梁進科 陳路路 王一 張建廷

摘要：以Docker和Kubernetes為代表的容器技術(shù)為微服務(wù)運行提供了一種新的方式，簡化了微服務(wù)創(chuàng)建、集成、部署和運行的流程。但其復雜的命令行操作以及陡峭的學習曲線，提高了開發(fā)者的使用門檻。提出了一種基于Kubernetes容器編排引擎，前端采用Vue+jTopo框架，后端利用Spring Boot框架結(jié)合Kubernetes Java客戶端，實現(xiàn)可視化微服務(wù)部署編排的方法。利用這種方法屏蔽了底層復雜的命令行操作，降低了使用門檻。

關(guān)鍵詞：微服務(wù)；Docker；容器編排；Kubernetes；可視化

中圖分類號：TP393文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2021）23-58-3

0引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)與云計算的快速發(fā)展，高并發(fā)訪問以及大數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)需求無法只依賴單體應(yīng)用程序。微服務(wù)架構(gòu)以其模塊化、易擴展、高可用的優(yōu)勢為應(yīng)用程序的開發(fā)帶來了新的設(shè)計思路[1]。以Docker為代表的容器技術(shù)為微服務(wù)提供了理想的載體，同時以Kubernetes為代表的容器編排引擎極大地簡化了容器化微服務(wù)創(chuàng)建、集成、部署和運維的整個流程，但Kubernetes學習曲線坡度高對人員的專業(yè)素質(zhì)要求較高[2]。從易用性角度出發(fā)，本文提供了一種容器編排的可視化方法。實踐證明，利用此方法進行的微服務(wù)部署不僅為研發(fā)人員提供了友好型服務(wù)創(chuàng)建界面，還縮短了服務(wù)創(chuàng)建過程，提高了服務(wù)開發(fā)部署效率。

1容器編排可視化設(shè)計

1.1容器編排原理

Kubernetes源于Google公司內(nèi)部的集群調(diào)度系統(tǒng)，提供了面向容器的集群部署和管理能力。Kubernetes簡化了CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)和存儲的資源編排過程，使開發(fā)人員聚焦到以容器為中心的系統(tǒng)構(gòu)建中[3]。Kubernetes具備完善的集群管理能力，包括可擴展的集群訪問控制機制、多租戶資源隔離能力[4]、基于DNS的服務(wù)注冊和發(fā)現(xiàn)能力、基于虛擬IP的服務(wù)負載均衡能力、健康檢查和自我恢復能力、服務(wù)滾動更新和自動彈性伸縮能力、插件化的資源調(diào)度框架及多維度的資源額度管理能力。Kubernetes架構(gòu)如圖1所示[5]。

Kubernetes主要由以下8個核心組件組成：

①Etcd存儲整個集群的狀態(tài)。

②API Server是集群的資源控制門戶，默認具備基于RBAC的資源訪問控制能力，同時提供基于API注冊和發(fā)現(xiàn)資源擴展機制。

③Controller Manager負責集群狀態(tài)的維護，例如容器健康檢測、服務(wù)容器的彈性伸縮、服務(wù)容器的滾動更新等。

④Scheduler負責調(diào)度集群資源，按照預(yù)定的調(diào)度策略將服務(wù)實例調(diào)度到合適的集群節(jié)點中。

⑤Kubelet維護容器的生命周期，提供容器存儲接口和容器網(wǎng)絡(luò)接口的管理。

⑥Runtime負責容器鏡像管理以及容器運行引擎管理。

⑦Proxy負責為容器服務(wù)提供集群內(nèi)部的服務(wù)發(fā)現(xiàn)以及負載均衡。

⑧Kubectl是面向用戶的集群管理客戶端命令行工具。

1.2可視化設(shè)計與實現(xiàn)

1.2.1設(shè)計

可視化軟件前端采用Vue+jTopo框架，后端采用Spring Boot框架。后端通過使用Kubernetes-client-4.1.1.jar與Kubernets的API Server組件通信，通過API Server的REST接口進行容器的編排部署操作。將圖形化界面設(shè)置的編排信息保存到MySQL數(shù)據(jù)庫中?？梢暬軜?gòu)如圖2所示。

用戶登錄可視化工具，可以選擇已有的應(yīng)用模板直接部署。部署完成后，用戶可以進入應(yīng)用的監(jiān)視界面查看服務(wù)的運行狀態(tài)。用戶登錄可視化工具，拖拽服務(wù)圖元到編排面板，在編排面板中進行服務(wù)配置以及服務(wù)依賴關(guān)系關(guān)聯(lián)，編排完成后可以保存為應(yīng)用模板或者直接部署，用戶可以進入應(yīng)用的監(jiān)視界面，查看服務(wù)的運行狀態(tài)?？梢暬牧鞒倘鐖D3所示。

1.2.2實現(xiàn)

可視化界面如圖4所示。左側(cè)為圖元列表，中間為編排面板，右側(cè)為服務(wù)圖元配置面板。服務(wù)類型圖元主要包括無狀態(tài)服務(wù)圖元、有狀態(tài)服務(wù)圖元、駐守服務(wù)圖元、定時任務(wù)圖元、外部服務(wù)接入圖元以及存儲資源圖元。在編排面板中可以編輯面板中的圖元，同時可以通過連線的方式排列圖元對象資源的創(chuàng)建順序。點擊連線可以連接2個圖元，連線代表部署的前后順序。點擊創(chuàng)建應(yīng)用直接在Kubernetes中創(chuàng)建編排面板中的服務(wù)。點擊另存為可以保存為應(yīng)用模板，可保存多個容器鏡像以及容器配置信息。

2實驗與評價

為了測試微服務(wù)環(huán)境下容器編排可視化的開發(fā)效率，實驗選取基于Spring Cloud的微服務(wù)組件，包括注冊中心、配置中心、服務(wù)網(wǎng)關(guān)、監(jiān)控中心、用戶管理服務(wù)及認證服務(wù)等6個業(yè)務(wù)服務(wù)作為測試對象。從3個角度進行測試比較，依次是虛擬機環(huán)境下應(yīng)用的搭建、基于Kubernetes以YAML文件方式在命令行模式下服務(wù)集的部署和基于Kubernetes以可視化方式生成服務(wù)集的部署。

2.1實驗環(huán)境

為了對開發(fā)的容器編排可視化功能進行驗證，實驗環(huán)境為6臺64位的虛擬機，操作系統(tǒng)為CentOS18.04，CPU為8核，內(nèi)存為32 GB，Docker容器版本為v17.03，容器編排引擎為Kubernetes v1.17.0。實驗所用的Kubernetes集群設(shè)置3個master節(jié)點，6個slave節(jié)點。

2.2實驗設(shè)置

（1）基于Linux虛擬機的方式

實際應(yīng)用中，微服務(wù)組件以及業(yè)務(wù)服務(wù)主要部署在Linux系統(tǒng)中。使用Spring Cloud框架需要在操作系統(tǒng)中預(yù)先安裝JDK。首先在6臺虛擬機中完成基礎(chǔ)配置安裝，包括JDK的安裝和配置SSH免密登陸。其次，運行服務(wù)集群，需規(guī)劃服務(wù)與虛擬機的對應(yīng)關(guān)系，包括為服務(wù)程序進行IP分配以及端口分配。然后，按照規(guī)劃表將服務(wù)程序通過sftp傳輸?shù)綄?yīng)的虛擬機中。最后，在各個虛擬機中通過命令行啟動服務(wù)程序，使用ps命令簡單查看各服務(wù)的運行狀況[6]。

（2）基于YAML文件方式

在開發(fā)工具中使用Maven插件docker-maven-plugin將工程打包成鏡像，并將鏡像推送到鏡像倉庫。其次，編寫為組件以及業(yè)務(wù)服務(wù)編寫部署YAML，共需編寫10個YMAL文件。然后，根據(jù)彼此間依賴關(guān)系使用kubectl apply命令，使用YAML文件依次部署各個服務(wù)，最后通過kubeclt get pods查看生成的服務(wù)容器[7]。

（3）基于可視化界面方式

首先，在開發(fā)工具中使用Maven插件docker-maven-plugin將工程打包成鏡像，并將鏡像推送到鏡像倉庫。其次，通過圖元在編排面板通過可視化界面配置服務(wù)，需要配置10個無狀態(tài)服務(wù)圖元，根據(jù)彼此間依賴關(guān)系使用連線將圖元連接起來。然后，點擊另存模板按鈕將部署方案保存為模板，點擊部署按鈕將部署服務(wù)，最后通過監(jiān)控界面查看各服務(wù)的部署情況。

2.3實驗結(jié)果與分析

實驗采用2.1節(jié)的測試環(huán)境，隨機抽取此領(lǐng)域多人對2.2節(jié)3種實驗的設(shè)置分別進行實驗，并記錄每次實驗所花費的時間，著重對比3種方式下所構(gòu)建服務(wù)的性能指標。性能指標對比如表1所示，可以看出構(gòu)建服務(wù)方式很多，但每種方式的部署過程復雜度是不同的。

3結(jié)束語

大型應(yīng)用系統(tǒng)使用微服務(wù)架構(gòu)可以明確分工，簡化開發(fā)、構(gòu)建過程，但增加系統(tǒng)部署難度，采用容器編排引擎部署微服務(wù)系統(tǒng)可簡化部署難度。本文提出的基于Docker容器、Kubernetes容器編排、Vue前端開發(fā)框架以及借助Kubernetes Java客戶端實現(xiàn)了容器編排的可視化的方法。通過實驗分析得出相對于虛擬機的部署方式，本文提出的容器引擎部署方式，從多方面簡化繁瑣的部署運維工作。相比較于命令行式的容器引擎部署方式，提出的可視化方式具有簡潔的操作方式，可面向不具有容器編排引擎知識的普通開發(fā)者。

參考文獻

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[4]畢小紅，劉淵，陳飛.微服務(wù)應(yīng)用平臺的網(wǎng)絡(luò)性能研究與優(yōu)化[J].計算機工程，2018，44（5）：53-59.

[5]劉琳羽，南凱.一種基于Docker的開發(fā)者服務(wù)平臺設(shè)計[J].科研信息化技術(shù)與應(yīng)用，2015，6（5）：65-72.

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[7]杜威科.基于Kubemetes的大數(shù)據(jù)流式計算Spark平臺設(shè)計與實現(xiàn)[D].南京：南京郵電大學，2017.