Spring Boot + k8s = 王炸！

来源：https://blog.csdn.net/qq_14999375/article/details/123309636
前言

K8s + Spring Boot实现零宕机发布：健康检查+滚动更新+优雅停机+弹性伸缩+Prometheus监控+配置分离（镜像复用）
配置

健康检查

• 健康检查类型：就绪探针（readiness）+ 存活探针（liveness）
  
• 探针类型：exec（进入容器执行脚本）、tcpSocket（探测端口）、httpGet（调用接口）
  

业务层面

Spring Boot 基础就不介绍了，推荐看这个实战项目：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

项目依赖 pom.xml

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
4. </dependency>

复制代码

定义访问端口、路径及权限 application.yaml

1. management:
2.   server:
3.     port: 50000                         # 启用独立运维端口
4.   endpoint:                             # 开启health端点
5.     health:
6.       probes:
7.         enabled: true
8.   endpoints:
9.     web:
10.       exposure:
11.         base-path: /actuator            # 指定上下文路径，启用相应端点
12.         include: health

复制代码

将暴露/actuator/health/readiness和/actuator/health/liveness两个接口，访问方式如下：

1. http://127.0.0.1:50000/actuator/health/readiness
2. http://127.0.0.1:50000/actuator/health/liveness

复制代码

运维层面

k8s部署模版deployment.yaml

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. spec:
4.   template:
5.     spec:
6.       containers:
7.       - name: {APP_NAME}
8.         image: {IMAGE_URL}
9.         imagePullPolicy: Always
10.         ports:
11.         - containerPort: {APP_PORT}
12.         - name: management-port
13.           containerPort: 50000         # 应用管理端口
14.         readinessProbe:                # 就绪探针
15.           httpGet:
16.             path: /actuator/health/readiness
17.             port: management-port
18.           initialDelaySeconds: 30      # 延迟加载时间
19.           periodSeconds: 10            # 重试时间间隔
20.           timeoutSeconds: 1            # 超时时间设置
21.           successThreshold: 1          # 健康阈值
22.           failureThreshold: 6          # 不健康阈值
23.         livenessProbe:                 # 存活探针
24.           httpGet:
25.             path: /actuator/health/liveness
26.             port: management-port
27.           initialDelaySeconds: 30      # 延迟加载时间
28.           periodSeconds: 10            # 重试时间间隔
29.           timeoutSeconds: 1            # 超时时间设置
30.           successThreshold: 1          # 健康阈值
31.           failureThreshold: 6          # 不健康阈值

复制代码

滚动更新

k8s资源调度之滚动更新策略，若要实现零宕机发布，需支持健康检查

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   name: {APP_NAME}
5.   labels:
6.     app: {APP_NAME}
7. spec:
8.   selector:
9.     matchLabels:
10.       app: {APP_NAME}
11.   replicas: {REPLICAS}    # Pod副本数
12.   strategy:
13.     type: RollingUpdate    # 滚动更新策略
14.     rollingUpdate:
15.       maxSurge: 1                   # 升级过程中最多可以比原先设置的副本数多出的数量
16.       maxUnavailable: 1             # 升级过程中最多有多少个POD处于无法提供服务的状态

复制代码

优雅停机

在K8s中，当我们实现滚动升级之前，务必要实现应用级别的优雅停机。否则滚动升级时，还是会影响到业务。使应用关闭线程、释放连接资源后再停止服务
业务层面

项目依赖 pom.xml

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
4. </dependency>

复制代码

定义访问端口、路径及权限 application.yaml

1. spring:
2.   application:
3.     name: <xxx>
4.   profiles:
5.     active: @profileActive@
6.   lifecycle:
7.     timeout-per-shutdown-phase: 30s     # 停机过程超时时长设置30s，超过30s，直接停机
9. server:
10.   port: 8080
11.   shutdown: graceful                    # 默认为IMMEDIATE，表示立即关机；GRACEFUL表示优雅关机
13. management:
14.   server:
15.     port: 50000                         # 启用独立运维端口
16.   endpoint:                             # 开启shutdown和health端点
17.     shutdown:
18.       enabled: true
19.     health:
20.       probes:
21.         enabled: true
22.   endpoints:
23.     web:
24.       exposure:
25.         base-path: /actuator            # 指定上下文路径，启用相应端点
26.         include: health,shutdown

复制代码

将暴露/actuator/shutdown接口，调用方式如下：

1. curl -X POST 127.0.0.1:50000/actuator/shutdown

复制代码

运维层面

确保dockerfile模版集成curl工具，否则无法使用curl命令

1. FROM openjdk:8-jdk-alpine
2. #构建参数
3. ARG JAR_FILE
4. ARG WORK_PATH="/app"
5. ARG EXPOSE_PORT=8080
7. #环境变量
8. ENV JAVA_OPTS=""\
9.     JAR_FILE=${JAR_FILE}
11. #设置时区
12. RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
13. RUN sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apk/repositories  \
14.     && apk add --no-cache curl
15. #将maven目录的jar包拷贝到docker中，并命名为for_docker.jar
16. COPY target/$JAR_FILE $WORK_PATH/
19. #设置工作目录
20. WORKDIR $WORK_PATH
23. # 指定于外界交互的端口
24. EXPOSE $EXPOSE_PORT
25. # 配置容器，使其可执行化
26. ENTRYPOINT exec java $JAVA_OPTS -jar $JAR_FILE

复制代码

k8s部署模版deployment.yaml

注：经验证，java项目可省略结束回调钩子的配置

此外，若需使用回调钩子，需保证镜像中包含curl工具，且需注意应用管理端口（50000）不能暴露到公网

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. spec:
4.   template:
5.     spec:
6.       containers:
7.       - name: {APP_NAME}
8.         image: {IMAGE_URL}
9.         imagePullPolicy: Always
10.         ports:
11.         - containerPort: {APP_PORT}
12.         - containerPort: 50000
13.         lifecycle:
14.           preStop:       # 结束回调钩子
15.             exec:
16.               command: ["curl", "-XPOST", "127.0.0.1:50000/actuator/shutdown"]

复制代码

弹性伸缩

为pod设置资源限制后，创建HPA

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   name: {APP_NAME}
5.   labels:
6.     app: {APP_NAME}
7. spec:
8.   template:
9.     spec:
10.       containers:
11.       - name: {APP_NAME}
12.         image: {IMAGE_URL}
13.         imagePullPolicy: Always
14.         resources:                     # 容器资源管理
15.           limits:                      # 资源限制（监控使用情况）
16.             cpu: 0.5
17.             memory: 1Gi
18.           requests:                    # 最小可用资源（灵活调度）
19.             cpu: 0.15
20.             memory: 300Mi
21. ---
22. kind: HorizontalPodAutoscaler            # 弹性伸缩控制器
23. apiVersion: autoscaling/v2beta2
24. metadata:
25.   name: {APP_NAME}
26. spec:
27.   scaleTargetRef:
28.     apiVersion: apps/v1
29.     kind: Deployment
30.     name: {APP_NAME}
31.   minReplicas: {REPLICAS}                # 缩放范围
32.   maxReplicas: 6
33.   metrics:
34.     - type: Resource
35.       resource:
36.         name: cpu                        # 指定资源指标
37.         target:
38.           type: Utilization
39.           averageUtilization: 50

复制代码

Prometheus集成

业务层面

项目依赖 pom.xml

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
4. </dependency>    io.micrometer    micrometer-registry-prometheus

复制代码

定义访问端口、路径及权限 application.yaml

1. management:
2.   server:
3.     port: 50000                         # 启用独立运维端口
4.   metrics:
5.     tags:
6.       application: ${spring.application.name}
7.   endpoints:
8.     web:
9.       exposure:
10.         base-path: /actuator            # 指定上下文路径，启用相应端点
11.         include: metrics,prometheus

复制代码

将暴露/actuator/metric和/actuator/prometheus接口，访问方式如下：

1. http://127.0.0.1:50000/actuator/metric
2. http://127.0.0.1:50000/actuator/prometheus

复制代码

运维层面

deployment.yaml

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. spec:
4.   template:
5.     metadata:
6.       annotations:
7.         prometheus:io/port: "50000"
8.         prometheus.io/path: /actuator/prometheus  # 在流水线中赋值
9.         prometheus.io/scrape: "true"              # 基于pod的服务发现

复制代码

配置分离

方案：通过configmap挂载外部配置文件，并指定激活环境运行
作用：配置分离，避免敏感信息泄露；镜像复用，提高交付效率
通过文件生成configmap

1. # 通过dry-run的方式生成yaml文件
2. kubectl create cm -n <namespace> <APP_NAME> --from-file=application-test.yaml --dry-run=1 -oyaml > configmap.yaml
4. # 更新
5. kubectl apply -f configmap.yaml

复制代码

挂载configmap并指定激活环境

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   name: {APP_NAME}
5.   labels:
6.     app: {APP_NAME}
7. spec:
8.   template:
9.     spec:
10.       containers:
11.       - name: {APP_NAME}
12.         image: {IMAGE_URL}
13.         imagePullPolicy: Always
14.         env:
15.           - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE   # 指定激活环境
16.             value: test
17.         volumeMounts:                      # 挂载configmap
18.         - name: conf
19.           mountPath: "/app/config"         # 与Dockerfile中工作目录一致
20.           readOnly: true
21.       volumes:
22.       - name: conf
23.         configMap:
24.           name: {APP_NAME}

复制代码

汇总配置

业务层面

项目依赖 pom.xml

1. <dependency>
2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3.     <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
4. </dependency>    io.micrometer    micrometer-registry-prometheus

复制代码

定义访问端口、路径及权限 application.yaml

1. spring:
2.   application:
3.     name: project-sample
4.   profiles:
5.     active: @profileActive@
6.   lifecycle:
7.     timeout-per-shutdown-phase: 30s     # 停机过程超时时长设置30s，超过30s，直接停机
9. server:
10.   port: 8080
11.   shutdown: graceful                    # 默认为IMMEDIATE，表示立即关机；GRACEFUL表示优雅关机
13. management:
14.   server:
15.     port: 50000                         # 启用独立运维端口
16.   metrics:
17.     tags:
18.       application: ${spring.application.name}
19.   endpoint:                             # 开启shutdown和health端点
20.     shutdown:
21.       enabled: true
22.     health:
23.       probes:
24.         enabled: true
25.   endpoints:
26.     web:
27.       exposure:
28.         base-path: /actuator            # 指定上下文路径，启用相应端点
29.         include: health,shutdown,metrics,prometheus

复制代码

运维层面

确保dockerfile模版集成curl工具，否则无法使用curl命令

1. FROM openjdk:8-jdk-alpine
2. #构建参数
3. ARG JAR_FILE
4. ARG WORK_PATH="/app"
5. ARG EXPOSE_PORT=8080
7. #环境变量
8. ENV JAVA_OPTS=""\
9.     JAR_FILE=${JAR_FILE}
11. #设置时区
12. RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone
13. RUN sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apk/repositories  \
14.     && apk add --no-cache curl
15. #将maven目录的jar包拷贝到docker中，并命名为for_docker.jar
16. COPY target/$JAR_FILE $WORK_PATH/
19. #设置工作目录
20. WORKDIR $WORK_PATH
23. # 指定于外界交互的端口
24. EXPOSE $EXPOSE_PORT
25. # 配置容器，使其可执行化
26. ENTRYPOINT exec java $JAVA_OPTS -jar $JAR_FILE

复制代码

k8s部署模版deployment.yaml

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   name: {APP_NAME}
5.   labels:
6.     app: {APP_NAME}
7. spec:
8.   selector:
9.     matchLabels:
10.       app: {APP_NAME}
11.   replicas: {REPLICAS}                            # Pod副本数
12.   strategy:
13.     type: RollingUpdate                           # 滚动更新策略
14.     rollingUpdate:
15.       maxSurge: 1
16.       maxUnavailable: 0
17.   template:
18.     metadata:
19.       name: {APP_NAME}
20.       labels:
21.         app: {APP_NAME}
22.       annotations:
23.         timestamp: {TIMESTAMP}
24.         prometheus.io/port: "50000"               # 不能动态赋值
25.         prometheus.io/path: /actuator/prometheus
26.         prometheus.io/scrape: "true"              # 基于pod的服务发现
27.     spec:
28.       affinity:                                   # 设置调度策略，采取多主机/多可用区部署
29.         podAntiAffinity:
30.           preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
31.           - weight: 100
32.             podAffinityTerm:
33.               labelSelector:
34.                 matchExpressions:
35.                 - key: app
36.                   operator: In
37.                   values:
38.                   - {APP_NAME}
39.               topologyKey: "kubernetes.io/hostname" # 多可用区为"topology.kubernetes.io/zone"
40.       terminationGracePeriodSeconds: 30             # 优雅终止宽限期
41.       containers:
42.       - name: {APP_NAME}
43.         image: {IMAGE_URL}
44.         imagePullPolicy: Always
45.         ports:
46.         - containerPort: {APP_PORT}
47.         - name: management-port
48.           containerPort: 50000         # 应用管理端口
49.         readinessProbe:                # 就绪探针
50.           httpGet:
51.             path: /actuator/health/readiness
52.             port: management-port
53.           initialDelaySeconds: 30      # 延迟加载时间
54.           periodSeconds: 10            # 重试时间间隔
55.           timeoutSeconds: 1            # 超时时间设置
56.           successThreshold: 1          # 健康阈值
57.           failureThreshold: 9          # 不健康阈值
58.         livenessProbe:                 # 存活探针
59.           httpGet:
60.             path: /actuator/health/liveness
61.             port: management-port
62.           initialDelaySeconds: 30      # 延迟加载时间
63.           periodSeconds: 10            # 重试时间间隔
64.           timeoutSeconds: 1            # 超时时间设置
65.           successThreshold: 1          # 健康阈值
66.           failureThreshold: 6          # 不健康阈值
67.         resources:                     # 容器资源管理
68.           limits:                      # 资源限制（监控使用情况）
69.             cpu: 0.5
70.             memory: 1Gi
71.           requests:                    # 最小可用资源（灵活调度）
72.             cpu: 0.1
73.             memory: 200Mi
74.         env:
75.           - name: TZ
76.             value: Asia/Shanghai
77. ---
78. kind: HorizontalPodAutoscaler            # 弹性伸缩控制器
79. apiVersion: autoscaling/v2beta2
80. metadata:
81.   name: {APP_NAME}
82. spec:
83.   scaleTargetRef:
84.     apiVersion: apps/v1
85.     kind: Deployment
86.     name: {APP_NAME}
87.   minReplicas: {REPLICAS}                # 缩放范围
88.   maxReplicas: 6
89.   metrics:
90.     - type: Resource
91.       resource:
92.         name: cpu                        # 指定资源指标
93.         target:
94.           type: Utilization
95.           averageUtilization: 50

复制代码

近期热文推荐：
1.1,000+ 道 Java面试题及答案整理(2022最新版)
2.劲爆！Java 协程要来了。。。
3.Spring Boot 2.x 教程，太全了！
4.别再写满屏的爆爆爆炸类了，试试装饰器模式，这才是优雅的方式！！
5.《Java开发手册（嵩山版）》最新发布，速速下载！
觉得不错，别忘了随手点赞+转发哦！

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！