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背景
最近这这段时间更新了一些 k8s 相干的博客和视频，也收到了一些反馈；大略分为这几类：
- 公司曾经经验过服务化革新了，但还未接触过云原生。
- 公司局部利用进行了云原生革新，但大部分工作是由基础架构和运维部门推动的，本人只是作为开发并不理解其中的细节，甚至 k8s 也接触不到。
- 还处于比拟传统的以虚拟机部署的传统运维为主。
其中以第二种占大多数，尽管公司进行了云原生革新，但仿佛和纯业务研发同学来说没有太大关系，本人工作也没有什么变动。
恰好我之前正好从业务研发的角度转换到了基础架构部门，两个角色我都接触过，也帮忙过一些业务研发理解公司的云原生架构；
为此所以我想系统性的带大家以 研发 的角度对 k8s 进行实际。
因为 k8s 局部性能其实是偏运维的，对研发来说优先级并不太高；
所以我不太会波及一些 k8s 运维的知识点，比方装置、组件等模块；次要以咱们日常开发会应用到的组件讲起。
打算
入门
- 部署利用到 k8s
- 跨服务调用
-
集群内部拜访
进阶
- 如何应用配置
- 服务网格实战
运维你的利用
- 利用探针
- 滚动更新与回滚
- 优雅采集日志
-
利用可观测性
- 指标可视化
k8s 部署常见中间件
- helm 一键部署
- 编写 Operator 自动化利用生命周期
这里我整顿了一下目录，每个章节都有博客 + 视频配合观看，大家能够依照爱好抉择。
因为还波及到了视频，所以只能争取一周两更，在两个月内全副更新结束。
依据我本人的教训，以上内容都把握的话对 k8s 的把握会更进一步。
部署利用到 k8s
首先从第一章【部署利用到 k8s】开始，我会用 Go 写一个简略的 Web 利用，而后打包为一个 Docker 镜像，之后部署到 k8s 中，并实现其中的接口调用。
编写利用
func main() {http.HandleFunc("/ping", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {log.Println("ping")
fmt.Fprint(w, "pong")
})
http.ListenAndServe(":8081", nil)
}利用非常简单就是提供了一个 ping 接口，而后返回了一个 pong.
Dockerfile
# 第一阶段：编译 Go 程序
FROM golang:1.19 AS dependencies
ENV GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
WORKDIR /go/src/app
COPY go.mod .
#COPY ../../go.sum .
RUN --mount=type=ssh go mod download
# 第二阶段：构建可执行文件
FROM golang:1.19 AS builder
WORKDIR /go/src/app
COPY . .
#COPY --from=dependencies /go/pkg /go/pkg
RUN go build
# 第三阶段：部署
FROM debian:stable-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y curl
COPY --from=builder /go/src/app/k8s-combat /go/bin/k8s-combat
ENV PATH="/go/bin:${PATH}"
# 启动 Go 程序
CMD ["k8s-combat"]之后编写了一个 dockerfile 用于构建 docker 镜像。
docker:
@echo "Docker Build..."
docker build . -t crossoverjie/k8s-combat:v1 && docker image push crossoverjie/k8s-combat:v1应用 make docker 会在本地构建镜像并上传到 dockerhub
编写 deployment
下一步便是整个过程中最重要的环节了，也是惟一和 k8s 打交道的中央，那就是编写 deployment。
<iframe src=”//player.bilibili.com/player.html?aid=702346697&bvid=BV1Cm4y1n7yG&cid=1235124452&page=1″ scrolling=”no” border=”0″ frameborder=”no” framespacing=”0″ allowfullscreen=”true”> </iframe>
在之前的视频《一分钟理解 k8s》中讲过常见的组件：
其中咱们最常见的就是 deployment，通常用于部署无状态利用；当初还不太须要理解其余的组件，先看看 deployment 如何编写：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: k8s-combat
name: k8s-combat
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: k8s-combat
template:
metadata:
labels:
app: k8s-combat
spec:
containers:
- name: k8s-combat
image: crossoverjie/k8s-combat:v1
imagePullPolicy: Always
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: 300Mi
requests:
cpu: "0.1"
memory: 30Mi结尾两行的 apiVersion 和 kind 能够临时不要关注，就了解为 deployment 的固定写法即可。
metadata：顾名思义就是定义元数据的中央，通知 Pod 咱们这个 deployment 叫什么名字，这里定义为：k8s-combat
两头的：
metadata:
labels:
app: k8s-combat也很容易了解，就是给这个 deployment 打上标签，通常是将这个标签和其余的组件进行关联应用才有意义，不然就只是一个标签而已。
标签是键值对的格局，key, value 都能够自定义。
而这里的 app: k8s-combat 便是和上面的 spec 下的 selector 选择器匹配，表明都应用 app: k8s-combat 进行关联。
而 template 中所定义的标签也是为了让选择器和 template 中的定义的 Pod 进行关联。
Pod 是 k8s 中雷同性能容器的分组，一个 Pod 能够绑定多个容器，这里就只有咱们利用容器一个了；后续在讲到 istio 和日志采集时便能够看到其余的容器。
template 中定义的内容就很容易了解了，指定了咱们的容器拉取地址，以及所占用的资源(cpu/ memory)。
replicas: 1：示意只部署一个正本，也就是只有一个节点的意思。
部署利用
之后咱们应用命令:
kubectl apply -f deployment/deployment.yaml生产环境中往往会应用云厂商所提供的 k8s 环境，咱们本地能够应用 https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/ minikube 来模仿。
就会利用这个 deployment 同时将容器部署到 k8s 中，之后应用:
kubectl get pod在后盾 k8s 会依据咱们填写的资源抉择一个适合的节点，将以后这个 Pod 部署过来。
就会列出咱们方才部署的 Pod:
❯ kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
k8s-combat-57f794c59b-7k58n 1/1 Running 0 17h咱们应用命令：
kubectl exec -it k8s-combat-57f794c59b-7k58n bash就会进入咱们的容器，这个和应用 docker 相似。
之后执行 curl 命令便能够拜访咱们的接口了：
root@k8s-combat-57f794c59b-7k58n:/# curl http://127.0.0.1:8081/ping
pong
root@k8s-combat-57f794c59b-7k58n:/#这时候咱们再开一个终端执行：
❯ kubectl logs -f k8s-combat-57f794c59b-7k58n
2023/09/03 09:28:07 ping便能够打印容器中的日志，当然前提是利用的日志是写入到了规范输入中。
总结
以上就是这一章节的次要内容，重点就是将咱们利用程序员打包为 docker 镜像后上传到镜像仓库，再配置好 deployment 由 k8s 进行调度运行。
下一章次要会波及服务外部的调用，感兴趣的敌人能够先关注起来。
相干的源码和 yaml 资源文件都存在这里：
https://github.com/crossoverJie/k8s-combat
