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k8s以及云原生相关概念近年来一直比较火热，阿丸最近搞了个相关项目，小结一下。
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本文将重点分享阿里开源项目otter适配k8s部署的改造过程，其中的改造过程和技巧应该适用于将大多数开源项目改造到k8s进行部署。
1.背景
otter是阿里开源的分布式数据库同步系统，基于数据库增量日志解析，并准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库（相关内容可以参考https://github.com/alibaba/otter，本文不做过多赘述）。
为了充分利用物理资源、快速扩容同步节点、拥抱云原生，决定使用k8s部署otter。
otter的项目整体上自成一体，出于改造成本考虑，尽量在项目已有基础上，做一些适配，不改动源代码。
本文将重点分享对于otter适配k8s部署的改造过程，有不当之处，还请多多指教。
涉及到几个核心内容：
otter基本架构
dockerfile编写
deployment编写
启动脚本改造
K8s中固定ip/port访问
2.otter的基本架构
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典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点)
基于以上部署架构，我们只需要将otter-manager和otter-node部署到k8s上。
尤其是otter-node，需要利用k8s实现节点快速水平扩展、计算性能弹性扩缩容。
2.Dockerfile编写
2.1 otter-manager的Dockerfile
otter-manager比较简单，包括几个步骤：
具体如下所示：
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2.2 otter-node的Dockerfile
otter-node稍微有所不同，根据官方文档说明，需要安装aria2来做文件传输。
注意注意，由于aria2安装非常慢，因此，我们需要先安装aria2作为一个新的基础镜像，然后在新的基础镜像上构建otter-node镜像，能大大提高后续镜像构建速度。
新的基础镜像如下，命名为 registry.xxx.com/xxx/otter-node-base:1.0。
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然后在此基础上构建新的otter-node镜像。
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注意，otter-node的配置方式比较特殊，需要先在otter-admin上获取一个nid，然后才能运行一个otter-node。
所以，我们在dockerfile中以ARG 声明一个nid，然后在后续构建镜像的时候，通过 --docker-arg 传入nid具体的值。
当然，如果把nid看作一个配置文件的话，也可以用下文提到的ConfigMap的形式在Deployment中挂载进去
3.Deployment编写
什么是Deployment？
k8s的一个Deployment控制器为 Pods 和 ReplicaSets 提供声明式的更新能力。我们通过编写Deployment描述期望的目标状态，然后 Deployment 控制器更改Pods或者ReplicaSets的实际状态， 使其变为期望状态。
具体关于Deployment的知识不展开说明，可以参考k8s官方文档。
我们需要部署测试环境与生产环境两套集群，而无论是otter-manager还是otter-node，都依赖于读取 conf/otter.properties 作为配置。
因此，我们需要根据环境，修改不同的otter.properties。
那么，对于k8s部署来说，可以采用同一份镜像，然后在不同环境（k8s的不同namespace）中将otter.properties作为ConfigMap写入，最后通过volume的形式挂载到pod的指定路径上。
这里对几个名词做简单介绍，详细内容可以参考k8s官方文档。
ConfigMap：一种 API 对象，用来将非机密性的数据保存到键值对中。使用时，Pods可以将其用作环境变量、命令行参数或者存储卷中的配置文件。（如果想存储的数据是机密的，可以使用 Secret，而不是ConfigMap）
Volume：卷的核心是包含一些数据的一个目录，Pod 中的容器可以访问该目录。所采用的特定的卷类型将决定该目录如何形成的、使用何种介质保存数据以及目录中存放 的内容。使用卷时, 在 .spec.volumes 字段中设置为 Pod 提供的卷，并在 .spec.containers[*].volumeMounts 字段中声明卷在容器中的挂载位置。
所以，首先在指定环境（namespace中）创建configmap，以otter.properties作为key，以文件内容作为value。
具体命令如下
kubectl create configmap otter-manager-dev-config --from-file=otter.properties=conf/otter-dev.properties -n otter-system
产生的ConfigMap如下图所示
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最后，将这个ConfigMap在Deployment中用volume进行引用，然后通过volumeMounts挂载到指定目录，Deployment具体如下所示。
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这里需要特别注意volumeMounts的路径覆盖问题，需要在volumeMounts中配置subPath为具体文件名。
4.启动脚本改造
Otter包括两个部分，管理控制台manager和工作运行节点node，正常情况下都是用各自的启动脚本startup.sh启动的。
为了适配k8s，我们需要对启动脚本做改造，本文以otter-manager的启动脚本为例，otter-node也是类似。
将启动脚本startup.sh改造为 startup-moon.sh，重点解决两个问题
4.1 前台进程保持运行
由于容器中用entrypoint启动的进程为1号进程，一旦1号进程执行结束，容器就会退出了。
而原本的startup.sh中，用java启动后，使用 “&” 将java进程转换为后台进程，所以startup.sh作为1号进程会很快执行结束，容器就会自动退出了。
所以我们需要将1号进程保持住，不要退出。
这里考虑了两个方案：
后来考虑了一下，还是选择了方案二。主要原因是为了利用pod自动重启的特性。
如果Java进程意外退出了，那么方案二就能使得1号进程也结束，然后pod就能自动重启了。而方案一的话，由于startup.sh脚本仍然在执行tail，所以即使java进程退出，1号进程也不会结束。
具体修改如下：
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最终pod中的进程如图所示
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4.2 虚拟机大小自定义配置
由于otter项目中，将jvm的启动参数配置在了start.sh中，不方便进行手动配置。
因此，将start.sh的配置jvm参数的逻辑注释掉，采用自己配置的环境变量JAVA_OPTIONS进行注入。
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这个环境变量的注入方式也比较简单，就是在Deployment中的env配置的（蓝色框部分），方便以后手动修改jvm参数大小而不用修改镜像。
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5.k8s上固定IP/Port访问
otter-node的部署中，有个比较特殊的地方。
不同于普通的微服务的无状态扩展，otter-node的部署必须指定nid、ip、port，这种设计据说是为解决单机部署多实例而设计的，允许单机多node指定不同的端口（具体可以参考官方wiki，https://github.com/alibaba/otter/wiki/Node_Quickstart，这里不展开说明）。
还是直接看看如何在k8s上进行适配吧。
这里采用了k8s的NodePort进行处理。
NodePort 服务是引导外部流量到你的服务的最原始方式。NodePort，正如这个名字所示，在所有节点（虚拟机）上开放一个特定端口，任何发送到该端口的流量都被转发到对应服务。如下图所示。
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在上面的配置中，可以使用IP1:3000 或者 IP2:3000 或者 IP3:3000 访问service。
当然，为了保证不绑定特定KVM的IP，我们在前面挂一个SLB服务，通过访问SLB的 虚拟IP:PORT 的形式访问。
对于otter部署来说，otter-manager需要两组 IP:PORT、每个node需要三组 IP:PORT。
注意，由于otter部署中，每个node需要暴露的port都是不同的，所以每次新增一个otter-node，都需要新增三组 IP:PORT。
我们以otter-node为例，来看下NodePort类型的Service的yml文件吧。
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6.总结
经过这样的改造，我们就能用k8s的部署otter-manager和otter-node了，并且能够快速扩容节点、弹性使用机器资源。
我们回顾一下其中的关键问题和技巧：
Dockerfile编写中，可以把环境相关依赖打成一个新的基础镜像，提高后续应用镜像的构建速度。
Dockerfile中，可以通过ARG定义一些构建过程中的变量，进行替换。
对于不同环境的配置文件，可以在不同环境（k8s的namespace）下配置不同的ConfigMap，然后在Deployment文件中通过volumeMounts的方式挂载进去。
对于后台进程，需要改造为前台进程使得pod能够保持
对于一些特定的环境变量，可以在Deployment中通过env进行传入。
其他开源项目如果有需要上k8s的，这些技巧应该都能用上。
如果你有更好的一些方式和技巧分享，欢迎留言交流～～～
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