ASP.NET Core on K8S深入学习(10)K8S包管理器Helm

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本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。

一、关于Helm

1.1 为何需要Helm?

  虽然K8S能够很好地组织和编排容器,但是缺少一个更高层次的应用打包工具,而Helm就是专门干这个事的。

  通过Helm能够帮助开发者定义、安装和升级Kubernetes中的容器云应用。同时,也可以通过Helm进行容器云应用的分享。

1.2 Helm的架构

  Helm的整体架构如下图(图片来源-Kubernetes中文社区)所示:

  ASP.NET Core on K8S深入学习(10)K8S包管理器Helm

  Helm架构由Helm客户端、Tiller服务器端和Chart仓库所组成;

两个重要概念:
(1)Chart是创建一个应用的信息集合,包括各种K8S对象的配置模板、参数定义等,可以理解为是apt、yum中的软件安装包;
(2)Release是Chart的运行实例,代表了一个正在运行的应用。

  Tiller部署在Kubernetes中,Helm客户端从Chart仓库中获取Chart安装包,并通过与Tiller服务器的交互将其安装部署到Kubernetes集群中。

  简单说来,Helm客户端负责管理Chart,而 Tiller服务器则负责管理Release。 

二、Helm的安装和使用

2.1 Helm客户端的安装

  执行以下命令将Helm客户端安装在能够执行kubectl命令的节点上,这里假设我们安装在k8s-master节点上进行示例演示:

curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get | bash

  也可以通过下面的方式安装:

wget https://storage.googleapis.com/kubernetes-helm/helm-v2.11.0-linux-amd64.tar.gz tar -zxvf helm-v2.11.0-linux-amd64.tar.gz cd linux-amd64/ cp helm /usr/local/bin/

  验证:查看helm版本

helm version

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  补充:为了提高使用命令行的效率,建议安装helm命令补全脚本,命令如下:

cd ~ && helm completion bash > .helmrc echo "source .helmrc" >> .bashrc

  重新登录后,就可以方便地通过tab键来补全helm子命令和参数了,如下图所示,当我们输入helm install –之后按下Tab键,就会给我们参数提示了:

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2.2 Tiller服务器的安装

  Tiller服务器本身也是作为容器化的一个应用运行在K8S集群中,这里我们简单执行下面的命令即可安装Tiller服务:

helm init

  执行以上命令,会如下图所示:

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   看到上图中的提示信息,代表Helm服务端已经安装成功。

   这时,我们可以看看Tiller的Service、Deployment和Pod有没有启动起来:

  (1)Service & Deployment

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   (2)Pod

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  如果看到其Status不是Running,那么很有可能是镜像没有拉取下来,可以曲线救国:即下载可访问的镜像然后修改Tag!

docker pull fishead/gcr.io.kubernetes-helm.tiller:v2.11.0 docker tag fishead/gcr.io.kubernetes-helm.tiller:v2.11.0 gcr.io/kubernetes-helm/tiller:v2.11.0

   这时再次通过helm version命令验证一下:

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   可以看到,我们已经可以成功看到客户端和服务端的版本信息了,证明客户端和服务端(Pod)都已经安装成功了!

2.3 Helm的使用准备

  Helm安装好后,我们可以通过以下helm search来查看当前可安装的Chart:

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Note:Helm安装时会为我们配置好两个仓库,一个是stable官方仓库,另一个是local本地仓库,上图中显示的都是stable官方仓库中的Chart。

   为了能够执行install安装,我们还需要事先为Tiller服务器添加集群权限,防止因Tiller服务器的权限不足而无法install。

# 创建serviceaccount资源tiller,属于kube-system命名空间 kubectl create serviceaccount -n kube-system tiller # 创建 clusterrolebinding资源tiller-cluster-rule,集群角色为cluster-admin,用户为kube-system:tiller kubectl create clusterrolebinding tiller-cluster-rule --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=kube-system:tiller # 修改deployment tiller-deploy的配置,增加字段spec.template.spec.serviceAccount kubectl patch deploy -n kube-system tiller-deploy -p '{"spec":{"template":{"spec":{"serviceAccount":"tiller"}}}}'

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   至此,使用Helm的准备工作就到此结束,后面我们就可以开始实践安装Chart了!

三、MySQL Chart实践

3.1 初步安装MySQL Chart

  这里我们通过以下命令来通过官方仓库安装mysql:

helm install stable/mysql -n=edc-mysql --namespace=edc-charts

  其中,-n 代表 release的名字,–namespace 指定了其所在namespace。

  执行成功之后,会显示一屏幕的提示信息,其中Notes部分包含了release的使用方法,可以重点关注一下。

  这里我们通过以下命令来看看已经部署的release:

helm list

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   可以看到,该release的状态已经是DEPLOYED,也可以看到其版本号是5.7.27。

  下面再看看service、deployment、pod以及pvc的情况:

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   从上图可以看到,由于还没有位mysql准备PV(PersistentVolume,不了解此概念的童鞋可以参考这一篇《K8S数据管理》),导致当前release不可用,处于Pending状态。接下来我们就要先解决PV的问题,让release能够正常运行起来!在此之前,为了后续方便演示,这里现将此chart删除:

helm delete edc-mysql

3.2 为MySQL Chart准备PV

  首先,按照约定准备一个edc-mysql-pv.yml,如下所示:

apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata:   name: edc-mysql-pv spec:   capacity:     storage: 8Gi   accessModes:     - ReadWriteOnce   persistentVolumeReclaimPolicy: Retain   #storageClassName: nfs   nfs:     path: /edc/k8s/nfsdata/edc-mysql-pv     server: k8s-master

  这里申请了一个8G的PV,用于适配mysql chart的默认配置要求,当然我们也可以通过修改自定义values.yaml来修改。

3.3 定制化安装MySQL Chart

  Helm有两种方式传递配置参数实现定制化安装,一种是指定自定义的values文件,另一种是通过–set直接传入参数值。这里我们演示通过第二种,这里我们重新安装mysql chart:

helm install stable/mysql -namespace=edc-charts --set mysqlRootPassword=edc123456 -n edison

  验证结果如下图所示:

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3.4 升级和回滚Release

  这里假设我安装的版本是5.7.14,这里我将其先升级为5.7.26来演示:

helm upgrade --set imageTag=5.7.26 edison stable/mysql

  通过查看可以看到image已经换为了5.7.26:

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   通过helm history可以查看release的所有历史版本:

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   _Note:_这里Revision 1是5.7.14版本,Revision 2是5.7.26版本,Revision 3是5.7.27版本。

   这里我们通过helm rollback回退到Revision 1版本(即5.7.14版本),可以看到已经成功回退到了5.7.14版本:

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四、自定义Chart实践

4.1 创建Chart

  首先,通过以下命令创建一个chart命名为mychart:

helm create mychart

  Helm会帮我们创建目录mychart,并生成各种chart文件。

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  这里我们需要关注的是values.yaml,修改其中的内容为我们之前演示的ASP.NET Core WebAPI应用镜像:

# Default values for mychart. # This is a YAML-formatted file. # Declare variables to be passed into your templates.  replicaCount: 1  image:   repository: edisonsaonian/k8s-demo   tag: latest   pullPolicy: IfNotPresent  service:   type: NodePort   port: 80   nodePort: 31000  ingress:   enabled: false  resources:   limits:     cpu: 1     memory: 228Mi   requests:     cpu: 100m     memory: 128Mi

  这里我们选择NodePort的方式让外部可以通过31000端口访问到API,也设置了资源限制。

  此外,我们再修改一下Templates目录下的deployment和service两个模板文件:

  (1)deployment模板:重点关注两个探针的配置

apiVersion: apps/v1beta2 kind: Deployment metadata:   name: {{ include "mychart.fullname" . }}   labels:     app.kubernetes.io/name: {{ include "mychart.name" . }}     helm.sh/chart: {{ include "mychart.chart" . }}     app.kubernetes.io/instance: {{ .Release.Name }}     app.kubernetes.io/managed-by: {{ .Release.Service }} spec:   replicas: {{ .Values.replicaCount }}   selector:     matchLabels:       app.kubernetes.io/name: {{ include "mychart.name" . }}       app.kubernetes.io/instance: {{ .Release.Name }}   template:     metadata:       labels:         app.kubernetes.io/name: {{ include "mychart.name" . }}         app.kubernetes.io/instance: {{ .Release.Name }}     spec:       containers:         - name: {{ .Chart.Name }}           image: "{{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}"           imagePullPolicy: {{ .Values.image.pullPolicy }}           ports:             - name: http               containerPort: 80               protocol: TCP           # 探针  检测项目是否存活           livenessProbe:             httpGet:               path: /api/values               port: http           # 探针  检测项目是否启动成功           readinessProbe:             httpGet:               path: /api/values               port: http             initialDelaySeconds: 30             periodSeconds: 60           resources: {{ toYaml .Values.resources | indent 12 }}     {{- with .Values.nodeSelector }}       nodeSelector: {{ toYaml . | indent 8 }}     {{- end }}     {{- with .Values.affinity }}       affinity: {{ toYaml . | indent 8 }}     {{- end }}     {{- with .Values.tolerations }}       tolerations: {{ toYaml . | indent 8 }}     {{- end }}

  (2)service模板:重点关注NodePort的配置

apiVersion: v1 kind: Service metadata:   name: {{ include "mychart.fullname" . }}   labels:     app.kubernetes.io/name: {{ include "mychart.name" . }}     helm.sh/chart: {{ include "mychart.chart" . }}     app.kubernetes.io/instance: {{ .Release.Name }}     app.kubernetes.io/managed-by: {{ .Release.Service }} spec:   type: {{ .Values.service.type }}   ports:     - port: {{ .Values.service.port }}       targetPort: http       # 添加nodePort       nodePort: {{ .Values.service.nodePort }}       protocol: TCP       name: http   selector:     app.kubernetes.io/name: {{ include "mychart.name" . }}     app.kubernetes.io/instance: {{ .Release.Name }}

   编写完成后,通过 helm lint 可以帮助我们快速验证是否有语法错误:

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4.2 安装Chart

  没有语法错误检测之后,便可以开始安装Chart了,正式安装之前我们可以通过以下命令来模拟安装,它会输出每个模板生成的yaml内容,帮助你检查生成的yaml内容是否是你想要的或者正确的。

helm install --dry-run --debug

  然后,这里我们选择本地安装Chart:

helm install mychart -n edc-api-release --namespace=aspnetcore

  只需要简单的一句话,就可以将chart部署到K8S集群中了,下面我们通过在外部访问NodePort 31000端口来验证一下是否部署成功:

  (1)Node 1

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  (2)Node 2

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   两个Node节点都可以访问到,证明部署成功!

4.3 添加Chart到仓库

  通过测试之后,我们的Chart就可以发布到仓库中供团队成员使用了,像阿里云、腾讯云等云服务商都已经提供了完善的Helm远程仓库,我们也可以自己搭建一个仓库,任何的Web Server其实都可以作为一个chart仓库。

  下面我们在k8s-master上启动给一个httpd容器,让它来作为我们的本地chart仓库。

docker run -d -p 8080:80 -v /var/www:/usr/local/apache2/htdocs/ httpd

  然后,我们将mychart进行打包,helm会将其打包为一个tgz包:

helm package mychart

  然后,我们为mychart包生成仓库的index文件,并将其推送到本地chart仓库中:

mkdir myrepo mv mychart-0.1.0.tgz myrepo/ helm repo index myrepo/ --url http://192.168.2.100:8080/charts

  这里我们将httpd容器中的charts目录作为chart仓库,因此需要提前创建charts目录,并将打好的包和index.yaml文件也上传到该目录中:

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  最后,我们将新仓库添加到helm:

helm repo add edc-repo http://192.168.2.100:8080/charts helm repo list

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   可以看到,edc-repo已经添加到了helm中,代表可以从新的本地仓库中下载和安装mychart了!

4.4 使用自定义Chart

  现在我们来从本地的新仓库中下载和安装mychart:

helm install edc-repo/mychart -n mychart-release --namespace=aspnetcore

  安装完成后再次验证:

  (1)Node 1

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  (2)Node 2

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  如果以后仓库添加了新的chart,需要使用以下命令来更新本地的index文件:

helm repo update

五、小结

   本文介绍了K8S的包管理器Helm的基本概念与安装和使用,Helm能够帮助我们像使用apt或yum那样管理安装、部署、升级和删除容器化应用,最后演示了如何为我们的ASP.NET Core API应用开发自己的chart,并在团队中共享chart。当然,关于Helm,笔者也是初学,还有很多地方没有研究,希望此文能给初学者一点帮助,谢谢!

参考资料

(1)CloudMan,《每天5分钟玩转Kubernetes》

(2)李振良,《一天入门Kubernets教程》

(3)马哥(马永亮),《Kubernetes快速入门》

(4)潘猛,《Kubernetes笔记之Helm》

(5)雪雁(心莱科技),《利用Helm简化Kubernetes应用部署(二)》

(6)周国通,《Kubernetes实战篇之Helm填坑与基本命令》


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