因为K8S目前切实是太火了，之前始终说要给mall我的项目出个K8S部署计划，这次它来啦！在更新完K8S系列教程后，是时候来波实际了，拿mall-swarm我的项目来实际真的是刚刚好。如果你有在Docker下部署该项目标经验，而且曾经学习了我的K8S系列教程的话，置信你可能轻松上手！SpringCloud实战电商我的项目mall-swarm（6.1k+star）地址：https://github.com/macrozheng/mall-swarm
服务器布局
咱们先来说下服务器布局吧，之前始终应用的是单机部署所有服务，这次咱们应用两台服务器来部署。
- 根底服务器（192.168.3.101）：用于部署
mall-swarm的依赖服务，包含MySql、Redis、Elasticsearch等与利用无关的服务，采纳Docker形式来部署。 - 应用服务器（192.168.3.102）：用于部署
mall-swarm的应用服务，包含mall-admin、mall-portal、mall-search等应用服务，采纳K8S形式来部署。
镜像打包及推送
为了不便部署，咱们把mall-swarm的所有利用镜像都上传到Docker Hub下来。- 首先批改我的项目根目录下的
pom.xml文件；
<properties> <!--改为你本人的Docker服务近程拜访地址--> <docker.host>http://192.168.3.101:2375</docker.host></properties>- 应用Maven插件将所有镜像打包到Linux服务器上，间接应用根我的项目下的
package命令即可；
- 批改所有镜像标签名称，批改本地镜像标签名称为近程镜像标签名称；
docker tag mall/mall-gateway:1.0-SNAPSHOT macrodocker/mall-gateway:1.0-SNAPSHOTdocker tag mall/mall-auth:1.0-SNAPSHOT macrodocker/mall-auth:1.0-SNAPSHOTdocker tag mall/mall-monitor:1.0-SNAPSHOT macrodocker/mall-monitor:1.0-SNAPSHOTdocker tag mall/mall-admin:1.0-SNAPSHOT macrodocker/mall-admin:1.0-SNAPSHOTdocker tag mall/mall-portal:1.0-SNAPSHOT macrodocker/mall-portal:1.0-SNAPSHOTdocker tag mall/mall-search:1.0-SNAPSHOT macrodocker/mall-search:1.0-SNAPSHOT- 批改实现后查问
macrodocker相干镜像显示如下，macrodocker为咱们在Docker Hub上的仓库地址；
[root@local-linux ~]# docker images |grep macrodockermacrodocker/mall-auth 1.0-SNAPSHOT 72df5f91f2d7 9 minutes ago 699MBmacrodocker/mall-gateway 1.0-SNAPSHOT 4055dfc1e601 9 minutes ago 708MBmacrodocker/mall-monitor 1.0-SNAPSHOT 492d9bb4375c 9 minutes ago 696MBmacrodocker/mall-portal 1.0-SNAPSHOT 8dd79675f40c 10 minutes ago 719MBmacrodocker/mall-search 1.0-SNAPSHOT f0d0d80c590f 10 minutes ago 734MBmacrodocker/mall-admin 1.0-SNAPSHOT 15737ce903a9 11 minutes ago 715MB- 之后推送镜像到Docker Hub，如果你不想本人推送镜像，能够应用我曾经上传好到镜像。
# 登录Docker Hubdocker login# 推送到近程仓库docker push macrodocker/mall-gateway:1.0-SNAPSHOTdocker push macrodocker/mall-auth:1.0-SNAPSHOTdocker push macrodocker/mall-monitor:1.0-SNAPSHOTdocker push macrodocker/mall-admin:1.0-SNAPSHOTdocker push macrodocker/mall-portal:1.0-SNAPSHOTdocker push macrodocker/mall-search:1.0-SNAPSHOT根底服务器部署
咱们仍然应用Docker来部署依赖服务，mall-swarm运行须要的依赖服务如下，应用Docker Compose脚本装置更不便，Docker Compose应用请参考：《应用Docker Compose部署SpringBoot利用》 。| 组件 | 版本号 |
|---|---|
| Mysql | 5.7 |
| Redis | 5.0 |
| MongoDb | 4.3.5 |
| RabbitMq | 3.7.15 |
| Nginx | 1.10 |
| Elasticsearch | 7.6.2 |
| Logstash | 7.6.2 |
| Kibana | 7.6.2 |
| Nacos | 1.3.0 |
- 本我的项目曾经提供好了Docker Compose脚本，间接执行如下命令即可，脚本地址：https://github.com/macrozheng...
docker-compose -f docker-compose-env.yml up -d- 某些零碎组件无奈启动问题，具体参考：《mall在Linux环境下的部署（基于Docker Compose）》
- 部署实现后，查看Docker中运行的服务显示如下。
[root@local-linux ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESfef5695319d1 nacos/nacos-server:1.3.0 "bin/docker-startup.…" 3 months ago Up 6 hours 0.0.0.0:8848->8848/tcp nacos-registrye7ec37fcafda elasticsearch:7.6.2 "/usr/local/bin/dock…" 3 months ago Up 6 hours 0.0.0.0:9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp elasticsearch427f0176c426 mongo:4.2.5 "docker-entrypoint.s…" 3 months ago Up 6 hours 0.0.0.0:27017->27017/tcp mongo5618ed50942a redis:5 "docker-entrypoint.s…" 3 months ago Up 6 hours 0.0.0.0:6379->6379/tcp redis1744f412c6f4 rabbitmq:3.7.15-management "docker-entrypoint.s…" 3 months ago Up 6 hours 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, 15671/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp rabbitmq6b26f63dfad6 mysql:5.7 "docker-entrypoint.s…" 3 months ago Up 6 hours 0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp mysql应用服务器部署
咱们将把mall-swarm中所有应用服务都部署到K8S上，应用Rancher来进行可视化治理。装置Rancher
- 首先须要装置Rancher，先下载Rancher的Docker镜像；
docker pull rancher/rancher:v2.5-head- 下载实现后在Docker容器中运行Rancher服务；
docker run -p 80:80 -p 443:443 --name rancher \--privileged \--restart=unless-stopped \-d rancher/rancher:v2.5-head- Rancher启动胜利后，通过如下地址就能够拜访它的主页了：http://192.168.3.102
批改Nacos配置
将我的项目config目录下的所有配置都增加到Nacos中，因为应用服务都部署到了K8S中，所以须要批改相干配置。- 将配置信息增加到Nacos中后显示信息如下，Nacos拜访地址：http://192.168.3.101:8848/nac...
- 批改
mall-admin-prod.yaml配置，批改MySql和Redis连贯地址即可，之前是通过--link的模式拜访的，这次须要改为IP进行拜访；
spring: datasource: url: jdbc:mysql://192.168.3.101:3306/mall?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: root redis: host: 192.168.3.101 # Redis服务器地址 database: 0 # Redis数据库索引（默认为0） port: 6379 # Redis服务器连贯端口 password: #不设置明码- 批改
mall-gateway-prod.yaml配置，批改Redis连贯地址及JWT的publicKey拜访地址即可（当在K8S中创立服务后，能够通过服务名进行拜访）；
spring: redis: host: 192.168.3.101 # Redis服务器地址 database: 0 # Redis数据库索引（默认为0） port: 6379 # Redis服务器连贯端口 password: #不设置明码 security: oauth2: resourceserver: jwt: jwk-set-uri: 'http://mall-gateway-service:8201/mall-auth/rsa/publicKey'- 批改
mall-portal-prod.yaml配置，批改MySql、MongoDb、Redis、RabbitMq连贯地址即可；
spring: datasource: url: jdbc:mysql://192.168.3.101:3306/mall?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: root data: mongodb: host: 192.168.3.101 port: 27017 database: mall-port redis: host: 192.168.3.101 # Redis服务器地址 database: 0 # Redis数据库索引（默认为0） port: 6379 # Redis服务器连贯端口 password: #不设置明码 rabbitmq: host: 192.168.3.101 port: 5672 virtual-host: /mall username: mall password: mall publisher-confirms: true #如果对异步音讯须要回调必须设置为true- 批改
mall-search-prod.yaml配置，批改MySql、Elasticsearch连贯地址即可。
spring: datasource: url: jdbc:mysql://192.168.3.101:3306/mall?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: root elasticsearch: rest: uris: http://192.168.3.101:9200应用Rancher部署利用
当应用Rancher创立Deployment时，如果镜像下载过慢会呈现超时，能够进入到Rancher容器中手动进行下载。
- 首先进入Rancher容器外部；
docker exex -it rancher /bin/bash- 通过
crictl命令下载利用镜像，下载过程有点慢而且没有进度条，须要急躁期待；
k3s crictl pull macrodocker/mall-gateway:1.0-SNAPSHOTk3s crictl pull macrodocker/mall-auth:1.0-SNAPSHOTk3s crictl pull macrodocker/mall-monitor:1.0-SNAPSHOTk3s crictl pull macrodocker/mall-admin:1.0-SNAPSHOTk3s crictl pull macrodocker/mall-portal:1.0-SNAPSHOTk3s crictl pull macrodocker/mall-search:1.0-SNAPSHOT- 下载实现后查看镜像显示内容如下；
root@ae85f823208f:/var/lib/rancher# k3s crictl images |grep macrodockerdocker.io/macrodocker/mall-admin 1.0-SNAPSHOT 15737ce903a94 308MBdocker.io/macrodocker/mall-auth 1.0-SNAPSHOT 72df5f91f2d74 293MBdocker.io/macrodocker/mall-gateway 1.0-SNAPSHOT 4055dfc1e6016 301MBdocker.io/macrodocker/mall-monitor 1.0-SNAPSHOT 492d9bb4375c6 291MBdocker.io/macrodocker/mall-portal 1.0-SNAPSHOT 8dd79675f40c1 312MBdocker.io/macrodocker/mall-search 1.0-SNAPSHOT f0d0d80c590f1 325MB- 镜像都下载实现后，咱们就能够应用Rancher来可视化创立Deployment了，这里以
YAML的形式来创立；
- 间接将我的项目
k8s文件夹中的mall-admin-deployment.yaml文件内容复制下即可；
- 之后再应用
mall-admin-service.yaml文件创建Service；
- 这里仅以
mall-admin利用为例创立Deployment和Service，其余利用创立过程基本相同，脚本均在我的项目的k8s文件夹中。
成果展现
应用Rancher部署完所有应用服务之后，让咱们来看看成果。
- 首先查看所有创立的Deployment；
- 查看所有创立的Service；
- 如果你想查看利用的启动日志，在Pod列表查看即可；
- 因为应用服务被部署在Rancher容器外部，无奈间接拜访，咱们能够应用Nginx反向代理来拜访，Nginx服务运行在
2080端口上；
docker run -p 2080:2080 --name nginx \-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \-d nginx:1.10- 接下来须要取得Rancher容器运行的IP地址，应用如下命令即可；
[root@linux-local ~]# docker inspect rancher |grep IPAddress "SecondaryIPAddresses": null, "IPAddress": "172.17.0.2", "IPAddress": "172.17.0.2",- 创立完Nginx容器后，增加配置文件
api.conf，将api.macrozheng.com域名的拜访反向代理到K8S中的mall-gateway-service服务下来；
server { listen 2080; server_name api.macrozheng.com; #批改域名 location / { proxy_set_header Host $host:$server_port; proxy_pass http://172.17.0.2:30201; #批改为代理服务地址 index index.html index.htm; } error_page 500 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root /usr/share/nginx/html; }}- 再批改拜访Linux服务器的本机host文件，增加如下记录；
192.168.3.102 api.macrozheng.com- 其实也能够不必Nginx来进行反向代理，创立容器的时候将
mall-gateway-service的端口映射进去即可；
docker run -p 80:80 -p 443:443 -p 8201:30201 --name rancher \--privileged \--restart=unless-stopped \-d rancher/rancher:v2.5-head- 通过Nginx即可拜访
mall-swarm的接口文档，拜访地址：http://api.macrozheng.com:208...
总结
通过把mall-swarm我的项目部署到K8S上，咱们能够发现K8S也没有设想中到那么难，K8S中的很多货色都是和Docker相通的！当咱们听到音讯称某个新技术要取代旧技术了，往往会困惑咱们学的那些旧技术是不是过期了，没用了？其实咱们大可不必放心，往往新技术都是在旧技术的根底上产生的，而且那些会旧技术的人会更容易把握新技术！
K8S系列教程
再次举荐一波我的K8S系列教程，K8S实战看这些就对了！
- K8S太火了！花10分钟玩转它不香么？
- 自从上了K8S，我的项目更新都不带停机的！
- 我把SpringBoot利用部署到了K8S上，怎么感觉用起来像Docker！
- 再见命令行！K8S傻瓜式装置，图形化治理真香！
- 看看人家那开源我的项目文档写的，那叫一个敌对！
- 据说只有高端机器才配运行K8S，网友：1G内存的渣渣跑起来了！
- 再见 Docker ！5分钟转型 containerd !
我的项目源码地址
https://github.com/macrozheng...