在应用的整个生命周期里，开发和运维都和它密不可分。一个塑造它，一个保养它。

如果应用需要部署到K8S中，开发和运维在其中都做了什么呢？

开发侧

从开发侧来说，我们的应用应该具备以下能力：

• 具有健康检测接口
• 具有优雅退出能力
• 具有metrics接口
• 能够接入链路追踪系统
• 日志输出标准统一

定义健康检测接口

健康检测接口用于检测应用的健康状态，在K8S中，使用Readiness和Liveness分别来探测应用是否就绪和是否存活，如果未就绪或者未存活，K8S会采取相应的措施来确保应用可用。

如果我们应用未定义好相应的健康检测接口，K8S就无法判断应用是否正常可用，整个应用对我们来说就是黑匣子，也就谈不上应用稳定性了。

定义一个简单的健康检测接口如下：

package router

import (
 "github.com/gin-gonic/gin"
 v1 "go-hello-world/app/http/controllers/v1"
)

func SetupRouter(router *gin.Engine) {
 ruc := new(v1.RootController)
 router.GET("/", ruc.Root)

 huc := new(v1.HealthController)
 router.GET("/health", huc.HealthCheck)
}

package v1

import (
 "github.com/gin-gonic/gin"
 "go-hello-world/app/http/controllers"
 "go-hello-world/pkg/response"
 "net/http"
)

type HealthController struct {
 controllers.BaseController
}

func (h *HealthController) HealthCheck(c *gin.Context) {
 response.WriteResponse(c, http.StatusOK, nil, gin.H{
  "result": "健康检测页面",
  "status": "OK",
 })
}

如上我们定义了health接口，当应用启动后，只需要探测这个接口，如果返回OK，表示应用是正常的。

当然，上面的接口是非常简单的，在实际情况下，应用本身也许还依赖起来应用，比如redis，mysql，mq等，如果它们异常，应用是不是异常的呢？那我们的应用健康检测需不需要检测其他应用的健康状态呢？

既然我们定义好了健康检测接口，那我们的YAML模板就可以增加健康检测功能，如下：

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: http
  timeoutSeconds: 3
  initialDelaySeconds: 20
livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: http
  timeoutSeconds: 3
  initialDelaySeconds: 30

定义优雅下线功能

应用发版是常规不能再常规的操作，通常情况下都是滚动更新的方式上线，也就是先起一个新应用，再删一个老应用。

如果这时候老应用有部分的流量，突然把老应用的进程杀了，这部分流量就无法得到正确的处理，部分用户也会因此受到影响。

怎么才会不受影响呢？

假如我们在停止应用之前先告诉网关或者注册中心，等对方把我们应用摘除后再下线，这样就不会有任何流量受到影响了。

在K8S中，当我们要删除Pod的时候，Pod会变成Terminating状态，kubelet看到Pod的状态如果为Terminating，就会开始执行关闭Pod的流程，给Pod发SIGTERM信号，如果达到宽限期Pod还未结束就给Pod发SIGKILL信号，从Endpoints中摘除Pod等。

从上面可知，Pod在停止之前会收到SIG信号，如果应用本身没有处理这些信号的能力，那应用如果知道什么时候该结束呢？

下面简单定义一个处理SIG信号的功能。

package shutdown

import (
 "context"
 "fmt"
 "net/http"
 "os"
 "os/signal"
 "time"
)

// 优雅退出

type Shutdown struct {
 ch      chan os.Signal
 timeout time.Duration
}

func New(t time.Duration) *Shutdown {
 return &Shutdown{
  ch:      make(chan os.Signal),
  timeout: t,
 }
}

func (s *Shutdown) Add(signals ...os.Signal) {
 signal.Notify(s.ch, signals...)
}

func (s *Shutdown) Start(server *http.Server) {
 <-s.ch
 fmt.Println("start exist......")

 ctx, cannel := context.WithTimeout(context.Background(), s.timeout*time.Second)
 defer cannel()
 if err := server.Shutdown(ctx); err != nil {
  fmt.Println("Graceful exit failed. err: ", err)
 }
 fmt.Println("Graceful exit success.")
}

package main

import (
 "github.com/gin-gonic/gin"
 "go-hello-world/pkg/shutdown"
 "go-hello-world/router"
 "log"
 "net/http"
 "syscall"
 "time"
)


func main() {
 r := gin.New()

 // 注册路由
 router.SetupRouter(r)

 server := &http.Server{
  Addr:    ":8080",
  Handler: r,
 }

 // 运行服务
 go func() {
  err := server.ListenAndServe()
  if err != nil && err != http.ErrServerClosed {
   log.Fatalf("server.ListenAndServe err: %v", err)
  }
 }()

 // 优雅退出
 quit := shutdown.New(10)
 quit.Add(syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
 quit.Start(server)
}

当接收到SIG信号的时候，就会调用Shutdown方法做应用退出处理。

除此，还要结合K8S的PreStop Hook来定义结束前的钩子，如下：

lifecycle:
  preStop:
    exec:
      command:
        - /bin/sh
        - '-c'
        - sleep 30

如果使用注册中心，比如nacos，我们可以在PreStop Hook中先告诉nacos要下线，如下：

lifecycle:
  preStop:
    exec:
      command:
        - /bin/sh
        - -c
        - "curl -X DELETE your_nacos_ip:8848/nacos/v1/ns/instance?serviceName=nacos.test.1&ip=${POD_IP}&port=8880&clusterName=DEFAULT" && sleep 30

定义Metrics接口

Metrics主要用来暴露应用指标，可以根据实际情况自定义指标，以便于监控工具Prometheus进行数据收集展示。

有些语言有现成的exporter，比如java的jmx_exporter，没有的就需要自己在应用中集成。

比如：

package main

import (
 "github.com/SkyAPM/go2sky"
 v3 "github.com/SkyAPM/go2sky-plugins/gin/v3"
 "github.com/SkyAPM/go2sky/reporter"
 "github.com/gin-gonic/gin"
 "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
 "go-hello-world/pkg/shutdown"
 "go-hello-world/router"
 "log"
 "net/http"
 "syscall"
 "time"
)

var SKYWALKING_ENABLED = false

func main() {
 r := gin.New()

 // 注册路由
 router.SetupRouter(r)

 server := &http.Server{
  Addr:    ":8080",
  Handler: r,
 }

 // 启动metrics服务
 go func() {
  http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
  if err := http.ListenAndServe(":9527", nil); err != nil {
   log.Printf("metrics port listen failed. err: %s", err)
  }
 }()

 // 运行服务
 go func() {
  err := server.ListenAndServe()
  if err != nil && err != http.ErrServerClosed {
   log.Fatalf("server.ListenAndServe err: %v", err)
  }
 }()

 // 优雅退出
 quit := shutdown.New(10)
 quit.Add(syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
 quit.Start(server)
}

这种会暴露默认的Http指标，可以通过curl 127.0.0.1:9527/metrics获取指标。

......
# HELP promhttp_metric_handler_requests_total Total number of scrapes by HTTP status code.
# TYPE promhttp_metric_handler_requests_total counter
promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"} 
promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"} 
promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"} 

如果需要自定义指标的话，只需按规则定义即可，如下：

package metrics

import (
 "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
 "net/http"
 "time"
)

var (
 // HttpserverRequestTotal 表示接收http请求总数
 HttpserverRequestTotal = prometheus.NewCounterVec(prometheus.CounterOpts{
  Name: "httpserver_request_total",
  Help: "The Total number of httpserver requests",
 },
  // 设置标签：请求方法和路径
  []string{"method", "endpoint"})

 HttpserverRequestDuration = prometheus.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{
  Name:    "httpserver_request_duration_seconds",
  Help:    "httpserver request duration distribution",
  Buckets: []float64{0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1},
 },
  []string{"method", "endpoint"})
)

// 注册监控指标
func init() {
 prometheus.MustRegister(HttpserverRequestTotal)
 prometheus.MustRegister(HttpserverRequestDuration)
}

func NewMetrics(router http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
 return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  start := time.Now()
  router(w, r)
  duration := time.Since(start)
  // httpserverRequestTotal 记录
  HttpserverRequestTotal.With(prometheus.Labels{"method": r.Method, "endpoint": r.URL.Path}).Inc()
  // httpserverRequestDuration 记录
  HttpserverRequestDuration.With(prometheus.Labels{"method": r.Method, "endpoint": r.URL.Path}).Observe(duration.Seconds())
 }
}

这样就定义了httpserver_request_total和httpserver_request_duration_seconds指标，引用过后就能在/metrics中看到对应的数据。

定义好了指标，下面就是收集了。既可以通过自定义收集规则收集，也可以通过自动发现的方式收集，为了方便，主要采用自动发现的方式。

我们只需要在deployment的templates中定义好annotation，prometheeus就会自动添加采集目标，如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: httpserver
  name: httpserver
  namespace: default
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: httpserver
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "metrics"
      labels:
        app: httpserver
    spec:
      containers:
          image: baidjay/httpserver:ubuntu-v3-metrics
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - /bin/sh
                  - -c
                  - sleep 15
          livenessProbe:
            failureThreshold: 3
            httpGet:
              path: /healthz
              port: http
              scheme: HTTP
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            timeoutSeconds: 3
          name: httpserver
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: http
              protocol: TCP
            - name: metrics
              protocol: TCP
              containerPort: 9527
          readinessProbe:
            failureThreshold: 3
            httpGet:
              path: /healthz
              port: http
              scheme: HTTP
            initialDelaySeconds: 20
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            timeoutSeconds: 3

定义Trace功能

Trace用于跟踪，每个请求都会生成一个TraceID，这个ID会伴随请求的整个生命周期，我们也可以根据这个ID查询请求的整个链路情况。

链路追踪，目前市面上有很多开源系统，比如Skywalking，Jeager，Zipkin等，它们各有各的特点，如下。

我比较推荐使用Jaeger，它是CNCF的毕业项目，成长空间和云原生的系统架构兼容性比较好。

不过，我这里采用的Skywalking。

Skywalking有许多现成的客户端，比如Java、Python等，可以直接使用，它们都会自动埋点，但是对于Go来说就只有自己手动埋点了，需要我们自己去写代码。

比如：

package main

import (
 "github.com/SkyAPM/go2sky"
 v3 "github.com/SkyAPM/go2sky-plugins/gin/v3"
 "github.com/SkyAPM/go2sky/reporter"
 "github.com/gin-gonic/gin"
 "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
 "go-hello-world/pkg/shutdown"
 "go-hello-world/router"
 "log"
 "net/http"
 "syscall"
 "time"
)

var SKYWALKING_ENABLED = false

func main() {
 r := gin.New()

 // 配置skywalking
 if SKYWALKING_ENABLED {
  rp, err := reporter.NewGRPCReporter("skywalking-oap:11800", reporter.WithCheckInterval(time.Second))
  if err != nil {
   log.Printf("create gosky reporter failed. err: %s", err)
  }
  defer rp.Close()
  tracer, _ := go2sky.NewTracer("go-hello-world", go2sky.WithReporter(rp))
  r.Use(v3.Middleware(r, tracer))
 }

 // 注册路由
 router.SetupRouter(r)

 server := &http.Server{
  Addr:    ":8080",
  Handler: r,
 }

 // 启动metrics服务
 go func() {
  http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
  if err := http.ListenAndServe(":9527", nil); err != nil {
   log.Printf("metrics port listen failed. err: %s", err)
  }
 }()

 // 运行服务
 go func() {
  err := server.ListenAndServe()
  if err != nil && err != http.ErrServerClosed {
   log.Fatalf("server.ListenAndServe err: %v", err)
  }
 }()

 // 优雅退出
 quit := shutdown.New(10)
 quit.Add(syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
 quit.Start(server)
}

定义reporter用于上报数据给Skywalking，这就是一个简单的集成Trace的例子。

定义标准的日志

应用的可观测性主要来源日志、监控、链路追踪，标准的日志有利于日志收集以及排查问题。

原则上，不论是什么类型的日志输出，什么格式的日志内容，都能收集。但是为了方便友好，建议把日志输出到标准输出，这样收集更方便。

我个人理解，在K8s中，完全没必要把日志输出到文件，浪费不说，没多大意义，因为所有的日志我们都会收集到日志系统，而输出到文件的日志也会随着应用发版而丢失，所以输出到文件的意义是什么呢？

运维侧

开发把系统开发完，就会交付给运维部署。为了保障应用的稳定性，运维在部署应用的时候应该考虑以下几点。

• 应用尽可能保持无状态
• 应用尽可能保持高可用
• 应该具备优雅上线能力
• 应该具备异常自愈能力
• 可以使用HTTPS访问

应用尽可能保持无状态

K8S中可以部署有状态应用，也可以部署无状态应用。对于有状态应用，我其实很少部署到K8S中，大部分还是部署的无状态应用，至于为什么，用多了就晓得了。

对于业务应用，强烈建议使其保持无状态，就算有需要持久化的东西，要么保存到数据库，要么保存到对象存储或者其他单独的文件系统中，不要挂载到应用Pod上。

这样的好处是，应用和数据是分开的，应用可以随意启停、扩展、迁移等。

应用尽可能的保持高可用

保持高可用应该是每个运维人员的使命。

在K8S中，我们应该怎么配置呢？（1）应用Pod应该是多副本

（2）应用Pod之间做反亲和性，避免同一应用调度到同一台主机，如下。

......
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
            matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values: [ "httpserver" ]
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
......

（3） 为了避免应用因为节点维护等原因驱逐Pod，导致全部Pod被驱逐，特别配置了PodDisruptionBudget，保障应用至少有一个可用，如下。

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: httpserver
spec:
  minAvailable: 1
  selector:
    matchLables:
      app: httpserver

（4）如果某个节点因为一些原因需要驱逐一些Pod，为了避免重要应用被驱逐，应该给应用配置较高的QoS，如下：

resources:
  limits:
    cpu: "1"
    memory: 2Gi
  requests:
    cpu: "1"
    memory: 2Gi

应用具备优雅上线能力

所谓优雅上线能力，就是要确保应用能够提供服务了，再接入外界流量，不能在还没完全启动的情况下就提供服务。

在K8S中，应用在启动后会加入endpoints中，然后通过service接入流量，那在什么情况下才算启动成功呢？主要是通过K8S的ReadinessProbe来进行检测。这时候开发的健康检测接口就派上用场了，如下：

...
readinessProbe:
  failureThreshold: 3
  httpGet:
    path: /health
    port: http
    scheme: HTTP
  initialDelaySeconds: 20
  periodSeconds: 10
  successThreshold: 1
  timeoutSeconds: 3
...

所以我们K8S的YAML文件应该加上如上的配置。

应该具备异常自愈能力

所谓异常自愈，就是应用本身在出现Crash，或者应用Pod所在节点出现异常的情况，应用能够自动重启或者迁移。这时候就需要通过K8S的LivenessProbe来进行检测了，如下。

......
livenessProbe:
  failureThreshold: 3
  httpGet:
    path: /health
    port: http
    scheme: HTTP
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
  successThreshold: 1
  timeoutSeconds: 3
......

当K8S的YAML清单加上如上配置过后，就会定时去探测应用是否正常，如果异常，就会触发重启的动作。如果是节点异常，K8S会对Pod进行重新调度。

可以使用HTTPS进行访问

应用通过HTTPS访问是比较常见的，企业级应用建议自己购买相应的SSL证书，然后进行配置即可。

比如。

# 创建证书secret
kubectl create secret tls httpserver-tls-secret --cert=path/to/tls.cert --key=path/to/tls.key
# 在ingress中引用
......
spec:
  tls:
    hosts:
      - httpserver.coolops.cn
    secretName: httpserver-tls-secret
  rules:
    - host: httpserver.coolops.cn
......

总结

上面介绍了开发和运维对于应用上线应该做的工作，不全但够用。

在不同的企业都有不同的尿性，但是作为运维，我们都要牢牢记住稳定永远是尿性。通过上面的梳理，我们的应用模板就整理如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: httpserver
  name: httpserver
  namespace: default
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 2
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: httpserver
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "metrics"
      labels:
        app: httpserver
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: app
                    operator: In
                    values: [ "httpserver" ]
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
        - env:
            - name: TZ
              value: Asia/Shanghai
            - name: POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  apiVersion: v1
                  fieldPath: metadata.name
            - name: POD_NAMESPACE
              valueFrom:
                fieldRef:
                  apiVersion: v1
                  fieldPath: metadata.namespace
          image: baidjay/httpserver:ubuntu-v3-metrics
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - /bin/sh
                  - -c
                  - sleep 15
          livenessProbe:
            failureThreshold: 3
            httpGet:
              path: /healthz
              port: http
              scheme: HTTP
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            timeoutSeconds: 3
          name: httpserver
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: http
              protocol: TCP
            - name: metrics
              protocol: TCP
              containerPort: 9527
          readinessProbe:
            failureThreshold: 3
            httpGet:
              path: /healthz
              port: http
              scheme: HTTP
            initialDelaySeconds: 20
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            timeoutSeconds: 3
          resources:
            limits:
              cpu: "1"
              memory: 2Gi
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 2Gi
          securityContext: {}
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: httpserver
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 8080
      protocol: TCP
      targetPort: http
    - name: metrics
      port: 9527
      protocol: TCP
      targetPort: metrics
  selector:
    app: httpserver
  sessionAffinity: None
  type: ClusterIP
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: 100m
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "600"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "600"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "600"
    nginx.ingress.kubernetes.io/service-weight: ""
    nginx.org/client-max-body-size: 100m
  name: httpserver-tls
spec:
  tls:
  - hosts:
      - httpserver.coolops.cn
    secretName: httpserver-tls-secret
  rules:
    - host: httpserver.coolops.cn
      http:
        paths:
          - pathType: Prefix
            path: /
            backend:
              service:
                name: httpserver
                port:
                  number: 8080
---
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: httpserver
spec:
  minAvailable: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: httpserver