涂小刚-基于k8s的微服务实践

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档详细介绍了基于Kubernetes（k8s）的微服务实践，包括k8s平台组件、服务接入流程、环境空间和应用名规范、运维管理平台的构建与容器管理、持续集成交付流程以及容器监控方案。文档强调了通过规范化的环境名和业务应用名实现自动化运维，并展示了如何通过批量构建和持续集成交付流程实现高效应用管理。同时，文档还介绍了多种容器监控方案，包括cadvisor、heapster、influxdb和Prometheus等工具的使用。

AI总结

# 基于Kubernetes的微服务实践总结

## 1. Kubernetes平台架构
- Kubernetes（K8s）是一个容器编排平台，主要组件包括：
- **Master节点**：负责集群控制，包含API Server、Scheduler、Controller Manager。
- **Worker节点**：运行容器化的应用，包含Kubelet、Kube-Proxy。
- **网络插件**：如Flannel，用于容器间的通信。

## 2. 服务接入流程
- 服务接入K8s平台需遵循标准化流程，通过配置文件声明环境和业务线信息。
- 服务部署基于YAML文件，实现自动化构建和发布。

## 3. 环境与应用命名规范
- **命名规则**：
- `k8s-namespace`：环境名（如`test`、`prod`）与业务线缩写组合（如`ai-test`）。
- `k8s-service`和`k8s-app-name`：与业务线应用名称保持一致。
- `app-name`：包含业务线名称和功能标识（如`ai-dc-server`）。
- **范例**：
| k8s-namespace | k8s-service | k8s-app-name | app-name |
|----------------|-------------|--------------|----------|
| ai-test | ai-dc-server | ai-dc-server | ai-dc-servedr |
| ai-preview | ai-dc-web | ai-dc-web | ai-dc-web |
| ai-prod | ai-dc-api | ai-dc-api | ai-dc-api |

## 4. 运维管理平台
- **构建管理**：支持批量构建，提供构建状态和耗时统计。
- **容器管理**：实时监控Pod状态、资源使用情况（CPU、内存）及日志。

## 5. CI/CD全流程
- **交付流程**：
1. 提交代码至Git仓库。
2. Jenkins拉取代码并构建镜像（21秒~12分钟）。
3. 镜像推送至Harbor仓库。
4. 部署至K8s集群。
- **效率提升**：自动化交付流程，缩短交付周期。

## 6. 容器监控方案
- **监控工具**：
- **cAdvisor**：内置监控组件，提供容器资源使用数据。
- **Heapster + InfluxDB**：存储时序数据，支持历史查询。
- **Prometheus + Grafana**：通过API拉取数据，展示实时监控界面。
- **目标**：保障容器运行稳定性，提供实时监控和分析能力。

## 总结
本文详细介绍了基于Kubernetes的微服务实践，涵盖平台架构、服务接入、命名规范、运维管理、CI/CD交付和监控方案。通过标准化流程和工具链，实现了高效、稳定的微服务管理。