照猫画虎把SpringBoot搬到K8s,居然翻船咧,体验到了Go在云原生的两个优势

2022-10-27 10:40:06 浏览数 (2)

这是我们K8s快速入门与实践的最后一篇啦,上一个实践篇里我们讲了怎么从写第一行代码开始到把 Go 服务部署到 K8s 上都有哪些步骤,每一步该怎么做。

今天这篇我们再更新一个怎么把 SpringBoot 应用部署到 K8s 上,本来我是想偷偷懒、照猫画虎把上节课的改改镜像名不就行了,没想到,居然翻车咧,真的是想偷点懒都不行啊。具体怎么翻车,咱们先往后看,在总结里再说说,我对 Go 相比于 Java 在云原生里的优势。

好了,咱们还是先假装自己都是是小白哈,让我带大家再次从零开始把一个 SpringBoot 应用部署到 K8s 上运行。

SpringBoot 应用,在 K8s 上运行

怎么把一个 SpringBoot 开发的 Web 应用部署到 K8s 集群上运行,有哪几个步骤要完成的呢,这里我们先归纳一下,后面依次对每一步进行演示。

这里会把我们上面理论部分的知识点再串一遍,主要有这么几个步骤:

  • 完成应用代码的编写
  • 把程序打包成容器镜像
  • 使用上一步打包的镜像,创建应用的Pod
  • 用 Deployment 调度应用
  • 使用 Service 暴露应用
  • 通过 Ingress 代理应用

好了,这六步大家一定要记住,下面我们逐一展开,详细说说。

完成应用代码的编写

这一步咱们为了演示,就简单来搞一个 HelloWorld 级别的代码就行了,没必要搞太复杂,再复杂的项目后面几步的操作也是一样。

首先,咱们建一个 Maven 管理的项目,POM 文件里引入这几个依赖

POM 文件里的依赖

POM里的依赖很简单,首先是 Spring Boot 程序都要先引入的spring-boot-starter-parent,其次我们演示的是 Web 应用,所以在项目依赖里再引入 Spring MVC 的starter 即可。

至于应用的代码,也非常简单

应用代码

可以看到,仅就 HelloWorld 级别的代码来说,并没有比咱们演示的 Go 程序代码多多少,主要原因是很多工作 SpringBoot 都已经帮我们做好了。

代码写好了,接下来我们把这个 SpringBoot 应用打成 Docker 镜像。

把程序打包成容器镜像

首先咱们准备一下打包镜像的 Dockerfile

代码语言:javascript复制
FROM openjdk:8-jre
ADD target/*.jar /application.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar","/application.jar"]

把这个放在项目的根目录里,具体 Dockerfile 里的命令咱们就不讲了,就三个命令,可以在网管叨bi叨公众号里回复docker,拿到一个 docker 命令的手册,里面常用 Docker 命令的解释都有。

下面把应用打包成镜像:

代码语言:javascript复制
docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker-study-lab/simple-app-java:v0.1

把镜像上传到远程仓库:

代码语言:javascript复制
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker-study-lab/simple-app-java:v0.1

这次,咱们还是把镜像传到,某位老好人创建的镜像仓库里,大家练习的时候也可以往里传,不过首先要在阿里云申请个免费的镜像云账号,然后用docker login 命令配置一下你的客户端就行啦,阿里云的页面上都有指示,实在不行了也可以在公众号里问我。

创建应用的Deployment

还记得我在之前的文章 -- K8s 面向对象里说过

Deployment 是一个复合型的控制器,它包装了一个叫做 ReplicaSet -- 副本集的控制器。ReplicaSet 管理正在运行的Pod数量,Deployment 在其之上实现 Pod 滚动更新,对Pod的运行状况进行健康检查以及回滚更新的能力

所以,这里我们直接把步骤2、3合起来一起说。其实也没啥好说的,毕竟 Go 实践那篇文章里我们已经讲过一次了,直接上这次用的 YAML 配置

Deployment YAML

诶,我就是在这翻车的,一开始我完全拷贝的 Go 实践篇里的 Deployment 配置,部署后,服务不停的重启,排查了一下,是在不停的OOM。

翻车截图

因为咱们只给 Go 的那个应用容器分配了 50M 内存,这次用 SpringBoot 虽然也只是个 HelloWorld 程序,但是却跑不起来,一请求容器就挂。这里就凸显出 Go 在云原生下的第一个好处啦:占内存小。

排查 K8s 问题的方法,可参考之前的文章:想在研发群里装?先学会这几个排查K8s问题的办法

上面我直接把容器可用的内存调成了 500M,不是说 Java 应用占的内存是Go应用的 10倍,是我懒得一点点去试,直接设置成了 500M,反正 100 M,试过是不行的,哭!

用 Service 暴露服务

创建好上面这几个对象后,我们的应用只能在 K8s 集群的内部使用,想能从外部访问就得把应用暴露出来,这个时候就需要 Service 这个对象了。Service 对象具体的概念解释,咱们还是看上一篇文章,这里不再赘述了。

下面是一个默认的 Cluster IP 型的 Service,为啥只在集群内暴露呢?因为下面我们还会给 Service 加一层 Ingress,所以就不必再用 NodePort 型的 Service 单独在节点上开端口再向外暴露服务啦。

Service YAML

用 Ingress 代理Service

使用 Ingress 前咱们应该干什么呢?对,需要先安装 Ingress Controller ,这里我们使用开源的 Ingress-Nginx ,它本质上就是个 Nginx,也好理解,Ingress 是代理 Service 对象的,要想代理先得有个基础设施的支持,只不过 K8s 里任何东西都是面向对象方式管理的,所以就有了 Ingress Controller,它支持不同类型的 Ingress Controller,咱们用的这个是免费的。

安装参考下面这个链接,非常简单,上次发文章后,不安装就跑过来问我为啥运行不了的,自己去面壁会儿。

https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/

接下来就是声明代理我们的 Web 应用的 Ingress 对象

Ingress YAML

通过 kubctl apply -f 命令把它提交给 K8s 集群,创建 Ingress 对象。

Ingress 对象创建好后,我们就能通过 java-app.example.com 访问咱们的服务啦,当然前提是在电脑上配置一下咱们的 hosts 文件,添加一下这个域名到127.0.0.1 的绑定。

看一下咱们的访问效果

K8s 运行应用的效果

常用命令

最近这两天的实践篇,我一直在给你们讲 K8s 的各种资源对象怎么声明、怎么配合着使用,操作时执行的命令就提了一嘴,没有展开说。主要的原因还是它的命令非常简单,自始至终我就用了一个 kubectl apply 命令,下面我把 K8s 常用的命令组合放这里,供大家操作的时候参考。

  • kubectl apply -f xxx.yaml 让K8s 创建在集群里按配置文件创建/更新资源对象
  • kubectl get pod | deploy | svc | ingress 查看集群中的pod、Deployment、Service、Ingress 资源的状态
  • kubectl describe pod | deploy | svc | ingress {$objectName} 查看具体资源对象当前的详细信息
  • kubectl delete pod | deploy | svc | ingress {$objectName} 删除指定对象

总结

讲完这篇 SpringBoot 应用上 K8s 的过程,咱们快速入门和实践这个短系列就算完结了。

这里总结了一下 K8s 常用的入门知识以及相关的实践操作,只能算是一个非常初级的入门,还有其他很多非常高级的特性能让我们控制 K8s 对应用的各种调度动作。

本文使用的源码、YAML配置、和操作步骤都可以给公众号 「网管叨bi叨」发私信【k8s】获得我整理好的在线资料,具体步骤都在这里:

给公众号-网管叨叨,发送 k8s 领取

最后再说说我这次体验到的 Go 在云原生里边的优势,第一个就是上文咱们翻车的地方提到的,Go 开发的应用占内存比 Java 的应用更小,说的是正经应用哈,如果代码写的不好 Go 的一样 OOM。

再一个就是 Java 开发的程序在镜像尺寸上也比 Go 的大很多。虽然只是个 Hello World 级别的程序但也占到了 280M 的空间,主要原因是 Java 的程序编译好了也必须运行在JVM上,光这一项这部分就占了很多空间。

而 Go 因为编译后的二进制能直接运行在系统上,所以一般的应用镜像只要个十几M,像我们上篇里演示的程序,用了多阶段打包构建出来的镜像只要 2M。

这两点优势加起来 Go 对设施的成本确实更亲民一些,尤其对动辄上百个服务的公司来说,能节省不少成本。不过咱也不能太迷信这个,毕竟对公司来说,成本更大的可能是人员成本和风险成本这些。在这里我对这两个语言就不点评了,理性看待吧,都有优缺点。

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