# 用Kubernetes部署Springboot或Nginx,也就一个文件的事

# 1 前言

经过《Maven一键部署Springboot到Docker仓库,为自动化做准备 (opens new window)》,SpringbootDocker镜像已经准备好,也能在Docker上成功运行了,是时候放上Kubernetes跑一跑了。这非常简单,一个yaml文件即可。

# 2 一键部署Springboot

# 2.1 准备yaml文件

当准备好镜像文件后,要部署到Kubernetes就非常容易了,只需要一个yaml格式的文件即可,这个文件能描述你所需要的组件,如DeploymentServiceIngress等。定义如下:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: pkslow-springboot-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: springboot
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: springboot
    spec:
      containers:
        - name: springboot
          image: pkslow/springboot-mongo:0.0.6
          ports:
            - containerPort: 8080

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: springboot
  name: pkslow-springboot-service
spec:
  ports:
    - port: 8080
      name: springboot-service
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
      nodePort: 30080
  selector:
    app: springboot
  type: NodePort

Kind:类型,有DeploymentServicePodIngress等,非常丰富;

metadata:用于定义一些组件信息,如名字、标签等;

labels:标签功能,非常有用,用于选择关联;但label不提供唯一性,可以使用组合来选择;

nodePort:对于需要给外部暴露的服务,有三种方式:NodePortsLoadBalancerIngress,这里使用NodePorts;需要注意的是,默认它的端口范围是[3000-32767],需要其它范围则需要修改相关参数。

# 2.2 通过kubectl命令部署

yaml文件准备好之后,就可以通过以下命令部署:

$ kubectl create -f pksow-springboot.yaml 
deployment.apps/pkslow-springboot-deployment created
service/pkslow-springboot-service created

看控制台日志则表明成功创建了DeploymentService。查看Dashboard如下:

访问Web服务:http://localhost:30080/user

通过命令行检查一下:

$ kubectl get deployment
NAME                           READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
pkslow-springboot-deployment   2/2     2            2           8m2s

$ kubectl get service
NAME                        TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
kubernetes                  ClusterIP   10.96.0.1        <none>        443/TCP          10m
pkslow-springboot-service   NodePort    10.102.218.119   <none>        8080:30080/TCP   8m7s

$ kubectl get pod
NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pkslow-springboot-deployment-68dffc6795-874tp   1/1     Running   0          8m15s
pkslow-springboot-deployment-68dffc6795-89xww   1/1     Running   0          8m15s

至此,我们已经成功把Springboot发布到Kubernetes了。

# 2.3 试试杀死一个pod?

Kubernetes最小管理元素并不是容器,而是Pod

我们试着删掉一个Pod,看看会发生什么?

$ kubectl delete pod pkslow-springboot-deployment-68dffc6795-89xww
pod "pkslow-springboot-deployment-68dffc6795-89xww" deleted

$ kubectl get pod
NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pkslow-springboot-deployment-68dffc6795-874tp   1/1     Running   0          13m
pkslow-springboot-deployment-68dffc6795-gpw67   1/1     Running   0          46s

可以发现,删除了其它一个Pod后,会自动为我们新生成一个Pod,这样能提高整个服务的高可用。

# 2.4 试试杀死一个容器?

我们再来探索一下如果杀死一个容器实例,会有什么反应。

$ docker ps
$ docker rm -f 57869688a226
57869688a226

$ docker ps

经实验,杀死一个容器后,也会自动为我们重新生成一个容器实例。而Pod并不会变化,也不会重新生成。

# 2.5 快速扩容Pod

用户请求突增,服务要撑不住了,这时需要增加Pod的个数。只需要修改yaml配置文件的replicas,将它更新为replicas: 4。然后执行以下命令:

$ kubectl apply -f pksow-springboot.yaml

查看Dashboard,在原有两个Pod的基础上,增加了两个。

# 3 一键部署Nginx

如果大家没有Springboot的镜像,可以使用官方的Nginx镜像,yaml文件如下:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:1.19.0
          ports:
            - containerPort: 80

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: nginx
  name: nginx-service
spec:
  ports:
    - port: 80
      name: nginx-service1
      protocol: TCP
      targetPort: 80
      nodePort: 30000
    - port: 81
      name: nginx-service2
      protocol: TCP
      targetPort: 80
      nodePort: 30001
  selector:
    app: nginx
  type: NodePort

执行部署命令:

$ kubectl apply -f nginx-deployment-scale.yaml 
deployment.apps/nginx-deployment created
service/nginx-service created

查看Dashboard如下:

访问服务:http://localhost:30000/ 或 http://localhost:30001 。因为我们设置了两个。

# 4 总结

本文以两个实例带大家感性地认识了Kubernetes,这对后面深入理解概念是有很大帮助的。原理和细节方面,后续再展开谈吧。

上次更新: 2023/8/18 23:39:36