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​项目介绍

Podinfo 是一个用 Go 制作的小型 web 应用程序，它展示了在 Kubernetes 中运行微服务的最佳实践。

它已实现的技术指标(截选自官方 README.md )：

里面每一项技术指标的实现方式，其实都可以拿出来单独讲好久，相关理论也有好多。

这里我只是讲针对这个项目，我们该如何使用 Docker 去试玩它。

构建容器调试环境

IDE

VSCode + golang/vscode-go

Go 国内加速镜像

https://learnku.com/go/wikis/38122

编写 Dockerfile.dev 文件

FROM golang:1.14

WORKDIR /workspace

# copy modules manifests
COPY go.mod go.mod
COPY go.sum go.sum

# 阿里云
RUN go env -w GO111MODULE=on
RUN go env -w GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/,direct

# cache modules
RUN go mod download
RUN go get github.com/go-delve/delve/cmd/dlv

构建 Image

docker build -f Dockerfile.dev -t podinfo:dev .

编写 docker-compose.yaml

version: "3.4"
services:
  golang:
    image: podinfo:dev
    command: >
      bash -c "ls -la
      && dlv debug /workspace/cmd/podinfo --headless --log -l 0.0.0.0:2345 --api-version=2"
    volumes:
    - ./:/workspace
    ports:
      - 9898:9898
      - 2345:2345
    security_opt:
      - "seccomp:unconfined"

配置



.vscode

的

launch.json


{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
      {
          "name": "Remote Docker",
          "type": "go",
          "request": "launch",
          "mode": "remote",
          "remotePath":"/workspace",
          "port": 2345,
          "host": "127.0.0.1",
          "program": "${workspaceFolder}",
          "args": [],
          "trace" : "verbose",
          "env" : {}
      }
  ]
}

开始试玩

docker compose 一键启动

docker-compose up

Run Remote Docker

查看首页

http://localhost:9898

查看给 Prometheus 的



metrics

API

http://localhost:9898/metrics

下断点，发请求调试

curl http://localhost:9898/api/info

Helm Charts

Podinfo/Charts

• https://github.com/stefanprodan/podinfo/tree/master/charts/podinfo

因为 Podinfo 是一个云原生项目，所以它的 Helm Charts 的编写还是值得借鉴和学习的。

当然这里需要你有一些 K8S 的经验。

Helm 安装 Podinfo

$ helm repo add podinfo https://stefanprodan.github.io/podinfo

$ helm upgrade -i my-release podinfo/podinfo

Helm 卸载 Podinfo

$ helm delete my-release

看配置，了解 PodInfo 是如何上云的？

非常值得借鉴

参数	默认值	描述
replicaCount	1	期望的 K8S Pods(也就是代码在集群中部署几个实例)
logLevel	info	日志级别: debug , info , warn , error , flat or panic
backend	None	需要调用的后端或者是第三方的 URL(如 Java 后端)
backends	[]	需要调用的后端或者是第三方的 URLs(如 Java 后端)
cache	None	Redis 地址 <host>:<port>
redis.enabled	false	是否开启 Redis 缓存
ui.color	#34577c	UI 颜色
ui.message	None	UI 问候消息
ui.logo	None	UI logo
faults.delay	false	随机 HTTP 响应延迟 0 到 5 秒
faults.error	false	1/3 概率的随机 HTTP 响应错误
faults.unhealthy	false	设置后，永远不会达到健康状态
faults.unready	false	当设置时，永远不会达到就绪状态
faults.testFail	false	当设置时，helm 测试总是失败
faults.testTimeout	false	当设置时，helm 测试总是包括超时
h2c.enabled	false	允许升级到 h2c
image.repository	stefanprodan/podinfo	镜像库(地址)
image.tag	<VERSION>	镜像 tag
image.pullPolicy	IfNotPresent	Image 拉取策略
service.enabled	true	创建 Kubernetes 服务，使用 Flagger 时应禁用
service.type	ClusterIP	Kubernetes Service 类型
service.metricsPort	9797	Prometheus 指标端点端口
service.httpPort	9898	Container HTTP 端口
service.externalPort	9898	ClusterIP HTTP 端口
service.grpcPort	9999	ClusterIP gPRC 端口
service.grpcService	podinfo	gPRC service 名称
service.nodePort	31198	HTTP 端点的 NodePort
hpa.enabled	false	启用 Kubernetes HPA (Pod 水平自动伸缩)
hpa.maxReplicas	10	Pods 最大数量
hpa.cpu	None	每个 Pod 的目标CPU使用率
hpa.memory	None	每个 Pod 的目标内存使用量
hpa.requests	None	每个 Pod 每秒目标 HTTP 请求
serviceAccount.enabled	false	是否应创建 service account
serviceAccount.name	None	要使用的 service account 的名称，如果未设置且 enabled 为true，则使用 fullname 生成名称
linkerd.profile.enabled	false	创建 Linkerd 服务配置文件
serviceMonitor.enabled	false	是否应创建 Prometheus Operator 服务监视器
serviceMonitor.interval	15s	Prometheus 抓取间隔
ingress.enabled	false	启用 Ingress
ingress.annotations	{}	Ingress 注解
ingress.path	/*	Ingress 路径
ingress.hosts	[]	Ingress 接受的 hosts
ingress.tls	[]	Ingress TLS 配置
resources.requests.cpu	1m	Pod CPU 请求
resources.requests.memory	16Mi	Pod 内存 请求
resources.limits.cpu	None	Pod CPU 限制
resources.limits.memory	None	Pod memory 限制
nodeSelector	{}	Pod 分配的集群节点标签(说白了就是固定部署到你指定的机器)
tolerations	[]	可容忍的节点污点列表
affinity	None	Node/pod 亲和力
podAnnotations	{}	Pod 注解

Refs

笔者修改过的 Podinfo 项目地址

• https://github.com/Hacker-Linner/podinfo

官方 Podinfo

• https://github.com/stefanprodan/podinfo

我是为少。

微信：uuhells123。

公众号：黑客下午茶。

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