朱晔和你聊Spring系列S1E11：小测Spring Cloud Kubernetes @ 阿里云K8S

时间  2019-11-05
标签 spring 系列 s1e11 cloud kubernetes 阿里 k8s 栏目 Spring 繁體版
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有关Spring Cloud Kubernetes（如下简称SCK）详见https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-kubernetes，在本文中咱们主要测试三个功能：php

  • 使用Kubernetes服务发现配合Spring Cloud Ribbon作服务调用
  • 读取Kubernetes的ConfigMap配置而且支持修改后动态刷新
  • Spring Boot Actuator对Kubernates Pod信息的感知

编写测试程序

首先，咱们来建立pom文件，注意几点：java

  • Spring Boot版本不能过高
  • 引入了 Spring Boot Web以及Actuator两个模块，咱们开发一个Web项目进行测试
  • 引入了 Spring Cloud的Ribbon模块，咱们须要测试一下服务调用
  • 引入了spring-cloud-starter-kubernetes-all依赖，咱们的主要测试对象
  • 额外引入了docker-maven-plugin插件用于帮助咱们构建镜像
  • 设置了finalName

文件以下：git

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.0.9.RELEASE</version>
		<relativePath/>
	</parent>
	<groupId>me.josephzhu</groupId>
	<artifactId>springcloudk8sdemo</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>springcloudk8sdemo</name>

	<properties>
		<java.version>11</java.version>
	</properties>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-kubernetes-all</artifactId>
			<version>1.0.3.RELEASE</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
	</dependencies>

	<build>
		<finalName>k8sdemo</finalName>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
			<plugin>
				<groupId>com.spotify</groupId>
				<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
				<version>1.0.0</version>
				<configuration>
					<imageName>zhuye/${project.artifactId}</imageName>
					<dockerDirectory>src/main/docker</dockerDirectory>
					<resources>
						<resource>
							<targetPath>/</targetPath>
							<directory>${project.build.directory}</directory>
							<include>${project.build.finalName}.jar</include>
						</resource>
					</resources>
				</configuration>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

	<dependencyManagement>
		<dependencies>
			<dependency>
				<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
				<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
				<version>Finchley.SR4</version>
				<type>pom</type>
				<scope>import</scope>
			</dependency>
		</dependencies>
	</dependencyManagement>

</project>
复制代码

接下去在src\main\docker目录下建立Dockerfile文件：github

FROM openjdk:11-jdk-slim
VOLUME /tmp
ADD k8sdemo.jar app.jar
ENTRYPOINT exec java $JAVA_OPTS -jar /app.jar
复制代码

值得注意的是，JVM参数咱们但愿从环境变量注入。web

来看看代码，咱们首先定义一个配置类：spring

package me.josephzhu.springcloudk8sdemo;

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "bean")
@Data
public class TestConfig {
    private String message;
    private String serviceName;
}
复制代码

有了SCK的帮助，配置能够从ConfigMap加载，以后咱们会看到ConfigMap的配置方式。下面咱们定义一个控制器扮演服务端的角色：docker

package me.josephzhu.springcloudk8sdemo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.List;

@RestController
public class TestServer {

    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;

    @GetMapping("servers")
    public List<String> servers() {
        return discoveryClient.getServices();
    }

    @GetMapping
    public String ip() throws UnknownHostException {
        return InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
    }
}

复制代码

能够看到这里定义了两个接口：apache

  • servers 用于返回服务发现找到的全部服务（K8S的服务）
  • 根路径返回了当前节点的IP地址

接下去定义另外一个控制器扮演客户端的角色：bootstrap

package me.josephzhu.springcloudk8sdemo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;

@RestController
@Slf4j
public class TestClient {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    @Autowired
    private TestConfig testConfig;

    @GetMapping("client")
    public String client() throws UnknownHostException {
        String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
        String response = restTemplate.getForObject("http://"+testConfig.getServiceName()+"/", String.class);
        return String.format("%s -> %s", ip, response);
    }
}

复制代码

这里就一个接口client接口，访问后经过RestTemplate来访问服务端根路径的接口，而后输出了客户端和服务端的IP地址。浏览器

而后咱们定义一个全局的异常处理器，在出错的时候咱们直接看到是什么错：

package me.josephzhu.springcloudk8sdemo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;

@RestControllerAdvice
@Slf4j
public class GlobalAdvice {

    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public String exception(Exception ex){
        log.error("error:", ex);
        return ex.toString();
    }
}

复制代码

最后咱们定义启动程序：

package me.josephzhu.springcloudk8sdemo;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.util.stream.Collectors;

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableScheduling
@Slf4j
@RibbonClient(name = "k8sdemo")
public class Springcloudk8sdemoApplication {

	public static void main(String[] args) {
		log.info("jvm:{}",
				ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getInputArguments().stream().collect(Collectors.joining(" ")));
		SpringApplication.run(Springcloudk8sdemoApplication.class, args);
	}

	@Autowired
	private TestConfig testConfig;

	@Scheduled(fixedDelay = 5000)
	public void hello() {
		log.info("config:{}", testConfig);
	}

	@LoadBalanced
	@Bean
	RestTemplate restTemplate() {
		return new RestTemplate();
	}
}

复制代码

在这个启动程序中咱们作了几件事情：

  • 定义了一个定时器，5秒一次输出配置（随后用于观察ConfigMap配置动态刷新）
  • 定义了RestTemplate和Ribbon配合使用
  • 在启动的时候输出下JVM参数，以便证实JVM参数（经过环境变量）注入成功

配置文件方面，首先是application.yaml：

spring:
  application:
    name: k8sdemo
  cloud:
    kubernetes:
      reload:
        enabled: true
      config:
        sources:
          - name: ${spring.application.name}
复制代码

干了三件事情：

  • 定义应用程序名称
  • 指定ConfigMap名称为应用程序名，也就是k8sdemo
  • 启用ConfigMap配置自动刷新（见下图，默认是event方式）

image_1dm8j8hhpa1jsi1brb1gb81nh8m.png-374.9kB

再定义一个bootstrap.yaml用于打开actuator的一些端点：

management:
  endpoint:
    restart:
      enabled: true
    health:
      enabled: true
    info:
      enabled: true
复制代码

整个代码源码参见 github.com/JosephZhu19…

配置阿里云K8S集群

集群购买过程我就略去了，这些选项均可以勾上，Ingress特别记得须要，咱们以后要在公网上进行测试。

image_1dm8jqua649k1hp811vb1nu31osr9.png-84.1kB

差很少30秒就有了一个K8S集群，这鬼东西要本身从头搭建一套高可用的没一天搞不下来，这里能够看到我买了一个3节点的托管版K8S，所谓托管版也就是K8S的管理节点咱们直接用阿里云本身的，只须要买工做节点，省钱省心。

image_1dm8jgiu51v7mkkd14ks1fdt18vo1g.png-59.5kB

买好后记得配置下kubeconfig，这样才能经过kubectl访问集群。

image_1dm8jfosa1kfcg2a5cd1oi5p0013.png-291.9kB

注意下，阿里云给出的配置别一股脑直接复制覆盖了原来的配置（好比你可能还有本地集群），也别直接粘贴到文件的最后，文件是有格式的，你须要把cluster、context和user三个配置分别复制到对应的地方。

配置好后，运行以下命令来为咱们的服务帐户授予管理员角色，不然应用将不能访问API Server来读取相关信息：

kubectl create clusterrolebinding admin-bind --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=default:default
复制代码

参考 yq.aliyun.com/articles/67…

构建镜像

咱们知道在K8S部署程序不像虚拟机，惟一的交付是镜像，所以咱们须要把镜像上传到阿里云。 首先，本地构建镜像：

mvn package docker:build -DskipTests
复制代码

完成后查看镜像：

image_1dm8k69r61uiu1efvc711eeq118u13.png-77.4kB

而后在阿里云开通镜像服务，建立本身的仓库：

image_1dm8k8bgh1q3c1g7g1hogp319701g.png-128.4kB

根据里面的说明，给镜像打上标签后推送镜像到仓库：

docker login --username=【你的帐号】 registry.cn-shanghai.aliyuncs.com
docker tag 80026bb476ce registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/zhuyedocker/test:v6
docker push registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/zhuyedocker/test:v6
复制代码

完成后在镜像仓库查看镜像：

image_1dm8kd82h1jld133i12685oo1t1t.png-87.2kB

部署应用

经过镜像建立无状态应用：

image_1dm8kfhvkolh1opdj79hoc1p2g2a.png-54.2kB

建立的时候注意下面几点：

  • 选择正确的镜像和Tag
  • 我这里给予一个应用1C CPU 1.4G内存的配置
  • 端口和应用一致，设置为8080
  • 经过环境变量注入额外的JVM参数：-server -XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=50.0 -XX:InitialRAMPercentage=50.0 -XX:MinRAMPercentage=50.0 -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:ThreadStackSize=256 -XX:+DisableExplicitGC -XX:+AlwaysPreTouch

这里我配置了JVM动态根据容器的资源限制来设置堆内存大小（此特性在部分版本的JDK8上支持，在9之后都支持），这比直接设置死Xms和Xmx好不少（设置死的话不方便进行扩容），这里我设置了50%，不建议设置更高（好比若是是2GB的内存限制，给堆设置为1.5GB显然是不合适的），毕竟Java进程所使用的内存除了堆以外还有堆外、线程栈（线程数*ThreadStackSize）、元数据区等，并且容器自己也有开销。

我这里展现的是编辑界面，建立界面略有不一样可是相似：

image_1dm8khth11mvcob91jcv1rotark2n.png-103.6kB

建立应用的时候你能够把Service和Ingress一并建立。

image_1dm8lkjpr16mqihdlvgvc7e5134.png-12kB

完成后能够进入应用详情看到2个节点状态都是运行中：

image_1dm8lmgfpcoj0e10jk1mm31f0q3h.png-95.2kB

测试应用启动状况

来到Ingress界面能够看到咱们的公网Ingress记录，能够直接点击访问：

image_1dm8ls39f12f2lra1cbq1v751ft74o.png-136.8kB

根节点输出的是IP，在以前的截图中咱们能够看到服务运行在1.13和0.137两个IP上：

image_1dm8lqnph1tv31uqgpnv11p31ee4b.png-22.1kB

多刷新几回浏览器能够看到负载均衡的效果。

访问services能够查看到全部K8S的服务：

image_1dm8m0cmu36uqof7fs1ptso75v.png-27.8kB

访问actuator/info能够看到有关K8S的详情（感谢SCK），显然咱们代码里获取到的IIP是PodIP：

image_1dm8lvlj347vg7d1e42b1613om5i.png-65.6kB

测试读取K8S配置

接下去咱们来到配置项来配置ConfigMap：

image_1dm8m52su1o111dod1edci5i6sg6c.png-181kB
这里配置项的名称须要和配置文件中的对应起来，也就是k8sdemo。而后配置项的Key须要和代码中的对应：
image_1dm8m7jjbm0o166c11v41pg0fug6p.png-35.6kB

咱们来看看应用的日志：

2019-10-03 11:30:33.442  INFO 1 --- [pool-1-thread-1] m.j.s.Springcloudk8sdemoApplication      : config:TestConfig(message=8888, serviceName=k8sdemo-svc)
复制代码

的确正确获取到了配置，咱们修改下配置项bean.message为9999，随后再来看看日志：

image_1dm8md75p151ei939ud10l31fns7j.png-346.5kB
能够看到程序发现了配置的变动，刷新了上下文，而后获取到了最新的配置。

测试经过K8S服务发现进行服务调用：

访问client接口能够看到1.13正常从0.137获取到了数据：

image_1dm8mfnon1nprljq1gel1pdt1o7n80.png-25.5kB
多刷新几回：
image_1dm8mhs2r1r9l1lfj1q0p4g8bqb8d.png-25.1kB

咱们访问到应用的负载均衡是由Ingress实现的，应用访问服务端的负载均衡是由Ribbon实现的。

查看JVM内存状况

还记得吗，咱们在建立应用的时候给的内存是1.4GB，而后咱们设置了JVM使用50%的内存（初始和最大都是50%），如今咱们来看看是否是这样。

首先来看看pod的状况：

image_1dm8mm02iuqj1pom1due1l441odm8q.png-72.3kB

而后执行以下命令在Pod内运行jinfo

kubectl exec k8sdemo-7b44d9fbff-c4jkf -- jinfo 1
复制代码

能够看到以下结果，初始和最大堆是700M左右，说明参数起做用了：

image_1dm8mpup4nb91van1c2bse12nl97.png-290.1kB

小结

本文咱们简单展现了一下Spring Cloud Kubernetes的使用，以及如何经过阿里云的K8S集群来部署咱们的微服务，咱们看到：

  • 如何经过SCK来读取ConfigMap的配置，支持动态刷新
  • 如何经过SCK来使用K8S的服务发现进行服务调用
  • JVM内存参数设置问题
  • 如何把镜像推到阿里云而且在阿里云的K8S跑起来咱们的镜像（全程都是图形界面操做，不须要手动写yml）

有关K8S和基于Spring Boot/Spring Cloud的微服务结合使用，有几点须要注意：

  • Spring Cloud 有本身的服务注册中心，好比Eureka。若是你但愿统一使用K8S作服务发现，那么可使用Spring Cloud Kubernetes。若是你但愿使用Eureka做为服务发现，那么服务之间调用都建议经过Feign或Ribbon调用，而不是使用K8S的Service域名或Ingress调用，两套服务发现体系混用的话比较混乱并且有协同性问题。

  • 在K8S而不是VM中部署应用，最主要的区别是不能认为服务的IP是固定的，由于Pod随时可能从新调度，对于某些框架，须要依赖有状态的应用IP，好比XXL Job这多是一个问题，须要改造。

  • Pod的生命周期和VM不一样，考虑各类日志和OOM Dump的收集和保留问题。

  • 应用无端重启，考虑健康检测、资源不足等问题，在K8S部署应用须要观察应用的重启问题，合理设置reques和limit配置以及JVM参数（好比-XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=50.0 -XX:InitialRAMPercentage=50.0 -XX:MinRAMPercentage=50.0），审查健康检测的配置是否合理。

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