基于 Kubernetes 的微服务项目设计与实现


随着互联网的发展,后端服务和容器编排技术的日益成熟,微服务成为了后端服务的首选,Kubernetes 也已经成为目前容器编排的事实标准,微服务拥抱容器时代已经来临。笔者结合自己的经验,写了这篇微服务 + Kubernetes 入门宝典,希望能够抛砖引玉。能让大家了解微服务和 Kubernetes 如何配合。上卷主要描述微服务设计,项目实现,Kubernetes 部署,微服务的部署高可用和监控这几个部分。下卷计划讨论服务化网格和数据持久化,有状态服务,Operator 这几部分。本文由我独立完成(ppmsn2005@gmail.com)如有任何错误,是我个人原因,请直接和我联系,谢谢!您可以在 https://github.com/xiaojiaqi/d ... uster 找到本文的全文和相关资料。

本文会从设计开始,设计一个简单的前后端分离的项目,并将它部署在 Kubernetes 集群上,期间我们将关注微服务和 Kubernetes 配合的各个方面,并且从 系统的可用性,可靠性、强壮性、可扩展进行讨论,最终设计一个可以真正实用的系统。

整体上我们从4个章节描述这个目标,分别是:
  • 第一章:微服务项目的设计
  • 第二章:微服务项目的具体实现
  • 第三章:Kubernetes 的部署
  • 第四章:微服务高可用部署及验证


微服务是一种设计思想,它并不局限于任何开发语言,在本例中我们选择 Java 的 Spring Boot 框架来实现微服务。微服务之间的 RPC 方案也很多,我们这里选择 RESTful 这种最常见的方案。为了项目的简洁,项目也没有涉及数据库和缓存,配置中心相关的内容。我们主要注重项目的设计思想实践和项目改进。

第一章:微服务项目的设计

微服务设计的思想

首先我们简单地回顾一下微服务,微服务的定义当来自 Martin Flowerler https://martinfowler.com/artic ... .html 一文,借用大佬的一张图描述了微服务最本质的东西。
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微服务把各个功能拆开了,每个模块的功能更加独立,也更加单一。每个模块都独立发展,可以说做到了功能的高内聚,低偶合。
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再借一张,这样数据库也被彻底拆分开了。一个巨大复制的单体数据库也按照功能拆成了小的独立数据库。

微服务就是这么简单吗?当然不是,里面有很多细节需要考虑,纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。这次让我们开始从 0 开始真正的设计整套系统。

实践设计和改进

现在我们要设计一个最简单的微服务架构。为了更贴近真实的业务。我们假设这个系统是这样的。
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整个系统的前端是一个有着前后端分离站点,用户访问了 www.demo.com 这个前端站点,通过前端页面发起请求,www.demo.com 服务器将请求发往 a.demo.com,然后 a.demo.com 再请求 b.demo.com,b.demo.com 再请求 c.demo.com,c.demo.com 将结果返回后,不断返回,最终显示在前端站点,完成微服务的全套调用流程。[ 一般业务系统在前端和微服务之间还存在一个网关部分,网关一般用于鉴权,请求分类,监控等功能, 这里因为比较简单,所以省略了这个部分。]

最终我们将这套架构将部署在 Kubernetes 上,开始真正的服务用户。

改进项目

从图一我们可以看到这是一个非常简单而单薄的架构,存在很多问题,我们需要不断地解决它们。下面我们开始改进项目。

首先,我们要解决节点的可靠性。在图一所有的节点都只有一个实例,任何节点的崩溃都将造成项目无法运行,在真正的项目中这是不可接受的。怎么解决呢?当然是多个实例。

加入多实例及注册中心
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我们将各个模块的实例数目增加,多个实例才能保证整个系统的可靠性。如果一个实例有问题,我们还是可以其他相同的实例进行服务。

但是多个实例又带来一个问题,各个组件之间如何定位呢?如果有 10 个 b.demo.com 实例,它的上下游又该如何找到它们呢?解决方案之一是注册中心。注册中心解决的是应用之间的寻址问题。有了它,上下游之间的应用可以相互寻址,并且获知那些实例是可用的,应用挑选可用的实例进行工作。注册中心的方案很多,有 Eureka,ZooKeeper,Console,Nacos 等等,关于讨论各种注册中心是 AP、CP 的区别,优劣的文章很多,这篇文章不是一篇微服务的开发教程,我们选择比较常见的 Eureka 为演示的注册中心。

注:在 Kubernetes 中部署微服务,对注册中心是没有任何限制的。所以不要被某些文章误导,按照这篇文章做,你完全可以做到代码零修改,直接在 Kubernetes 上运行。

监控系统 Metrics

在完成了注册中心的功能后,虽然整个系统可以运行了,我们会发现没有应用监控的情况下,我们对系统运转状态是完全摸黑的,这样相当于盲人骑马,非常危险。我们需要知道所有微服务运行的状态,必须将各个微服务的状态监控起来,只有这样才能做到 运筹帷幄,决胜千里。
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在这里,我们选择使用 Prometheus 和 Grafana 这套监控组合。Prometheus + Grafana 是一个比较常见的组合,基本是现在容器监控的标准配置。

在 Kubernetes 上,我们需要每个微服务的实例里开启监控数据到导出功能。同时利用 Prometheus 的自动发现功能, 这样 Prometheus 可以将数据收集存储起来。这里的数据包括每个应用的各项指标比如内存大小,200 错误数目,500 错误数目,JVM 里线程数量,GC 时间大小。配合 Grafana 的聚合显示能力,我们可以直观地对整个系统有完整把控。在应用开发过程中,我们只需要在代码里加入一个类库就可以实现信息的导出,不需要专门写代码。

日志系统 Logging

目前已经有了监控,日志还有存在的必要吗?当然,下面这个图就反应监控的 3 个维度。
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这3个维度分别是 Mertics,Tracing 和 Logging。
  • Metrics 主要就是指刚才说的监控,它主要反应的就是一个聚合的数据,比如今天 200 错误是多少,QPS 是多少,它指的是一段时间内的数据聚合。
  • Logging 就是我们现在讨论的日志。的它描述一些离散的(不连续的)事件。比如各个系统里的错误,告警。所以我们需要将日志收集起来。
  • Tracing 则关注单次请求中信息。我们关注请求的质量和服务可行性,是我们优化系统,排查问题的工具。


说到了日志,在一个分布式系统,日志是非常重要的一环。因为微服务和容器的缘故,导致日志收集不是这么简单了。因为在 Kubernetes 里 容器的销毁和重启都是经常可能出现的,我们需要第一时间就把日志收集起来。

日志收集的方案有很多,有些方案是在本地启动一个收集进程,将落地的日志转发到 Kakfa 组件再转发日志中心,也有的方案是直接写到 Kafka 组件直接进入日志中心,两者各有优劣。

在这里,我们的方案选择了后者。我们简单地利用一个组件将日志直接打入 Kafka 组件。这种方案的好处是我们日志不再落地,日志 IO 被消除了,日志的存储也和容器做到了分离。我们再也不用担心日志 IO 对宿主机造成的系统压力了。
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追踪系统 Tracing

刚才我们讨论了监控(Metric)和日志(Logging),还有一个维度就是追踪(Tracing)。

随着微服务的实例越来越多,有一个很现实的问题出现了,当大规模分布式集群出现了,应用构建在不同的容器集群里、有可能布在了几千台容器里,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。这该怎么解决呢?可以看看 Google 的论文 Google Dapper。
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Google 的论文描述一种解决办法,我们一般称作 APM(Application Performance Monitor)。它把一次调用加入一个独立无二的标记,并且在各个系统里透传标记,从而达到追踪整个消息处理过程的能力。市面上大多数实现都是基于这一思想,可选方案的有很多,如 cat pip,Zipkin,Skywalkin。它们有需要代码注入的,有无注入的。关于他们的优劣也有很多文章评述。在这里我们选用 Zipkin。Zipkin 需要在项目中加入一个库,并不需要写代码,这对业务的入侵做到了很少,非常方便。
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流量控制

你认为这一切就完了吗?当然不是,微服务里还有一项非常重要的功能:流量控制,我们还没有做。

当海量的请求来临的时候,我们可以用增加容器数量的办法来提高我们的服务能力,但是简单地添加实例是很危险的,因为整个系统的服务能力是被系统短板所限制的,简单地添加实例,并不是总能起到提高服务能力的作用。反而可能引起反作用,最终导致整个系统的崩溃。

我们对整个系统的负载容量是有一个设计的,当超出我们设计的能力时,我们需要对多余的请求说 No。相应的方案分别是熔断、限流和降级。目前 Java 领域的这方面的 Hystrix,Sentinel 在这方面都做得很好。Sentinel 在阿里接受了考验,并且使用起来也很简单,所以我们选它。现在我们在整个系统里加上一个流量控中心。这样一个基本完整的可靠的高可靠的系统就基本完成了。
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在实际开发中,其实还有最关键的配置中心(Apollo),数据库(DB),缓存(Redis)等组件, 服务化网格, 我们可以把这些组件暂时放在 Kubernetes 之外,仍然是可以起到同样的效果。

好了设计部分,先到这里,开始实现。

第二章:微服务项目的具体实现

从前端向后端开始实现。

前端站点

前端站点的逻辑很简单,就是显示一个页面,页面中有一个按键。当你点击按键的时候,前端页面发起 ajax 请求,访问前端站点本身的一个接口,这个接口被 Nginx 代理,转发到 a.demo.com 微服务上,a. demo.com 微服务再将请求转发到 b. demo.com,b. demo.com 再将请求转发到 c. demo.com,最终将结果返回给前端。前端站点再将结果显示在页面上。我们通过结果显示,就能知道 这次请求通过了那些服务器,每台服务器的服务运行时间大概是多少。

前端站点代码大体如下:
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然后看 a、b、 c 应用部分的 Java 代码,这就是个普通的多模块 Maven 项目。
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项目很简单,分成了 3 个部分,一个是注册中心,也就是利用 Eureka 实现注册中心服务,另一个则是基础库项目,大部分功能都在这里实现,最后则是各个微服务项目,微服务项目只需要简单调用基础库就能完成。

注册中心

注册中心的代码非常简单,只需要加一个简单的声明。
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这是注册中心的配置文件,在 Kubernetes 集群里运行时,我们会运行 3 个节点组成高可用的注册中心集群。这时这个配置项需要相应的修改。
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基础库

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在基础库项目里,我们将很多的依赖都放在里面,这样应用项目只需要简单依赖基础库就可以,能够做到统一修改。

同时我们也可以看到大部分依赖库只需要加入就可以,并不需编写代码就可以工作,这让开发工作变得轻松。
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对于微服务的返回结果,我们做了一些美化格式。这样可以在检查结果时,比较容易。
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简单的定义了一些返回的结构,可以通过这些结构,微服务可以把处理时的时间戳,线程号,实例 IP 这些信息返回出来。
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基础模块的日志实现,从 GitHub 找的例子简单地进行了修改。(简单实现,不要用于生产)这时我们利用 logback.xml 的配置,可以选择我们是把日志写入本地磁盘还是直接写入 Kafka。
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a.demo.com,b.demo.com,c.demo.com 应用实现

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实现很简单,只是简单地调用基础库就可以了。注意每个应用需要实现一个探活接口 /hs,这样 Kubernetes 系统可以通过这个接口来探活,获知你这个应用是不是准备好了,能不能接入流量。否则你这个应用可能还在启动过程中,但是流量已经接入了,那么肯定会出问题。
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在每个应用的配置里,我们都预置了各个配置的项目,在本地运行的时候,我们可以填注入本地的配置,在 Kubernetes 里以容器形式进行运行,我们可以利用 yaml 来动态地修改它们,做到 2 种情况下完全兼容。

第三章:Kubernetes 的部署

在完成应用的编写后,我们需要安装 Kubernetes 系统了,如果已经有 Kubernetes 集群的,就可以直接跳过这个部分了,请看下一章。除了 Kubernetes 集群以外,你还需要 Prometheus and Grafana 这样的监控组件。所以这里我推荐一个牛逼的安装工具,和所有现有的 Kubernetes 安装工具比,它是最好的,没有之一。

它的名字是 K8seasy,它的优点在于:
  • 可以一键安装整体 Kubernetes 系统,无需了解任何背景知识
  • 所有的镜像都已经内置,不会因为下载镜像失败而导致失败
  • 安装支持各种不同版本 Kubernetes 版本
  • 安装的服务是二进制版本的,非容器版本,稳定高效
  • 支持安装3节点 高可用的生产环境集群


安装过程

下载 K8seasy,官方主页:https://github.com/xiaojiaqi/K8seasy_release_page
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安装下载页:http://dl.K8seasy.com/
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将 3 个安装文件都下载下来,其中 pack.2020.10.02.bin 和 installer 都是安装文件, kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz 是 Kubernetes 的官方软件包,你可以自己选择一个最新的版本。

如果要选择一个其他版本的 Kubernetes。
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安装的过程很简单,2 条命令即可,这里我们假设需要安装 Kubernetes 的网络为 192.168.2.0,master 主机为 192.168.2.50。

创建密钥
sudo ./installer --genkey -hostlist=192.168.2.1

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创建集群
sudo ./installer   -kubernetestarfile kubernetes-server-linux-amd64v1.18.2.tar.gz -masterip 192.168.2.50

稍等一会儿就能看到类似如下输出:
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就这么简单,一个 Kubernetes 已经装好了。此时相关的所有监控已经被完全安装好了。

各项监控

以 Master 节点为 192.168.2.50 为例子。

http://192.168.2.50:10000 可以直接打开 Dashboard,对整个集群有一个全面了解。
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打开 http://192.168.2.50:8080 可以直接访问 Alertmanager。
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打开 http://192.168.2.50:8081 你可以直接使用 Grafana(用户 admin,密码 admin)
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打开 http://192.168.2.50:8082 你可以访问 Prometheus。
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所有的配套都已经安装好了。

多套环境监控

这一切就完了吗?当然不是,为了支持多集群管理,再推荐一个工具。刚才我们说到直接使用 http://192.168.2.50:1000 这个页面可以直接管理整个集群,但是在公司里如果有多个集群,该如何管理呢?别担心,K8seasy 已经有对应的解决方案。
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仔细看刚才的安装好的日志,里面提示你专门生产了一个 lens.kubeconfig 的配置文件,并且有一个域名和 IP 的对应表。这时候,你只需要首先在本地 Host 文件里加入这个对应:
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然后去 https://Kuberneteslens.dev/
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下载一个 Lens 的安装包。安装 Lens 以后,你只需要将 lens.kubeconfig 导入到 Lens 里。
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导入完成后,你就可以远程管理这个集群了。这样有多个集群,你也可以只用一套 Lens 进行管理了。

Lens 的界面优美,使用方便,快试试吧。
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好了,Kubernetes 的安装完成了。当然了 K8seasy 的功能是非常强大的,你可以用 sudo ./installer -h 查看帮助, 也可以使用 sudo ./installer -demo 查看各种场景的安装帮助。
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第四章:微服务高可用部署及验证

Kubernetes 装好了,现在开始将微服务部署上去了。我们刚才的代码只是 Java 源码,我们还需要将它们编译成 Jar 包,然后再打成 Docker 镜像才能部署,这部分比较简单,所以我不演示如何完成了,我将相关的 Dockerfile 和最终 Yaml 都放在 GitHub 里了,在开始开发时,我提到将日志写入 Kafka,所以有 2 套配置,一套使用了 Kafak,一套没有使用 Kafka。请注意区别,因为没有 Kafka 比较容易实施,我这里就演示没有 Kafak 的版本。这样所有只要有一台 Linux 就可以保证将整个流程实施成功。

服务部署上去

依次运行每条部署 Yaml 的命令即可,不需要做其他的操作。

注意,镜像在 Docker-Hub,可能需要一定时间才能下载。

运行后在 Dashboard 查看,你可以看到类似的信息,所有的服务都已经成功运行。

查看 Dashboard
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此时修改你本地的 Hosts。
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这样的话,因为我们的 Kubernetes 是支持 nginx-ingress 的,所以你可以直接访问 Master 的物理 IP 来访问这些服务,不需要做任何转换。

首先我们可以打开 Dashboard 从中查到 Eureka,服务器的具体 IP,然后访问 Eurka 服务。

查看注册中心

在页面中你可以发现,在 Kubernetes 集群里,我们启动了 3 个 Eureka 服务,它们相互注册,组成了一个高可用集群。
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其次,我们在 Grafana 中导入 JVM 的监控项目。
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这样 Grafana 可以帮助我们把各个 Java 服务的具体状态做一个收集,完成我们需要的监控。

前端验证

此时,我们打开 http://www.demo.com 的网页。

我们可以点击页面上的 get 请求按键,模拟发出请求,随后我们就会发现页面里显示出的信息在不断变化。
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在页面显示的内容里,我们可以清楚地发现,我们的消息在不同实例里处理,如果有一个实例出现了故障是不会影响我们现在的业务的。
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好了开始验证整个系统。

模拟验证

使用一个简单的脚本,模拟每 3 秒从前端访问一次后端。
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调用关系验证

首先打开 Zipkin: zipkin.demo.com。
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点击具体的请求,可以查看到每次请求在内部的细节。
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限流熔断验证

其次,打开 Sentinel 站点,这个站点可以监控,也可以对微服务进行限流,限速,熔断等操作。(密码口令都是 Sentinel)
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进入控制台后,我们可以发现所有的服务已经自动被发现,并存在于左边的菜单。
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分别点开 a、b、c,3 个服务,可以看到规律的周期访问,和我们的脚本的测试速度是一致的。
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Sentinel 里面内含强大的监控,流控,降级等功能,具体的使用,可以慢慢学习,相信你一定会受益良多。

应用状态验证

打开 Grafana 的监控页,你可以查看所有应用的状态,包括 heap 大小,启动时间,错误数目等等。
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通过这张图你可以了解每个应用本身的状态,使用了多少内存,响应的代码是多少,JVM 使用情况。相信此时你已经对各个组件的情况,监控都有了一个全面了解。一个基于 Kubernetes 的微服务架构已经开始工作了。
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最后送一张常用的系统架构图,希望大家能通过本文对高可用微服务如何架设 Kubernetes 上有一个基本的了解,将本文讨论的东西用于实践。谢谢!

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