最简单的K8S部署文件编写姿势是怎样的

蜗牛互联网技术资讯2021-12-152850

最简单的K8S部署文件编写姿势是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

1. 头疼编写K8S部署文件？

K8S yaml 参数很多，需要边写边查？
保留回滚版本数怎么设？
如何探测启动成功，如何探活？
如何分配和限制资源？
如何设置时区？否则打印日志是GMT标准时间
如何暴露服务供其它服务调用？
如何根据CPU和内存使用率来配置水平伸缩？

首先，你需要知道有这些知识点，其次要把这些知识点都搞明白也不容易，再次，每次编写依然容易出错！

2. 创建服务镜像

前一篇文章讲解了如何快速创建自己的服务镜像，不过为了演示，这篇文章我们以 redis:6-alpine 镜像为例。

3. 完整K8S部署文件编写过程

首先安装 goctl 工具
GO111MODULE=on GOPROXY=https://goproxy.cn/,direct go get -u github.com/tal-tech/go-zero/tools/goctl

一键生成K8S部署文件

goctl kube deploy -name redis -namespace adhoc -image redis:6-alpine -o redis.yaml -port 6379

生成的 yaml 文件如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis
  namespace: adhoc
  labels:
    app: redis
spec:
  replicas: 3
  revisionHistoryLimit: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
    spec:
      containers:
      - name: redis
        image: redis:6-alpine
        lifecycle:
          preStop:
            exec:
              command: ["sh","-c","sleep 5"]
        ports:
        - containerPort: 6379
        readinessProbe:
          tcpSocket:
            port: 6379
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 10
        livenessProbe:
          tcpSocket:
            port: 6379
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 20
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 1024Mi
        volumeMounts:
        - name: timezone
          mountPath: /etc/localtime
      volumes:
        - name: timezone
          hostPath:
            path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-svc
  namespace: adhoc
spec:
  ports:
    - port: 6379
  selector:
    app: redis

---

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: redis-hpa-c
  namespace: adhoc
  labels:
    app: redis-hpa-c
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: redis
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 80

---

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: redis-hpa-m
  namespace: adhoc
  labels:
    app: redis-hpa-m
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: redis
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageUtilization: 80

部署服务，如果 adhoc namespace不存在的话，请先通过 kubectl create namespace adhoc 创建

$ kubectl apply -f redis.yaml
deployment.apps/redis created
service/redis-svc created
horizontalpodautoscaler.autoscaling/redis-hpa-c created
horizontalpodautoscaler.autoscaling/redis-hpa-m created

查看服务允许状态

$ kubectl get all -n adhoc
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/redis-585bc66876-5ph36   1/1     Running   0          6m5s
pod/redis-585bc66876-bfqxz   1/1     Running   0          6m5s
pod/redis-585bc66876-vvfc9   1/1     Running   0          6m5s

NAME                TYPE        CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
service/redis-svc   ClusterIP   172.24.15.8   <none>        6379/TCP   6m5s

NAME                    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/redis   3/3     3            3           6m6s

NAME                               DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/redis-585bc66876   3         3         3       6m6s

NAME                                              REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/redis-hpa-c   Deployment/redis   0%/80%    3         10        3          6m6s
horizontalpodautoscaler.autoscaling/redis-hpa-m   Deployment/redis   0%/80%    3         10        3          6m6s

测试服务

$ kubectl run -i --tty --rm cli --image=redis:6-alpine -n adhoc -- sh
/data # redis-cli -h redis-svc
redis-svc:6379&gt; set go-zero great
OK
redis-svc:6379&gt; get go-zero
"great"

goctl 工具极大简化了 K8S yaml 文件的编写，提供了开箱即用的最佳实践，并且支持了模板自定义。

关于最简单的K8S部署文件编写姿势是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注蜗牛博客行业资讯频道了解更多相关知识。

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