Knative 实战:一个微服务应用的部署


在 Istio 中提供了一个 Bookinfo 的示例,用于演示微服务之间的调用,那么如何在 Knative 中部署这个示例呢?本文将会给大家介绍一下在 Knative 中部署 Bookinfo 微服务以及查看调用链追踪信息。

背景

Bookinfo 这个示例应用由 4 个微服务组成。 Bookinfo 应用架构图如下:

2.png

  • productpage 微服务: 调用 details 微服务和 reviews 微服务来生成页面
  • details 微服务: 包含图书的详细信息
  • reviews 微服务: 提供图书的评论功能,也可以调用 rating 微服务给图书评分
  • ratings 微服务: 提供图书的评分功能


另外 reviews 微服务目前有 3 个版本:
  • v1 不会调用 ratings 微服务
  • v2 调用 ratings 微服务,并将评分显示 1~5 个黑色星星
  • v3 调用 ratings 微服务,并将每个评分显示为 1~5 个红色星星


准备



部署

首先开启 Istio Sidecar 注入,我们在 default 命名空间打上 istio-injection=enabled 的 Label:

kubectl label namespace default istio-injection=enabled

部署 Bookinfo Knative Service 服务, 简单直接通过 yaml 文件一键拉起来,bookinfo.yaml:

```
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: details-v1
namespace: default
spec:
template:
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/examples-bookinfo-details-v1:1.15.0
ports:

- containerPort: 9080

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: ratings-v1
namespace: default
spec:
template:
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/examples-bookinfo-ratings-v1:1.15.0
ports:
- containerPort: 9080

---
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: reviews-v1
namespace: default
spec:
template:
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/examples-bookinfo-reviews-v1:v1-aliyun
ports:
- containerPort: 9080

---
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: reviews-v2
namespace: default
spec:
template:
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/examples-bookinfo-reviews-v2:v1-aliyun
ports:
- containerPort: 9080
env:
- name: SERVICES_DOMAIN
value: default.svc.cluster.local
- name: RATINGS_HOSTNAME

value: ratings-v1

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: reviews-v3
namespace: default
spec:
template:
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/examples-bookinfo-reviews-v3:v1-aliyun
ports:
- containerPort: 9080
env:
- name: SERVICES_DOMAIN
value: default.svc.cluster.local
- name: RATINGS_HOSTNAME

value: ratings-v1

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
name: productpage-v1
namespace: default
spec:
template:
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/productpage:v1-aliyun
ports:
- containerPort: 9080
env:
- name: SERVICES_DOMAIN
value: default.svc.cluster.local
- name: DETAILS_HOSTNAME
value: details-v1
- name: RATINGS_HOSTNAME
value: ratings-v1
- name: REVIEWS_HOSTNAME
value: reviews-v2
```

这里需要说明几点:

  • productpage 环境变量设置:
    • SERVICES_DOMAIN:微服务直接通过内部访问域名进行访问,这里设置域名后缀为:default.svc.cluster.local
    • DETAILS_HOSTNAME:设置为 details-v1
    • RATINGS_HOSTNAME:设置为 ratings-v1
    • REVIEWS_HOSTNAME: 这里设置 reviews-v2

  • reviews v2, v3 环境变量设置。由于 v2 和 v3 需要访问 rate 进行评分, 因此需要设置对应的环境变量:
    • SERVICES_DOMAIN:微服务直接通过内部访问域名进行访问,这里设置域名后缀为:default.svc.cluster.local
    • RATINGS_HOSTNAME:设置为 ratings-v1


执行命令:

kubectl apply -f bookinfo.yaml



查看执行结果:

kubectl get kservice

productpage-v1 http://productpage-v1.default.knative.kuberun.com productpage-v1-s4drn productpage-v1-s4drn True
ratings-v1 http://ratings-v1.default.knative.kuberun.com ratings-v1-bsvb2 ratings-v1-bsvb2 True
details-v1 http://details-v1.default.knative.kuberun.com details-v1-dj47j details-v1-dj47j True
reviews-v1 http://reviews-v1.default.knative.kuberun.com reviews-v1-q5wz4 reviews-v1-q5wz4 True
reviews-v2 http://reviews-v2.default.knative.kuberun.com reviews-v2-5r7mm reviews-v2-5r7mm True
reviews-v3 http://reviews-v3.default.knative.kuberun.com reviews-v3-s2v6j reviews-v3-s2v6j True


通过页面进行访问,说明服务访问正常:

3.png


微服务调用链

一般情况下,用户比较关注微服务中的调用链信息,通过 Tracing Analysis 服务,我们可以方便的查看服务调用链。

首先我们进行一次服务访问,在 productpage 页面,点击 Normal user

4.png


可以看到 Book Details  和 Book Reviews 信息。productpage 服务依次会调用:details、reviews 和 ratings 服务。

5.png


接下来登录 Tracing Analysis 服务控制台,选择【应用列表】,点击 productpage.default

6.png


选择 调用链分析 页签,可以查看服务调用链信息。

7.gif


结论

通过上面的介绍,我们可以在 Knative 中轻松实现微服务部署,并且结合 Tracing Analysis 服务可以满足部署生产级别服务诉求。

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