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Openstack+Kubernetes+Docker微服务实践之路--RPC
 
发布于 2017-4-1
来自于要资料   271 次浏览     评价:      
 

重点来了,本文全面阐述一下我们的RPC是怎么实现并如何使用的,跟Kubernetes和Openstack怎么结合。

在选型一文中说到我们选定的RPC框架是Apache Thrift,它的用法是在Main方法中重启服务,在Client端连接服务去调用,

而我的想法是要跟Dubblo、HSF的用法一样,因为很多人都熟习这两个框架的用法,特别是我们好几个项目都是基于EDAS开发的,而且世面上用Dubbo的公司也很多。

顺便再说一下我们对于RPC的几点要求:

1,兼容Dubbo和HSF的使用方法,支持版本和服务分组,支持项目隔离

2,客户端重试机制,可以配置次数和间隔时间

3,客户端线程

4,服务端可以平滑无缝升级而不影响客户端的使用

兼容Dubbo就必然要使用Spring框架,那我们就直接上Spring Boot好了,号称Spring Boot为微服务开发而生,一步到位,将Thrift跟Spring Boot整合。

版本和服务分组可以通过Kubernetes的Service的Label来实现,我们客户端在查找服务的时候通过这两个标签再加上接口类的Label来定位Service的Cluster IP,这里不直接使用Service名称来调用服务的原因是通过Label查询Servcie更加灵活一些,Service的名称不受限制,随时可以启动一个带有相同Label的新Service来替换旧的Service.

项目隔离可以用Kubernetes的namespace来实现,一个namespace是一个项目,当然项目之间也可以互相调用,默认情况下是整个Kubernetes集群的服务都是可以被调用到的如果在没有指定namespace的情况下。

客户端重试机制用代理Thrift连接的方式来实现,在连接或接口方法调用异常时发起重新连接,参考:https://liveramp.com/engineering/reconnecting-thrift-client/

客户端连接池是由于在WEB项目中每次用户发起请求是在一个独立的线程中,而Thrift的Client Socket连接不是线程安全的,因此要为每个用户准备一个Socket连接,有点像数据库的连接池,这个可以用apache的commons pool2来实现,这个有很多网友的文章可以参考,本文就不在赘述了。

服务端平滑升级可以使用Kubernetes的Kubectl rolling-update来实现,它的机制是先创建一个RC,然后新建一个新版本Pod,停掉一个旧版本Pod,逐步来完成整个RC的更新,最后删除旧的RC,把新的RC名称改为旧的RC名称,升级过程如下图:

这里会有一个问题,因为有一个时间段会新旧RC共存,由于Service是基于RC的Label建立的,那过来的请求是不是会得到两种结果?

如果是的话要防止这样的情况发生就要像上面说的,将整个Service替换,先启动一个新的Service跟旧的Service有相同Label,然后删除旧的Service以及RC,在发生服务请求的时候Thrift Client在找不到旧的服务的时候根据Label重新查找Service就会切换到新的Service上。

下面展示一下大概的实现及使用方法,假设你熟习Kubernetes或者简单了解,熟习Docker。

服务端

配置

  <bean class="io.masir.testcloud.thrift.HelloImpl" id="helloImpl"/>
<bean class="io.masir.testcloud.thrift.ThriftSpringProviderBean" init-method="init" id="providerBean">
<property name="serviceInterface" value="io.masir.testcloud.thrift.HelloService"/>
<property name="serviceVersion" value="1.0.0"/>
<property name="serviceGroup" value="testServiceGroup"/>
<property name="target" ref="helloImpl"/>
</bean>

ThriftSpringProviderBean核心代码 这是Thrift和Spring整合的核心代码,可以借鉴其它网友的Thrift Spring实例。

public class ThriftSpringProviderBean extends Thread {


private int port = 10809;
private String serviceInterface;
private String serviceVersion;
private String serviceGroup;
private Object target;

public void run() {
try {
TServerSocket serverTransport = new TServerSocket(getPort());
Class Processor = Class.forName(getServiceInterface() + "$Processor");

Class Iface = Class.forName(getServiceInterface() + "$Iface");

Constructor con = Processor.getConstructor(Iface);

TProcessor processor = (TProcessor) con.newInstance(getTarget());

TBinaryProtocol.Factory protFactory = new TBinaryProtocol.Factory(true, true);
TThreadPoolServer.Args args = new TThreadPoolServer.Args(serverTransport);
args.protocolFactory(protFactory);

args.processor(processor);
TServer server = new TThreadPoolServer(args);
logger.info("Starting server on port " + getPort() + " ...");
server.serve();
} catch (TTransportException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

public void init() {
start();
}

public String getServiceInterface() {
if(serviceInterface.endsWith(".Iface")){
serviceInterface = serviceInterface.replace(".Iface","");
}
return serviceInterface;
}


}

客户端

考虑到Kubernetes是有负载和服务发现的功能,那我们如何跟Thrift整合在一起使用是我们要解决的问题

配置

<bean class="io.masir.testcloud.thrift.ThriftClientBeanProxyFactory">
<property name="k8sAPIServer" value="http://100.0.1.5:8080/"/>
<property name="interfaceName" value="io.masir.testcloud.thrift.HelloService"/>
<property name="version" value="0.0.1"/>
<property name="group" value="thrifttest"/>
</bean>

k8sAPIServer 是Kubernetes的API地址,用来根据 group、version、interfaceName 三个参数查找服务的集群地址

ThriftClientBeanProxyFactory 的实现请参考 http://blog.csdn.net/muyuxuebao/article/details/51556066 ,包括重新机制也有了。

另外推荐一个Kubernetes Api访问的Java组件,非常好用和灵活


<dependency>
<groupId>io.fabric8</groupId>
<artifactId>kubernetes-client</artifactId>
<version>1.4.14</version>
</dependency>

生成Image

服务的Dockerfile

FROM  registry2.io/public/java:7
Copy jn-boot-0.0.1.jar /jn-boot.jar
EXPOSE 10809
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo Asia/Shanghai > /etc/timezone
ENV TZ Asia/Shanghai
ENTRYPOINT java -jar /jn-boot.jar

消费者Dockerfile

FROM  registry2.io/public/java:7
COPY jn-boot-client-0.0.2.jar /jn-boot-client.jar
EXPOSE 10809
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo Asia/Shanghai > /etc/timezone
ENV TZ Asia/Shanghai
ENTRYPOINT java -jar /jn-boot-client.jar

需要有两个地方注意一下,使用Copy,每次都要覆盖拷贝到Image中,另一个是日期应该放在基础Image中,Build生成Image后Push到我们Registry中。

部署到Kubernetes

程序开发或者说开发思路基本实现了,下面就是部署上线测试,Kubernetes的Pods基于Docker运行,那就会用到Registry,一个Pod会是一个Docker容器,所以Kubernetes的流程是从Registry中拿到Image然后启动一个Dokcer容器,由于我们配置的Registry是有权限的,所以要先生成Kubernetes的Secrets,

kubectl create secret docker-registry registry2key --docker-server=registry2.io
 --docker-username=admin --docker-password=1 --docker-email=xxxx@163.com --namespace=thrift-demo

然后在yaml中配置:

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: thrift-c
namespace: thrift-demo
spec:
replicas:1
selector:
app: thrift-c
template:
metadata:
name: thrift-c
labels:
app: thrift-c
spec:
containers:
- name: thrift-c
image: registry2.io/thrift/thrift-c:0.0.2
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 9091
imagePullSecrets:
- name: registry2key

注意里面的 imagePullSecrets registry2key

{
"kind": "Service",
"apiVersion": "v1",
"metadata": {
"name": "thrift-c-app",
"namespace": "thrift-demo"
},
"spec": {
"selector": {
"app": "thrift-c"
},
"ports": [
{
"protocol": "TCP",
"port": 9091,
"targetPort": 9091
}
]
}
}

Kubernetes的配置网上有很多,大家分头去参考,这里不过多说明,这是一个Thrift客户端的Kubenetes RC和Service配置,在Kubernetes Master云主机上通过Kubectl运行并启动这个RC

另外还需要部署Thrift服务端的RC、Service,如图:

 

(请注意服务端的Service的Label)

下面是Replication Controllers

调用测试,查看服务的访问地址,我们的客户端服务使用的是Nodeport,查看Nodeport的方式,或者在Dashboard上查看

然后通过Kubernetes集群中的任意一台机器加上NodePort端口就可以访问我们的Thrift客户端服务了。

在本文中我们可以看到使用了大量的Kubernetes特性,服务发现、服务负载(基于Service)、滚动升级等等,其中服务发现是在我们添加了Pods数量后会被Service自动发现,包括后面要说的自动扩容,而负载就是Service会在所有Pods中通过某种机制选择某个Pod来调用,事实上还有很多Kubernetes的特性等待我们去使用和发掘,Kubernetes真是一个得力的容器助手,希望我们能把它用好,也希望Kubernetes越来越完善。

在下文中我们将说一说服务的发布,总不能都通过IP+NodePort的方式来访问所有WEB服务吧,一定要有一个完美的合适的解决办法,那会是什么呢。。。

   
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