SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(三十四):SpringCloud + Docker + k8s实现微服务集群打包部署-打包配置

  SpringCloud微服务包含多个SpringBoot可运行的应用程序,在单应用程序下,版本发布时的打包部署还相对简单,当有多个应用程序的微服务发布部署时,原先的单应用程序部署方式就会显得复杂且不可控。那么我们就会思考使用简单的部署方式,解决自动化发布、自动化部署、微服务监控等问题。
  我们使用目前行业通用的解决方案,Jenkins+GitLab+Maven+Docker+Kubernetes来实现可持续自动化部署微服务的功能。下面将从工程中Maven打包文件配置、Dockfile文件编写开始到Kubernetes配置来说明如何实现SpringCloud微服务可持续自动化部署功能。

1、bootstrap.yml文件不同环境加载配置

  在项目打包部署时,我们系统的配置文件需要根据不同的环境来区分开发、测试、生产环境的配置,在之前的SpringBoot工程中,我们用到spring.profiles.active配置属性,使用application.yml、application-dev.yml、application-test.yml、application-sit.yml、application-uat.yml、application-prod.yml来区分不同环境的配置文件。在SpringCloud中,我们用到了Nacos注册中心,Nacos的Config默认读取的是bootstrap.yml配置文件,如果将Nacos Config的配置写到application.yml里面,工程启动时就会一直报错。下面是SpringCloud加载配置文件的顺序:

  • bootstrap.yml(bootstrap.properties)先加载,用于应用程序上下文的引导阶段,可以用来配置application.yml中使用到的参数,由父Spring ApplicationContext加载。
  • application.yml(application.properties)后加载,用于配置各工程模块中使-用到的参数。

  所以在SpringCloud工程中我们通过使用bootstrap.yml、bootstrap-dev.yml...等不同的配置文件来区分不同的环境,有些框架是放到同一个yml配置文件中,然后不同的配置放到不同的spring.profiles.active下面,类似于下面这种:

spring:
  profiles: dev
     开发配置项: 开发配置项
spring:
  profiles: test
     测试配置项: 测试配置项

但是,在实际开发过程中,我们开发、测试的配置文件有时会经常修改,而生产部署环境确很少改动,当多人员开发时,难免会有部分人员不小心将配置文件改动影响到生产环境配置,即使没有影响,开发人员在改动时也要小心翼翼,害怕哪里改错。当我们将这些配置分开时,开发、测试的配置文件无论如何改动,都不会影响到生产环境文件,这正是我们想要的结果。所以我们将不同环境的配置放到不同的配置文件中。我们将配置文件分为bootstrap.yml、bootstrap-dev.yml、bootstrap-test.yml、bootstrap-prod.yml


server:
  port: 8001
spring:
  profiles:
    active: @spring.profiles.active@
  application:
    name: @artifactId@
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
      config:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
        file-extension: yaml
        prefix: ${spring.nacos.config.prefix}
        group: ${spring.nacos.config.group}
        enabled: true

spring:
  profiles: dev
  nacos:
    addr: 127.0.0.1:8848
    config:
      prefix: gitegg-cloud-config
      group: GITEGG_CLOUD

spring:
  profiles: test
  nacos:
    addr: 测试地址:8848
    config:
      prefix: gitegg-cloud-config
      group: GITEGG_CLOUD

spring:
  profiles: prod
  nacos:
    addr: 生产地址:8848
    config:
      prefix: gitegg-cloud-config
      group: GITEGG_CLOUD

  上面的配置可以满足分环境打包读取不同配置文件的目的,但是在实际开发过程中我们发现,我们的微服务太多,如果要修改Nacos配置的话,每个微服务的配置文件都需要修改一遍,虽然可以用IDEA批量替换,但是感觉这不是很好的方式。我们理想的方式是这样的:

  • 所有的微服务配置文件默认都从一个统一的地方读取
  • 当有某一个微服务需要特殊的配置时,只需要修改它自己的配置文件即可

实现上面的方式,我们可以将Nacos的配置到放到Maven的profile中,不同环境的bootstrap.yml可以读取其对应环境的配置信息,修改后的配置如下:


server:
  port: 8001
spring:
  profiles:
    active: @spring.profiles.active@
  application:
    name: @artifactId@
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
      config:
        server-addr: ${spring.nacos.addr}
        file-extension: yaml
        prefix: ${spring.nacos.config.prefix}
        group: ${spring.nacos.config.group}
        enabled: true

spring:
  profiles: dev
  nacos:
    addr: @nacos.addr@
    config:
      prefix: @nacos.config.prefix@
      group: @nacos.config.group@

spring:
  profiles: test
  nacos:
    addr: @nacos.addr@
    config:
      prefix: @nacos.config.prefix@
      group: @nacos.config.group@

spring:
  profiles: prod
  nacos:
    addr: @nacos.addr@
    config:
      prefix: @nacos.config.prefix@
      group: @nacos.config.group@

    
        
            
                
                true
            
            dev
            
                dev
                1127.0.0.1:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
            
        
        
            test
            
                test
                测试环境地址:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
            
        
        
            prod
            
                prod
                生产环境地址:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
            
        
    

这样,通过在pom.xml里面不同profile的配置,就可以实现修改一处,使所有微服务读取Nacos的配置文件同时修改。
  修改完之后,可能会有这样的疑惑:现在我们三个文件bootstrap-dev.yml、bootstrap-test.yml、bootstrap-prod.yml内容配置基本是一样的,只有profiles的值不同,那么实际可以直接写在bootstrap.yml一个文件中,通过pom.xml来配置区分不同环境即可。那么这里做的目的和意义:主要是为了后续可扩展定制,某个环境特定的配置。

2、Maven打包配置

在编写pom.xml之前,我们先了解一下几个常用Maven打包插件的区别和联系:

  • maven-compiler-plugin: 用于在编译(compile)阶段加入定制化参数,比如设置项目源码的jdk版本、编译的jdk版本,以及项目编码等。
  • maven-jar-plugin: 将maven工程打成 jar 包,提供了manifest的配置,生成jar包中一般存放的是.class文件和resources目录下的配置,不会将依赖的jar包打包成一个可运行的jar包。
  • spring-boot-maven-plugin: 其在Maven的package生命周期阶段,能够将mvn package生成的软件包,再次打包为可执行的软件包,并将mvn package生成的软件包重命名为*.original。 其主要作用就是将SpringBoot工程代码和依赖的jar包全部打包为可执行的jar或war文件,可以直接在jre环境下运行。

  因为maven-jar-plugin打包的jar是把打包的jar和lib放在同一目录下,不是打成一个包,所以这样打的jar包文件很小。spring-boot-maven-plugin打包是把maven-jar-plugin打的jar包和依赖库repackage一个可运行的jar包,这个jar包文件很大。如果考虑到系统升级时的网络因素,那么使用maven-jar-plugin是最好不过了,当依赖库不改变的时候,只升级很小的jar包即可。这里因为是企业级微服务应用开发框架,不考虑网络传输的影响,考虑系统升级稳定性,不至于开发时依赖库修改了版本,而生产环境依赖库版本升级导致所有微服务受到影响,所以我们选择使用spring-boot-maven-plugin插件进行打包。
  在GitEgg工程的父级pom.xml里配置如下:

    
        
        1.8
        
        3.8.1
        
        UTF-8
    

    
        ${project.name}
        
            
            
                src/main/resources
                true
                
                    **/*.jks
                
            
            
            
                src/main/resources
                false
                
                    **/*.jks
                
            
            
                src/main/java
                
                    **/*.xml
                
            
        
        
            
                
                
                    org.apache.maven.plugins
                    maven-compiler-plugin
                    ${maven.plugin.version}
                    
                        ${java.version}
                        ${java.version}
                        ${maven.compiler.encoding}
                        
                            -parameters
                        
                    
                
                
                
                    org.springframework.boot
                    spring-boot-maven-plugin
                    ${spring.boot.version}
                    
                        true
                        ${project.build.finalName}
                    
                    
                        
                            
                                repackage
                            
                        
                    
                
            
        
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
            
            
                org.apache.maven.plugins
                maven-compiler-plugin
            
        
    

    
        
            
                
                true
            
            dev
            
                dev
                127.0.0.1:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
            
        
        
            test
            
                test
                127.0.0.1:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
            
        
        
            prod
            
                prod
                127.0.0.1:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
            
        
    

  以上Maven配置完成之后,就可以进行正常的打可运行的SpringBoot包了。通常情况下,如果不使用docker和k8s集群,那么就可以直接使用Jenkins一键打包部署到测试或生产环境了。

  我们下面将一步步介绍如何实现将微服务打包为Docker文件,进而发布到Docker镜像仓库私服Harbor上,k8s拉取私服Harbor上的Docker文件进行分布式部署。

  • Docker: 开源的应用容器引擎,打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,可以发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上。
  • Harbor: 区别于Docker官方提供的公共的镜像仓库,可以用于本地部署的私有Docker镜像仓库。
  • Kubernetes(k8s): 用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统,可以自由地部署在企业内部,私有云、混合云或公有云
3、Docker打包配置

  目前,网上有多种Docker打包插件使用说明,讲解最多的是Spotify开源的,Spotify官方已不再推荐使用docker-maven-plugin插件进行打包,而是推荐其最新的docker打包插件dockerfile-maven-plugin,但是dockerfile-maven-plugin也已经很久没有更新了,在使用方面也有局限性,比如:只支持在本机Docker的镜像build、tag、push。经过在网上搜索,发现Google开源的Jib插件功能更强大,它可以不写Dockerfile,不需要在本地安装Docker环境就能实现Docker打包,而且一直在更新,所以这里选择这个插件作为我们的Docker打包插件。
  SpringBoot打包会将所有的依赖和资源文件等打包到一起,生成一个Fat Jar,这个Fat Jar的文件大小往往高达百兆,如果受制于网络环境,那么发布时,会传输较慢;同时,发布多次后,会占用大量的磁盘空间。尤其微服务架构下,会有一堆的Far Jar,那么,我们可以利用Docker镜像的分层结构特性,将应用程序的公共依赖打包为源镜像层,发布应用时,只发布业务修改层的代码。下面介绍Jib( jib-maven-plugin插件 )如何将SpringBoot应用程序分层打包Docker镜像,充分利用Docker的镜像分层复用机制,解决网络限制和占用大量磁盘空间的问题。

Jib( jib-maven-plugin插件 )构建的三个参数:

  • buildTar:本地构建,不需要Docker daemon就可以将镜像生成tar文件,保存在工程的target目录下

  • dockerBuild:将构建的镜像存到当前环境的Docker daemon

  • build:将构建的镜像推送到远程仓库,官方仓库或者Harbor私有仓库

  • 在GitEgg工程的父级pom.xml里配置jib-maven-plugin如下:

    
......
        
        3.1.4
......
    
       
            
......
                
                
                    com.google.cloud.tools
                    jib-maven-plugin
                    ${jib.maven.plugin.version}
                    
                    
                        
                            install
                            
                                build
                            
                        
                    
                    
                        
                        true
                        
                        
                            openjdk:8-jdk-alpine
                        
                        
                            ${docker.harbor.addr}/${docker.harbor.project}/${project.artifactId}:${project.version}
                            
                                ${docker.harbor.username}
                                ${docker.harbor.password}
                            
                        
                        
                            
                            
                                -Xms512m
                                -Xmx4g
                            
                            /giteggData
                            /gitegg
                            
                                Asia/Shanghai
                            
                            
                            USE_CURRENT_TIMESTAMP
                            OCI
                        
                    
                
            
        
......

    
        
            
                
                true
            
            dev
            
                dev
                172.16.20.188:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
                172.16.20.175
                gitegg
                robot$gitegg
                Jqazyv7vvZiL6TXuNcv7TrZeRdL8U9n3
            
        
        
            test
            
                test
                127.0.0.1:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
                172.16.20.175
                gitegg
                robot$gitegg
                Jqazyv7vvZiL6TXuNcv7TrZeRdL8U9n3
            
        
        
            prod
            
                prod
                127.0.0.1:8848
                gitegg-cloud-config
                GITEGG_CLOUD
                172.16.20.175
                gitegg
                robot$gitegg
                Jqazyv7vvZiL6TXuNcv7TrZeRdL8U9n3
            
        
    

在需要docker打包的工程pom.xml里面添加插件引用

    
        
            
                com.google.cloud.tools
                jib-maven-plugin
            
        
    

在不需要docker打包的工程pom.xml里面需要配置skip=true

    
        
            
                com.google.cloud.tools
                jib-maven-plugin
                
                    
                    true
                
            
        
    

Docker本地打镜像tar包命令:

clean package -Ptest jib:buildTar -f pom.xml

Docker把镜像push到本地docker命令:

clean package -Ptest jib:dockerBuild -f pom.xml

Docker把镜像push到远程镜像仓库命令:

clean package -Ptest jib:build -Djib.httpTimeout=200000 -DsendCredentialsOverHttp=true -f pom.xml

  Jib( jib-maven-plugin插件 )的构建可以绑定到maven生命周期,以上实例中,已经绑定到maven的install生命周期,在实际使用时,因为安全方面的考虑,不支持http发送用户名密码,需要设置sendCredentialsOverHttp=true。

常见问题
  • 在bootstrap.yml中无法读取@spring.profiles.active@,且提示found character '@' that cannot start any token.
    解决:项目中如果没有指定spring-boot-starter-parent,resources->resource->filtering一定要设置为true才能够解析@,如下所示:
  
        
            
                src/main/resources
                true
            
        
    
  • GitEgg-Platform作为平台jar包,不需要打docker文件,在GitEgg-Cloud打包时会引入GitEgg-Platform的jar包,所以上面的配置只需要在GitEgg-Cloud工程下配置。
  • K8S部署yaml,Jenkins脚本会首先读取子工程是否有配置部署的yaml,如果有则使用,如果没有则读取根目录下的部署yaml。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: {APP_NAME}-deployment
  labels:
    app: {APP_NAME}
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: {APP_NAME}
  template:
    metadata:
      labels:
        app: {APP_NAME}
    spec:
      hostNetwork: true
      containers:
      - name: {APP_NAME}
        image: {IMAGE_URL}/{IMAGE_PROGECT}/{APP_NAME}:{IMAGE_TAG}
        imagePullPolicy: Always
        resources:
          limits:
            cpu: 300m
            memory: 500Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: {APP_PORT}
        env:
          - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
            value: {SPRING_PROFILE}
      imagePullSecrets:
        - name: harbor-key

---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: {APP_NAME}-service
  labels:
     app: {APP_NAME}
spec:
  selector:
    app: {APP_NAME}
  ports:
    - protocol: TCP
      port: {APP_PORT}
      targetPort: {APP_PORT}        
  • docker安装启动命令
docker pull 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-system:1.0-SNAPSHOT
#  --restart=always 自动重新启动 , /opt/gitegg 是配置 jar包运行的位置
docker run -d imageId --restart=always --name=gitegg-service-system -p 8006:8006  /opt/gitegg
# 查看是否启动
docker ps
# 查看日志
docker logs --tail  100 -f  gitegg-service-system
  • docker-compose配置启动
docker-compose up -d
  • docker使用容器内网络,当服务注册中心Nacos使用docker-compose安装时使用,注册到Nacos的地址为docker容器内ip
......
    networks:
      - giteggNetworks
......
networks:
  giteggNetworks:
    driver: bridge
......

完整yaml

version: '3'
services:
  gitegg-service-system:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-system:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-system
    ports:
      - 8001:8001
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-service-system.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
    logging:
      options:
        max-size: "100m"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-service-base:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-base:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-base
    ports:
      - 8002:8002
    volumes:
      - "/data/gitegg/base/gitegg-service-base.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/base/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-oauth:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-oauth:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-oauth
    ports:
      - 8003:8003
    volumes:
      - "/data/gitegg/oauth/gitegg-oauth.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/oauth/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-service-extension:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-extension:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-extension
    ports:
      - 8005:8005
    volumes:
      - "/data/gitegg/extension/gitegg-service-extension.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/extension/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-code-generator:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-code-generator:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-code-generator
    ports:
      - 8006:8006
    volumes:
      - "/data/gitegg/generator/gitegg-code-generator:/app.jar"
      - "/data/gitegg/generator/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
  gitegg-gateway:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-gateway:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-gateway
    ports:
      - 801:80
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-gateway:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
    networks:
      - giteggNetworks
networks:
  giteggNetworks:
    driver: bridge
  • docker使用宿主机网络,不能和上面的使用容器内网络同时使用。当服务注册中心Nacos单独部署时使用,Nacos获取到的是docker宿主机的ip
......
network_mode: "host"
......

完整yaml,使用了network_mode: "host"之后,不能再使用ports端口映射

version: '3'
services:
  gitegg-service-system:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-system:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-system
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-service-system.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
    logging:
      options:
        max-size: "100m"
  gitegg-service-base:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-base:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-base
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/base/gitegg-service-base.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/base/logs:/logs"
  gitegg-oauth:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-oauth:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-oauth
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/oauth/gitegg-oauth.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/oauth/logs:/logs"
  gitegg-service-extension:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-service-extension:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-service-extension
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/extension/gitegg-service-extension.jar:/app.jar"
      - "/data/gitegg/extension/logs:/logs"
  gitegg-code-generator:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-code-generator:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-code-generator
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/generator/gitegg-code-generator:/app.jar"
      - "/data/gitegg/generator/logs:/logs"
  gitegg-gateway:
    image: 172.16.20.175/gitegg/gitegg-gateway:1.0-SNAPSHOT
    container_name: gitegg-gateway
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "/data/gitegg/gateway/gitegg-gateway:/app.jar"
      - "/data/gitegg/gateway/logs:/logs"
GitEgg-Cloud是一款基于SpringCloud整合搭建的企业级微服务应用开发框架,开源项目地址:

Gitee: https://gitee.com/wmz1930/GitEgg
GitHub: https://github.com/wmz1930/GitEgg

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