pod的副本容器化并部署了NodeJS和MongoDB容器。

在下一篇文章中，我们将了解持久保存数据的问题，并将介绍Kubernetes中的持久卷。

> 作者简介
> 
> Czako Zoltan，一位经验丰富的全栈开发人员，在前端，后端，DevOps，物联网和人工智能等多个领域都拥有丰富的经验。

[Link 1]: https://blog.csdn.net/RancherLabs/article/details/117675292?spm=1001.2014.3001.5501
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JhbmNoZXJMYWJz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/4ab4dbe0c00d410d9ddbd141e6f3d2a6.png
[http_GitHub - CzakoZoltan08_StupidSimpleKubernetes-AKS]: http://GitHub%20-%20CzakoZoltan08/StupidSimpleKubernetes-AKS
[https_docs.rancher.cn_k3s]: https://docs.rancher.cn/k3s/
[https_kubernetes.io_docs_tasks_tools_install-kubectl-on-windows]: https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/#install-kubectl-on-windows
[https_kubernetes.io_docs_reference_kubectl_cheatsheet]: https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/cheatsheet/
[http_bitjudo.com_blog_2014_03_13_building-efficient-dockerfiles-node-dot-js]: http://bitjudo.com/blog/2014/03/13/building-efficient-dockerfiles-node-dot-js/
[https_github.com_CzakoZoltan08_StupidSimpleKubernetes-AKS_blob_master_manifest_ingress-controller_nginx-ingress-controller-deployment.yml]: https://github.com/CzakoZoltan08/StupidSimpleKubernetes-AKS/blob/master/manifest/ingress-controller/nginx-ingress-controller-deployment.yml