0. 應(yīng)用開發(fā)的趨勢

這幾年應(yīng)用開發(fā)的趨勢凑耻，從傳統(tǒng)的單體應(yīng)用升級到微服務(wù)架構(gòu)已是大勢所趨太示。
拋開巨型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不談，中大型企業(yè)微服務(wù)架構(gòu)也已成了企業(yè)開發(fā)的首選香浩，就連小公司對于微服務(wù)開發(fā)也躍躍欲試类缤。微服務(wù)架構(gòu)一統(tǒng)企業(yè)開發(fā)的時代已經(jīng)到來。
如果邻吭，你的企業(yè)還在進行傳統(tǒng)的單體應(yīng)用開發(fā)餐弱，那么你必須意識到你已經(jīng)落后了，落后是要挨打的。

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1. 單體應(yīng)用到微服務(wù)的挑戰(zhàn)

一項新技術(shù)的崛起是鼓舞人心的膏蚓，但是在這過程中必然會遇到很多挑戰(zhàn)猖败，這些挑戰(zhàn)是來自技術(shù)層面的。

我們先來看一下單體應(yīng)用和微服務(wù)的結(jié)構(gòu)圖比較降允。

單體應(yīng)用:

單體應(yīng)用

微服務(wù):

微服務(wù)

從上面兩幅圖可以看出恩闻，傳統(tǒng)的單體應(yīng)用多個模塊之間在單服務(wù)器上的單進程內(nèi)進行通信，而微服務(wù)架構(gòu)下則演變成各個服務(wù)多進程跨服務(wù)器之間的通信和交互剧董，變得復(fù)雜了許多幢尚。

微服務(wù)之間的通信，同步方式往往通過類似REST形式的HTTP通信翅楼，異步的話則通過類似AMQP協(xié)議的消息隊列機制尉剩。

這里我們遇到的第一個挑戰(zhàn)來了。

微服務(wù)的擴展

服務(wù)的單獨擴展

你的企業(yè)應(yīng)用如果有很多微服務(wù)毅臊，它們各自的擴展是不一樣的理茎。
比如，登陸微服務(wù)的并發(fā)和訪問壓力比較大管嬉，可能需要進行負載均衡皂林，而且還不止一個。
從上面的圖中我們可以看出蚯撩，菱形微服務(wù)進行了2臺服務(wù)器3個進程的擴展础倍，而圓形服務(wù)則不需要進行擴展。

既然我們引入了微服務(wù)胎挎，服務(wù)之間肯定有著錯綜復(fù)雜的調(diào)用關(guān)系吧沟启。
那么，我們遇到的第二個挑戰(zhàn)來了犹菇。

微服務(wù)間復(fù)雜的依賴關(guān)系

還是用圖來說話德迹。

傳統(tǒng)的單體應(yīng)用，各個模塊間的調(diào)用是有著順序的揭芍，我們往往可以用樹形結(jié)構(gòu)來表示胳搞，見下圖:

單體應(yīng)用樹形依賴鏈

微服務(wù)并不是樹形的，而是更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沼沈，見下圖:

微服務(wù)網(wǎng)狀依賴鏈

從上面的比較可以看出流酬，微服務(wù)的依賴關(guān)系是網(wǎng)狀的，要復(fù)雜很多列另，如果管理這些依賴，追蹤服務(wù)間的調(diào)用旦装，這又是一個新的挑戰(zhàn)页衙。

最后，我們既然開發(fā)了那么多微服務(wù)，那么我們的服務(wù)肯定是要發(fā)布的是吧店乐。但是問題來了艰躺，那么多的服務(wù)，我怎么一下子發(fā)布呢眨八，而且腺兴，原來的持續(xù)集成現(xiàn)在應(yīng)該怎么做呢？

那么廉侧，這就又是一個挑戰(zhàn): 微服務(wù)的發(fā)布和持續(xù)集成页响。

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2. 容器技術(shù)的崛起

在容器技術(shù)之前，我們更多的是應(yīng)用虛擬機(VM)技術(shù)段誊，我們在一個服務(wù)器上可以開辟多個虛擬機闰蚕，每一個虛擬機就相當(dāng)于一個小型的服務(wù)器，虛擬機之間互相通信连舍，虛擬機內(nèi)部我們安裝對應(yīng)的軟件和應(yīng)用没陡。

那么容器技術(shù)是什么？
容器相當(dāng)于在主機內(nèi)運行的一個單獨隔離的進程索赏，它單獨消耗該容器內(nèi)的應(yīng)用所需要的資源盼玄。
相比于虛擬機來說，容器更輕量潜腻，不需要像虛擬機一樣需要額外的進程强岸， 能夠運行更多數(shù)量的應(yīng)用。

還是用圖來說話

應(yīng)用運行在虛擬機上的結(jié)構(gòu)圖:

虛擬機應(yīng)用

應(yīng)用運行在容器中的結(jié)構(gòu)圖:

容器中的應(yīng)用

Docker容器化平臺

容器技術(shù)的崛起砾赔，必須提到Docker蝌箍。
不得不說，Docker已經(jīng)成為了容器化技術(shù)的事實標(biāo)準(zhǔn)暴心。

Docker是什么妓盲？
Docker is a platform for packaging, distributing, and running applications.
Docker是一個用于打包，發(fā)布专普，運行應(yīng)用程序的平臺悯衬。

Docker的關(guān)鍵概念

• 鏡像(Images)
  鏡像是用來把你的應(yīng)用和它的環(huán)境打包進去的東西。
  鏡像包含了應(yīng)用所需要的文件系統(tǒng)和一些其它的元數(shù)據(jù)檀夹，比如鏡像要運行時的路徑筋粗。

• 注冊倉庫(Registries)
  Docker的注冊倉庫(Registries)是用來存儲和共享docker鏡像的。
  你可以通過推(push)和拉(pull)的方式上傳和下載鏡像炸渡。
  倉庫中的鏡像可以使公有或私有的娜亿。

• 容器(Containers)
  容器是一個單獨的運行在主機上的進程。
  它包含自己需要的資源(eg: CPU, RAM, etc)蚌堵，并且資源獨立买决。

構(gòu)建沛婴，發(fā)布和運行Docker鏡像的流程

構(gòu)建，發(fā)布和運行Docker鏡像的流程

• 聲明從哪里拉取鏡像
• 構(gòu)建鏡像
• Docker推送鏡像到倉庫
• 聲明如何運行鏡像
• Docker從倉庫拉取鏡像
• Docker以容器的方式運行鏡像

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3. Kubernetes介紹

之前說了督赤，要維護那么多微服務(wù)的容器嘁灯，而且它們之間又有著錯綜復(fù)雜的依賴關(guān)系，是一件非常復(fù)雜且耗時的事情躲舌。如果節(jié)點上千丑婿，變成了一個不可能完成的任務(wù)。

那么没卸，我們需要一個好的容器編排和管理的系統(tǒng)羹奉。

Kubernetes是什么？
Kubernetes是當(dāng)前被業(yè)界廣泛認可和看好的基于Docker的大規(guī)模容器化分布式系統(tǒng)解決方案办悟。
它是谷歌的Borg(谷歌的久負盛名的大規(guī)模集群管理系統(tǒng))的一個開源版本尘奏。

Kubernetes是一個開放的平臺。
它不局限于任何一種語言病蛉，沒有限定任何編程接口炫加。
Java, Go, C++, Python編寫的服務(wù)，都可以被映射為Kubernetes的服務(wù)铺然。

Kubernetes運作原理

Kubernetes把所有的服務(wù)節(jié)點統(tǒng)籌為一個數(shù)據(jù)中心俗孝，作為一個可發(fā)布的平臺，見下圖:

Kubernetes運作原理

從上圖可以看出魄健，開發(fā)人員通過編寫App描述來將應(yīng)用通過master部署到任意多的worker節(jié)點赋铝。

Kubernetes就像一個操作系統(tǒng)，它具備以下功能:

• 服務(wù)發(fā)現(xiàn)(service discovery)
• 擴展(scaling)
• 負載均衡(load-balancing)
• 自愈(self-healing)
• leader選舉(leader election)

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Kubernetes架構(gòu)

Kubernetes架構(gòu)

• master節(jié)點
  控制和管理整個Kubernetes系統(tǒng)

The master is the control plane of Kubernetes. It consists of several components, such as an API server, a scheduler, and a controller manager.

(The master is responsible
for the global state of the cluster, cluster-level scheduling of pods, and handling of events. Usually, all the master components are set up on a single host. When considering high-availability scenarios or very large clusters, you will want to have master redundancy.)

• worker節(jié)點
  運行實際部署的應(yīng)用程序

• Control Plane
  控制整個集群沽瘦。
  它包含以下組件:
  ?? - API Server 組件通信
  ?? - Scheduler(調(diào)度器) 調(diào)度革骨，部署應(yīng)用程序的工作節(jié)點
  ?? - Controller Manager 管理集群，例如: 復(fù)制組件析恋，跟蹤工作節(jié)點良哲，處理節(jié)點失敗等。
  ?? - etcd 集群配置存儲(分布式存儲)

• Kubelet
  負責(zé)和API Server通信助隧，管理節(jié)點上的容器筑凫。

• kube-proxy
  它是Kubernetes的服務(wù)代理，負責(zé)負載均衡并村。

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4. Kubernetes的優(yōu)勢

• 簡化了應(yīng)用部署
  Kubernetes將所有的工作節(jié)點暴露為一個單獨的部署平臺巍实，開發(fā)人員不需要知道服務(wù)器的細節(jié)。

• 提高了硬件的利用率
  讓你從基礎(chǔ)架構(gòu)解耦哩牍。
  Kubernetes會根據(jù)你的描述需求棚潦，從現(xiàn)有的節(jié)點中挑選出最合適的節(jié)點來運行你的應(yīng)用程序。
  Kubernetes能讓應(yīng)用移動姐叁，找到最優(yōu)的節(jié)點瓦盛。

• 健康檢查和自愈
  Kubernetes監(jiān)控應(yīng)用洗显，一旦發(fā)生節(jié)點失敗外潜，會自動把應(yīng)用調(diào)度到其它節(jié)點原环。
  這讓運維團隊把精力放在修復(fù)壞掉的節(jié)點上，而不是去重新分配節(jié)點处窥。
  如果你的應(yīng)用有足夠的閑置節(jié)點嘱吗，甚至可以暫時不用理會失敗，比如在凌晨滔驾。

• 自動擴容
  Kubernetes監(jiān)控應(yīng)用谒麦，自動調(diào)整應(yīng)用的實例數(shù)量。
  如果Kubernetes運行在云架構(gòu)上哆致，彈性擴容會變得更加容易绕德。