docker&k8s部署tomcat记录

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>...

weixin_34203426

684人浏览 · 2017-08-08 20:41:00

weixin_34203426 · 2017-08-08 20:41:00 发布

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

参数说明

以下内容使用到的替换参数说明：

${env}：环境变量，说明开发环境，测试环境，k8s上用命名空间区分环境，所以首先需要创建命名空间: kubectl create namespace ${env}, 命名空间名称只能字母数据连接符(-)；

${group}：项目组名，或产品线名；

${appName}：应用名；

${version}：应用版本；

${repository}：docker仓库

部署过程说明

步骤1：生成具体Dockerfile

Dockerfile模板如下：

FROM ${repository}/xxxx/base:v4.0
MAINTAINER xxxx@xxxx.cn
COPY ./ROOT.war  /root/tomcat/webapps
CMD ["/root/init.sh"]

说明：

应用的Dockerfile继承基础镜像，把war包复制到tomcat的webapps目录下，设置启动命令是init.sh脚本；
基础镜像：使用最小linux版本：alpine，jre依赖glibc：在from alpine的基础上需要再增加bash, glibc, jre, tomcat。tomcat工作目录是/root/tomcat。在catalina.sh 加JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8" 处理中文乱码；
应用也可以不用创建镜像，使用基础镜像，使用可共享读写数据卷把ROOT挂载到基础镜像容器上。不推荐这种做法。

步骤2：创建镜像

docker rmi -f ${repository}/${group}/${appName}:${version}
docker build -t ${repository}/${group}/${appName}:${version}  --no-cache   -f Dockerfile-${appName}-${env} .

先删除已存在的镜像，再创建新的镜像。
创建的镜像名称：${repository}/${group}/${appName}:${version}

步骤3：提交镜像

docker login ${repository} -u admin -p password
docker push ${repository}/${group}/${appName}:${version}

登陆仓库，再提交镜像。

步骤4：分配应用端口

应用的端口使用configMap统一管理，需要使用端口时，再导出configMap获取应用端口。configMap文件模板如下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: ${env}-env
  namespace: ${env}
data:
  ${appName1}.applicationName: xxxxxx
  ${appName1}.port: "30001"
  ${appName2}.applicationName: yyyyyy
  ${appName2}.port: "30101"

说明：
environmentName: 对应原来setenv.sh里的environmentName；
zookeeperUrl：对应原来setenv.zookeeperUrl； ${appName1}：应用标识符，不能使用下划线；
${appName1}.applicationName：对应原来应用${appName1} setenv.applicationName；
${appName1}.port：分配给应用${appName1}的tomcat端口，这里的端口必须加双引号；

创建configMap：kubectl create --save-config -f configMap-${env}.yaml

如果configMap已存在：有2种方法升级 1）recreate：删掉configMap，再创建；
2）滚动升级：kubectl apply -f configMap-${env}.yaml

步骤5：定义deployment,service

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: ${appName}
  namespace: ${env}
  labels:    
    app: ${appName}
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: ${appName}
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ${appName}
    spec:
      containers:
      - name: ${appName}
        imagePullPolicy: Always 
        image: ${repository}/${group}/${appName}:${version}
        env:        
        - name: port
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: ${env}-env
              key: ${appName}.port
        ports:
        - containerPort: %port%
        volumeMounts:
        - mountPath: "/mnt/mfs"
          name: hp-${appName}-${env}
          subPath: ${appName}-${env}
      volumes:
      - name: hp-${appName}-${env}
        persistentVolumeClaim:
          claimName: pv-nfs          
      tolerations:
      - key: "CriticalAddonsOnly"
        operator: "Exists"

说明：

tomcat的端口，pod的端口，service的端口，node的端口需要一致才可以访问，具体为什么不清楚。service端口限制30000~80000，node的端口限制0~32767，所以可配置的端口范围30000~32767。
.spec.selector用来指定 label selector ，圈定Deployment管理的pod范围。如果被指定， .spec.selector 必须匹配 .spec.template.metadata.labels，否则它将被API拒绝。
namespace: 使用${env}来划分
设置pod容器的环境变量有：port。都是从${env}-env的configMap里获取
imagePullPolicy设置成Always，始终从仓库拉取镜像
持久卷：pod使用的数据卷设置为读写共享nfs持久卷。详细细节定义见附件一节。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ${appName}
  namespace: ${env}
  labels:
    app: ${appName}
spec:
  type: NodePort 
  selector:
    app: ${appName}
  ports:
  - port: %port%
    targetPort: %port%
    nodePort: %port%

说明：

type：使用NodePort:给服务分配一个集群内部可以访问的虚拟IP，并在node上绑定一个端口，这样就可以通过<NodeIP>:NodePort来访问该服务。
selector：使用selector选择pod生成endpoint。
port：服务监听的端口
targetPort：需要转发到后端pod的端口
nodePort：物理机node的端口号

步骤6：创建deployment,service

port=`kubectl get configmap ${env}-env -n ${env} -o yaml|grep ${appName}.port|awk -F '"' '{print $2}'`
sed -i "s/%port%/$port/g" ${appName}-${env}.yaml
kubectl create --save-config -f ${appName}-${env}.yaml

从configmap获取端口，替换yaml文件里的占位符，创建yaml文件里定义的资源。

升级过程说明

2种方式： 1）recreate：删除应用的pod，deployment自动重新拉取镜像创建新的podkubectl delete pod pod名称 -n ${env}；
2）滚动升级：kubectl apply -f ${appName}-${env}.yaml

基础镜像Dockerfile

FROM alpine:latest
MAINTAINER xxx@xx.cn

ENV tomcat_home=/root/tomcat \
    JAVA_HOME=/root/jre1.7.0_80 \
    PATH=/root/jre1.7.0_80/bin:$PATH \
    LANG=zh_CN.UTF-8 \
    TZ="Asia/Shanghai"  \
    GLIBC_PKG_VERSION=2.23-r1

ADD ./jre-7u80-linux-x64.gz /root
COPY ./tomcat $tomcat_home
COPY ./init.sh /root

WORKDIR /tmp

RUN chmod  775 /root/init.sh && \
  echo "https://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.6/main">/etc/apk/repositories && \
  apk add --no-cache --update-cache wget ca-certificates bash bash-doc bash-completion && \
  wget -q -O /etc/apk/keys/sgerrand.rsa.pub https://raw.githubusercontent.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc/master/sgerrand.rsa.pub && \
  wget https://github.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc/releases/download/${GLIBC_PKG_VERSION}/glibc-${GLIBC_PKG_VERSION}.apk && \
  wget https://github.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc/releases/download/${GLIBC_PKG_VERSION}/glibc-bin-${GLIBC_PKG_VERSION}.apk && \
  wget https://github.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc/releases/download/${GLIBC_PKG_VERSION}/glibc-i18n-${GLIBC_PKG_VERSION}.apk && \
  apk add glibc-${GLIBC_PKG_VERSION}.apk glibc-bin-${GLIBC_PKG_VERSION}.apk glibc-i18n-${GLIBC_PKG_VERSION}.apk && \  
  apk del curl ca-certificates && \
  rm -rf /tmp/* /var/cache/apk/*

init.sh启动脚本

#!/bin/bash
#sed -i 's/autoDeploy="true">/autoDeploy="true"><Context path="" docBase="\/pv\/war\/ROOT.war"\/>/' $tomcat_home/conf/server.xml 
sed -i "s/8080/$port/" $tomcat_home/conf/server.xml
sh  $tomcat_home/bin/startup.sh
tail -F $tomcat_home/logs/catalina.out

持久卷定义

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv-nfs
  namespace: ${env}
spec:
  capacity:
    storage: 50Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    path: /data/k8s_volume
    server: 192.168.0.1

---

kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  name: pv-nfs
  namespace: ${env}
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 50Gi

最佳实践

参考编写 Dockerfile 的最佳实践

优化基础镜像：使用尽量小的基础镜像，只安装必需的东西；
动静分离：经常变化的内容和基本不会变化的内容要分开，把不怎么变化的内容放在下层，创建出来不同基础镜像供上层使用；
串接 Dockerfile 命令：ENV RUN换行连着写；
推荐使用CMD，ENTRYPOINT次之；

压缩 Docker images(压缩层)： Export

 docker run --name demo eop-base:v3.0 echo 123  
 docker export --output eop-base4.0.tar demo  
 docker rm demo  
 docker import eop-base4.0.tar eop-base:v4.0

ONBUILD；
docker history 查看镜像层；
dockerignore 忽略文件；
不要在 Dockerfile 中单独修改文件的权限：因为 docker 镜像是分层的，任何修改都会新增一个层，修改文件或者目录权限也是如此。如果有一个命令单独修改大文件或者目录的权限，会把这些文件复制一份，这样很容易导致镜像很大。解决方案也很简单，要么在添加到 Dockerfile 之前就把文件的权限和用户设置好，要么在容器启动脚本（entrypoint）做这些修改，或者拷贝文件和修改权限放在一起做（这样最终也只是增加一层）。
ENV环境变量设置。用户登陆之后是一个用户shell，shell环境下可以执行shell命令或声明变量，也可以执行shell脚本程序。运行shell脚本程序就会创建一个子shell。子shell中定义的变量只能在当前子shell中有效。但是可以通过export命令把变量暴露给子shell，父shell还是不能识别这变量。source命令是在当前shell环境中执行文件中的脚本，而不是创建一个新shell环境执行文件中的脚本。
curl | tar 使用通道减小体积
多阶段构建，一般用于源码安装
同一个run里安装卸载软件不会增加镜像大小，一个RUN一个commit层

坑&注意项

jenkins的参数化构建里的参数和一般参数的命名规范差不多，不能用-，使用${}引用，会把shell脚本里的$也一起替换，可以再创建一个同名的参数
docker创建的容器默认用户 root
创建镜像ADD命令报错：Forbidden path outside the build context: ..
docker重启，kubelet也需要重启
COPY ./tomcat /root/tomcat Dockerfile的COPY，
data source rejected establishment of connection message from server too manay connections
executable file not found”和“no such file: windows下编写的shell回车问题 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-09/42618.htm