微服务k8s部署架构 k8s为什么那么难部署？
k8s为什么那么难部署？
K8s部署并不是特别难，但是如果你想学习，建议你先通读一下整体知识！另外，可以参考我自己的相关脚本，头条搜索“非常友好的kubernetes集群部署脚本”，使用该脚本部署k8s会非常快！部署的困难主要是由于缺乏网络环境，导致各种插件超时。我想敦促受试者更加耐心，k8s本身有很多概念。学习的重点是理解各种专业概念，能够在日常工作中及时处理问题。
微服务在Docker k8s下如何部署？
最近，这些技术已在项目中使用。让我介绍一些有价值的想法。
首先，结论如下：
1。K8s是一款非常好的技术，非常稳定。如果发现正在运行的pod数量不等于用户设置的期望值，k8s将自动创建或删除pod，直到它们相等为止。这不仅确保了服务的不间断运行，而且还动态地扩展了服务规范。用户只需要调整pod的复制次数，剩下的留给k8s，这很容易让人担心。
2. 使用Jenkins集成命令行操作，虽然我个人比较喜欢使用命令行，但我不得不承认，使用Jenkins集成命令行操作将大大提高工作效率。
实现步骤如下：（本文以Azure平台为例）
1。写dockerfile
2。在Jenkins中创建任务并执行包含以下命令的脚本
2.1 git将源代码拉到本地
2.2 docker build命令生成映像文件
2.3 docker定义映像文件版本号并上载到Azure平台
2.4 kubectl命令创建k8s部署和服务。
每个版本2.5update，可以调用update image来编译新的镜像版本并提供给k8s
注意，在创建k8s的部署和服务时，需要用yaml格式编写配置文件。部署配置包括名称、映像文件地址、最大和最小CPU分配值、最大和最小内存分配值等。服务配置文件包括名称、引用的部署名称以及是否使用负载平衡器。
有关更多详细信息，请参阅我的wikihttps://github.com/FamingHou/MyWiki
k8s最佳应用部署方案？
任何架构都不是最好的部署解决方案，而是根据您自己的实际场景设计最佳的解决方案。对于公共服务，一般采用两主多从的方案，保证了集群的容灾能力，。它还可以保证集群的高性能
我是一个研发岗位，不是一个专业的运维岗位。我可能说错了，请纠正我。k8s给我们的研发带来的最大便利是，当我们部署一组服务（可能有多个组件，如HTTP服务、缓存、数据库、相互依赖等）时，我们只需要在YML中配置并提交相应的资源需求（CPU、内存、存储、网络等）。甚至解决了基于helm的多组件、多版本配置问题。
基于以上，做高可用性、横向扩展、AB测试、日志收集和分析等都会容易得多，核心是用YML docker来完成大量的服务器配置。简单高效。
Kubernetes(K8s) 解决了哪些问题？
如果我们谈论的是k8s服务发现，我们不需要它，因为k8s有一个coredns来解析部署的k8s服务。如果说微服务本身的服务发现，比如Eureka，我们还是需要的
除了部署k8s，很多公司在安装过程中直接关闭swap、SELinux和防火墙
SELinux是一个用来增强安全性的组件，但是很容易出错，很难定位。一般来说，在安装系统后，首先禁用它
iptables防火墙，它将过滤和转发所有网络流量。如果是内网机器，直接关机会影响网络性能，但k8s不能直接关机。K8s需要使用防火墙进行IP转发和修改。当然，这也取决于所使用的网络模式。如果采用的网络模式不需要防火墙，可以直接关闭
交换。当内存不足时，Linux会自动使用swap将部分内存数据存储到磁盘上，这将使其更加灵活K8s已经更新并迭代到v1.18版本。v1.18中有38个增强功能，其中15个是稳定的，11个是beta，12个是alpha。目前，我们已经将测试集群升级到v1.18版本，并开始测试其新引入的windowscsi等功能。
目前，我们已经在k8s集群中部署了elasticsearch集群、MySQL集群、redis集群、mongodb副本集、rabbit MQ等应用，并在集群中稳定运行了至少一年。它们中的大多数已经通过了数百万数据的生产环境测试。从目前的实践来看，k8s的有状态部署已经达到可用状态。当然，这与部署方式有很大关系。必须配置数据持久性并设置关联性。
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