拥抱云原生，如何将开源项目用k8s部署？

k8s以及云原生相关概念近年来一直比较火热，阿丸最近搞了个相关项目，小结一下。

本文将重点分享阿里开源项目otter适配k8s部署的改造过程，其中的改造过程和技巧应该适用于将大多数开源项目改造到k8s进行部署。

otter是阿里开源的分布式数据库同步系统，基于数据库增量日志解析，并准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库（相关内容可以参考https://github.com/alibaba/otter，本文不做过多赘述）。

为了充分利用物理资源、快速扩容同步节点、拥抱云原生，决定使用k8s部署otter。

otter的项目整体上自成一体，出于改造成本考虑，尽量在项目已有基础上，做一些适配，不改动源代码。

本文将重点分享对于otter适配k8s部署的改造过程，有不当之处，还请多多指教。

涉及到几个核心内容：

• otter基本架构

• dockerfile编写

• deployment编写

• 启动脚本改造

• K8s中固定ip/port访问

典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点)

• manager运行时推送同步配置到node节点

• node节点将同步状态反馈到manager上

• 基于zookeeper，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作

• 基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据。当然，otter采用了canal的嵌入式模式，不是独立的canal节点。

基于以上部署架构，我们只需要将otter-manager和otter-node部署到k8s上。

尤其是otter-node，需要利用k8s实现节点快速水平扩展、计算性能弹性扩缩容。

otter-manager比较简单，包括几个步骤：

• 使用一个centos的基础镜像

• 设置时区

• 创建目录

• 拷贝下载好的manager.deployer-4.2.18到指定目录

• 使用启动startup-new.sh脚本启动（这里对原本的启动脚本做了一些改造，后文进行详述）

具体如下所示：

otter-node稍微有所不同，根据官方文档说明，需要安装aria2来做文件传输。

注意注意，由于aria2安装非常慢，因此，我们需要先安装aria2作为一个新的基础镜像，然后在新的基础镜像上构建otter-node镜像，能大大提高后续镜像构建速度。

新的基础镜像如下，命名为registry.xxx.com/xxx/otter-node-base:1.0。

然后在此基础上构建新的otter-node镜像。

注意，otter-node的配置方式比较特殊，需要先在otter-admin上获取一个nid，然后才能运行一个otter-node。

所以，我们在dockerfile中以ARG 声明一个nid，然后在后续构建镜像的时候，通过 --docker-arg 传入nid具体的值。

当然，如果把nid看作一个配置文件的话，也可以用下文提到的ConfigMap的形式在Deployment中挂载进去

什么是Deployment？

k8s的一个Deployment控制器为 Pods 和 ReplicaSets 提供声明式的更新能力。我们通过编写Deployment描述期望的目标状态，然后 Deployment 控制器更改Pods或者ReplicaSets的实际状态， 使其变为期望状态。

具体关于Deployment的知识不展开说明，可以参考k8s官方文档。

我们需要部署测试环境与生产环境两套集群，而无论是otter-manager还是otter-node，都依赖于读取 conf/otter.properties 作为配置。

因此，我们需要根据环境，修改不同的otter.properties。

那么，对于k8s部署来说，可以采用同一份镜像，然后在不同环境（k8s的不同namespace）中将otter.properties作为ConfigMap写入，最后通过volume的形式挂载到pod的指定路径上。

这里对几个名词做简单介绍，详细内容可以参考k8s官方文档。

• ConfigMap：一种 API 对象，用来将非机密性的数据保存到键值对中。使用时，Pods可以将其用作环境变量、命令行参数或者存储卷中的配置文件。（如果想存储的数据是机密的，可以使用 Secret，而不是ConfigMap）

• Volume（卷）：其核心是一个包含数据的目录，Pod中的容器能够访问该目录。具体采用的卷类型会决定目录的形成方式、保存数据所使用的介质以及目录中存放的内容。在使用卷时，需在.spec.volumes字段中为Pod设置卷，并在.spec.containers[*].volumeMounts字段中声明卷在容器中的挂载位置。

所以，首先在指定环境（namespace中）创建configmap，以otter.properties作为key，以文件内容作为value。

具体命令如下

kubectl create configmap otter-manager-dev-config --from-file=otter.properties=conf/otter-dev.properties -n otter-system

• 在namespace为otter-system中创建一个名字为otter-manager-dev-config的ConfigMap，其中，以otter.properties作为key，以文件内容作为value。

产生的ConfigMap如下图所示

最后，将这个ConfigMap在Deployment中用volume进行引用，然后通过volumeMounts挂载到指定目录，Deployment具体如下所示。

这里需要特别注意volumeMounts的路径覆盖问题，需要在volumeMounts中配置subPath为具体文件名。

Otter包括两个部分，管理控制台manager和工作运行节点node，正常情况下都是用各自的启动脚本startup.sh启动的。

为了适配k8s，我们需要对启动脚本做改造，本文以otter-manager的启动脚本为例，otter-node也是类似。

将启动脚本startup.sh改造为 startup-moon.sh，重点解决两个问题

• 前台进程保持运行

• jvm参数自定义改造

由于容器中用entrypoint启动的进程为1号进程，一旦1号进程执行结束，容器就会退出了。

而原本的startup.sh中，用ja va启动后，使用 “&” 将ja va进程转换为后台进程，所以startup.sh作为1号进程会很快执行结束，容器就会自动退出了。

所以我们需要将1号进程保持住，不要退出。

这里考虑了两个方案：

• Startup.sh脚本中增加一个前台进程进行保持，比如 tail -f /dev/null 命令

• 将“&”去掉，让ja va启动后就作为前台进程一直保持

后来考虑了一下，还是选择了方案二。主要原因是为了利用pod自动重启的特性。

如果Ja va进程意外退出了，那么方案二就能使得1号进程也结束，然后pod就能自动重启了。而方案一的话，由于startup.sh脚本仍然在执行tail，所以即使ja va进程退出，1号进程也不会结束。

具体修改如下：

最终pod中的进程如图所示

• 1号进程是启动脚本

• 1号进程的子进程是otter的ja va应用进程（前台进程）

由于otter项目中，将jvm的启动参数配置在了start.sh中，不方便进行手动配置。

因此，将start.sh的配置jvm参数的逻辑注释掉，采用自己配置的环境变量JA VA_OPTIONS进行注入。

这个环境变量的注入方式也比较简单，就是在Deployment中的env配置的（蓝色框部分），方便以后手动修改jvm参数大小而不用修改镜像。

otter-node的部署中，有个比较特殊的地方。

otter-node的部署与普通微服务的无状态扩展有所不同，它必须指定nid、ip和port。这种设计的初衷是为了解决单机部署多实例的问题，使得单机上的多个node可以指定不同的端口（具体细节可参考官方wiki，地址为https://github.com/alibaba/otter/wiki/Node_Quickstart，在此不做详细阐述）。

还是直接看看如何在k8s上进行适配吧。

这里采用了k8s的NodePort进行处理。

NodePort 服务是引导外部流量到你的服务的最原始方式。NodePort，正如这个名字所示，在所有节点（虚拟机）上开放一个特定端口，任何发送到该端口的流量都被转发到对应服务。如下图所示。

在上面的配置中，可以使用IP1:3000 或者 IP2:3000 或者 IP3:3000 访问service。

当然，为了保证不绑定特定KVM的IP，我们在前面挂一个SLB服务，通过访问SLB的 虚拟IP:PORT 的形式访问。

对于otter部署来说，otter-manager需要两组 IP:PORT、每个node需要三组 IP:PORT。

注意，由于otter部署中，每个node需要暴露的port都是不同的，所以每次新增一个otter-node，都需要新增三组 IP:PORT。

我们以otter-node为例，来看下NodePort类型的Service的yml文件吧。

• kind为service

• type为NodePort

• 配置了三组端口。port/targetport都是应用暴露端口，而nodePort是对外访问端口。

经过这样的改造，我们就能用k8s的部署otter-manager和otter-node了，并且能够快速扩容节点、弹性使用机器资源。

我们回顾一下其中的关键问题和技巧：

• Dockerfile编写中，可以把环境相关依赖打成一个新的基础镜像，提高后续应用镜像的构建速度。

• Dockerfile中，可以通过ARG定义一些构建过程中的变量，进行替换。

• 对于不同环境的配置文件，可以在不同环境（k8s的namespace）下配置不同的ConfigMap，然后在Deployment文件中通过volumeMounts的方式挂载进去。

• 对于后台进程，需要改造为前台进程使得pod能够保持

• 对于一些特定的环境变量，可以在Deployment中通过env进行传入。

其他开源项目如果有需要上k8s的，这些技巧应该都能用上。

如果你有更好的一些方式和技巧分享，欢迎留言交流～～～

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