微服务探索之路06篇k8s配置文件Yaml部署Redis使用Helm部署MongoDB和kafka

技术分享 3年前 (2023-07-25) 0 999+

1 安装Redis

1.1创建配置文件redis.conf

切换到自己的目录下如本文是放在/home/ubuntu下

cd /home/ubuntu
vim redis.conf

bind 0.0.0.0 protected-mode yes port 6379 requirepass qwe123456 tcp-backlog 511 timeout 0 tcp-keepalive 300 daemonize no pidfile /var/run/redis_6379.pid loglevel notice logfile "/tmp/redis.log" databases 16 always-show-logo no stop-writes-on-bgsave-error yes rdbcompression yes rdbchecksum yes dbfilename dump.rdb dir /data

1.2创建deployment配置文件

vim redis.yaml

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:   labels:     app: redis-single-node   name: redis-single-node spec:   progressDeadlineSeconds: 600    #部署进度截止时间   replicas: 1  #副本数   revisionHistoryLimit: 10   #修订历史记录限制数   selector:     matchLabels:       app: redis-single-node #选择器，用于选择匹配的Pod   strategy:     rollingUpdate:       maxSurge: 1       maxUnavailable: 0     type: RollingUpdate   template:     metadata:       creationTimestamp: null       labels:         app: redis-single-node     spec:       containers:       - command:         - sh         - -c         - redis-server "/mnt/redis.conf"         env:         - name: TZ           value: Asia/Shanghai         - name: LANG           value: C.UTF-8         image: redis:5.0.4-alpine #Redis镜像版本         imagePullPolicy: IfNotPresent         lifecycle: {}         livenessProbe:           failureThreshold: 2    #失败的最大次数2次           initialDelaySeconds: 10  #启动容器后10秒开始检测           periodSeconds: 10  #每过10s检测一次           successThreshold: 1  #只要成功了1次,就表示成功了。           tcpSocket:             port: 6379           timeoutSeconds: 2         name: redis-single-node         ports:         - containerPort: 6379           name: web           protocol: TCP         readinessProbe:           failureThreshold: 2           initialDelaySeconds: 10           periodSeconds: 10           successThreshold: 1           tcpSocket:             port: 6379           timeoutSeconds: 2         resources:   #资源限制           limits:    #最多可使用的资源             cpu: 100m #CPU的计量单位叫毫核(m)。一个节点的CPU核心数量乘以1000，得到的就是节点总的CPU总数量。如，一个节点有两个核，那么该节点的CPU总量为2000m             memory: 339Mi           requests:  #代表容器启动请求的资源限制，分配的资源必须要达到此要求              cpu: 10m             memory: 10Mi         securityContext: #上下文参数           privileged: false  #特权，最高权限           runAsNonRoot: false #禁止以root用户启动容器 true为禁止         terminationMessagePath: /dev/termination-log #表示容器的异常终止消息的路径，默认在 /dev/termination-log 下。当容器退出时，可以通过容器的状态看到退出信息。         terminationMessagePolicy: File   #默认情况容器退出时，退出信息会从文件中读取。 可以修改为 FallbackToLogsOnError 从日志中读取         volumeMounts:         - mountPath: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai           name: tz-config         - mountPath: /etc/localtime           name: tz-config         - mountPath: /etc/timezone           name: timezone         - mountPath: /mnt           name: redis-conf           readOnly: true       dnsPolicy: ClusterFirst       restartPolicy: Always       schedulerName: default-scheduler       securityContext: {}       terminationGracePeriodSeconds: 30 #在规定的terminationGracePeriodSeconds优雅时间内完成Pod优雅终止动作。默认是30秒       tolerations:  #零容忍设置       - effect: NoExecute #即使在节点上存在污点，也不会将Pod从该节点上删除         key: node.kubernetes.io/unreachable         operator: Exists         tolerationSeconds: 30       - effect: NoExecute         key: node.kubernetes.io/not-ready         operator: Exists         tolerationSeconds: 30       volumes:       - hostPath:           path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai           type: ""         name: tz-config       - hostPath:           path: /etc/timezone           type: ""         name: timezone       - configMap:           defaultMode: 420           name: redis-conf         name: redis-conf

1.创建k8sConfig Maps配置文件kubectl create cm redis-conf --from-file=redis.conf
2.部署redis Deploymentskubectl create -f redis.yaml
3.将资源公开一个新的服务service`kubectl expose deploy redis-single-node --port 6379
4.对外开放6379端口找到service编辑type为NodePort，设置nodePort: 6379

到此安装完成之后就可以使用可视化工具（如AnotherRedisDesktopManager）或者代码进行测试连接。

2 安装MongoDB

这里使用Helm安装所以需要先安装一下Helm，如果已经安装跳过2.1这个小步骤

2.1 安装Helm

下载安装包https://github.com/helm/helm/releases,打开地址后选择适合自己的版本一般选择最新版本。本文使用的是ubuntu服务器下载命令如下
wget https://get.helm.sh/helm-v3.12.1-linux-amd64.tar.gz，如果遇到卡主那就是需要FQ
下载完后解压tar -zxvf helm-v3.12.1-linux-amd64.tar.gz
移动到安装目标mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm
初始化仓库helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami，这边如果要添加找其他仓库地址可以去Artifact Hub搜索相对于的仓库地址。

2.2开始MongoDB安装

创建pvvim mongodb-pv.yaml

apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata:   name: mongodb-pv spec:   capacity:     storage: 5Gi   accessModes:     - ReadWriteOnce   hostPath:     path: /bitnami/mongodb/data

以上内容中/bitnami/mongodb/data是主机真实路径，小提示如果没有权限需要赋权限给uid为1001

创建pvcvim mongodb-pvc.yaml

apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata:   name: mongodb-pvc spec:   accessModes:     - ReadWriteOnce   resources:     requests:       storage: 5Gi   volumeName: mongodb-pv

创建配置文件vim mongodb-values.yaml

persistence:   enabled: true   existingClaim: "mongodb-pvc" securityContext:     privileged: true     runAsUser: 1001     runAsGroup: 1001     fsGroup: 1001 auth:   rootPassword: "自定义密码"

创建完以上三个文件之后按顺序执行如下：

①kubectl apply -f mongodb-pv.yaml

②kubectl apply -f mongodb-pvc.yaml

③helm install my-mongodb bitnami/mongodb -f mongodb-values.yaml --set volumePermissions.enabled=true

提示--set volumePermissions.enabled=true第③必须加这个不然pod创建的时候没有权限创建文件夹及文件会报错mkdir: cannot create directory '/bitnami/mongodb/data': Permission denied

安装成功之后如果想让外网访问跟上面redis一样service编辑type为NodePort，设置nodePort: 27017，端口号自定义只要防火墙对外开放就行

卸载使用helm uninstall my-mongodb

用navicat测试连接能否成功

也可以用MongoDB Compass，；连接地址格式为：mongodb://root:密码@ip:端口

mongodb://root:密码@ip:端口

修改用户密码，如下图可以使用工具直接执行命令

先切换至admin库use admin再执行修改 db.changeUserPassword("用户名","密码")

3 安装kafka

前置条件参考第2步安装MongoDB中的创建pv跟pvc命名为kafka-pv和kafka-pvc

3.1 Helm部署kafka

创建配置文件kafka-values.yaml内容如下

replicaCount: 1       # kafka 副本数 #global: #  storageClass: nfs-client  # kafka 和 zookeeper 使用的存储  heapOpts: "-Xmx1024m -Xms1024m"  # kafka 启动的 jvm 参数  persistence:   # kafka 每个副本的存储空间   enabled: true   existingClaim: "kafka-pvc"  resources:   limits:     cpu: 1000m     memory: 2Gi   requests:     cpu: 100m     memory: 100Mi  zookeeper:   replicaCount: 1  # zookeeper 的副本数   persistence:     enabled: true     existingClaim: "kafka-pvc"   resources:     limits:       cpu: 2000m       memory: 2Gi  externalAccess:   enabled: true    # 开启外部访问   autoDiscovery:     enabled: true   service:     type: NodePort  # 开启 nodeport      ports:       external: 9094     nodePorts:      # nodeport 对应的端口，多少个 kafka 副本对应多少个端口       - 30001 #      - 30002 #      - 30003

执行部署helm install my-kafka bitnami/kafka -f kafka-values.yaml --set volumePermissions.enabled=true --set rbac.create=true

3.1 安装简洁版的管理界面kafka-console-ui

创建kafka-console-ui-deploy.yaml

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:   name: kafka-console-ui   namespace: default spec:   replicas: 1   selector:     matchLabels:       app: kafka-console-ui   template:     metadata:       labels:         app: kafka-console-ui     spec:       containers:       - name: kafka-console-ui         resources:           limits:             cpu: 1000m             memory: 1Gi           requests:             cpu: 10m             memory: 10Mi         image: wdkang/kafka-console-ui:latest         volumeMounts:         - mountPath: /etc/localtime           readOnly: true           name: time-data       volumes:       - name: time-data         hostPath:           path: /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai

创建kafka-console-ui-service.yaml

kind: Service apiVersion: v1 metadata:   labels:     app: kafka-console-ui   name: kafka-console-ui   namespace: default spec:   ports:     - port: 7766       targetPort: 7766       nodePort: 30088   selector:     app: kafka-console-ui   type: NodePort