简介

伙计们，请搬好小板凳坐好，下面将是一段漫长的旅程，期望你能够乐在其中。

我将基于 Kubernetes 部署一个分布式应用。我曾试图编写一个尽可能真实的应用，但由于时间和精力有限，最终砍掉了很多细节。

我将聚焦 Kubernetes 及其部署。

让我们开始吧。

应用

TL;DR

该应用本身由 6 个组件构成。代码可以从如下链接中找到：Kubenetes 集群示例。

这是一个人脸识别服务，通过比较已知个人的图片，识别给定图片对应的个人。前端页面用表格形式简要的展示图片及对应的个人。具体而言，向接收器发送请求，请求包含指向一个图片的链接。图片可以位于任何位置。接受器将图片地址存储到数据库 (MySQL) 中，然后向队列发送处理请求，请求中包含已保存图片的 ID。这里我们使用 NSQ 建立队列。

图片处理服务一直监听处理请求队列，从中获取任务。处理过程包括如下几步：获取图片 ID，读取图片，通过 gRPC 将图片路径发送至 Python 编写的人脸识别后端。如果识别成功，后端给出图片对应个人的名字。图片处理器进而根据个人 ID 更新图片记录，将其标记为处理成功。如果识别不成功，图片被标记为待解决。如果图片识别过程中出现错误，图片被标记为失败。

标记为失败的图片可以通过计划任务等方式进行重试。

那么具体是如何工作的呢？我们深入探索一下。

接收器

接收器服务是整个流程的起点，通过如下形式的 API 接收请求：

curl -d '{"path":"/unknown_images/unknown0001.jpg"}' http://127.0.0.1:8000/image/post

此时，接收器将路径 path 存储到共享数据库集群中，该实体存储后将从数据库服务收到对应的 ID。本应用采用“ 实体对象 Entity Object 的唯一标识由持久层提供”的模型。获得实体 ID 后，接收器向 NSQ 发送消息，至此接收器的工作完成。

图片处理器

从这里开始变得有趣起来。图片处理器首次运行时会创建两个 Go 协程 routine ，具体为：

Consume

这是一个 NSQ 消费者，需要完成三项必需的任务。首先，监听队列中的消息。其次，当有新消息到达时，将对应的 ID 追加到一个线程安全的 ID 片段中，以供第二个协程处理。最后，告知第二个协程处理新任务，方法为 sync.Condition。

ProcessImages

该协程会处理指定 ID 片段，直到对应片段全部处理完成。当处理完一个片段后，该协程并不是在一个通道上睡眠等待，而是进入悬挂状态。对每个 ID，按如下步骤顺序处理：

与人脸识别服务建立 gRPC 连接，其中人脸识别服务会在人脸识别部分进行介绍
从数据库获取图片对应的实体
为断路器准备两个函数
- 函数 1: 用于 RPC 方法调用的主函数
- 函数 2: 基于 ping 的断路器健康检查
调用函数 1 将图片路径发送至人脸识别服务，其中路径应该是人脸识别服务可以访问的，最好是共享的，例如 NFS
如果调用失败，将图片实体状态更新为 FAILEDPROCESSING
如果调用成功，返回值是一个图片的名字，对应数据库中的一个个人。通过联合 SQL 查询，获取对应个人的 ID
将数据库中的图片实体状态更新为 PROCESSED，更新图片被识别成的个人的 ID

这个服务可以复制多份同时运行。

断路器

即使对于一个复制资源几乎没有开销的系统，也会有意外的情况发生，例如网络故障或任何两个服务之间的通信存在问题等。我在 gRPC 调用中实现了一个简单的断路器，这十分有趣。

下面给出工作原理：

当出现 5 次不成功的服务调用时，断路器启动并阻断后续的调用请求。经过指定的时间后，它对服务进行健康检查并判断是否恢复。如果问题依然存在，等待时间会进一步增大。如果已经恢复，断路器停止对服务调用的阻断，允许请求流量通过。

前端

前端只包含一个极其简单的表格视图，通过 Go 自身的 html/模板显示一系列图片。

人脸识别

人脸识别是整个识别的关键点。仅因为追求灵活性，我将这个服务设计为基于 gRPC 的服务。最初我使用 Go 编写，但后续发现基于 Python 的实现更加适合。事实上，不算 gRPC 部分的代码，人脸识别部分仅有 7 行代码。我使用的人脸识别库极为出色，它包含 OpenCV 的全部 C 绑定。维护 API 标准意味着只要标准本身不变，实现可以任意改变。

注意：我曾经试图使用 GoCV，这是一个极好的 Go 库，但欠缺所需的 C 绑定。推荐马上了解一下这个库，它会让你大吃一惊，例如编写若干行代码即可实现实时摄像处理。

这个 Python 库的工作方式本质上很简单。准备一些你认识的人的图片，把信息记录下来。对于我而言，我有一个图片文件夹，包含若干图片，名称分别为 hannibal_1.jpg、 hannibal_2.jpg、 gergely_1.jpg、 john_doe.jpg。在数据库中，我使用两个表记录信息，分别为 person、 person_images，具体如下：

+-+
| id | name     |
+-+
|  1 | Gergely  |
|  2 | John Doe |
|  3 | Hannibal |
+-+
+-+-+--+
|  1 | hannibal_1.jpg |         3 |
|  2 | hannibal_2.jpg |         3 |
+-+-

Pods 和 服务概览:

![](/data/attachment/album/201807/30/182244ug3n5n07025e3zlv.jpg)

### MySQL

第一个要部署的服务是数据库。

按照 Kubernetes 的示例 [Kubenetes MySQL](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/run-single-instance-stateful-application/#deploy-mysql) 进行部署，即可以满足我的需求。注意：示例配置文件的 MYSQL_PASSWORD 字段使用了明文密码，我将使用 [Kubernetes Secrets](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/secret/) 对象以提高安全性。

我创建了一个 Secret 对象，对应的本地 yaml 文件如下：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: kube-face-secret
type: Opaque
data:
mysql_password: base64codehere
mysql_userpassword: base64codehere


其中 base64 编码通过如下命令生成：

echo -n “ubersecurepassword” | base64
echo -n “root:ubersecurepassword” | base64


（LCTT 译注：secret yaml 文件中的 data 应该有两条，一条对应 `mysql_password`，仅包含密码；另一条对应 `mysql_userpassword`，包含用户和密码。后文会用到 `mysql_userpassword`，但没有提及相应的生成）

我的部署 yaml 对应部分如下：

…

name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
valueFrom:
secretKeyRef:
name: kube-face-secret
key: mysql_password
…


另外值得一提的是，我使用卷将数据库持久化，卷对应的定义如下：

…
volumeMounts:

name: mysql-persistent-storage
mountPath: /var/lib/mysql
…
volumes:
- name: mysql-persistent-storage
  persistentVolumeClaim:
  claimName: mysql-pv-claim
  …


其中 `presistentVolumeClain` 是关键，告知 Kubernetes 当前资源需要持久化存储。持久化存储的提供方式对用户透明。类似 Pods，如果想了解更多细节，参考文档：[Kubernetes 持久化存储](https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/persistent-volumes)。

（LCTT 译注：使用 `presistentVolumeClain` 之前需要创建 `presistentVolume`，对于单节点可以使用本地存储，对于多节点需要使用共享存储，因为 Pod 可以能调度到任何一个节点）

使用如下命令部署 MySQL 服务：

kubectl apply -f mysql.yaml


这里比较一下 `create` 和 `apply`。`apply` 是一种<ruby> 宣告式 <rt>  declarative </rt></ruby>的对象配置命令，而 `create` 是<ruby> 命令式 <rt>  imperative </rt> 的命令。当下我们需要知道的是， <code>  create </code> 通常对应一项任务，例如运行某个组件或创建一个部署；相比而言，当我们使用 <code>  apply </code> 的时候，用户并没有指定具体操作，Kubernetes 会根据集群目前的状态定义需要执行的操作。故如果不存在名为 <code>  mysql </code> 的服务，当我执行 <code>  apply -f mysql.yaml </code> 时，Kubernetes 会创建该服务。如果再次执行这个命令，Kubernetes 会忽略该命令。但如果我再次运行 <code>  create </code> ，Kubernetes 会报错，告知服务已经创建。</ruby>

想了解更多信息，请阅读如下文档：[Kubernetes 对象管理](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/object-management-kubectl/overview/)，[命令式配置](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/object-management-kubectl/imperative-config/)和[宣告式配置](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/object-management-kubectl/declarative-config/)。

运行如下命令查看执行进度信息：

描述完整信息

kubectl describe deployment mysql

仅描述 Pods 信息

kubectl get pods -l app=mysql


（第一个命令）输出示例如下：

…
Type Status Reason
-+
| Tables_in_kube |
+-+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql>


（LCTT 译注：上述代码块中的第一行是作者执行命令所在路径，执行第二行的命令无需在该目录中进行）

上述操作完成了数据库服务的初始化。使用如下命令可以查看服务日志：

kubectl logs deployment/mysql -f


### NSQ 查询

NSQ 查询将以内部服务的形式运行。由于不需要外部访问，这里使用 `clusterIP: None` 在 Kubernetes 中将其设置为<ruby> 无头服务 <rt>  headless service </rt></ruby>，意味着该服务不使用负载均衡模式，也不使用单独的服务 IP。DNS 将基于服务<ruby> 选择器 <rt>  selectors </rt></ruby>。

我们的 NSQ 查询服务对应的选择器为：

selector:
matchLabels:
app: nsqlookup


那么，内部 DNS 对应的实体类似于：`nsqlookup.default.svc.cluster.local`。

无头服务的更多细节，可以参考：[无头服务](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#headless-services)。

NSQ 服务与 MySQL 服务大同小异，只需要少许修改即可。如前所述，我将使用 NSQ 原生的 Docker 镜像，名称为 `nsqio/nsq`。镜像包含了全部的 nsq 命令，故 nsqd 也将使用该镜像，只是使用的命令不同。对于 nsqlookupd，命令如下：

command: [“/nsqlookupd”]
args: [“–broadcast-address=nsqlookup.default.svc.cluster.local”]


你可能会疑惑，`--broadcast-address` 参数是做什么用的？默认情况下，`nsqlookup` 使用容器的主机名作为广播地址；这意味着，当用户运行回调时，回调试图访问的地址类似于 `http://nsqlookup-234kf-asdf:4161/lookup?topics=image`，但这显然不是我们期望的。将广播地址设置为内部 DNS 后，回调地址将是 `http://nsqlookup.default.svc.cluster.local:4161/lookup?topic=images`，这正是我们期望的。

NSQ 查询还需要转发两个端口，一个用于广播，另一个用于 nsqd 守护进程的回调。在 Dockerfile 中暴露相应端口，在 Kubernetes 模板中使用它们，类似如下：

容器模板：

    ports:
    - containerPort: 4160
      hostPort: 4160
    - containerPort: 4161
      hostPort: 4161


服务模板：

spec:
ports:

name: main
protocol: TCP
port: 4160
targetPort: 4160
name: secondary
protocol: TCP
port: 4161
targetPort: 4161


端口名称是必须的，Kubernetes 基于名称进行区分。（LCTT 译注：端口名更新为作者 GitHub 对应文件中的名称）

像之前那样，使用如下命令创建服务：

kubectl apply -f nsqlookup.yaml


nsqlookupd 部分到此结束。截至目前，我们已经准备好两个主要的组件。

### 接收器

这部分略微复杂。接收器需要完成三项工作：

* 创建一些部署
* 创建 nsq 守护进程
* 将本服务对外公开

#### 部署

第一个要创建的部署是接收器本身，容器镜像为 `skarlso/kube-receiver-alpine`。

#### NSQ 守护进程

接收器需要使用 NSQ 守护进程。如前所述，接收器在其内部运行一个 NSQ，这样与 nsq 的通信可以在本地进行，无需通过网络。为了让接收器可以这样操作，NSQ 需要与接收器部署在同一个节点上。

NSQ 守护进程也需要一些调整的参数配置：

    ports:
    - containerPort: 4150
      hostPort: 4150
    - containerPort: 4151
      hostPort: 4151
    env:
    - name: NSQLOOKUP_ADDRESS
      value: nsqlookup.default.svc.cluster.local
    - name: NSQ_BROADCAST_ADDRESS
      value: nsqd.default.svc.cluster.local
    command: ["/nsqd"]
    args: ["--lookupd-tcp-address=$(NSQLOOKUP_ADDRESS):4160", "--broadcast-address=$(NSQ_BROADCAST_ADDRESS)"]


其中我们配置了 `lookup-tcp-address` 和 `broadcast-address` 参数。前者是 nslookup 服务的 DNS 地址，后者用于回调，就像 nsqlookupd 配置中那样。

#### 对外公开

下面即将创建第一个对外公开的服务。有两种方式可供选择。考虑到该 API 负载较高，可以使用负载均衡的方式。另外，如果希望将其部署到生产环境中的任选节点，也应该使用负载均衡方式。

但由于我使用的本地集群只有一个节点，那么使用 `NodePort` 的方式就足够了。`NodePort` 方式将服务暴露在对应节点的固定端口上。如果未指定端口，将从 30000-32767 数字范围内随机选其一个。也可以指定端口，可以在模板文件中使用 `nodePort` 设置即可。可以通过 `<NodeIP>:<NodePort>` 访问该服务。如果使用多个节点，负载均衡可以将多个 IP 合并为一个 IP。

更多信息，请参考文档：[服务发布](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#publishing-services
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: image-processor-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: image-processor
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: image-processor
    spec:
      containers:
      - name: image-processor
        image: skarlso/kube-processor-alpine:latest
        env:
        - name: MYSQL_CONNECTION
          value: "mysql.default.svc.cluster.local"
        - name: MYSQL_USERPASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: kube-face-secret
              key: mysql_userpassword
        - name: MYSQL_PORT
          # TIL: If this is 3306 without " kubectl throws an error.
          value: "3306"
        - name: MYSQL_DBNAME
          value: kube
        - name: NSQ_LOOKUP_ADDRESS
          value: "nsqlookup.default.svc.cluster.local:4161"
        - name: GRPC_ADDRESS
          value: "face-recog.default.svc.cluster.local:50051"

文件中唯一需要提到的是用于配置应用的多个环境变量属性，主要关注 nsqlookupd 地址和 gRPC 地址。

运行如下命令完成部署：

kubectl apply -f image_processor.yaml

人脸识别

人脸识别服务的确包含一个 Kubernetes 服务，具体而言是一个比较简单、仅供图片处理器使用的服务。模板如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: face-recog
spec:
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 50051
    targetPort: 50051
  selector:
    app: face-recog
  clusterIP: None

更有趣的是，该服务涉及两个卷，分别为 known_people 和 unknown_people。你能猜到卷中包含什么内容吗？对，是图片。known_people 卷包含所有新图片，接收器收到图片后将图片发送至该卷对应的路径，即挂载点。在本例中，挂载点为 /unknown_people，人脸识别服务需要能够访问该路径。

对于 Kubernetes 和 Docker 而言，这很容易。卷可以使用挂载的 S3 或某种 nfs，也可以是宿主机到虚拟机的本地挂载。可选方式有很多（至少有一打那么多）。为简洁起见，我将使用本地挂载方式。

挂载卷分为两步。第一步，需要在 Dockerfile 中指定卷：

VOLUME [ "/unknown_people", "/known_people" ]

第二步，就像之前为 MySQL Pod 挂载卷那样，需要在 Kubernetes 模板中配置；相比而言，这里使用 hostPath，而不是 MySQL 例子中的 PersistentVolumeClaim：

        volumeMounts:
        - name: known-people-storage
          mountPath: /known_people
        - name: unknown-people-storage
          mountPath: /unknown_people
      volumes:
      - name: known-people-storage
        hostPath:
          path: /Users/hannibal/Temp/known_people
          type: Directory
      - name: unknown-people-storage
        hostPath:
          path: /Users/hannibal/Temp/
          type: Directory

（LCTT 译注：对于多节点模式，由于人脸识别服务和接收器服务可能不在一个节点上，故需要使用共享存储而不是节点本地存储。另外，出于 Python 代码的逻辑，推荐保持两个文件夹的嵌套结构，即 known_people 作为子目录。）

我们还需要为 known_people 文件夹做配置设置，用于人脸识别程序。当然，使用环境变量属性可以完成该设置：

        env:
        - name: KNOWN_PEOPLE
          value: "/known_people"

Python 代码按如下方式搜索图片：

        known_people = os.getenv('KNOWN_PEOPLE', 'known_people')
        print("Known people images location is: %s" % known_people)
        images = self.image_files_in_folder(known_people)

其中 image_files_in_folder 函数定义如下：

    def image_files_in_folder(self, folder):
        return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if re.match(r'.*.(jpg|jpeg|png)', f, flags=re.I)]

看起来不错。

如果接收器现在收到一个类似下面的请求（接收器会后续将其发送出去）：

curl -d '{"path":"/unknown_people/unknown220.jpg"}' http://192.168.99.100:30251/image/post

图像处理器会在 /unknown_people 目录搜索名为 unknown220.jpg 的图片，接着在 known_folder 文件中找到 unknown220.jpg 对应个人的图片，最后返回匹配图片的名称。

查看日志，大致信息如下：

# 接收器
❯ curl -d '{"path":"/unknown_people/unknown219.jpg"}' http://192.168.99.100:30251/image/post
got path: {Path:/unknown_people/unknown219.jpg}
image saved with id: 4
image sent to nsq

# 图片处理器
2018/03/26 18:11:21 INF    1 [images/ch] querying nsqlookupd http://nsqlookup.default.svc.cluster.local:4161/lookup?topic=images
2018/03/26 18:11:59 Got a message: 4
2018/03/26 18:11:59 Processing image id:  4
2018/03/26 18:12:00 got person:  Hannibal
2018/03/26 18:12:00 updating record with person id
2018/03/26 18:12:00 done

我们已经使用 Kubernetes 部署了应用正常工作所需的全部服务。

前端

更进一步，可以使用简易的 Web 应用更好的显示数据库中的信息。这也是一个对外公开的服务，使用的参数可以参考接收器。

部署后效果如下：

回顾

到目前为止我们做了哪些操作呢？我一直在部署服务，用到的命令汇总如下：

kubectl apply -f mysql.yaml
kubectl apply -f nsqlookup.yaml
kubectl apply -f receiver.yaml
kubectl apply -f image_processor.yaml
kubectl apply -f face_recognition.yaml
kubectl apply -f frontend.yaml

命令顺序可以打乱，因为除了图片处理器的 NSQ 消费者外的应用在启动时并不会建立连接，而且图片处理器的 NSQ 消费者会不断重试。

使用 kubectl get pods 查询正在运行的 Pods，示例如下：

❯ kubectl get pods
NAME                                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
face-recog-6bf449c6f-qg5tr                    1/1       Running   0          1m
image-processor-deployment-6467468c9d-cvx6m   1/1       Running   0          31s
mysql-7d667c75f4-bwghw                        1/1       Running   0          36s
nsqd-584954c44c-299dz                         1/1       Running   0          26s
nsqlookup-7f5bdfcb87-jkdl7                    1/1       Running   0          11s
receiver-deployment-5cb4797598-sf5ds          1/1       Running   0          26s

运行 minikube service list：

❯ minikube service list
|-|--|
|  NAMESPACE  |         NAME         |             URL             |
|-|--|
| default     | face-recog           | No node port                |
| default     | kubernetes           | No node port                |
| default     | mysql                | No node port                |
| default     | nsqd                 | No node port                |
| default     | nsqlookup            | No node port                |
| default     | receiver-service     | http://192.168.99.100:30251 |
| kube-system | kube-dns             | No node port                |
| kube-system | kubernetes-dashboard | http://192.168.99.100:30000 |
|-|--|

滚动更新

via: https://skarlso.github.io/2018/03/15/kubernetes-distributed-application/

作者：hannibal 译者：pinewall 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国荣誉推出

Kubernetes 分布式应用部署实战：以人脸识别应用为例

简介

应用

TL;DR

接收器

图片处理器

Consume

ProcessImages

断路器

前端

人脸识别

描述完整信息

仅描述 Pods 信息

人脸识别

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回顾

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TL;DR

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