从零搭建云原生微服务：K8s+Docker+Spring Cloud全流程指南

2025-11-28 19:39:06 分类：spring cloud 热度：5 评论： 0

Kuber***es + Docker + Spring Cloud 微服务架构详解

技术栈概述

Kuber***es（K8s）、Docker 和 Spring Cloud 共同构成了现代云原生微服务架构的核心技术栈：

  1. Docker：轻量级容器化技术，将应用及其依赖打包成标准化的镜像
  2. Kuber***es：容器编排系统，自动化部署、扩展和管理容器化应用
  3. Spring Cloud：微服务开发框架，提供服务发现、配置管理、断路器等功能

组件协同工作流程

1. 开发阶段

  • 使用 Spring Boot 开发微服务应用
  • 通过 Spring Cloud 实现服务注册(Eureka/Nacos)、配置中心(Config Server)、API网关(Zuul/Gateway)
  • 编写 Dockerfile 将应用打包为容器镜像
  • 示例 Dockerfile： 
    FROM openjdk:11-jre
COPY target/my-service.jar /app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

2. 部署阶段

  • 将 Docker 镜像推送到镜像仓库(如 Docker Hub、Harbor)
  • 编写 Kuber***es 部署描述文件(YAML)
  • 示例 deployment.yaml： 
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
    spec:
      containers:
      - name: user-service
        image: my-repo/user-service:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080

3. 运行阶段

  • Kuber***es 集群根据配置自动调度容器
  • 服务通过 Service 对象暴露
  • 示例 service.yaml： 
    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080

典型应用场景

电商系统微服务架构

  1. 商品服务：Spring Cloud + MySQL
  2. 订单服务：Spring Cloud + Redis
  3. 支付服务：Spring Cloud + RabbitMQ
  4. 用户服务：Spring Cloud + MongoDB

所有服务通过 Kuber***es Ingress 对外提供统一入口，内部通过服务网格(Istio/Linkerd)实现服务间通信。

最佳实践

  1. 容器化最佳实践：

    • 使用多阶段构建减小镜像体积
    • 设置合理的资源限制(CPU/Memory)
    • 使用非root用户运行容器

  2. Kuber***es 部署策略：

    • 蓝绿部署
    • 金丝雀发布
    • 滚动更新

  3. Spring Cloud 集成：

    • 使用 Kuber***es Service Discovery 替代 Eureka
    • 通过 ConfigMap/Secret 管理配置
    • 实现健康检查端点与K8s探针集成

监控与运维

  1. 监控方案：

    • Prometheus + Grafana 监控集群和微服务指标
    • ELK 收集日志
    • SkyWalking 实现分布式追踪

  2. 自动扩展：

    apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: user-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: user-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

这套技术组合为构建高可用、可扩展的云原生应用提供了完整解决方案，已被众多企业采用作为其数字化转型的技术基础。

1. 环境准备与工具安装

1.1 开发环境配置

  • 操作系统要求：推荐使用Linux(Ubuntu 20.04+)或MacOS，Windows用户建议使用WSL2
  • JDK安装：OpenJDK 11或17，配置JAVA_HOME环境变量
  • 开发工具：IntelliJ IDEA Ultimate(含K8s插件)或VS Code(需安装Docker、K8s扩展)

1.2 核心工具安装

  1. Docker Desktop：

    • 配置镜像加速器(阿里云/腾讯云镜像源)
    • 启用Kuber***es功能(内存建议分配4GB以上)
    • 示例命令验证安装：docker run hello-world

  2. Minikube或Kind：

    • 单节点K8s集群方案，适合本地开发
    • Minikube安装：brew install minikube(Mac)或choco install minikube(Windows)
    • 启动集群：minikube start --driver=docker --memory=4g

  3. kubectl：

    • K8s命令行工具，版本需与集群匹配
    • 安装：curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"

2. Spring Cloud微服务开发

2.1 项目初始化

# 使用Spring Initializr创建项目
curl https://start.spring.io/starter.zip \
  -d dependencies=web,actuator,cloud-starter-kuber***es \
  -d type=maven-project \
  -d language=java \
  -d bootVersion=2.7.0 \
  -d groupId=***.example \
  -d artifactId=user-service \
  -o user-service.zip

2.2 关键组件集成

  1. 服务注册与发现：

    • 集成Spring Cloud Kuber***es Discovery
    @EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class UserServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserServiceApplication.class, args);
    }
}

  2. 配置中心：

    • 使用ConfigMap存储不同环境配置
    apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-service-config
data:
  application.properties: |
    server.port=8080
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql-service:3306/userdb

  3. API网关：

    • Spring Cloud Gateway配置示例
    spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: user-service
        uri: lb://user-service
        predicates:
        - Path=/api/users/**
        filters:
        - StripPrefix=1

3. Docker容器化

3.1 多阶段构建Dockerfile

# 构建阶段
FROM maven:3.8.6-jdk-11 AS build
WORKDIR /app
COPY pom.xml .
RUN mvn dependency:go-offline
COPY src ./src
RUN mvn package -DskipTests

# 运行阶段
FROM openjdk:11-jre-slim
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/target/*.jar ./app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

3.2 镜像优化实践

  1. 使用.dockerignore排除无关文件
  2. 选择合适的基础镜像(如distroless Java)
  3. 设置非root用户运行 
    RUN addgroup --system javauser && adduser --system --ingroup javauser javauser
USER javauser

4. Kuber***es部署

4.1 基础资源定义

  1. Deployment示例：

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
    spec:
      containers:
      - name: user-service
        image: registry.example.***/user-service:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10

  2. Service暴露：

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: ClusterIP

4.2 高级部署策略

  1. 蓝绿部署：

    kubectl apply -f user-service-blue.yaml
kubectl patch svc user-service -p '{"spec":{"selector":{"version":"blue"}}}'

  2. 金丝雀发布：

    apiVersion: flagger.app/v1beta1
kind: Canary
metadata:
  name: user-service
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: user-service
  service:
    port: 8080
  analysis:
    interval: 1m
    threshold: 5
    maxWeight: 50
    stepWeight: 10

5. 监控与运维

5.1 可观测性方案

  1. Prometheus+Grafana：

    • 使用ServiceMonitor采集指标
    apiVersion: monitoring.coreos.***/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: user-service-monitor
spec:
  endpoints:
  - port: http
    path: /actuator/prometheus
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service

  2. ELK日志收集：

    • Filebeat DaemonSet配置示例
    - type: container
  paths:
    - /var/log/containers/*user-service*.log
  processors:
    - add_kuber***es_metadata:
        host: ${NODE_NAME}

5.2 自动扩缩容

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: user-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: user-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

6. CI/CD流水线示例

6.1 GitHub Actions工作流

name: Build and Deploy
on: [push]
jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up JDK
      uses: actions/setup-java@v1
      with:
        java-version: '11'
    - name: Build with Maven
      run: mvn package -DskipTests
    - name: Login to Docker Hub
      uses: docker/login-action@v1
      with:
        username: ${{ secrets.DOCKER_HUB_USERNAME }}
        password: ${{ secrets.DOCKER_HUB_TOKEN }}
    - name: Build and push
      uses: docker/build-push-action@v2
      with:
        push: true
        tags: user-registry/user-service:${{ github.sha }}
  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: azure/setup-kubectl@v1
    - name: Deploy to Kuber***es
      run: |
        kubectl config set-cluster k8s-cluster --server=${{ secrets.K8S_SERVER }}
        kubectl config set-credentials ci-user --token=${{ secrets.K8S_TOKEN }}
        kubectl set image deployment/user-service user-service=user-registry/user-service:${{ github.sha }}
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