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在 Kubernetes 上开发

2018.05.01

作者： Michael Hausenblas (Red Hat), Ilya Dmitrichenko (Weaveworks)

您将如何开发一个 Kubernates 应用？也就是说，您如何编写并测试一个要在 Kubernates 上运行的应用程序？本文将重点介绍在独自开发或者团队协作中，您可能希望了解到的为了成功编写 Kubernetes 应用程序而需面临的挑战，工具和方法。

我们假定您是一位开发人员，有您钟爱的编程语言，编辑器/IDE（集成开发环境），以及可用的测试框架。在针对 Kubernates 开发应用时，最重要的目标是减少对当前工作流程的影响，改变越少越好，尽量做到最小。举个例子，如果您是 Node.js 开发人员，习惯于那种热重载的环境 - 也就是说您在编辑器里一做保存，正在运行的程序就会自动更新 - 那么跟容器、容器镜像或者镜像仓库打交道，又或是跟 Kubernetes 部署、triggers 以及更多头疼东西打交道，不仅会让人难以招架也真的会让开发过程完全失去乐趣。

在下文中，我们将首先讨论 Kubernetes 总体开发环境，然后回顾常用工具，最后进行三个示例性工具的实践演练。这些工具允许针对 Kubernetes 进行本地应用程序的开发和迭代。

您的集群运行在哪里？

作为开发人员，您既需要考虑所针对开发的 Kubernetes 集群运行在哪里，也需要思考开发环境如何配置。概念上，有四种开发模式：

Dev Modes

许多工具支持纯 offline 开发，包括 Minikube、Docker（Mac 版/Windows 版）、Minishift 以及下文中我们将详细讨论的几种。有时，比如说在一个微服务系统中，已经有若干微服务在运行，proxied 模式（通过转发把数据流传进传出集群）就非常合适，Telepresence 就是此类工具的一个实例。live 模式，本质上是您基于一个远程集群进行构建和部署。最后，纯 online 模式意味着您的开发环境和运行集群都是远程的，典型的例子是 Eclipse Che 或者 Cloud 9。现在让我们仔细看看离线开发的基础：在本地运行 Kubernetes。

Minikube 在更加喜欢于本地 VM 上运行 Kubernetes 的开发人员中，非常受欢迎。不久前，Docker 的 Mac 版和 Windows 版，都试验性地开始自带 Kubernetes（需要下载 “edge” 安装包）。在两者之间，以下原因也许会促使您选择 Minikube 而不是 Docker 桌面版：

您已经安装了 Minikube 并且它运行良好
您想等到 Docker 出稳定版本
您是 Linux 桌面用户
您是 Windows 用户，但是没有配有 Hyper-V 的 Windows 10 Pro

运行一个本地集群，开发人员可以离线工作，不用支付云服务。云服务收费一般不会太高，并且免费的等级也有，但是一些开发人员不喜欢为了使用云服务而必须得到经理的批准，也不愿意支付意想不到的费用，比如说忘了下线而集群在周末也在运转。

有些开发人员却更喜欢远程的 Kubernetes 集群，这样他们通常可以获得更大的计算能力和存储容量，也简化了协同工作流程。您可以更容易的拉上一个同事来帮您调试，或者在团队内共享一个应用的使用。再者，对某些开发人员来说，尽可能的让开发环境类似生产环境至关重要，尤其是您依赖外部厂商的云服务时，如：专有数据库、云对象存储、消息队列、外商的负载均衡器或者邮件投递系统。

总之，无论您选择本地或者远程集群，理由都足够多。这很大程度上取决于您所处的阶段：从早期的原型设计/单人开发到后期面对一批稳定微服务的集成。

既然您已经了解到运行环境的基本选项，那么我们就接着讨论如何迭代式的开发并部署您的应用。

常用工具

我们现在回顾既可以允许您可以在 Kubernetes 上开发应用程序又尽可能最小地改变您现有的工作流程的一些工具。我们致力于提供一份不偏不倚的描述，也会提及使用某个工具将会意味着什么。

请注意这很棘手，因为即使在成熟定型的技术中做选择，比如说在 JSON、YAML、XML、REST、gRPC 或者 SOAP 之间做选择，很大程度也取决于您的背景、喜好以及公司环境。在 Kubernetes 生态系统内比较各种工具就更加困难，因为技术发展太快，几乎每周都有新工具面市；举个例子，仅在准备这篇博客的期间，Gitkube 和 Watchpod 相继出品。为了进一步覆盖到这些新的，以及一些相关的已推出的工具，例如 Weave Flux 和 OpenShift 的 S2I，我们计划再写一篇跟进的博客。

Draft

Draft 旨在帮助您将任何应用程序部署到 Kubernetes。它能够检测到您的应用所使用的编程语言，并且生成一份 Dockerfile 和 Helm 图表。然后它替您启动构建并且依照 Helm 图表把所生产的镜像部署到目标集群。它也可以让您很容易地设置到 localhost 的端口映射。

这意味着：

用户可以任意地自定义 Helm 图表和 Dockerfile 模版，或者甚至创建一个 custom pack（使用 Dockerfile、Helm 图表以及其他）以备后用

要想理解一个应用应该怎么构建并不容易，在某些情况下，用户也许需要修改 Draft 生成的 Dockerfile 和 Heml 图表

如果使用 Draft version 0.12.0¹ 或者更老版本，每一次用户想要测试一个改动，他们需要等 Draft 把代码拷贝到集群，运行构建，推送镜像并且发布更新后的图表；这些步骤可能进行得很快，但是每一次用户的改动都会产生一个镜像（无论是否提交到 git ）

在 Draft 0.12.0版本，构建是本地进行的
用户不能选择 Helm 以外的工具进行部署
它可以监控本地的改动并且触发部署，但是这个功能默认是关闭的

它允许开发人员使用本地或者远程的 Kubernates 集群
如何部署到生产环境取决于用户， Draft 的作者推荐了他们的另一个项目 - Brigade
可以代替 Skaffold，并且可以和 Squash 一起使用

更多信息：

【1】：此处疑为 0.11.0，因为 0.12.0 已经支持本地构建，见下一条

Skaffold

Skaffold 让 CI 集成具有可移植性的，它允许用户采用不同的构建系统，镜像仓库和部署工具。它不同于 Draft，同时也具有一定的可比性。它具有生成系统清单的基本能力，但那不是一个重要功能。Skaffold 易于扩展，允许用户在构建和部署应用的每一步选取相应的工具。

这意味着：

模块化设计
不依赖于 CI，用户不需要 Docker 或者 Kubernetes 插件
没有 CI 也可以工作，也就是说，可以在开发人员的电脑上工作
它可以监控本地的改动并且触发部署

它允许开发人员使用本地或者远程的 Kubernetes 集群
它可以用于部署生产环境，用户可以精确配置，也可以为每一套目标环境提供不同的生产线
可以代替 Draft，并且和其他工具一起使用

更多信息：

Squash

Squash 包含一个与 Kubernetes 全面集成的调试服务器，以及一个 IDE 插件。它允许您插入断点和所有的调试操作，就像您所习惯的使用 IDE 调试一个程序一般。它允许您将调试器应用到 Kubernetes 集群中运行的 pod 上，从而让您可以使用 IDE 调试 Kubernetes 集群。

这意味着：

不依赖您选择的其它工具
需要一组特权 DaemonSet
可以和流行 IDE 集成
支持 Go、Python、Node.js、Java 和 gdb

用户必须确保容器中的应用程序使编译时使用了调试符号
可与此处描述的任何其他工具结合使用
它可以与本地或远程 Kubernetes 集群一起使用

更多信息：

Telepresence

Telepresence 使用双向代理将开发人员工作站上运行的容器与远程 Kubernetes 集群连接起来，并模拟集群内环境以及提供对配置映射和机密的访问。它消除了将应用部署到集群的需要，并利用本地容器抽象出网络和文件系统接口，以使其看起来应用好像就在集群中运行，从而改进容器应用程序开发的迭代时间。

这意味着：

它不依赖于其它您选取的工具
可以同 Squash 一起使用，但是 Squash 必须用于调试集群中的 pods，而传统/本地调试器需要用于调试通过 Telepresence 连接到集群的本地容器
Telepresence 会产生一些网络延迟

它通过辅助进程提供连接 - sshuttle，基于SSH的一个工具
还提供了使用 LD_PRELOAD/DYLD_INSERT_LIBRARIES 的更具侵入性的依赖注入模式
它最常用于远程 Kubernetes 集群，但也可以与本地集群一起使用

更多信息：

Ksync

Ksync 在本地计算机和运行在 Kubernetes 中的容器之间同步应用程序代码（和配置），类似于 oc rsync 在 OpenShift 中的角色。它旨在通过消除构建和部署步骤来缩短应用程序开发的迭代时间。

这意味着：

它绕过容器图像构建和修订控制
使用编译语言的用户必须在 pod（TBC）内运行构建
双向同步 - 远程文件会复制到本地目录
每次更新远程文件系统时都会重启容器
无安全功能 - 仅限开发

使用 Syncthing，一个用于点对点同步的 Go 语言库
需要一个在集群中运行的特权 DaemonSet
Node 必须使用带有 overlayfs2 的 Docker - 在写作本文时，尚不支持其他 CRI 实现

更多信息：

实践演练

我们接下来用于练习使用工具的应用是一个简单的股市模拟器，包含两个微服务：

stock-gen（股市数据生成器）微服务是用 Go 编写的，随机生成股票数据并通过 HTTP 端点 / stockdata 公开
第二个微服务，stock-con（股市数据消费者）是一个 Node.js 应用程序，它使用来自 stock-gen 的股票数据流，并通过 HTTP 端点 /average/$SYMBOL 提供股价移动平均线，也提供一个健康检查端点 /healthz。

总体上，此应用的默认配置如下图所示：

Default Setup

在下文中，我们将选取以上讨论的代表性工具进行实践演练：ksync，具有本地构建的 Minikube 以及 Skaffold。对于每个工具，我们执行以下操作：

设置相应的工具，包括部署准备和 stock-con 微服务数据的本地读取
执行代码更新，即更改 stock-con 微服务的 /healthz 端点的源代码并观察网页刷新

请注意，我们一直使用 Minikube 的本地 Kubernetes 集群，但是您也可以使用 ksync 和 Skaffold 的远程集群跟随练习。

实践演练：ksync

作为准备，安装 ksync，然后执行以下步骤配置开发环境：

$ mkdir -p $(pwd)/ksync
$ kubectl create namespace dok
$ ksync init -n dok

完成基本设置后，我们可以告诉 ksync 的本地客户端监控 Kubernetes 的某个命名空间，然后我们创建一个规范来定义我们想要同步的文件夹（本地的 $(pwd)/ksync 和容器中的 / app ）。请注意，目标 pod 是用 selector 参数指定：

$ ksync watch -n dok
$ ksync create -n dok --selector=app=stock-con $(pwd)/ksync /app
$ ksync get -n dok

现在我们部署股价数据生成器和股价数据消费者微服务：

$ kubectl -n=dok apply \
      -f https://raw.githubusercontent.com/kubernauts/dok-example-us/master/stock-gen/app.yaml
$ kubectl -n=dok apply \
      -f https://raw.githubusercontent.com/kubernauts/dok-example-us/master/stock-con/app.yaml

一旦两个部署建好并且 pod 开始运行，我们转发 stock-con 服务以供本地读取（另开一个终端窗口）：

$ kubectl get -n dok po --selector=app=stock-con  \
                     -o=custom-columns=:metadata.name --no-headers |  \
                     xargs -IPOD kubectl -n dok port-forward POD 9898:9898

这样，通过定期查询 healthz 端点，我们就应该能够从本地机器上读取 stock-con 服务，查询命令如下（在一个单独的终端窗口）：

$ watch curl localhost:9898/healthz

现在，改动 ksync/stock-con 目录中的代码，例如改动 service.js 中定义的 /healthz 端点代码，在其 JSON 形式的响应中新添一个字段并观察 pod 如何更新以及 curl localhost：9898/healthz 命令的输出发生何种变化。总的来说，您最后应该看到类似的内容：

Preview

实践演练：带本地构建的 Minikube

对于以下内容，您需要启动并运行 Minikube，我们将利用 Minikube 自带的 Docker daemon 在本地构建镜像。作为准备，请执行以下操作

$ git clone https://github.com/kubernauts/dok-example-us.git && cd dok-example-us
$ eval $(minikube docker-env)
$ kubectl create namespace dok

现在我们部署股价数据生成器和股价数据消费者微服务：

$ kubectl -n=dok apply -f stock-gen/app.yaml
$ kubectl -n=dok apply -f stock-con/app.yaml

一旦两个部署建好并且 pod 开始运行，我们转发 stock-con 服务以供本地读取（另开一个终端窗口）：

$ kubectl get -n dok po --selector=app=stock-con  \
                     -o=custom-columns=:metadata.name --no-headers |  \
                     xargs -IPOD kubectl -n dok port-forward POD 9898:9898 &
$ watch curl localhost:9898/healthz

现在，改一下 ksync/stock-con 目录中的代码，例如修改 service.js 中定义的 /healthz 端点代码，在其 JSON 形式的响应中添加一个字段。在您更新完代码后，最后一步是构建新的容器镜像并启动新部署，如下所示：

$ docker build -t stock-con:dev -f Dockerfile .
$ kubectl -n dok set image deployment/stock-con *=stock-con:dev

总的来说，您最后应该看到类似的内容：

Local Preview

实践演练：Skaffold

要进行此演练，首先需要安装 Skaffold。完成后，您可以执行以下步骤来配置开发环境：

$ git clone https://github.com/kubernauts/dok-example-us.git && cd dok-example-us
$ kubectl create namespace dok

现在我们部署股价数据生成器（但是暂不部署股价数据消费者，此服务将使用 Skaffold 完成）：

$ kubectl -n=dok apply -f stock-gen/app.yaml

请注意，最初我们在执行 skaffold dev 时发生身份验证错误，为避免此错误需要安装问题322 中所述的修复。本质上，需要将 〜/.docker/config.json 的内容改为：

{
   "auths": {}
}

接下来，我们需要略微改动 stock-con/app.yaml，这样 Skaffold 才能正常使用此文件：

在 stock-con 部署和服务中添加一个 namespace 字段，其值为 dok

将容器规范的 image 字段更改为 quay.io/mhausenblas/stock-con，因为 Skaffold 可以即时管理容器镜像标签。

最终的 stock-con 的 app.yaml 文件看起来如下：

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: stock-con
  name: stock-con
  namespace: dok
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: stock-con
    spec:
      containers:
      - name: stock-con
        image: quay.io/mhausenblas/stock-con
        env:
        - name: DOK_STOCKGEN_HOSTNAME
          value: stock-gen
        - name: DOK_STOCKGEN_PORT
          value: "9999"
        ports:
        - containerPort: 9898
          protocol: TCP
        livenessProbe:
          initialDelaySeconds: 2
          periodSeconds: 5
          httpGet:
            path: /healthz
            port: 9898
        readinessProbe:
          initialDelaySeconds: 2
          periodSeconds: 5
          httpGet:
            path: /healthz
            port: 9898
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: stock-con
  name: stock-con
  namespace: dok
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 9898
  selector:
    app: stock-con

我们能够开始开发之前的最后一步是配置 Skaffold。因此，在 stock-con/ 目录中创建文件 skaffold.yaml，其中包含以下内容：

apiVersion: skaffold/v1alpha2
kind: Config
build:
  artifacts:
  - imageName: quay.io/mhausenblas/stock-con
    workspace: .
    docker: {}
  local: {}
deploy:
  kubectl:
    manifests:
      - app.yaml

现在我们准备好开始开发了。为此，在 stock-con/ 目录中执行以下命令：

$ skaffold dev

上面的命令将触发 stock-con 图像的构建和部署。一旦 stock-con 部署的 pod 开始运行，我们再次转发 stock-con 服务以供本地读取（在单独的终端窗口中）并检查 healthz 端点的响应：

$ kubectl get -n dok po --selector=app=stock-con  \
                     -o=custom-columns=:metadata.name --no-headers |  \
                     xargs -IPOD kubectl -n dok port-forward POD 9898:9898 &
$ watch curl localhost:9898/healthz

现在，如果您修改一下 stock-con 目录中的代码，例如 service.js 中定义的 /healthz 端点代码，在其 JSON 形式的响应中添加一个字段，您应该看到 Skaffold 可以检测到代码改动并创建新图像以及部署它。您的屏幕看起来应该类似这样：

Skaffold Preview

至此，您应该对不同的工具如何帮您在 Kubernetes 上开发应用程序有了一定的概念，如果您有兴趣了解有关工具和/或方法的更多信息，请查看以下资源：

Blog post by Shahidh K Muhammed on Draft vs Gitkube vs Helm vs Ksonnet vs Metaparticle vs Skaffold (03/2018)
Blog post by Gergely Nemeth on Using Kubernetes for Local Development, with a focus on Skaffold (03/2018)
Blog post by Richard Li on Locally developing Kubernetes services (without waiting for a deploy), with a focus on Telepresence
Blog post by Abhishek Tiwari on Local Development Environment for Kubernetes using Minikube (09/2017)
Blog post by Aymen El Amri on Using Kubernetes for Local Development — Minikube (08/2017)
Blog post by Alexis Richardson on GitOps - Operations by Pull Request (08/2017)
Slide deck GitOps: Drive operations through git, with a focus on Gitkube by Tirumarai Selvan (03/2018)
Slide deck Developing apps on Kubernetes, a talk Michael Hausenblas gave at a CNCF Paris meetup (04/2018)
YouTube videos:
Raw responses to the Kubernetes Application Survey 2018 by SIG Apps

有了这些，我们这篇关于如何在 Kubernetes 上开发应用程序的博客就可以收尾了，希望您有所收获，如果您有反馈和/或想要指出您认为有用的工具，请通过 Twitter 告诉我们：Ilya 和 Michael