小公司的應用服務部署歷程

来源:https://www.cnblogs.com/Tom-shushu/archive/2022/11/21/16913567.html
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先聲明一下:我所在的公司是一個小團隊,做物聯網相關的,前後端、硬體、測試加起來也就五六十個人左右;本人的崗位是Java開發(兼DBA、運維。。。);我進公司時整個項目的部署架構為 簡單jar包部署微服務集群形式;去年公司將部分服務使用docker進行部署;因為現在服務稍微有點多導致容器管理起來也比較 ...


先聲明一下:我所在的公司是一個小團隊,做物聯網相關的,前後端、硬體、測試加起來也就五六十個人左右;本人的崗位是Java開發(兼DBA、運維。。。);我進公司時整個項目的部署架構為 簡單jar包部署微服務集群形式;去年公司將部分服務使用docker進行部署;因為現在服務稍微有點多導致容器管理起來也比較難,再加上我們公司沒有專門的運維人員,所以現在打算使用雲商的k8s來對容器統一進行管理。因為運維相關的事情我一直在負責,上周老大讓我畫一下用k8s部署介面調用鏈路圖,所以我便順便總結了一下,以下大部分內容為我自己理解,如果有什麼不對的地方還請大家多多指出。

一.常見服務部署架構

1.傳統伺服器jar運行部署(公司之前使用的部署方式)

服務部署架構圖

 優點

  •  學習成本低:只需要掌握Linux命令即可操作,不需要掌握其他特殊命令;

缺點

  •   隔離性差: 1.各個集群中所有服務共用相同運行環境,如果環境發生錯誤將會影響集群當前節點上所有的服務;2.如果其中某一個服務發生死鎖、記憶體泄漏等異常,此服務部署的所有節點(伺服器)的記憶體/CPU可能會被占滿,也將影響整個集群的其他服務,導致所有應用不可用;[之前一個項目CPU占用過高進而影響到節點上所有的服務]
  • 部署步驟繁瑣:想要部署一個服務,必須得一臺一臺的進行部署; 
  • 有操作風險:開發人員直接操作伺服器,有存在誤操作的風險(sudo rm -rf /*)。
  • 服務啟動速度慢

2.docker 容器化部署(公司目前使用的部署方式)

服務部署架構圖

優點

  • 使用方便:只需要拉取鏡像、運行鏡像 兩步操作即可運行一個服務;
  • 隔離性好:一個容器一個運行環境,互不影響,運行時分配好記憶體,如果某一個服務出現記憶體泄漏、CPU占用高等問題,只會影響當前容器,不會觸及到其他容器;
  • 快速回滾:當前版本如果出現問題,可以快速的拉取前一個容器的版本,如果使用上面那個部署形式則需要使用git回滾完,再重新打包部署;
  • 系統利用率高:docker對系統資源的利用率更高,無論是應用執行速度,記憶體損耗或者文件存儲速度,都要比傳統虛擬機技術更高效。因此,相比虛擬機技術,一個相同配置的主機往往可以運行更多數量的應用;
  • 啟動服務的速度更快。

缺點

  • 管理麻煩:隨著業務的不斷發展,微服務不斷的增加,導致容器太多管理麻煩,增加運維成本;
  • 誤操作風險:跟上面那一張部署方式一樣,開發人員直接操作伺服器,有一定的風險;
  • 學習成本:稍微需要一點容器相關的知識,需要學習docker常見的一些命令
  • 其他的暫時沒太關心。

3.k8s容器化部署(現在公司需要升級的部署方式)

服務部署架構圖

名詞解釋

  • Node:單台主機,可以是物理的或虛擬的電腦。結點分為主結點(master)和工作結點(worker) – 個人理解:一個節點就是一臺伺服器(實例)
  • Master:k8s 集群控制節點,對集群進行調度管理,接受集群外用戶去集群操作請求
  • Pod :K8s中的工作單元,服務運行的最小單元。每個Pod中包含一至多個容器;一個Pod的容器在K8s集群中有相同的地址和埠範圍,即容器暴露於K8s集群的埠號不可重覆- 個人理解:一個每個Pod就是k8s虛擬出來的一個微型伺服器,它有自己的虛擬IP、埠等等
  • Deployment:無狀態工作負載,個人理解:就是管理Pod的,負載Pod的擴縮容等操作。
  • StatefulSet:有狀態工作負載,與Deployment一樣。不同點在於 Deployment的Pod名稱,主機名稱 ,存儲等都是隨機,不穩定的,所以不適合資料庫等需要持久化的伺服器運行,而StatefulSet就可以。

優點

  • 自動部署和回滾:我們可以直接通過k8s控制台一鍵實現目標版本代碼的回滾、部署。
  • 服務發現和負載均衡:Kubernetes 可以使用 DNS 名稱或自己的 IP 地址來曝露容器。 如果進入容器的流量很大, Kubernetes 可以負載均衡並分配網路流量,從而使部署穩定。
  • 自我修復:Kubernetes 將重新啟動失敗的容器、替換容器、殺死不響應用戶定義的運行狀況檢查的容器。
  • 不需要直接操作伺服器:控制台操作,簡化了部署流程,減少了運維成本,開發人員無需關註伺服器運維相關事情。
  • 資源調度:當node節點上的CPU、記憶體不夠用的時候,可以擴充node節點,新建的pod就會被調度到新擴充的node節點上。
  • 故障遷移:當某一個node節點關機或掛掉後,node節點上的服務會自動轉移到另一個node節點上,這個過程所有服務不中斷
  • 資源隔離:可以通過創建開發、測試、預發、生產等命名空間實現不同環境的隔離,各環境之間互不影響。
  • 擴縮容方便:只需要在控制台調整每個Deployment中Pod的數量就可以實現自動擴縮容。
  • 減少了公司運維成本
  • Docker有的其他優點。

缺點

  • 部署麻煩(自己搭建)
  • 占用資源多(自己搭建)
  • 運維成本高(自己搭建)

綜上所述:咱們使用雲商搭建好的k8s,所以說目前對我們來說沒有什麼缺點 -- 嘿嘿~。

二.k8s部署、服務調用鏈路相關

1.簡介

就不介紹了,有興趣的可以看一下官方文檔:https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/overview/

2.基本概念

 

Pod里是容器,PodReplicaSet管理,ReplicaSet控制pod的數量;

ReplicaSetDeployment管理,Deployment控制pod應用的升級、回滾,當然也能控制pod的數量。

Service提供一個統一固定入口,負責將前端請求轉發給Pod

3.調用鏈路

1.目前公司前後端服務調用鏈路

前端

1、   前端訪問功能變數名稱;

2、   功能變數名稱DNS解析到部署前端項目的伺服器(集群:則解析到集群對應的SLB負載均衡公網IP上—SLB負責具體將請求打在某一臺伺服器上);

3、   被請求的伺服器用Nginx通過功能變數名稱加目錄的形式將請求轉發到不同的前端項目。

後端介面

1、   訪問api介面

2、   功能變數名稱DNS解析到部署網關伺服器(集群:則解析到集群對應的SLB負載均衡公網IP上—SLB負責具體將請求打在某一臺伺服器上);

3、   被請求的伺服器用Nginx將請求轉發到當前伺服器的Gateway網關

4、   網關對請求介面進行鑒權、匹配路由等操作。

5、   通過Nacos自帶負載均衡Ribbon負載到具體某一個應用服務

6、   返回結果請求結束。

2.使用k8s部署後,前後端調用鏈路

前端

1、SLB監聽80和443埠。

2、請求進來進行功能變數名稱DNS解析,解析到集群暴露出來的公網SLB的IP上。

3、經過nginx Ingress 轉發匹配請求路徑,將請求轉發到不同的Server(一個Server對應一個Deployment,對應一個項目)上。

4、Server會通過k8s自身的負載均衡演算法將請求負載到某一個Pod上面(這一步k8s內部有一個負載均衡選擇具體服務的哪一個Pod)

5、訪問到具體的Pod,返回結果。

後臺介面

1、  SLB監聽80和443埠。

2、  請求進來進行功能變數名稱DNS解析,解析到集群暴露出來的公網SLB的IP上。

3、  經過nginx Ingress 轉發到對應的gateway網關Server上。

4、  Server會通過k8s自身的負載均衡演算法將請求負載到某一個網關Pod上面。

5、  網關對請求介面進行鑒權、匹配路由等操作。

6、  通過Nacos自帶負載均衡Ribbon負載到具體某一個應用服務

7、  返回結果請求結束。

4.阿裡雲流水線 + Kubernetes 鏡像升級部署實踐

K8s鏡像部署

先進行鏡像構建 如下兩步操作並運行流水線

k8s管理界面的 [工作負載] --> [無狀態] 目錄根據需要部署的環境切換命名空間,如:測試環境(namespace-dev)

 創建對應的 Deployment 與 pod

點擊右上角“使用鏡像創建”、對k8s編排掌握好的可以直接使用 yaml 創建,推薦使用鏡像創建。

a.填寫對應的應用服務信息

b.選擇對應的鏡像和版本(剛纔創建的)

其他的不需要填、如果有提示不能為空的直接刪掉就可以了

c.下一步直接點擊創建、完成後出來到無狀態目錄下找到創建的Deployment,點擊去 ---> 容器組 -->  點進去 --->  日誌 (進行日誌查看)

k8s鏡像升級

回到流水線頁面在構建鏡像的基礎上新建一個 部署任務--Kubernetes 鏡像升級註意:  命名空間、Deployment名稱、容器名稱 不要填錯。

這樣就完成了k8s鏡像的升級

本文來自博客園,作者:Tom-shushu,轉載請註明原文鏈接:https://www.cnblogs.com/Tom-shushu/p/16913567.html


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