本文会从设计开始，设计一个简单的前后端分离的项目，并将它部署在 Kubernetes 集群上。期间我们将关注微服务和 Kubernetes 配合的各个方面，并且从系统的可用性，可靠性、强壮性、可扩展进行讨论，最终设计一个可以真正实用的系统。
微服务是一种设计思想，它并不局限于任何开发语言。在本例中我们选择 Java Spring Boot 框架来实现微服务。微服务之间的 RPC 方案也很多，我们这里选择 RESTful 这种最常见的方案。为了项目的简洁，项目也没有涉及数据库和缓存，配置中心相关的内容。我们主要注重项目的设计思想实践和项目改进。
第一章 微服务项目的设计
1.1 微服务设计的思想
首先我们简单地回顾一下微服务，微服务的定义当来自 Martin flowerler "Microservices a definition of this new architectural term" 一文，借用大佬的一张图 描述了微服务最本质的东西。
微服务把各个功能拆开了，每个模块的功能更加独立，也更加单一。每个模块都独立发展，可以说做到了功能的高内聚、低偶合。
再借一张，这样数据库也被彻底拆分开了。一个巨大复制的单体数据库也按照功能拆成了小的独立数据库。
微服务就是这么简单吗？
当然不是，里面有很多细节需要考虑，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。这次让我们开始从 0 开始真正设计整套系统。
1.2 实践设计和改进
现在我们要设计一个最简单的微服务架构。为了更贴近真实的业务。我们假设这个系统是这样的。
图一
整个系统的前端是一个有着前后端分离站点。
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用户访问了www.demo.com 这个前端站点，通过前端页面发起请求；
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www.demo.com 服务器将请求发往 a.demo.com；
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然后 a.demo.com 再请求 b.demo.com；
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b.demo.com 再请求 c.demo.com；
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c.demo.com 将结果返回；
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最终显示在前端站点，完成微服务的全套调用流程。
注意：一般业务系统在前端和微服务直接还存在一个网关部分，网关一般用于鉴权、请求分类、监控等功能。 这里因为比较简单，所以省略了这个部分。
最终，我们将这套架构将部署在 Kubernetes 上，开始真正的服务用户。
1.3 改进项目
从图一我们可以看到这是一个非常简单而单薄的架构，存在很多问题。我们需要不断地解决它们。
下面我们开始改进项目。
首先，我们要解决节点的可靠性。在图一所有的节点都只有一个实例，任何节点的崩溃都将造成项目无法运行，在真正的项目中这是不可接受的。
怎么解决呢？当然是多个实例。
1.3.1 加入多实例及注册中心
我们将各个模块的实例数目增加，多个实例才能保证整个系统的可靠性。如果一个实例有问题，我们还是可以其他相同的实例进行服务。
但是多个实例又带来一个问题，各个组件之间如何定位呢？
如果有 10 个 b.demo.com 实例，它的上下游又该如何找到它们呢？
解决方案之一是注册中心。注册中心解决的是应用之间的寻址问题。有了它，上下游之间的应用可以相互寻址，并且获知那些实例是可用的，应用挑选可用的实例进行工作。
注册中心的方案很多，有 Eureka、ZooKeeper、Console、Nacos 等等。关于讨论各种注册中心是 AP、CP 的区别、优劣的文章很多。这篇文章不是一篇微服务的开发教程，我们选择比较常见的 Eureka为演示的注册中心。
注意：在 Kubernetes 中部署微服务，对注册中心是没有任何限制的。所以不要被某些文章误导。按照这篇文章做，你完全可以做到代码零修改，直接在 Kubernetes 上运行。
1.3.2 监控系统 Metrics
在完成了注册中心的功能后，虽然整个系统可以运行了，我们会发现没有应用监控的情况下，我们对系统运转状态是完全摸黑的。这样相当于盲人骑马，非常危险。我们需要知道所有微服务运行的状态，必须将各个微服务的状态监控起来，只有这样才能做到运筹帷幄，决胜千里。
在这里，我们选择使用 Prometheus 和 Grafana 这套监控组合。Prometheus + Grafana是一个比较常见的组合，基本是现在容器监控的标准配置。
在 Kubernetes 上，我们需要每个微服务的实例里开启监控数据到导出功能。同时利用 Prometheus 的自动发现功能，这样 Prometheus 可以将数据收集存储起来。
这里的数据包括每个应用的各项指标比如内存大小、200 错误数目、500 错误数目、JVM 里线程数量、GC时间大小。配合 Granfana 的聚合显示能力，我们可以直观地对整个系统有完整把控。
在应用开发过程中，我们只需要在代码里加入一个类库就可以实现信息的导出，不需要专门写代码。
1.3.3 日志系统 Logging
目前已经有了监控，日志还有存在的必要吗？当然。
下面这个图就反映监控的3个维度。
这 3 个维度分别是 Mertics、Tracing 和 Logging。
Metrics 主要就是指刚才说的监控，它主要反映的就是一个聚合的数据。比如，今天 200 错误是多少，QPS 是多少？它指的是一段时间内的数据聚合。
Logging 就是我们现在讨论的日志。的它描述一些离散的（不连续的）事件。比如各个系统里的错误、告警。所以我们需要将日志收集起来。
Tracing 则关注单次请求中信息。我们关注请求的质量和服务可行性，是我们优化系统，排查问题的工具。
说到日志，在一个分布式系统，日志是非常重要的一环。因为微服务和容器的缘故，导致日志收集不是这么简单了。因为在 Kubernetes 里 容器的销毁和重启都是经常可能出现的，我们需要第一时间就把日志收集起来。
日志收集的方案有很多，有些方案是在本地启动一个收集进程，将落地的日志转发到 Kakfa 组件再转发日志中心。也有的方案是直接写到 Kafka 组件直接进入日志中心。两者各有优劣。
在这里，我们的方案选择了后者。我们简单地利用一个组件将日志直接打入 Kafka 组件。这种方案的好处是我们日志不再落地，日志 IO 被消除了，日志的存储也和容器做到了分离。我们再也不用担心日志 IO 对宿主机造成的系统压力了。
1.3.4 追踪系统 Tracing
刚才我们讨论了监控（Metric）和日志（Logging），还有一个维度就是追踪（Tracing）。
随着微服务的实例越来越多，有一个很现实的问题出现了：当大规模分布式集群出现，应用构建在不同的容器集群里、有可能布在几千台容器里，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。
这该怎么解决呢？可以看看 Google 的论文 Google Dapper。
Google 论文描述一种解决办法，我们一般称作 APM（Application Performance Monitor）。它把一次调用加入一个独立无二的标记，并且在各个系统里透传标记，从而达到追踪整个消息处理过程的能力。
市面上大多数实现都是基于这一思想。可选方案的有很多，如 CAT、Pippiont、Zipkin、Skywalking。它们有需要代码注入的，有无注入的。关于它们的优劣也有很多文章评述。在这里我们选用 Zipkin。Zipkin 需要在项目中加入一个库，并不需要写代码。这对业务的入侵很少，非常方便。
1.3.5 流量控制
你认为这一切就完了吗？当然不是。
微服务里还有一项非常重要的功能流量控制，我们还没有做。当海量的请求来临的时候，我们可以用增加容器数量的办法来提高我们的服务能力。但是简单地添加实例是很危险的，因为整个系统的服务能力是被系统短板所限制的。简单地添加实例并不总能起到提高服务能力的作用，反而可能引起反作用。最终导致整个系统的崩溃。
我们对整个系统的负载容量是有一个设计的。当超出我们设计的能力时，我们需要对多余的请求说 No。相应的方案分别是熔断、限流和降级。
目前 Java领域的这方面的 Hystrix、Sentinel 在这方面都做得很好。Sentinel 在阿里接受了考验，并且使用起来也很简单，所以我们选它。
现在我们在整个系统里加上一个流量控中心。这样一个基本完整的、可靠的、高可靠的系统就基本完成了。
注意：在实际开发中，其实还有最关键的配置中心（Apollo)、数据库（DB）、缓存（Redis）等组件、服务化网格。我们可以把这些组件暂时放在 Kubernetes 之外，仍然是可以起到同样的效果。
好了，设计部分先到这里，开始实现。
第二章 微服务项目的具体实现
从前端向后端开始实现。
2.1 前端站点
前端站点的逻辑很简单，就是显示一个页面，页面中有一个按键。
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当你点击按键的时候，前端页面发起 AJAX 请求，访问前端站点本身的一个接口；
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这个接口被 Nginx代理，转发到 a.demo.com 微服务上；
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a. demo.com 微服务再将请求转发到 b. demo.com；
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b. demo.com 再将请求转发到 c. demo.com；
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最终将结果返回给前端；
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前端站点再将结果显示在页面上。
我们通过结果显示就能知道这次请求通过了哪些服务器，每台服务器的服务运行时间大概是多少。
前端站点代码大体如下：
然后看 a、b、 c 应用部分的 Java 代码，这就是个普通的多模块 Maven 项目。
项目很简单，分成了 3 个部分。
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一个是注册中心，也就是利用 Eureka 实现注册中心服务；
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另一个则是基础库项目，大部分功能都在这里实现；
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最后则是各个微服务项目，微服务项目只需要简单调用基础库就能完成。
2.2 注册中心
注册中心的代码非常简单，只需要加一个简单的声明。
这是注册中心的配置文件，在 Kubernetes 集群里运行时，我们会运行 3 个节点组成高可用的注册中心集群。
这时这个配置项需要相应的修改。
2.3 基础库
在基础库项目里，我们将很多的依赖都放在里面。这样应用项目只需要简单依赖基础库就可以，能够做到统一修改。
同时我们也可以看到，大部分依赖库只需要加入就可以，并不需编写代码就可以工作。这让开发工作变得轻松。
对于微服务的返回结果，我们做了一些美化格式。这样可以比较容易检查结果。
简单定义了一些返回的结构。可以通过这些结构，微服务可以把处理时的时间戳，线程号，实例 IP 这些信息返回出来。
基础模块的日志实现，从 Github 找的例子简单地进行了修改。这时我们利用logback.xml 的配置，可以选择我们是把日志写入本地磁盘还是直接写入 Kafka。
注意：这部分的实现比较简单，不要用于生产。
2.4 a.demo.com，b.demo.com，c.demo.com 应用实现
实现很简单，只是简单地调用基础库就可以了。
注意：每个应用需要实现一个探活接口 /hs。这样 Kubernetes 系统可以通过这个接口来探活。获知你这个应用是不是准备好了，能不能接入流量。否则应用可能还在启动过程中，但是流量已经接入了，那么肯定会出问题。
在每个应用的配置里，我们都预置了各个配置的项目。在本地运行的时候，我们可以填注入本地的配置，在 Kubernetes 里以容器运行，我们可以利用 yaml 来动态地修改它们，做到两种情况下完全兼容。
第三章 Kubernetes 部署
在完成应用的编写后，我们需要安装 Kubernetes 系统了。如果已经有 Kubernetes 集群，可以直接跳过这个部分看下一章。
除了 Kubernetes 集群以外，你还需要 Prometheus 和 Grafana 这样的监控组件。所以这里我推荐一个牛逼的安装工具，和所有现有的 Kubernetes 安装工具比，它是最好的，没有之一。它的名字是 K8Seasy，优点在于：
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可以一键安装整体 Kubernetes 系统，无需了解任何背景知识；
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所有的镜像都已经内置，不会因为下载镜像失败而导致失败；
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安装支持各种不同版本 Kubernetes 版本；
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安装的服务是二进制版本的非容器版本，稳定高效；
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支持安装 3 节点 高可用的生产环境集群。
3.1 安装过程
下载 K8Seasy。
官方主页：https://github.com/xiaojiaqi/K8seasy_release_page
演示的安装动画，安装就是这么简单。
安装下载页：http://dl.K8seasy.com/
将 3 个安装文件都下载下来， 其中 pack.2020.10.02.bin 和installer 都是安装文件。kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz 是kubernetes 的官方软件包，你可以自己选择一个最新的版本。
如果要选择一个其他版本的 Kubernetes 可到这里选择。
安装的过程很简单，两条命令即可。这里我们以需要安装 Kubernetes 的网络为 192.168.2.0，Master 主机 192.168.2.50 为例。
第 1 步，创建密钥。
sudo ./installer --genkey -hostlist=192.168.2.1
第 2 步，创建集群。
sudo ./installer -kubernetestarfile kubernetes-server-linux-amd64v1.18.2.tar.gz -masterip 192.168.2.50
稍等一会儿 就能看到类似如下输出：
就这么简单。一个 Kubernetes 已经装好了。此时相关的所有监控已经被完全安装好了。
第 3 步，配置各项监控。
以 Master 节点为 192.168.2.50 为例。输入 http://192.168.2.50:10000 可以直接打开 Dashboard，对整个集群有一个全面了解。
打开 http://192.168.2.50:8080 可以直接访问 Alertmanager。
打开 http://192.168.2.50:8081 你可以直接使用 Grafana（用户 admin，密码 admin）。
打开 http://192.168.2.50:8082 可以访问 Prometheus.
所有的配套都已经安装好了。
第 4 步，配置多套环境监控。
这一切就完了吗？当然不是。
为了支持多集群管理，再推荐一个工具。刚才我们说到直接使用 http://192.168.2.50:1000 这个页面可以直接管理整个集群，但是在公司里如果有多个集群，该如何管理呢?
别担心，K8Seasy 已经有对应的解决方案。
仔细看刚才的安装好的日志，里面提示你专门生成了一个 lens.kubeconfig 的配置文件，并且有一个域名和 IP 的对应表。这时候，你只需要首先在本地 Host 文件里加入这个对应关系。
然后去 https://Kuberneteslens.dev/，
下载一个 lens 的安装包。安装 lens 以后，你只需要将 lens.kubeconfig 导入到 lens 里。
导入完成后，你就可以远程管理这个集群了。这样有多个集群，你也可以只用一套 lens 进行管理了。
Lens 的界面优美、使用方便，快试试吧。
好了，Kubernetes 的安装完成了。当然了 K8Seasy 的功能是非常强大的，你可以用下面的命令提供帮助。
#查看帮助sudo ./installer -h#查看各种场景的安装帮助sudo ./installer -demo
第四章 微服务高可用部署及验证
Kubernetes 装好了，现在开始将微服务部署上去了。
我们刚才的代码只是Java 源码，我们还需要将它们编译成 Jar 包，然后再打成 Docker 镜像才能部署。这部分比较简单，所以我不演示如何完成了。我将相关的 Dockerfile 和 最终 Yaml 都放在 Github 里了（GitHub 地址在文章结尾）。
在开始开发时，我提到将日志写入 Kafka，所以有两套配置。一套使用了Kafka，一套没有使用 Kafka，请注意区别。因为没有 Kafka 比较容易实施，我这里就演示没有 Kafka 的版本。这样，所有工作只需要一台Linux 就可以保证将整个流程实施成功。
4.1 服务部署
依次运行每条部署 Yaml 的命令即可，不需要做其他的操作。
注意：镜像托管在 Docker-Hub，可能需要一定时间能下载。
运行后在 Dashboard 查看，你可以看到类似的信息，所有的服务都已经成功运行。
查看Dashboard：
此时修改本地的 Hosts。
因为我们的 Kubernetes 是支持 nginx-ingress 的，所以你可以直接访问 Master 的物理 IP 来访问这些服务，不需要做任何转换。
首先，我们可以打开 Dashboard，从中查到 Eureka 服务器的具体 IP。然后访问 Eurka 服务。
查看注册中心
在页面中你可以发现，在 Kubernetes 集群里，我们启动了 3 个 Eureka 服务，它们相互注册，组成了一个高可用集群。
其次，我们在 Grafana 中导入 JVM 的监控项目。
这样 Grafana 可以帮助我们把各个 Java 服务的具体状态做一个收集，完成我们需要的监控。
前端验证
此时，打开 http://www.demo.com 网页。点击页面上的 get 请求按键，模拟发出请求。随后我们就会发现页面里显示出的信息在不断变化。
在页面显示的内容里可以清楚地发现，我们的消息由不同实例里处理。假设有一个实例出现了故障不会影响当前业务。
好了，现在开始验证整个系统。
模拟验证
使用一个简单的脚本模拟每 3 秒从前端访问一次后端。
调用关系验证
首先打开 Zipkin，zipkin.demo.com。
点击具体的请求，可以查看到每次请求在内部的细节。
限流熔断验证
其次，打开 Sentinel 站点。这个站点可以监控，也可以对微服务进行限流、限速、熔断等操作（密码口令都是 sentinel）。
进入控制台后，可以发现所有的服务已经自动被发现，并存在于左边的菜单。
分别点开 a、b、c 3个服务，可以看到规律的周期访问，和我们的脚本的测试速度是一致的。
Sentinel 里面内含强大的监控、流控降级等功能。具体的使用可以慢慢学习，相信你一定会受益良多。
应用状态验证
打开 Grafana 的监控页，你可以查看所有应用的状态，包括 heap 大小、启动时间、错误数目等等。
通过这张图可以了解每个应用本身的状态，使用了多少内存，响应的代码是多少，JVM 使用情况。
相信此时你已经对各个组件的情况、监控都有了一个全面了解。一个基于 Kubernetes 的微服务架构已经开始工作了。
最后送一张常用的系统架构图，希望大家能通过本文对高可用微服务如何架设 Kubernetes 上有一个基本的了解，将本文讨论的东西用于实践。谢谢！
