关于java:Spring-Boot-Nacos-实现不停服发布

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最近，因为业务属性比拟重要，对服务公布提出了更高的要求，心愿能实现不停服公布。目前，团队所有我的项目曾经实现基于 K8s 容器化部署，服务注册发现基于 Nacos，故本文基于该两前提下进行探讨。

基于该架构下，须要解决如下几个问题：

  1. K8s Java 利用实现滚动公布，如果新服务不失常的状况下，不将新服务公布下来，且旧服务不下线
  2. 服务从 Nacos 上被动下线，让流量不再流入

K8s 滚动公布

K8s 已人造反对滚动公布的机制，只须要简略的配置就能够实现咱们的要求，如下是具体配置摘要，我将从上到下进行阐明。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: example-service
  name: example-service
spec:
  #正本数量
  replicas: {{.pod_replicas}}
  selector:
    matchLabels:
      app: example-service
  minReadySeconds: 30 #设置降级延迟时间 15 秒, 期待 15 秒后降级
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1   #降级过程中最多能够比原先设置多出的 POD 数量
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        app: example-service
        monitortype: backend
    spec:
      #以下内容为可选, 容器调度策略，保障同一 deployment 的多个正本位于不同的机器上，避免单节点挂掉导致服务不可用, 因为波及到要与运维沟通资源状况, 无奈间接给予固定配置。affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: app
                    operator: In
                    values:
                      - example-service
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
        - image: example-service:latest
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: example-service
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - curl
                  - '-XPOST'
                  - '127.0.0.1:8080/actuator/shutdown'      
          readinessProbe:                # 就绪探针
            httpGet:
              path: /actuator/health/readiness
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 30      # 提早加载工夫
            periodSeconds: 10            # 重试工夫距离
            timeoutSeconds: 1            # 超时工夫设置
            successThreshold: 1          # 衰弱阈值
            failureThreshold: 3          # 不衰弱阈值
          livenessProbe:                 # 存活探针
            httpGet:
              path: /actuator/health/liveness
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 30      # 提早加载工夫
            periodSeconds: 10            # 重试工夫距离
            timeoutSeconds: 1            # 超时工夫设置
            successThreshold: 1          # 衰弱阈值
            failureThreshold: 3          # 不衰弱阈值
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: backend
              protocol: TCP
          envFrom:
            - configMapRef:
                #寄存公共环境变量，比方：数据库，redis，nacos 等连贯信息，每个我的项目的各个微服务根本都是一样的。name: pub-cm
            - configMapRef:
                #寄存个性化配置，对于个别的服务，除了公共变量外，会波及其余援用信息。name: example-service-cm
          env:
            - name: POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  apiVersion: v1
                  fieldPath: metadata.name
          resources:
            #设定以下是设定服务资源依据你的我的项目理论状况来
            limits: # limits 是代表的资源下限, 服务能耗费的资源下限
              cpu: {{.pod_cpu_limit}} #{limits_cpu}(必须), 目前默认单位为 m, 如果申请一核则为 1024m, 以此类推, 默认则为 500m
              memory: {{.pod_memory_limit}} #{limits_mem}(必须), 目前默认单位为 Mi, 如果申请 1G 内存则为 1024Mi, 以此类推, 默认则为 2048Mi
            requests: # requests 是服务所需最小的启动资源, 设置后如果 node 达不到这个资源要求就会部署失败
              cpu: {{.pod_cpu_request}} #{requests_cpu}(必须), 目前默认单位为 m, 如果申请一核则为 1024m, 以此类推, 默认则为 250m
              memory: {{.pod_memory_request}} #{requests_mem}(必须), 目前默认单位为 Mi, 如果申请 1G 内存则为 1024Mi, 以此类推, 默认则为 500Mi
          # 以下为必须选项, 我的项目做日志采集
          volumeMounts:
            - name: host-time
              readOnly: true
              mountPath: /etc/localtime
            - name: example-service-log
              mountPath: /home/logs # 如果接入日志必须存在容器内 /home/logs 文件夹下寄存日志文件
              subPathExpr: $(POD_NAME)
      volumes:
        - name: example-service-log
          hostPath:
            path: /home/logs
            type: DirectoryOrCreate
        - name: host-time
          hostPath:
            path: /etc/localtime
            type: ''
      imagePullSecrets: # 写死, 前提是要执行这个凭证创立命令
        - name: harborha-secret001fe
---
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget #设置 pod 最小可用数量
metadata:
  name: example-service-pdb
spec:
  minAvailable: 50%
  selector:
    matchLabels:
      app: example-service

RollingUpdate 用于配置服务滚动降级的策略，maxSurge 设置降级过程中最多能够比原先设置多出的 POD 数量。

preStop 在容器下线前执行的操作，我这边是心愿他先调用 Spring Boot Actuator 提供的下线接口，让服务失常业务解决完后，下线掉。

readinessProbe 与 livenessProbe 都是探针，不同的中央是 readinessProbe 在容器启动时，会查看服务是否启动齐全和失常，失常后 Pod 才会被显示失常，这种在应用 Service 或者 Ingress 的时候十分有用，livenessProbe 则是周期性查看服务的衰弱性，如果服务不衰弱将下线掉服务。

须要留神 readinessProbe 的 initialDelaySeconds 是在服务启动时开始计时，基于服务自身启动工夫设置一个绝对正当的工夫，以进步成功率。

PodDisruptionBudget 该控制器次要是通过设置利用 Pod 处于失常状态的最低个数或最低百分比，这样能够保障在被动销毁 Pod 的时候，不会销毁太多的 Pod 导致业务异常中断，从而进步业务的可用性。

PodDisruptionBudget 与 Deployment 中 RollingUpdate 配置阐明

在滚动更新的时候，会依据 RollngUpdate 配置来，在 Eviction（被动驱赶爱护，e.g. 存在不衰弱的节点，下线服务）会依据 PDB 策略来。

Nacos 被动下线

咱们设想一种场景，A 服务通过 Nacos 服务注册发现 LoadBalance 形式间接调用 B 服务，即便 B 服务容器曾经被销毁，但如果 A 服务中还存在旧 B 服务的地址，那么就会调用异样，所以咱们心愿 B 服务下线的时候，A 服务是有感知的，故咱们抉择在被动告诉 Nacos 服务下线服务，同时，由 Nacos 去告诉其余服务下线告诉。

新建一个 Endpoint，该形式是基于 Spring Boot 2.7.X 版本的，其余版本可能有所区别。

@WebEndpoint(id = "deregister")
@Slf4j
@ConditionalOnClass(value = WebEndpoint.class)
public class NacosServiceDeregisterEndpoint {
    private final NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;

    private final NacosRegistration nacosRegistration;

    private final NacosServiceRegistry nacosServiceRegistry;

    public NacosServiceDeregisterEndpoint(NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties, NacosRegistration nacosRegistration, NacosServiceRegistry nacosServiceRegistry) {
        this.nacosDiscoveryProperties = nacosDiscoveryProperties;
        this.nacosRegistration = nacosRegistration;
        this.nacosServiceRegistry = nacosServiceRegistry;
    }

    @ReadOperation
    public String deregisterEndPoint() {String serviceName = nacosDiscoveryProperties.getService();
        String groupName = nacosDiscoveryProperties.getGroup();
        String clusterName = nacosDiscoveryProperties.getClusterName();
        String ip = nacosDiscoveryProperties.getIp();
        int port = nacosDiscoveryProperties.getPort();

        log.info("Deregister from the Nacos, ServiceName:{}, GroupName:{}, ClusterName:{}, IP:{}, Port:{}", serviceName, groupName, clusterName, ip, port);

        // 设置服务下线
        nacosServiceRegistry.setStatus(nacosRegistration, "DOWN");

        return "success";
    }
}

减少和批改 bootstrap.yaml 配置 

management:
  endpoint:
    health:
      show-details: always
      probes:
        enabled: true
    metrics:
      enabled: true
    shutdown:
      enabled: true
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "health,shutdown,metrics,deregister"
  server:
    port: 8080
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}

后续

其实上方咱们还脱漏一个问题——“服务更新时，服务曾经胜利注册到 Nacos，但容器还没有被检测为衰弱，此时流量打到新节点上。”这种状况应该怎么解决。其实不必苦恼，Nacos 本身曾经能保障在服务启动齐全之后，才会注册到 Nacos 服务列表上。

正文完
java
发表至： java
2023-05-15
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