使用 Telepresence 在本地调试 Kubernetes 微服务
作者：喵叔
原文： blog.betacat.io/post/develo…
微服务作为一种全新的软件架构现在正变得越来越火。基本原因我觉得有两点：一方面软件系统越做越复杂，通过拆分将一个大系统解耦成一个个独立的子系统，我们就降低了整个系统的复杂性。另一方面，Kubernetes 的出现使得编排这么多子系统变得简单，可以说 Kubernetes 是目前为止微服务最好的载体。
Kubernetes 解决了微服务运行时的环境问题，但对开发环境就不那么友好了。比方说如果我们要在本地开发调试一个服务A，但服务A可能依赖服务B、C，而服务B又有一层依赖D，我们就需要在本地把服务B、C、D都搭建起来才能调试服务A。这显然是一个很痛苦的过程。
业界有朋友用 docker-compose 来模拟集群中的场景。这个方案的不足之处在于它需要把 Kubernetes 的那一套逻辑用 docker-compose.yml 文件重写一遍，这给我们带来了维护成本。另一方面，有的时候依赖树太大，本地机器完全无法同时运行这么多服务。
ratesvc:
image: kubeapps/ratesvc:latest
environment:
- JWT_KEY=secret # <------------------------ 手工维护
command:
- /ratesvc
- --mongo-url=mongodb://root@mongodb # <---- 手工维护
- --mongo-database=ratesvc
mongodb:
image: bitnami/mongodb:3
environment:
- MONGODB_ROOT_PASSWORD=password123
auth:
image: kubeapps/oauth2-bitnami:latest
volumes:
- ./config.yaml:/config/monocular.yaml # <-- 手工维护
...
volumnes: # <----------------------------------- 手工维护
monocular-data:
复制代码
另一种解决方案就是我这里要介绍的 Telepresence 了，它能够在不修改程序代码的情况下，让本地应用程序无感的接入到 Kubernetes 集群中，这样你就可以直接在本地开发调试微服务了。
简介
Telepresence 是一个 CNCF基金会下的项目。它的工作原理是在本地和 Kubernetes 集群中搭建一个透明的双向代理，这使得我们可以在本地用熟悉的 IDE 和调试工具来运行一个微服务，同时该服务还可以无缝的与 Kubernetes 集群中的其他服务进行交互，好像它就运行在这个集群中一样。
这是一个 Telepresence 工作原理图，它将集群中的数据卷、环境变量、网络都代理到了本地（除了数据卷外，其他两个对应用程序来说都是透明的）：
有了这些代理之后：
- 本地的服务就可以完整的访问到远程集群中的其他服务
- 本地的服务直接访问到 Kubernetes 里的各种资源，包括环境变量、secrets、config map等
- 甚至集群中的服务还能直接访问到本地暴露出来的接口
安装
macOS:
brew cask install osxfuse # required by sshfs to mount the pod's filesystem brew install datawire/blackbird/telepresence 复制代码
其他平台请参考： www.telepresence.io/reference/i…
如果官方的安装包没有覆盖到你的平台，其实也可以从源代码安装，因为它本身就是用 Python3 写的，熟悉 Python 的朋友安装这个程序应该不难，我自己就在 CentOS 7 上安装成功了。
使用场景
假设我们有两个服务 A 和 B，服务 A 是依赖于服务 B 的。下面分两个场景来看看如何用 Telepresence 来调试 A 和 B。
调试服务 A
服务 A 在本地运行，服务 B 运行在远端集群中。借助 Telepresence 搭建的代理，A 就能直接访问到 B。比方说我们的服务 B 是这样一个程序，它监听在8000端口上。每当有人访问时它就返回 Hello, world! 。
$ kubectl run service-b --image=datawire/hello-world --port=8000 --expose $ kubectl get service service-b NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service-b 10.0.0.12 <none> 8000/TCP 1m 复制代码
现在在本地用默认参数启动 Telepresence ，等它连接好集群：
$ telepresence T: Starting proxy with method 'vpn-tcp', which has the following limitations: All processes are affected, only one telepresence can run per machine, and you T: can't use other VPNs. You may need to add cloud hosts and headless services with --also-proxy. For a full list of method limitations see T: https://telepresence.io/reference/methods.html T: Volumes are rooted at $TELEPRESENCE_ROOT. See https://telepresence.io/howto/volumes.html for details. T: Starting network proxy to cluster using new Deployment telepresence-1566230249-7112632-14485 T: No traffic is being forwarded from the remote Deployment to your local machine. You can use the --expose option to specify which ports you want to T: forward. T: Setup complete. Launching your command. @test_cluster|bash-4.2# 复制代码
这时候就可以开始调试服务 A 了，因为服务 B 暴露出来的接口本地已经可以直接访问到：
$ curl http://service-b:8000/ Hello, world! 复制代码
这里要说明一下这背后发生的事情：
- 当运行 Telepresence 命令的时候，它创建了一个
Deployment，这个Deployment又创建了一个用来做代理的 Pod ，我们可以这样查看到它kubectl get pod -l telepresence。 - 同时它还在本地创建了一个全局的 VPN，使得本地的所有程序都可以访问到集群中的服务。 Telepresence 其实还支持其他的网络代理模式（使用
--method切换），vpn-tcp是默认的方式，其他的好像用处不大，inject-tcp甚至要在后续的版本中取消掉。 - 当本地的
curl访问http://service-b:8000/时，对应的 DNS 查询和 HTTP 请求都被 VPN 路由到集群中刚刚创建的 Pod 去处理。
除此之外 Telepresence 还将远端的文件系统通过 sshfs 挂载到本地 $TELEPRESENCE_ROOT 下面（你也可以用参数 --mount <MOUNT_PATH> 指定挂载的路径）。这样，我们的应用程序就可以在本地访问到远程的文件系统：
$ ls $TELEPRESENCE_ROOT/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount ca.crt namespace token 复制代码
如果我们退出 Telepresence 对应的 Shell，它也会做一些清理工作，比如取消本地 VPN、删除刚刚创建的 Deployment 等。
调试服务 B
服务 B 与刚才的不同之处在于，它是被别人访问的，要调试它，首先得要有真实的访问流量。我们如何才能做到将别人对它的访问路由到本地来，从而实现在本地捕捉到集群中的流量呢？
Telepresence 提供这样一个参数， --swap-deployment <DEPLOYMENT_NAME[:CONTAINER]> ，用来将集群中的一个 Deployment 替换为本地的服务。对于上面的 service-b ，我们可以这样替换：
$ telepresence --swap-deployment service-b --expose 8000:8000 复制代码
这个时候集群中的服务 A 再想访问服务 B 的8000端口时，Telepresence 就会将这个请求转发到本地的8000端口。它的工作原理就是将集群中的 service-b 替换为 Telepresence 创建的 proxy ，然后这个 proxy 再将请求转发到本地客户端。
即，将原始的网络：
替换为这个结构：
这样我们就有机会在本地查看具体的请求数据，调试逻辑，以及生成新的回复。
正文到此结束
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