随着互联网的发展，后端服务和容器编排技术的日益成熟，微服务成为了后端服务的首选，Kubernetes 也已经成为目前容器编排的事实标准, 微服务拥抱容器时代已经来临。笔者结合自己的经验，写了这篇微服务+ Kubernetes 入门宝典，希望能够抛砖引玉。能让大家了解 微服务和 Kubernetes 如何配合。上卷主要描述 微服务设计，项目实现，kubernetes 部署，微服务的部署 高可用和监控 这几个部分。下卷计划讨论服务化网格和数据持久化, 有状态服务，operator 这几部分。
本文会从设计开始，设计一个简单的前后端分离的项目，并将它部署在 kubernetes 集群上，期间我们将关注微服务和 kubernetes 配合的各个方面，并且从 系统的可用性，可靠性、强壮性、可扩展进行讨论，最终设计一个可以真正实用的系统。
整体上我们从4个章节描述这个目标，分别是：
第一章：微服务项目的设计
第二章：微服务项目的具体实现
第三章：kubernetes的部署
第四章：微服务高可用部署及验证
微服务是一种设计思想，它并不局限于任何开发语言，在本例中我们选择java的spring boot 框架来实现微服务。微服务之间的 RPC 方案也很多，我们这里选择RESTFUL 这种最常见的方案。为了项目的简洁，项目也没有涉及数据库和缓存，配置中心相关的内容。我们主要注重项目的设计思想实践和项目改进。
首先我们简单地回顾一下微服务，微服务的定义当来自 Martin flowerler https://martinfowler.com/articles/microservices.html 一文，借用大佬的一张图 描述了微服务最本质的东西。
微服务就是这么简单吗？当然不是，里面有很多细节需要考虑，纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。这次让我们开始从0开始真正的设计整套系统。
现在我们要设计一个最简单的微服务架构。为了更贴近真实的业务。我们假设这个系统是这样的。
最终我们将这套架构将部署在kubernetes 上，开始真正的服务用户。
从图一我们可以看到这是一个非常简单而单薄的架构，存在很多问题，我们需要不断地解决它们。下面我们开始改进项目。
首先，我们要解决节点的可靠性。在图一所有的节点都只有一个实例，任何节点的崩溃都将造成项目无法运行，在真正的项目中这是不可接受的。怎么解决呢？当然是多个实例
但是多个实例又带来一个问题，各个组件之间如何定位呢？如果有10个b.demo.com 实例，它的上下游又该如何找到它们呢？解决方案之一是注册中心。注册中心解决的是应用之间的寻址问题。有了它，上下游之间的应用可以相互寻址，并且获知那些实例是可用的，应用挑选可用的实例进行工作。注册中心的方案很多，有eureka，zookeeper, consul , Nacos 等等，关于讨论各种注册中心是AP、CP的区别，优劣的文章很多，这篇文章不是一篇微服务的开发教程，我们选择比较常见的eureka为演示的注册中心。
注：在kubernetes 中部署微服务，对注册中心是没有任何限制的。所以不要被某些文章误导，按照这篇文章做，你完全可以做到代码零修改，直接在kubernetes 上运行。
在完成了注册中心的功能后，虽然整个系统可以运行了，我们会发现没有应用监控的情况下，我们对系统运转状态是完全摸黑的，这样相当于盲人骑马，非常危险。我们需要知道所有微服务运行的状态，必须将各个微服务的状态监控起来，只有这样才能做到 运筹帷幄，决胜千里。
在kubernetes 上，我们需要每个微服务的实例里开启监控数据到导出功能。同时利用 Prometheus 的自动发现功能， 这样Prometheus 可以将数据收集存储起来。这里的数据包括每个应用的各项指标比如内存大小，200错误数目，500错误数目, JVM里线程数量，GC时间大小。配合granfana的聚合显示能力，我们可以直观地对整个系统有完整把控。在应用开发过程中，我们只需要在代码里加入一个类库就可以实现信息的导出，不需要专门写代码。
目前已经有了监控，日志还有存在的必要吗？当然 下面这个图就反应监控的3个维度。
Metrics 主要就是指刚才说的监控，它主要反应的就是一个聚合的数据，比如今天200错误是多少，QPS是多少？它指的是一段时间内的数据聚合。
Logging 就是我们现在讨论的日志。的它描述一些离散的（不连续的）事件。比如各个系统里的错误，告警。所以我们需要将日志收集起来。
Tracing 则关注单次请求中信息。我们关注请求的质量和服务可行性，是我们优化系统，排查问题的工具。
说到了日志，在一个分布式系统，日志是非常重要的一环。因为微服务和容器的缘故，导致日志收集不是这么简单了。因为在kubernetes 里 容器的销毁和重启都是经常可能出现的，我们需要第一时间就把日志收集起来。
日志收集的方案有很多，有些方案是在本地启动一个收集进程，将落地的日志转发到kakfa组件再转发日志中心，也有的方案是直接写到kafka组件直接进入日志中心。两者各有优劣。
在这里，我们的方案选择了后者。我们简单地利用一个组件将日志直接打入kafka 组件。这种方案的好处是我们日志不再落地，日志IO被消除了，日志的存储也和容器做到了分离。我们再也不用担心日志IO对宿主机造成的系统压力了。
刚才我们讨论了监控 (Metric)和日志(Logging)，还有一个维度就是追踪(Tracing).
随着微服务的实例越来越多，有一个很现实的问题出现了，当大规模分布式集群出现了，应用构建在不同的容器集群里、有可能布在了几千台容器里，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。这该怎么解决呢？可以看看google的论文 google dapper
你认为这一切就完了吗？当然不是，微服务里还有一项非常重要的功能：流量控制，我们还没有做。
当海量的请求来临的时候，我们可以用增加容器数量的办法来提高我们的服务能力，但是简单地添加实例是很危险的，因为整个系统的服务能力是被系统短板所限制的，简单地添加实例，并不是总能起到提高服务能力的作用。反而可能引起反作用，最终导致整个系统的崩溃。
我们对整个系统的负载容量是有一个设计的，当超出我们设计的能力时，我们需要对多余的请求说No。相应的方案分别是熔断、限流和降级。目前java领域的这方面的hystrix，sentinel 在这方面都做得很好。Sentinel 在阿里接受了考验，并且使用起来也很简单，所以我们选它。现在我们在整个系统里加上一个流量控中心。这样一个基本完整的 可靠的 高可靠的系统就基本完成了。
好了设计部分，先到这里，开始实现。
从 前端向后端开始实现
前端站点的逻辑很简单，就是显示一个页面，页面中有一个按键。当你点击按键的时候，前端页面发起ajax请求，访问前端站点本身的一个接口，这个接口被nginx代理，转发到a.demo.com 微服务上，a. demo.com 微服务再将请求转发到b. demo.com, b. demo.com 再将请求转发到c. demo.com. 最终将结果返回给前端。前端站点再将结果显示在页面上。我们通过结果显示，就能知道 这次请求通过了那些服务器，每台服务器的服务运行时间大概是多少。
前端站点代码 大体如下：
注册中心的代码非常简单，只需要加一个简单的声明
同时我们也可以看到大部分依赖库只需要加入就可以，并不需编写代码就可以工作，这让开发工作变得轻松。
在完成应用的编写后，我们需要安装kubernetes系统了，如果已经有kubernetes 集群的，就可以直接跳过这个部分了，请看下一章。除了kubernetes 集群以外，你还需要Prometheus and Grafana这样的监控组件。所以这里我推荐一个牛逼的安装工具，和所有现有的Kubernetes 安装工具比，它是最好的，没有之一。
它的名字是 K8seasy, 它的优点在于
下载K8seasy，官方主页 https://github.com/xiaojiaqi/K8seasy_release_page
如果要选择一个其他版本的kubernetes
sudo ./installer --genkey -hostlist=192.168.2.1
sudo ./installer -kubernetestarfile kubernetes-server-linux-amd64v1.18.2.tar.gz -masterip 192.168.2.50
稍等一会儿 就能看到类似如下输出
以master 节点为 192.168.2.50 为例子
http://192.168.2.50:10000 可以直接打开dashboard, 对整个集群有一个全面了解
这一切就完了吗？当然不是，为了支持多集群管理，再推荐一个工具。刚才我们说到直接使用 http://192.168.2.50:1000 这个页面可以直接管理整个集群，但是在公司里如果有多个集群，该如何管理呢? 别担心，K8seasy 已经有对应的解决方案
lens.kubeconfig 导入到lens里
Lens的界面优美，使用方便，快试试吧。
sudo ./installer -h 查看帮助， 也可以使用 sudo ./installer -demo 查看各种场景的安装帮助。
Kubernetes 装好了，现在开始将微服务部署上去了。我们刚才的代码只是Java 源码，我们还需要将它们编译成Jar包，然后再打成docker 镜像才能部署，这部分比较简单，所以我不演示如何完成了，我将相关的Dockerfile 和 最终Yaml 都放在Github 里了，在开始开发时，我提到将日志写入Kafka, 所以有2套配置，一套使用了Kafak 一套没有使用Kafka。请注意区别，有因为没有Kafka 比较容易实施，我这里就演示没有Kafak的版本。这样所有只要有一台Linux 就可以保证将整个流程实施成功。
依次运行每条部署Yaml的命令即可，不需要做其他的操作。
注意，镜像在Docker-Hub, 可能需要一定时间能下载。
运行后在 Dashboard 查看，你可以看到类似的信息，所有的服务都已经成功运行。
首先我们可以打开dashboard 从中查到eureka.服务器的具体ip, 然后访问eurka 服务。
在页面中你可以发现，在Kubernetes集群里，我们启动了3个eureka服务，它们相互注册，组成了一个高可用集群。
此时 我们打开 http://www.demo.com 的网页。
我们可以点击页面上的 get 请求按键，模拟发出请求，随后我们就会发现页面里显示出的信息在不断变化。
使用一个简单的脚本 模拟每3秒从前端访问一次后端。
首先打开zipkin zipkin.demo.com
其次 打开 sentinel 站点，这个站点可以监控，也可以对微服务进行限流，限速，熔断等操作。（密码口令都是 sentinel）
打开Grafana的监控页，你可以查看所有应用的状态，包括heap 大小，启动时间，错误数目 等等。
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文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/V6crMJDFnddlCLrlSsp_5A
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