1. 前言

前前后后學(xué)習(xí)kubernetes也有一個來月了，關(guān)于kubernetes的博客也寫了有十多篇。但是技術(shù)如果無法落地到實(shí)際的應(yīng)用場景終歸是紙上談兵，所以就有了這一出：通過結(jié)合kubernetes和azure devops實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的CI/CD以及均衡負(fù)載

寫完這篇后kubernetes的相關(guān)學(xué)習(xí)也暫時告一段落了，有種終于闖關(guān)成功了啊的感覺，當(dāng)然這是題外話了。

注1：以下只是以Net Core項(xiàng)目為例，實(shí)際運(yùn)用場景中，除了dockfile的編寫有差別，剩下整個自動化部署鏈條中的技術(shù)也好，工具也好，都可以復(fù)用，與語言和語言框架本身無關(guān)。
注2：本文演示的也只是其中一種簡便的方式，具體的自動化流程中，由于自由度非常高，所以實(shí)際的流程可能會更加復(fù)雜，這里就不做贅述了

以下場景需要用到的工具或者技術(shù)：

• .Net Core

部署的應(yīng)用本身

• Github

作為代碼倉庫

• kubernetes

• • docker

  • helm【kubernetes的包管理工具】

  • ingress【使用ingress綁定域名和https證書，實(shí)現(xiàn)域名訪問】

• Azure DevOps

作為CI/CD的工具

注：以下所有的相關(guān)部署代碼，都在下面這個倉庫

• 倉庫內(nèi)容只是我自己用的一個小工具，當(dāng)然具體是什么內(nèi)容不重要，這篇只是演示部署相關(guān)的

https://github.com/lzw5399/TocGenerator

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2. Net Core項(xiàng)目本身的準(zhǔn)備

2.1 dockerfile

你需要一個dockerfile來構(gòu)建一個docker image, 如果是.Net Core項(xiàng)目，vs提供了傻瓜式生成dockerfile的功能，可以免去初學(xué)時編寫dockerfile的煩惱

• 本示例dockerfile路徑和內(nèi)容

2.2 創(chuàng)建kubernetes用于helm的chart包

2.2.1 說明

這一部分需要有helm相關(guān)的知識，如果熟悉k8s但不熟悉helm，可以參照：

kubernetes系列(十六) - Helm安裝和入門

2.2.2 chart文件目錄和文件組成

自定義的chart包，位于以下路徑

https://github.com/lzw5399/TocGenerator/tree/master/kubernetes

如上圖可以看出是一個很經(jīng)典的自定義chart包的文件目錄，即：

Copy. ├── Chart.yaml 【chart的name和version等信息】 ├── templates 【k8s的資源清單模板，可以引用values.yaml的變量】 | ├── deployment.yaml | └── service.yaml ├── values.yaml 【定義變量，供template/下的yaml使用，實(shí)現(xiàn)動態(tài)替換yaml內(nèi)容】

3. Azure Devops創(chuàng)建倉庫的pipeline

3.1 前言

Azure DevOps是微軟出品的DevOps平臺，里面包含了Pipelines工具鏈，對個人免費(fèi)，可以用于項(xiàng)目的CI/CD

https://dev.azure.com

3.2 使用azure devops準(zhǔn)備操作

• 如果之前使用過azure devops，這幾步可以視情況跳過。

進(jìn)入azure devops注冊賬號

之后按照引導(dǎo)新建一個organization

再新建一個project

進(jìn)入project

3.3 創(chuàng)建service connections

這里要創(chuàng)建一個service connections，用于之后pipeline訪問k8s的master服務(wù)器

點(diǎn)擊project setting

這里點(diǎn)擊service connections來創(chuàng)建一個連接，用于訪問k8s的master服務(wù)器

然后填寫具體的憑證，之后的pipeline上需要

3.4 新建pipeline流水線

新建pipeline流水線用于自定義部署流程

點(diǎn)擊pipelines，然后點(diǎn)擊create pipelines，新建一條流水線來部署我們的應(yīng)用

選擇代碼倉庫位置，選github

然后會跳到github進(jìn)行授權(quán)，授權(quán)完成后會顯示github的repo列表，選擇具體的倉庫

選擇完倉庫后，會自動按照你當(dāng)前項(xiàng)目的語言，在github倉庫的根目錄生成一個默認(rèn)的azure-pipelines.yml文件，

替換文件的內(nèi)容，我們最終使用的yaml文件步驟大概如下

• 第一步：構(gòu)建docker鏡像

• 第二步：將自定義的chart包拷貝到master服務(wù)器上

• 第三步：執(zhí)行deploy.sh腳本，完成部署

Copy# 哪條分支會觸發(fā)構(gòu)建 trigger: - masterresources: - repo: self# 定義變量 variables: - name: appNamevalue: tocgenerator- name: tagvalue: $(Build.BuildNumber)- name: imageNameWithoutTagvalue: $(dockerid)/$(appName)- name: imageNameWithTagvalue: $(imageNameWithoutTag):$(tag)- name: serverChartLocationvalue: /root/helm-chart-folder/tocstages: - stage: Buildjobs: - job: Buildpool:vmImage: 'ubuntu-latest'# 這下面是每個我們要具體執(zhí)行的任務(wù)steps:# build docker images并且push到倉庫- task: Docker@2displayName: docker build and pushinputs:containerRegistry: 'my_docker_hub'repository: '$(imageNameWithoutTag)'command: 'buildAndPush'Dockerfile: '**/Dockerfile'buildContext: '.'tags: $(tag)addPipelineData: false# 將kubernetes文件夾，即chart包拷貝到k8s的master服務(wù)器- task: CopyFilesOverSSH@0displayName: copy helm chart to serverinputs:# 這個endpoint就是我們剛剛創(chuàng)建的service connection的名字sshEndpoint: 'my_server'sourceFolder: 'kubernetes'contents: '**'targetFolder: $(serverChartLocation)readyTimeout: '20000'# 在k8s的master服務(wù)器上運(yùn)行我們github倉庫的根目錄的deploy.sh，進(jìn)行部署操作- task: SSH@0displayName: run deploy shell on serverinputs:# 這個endpoint就是我們剛剛創(chuàng)建的service connection的名字sshEndpoint: 'my_server'runOptions: 'script'scriptPath: 'deploy.sh'args: '$(tag) $(serverChartLocation)'readyTimeout: '20000'

3.5 創(chuàng)建部署shell腳本

部署腳本的位置

https://github.com/lzw5399/TocGenerator/blob/master/deploy.sh

幾點(diǎn)說明

echo純粹是為了記錄log使用的，下面的示例把echo部分刪除了

$1 and $2 代表外部傳入的參數(shù)

$1是image的tag，$2是k8s的master服務(wù)器上我們自定義的chart的目錄

移除沒有tag的懸掛docker image，純粹為了節(jié)省服務(wù)器空間，為可選項(xiàng)

Copy#!/bin/bash# 出現(xiàn)錯誤退出腳本執(zhí)行 set -o errexit# $1 and $2 代表外部傳入的參數(shù) # $1是image的tag，$2是k8s的master服務(wù)器上我們自定義的chart的目錄 buildNumber=$1 serverChartLocation=$2 cd $serverChartLocation# 安裝或者升級我們的helm release # 即如果查詢到了有release存在就upgrade，沒有則install if test -z "$(helm ls | grep toc-release)"; thenhelm install -f values.yaml --set env.buildnumber=$buildNumber --set image.tag=$buildNumber toc-release . elsehelm upgrade -f values.yaml --set env.buildnumber=$buildNumber --set image.tag=$buildNumber toc-release . fi# 移除沒有tag的懸掛docker image（可選） danglings=$(sudo docker images -f "dangling=true" -q) if test -n "$danglings"; thensudo docker rmi $(sudo docker images -f "dangling=true" -q) >>/dev/null 2>&1if [[ $? != 0 ]]; thenexit $?fi fiexit 0

4. 觸發(fā)pipeline部署流水線

這里有兩種辦法，

點(diǎn)擊我們剛剛創(chuàng)建的pipeline手動run一個

通過push代碼到倉庫的指定分支(我們設(shè)置的master)觸發(fā)構(gòu)建

顯示構(gòu)建成功之后就可以查看了！

5. 關(guān)于均衡負(fù)載

均衡負(fù)載是kubernetes自帶的基礎(chǔ)功能之一，這里只是做了一個試驗(yàn)可以更加直觀地感受到而已

如下

定義一個靜態(tài)的guid

在/version 路由下輸出guid

則如果有2個實(shí)例，且均衡負(fù)載成功的話，每次刷新這個界面，會隨機(jī)顯示這兩個guid

• deployment的replicas實(shí)例數(shù)需要設(shè)置2以上
  

最后均衡負(fù)載試驗(yàn)的地址，也是本次實(shí)例項(xiàng)目的線上地址

https://toc.codepie.fun/version

• 如下，會出現(xiàn)兩個不同的guid
  
  

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的kubernetes+Azure DevOps实现.Net Core项目的自动化部署均衡负载的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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