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cBSS前台子应用微服务的k8s初期搭建及准备工作

cBSS前台子应用微服务Kubernetes初期搭建全流程指南

本文基于某省级运营商核心业务系统(cBSS)前台子应用微服务容器化实践,详细解析Kubernetes 1.23生产集群搭建全流程,涵盖技术选型、环境规划及关键配置要点。


一、Kubernetes技术演进与选型依据

1. 容器技术演进时间轴

2013-01-012014-01-012015-01-012016-01-012017-01-012018-01-012019-01-012020-01-012021-01-012022-01-012023-01-01Docker开源 Kubernetes诞生 CRI标准化 Containerd成熟 运营商容器化试点 Docker弃用 cBSS微服务改造 生产级K8S集群上线 技术演进行业应用容器技术演进关键节点

2. 版本选型决策树

稳定性优先

功能需求

是否需要Docker运行时

选择1.23.x版本

选择标准

LTS版本1.26+

最新稳定版

选型要点:

  • 1.23.17特性:最后官方支持Docker的LTS版本
  • 兼容性验证:通过CNCF一致性认证的发行版
  • 补丁支持:安全更新支持至2025年

二、生产集群规划方案

1. 硬件资源配置矩阵

节点类型 数量 CPU 内存 存储 网络带宽
Master 3 64C 256G 4TB NVMe 25Gbps
Node 20 64C 128G 2TB SSD 10Gbps
etcd 5 32C 64G 1TB Optane 25Gbps

关键配置说明:

  • 操作系统:UOSV20 1002a(等保三级认证)
  • 存储架构:Ceph RBD + NVMeoF
  • 网络拓扑:Spine-Leaf架构,BGP动态路由

2. 网络规划表

网络类型 网段规划 安全策略
节点管理网络 10.0.0.0/24 仅开放6443/2379/10250端口
Pod网络 10.100.0.0/16 Calico NetworkPolicy管控
Service网络 10.200.0.0/16 南北向流量通过API网关过滤
存储专用网络 192.168.100.0/24 独立物理网卡,iSCSI加密传输

三、集群部署技术选型

1. 部署方案对比矩阵

方案 适用场景 运维复杂度 扩展性 典型案例
二进制部署 深度定制环境 ⭐⭐⭐⭐ 金融核心系统
kubeadm 标准生产环境 ⭐⭐ 运营商业务系统
Kubesphere 可视化运维 中小企业
云托管服务 快速上云 自动扩展 互联网业务

选择kubeadm的依据:

  • 符合运营商自主可控要求
  • 支持与现有运维体系无缝集成
  • 便于定制CSI/CNI插件

2. 关键组件版本清单

组件 版本 加固措施
Kubernetes v1.23.17 启用PodSecurityPolicy
Docker 20.10.21 限制容器特权模式
Calico v3.24.5 启用WireGuard加密
Ceph 16.2.11 启用RBD加密
Prometheus v2.45.0 对接统一监控平台

四、集群初始化操作手册

1. 节点初始化脚本

#!/bin/bash
# 系统内核调优
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf <<EOF
net.ipv4.ip_forward = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
fs.file-max=1000000
EOF
sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s.conf

# 安装Docker运行时
yum install -y docker-ce-20.10.21
systemctl enable docker

# 配置Docker镜像加速
mkdir -p /etc/docker
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "100m"
  },
  "storage-driver": "overlay2"
}
EOF

2. kubeadm初始化配置

# kubeadm-config.yaml
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kind: InitConfiguration
nodeRegistration:
  criSocket: unix:///var/run/dockershim.sock
---
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kind: ClusterConfiguration
kubernetesVersion: 1.23.17
networking:
  podSubnet: 10.100.0.0/16
  serviceSubnet: 10.200.0.0/16
apiServer:
  extraArgs:
    service-account-issuer: https://kubernetes.default.svc
    service-account-signing-key-file: /etc/kubernetes/pki/sa.key
controllerManager:
  extraArgs:
    node-cidr-mask-size: "24"
scheduler:
  extraArgs:
    bind-address: "0.0.0.0"

五、微服务部署规范

1. 典型Deployment配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cbs-frontend
  labels:
    app.ops/owner: "bss-team"
spec:
  replicas: 6
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 10%
  selector:
    matchLabels:
      app: cbs-frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: cbs-frontend
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values: ["cbs-frontend"]
            topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      containers:
      - name: frontend
        image: registry.internal/cbss/frontend:v2.3.1
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: 4Gi
          requests:
            cpu: "1"
            memory: 2Gi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 5

2. 服务暴露拓扑

客户端

NGINX Ingress

cbs-frontend Service

Pod Group 1

Pod Group 2

业务容器

Redis Cluster

MySQL Cluster


六、运维监控体系

1. 监控指标看板

2. 关键告警规则

- alert: PodOOMKilled
  expr: sum(kube_pod_container_status_last_terminated_reason{reason="OOMKilled"}) by (pod) > 0
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "{{ $labels.pod }}发生内存溢出"

- alert: APILatencyHigh
  expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(apiserver_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2
  for: 5m
  labels:
    severity: warning

总结

通过本文的体系化建设方案,某运营商cBSS系统成功实现:

  1. 业务连续性:99.99%的SLA保障
  2. 资源利用率:CPU利用率提升至65%
  3. 交付效率:版本发布时间从小时级缩短至分钟级

后续演进方向:

  • 引入服务网格实现细粒度流量管理
  • 构建多集群联邦提升容灾能力
  • 推进Serverless化改造

作者:leo-zhang
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