项目介绍
Podinfo 是一个用 Go 制作的小型 web 应用程序，它展示了在 Kubernetes 中运行微服务的最佳实践。
它已实现的技术指标(截选自官方 README.md )：
里面每一项技术指标的实现方式，其实都可以拿出来单独讲好久，相关理论也有好多。
这里我只是讲针对这个项目，我们该如何使用 Docker 去试玩它。
构建容器调试环境
IDE
VSCode + golang/vscode-go
Go 国内加速镜像
https://learnku.com/go/wikis/38122
编写 Dockerfile.dev 文件
FROM golang:1.14
WORKDIR /workspace
# copy modules manifests
COPY go.mod go.mod
COPY go.sum go.sum
# 阿里云
RUN go env -w GO111MODULE=on
RUN go env -w GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/,direct
# cache modules
RUN go mod download
RUN go get github.com/go-delve/delve/cmd/dlv
构建 Image
docker build -f Dockerfile.dev -t podinfo:dev .
编写 docker-compose.yaml
version: "3.4"
services:
golang:
image: podinfo:dev
command: >
bash -c "ls -la
&& dlv debug /workspace/cmd/podinfo --headless --log -l 0.0.0.0:2345 --api-version=2"
volumes:
- ./:/workspace
ports:
- 9898:9898
- 2345:2345
security_opt:
- "seccomp:unconfined"
配置 .vscode 的 launch.json
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Remote Docker",
"type": "go",
"request": "launch",
"mode": "remote",
"remotePath":"/workspace",
"port": 2345,
"host": "127.0.0.1",
"program": "${workspaceFolder}",
"args": [],
"trace" : "verbose",
"env" : {}
}
]
}
开始试玩
docker compose 一键启动
docker-compose up
Run Remote Docker
查看首页
http://localhost:9898
查看给 Prometheus 的 metrics API
http://localhost:9898/metrics
下断点，发请求调试
curl http://localhost:9898/api/info
Helm Charts
Podinfo/Charts
https://github.com/stefanprodan/podinfo/tree/master/charts/podinfo
因为 Podinfo 是一个云原生项目，所以它的 Helm Charts 的编写还是值得借鉴和学习的。
当然这里需要你有一些 K8S 的经验。
Helm 安装 Podinfo
$ helm repo add podinfo https://stefanprodan.github.io/podinfo
$ helm upgrade -i my-release podinfo/podinfo
Helm 卸载 Podinfo
$ helm delete my-release
看配置，了解 PodInfo 是如何上云的？
非常值得借鉴
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
replicaCount | 1 | 期望的 K8S Pods(也就是代码在集群中部署几个实例) |
logLevel | info | 日志级别: or |
backend | None | 需要调用的后端或者是第三方的 URL（如 Java 后端） |
backends | [] | 需要调用的后端或者是第三方的 URLs（如 Java 后端） |
cache | None | Redis 地址 <host>:<port> |
redis.enabled | false | 是否开启 Redis 缓存 |
ui.color | #34577c | UI 颜色 |
ui.message | None | UI 问候消息 |
ui.logo | None | UI logo |
faults.delay | false | 随机 HTTP 响应延迟 0 到 5 秒 |
faults.error | false | 1/3 概率的随机 HTTP 响应错误 |
faults.unhealthy | false | 设置后，永远不会达到健康状态 |
faults.unready | false | 当设置时，永远不会达到就绪状态 |
faults.testFail | false | 当设置时，helm 测试总是失败 |
faults.testTimeout | false | 当设置时，helm 测试总是包括超时 |
h2c.enabled | false | 允许升级到 h2c |
image.repository | stefanprodan/podinfo | 镜像库（地址） |
image.tag | <VERSION> | 镜像 tag |
image.pullPolicy | IfNotPresent | Image 拉取策略 |
service.enabled | true | 创建 Kubernetes 服务，使用 Flagger 时应禁用 |
service.type | ClusterIP | Kubernetes Service 类型 |
service.metricsPort | 9797 | Prometheus 指标端点端口 |
service.httpPort | 9898 | Container HTTP 端口 |
service.externalPort | 9898 | ClusterIP HTTP 端口 |
service.grpcPort | 9999 | ClusterIP gPRC 端口 |
service.grpcService | podinfo | gPRC service 名称 |
service.nodePort | 31198 | HTTP 端点的 NodePort |
hpa.enabled | false | 启用 Kubernetes HPA （Pod 水平自动伸缩） |
hpa.maxReplicas | 10 | Pods 最大数量 |
hpa.cpu | None | 每个 Pod 的目标CPU使用率 |
hpa.memory | None | 每个 Pod 的目标内存使用量 |
hpa.requests | None | 每个 Pod 每秒目标 HTTP 请求 |
serviceAccount.enabled | false | 是否应创建 service account |
serviceAccount.name | None | 要使用的 service account 的名称，如果未设置且 enabled 为true，则使用 fullname 生成名称 |
linkerd.profile.enabled | false | 创建 Linkerd 服务配置文件 |
serviceMonitor.enabled | false | 是否应创建 Prometheus Operator 服务监视器 |
serviceMonitor.interval | 15s | Prometheus 抓取间隔 |
ingress.enabled | false | 启用 Ingress |
ingress.annotations | {} | Ingress 注解 |
ingress.path | /* | Ingress 路径 |
ingress.hosts | [] | Ingress 接受的 hosts |
ingress.tls | [] | Ingress TLS 配置 |
resources.requests.cpu | 1m | Pod CPU 请求 |
resources.requests.memory | 16Mi | Pod 内存 请求 |
resources.limits.cpu | None | Pod CPU 限制 |
resources.limits.memory | None | Pod memory 限制 |
nodeSelector | {} | Pod 分配的集群节点标签（说白了就是固定部署到你指定的机器） |
tolerations | [] | 可容忍的节点污点列表 |
affinity | None | Node/pod 亲和力 |
podAnnotations | {} | Pod 注解 |
Refs
笔者修改过的 Podinfo 项目地址
https://github.com/Hacker-Linner/podinfo
官方 Podinfo
https://github.com/stefanprodan/podinfo
我是为少。
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