前端走进云原生，k8s部署助力项目上云

云原生是面向云应用设计的一种全新架构理念,是充分发挥云效能的最佳实践路径,可以帮助企业构建弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统,提升关键应用的交付效率,降低系统的运维复杂度。云原生是一种文化，更是一种潮流，也是云计算的一个必然导向。...

前端e站

1342人浏览 · 2022-06-17 17:20:18

前端e站 · 2022-06-17 17:20:18 发布

一、云原生

云原生是面向云应用设计的一种全新架构理念,是充分发挥云效能的最佳实践路径,可以帮助企业构建弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统,提升关键应用的交付效率,降低系统的运维复杂度。

云原生是一种文化，更是一种潮流，也是云计算的一个必然导向。意义在于让云成为云化战略成功的基石，而不是障碍。

二、k8s部署助力项目上云

在完成整体代码的开发后，我们还需要考虑部署问题。

这个时候k8s就有了很大的发挥空间，使用 Docker 接入整个开发、生产、打包流程，保证各运行环境一致、使用 Kubernetes 作为容器编排，最终解决项目部署云端的问题。

1、主要思路

本地开发时使用 Docker 开发
推送代码至 Gitlab 触发 CI
CI 基于基础镜像打包，每个 COMMIT ID 对应一个镜像，推送至私有仓库，触发 CD
CD 通过 kubectl 控制 K8s 集群更新应用

2、在本地开发阶段，我们将依赖下载及开发模式分开。

# 依赖下载
docker run -it \
    -v $(pwd)/package.json:/opt/work/package.json \
    -v $(pwd)/yarn.lock:/opt/work/yarn.lock \
    -v $(pwd)/.yarnrc:/opt/work/.yarnrc \ 
    # 挂载 package.json 、 yarn.lock 、 .yarnrc 到 /opt/work/ 下
    -v mobile_node_modules:/opt/work/node_modules \ 
    # /opt/work/node_modules 挂载为 mobile_node_modules 数据卷
    --workdir /opt/work \
    --rm node:13-alpine \
    yarn

在依赖下载中，思路是将 node_modules 目录作为一个数据卷。在需要使用时将其挂载到指定目录下，之后只需要将会影响到依赖下来的相关文件挂载到容器中，将 node_modules 数据卷挂载到文件夹。这样子就能持久化存储依赖文件。

# 开发模式
docker run -it \
    -v $(pwd)/:/opt/work/ \ 
    # 挂载项目目录至 / opt/work/ 下
    -v mobile_node_modules:/opt/work/node_modules \ 
    # 挂载 node_modules 数据卷到 /opt/work/node_modules 目录下
    --expose 8081 -p 8081:8081 \ # HotReload Socket
    --expose 9229 -p 9229:9229 \ # debugger
    --expose 3003 -p 3003:3003 \ # Node Server
    # 暴露各个端口
    --workdir /opt/work \
    node:13-alpine \
    ./node_modules/.bin/nodemon --inspect=0.0.0.0:9229 --watch server server/bin/www

开发模式下，我们只需要将之前的 node_modules 数据卷挂载到 node_modules 目录，再将项目目录挂载到容器中。暴露指定端口即可开始开发。这里 8081 为写死的 HotReload Socket 接口、 3003 为 Node 服务接口、 9229 为 debugger 接口。再把启动命令设置为开发模式指令就可以正常开发。

3、推送代码，触发 CI 。

在 CI 阶段，我们通过 Dockerfile 为每一次提交记录都生成一个与之对应的镜像。

FROM node:13-alpine

COPY package.json /opt/dependencies/package.json
COPY yarn.lock /opt/dependencies/yarn.lock
COPY .yarnrc /opt/dependencies/.yarnrc
RUN cd /opt/dependencies \
    && yarn install --frozen-lockfile \
    && yarn cache clean \
    && mkdir /opt/work \
    && ln -s /opt/dependencies/node_modules /opt/work/node_modules

# 具体文件处理
COPY ci/docker/docker-entrypoint.sh /usr/bin/docker-entrypoint.sh
COPY ./ /opt/work/
RUN cd /opt/work \
    && yarn build

WORKDIR /opt/work
EXPOSE 3003
ENV NODE_ENV production

ENTRYPOINT ["docker-entrypoint.sh"]
CMD ["node", "server/bin/www"]

上面是我们使用到的一个 Dockerfile 。

使用 node:13-alpine 作为基础镜像
复制依赖相关文件到容器中下载依赖， node_modules 软连接到 /opt/work 下。清理安装缓存
复制项目文件到容器中，执行客户端代码打包命令
设置环境变量，对外暴露服务端口，设置镜像启动命令

docker build -f Dockerfile --tag frontend-mobile:COMMIT_SHA .

最后使用以上命令将该版本打包为一个镜像，推送至私有仓库。

我们在 Dockerfile 优化编译速度及镜像体积时使用到的一些技巧:

前置合并不变的操作，将下载依赖和编译分开为两个RUN 指令，可以利用 Docker 的层缓存机制。在依赖不变的情况下，跳过依赖下载部分，直接使用之前的缓存。
每次操作后清理不需要的文件，如 yarn 生成的全局缓存，这些缓存不会影响到我们程序的运行。还有很多包管理工具也会生成一些缓存，按各种需要清理即可。
‘.dockerignore’ 中忽略不影响到编译结果的文件，下次这些文件变动时，打包会直接使用之前的镜像，改个 README 或者一些 K8s 发布配置时就不会重新打包镜像。

4、推送镜像至私有仓库，触发 CD 。

使用 Kubernetes 进行容器编排。

K8s 非常的灵活且智能。我们只需要描述我们需要怎么样的应用程序。 K8s 就会根据资源需求和其他约束自动放置容器。括一些自动水平扩展，自我修复。能方便我们去追踪监视每个应用程序运行状况。

CD 容器通过 kubectl 控制 K8s 集群。在每个分支提交代码触发 CD 之后，会为每个分支单独创建一个 Deployment 。对应每个分支环境。通过 Service 暴露一组指定 Deployment 对应的 Pod 服务， Pod 运行的是 Deployment 指定的应用镜像。最后使用 Ingress 根据域名区分环境对外提供服务。

5、k8s配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: frontend-mobile  # deployment 名称
  namespace: mobile # 命名空间
  labels:
    app: frontend-mobile # 标签
spec:
  selector:
    matchLabels:
     # 对应的 Pod 标签, 被其选择的 Pod 的现有副本集将受到此部署的影响
     app: frontend-mobile
  replicas: 8 # Pod 节点数量, 默认为 1
  template:   # 相当于 Pod 的配置
    metadata:
      name: frontend-mobile  # Pod 名称
      labels:
        app: frontend-mobile # Pod 标签
    spec:
      containers:
        - name: frontend-mobile
          image: nginx:latest
          ports:
            - containerPort: 3003
          resources: # 设置资源限制
            requests:
              memory: "256Mi"
              cpu: "250m"     # 0.25 个cpu
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "500m"     # 0.5 个cpu
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /api/serverCheck
              port: 3003
              httpHeaders:
                - name: X-Kubernetes-Health
                  value: health
            initialDelaySeconds: 15
            timeoutSeconds: 1
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: frontend-mobile  # Service 名称
  namespace: mobile # 命名空间
  labels:
    app: frontend-mobile # 标签
spec:
  selector:
    app: frontend-mobile # 对应的 Pod 标签
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8081       # 服务端口
      targetPort: 3003 # 代理端口
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: frontend-mobile
  namespace: mobile # 命名空间
  labels:
    app: frontend-mobile # 标签
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
    - host: local-deploy.com
      http:
        paths:
          - path: /
            backend:
              serviceName: frontend-mobile # 引用的服务名称
              servicePort: 8081         # 引用的服务端口, 对应 Service 中的 port