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deploying-simple-hello-spring-app

README.md

部署一个简单的 Spring boot 应用

实验前提

  • 需要你有 macOS 开发环境，本文以此为例，其他类型的开发环境请自行搭建。
  • 需要你对 YAML 这一专门用来写配置文件的语言有所了解。
  • 需要你对 Docker 有一些基本的了解。
  • 需要你对 Kubernetes 中的 Node、Pod、ReplicaSet、Deployment、Service、Ingress、ConfigMap 等一些核心基础概念有一定的了解。

YAML 配置文件下载地址：

git clone https://github.com/jxlwqq/kubernetes-examples.git
cd deploying-simple-hello-spring-app

安装 Docker for Mac

下载地址：https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac

启动并开启 Kubernetes 功能，功能开启过程中，Docker 将会自动拉取 Kubernetes 相关镜像，所以全程需要科学上网。

为啥不使用 minikube？minikube + virtualbox + kubectl 安装起来太繁琐了，而且即使科学上网了你也不一定能搞定。当然阿里云提供了一篇安装教程可以参考。

本地端口准备

请确保本地 localhost 的 80 端口没有被占用，已在使用的请在实验期间暂时关闭占用 80 端口的服务。

切换集群

如果你本地有多个 Kubernetes 的集群配置，请先切换至名为 docker-desktop 的集群：

kubectl config use-context docker-desktop

源代码

一个简单的 Spring Boot 应用程序看起来是这样的：

package com.example.hellospring;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class HelloSpringApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HelloSpringApplication.class, args);
    }
}

Docker 镜像

应用的 Dockerfile 如下所示：

# 多阶段构建：提升构建速度，减少镜像大小

FROM maven:3-openjdk-8 AS compile_stage
WORKDIR /app

COPY .mvn .mvn
COPY pom.xml .
COPY src src

RUN mvn clean package -U -DskipTests

FROM openjdk:8-jdk-alpine
ENV PROJECT_NAME hello-spring
ENV PROJECT_VERSION 0.0.1-SNAPSHOT
WORKDIR /app

COPY --from=compile_stage /app/target/${PROJECT_NAME}-${PROJECT_VERSION}.jar .

CMD ["sh", "-c", "java -jar /app/${PROJECT_NAME}-${PROJECT_VERSION}.jar"]

构建并提交镜像：

jxlwqq 是我的 Docker Hub 账号，这里需要换成你自己的账号。如果没有账号，需要先注册：https://hub.docker.com/signup

这一步如果想跳过的话，暂时可以直接拉取我制作好的镜像：docker pull jxlwqq/hello-spring:latest

docker build -f Dockerfile -t jxlwqq/hello-spring:latest . # 构建镜像
docker login # 登录
docker push jxlwqq/hello-spring:latest # 提交镜像

前提条件：部署 nginx ingress

为了让 Ingress 资源工作，集群必须有一个正在运行的 Ingress 控制器。 Kubernetes 官方目前支持和维护 GCE 和 nginx 控制器。

这里我们选择 Ingress-nginx 控制器：

kubectl apply -f ../ingress-nginx/deploy.yaml

注： deploy.yaml 文件内容来源自：https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/blob/main/deploy/static/provider/cloud/deploy.yaml

详细操作说明见：https://github.com/kubernetes/ingress-nginx/blob/main/docs/deploy/index.md

部署 hello spring 应用

执行以下命令：

kubectl apply -f hello-spring-deployment-and-service.yaml
kubectl apply -f ingress.yaml

返回：

service/hello-spring-svc created
deployment.apps/hello-spring created
ingress.networking.k8s.io/hello-spring-ingress created

hello-spring-deployment-and-service.yaml 文件解读：

apiVersion: apps/v1 # api 版本
kind: Deployment # 资源对象类型
metadata: # Deployment 元数据
  name: hello-spring # 对象名称
spec: # 对象规约
  selector: # 选择器，作用：选择带有下列标签的Pod
    matchLabels: # 标签匹配
      app: hello-spring # 标签KeyValue
  template: # Pod 模版
    metadata: # Pod元数据
      labels: # Pod 标签
        app: hello-spring # Pod 标签，与上述的 Deployment.selector中的标签对应
    spec: # Pod 对象规约
      containers: # 容器
        - name: hello-spring # 容器名称
          image: jxlwqq/hello-spring:latest # 镜像名称:镜像版本
          resources: # 资源限制
            limits: # 简单理解为max资源值
              memory: "128Mi"
              cpu: "500m"
            requests: # 简单理解为min资源值
              memory: "128Mi"
              cpu: "500m"
          ports: # 端口
            - containerPort: 8080 # 端口号
---
apiVersion: v1 # api 版本
kind: Service # 对象类型
metadata: # 元数据
  name: hello-spring-svc # 对象名称
spec: # 规约
  selector: # 选择器
    app: hello-spring # 标签选择器，与 Pod 的标签对应
  ports:
    - port: 8080 # Service 端口号
      targetPort: 8080 # Pod 暴露的端口号

ingress.yaml 文件解读：

apiVersion: networking.k8s.io/v1 # api 版本
kind: Ingress # 对象类型
metadata: # 元数据
  name: hello-spring-ingress # 对应名称
spec: # 规约
  rules: # 规则
    - http:
        paths: # 路径
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend: # 后端服务
              service: # 服务
                name: hello-spring-svc # service 名称
                port:
                  number: 8080 # 端口号
  ingressClassName: nginx

访问验证：

curl 127.0.0.1/hello # 返回 Hello, Spring!

清理

kubectl delete -k .