微服务和K8S集成-探索实践
微服务对DevOps的挑战
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快速配置计算资源
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基本监控
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持续集成，持续交付，持续部署
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易于配置存储
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认证/授权
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网络的问题
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服务管理
Kubernetes - 容器编排王者
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资源调度
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弹性伸缩
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自动化部署
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滚动发布，蓝绿发布，灰度发布
服务发现 — Eureka高可用
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部署三个或更多对等节点
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注册动作会传递
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客户端同时向所有Eureka注册
节点A和C无法交换数据
选型方案1： K8S Headless + DaemonSets
K8S Headless Service
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没有负载均衡
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1个服务名标明集群
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多个A记录对于此服务名
K8S DaemonSets(生产环境可选）
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1个Node节点1个Pod
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所有节点或部分节点
Eureka扩展
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读取DNS信息，把1个服务名转化为多个节点的IP地址
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服务器端：扩展EurekaClientConfigBean，同时过滤自身IP
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客户端：扩展EurekaInstanceConfigBean
优点：
简洁的配置
K8S的便利
缺点 ：
需要扩展Eureka
方案2： K8S StatefulSets
K8S StatefulSets
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要求Headless
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每个实例对应的网络ID
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网络Id列表标明集群
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持久的存储卷Volume
Eureka扩展（可选由于网络Id存在）
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读取DNS信息，把1个服务名转化为多个节点的IP地址
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服务器端：扩展EurekaClientConfigBean，同时过滤自身IP
优点
简洁的配置
K8S的便利
缺点
需要扩展Eureka(可选)
配置管理 - ConfigMap
ConfigMap到Pod环境变量
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单个ConfigMap数据
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多个ConfigMap数据
ConfigMap到存储卷
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存储到文件
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指定路径和权限
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自动更新
服务发现 — No Service Discovery
Spring Cloud？
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AP系统(Consul, Eureka) or CP系统(Zookeeper, etcd)？
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多语言支持？
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只使用DNS？
弹性DNS，动态DNS
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只使用Kubernetes服务？
客户端负载平衡? Ribbon
Turbine / Hystrix Dashboard
选型方案： K8S + spring-cloud-kubernetes
1. DiscoveryClient for Kubernetes
2. Ribbon discovery in Kubernetes
3. Zipkin discovery in Kubernetes
优点
K8S提供的便利
多语言微服务
简化原有SpringCloud部署
缺点
代码的K8S依赖
需求转化：从Eureka高可用到K8S高可用
Service Mesh
演变过程：
Service Mesh — 定义
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处理服务到服务通信的专用基础设施层
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透过云原生应用程序的复杂拓扑结构，负责可靠地传递请求
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实践中，Service Mesh通常被实现为与应用程序代码一起部署的一组轻量级网络代理，应用程序无需知道代理组的存在
Service Mesh — Istio 实现
Service Mesh — No Service Discovery & Even Less
选型方案：K8S + Service Mesh
使用K8S DaemonSets
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K8S Ingress Controller
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Istio [4]集成作为控制面板
Conduit
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K8S紧密集成
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K8S Deployment作为管理单元
Istio
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K8S部署
正文到此结束
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朋友，翻页到11页，及以后，会出现OOM，无法访问
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版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
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