作者：何昌涛，北京北大英华科技有限公司高级 Java 工程师，云原生爱好者。
前言
近年来，为了满足越来越简单的业务需要，咱们从传统单体架构系统升级为微服务架构，就是把一个大型应用程序宰割成能够独立部署的小型服务，每个服务之间都是松耦合的，通过 RPC 或者是 Rest 协定来进行通信，能够依照业务畛域来划分成独立的单元。然而微服务零碎绝对于以往的单体零碎更为简单，当业务减少时，服务也将越来越多，服务的频繁部署、监控将变得复杂起来，尤其在上了 K8s 当前会更加简单。那么有没有一款全栈的容器云平台来帮咱们解决这些问题哩？那当然是有的，上面咱们一起来揭秘一下吧。
介绍
KubeSphere
KubeSphere 是在 Kubernetes 之上构建的开源容器平台，提供全栈的 IT 自动化运维的能力，简化企业的 DevOps 工作流。
Pig
Pig 是一个基于 Spring Boot 2.7、 Spring Cloud 2021 & Alibaba、 SAS OAuth2 的开源微服务开发平台，也是微服务最佳实际。在国内领有大量拥护者，同时也有商业版本提供技术支持。
环境搭建
- K8s 容器化环境一套，并部署完 KubeSphere v3.3.0 版本，启用 DevOps 插件。
- GitLab 代码仓库治理开源零碎一套。
- Harbor 容器镜像开源零碎一套。
- SonarQube 开源主动代码审查工具一套。
- 一个更易于构建云原生利用的动静服务发现、配置管理和服务治理的 Nacos 开源平台一套（可选，Pig 已提供 Naocs 服务，即 Register 服务）。
- 高性能的 key-value 数据库 Redis（3.2 +）一套（Pig 须要）。
- 关系型开源数据库管理系统 MySQL 一套（Pig 须要）。
- 高性能对象存储 Minio 一套（Pig 中文件上传须要，可选）。或者阿里云、华为云、腾讯对象存储也可。
架构设计
KubeSphere 架构
KubeSphere 将前端与后端离开，实现了面向云原生的设计，后端的各个性能组件可通过 REST API 对接内部零碎。KubeSphere 无底层的基础设施依赖，能够运行在任何 Kubernetes、公有云、私有云、VM 或物理环境（BM）之上。 此外，它能够部署在任何 Kubernetes 发行版上。如下所示：
该图来自 KubeSphere 官网架构阐明。
Pig 架构
Pig 平台设计灵便可扩大、可移植、可应答高并发需要。同时兼顾本地化、公有云、私有云部署，反对 SaaS 模式利用。如下所示：
该图来自 Pig 白皮书中的根底架构图。
整体架构图
其实就是将原架构加上一层 Ingress, 在 KubeSphere 中对应的是利用路由（Ingress 路由规定）和我的项目网关（Ingress Controller）。如下所示：
整体容器化部署流程图
运维人员可通过 KubeSphere 来治理服务，也能够利用 KubeSphere 中的 Jenkins 来公布制品。如下所示：
部署过程
别离创立两条流水线，一条用于构建 Pig 后端 Java 代码，另外一条用于构建基于 Vue 的 Pig-ui 前端代码。
创立企业空间
为我的项目创立一个名称为 pig-workspace 的企业空间 , 企业空间是一个组织您的我的项目和 DevOps 我的项目、治理资源拜访权限以及在团队外部共享资源等的逻辑单元，能够作为团队工作的独立工作空间。
创立 DevOps 我的项目
DevOps 我的项目是一个独立的命名空间，其中定义了一组流水线。用户能够依照本人的形式对流水线进行分组（例如：我的项目类型、组织类型）。
创立我的项目
我的项目用于对资源进行分组治理和管制不同用户的资源管理权限。
部署 MySQL
1) 进入利用商店，在利用分类中抉择数据库和缓存，找到 MySQL。如下所示：
2) 在根本信息中，填写利用名称 pig-MySQL, 并抉择地位，进行下一步。如下所示：
3) 在利用配置中，编辑 yaml 文件 , 将镜像改为 MySQL/MySQL-server:8.0.30，将明码设置为 root。如下所示：
MySQL 镜像采纳 pig 我的项目 db 下 Dockerfile 中的版本，也可本人指定。
4) 点击装置：
5) 进入 pig-mysql 服务，编辑内部拜访 , 从而拜访 MySQL 导入 pig 的数据：
6) 进入 MySQL 容器，调整帐号容许从远程登陆：
登录 MySQL 进行受权操作：
$ MySQL -uroot -proot$ use MySQL;$ update user set host='%' where user='root';$ flush privileges;$ ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH MySQL_native_password BY 'root';$ flush privileges;7) 利用 Navicat 客户端连贯 pig-mysql 服务，导入数据：
部署 Redis
1) 进入利用商店，在利用分类中抉择数据库和缓存，找到 Redis。如下所示：
注：Pig 中默认应用无明码模式，因而能够临时留空。生产环境不举荐将明码设置为空。
2) 装置胜利后，如下所示：
创立凭证
Pig 所依赖的后端微服务为无状态服务。利用 KubeSphere 服务创立 DevOps 流水线我的项目来部署这些微服务。
1) 创立 kubeconfig 凭证 , 如下所示：
名称自定义，须要和 Jenkinsfile 中的统一即可，内容默认或者去 /root/.kube 下复制。
2) 创立 Harbor 凭证 , 如下所示：
名称自定义，须要和 Jenkinsfile 中的统一即可。
3) 创立 gitlab 凭证 , 如下所示：
名称自定义，须要和 Jenkinsfile 中的统一即可。
全副凭证如下：
设置 harbor 镜像仓库
新建一个 pig-dev 我的项目 , 如下所示：
部署 Pig 后端无状态服务
1) 新建 pig 后端流水线 , 如下所示：
抉择代码仓库：
编辑设置：
2) 代码中创立 Jenkinsfile 文件：
内容如下：
pipeline { agent { label 'maven' } parameters { choice(choices: ['dev', 'test', 'pre', 'pre2','prod'], name: 'Environments', description: '请抉择要公布的环境：dev开发环境、test测试环境、pre预公布环境、pre2灰度环境、prod 生产环境') choice(choices: ['pig-gateway', 'pig-auth', 'pig-register', 'pig-upms-biz','pig-codegen', 'pig-monitor', 'pig-sentinel-dashboard', 'pig-xxl-job-admin','all'], name: 'ServicesDeploy', description: '请抉择要构建的服务,反对单个服务公布或全副服务公布') choice(choices: ['no', 'yes'], name: 'sonarQube', description: '是否进行sonarQube代码质量检查,默认为no') string(name: 'MultiServicesBuild', defaultValue: 'no', description: '自由组合公布服务,如填写pig-gateway,pig-auth等,默认此项不失效,和ServicesDeploy只能选其一') } environment { HARBOR_CREDENTIAL_ID = 'harbor-id' GITLAB_CREDENTIAL_ID = 'gitlab' KUBECONFIG_CREDENTIAL_ID = 'pig-kubeconfig' REGISTRY = 'ip:端口'//harbor镜像仓库 HARBOR_NAMESPACE = 'pig-dev' K8s_NAMESPACE = 'pig-dev' } stages { stage ('拉取代码') { steps { checkout(scm) } } stage('初始化变量') { agent none steps { container('maven') { script { //自由组合公布 if("${params.MultiServicesBuild}".trim() != "no") { ServicesBuild = "${params.MultiServicesBuild}".split(",") for (service in ServicesBuild) { println "now got ${service}" } }else if("${params.ServicesDeploy}".trim() == "all"){ ServicesBuildStr = 'pig-gateway,pig-auth,pig-register,pig-upms-biz,pig-codegen,pig-monitor,pig-sentinel-dashboard,pig-xxl-job-admin' ServicesBuild = "${ServicesBuildStr}".split(",") }else if("${params.ServicesDeploy}".trim() != "all"){ ServicesBuild = "${params.ServicesDeploy}".split(",") } } } } } stage('sonarQube代码质量检查') { steps { script { if("${params.sonarQube}".trim() == "yes") { for (service in ServicesBuild) { def workspace = "pig-" println "以后进行代码质量检查是：${service}" if("${service}".trim() == "pig-gateway" || "${service}".trim() == "pig-auth" || "${service}".trim() == "pig-register"){ workspace = "${workspace}" + "${service}".trim().split("-")[1] } if("${service}".trim() == "pig-codegen" || "${service}".trim() == "pig-monitor" || "${service}".trim() == "pig-sentinel-dashboard" || "${service}".trim() == "pig-xxl-job-admin"){ workspace = "pig-visual/" + "${service}".trim() } if("${service}".trim() == "pig-upms-biz"){ workspace = "pig-upms/" + "${service}".trim() } //定义以后Jenkins的SonarQubeScanner工具 scannerHome = tool 'sonar-scanner' //援用以后JenkinsSonarQube环境 withSonarQubeEnv('sonarqube9.4') { sh """ cd ${workspace} ${scannerHome}/bin/sonar-scanner """ } } }else{ println "是no，跳过sonarQube代码质量检查" } } } } stage('打包') { agent none steps { container('maven') { script { sh "mvn -Dmaven.test.skip=true clean package -P${params.Environments}" } } } } stage('构建镜像') { agent none steps { container('maven') { script { for (service in ServicesBuild) { def workspace = "pig-" println "以后构建的镜像是：${service}" stage ("build ${service}") { if("${service}".trim() == "pig-gateway" || "${service}".trim() == "pig-auth" || "${service}".trim() == "pig-register"){ workspace = "${workspace}" + "${service}".trim().split("-")[1] } if("${service}".trim() == "pig-codegen" || "${service}".trim() == "pig-monitor" || "${service}".trim() == "pig-sentinel-dashboard" || "${service}".trim() == "pig-xxl-job-admin"){ workspace = "pig-visual/" + "${service}".trim() } if("${service}".trim() == "pig-upms-biz"){ workspace = "pig-upms/" + "${service}".trim() } sh "cd ${workspace} && docker build -f Dockerfile -t $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/${service}:$BUILD_NUMBER ." } } } } } } stage('镜像推送') { agent none steps { container('maven') { script { for (service in ServicesBuild) { println "以后推送的镜像是：${service}" stage ("push ${service}") { withCredentials([usernamePassword(passwordVariable : 'HARBOR_PASSWORD' ,usernameVariable : 'HARBOR_USERNAME' ,credentialsId : "$HARBOR_CREDENTIAL_ID" ,)]) { sh 'echo "$HARBOR_PASSWORD" | docker login $REGISTRY -u "$HARBOR_USERNAME" --password-stdin' sh "docker push $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/${service}:$BUILD_NUMBER" } } } } } } } stage('推送镜像之latest') { agent none steps { container('maven') { script { for (service in ServicesBuild) { println "以后推送的latest镜像是：${service}" stage ("pushLatest ${service}") { sh "docker tag $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/${service}:$BUILD_NUMBER $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/${service}:latest" sh "docker push $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/${service}:latest" } } } } } } stage('部署到dev环境') { steps { container ('maven') { script { for (service in ServicesBuild) { //自定义的全局变量,也就是整个流水线能够去应用 env.APP_NAME = "${service}" if("${service}".trim() == "pig-gateway") { env.NODEPORT = 31201 env.PORT = 9999 } if("${service}".trim() == "pig-auth") { env.NODEPORT = 31202 env.PORT = 3000 } if("${service}".trim() == "pig-register") { env.NODEPORT = 31203 env.PORT = 8848 } if("${service}".trim() == "pig-upms-biz") { env.NODEPORT = 31204 env.PORT = 4000 } if("${service}".trim() == "pig-codegen") { env.NODEPORT = 31205 env.PORT = 5002 } if("${service}".trim() == "pig-monitor") { env.NODEPORT = 31206 env.PORT = 5001 } if("${service}".trim() == "pig-sentinel-dashboard") { env.NODEPORT = 31207 env.PORT = 5003 } if("${service}".trim() == "pig-xxl-job-admin") { env.NODEPORT = 31208 env.PORT = 5004 } stage ("deploy ${service}") { println "行将部署的服务是 $APP_NAME" withCredentials([ kubeconfigFile( credentialsId: env.KUBECONFIG_CREDENTIAL_ID, variable: 'KUBECONFIG') ]) { if("${service}".trim() == "pig-register") { sh "envsubst < deploy/${params.Environments}/nacos-devops.yaml | kubectl apply -f -" }else{ sh "envsubst < deploy/${params.Environments}/devops.yaml | kubectl apply -f -" } } } } } } } } }}通过 ${service} 来判断最终抉择哪个 deploy 来部署。
3) 代码中创立 devops.yaml 部署文件：
内容如下：
---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 selector: matchLabels: app: $APP_NAME template: metadata: labels: app: $APP_NAME spec: containers: - image: $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$BUILD_NUMBER imagePullPolicy: Always name: $APP_NAME ports: - containerPort: $PORT protocol: TCP terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always terminationGracePeriodSeconds: 30---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: ports: - name: http port: $PORT protocol: TCP targetPort: $PORT nodePort: $NODEPORT selector: app: $APP_NAME sessionAffinity: None type: NodePort4) 代码中创立 nacos-devops.yaml 部署文件：
因为 pig-register 服务是 nacos 服务，其 K8s 的 yaml 部署应该和其余服务不同，采纳 StatefulSet 来部署且正本数为 3，, 并增加绝对应的端口。
内容如下：
---apiVersion: apps/v1kind: StatefulSetmetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: serviceName: $APP_NAME replicas: 3 selector: matchLabels: app: $APP_NAME template: metadata: labels: app: $APP_NAME annotations: pod.alpha.kubernetes.io/initialized: "true" spec: affinity: podAntiAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: "app" operator: In values: - nacos topologyKey: "kubernetes.io/hostname" containers: - image: $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$BUILD_NUMBER imagePullPolicy: Always name: $APP_NAME ports: - containerPort: 8848 name: client-port - containerPort: 9848 name: client-rpc - containerPort: 9849 name: raft-rpc - containerPort: 7848 name: old-raft-rpc terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACE annotations: service.alpha.kubernetes.io/tolerate-unready-endpoints: "true"spec: ports: - port: 8848 protocol: TCP name: server targetPort: 8848 nodePort: $NODEPORT - port: 9848 name: client-rpc targetPort: 9848 - port: 9849 name: raft-rpc targetPort: 9849 ### 兼容1.4.x版本的选举端口 - port: 7848 name: old-raft-rpc targetPort: 7848 selector: app: $APP_NAME sessionAffinity: None type: NodePort后续这些文件都可可采纳共享仓库来对立治理。
5) 公布
因为 pig-gateway、pig-auth 和 pig-upms-biz 等其它服务都是依赖 nacos(pig-register) 服务的，所以咱们先公布 pig-register 服务。
进入 DevOps 我的项目 -> pig-dev -> pig-backend-dev -> 运行。
这里 KubeSphere3.3.0 版本中有个 bug，choice 类型的还是辨认为 string，所以临时只能手动输出。此 bug 将会在 3.3.1 版本修复。
查看工作状态：
查看日志：
在我的项目 -> 利用负载 -> 服务下查看刚公布的 pig-register 服务：
进入 DevOps 我的项目 -> pig-dev -> pig-backend-dev -> 运行 -> 抉择自由组合公布：
公布实现查看服务：
至此曾经实现 Pig 后端无状态服务的部署。
部署 Pig 前端无状态服务
1) 新建 pig 前端流水线 , 如下所示：
抉择代码仓库：
编辑设置：
2) 代码中创立 Jenkinsfile 文件：
内容如下：
pipeline { agent { node { label 'nodejs' } } parameters { choice(choices: ['dev', 'test', 'pre', 'pre2','prod'], name: 'Environments', description: '请抉择要公布的环境：dev开发环境、test测试环境、pre预公布环境、pre2灰度环境、prod 生产环境') choice(choices: ['no', 'yes'], name: 'sonarQube', description: '是否进行sonarQube代码质量检查,默认为no') } environment { HARBOR_CREDENTIAL_ID = 'harbor-id' GITLAB_CREDENTIAL_ID = 'gitlab' KUBECONFIG_CREDENTIAL_ID = 'pig-kubeconfig' REGISTRY = 'ip:端口'//harbor镜像仓里 HARBOR_NAMESPACE = 'pig-dev' APP_NAME = 'pig-front' K8s_NAMESPACE = 'pig-dev' } stages { stage ('拉取代码') { steps { container('nodejs') { checkout(scm) } } } stage('sonarQube代码质量检查') { steps { script { if("${params.sonarQube}".trim() == "yes") { println "以后进行代码质量检查是：${APP_NAME}" //定义以后Jenkins的SonarQubeScanner工具 scannerHome = tool 'sonar-scanner' //援用以后JenkinsSonarQube环境 withSonarQubeEnv('sonarqube9.4') { sh """ cd . ${scannerHome}/bin/sonar-scanner """ } }else{ println "是no，跳过sonarQube代码质量检查" } } } } stage('我的项目编译') { agent none steps { container('nodejs') { sh 'node -v' sh 'npm -v' sh 'npm install' sh 'npm run build:docker' sh 'ls' } } } stage('构建镜像') { agent none steps { container('nodejs') { sh 'ls' sh 'cd ./docker && docker build -t $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$APP_NAME-$BUILD_NUMBER .' } } } stage('镜像推送') { agent none steps { container('nodejs') { withCredentials([usernamePassword(passwordVariable : 'HARBOR_PASSWORD' ,usernameVariable : 'HARBOR_USERNAME' ,credentialsId : "$HARBOR_CREDENTIAL_ID" ,)]) { sh 'echo "$HARBOR_PASSWORD" | docker login $REGISTRY -u "$HARBOR_USERNAME" --password-stdin' sh 'docker push $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$APP_NAME-$BUILD_NUMBER' } } } } stage('推送镜像之latest') { agent none steps { container('nodejs') { sh 'docker tag $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$APP_NAME-$BUILD_NUMBER $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:latest ' sh 'docker push $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:latest ' } } } stage('部署到dev环境') { steps { container ('nodejs') { withCredentials([ kubeconfigFile( credentialsId: env.KUBECONFIG_CREDENTIAL_ID, variable: 'KUBECONFIG') ]) { sh "envsubst < deploy/${params.Environments}/devops.yaml | kubectl apply -f -" } } } } }}3) 代码中创立 devops.yaml 部署文件：
内容如下：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 selector: matchLabels: app: pig-front strategy: rollingUpdate: maxSurge: 50% maxUnavailable: 50% type: RollingUpdate template: metadata: labels: app: pig-front spec: containers: - image: $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$APP_NAME-$BUILD_NUMBER imagePullPolicy: Always name: pig-front-end ports: - containerPort: 80 protocol: TCP terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always terminationGracePeriodSeconds: 30---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: ports: - name: http port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 nodePort: 31200 selector: app: $APP_NAME sessionAffinity: None type: NodePort后续这些文件都可可采纳共享仓库来对立治理。
4) 公布：
这里 KubeSphere3.3.0 版本中有个 bug，choice 类型的还是辨认为 string，此 bug 将会在 3.3.1 版本修复。
查看工作状态：
查看日志：
在我的项目 -> 利用负载 -> 服务下查看刚公布的 pig-front 服务。
至此所有的服务均已公布实现。
利用 KubeSphere 中的 Jenkins 公布
拜访 ip:30180（账号：admin，明码：[email protected]）：
能够关上 Blue Ocean 查看状态：
通过 NodePort 形式裸露集群外部容器服务
NodePort 设计之初就不倡议用于生产环境裸露服务，所以默认端口都是一些大端口，如下：
输出 node ip + 31200 拜访：
优化和改良
通过探针优雅的解决部署过程中服务平滑过渡问题
若是只有一个正本的状况下，新的 Pod 启动胜利时，开始停掉旧的 Pod, 然而咱们看到的 running 状态，并不认为着咱们的服务是失常的。若是这个时候杀死旧的 Pod, 那么将有新的 Pod 承受申请，这个时候会呈现服务短暂不可用状态，所以须要减少探来确保咱们的服务曾经失常了，能够接管并解决用户申请。咱们罕用的探针如下：
livenessProbe：存活性探测
许多应用程序通过长时间运行，最终过渡到无奈运行的状态，除了重启，无奈复原。通常状况下，K8s 会发现应用程序曾经终止，而后重启应用程序 pod。有时应用程序可能因为某些起因（后端服务故障等）导致临时无奈对外提供服务，但应用软件没有终止，导致 K8s 无奈隔离有故障的 pod，调用者可能会拜访到有故障的 pod，导致业务不稳固。K8s 提供 livenessProbe 来检测容器是否失常运行，并且对相应情况进行相应的补救措施。
readinessProbe：就绪性探测
在没有配置 readinessProbe 的资源对象中，pod 中的容器启动实现后，就认为 pod 中的应用程序能够对外提供服务，该 pod 就会退出绝对应的 service，对外提供服务。但有时一些应用程序启动后，须要较长时间的加载能力对外服务，如果这时对外提供服务，执行后果必然无奈达到预期成果，影响用户体验。比方应用 tomcat 的应用程序来说，并不是简略地说 tomcat 启动胜利就能够对外提供服务的，还须要期待 spring 容器初始化，数据库连贯上等等。
1) SpringBoot 的 actuator
其实 actuator 是用来帮忙用户监控和操作 SprinBoot 利用的，这些监控和操作都能够通过 http 申请实现，如下图，http://localhost:7777/actuato... 地址返回的是利用的衰弱状态。
需引以下 maven:
<!-- 引入Actuator监控依赖 --><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency>在 SpringBoot-2.3 版本中，actuator 新增了两个地址：/actuator/health/liveness 和 /actuator/health/readiness，前者用作 Kubernetes 的存活探针，后者用作 Kubernetes 的就绪探针 , 须要先在配置文件中开启，如下：
management: endpoint: health: probes: enabled: true health: livenessstate: enabled: true readinessstate: enabled: true/actuator/health/ 和 /actuator/health/ 是默认开启的。
利用 SpringBoot 的接口来作为容器探针的衰弱检测 , 依照如下就能够：
readinessProbe:initialDelaySeconds: 20periodSeconds: 10timeoutSeconds: 5failureThreshold: 6httpGet: scheme: HTTP port: 9999 path: /actuator/health/readinesslivenessProbe:initialDelaySeconds: 30periodSeconds: 10timeoutSeconds: 5failureThreshold: 6httpGet: scheme: HTTP port: 9999 path: /actuator/health/liveness2) pig 后端我的项目减少探针
pig 我的项目全局所有的模块都会引入 Actuator 监控依赖，如下：
<!--监控--><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency>调整 pig 我的项目后端 devops.yaml, 减少以下内容：
... readinessProbe: initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 httpGet: scheme: HTTP port: $PORT path: /actuator/health livenessProbe: initialDelaySeconds: 40 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 httpGet: scheme: HTTP port: $PORT path: /actuator/health...残缺 devops.yaml 内容如下：
---apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 selector: matchLabels: app: $APP_NAME template: metadata: labels: app: $APP_NAME spec: containers: - image: $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$BUILD_NUMBER imagePullPolicy: Always name: $APP_NAME ports: - containerPort: $PORT protocol: TCP terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File readinessProbe: initialDelaySeconds: 90 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 failureThreshold: 3 httpGet: scheme: HTTP port: $PORT path: /actuator/health livenessProbe: initialDelaySeconds: 100 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 failureThreshold: 3 httpGet: scheme: HTTP port: $PORT path: /actuator/health dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always terminationGracePeriodSeconds: 30---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: ports: - name: http port: $PORT protocol: TCP targetPort: $PORT nodePort: $NODEPORT selector: app: $APP_NAME sessionAffinity: None type: NodePort注： /actuator/health/readiness 和 /actuator/health/liveness 也能够用，需在配置文件中开启。若是内存、CPU 限度过低，须要调整 initialDelaySeconds 工夫，否则会呈现还未启动胜利，就开始探测，会进入循环，直到探测失败（就是 failureThreshold 定义的次数），要把握好这个工夫的度。
从新公布 pig-geteway 测试：
正在进行探测：
探测胜利，新的 Pod 可用，旧的 Pod 删除：
3) pig 前端我的项目减少探针
前端我的项目咱们间接探测 Nginx 的端口即可。调整 devops.yaml, 减少如下内容：
readinessProbe: initialDelaySeconds: 20 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 httpGet: scheme: HTTP port: 80 path: / livenessProbe: initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 httpGet: scheme: HTTP port: 80 path: /残缺 devops.yaml 如下：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 selector: matchLabels: app: pig-front strategy: rollingUpdate: maxSurge: 50% maxUnavailable: 50% type: RollingUpdate template: metadata: labels: app: pig-front spec: containers: - image: $REGISTRY/$HARBOR_NAMESPACE/$APP_NAME:$APP_NAME-$BUILD_NUMBER imagePullPolicy: Always name: pig-front-end ports: - containerPort: 80 protocol: TCP terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File readinessProbe: initialDelaySeconds: 20 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 httpGet: scheme: HTTP port: 80 path: / livenessProbe: initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 httpGet: scheme: HTTP port: 80 path: / dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always terminationGracePeriodSeconds: 30---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels: app: $APP_NAME name: $APP_NAME namespace: $K8s_NAMESPACEspec: ports: - name: http port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 nodePort: 31200 selector: app: $APP_NAME sessionAffinity: None type: NodePort通过探针优雅的解决服务部署过程中注册核心服务平滑过渡问题
咱们后端采纳 Spring Cloud（Spring Cloud Alibaba）微服务构造技术路线进行开发，采纳 Nacos 作为注册核心。而服务注册到 Nacos 是须要工夫的。而个别的容器探测只是探测服务是否达到了可用的状态，没有思考到注册到注册核心的服务是否可用，其实在多正本的状况下只有管制好滚动更新策略，应该不会呈现这种状况的。在 Nacos 中也是有负载平衡的，Nacos 实现负载平衡是通过内置的 Ribbon 实现的。像 Gateway 网关服务尤其重要，因为它还要负责服务转发。所以保障这种服务的可用性也变得尤为重要。
例如单正本 Gateway 网关服务，若是在开始探测时，网关服务并没有及时注册到注册中心里，这个时候开始测探，服务自身是可用的，那么探测胜利后，新的 Pod 变成了 running 状态，便停掉了第一个 Pod，而注册核心中的服务其实并不可用，会呈现短暂服务不可用。
其实衰弱探测咱们还能够往前走一步，把服务胜利注册到注册核心中作为服务可用的状态。
本人编写容器探针接口：
/** * @author 小盒子 * @version 1.0 * @description: 容器探针接口，用来进行探测服务是否注册进入注册核心 * @date 2022/10/22 10:58 */@Slf4j@RestController@RequestMapping("nacos")public class HealthController { @Autowired private DiscoveryClient discoveryClient; @GetMapping("/health/{services}") public ResponseEntity<Object> getService(@PathVariable("services")String services) throws NacosException { //从nacos中依据serverId获取实例 办法一（采纳此办法，DiscoveryClient 代表的就是：服务发现操作对象） if (StringUtils.isBlank(services)){ return new ResponseEntity<Object>(HttpStatus.BAD_REQUEST); } List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances(services); Map<String, Integer> ipMap = new HashMap<>(); if (instances.size() > 0){ instances.forEach(key ->{ ipMap.put(key.getHost(), key.getPort()); }); } //从nacos中依据serverId获取实例 办法二 采纳nacos的java的SDK// Properties properties = new Properties();// properties.put("serverAddr", "192.168.4.25:8849");// properties.put("namespace", "caseretrieval-dev");// NamingService naming = NamingFactory.createNamingService(properties);// List<Instance> instancesList = naming.selectInstances("case-gateway", true); //从nacos中依据serverId获取实例 办法三，采纳nacos的OPEN-api //http://192.168.4.25:8849/nacos/v1/ns/instance/list?serviceName=case-gateway&namespaceId=caseretrieval-dev //获取本机IP地址 String hostAddress = "127.0.0.1"; try { InetAddress localHost = InetAddress.getLocalHost(); hostAddress = localHost.getHostAddress(); log.info("以后服务本机ip是："+hostAddress); } catch (UnknownHostException e) { log.error(e.getMessage(), e); } //查看本机服务是否曾经注册到nacos中 if (ipMap.containsKey(hostAddress)){ return new ResponseEntity<Object>(HttpStatus.OK); }else { return new ResponseEntity<Object>(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE); } }}其实失常状况下，正当的滚动更新策略，加上就绪性探测、存活性探测或者启动探测就能达到目标了，也不用这么麻烦。
通过 Ingress 形式裸露集群外部容器服务
如果须要从集群内部拜访服务，行将服务裸露给用户应用，KubernetesService 自身提供了两种形式，一种是 NodePort ，另外一种是 LoadBalancer 。另外 Ingress 也是一种罕用的裸露服务的形式。
KubeSphere 的我的项目网关就是 IngressController ，是一个七层负载平衡调度器，客户端的申请先达到这个七层负载平衡调度器，KubeSphere 中的利用路由就是 Ingress ，是定义规定的。数据包走向如下图流程所示：
开启我的项目网关
对我的项目中的外网拜访网关以及服务治理等配置进行设置和治理。
KubeSphere 中的我的项目网关，开启后会主动装置 IngressController。
对应在 K8s 集群中 svc 如下图所示：
KubeSphere 中利用路由是须要手动创立的，如下图所示：
设置路由规定
指定自定义域名并通过本地 hosts 文件或 DNS 服务器将域名解析为网关 IP 地址。
拜访 http://pig.com:32576/
将 SonarQube 集成到流水线
SonarQube 是一种支流的代码品质继续检测工具。您能够将其用于代码库的动态和动态分析。SonarQube 集成到 KubeSphere(Jenkins) 流水线后，如果在运行的流水线中检测到问题，您能够间接在仪表板上查看常见代码问题，例如 Bug 和破绽。
在日常开发中 SonarQube 往往是基于现有的 Gitlab、Jenkins 集成配合应用的，以便在我的项目拉取代码后进行代码审查。若是存在多套环境的状况下，例如有开发环境、测试环境、生产环境等，我是不倡议在生产环境中去进行代码审查的，一来进行反复的代码审查没有意义，二来比拟浪费时间，所以倡议只在开发环境开启代码审查即可。
在 Jenkins 中集成 SonarQube
微服务项目中须要在每个我的项目下都建设 sonar-project.properties 文件，在 Jenkins 的脚本中须要循环去 checking 每个微服务。
1) 在 sonarQube 中生成 token
2) 在 Jenkins 中装置 SonarQube Scanner 插件
3) 在 Jenkins 中增加 SonarQube 凭证
抉择 Secret text 作为凭证类型。
实现后如下所示：
4) 在 Jenkins 系统配置中配置 SonarQube
5) 在 Jenkins 全工具中装置 SonarQube Scanner
sonar-scanner 名称自定义，在 jenkinsfile 中要放弃始终。
6) 敞开审查后果上传 SCM 性能
后端代码审查
1) 调整 Jenkins 脚本
微服务项目中须要在每个我的项目下都建设 sonar-project.properties 文件，在 Jenkins 的脚本中须要循环去 checking 每个微服务。
如以下示例：
stage('sonarQube代码质量检查') { steps { script { if("${params.sonarQube}".trim() == "yes") { for (service in ServicesBuild) { def workspace = "pig-" println "以后进行代码质量检查是：${service}" if("${service}".trim() == "pig-gateway" || "${service}".trim() == "pig-auth" || "${service}".trim() == "pig-register"){ workspace = "${workspace}" + "${service}".trim().split("-")[1] } if("${service}".trim() == "pig-codegen" || "${service}".trim() == "pig-monitor" || "${service}".trim() == "pig-sentinel-dashboard" || "${service}".trim() == "pig-xxl-job-admin"){ workspace = "pig-visual/" + "${service}".trim() } if("${service}".trim() == "pig-upms-biz"){ workspace = "pig-upms/" + "${service}".trim() } //定义以后Jenkins的SonarQubeScanner工具 scannerHome = tool 'sonar-scanner' //援用以后JenkinsSonarQube环境 withSonarQubeEnv('sonarqube9.4') { sh """ cd ${workspace} ${scannerHome}/bin/sonar-scanner """ } } }else{ println "是no，跳过sonarQube代码质量检查" } } } }注：sonar-scanner 和 sonarqube9.4 名称需和 Jenkins 中配置的统一。
2) 新建 sonar-project.properties 文件
以 pig-gateway 为例，在 pig 我的项目中新增 sonar-project.properties 文件。
内容如下：
#我的项目的key(自定义)sonar.projectKey=pig-gateway#项目名称sonar.projectName=pig-gateway#我的项目版本号sonar.projectVersion=1.0#须要剖析的源码的目录，多个目录用英文逗号隔开sonar.sources=.#须要疏忽的目录sonar.exclusions=**/test/**,**/target/**## 字节码文件所在位置sonar.java.binaries=.sonar.java.source=1.8sonar.java.target=1.8#sonar.java.libraries=**/target/classes/**## Encoding of the source code. Default is default system encodingsonar.sourceEncoding=UTF-8公布测试：
在 Jenkins 中查看：
在 SonarQube 中查看代码检测状况：
pig-gateway 的代码品质还是很错的，不过有一个破绽哦。
前端代码审查
1) 调整 Jenkins 脚本
stage('sonarQube代码质量检查') { steps { script { if("${params.sonarQube}".trim() == "yes") { println "以后进行代码质量检查是：${APP_NAME}" //定义以后Jenkins的SonarQubeScanner工具 scannerHome = tool 'sonar-scanner' //援用以后JenkinsSonarQube环境 withSonarQubeEnv('sonarqube9.4') { sh """ cd . ${scannerHome}/bin/sonar-scanner """ } }else{ println "是no，跳过sonarQube代码质量检查" } } } }2) 新建 sonar-project.properties 文件
内容如下：
sonar.projectKey=pig_uisonar.projectName=pig_uisonar.projectVersion=1.0sonar.sources=.公布测试：
在 Jenkins 中查看：
在 SonarQube 中查看代码检测状况：
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