测试您的 Go 部署

先决条件

概述

在本部分中，您将了解如何使用 Docker Desktop 将应用程序部署到开发计算机上功能齐全的 Kubernetes 环境。这使您可以在部署之前在本地测试和调试 Kubernetes 上的工作负载。

创建 Kubernetes YAML 文件

在您的项目目录中，创建一个名为 docker-go-kubernetes.yaml.在 IDE 或文本编辑器中打开该文件并添加以下内容。替换为您的 Docker 用户名和您在为 Go 应用程序配置 CI/CDDOCKER_USERNAME/REPO_NAME中创建的存储库的名称 。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    service: server
  name: server
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      service: server
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      labels:
        service: server
    spec:
      initContainers:
        - name: wait-for-db
          image: busybox:1.28
          command: ['sh', '-c', 'until nc -zv db 5432; do echo "waiting for db"; sleep 2; done;']
      containers:
        - env:
            - name: PGDATABASE
              value: mydb
            - name: PGPASSWORD
              value: whatever
            - name: PGHOST
              value: db
            - name: PGPORT
              value: "5432"
            - name: PGUSER
              value: postgres
          image: DOCKER_USERNAME/REPO_NAME
          name: server
          imagePullPolicy: Always
          ports:
            - containerPort: 8080
              hostPort: 8080
              protocol: TCP
          resources: {}
      restartPolicy: Always
status: {}
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    service: db
  name: db
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      service: db
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        service: db
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: POSTGRES_DB
              value: mydb
            - name: POSTGRES_PASSWORD
              value: whatever
            - name: POSTGRES_USER
              value: postgres
          image: postgres
          name: db
          ports:
            - containerPort: 5432
              protocol: TCP
          resources: {}
      restartPolicy: Always
status: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    service: server
  name: server
  namespace: default
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - name: "8080"
      port: 8080
      targetPort: 8080
      nodePort: 30001
  selector:
    service: server
status:
  loadBalancer: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    service: db
  name: db
  namespace: default
spec:
  ports:
    - name: "5432"
      port: 5432
      targetPort: 5432
  selector:
    service: db
status:
  loadBalancer: {}

在此 Kubernetes YAML 文件中，有四个对象，由---.除了数据库的 Service 和 Deployment 之外，另外两个对象是：

  • 部署，描述一组可扩展的相同 Pod。在这种情况下，您将只获得一个副本，或 pod 的副本。该 Pod（如下所述template）中只有一个容器。该容器是根据为 Go 应用程序配置 CI/CD中的 GitHub Actions 构建的映像创建的 。
  • NodePort 服务，它将流量从主机上的端口 30001 路由到其路由到的 pod 内的端口 8080，从而允许您从网络访问您的应用程序。

要了解有关 Kubernetes 对象的更多信息，请参阅 Kubernetes 文档。

部署并检查您的应用程序

  1. 在终端中，导航到项目目录并将应用程序部署到 Kubernetes。

    $ kubectl apply -f docker-go-kubernetes.yaml

    您应该看到如下所示的输出，表明您的 Kubernetes 对象已成功创建。

    deployment.apps/db created
service/db created
deployment.apps/server created
service/server created

  2. 通过列出您的部署来确保一切正常。

    $ kubectl get deployments

    您的部署应如下列出：

    NAME     READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
db       1/1     1            1           76s
server   1/1     1            1           76s

    这表明所有 Pod 均已启动并正在运行。对您的服务进行同样的检查。

    $ kubectl get services

    您应该得到如下所示的输出。

    NAME         TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
db           ClusterIP   10.96.156.90    <none>        5432/TCP         2m8s
kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP          164m
server       NodePort    10.102.94.225   <none>        8080:30001/TCP   2m8s

    除了默认的kubernetes服务之外，你还可以看到你的server服务和db服务。该server服务正在端口 30001/TCP 上接受流量。

  3. 打开终端并卷曲您的应用程序以验证其是否正常工作。

    $ curl --request POST \
  --url http://localhost:30001/send \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data '{"value": "Hello, Oliver!"}'

    您应该会收到以下消息。

    {"value":"Hello, Oliver!"}

  4. 运行以下命令来拆除您的应用程序。

    $ kubectl delete -f docker-go-kubernetes.yaml

概括

在本部分中，您学习了如何使用 Docker Desktop 将应用程序部署到开发计算机上功能齐全的 Kubernetes 环境。

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