系列

容器化技术与微服务结合—docker（一）
容器化技术与微服务结合—Kubernetes基本介绍（二）
容器化技术与微服务结合—Pod详解（三）
容器化技术与微服务结合—实操service并部署一个简单对外开放的springboot HelloWord服务（四）
容器化技术与微服务结合—结合springcloud微服务框架进行部署（含切换成阿里云docker仓库）（五）
容器化技术与微服务结合—SpringCloud框架与阿里云serverless k8s的结合（六）

写在前面

博主保留cloud微服务及eureka的体系。k8s作为快速部署编排的设施。这样在本地开发的时候会方便一些。

如上图（本偏因为应用少，暂时不用Ingress，直接使用slb做对外负载均衡）

针对网关层面，抛出对外service
保留eureka服务注册，使用PrivateZone域名解析服务（在内部k8s内部之间使用servicename的host方式通信），这个东西有坑，下面会讲到
sdk等信息自己接入即可, 参考博主框架项目：https://gitee.com/_madi/codemperor.git （cloud-k8s分支）
采用博主编写的sdk方便统计日志，并无缝接入阿里云日志系统，方便快速检索
采用钉钉机器人消息（博主sdk中有封装）发送核心业务、报错等信息

Serverless K8S

概念

让用户不在关注服务器与应用环境，仅仅只关注应用及其运维。减少了服务器与环境等底层的运维成本

如上图所示，阿里云的serverless，可以直接将pod（结合镜像）与cpu及内存结合，直接运行，当你不想运行这个pod或者应用的时候，停止即可，底层的服务器资源已经完全屏蔽。这样的情形会对很多热插拔式的应用有极大节省（省钱呀~）

举个例子：你想玩lol，会启动lol的应用，这个时候，应用开始消耗cpu、内存等，当你不想玩的时候，会关掉lol的应用，这个时候就释放了cpu和内存。

创建集群

直接创建serverkess k8s集群：

下面图中：
-选择对外开放，如果你的整个集群是用来内部使用，比如计算大数据，算完就删，这个时候可以不对外开放，如果是一个对外业务性质的集群，选择对外开放，否则整个集群将无法对外提供服务
-选择PrivateZone，这个是个很大的坑，如果你不选择，那么整个集群内不允许使用ServiceName进行通信，只能对想要通信的服务开启内部SLB并绑定固定的EIP，通过这样方式通信，这样会有比较大的运维成本

点击创建之后，稍等几分钟：

发现已经创建完毕

微服务搭建

项目地址

微服务简单的框架搭建，前面博主已经写过了，这里参考博主的git项目：

https://gitee.com/_madi/codemperor.git （cloud-k8s分支）

分为：网关、auth、eureka、常用sdk等

环境区分以及dockerFile注意

通常环境区分为：dev（研发）、qa（测试）、demo（预发）、prod（生产）
这里博主使用application的配置区分环境，然后java -jar --spring.profiles.active=qa的方式来确认环境并启动

项目中有个empr-k8s目录，其中目前是qa环境的打包，在这个目录下，执行：

docker build -f …/empr-k8s/docker/qa-gateway-docker-file -t 镜像名称:标记 …/…/empr-gateway

注意-f后面跟的是dockerfile的路径

最后结尾不再是以 . （点）结尾，而是一个路径。最后的 . 其实是docker编译时候的运行环境，…/…/empr-gateway 代表让dockerfile在网关项目下执行，这样才可以将网关项目下面的东西全部打包，或者在target下面执行也行，这样直达包了jar，东西会少一些

阿里云日志接入

创建阿里云日志project

配置好后会提示你进行数据接入，也可以选择project进入页面接入：

选择logback的方式：

然后完成~

配置

为了更好查看日志，我们将日志直接接入阿里云日志系统，我们使用logback方式接入：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration><property name="logPath" value="/emper/app/logs"/><property name="pattern" value='%d ~ AUTH-%thread ~ %-5level ~ %logger{0} ~ %msg%n'/><!-- 这里暂时用prod-buy-order服务器--><property name="remote" value="10.0.7.52"/><!-- %m输出的信息,%p日志级别,%t线程名,%d日期,%c类的全名,%i索引【从数字0开始递增】,,, --><!-- appender是configuration的子节点，是负责写日志的组件。 --><!-- ConsoleAppender：把日志输出到控制台 ch.qos.logback.core.ConsoleAppender--><appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><encoder><pattern>${pattern}</pattern><!-- 控制台也要使用UTF-8，不要使用GBK，否则会中文乱码 --><charset>UTF-8</charset></encoder></appender><!-- RollingFileAppender：滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件 --><!-- 以下的大概意思是：1.先按日期存日志，日期变了，将前一天的日志文件名重命名为XXX%日期%索引，新的日志仍然是demo.log --><!--             2.如果日期没有发生变化，但是当前日志的文件大小超过1KB时，对当前日志进行分割 重命名--><appender name="story" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"><!--如果只是想要 Error 级别的日志，那么需要过滤一下，默认是 info 级别的，ThresholdFilter--><filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter"><level>INFO</level></filter><File>${logPath}/auth.log</File><!-- rollingPolicy:当发生滚动时，决定 RollingFileAppender 的行为，涉及文件移动和重命名。 --><!-- TimeBasedRollingPolicy： 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略，既负责滚动也负责出发滚动 --><rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"><!-- 活动文件的名字会根据fileNamePattern的值，每隔一段时间改变一次 --><!-- 文件名：log/demo.2018-06-23.0.log --><fileNamePattern>${logPath}/auth.%d.%i.log</fileNamePattern><!-- 每产生一个日志文件，该日志文件的保存期限为30天 --><maxHistory>30</maxHistory><timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"><!-- maxFileSize:这是活动文件的大小，默认值是10MB，测试时可改成1KB看效果 --><maxFileSize>50MB</maxFileSize></timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy></rollingPolicy><encoder><!-- pattern节点，用来设置日志的输入格式 --><pattern>${pattern}</pattern><!-- 记录日志的编码:此处设置字符集 - --><charset>UTF-8</charset></encoder></appender><!--    这是同步，如果接受方挂了，会直接影响服务，卡死cpu，建议不使用，除非接收方永不宕机--><appender name="SOCKET" class="ch.qos.logback.classic.net.SocketAppender"><remoteHost>${remote}</remoteHost><port>9100</port><!-- 重连延时millis，如果设置成“10 seconds”，就会在连接u武器失败后，等待10秒，再连接。默认值：“30 seconds”。如果设置成0，则关闭重连功能。--><reconnectionDelay>5000</reconnectionDelay><!--设置日志超时丢弃时间millis。当设置“10 seconds”类似的值，如果日志队列已满，而服务器长时间来不及接收，当滞留时间超过10 seconds，日志就会被丢弃。--><eventDelayLimit>600000</eventDelayLimit><!-- 是否包含调用者的信息--><includeCallerData>false</includeCallerData><!-- 设置缓冲日志数，如果设置成0，日志发送是同步的，如果设置成大于0的值，会将日志放入队列，队列长度到达指定值，在统一发送。可以加大服务吞吐量。 --><!-- <queueSize>50</queueSize>--></appender><!--异步发送, 配合socket--><appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"><queueSize>5000</queueSize><!-- 下面一行配置可以获取caller data，但是会极大印象打印效率，和不开启的性能相差大约360倍左右--><includeCallerData>false</includeCallerData><!-- false，如果队列被填满，为了处理所有日志，就会阻塞的应用。如果为true，为了不阻塞你的应用，也会选择抛弃一些message--><neverBlock>true</neverBlock><appender-ref ref="SOCKET"/></appender><!--   ======================= 阿里云日志相关start  ======================= --><!--    阿里云日志--><appender name="aliyunLogEs" class="com.aliyun.openservices.log.logback.LoghubAppender"><!--必选项--><!-- 账号及网络配置 --><endpoint></endpoint><accessKeyId></accessKeyId><accessKeySecret></accessKeySecret><!-- sls 项目配置 --><project>emper-test</project><logStore>emper-test-store</logStore><!--必选项 (end)--><!-- 可选项 --><topic>empr-auth</topic><!--        <source>source1</source>--><!-- 可选项 详见 '参数说明'--><totalSizeInBytes>104857600</totalSizeInBytes><maxBlockMs>60000</maxBlockMs><ioThreadCount>8</ioThreadCount><batchSizeThresholdInBytes>524288</batchSizeThresholdInBytes><batchCountThreshold>4096</batchCountThreshold><lingerMs>2000</lingerMs><retries>10</retries><baseRetryBackoffMs>100</baseRetryBackoffMs><maxRetryBackoffMs>100</maxRetryBackoffMs><!-- 可选项 通过配置 encoder 的 pattern 自定义 log 的格式 --><encoder><pattern>${pattern}</pattern></encoder><!-- 可选项 设置时间格式 --><timeFormat>yyyy-MM-dd'T'HH:mmZ</timeFormat><!-- 可选项 设置时区 --><timeZone>Asia/Shanghai</timeZone><filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter"><!-- 打印WARN,ERROR级别的日志 --><level>INFO</level></filter></appender><!-- 可用来获取StatusManager中的状态 --><statusListener class="ch.qos.logback.core.status.OnConsoleStatusListener"/><!-- 解决debug模式下循环发送的问题 --><logger name="org.apache.http.impl.conn.Wire" level="WARN"/><!--为了防止进程退出时，内存中的数据丢失，请加上此选项--><shutdownHook class="ch.qos.logback.core.hook.DelayingShutdownHook"/><!--   ======================= 阿里云日志相关end  ======================= --><!-- 控制台输出日志级别 --><root level="INFO"><appender-ref ref="STDOUT"/><appender-ref ref="story"/><appender-ref ref="ASYNC"/><appender-ref ref="aliyunLogEs"/></root>
</configuration>

配置好我们刚才的project以及store，然后配置好阿里云的accessKey
STDOUT代表输出控制台，这样docker logs -f可以实时查看
story是本地存储一份，如果挂在硬盘，可以直接看到日志文件（以防万一）
ASYNC 这个是博主自己编写的日志小平台，用于直接将日志传送给这个平台，然后实时统计存入habase（这个可以忽略）
aliyunLogEs 这个就是阿里云的日志配置，利用日志自定义Appender来实现自己的日志处理（博主的数据小平台也是这么做的）

测试

启动我们的服务，然后登陆阿里云查看日志，发现：

已经成功打印到阿里云日志服务中

Kubernetes配置

deployment及pod配置

我们这里第一次创建，所以就使用镜像直接创建了

下面，选择这个应用需要的机器配置（这里不会启动一台ecs），记得加入端口配置

这里就成功创建了，查看：

查看容器信息：

点击进入后，下方有容器日志：

可以看到正常启动。

另外gateway以及auth类似，选择镜像后启动即可，这里博主的应用配置是：

eureka:8761
gateway：9001，转发/api以及/crm接口到auth服务，所有/crm开头的api都需要进行鉴权
auth：9002

最终启动完毕之后：
原谅博主写错名字了： k8s-test-deployment是eureka

Service配置

我们使用http://eureka-server:8761/eureka的方式来连接eureka

创建eureka两个service，一个以eureka-server为名称，用于内部通信，一个对外开放，用于我们看一下webUI
创建gateway对外的service，来调用接口做尝试

eureka

如下图，创建一个对内的eureka service用于通信（这样的方式必须开启privateZone，前面有说过，这个是个坑）

注意，端口下面名称，必须以协议开头，不可以随便写，如：http、https、udp等

创建一个对外开放的，用于访问web

最终如下：

我们来查看一下eureka的web：

发现都已经注册上去了

gateway

和上面eureka对外是一样的：

创建完毕之后，可以看到对外ip，我们来访问提前做好的接口：

http://ip:9001/api/auth/hello, 得到：open hello wordqa
http://ip:9001/crm/auth/hello, 得到：{“code”:403,“resultMessage”:“需要重新登陆”,“success”:false}
http://ip:9001/hello, 得到：gateway-qa: inner hello wordqa

调用成功

查看

我们看一下负载均衡：

原来，即使使用k8s，依然要启动负载均衡器的。

日志问题

我们发现日志服务没通，进去查看容器，发现日志服务域名掉不通

这一定是内部服务器无法访问外网导致的。我们需要配置nat网关，参考博主这个博客：
架构系列（三）VPC、弹性IP以及NAT网关的妙用，划分子网，我们来搭建自己的私有云机房

申请一个弹性ip：

绑定在Nat上：

并设定交换机级别的，通过这个ip访问外网：

等待片刻，调用接口并查看容器日志：

再去看下阿里云日志：

发现日志成功打印，搞定收工~

结尾

博主的框架项目连接：
https://gitee.com/_madi/codemperor.git （cloud-k8s分支）
后续可能会完善framework 微服务系列文章，欢迎关注（包括jdk11搭配webflux异步使用，博主早期团队已经全面落地）

关于vpc等云组件只是，可以查看博主的之前架构系列文章

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