背景

最近這這段時間更新了一些 k8s 相關的部落格和視訊，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，但還未接觸過雲原生。
公司部分應用進行了雲原生改造，但大部分工作是由基礎架構和運維部門推動的，自己只是作為開發並不瞭解其中的細節，甚至 k8s 也接觸不到。
還處於比較傳統的以虛擬機器器部署的傳統運維為主。

其中以第二種佔大多數，雖然公司進行了雲原生改造，但似乎和純業務研發同學來說沒有太大關係，自己工作也沒有什麼變化。

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瞭解公司的雲原生架構；

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，對研發來說優先順序並不太高；
所以我不太會涉及一些 k8s 運維的知識點，比如安裝、元件等模組；主要以我們日常開發會使用到的元件講起。

計劃

入門

部署應用到 k8s
跨服務呼叫
叢集外部存取

進階

如何使用設定
服務網格實戰

運維你的應用

應用探針
捲動更新與回滾
優雅採集紀錄檔
應用可觀測性
- 指標視覺化

k8s 部署常見中介軟體

helm 一鍵部署
編寫 Operator 自動化應用生命週期

這裡我整理了一下目錄，每個章節都有部落格+視訊配合觀看，大家可以按照喜好選擇。

因為還涉及到了視訊，所以只能爭取一週兩更，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，然後打包為一個 Docker 映象，之後部署到 k8s 中，並完成其中的介面呼叫。

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 介面，然後返回了一個 pong.

Dockerfile

# 第一階段：編譯 Go 程式  
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：構建可執行檔案  
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 程式  
CMD ["k8s-combat"]

之後編寫了一個 dockerfile 用於構建 docker 映象。

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

使用 make docker 會在本地構建映象並上傳到 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。

在之前的視訊《一分鐘瞭解 k8s》中講過常見的元件：

其中我們最常見的就是 deployment，通常用於部署無狀態應用；現在還不太需要了解其他的元件，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：顧名思義就是定義後設資料的地方，告訴 Pod 我們這個 deployment 叫什麼名字，這裡定義為：k8s-combat

中間的：

metadata:  
  labels:  
    app: k8s-combat

也很容易理解，就是給這個 deployment 打上標籤，通常是將這個標籤和其他的元件進行關聯使用才有意義，不然就只是一個標籤而已。

標籤是鍵值對的格式，key, value 都可以自定義。

而這裡的 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 中所定義的標籤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 可以繫結多個容器，這裡就只有我們應用容器一個了；後續在講到 istio 和紀錄檔採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，以及所佔用的資源(cpu/ memory)。

replicas: 1：表示只部署一個副本，也就是隻有一個節點的意思。

部署應用

之後我們使用命令:

kubectl apply -f deployment/deployment.yaml

生產環境中往往會使用雲廠商所提供的 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，之後使用:

kubectl get pod

在後臺 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。

之後執行 curl 命令便可以存取我們的介面了：

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

便可以列印容器中的紀錄檔，當然前提是應用的紀錄檔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式設計師打包為 docker 映象後上傳到映象倉庫，再設定好 deployment 由 k8s 進行排程執行。

下一章主要會涉及服務內部的呼叫，感興趣的朋友可以先關注起來。

相關的原始碼和 yaml 資原始檔都存在這裡：
https://github.com/crossoverJie/k8s-combat

k8s 入門到實戰--部署應用到 k8s

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