k8s-helm

一、Helm引入

1、之前部署应用的基本过程

  • 编写yaml文件
    • deployment
    • Service
    • Ingress
  • 如果之前的方式部署单一应用,少数服务的应用,比较合适
  • 比如部署微服务项目,可能有几十个服务,每个服务都有一套yaml文件,需要维护大量yaml文件,版本管理也是特别不方便

2、使用helm可以解决哪些问题

  • 可以把这些yaml文件作为一个整体管理
  • 实现yaml文件高效复用
  • 实现应用级别的版本管理

二、Helm介绍

? Helm是一个Kubernetes的包管理工具,就像Linux的包管理器。如yum/apt等,可以很方便的将之前打包好的yaml文件部署到kubernetes上面

1、Helm有3个重要概念:

(1)helm

? 一个命令行客户端工具,主要用于Kubernetes的应用chart的创建打包发布管理

(2)Chart

? 应用描述,一系列用于描述k8s资源相关(yaml)文件的集合

(3)Release

? 基于Chart的部署实体,一个chart被Helm运行后将会生成对应的一个release;将在k8s中创建出真实运行的资源对象.应用级别的版本管理

2、Helm在2019年发布V3版本,和之前的版本相比有变化

(1)v3删除tiller

(2)release可以在不同命名空间中重用

(3)可以将chart推到docker镜像仓库中

3、Helm架构变化

k8s-helm

三、Helm安装

1、步骤

  • 第一步; 下载helm安装压缩包,上传到linux系统
  • 第二部: 解压helm文件,把解压的helm目录复制到usr/bin目录下

2、配置helm仓库

  • 添加仓库
helm repo add 仓库名称 仓库地址
helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts

helm repo add stable	https://charts.helm.sh/stable

3、Helm快速部署应用

  • 第一步:使用命令搜索应用
helm search repo xxx名称(weave)
  • 第二部 根据搜索内容选择进行安装
# 安装
helm install 安装之后的名称 搜索之后应用名称

# 查看安装之后的状态
helm list
helm status 安装之后的名称
  • 修改service 的yaml
kubectl edit svc ui-weave-scope

四、如何自己创建Chart

1、使用命令创建chart

### 创建chart
helm create chartname

创建之后会有以下主要文件和目录

  • Chart.yaml:当前chart属性配置文件
  • templates:编写yaml文件放在这个目录
  • values.yaml:yaml文件可以使用全局变量

2、在template文件夹创建两个yaml文件

  • deployment.yaml
  • Service.yaml

3、安装mychart

helm insatll web1 mychart

4、应用升级

helml upgrade web1 mychart

五、chart模板

实现yaml高效复用,通过传递参数,动态渲染模板,yaml内容动态传入参数生成

在chart有values.yaml文件,定义yaml文件全局变量

1、yaml文件大体有集中不同的地方

  • image
  • tag
  • label
  • port
  • replicas

2、在template的yaml文件使用values.yaml定义变量

  • 通过表达式形式使用全局变量
{{.Values.变量名称}}
  • deploymet.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: web1
  name: {{.Release.Name}}-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: {{.Values.label}}
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: {{.Values.label}}
    spec:
      containers:
      - image: {{.Values.image.repository}}
        name : nginx
        resources: {}
status: {}
  • Service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: {{.Values.label}}
  name: {{.Release.Name}}-svc
spec:
  ports:
  - port: {{.Values.service.port}}
    protocol: TCP
    targetPort: {{.Values.service.port}}
  selector:
    app: {{.Values.label}}
status:
  loadBalancer: {}

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