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

1 前言

通过《Maven一键部署Springboot到Docker仓库，为自动化作准备》，Springboot的Docker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。这很是简单，一个yaml文件便可。

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就很是容易了，只须要一个yaml格式的文件便可，这个文件能描述你所须要的组件，如Deployment、Service、Ingress等。定义以下：

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复制代码

Kind：类型，有Deployment、Service、Pod、Ingress等，很是丰富；

metadata：用于定义一些组件信息，如名字、标签等；

labels：标签功能，很是有用，用于选择关联；但label不提供惟一性，可使用组合来选择；

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

2.2 经过kubectl命令部署

当yaml文件准备好以后，就能够经过如下命令部署：

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

看控制台日志则代表成功建立了Deployment和Service。查看Dashboard以下：

访问Web服务：http://localhost:30080/user

经过命令行检查一下：

$ 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复制代码

至此，咱们已经成功把Springboot发布到Kubernetes了。

2.3 试试杀死一个pod？

Kubernetes最小管理元素并非容器，而是Pod。

咱们试着删掉一个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复制代码

能够发现，删除了其它一个Pod后，会自动为咱们新生成一个Pod，这样能提升整个服务的高可用。

2.4 试试杀死一个容器？

咱们再来探索一下若是杀死一个容器实例，会有什么反应。

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

$ docker ps复制代码

经实验，杀死一个容器后，也会自动为咱们从新生成一个容器实例。而Pod并不会变化，也不会从新生成。

2.5 快速扩容Pod

用户请求突增，服务要撑不住了，这时须要增长Pod的个数。只须要修改yaml配置文件的replicas，将它更新为replicas: 4。而后执行如下命令：

$ kubectl apply -f pksow-springboot.yaml复制代码

查看Dashboard，在原有两个Pod的基础上，增长了两个。

3 一键部署Nginx

若是你们没有Springboot的镜像，可使用官方的Nginx镜像，yaml文件以下：

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复制代码

执行部署命令：

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

查看Dashboard以下：

访问服务：http://localhost:30000/ 或 http://localhost:30001 。由于咱们设置了两个。

4 总结

本文以两个实例带你们感性地认识了Kubernetes，这对后面深刻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。

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