三、Helm
1. 引入
K8S上的应用对象，都是由特定的资源描述组成，包括 deployment、service 等。都保存各自文件中或者集中写到一个配置文件。然后 kubectl apply –f 部署。如果应用只由一个或几个这样的服务组成，上面部署方式足够了。而对于一个复杂的应用，会有很多类似上面的资源描述文件，例如微服务架构应用，组成应用的服务可能多达十个，几十个。如果有更新或回滚应用的需求，可能要修改和维护所涉及的大量资源文件，而这种组织和管理应用的方式就显得力不从心了。且由于缺少对发布过的应用版本管理和控制，使Kubernetes 上的应用维护和更新等面临诸多的挑战，主要面临以下问题：（1）如何将这些服务作为一个整体管理 （2）这些资源文件如何高效复用 （3）不支持应用级别的版本管理。
- 之前方式部署应用基本过程
- 编写yaml文件
1.1 deployment
1.2 service
1.3 ingress
缺陷：
- 如果使用之前方式部署单一应用，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，版本管理特别不方便
2. 使用功能Helm可以解决哪些问题
（1）使用helm可以把这些yaml作为一个整体管理
（2）实现yaml高效复用
（3）使用helm实现应用级别的版本管理
3. 介绍
Helm 是一个 Kubernetes 的包管理工具，就像 Linux 下的包管理器，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。
4. 3个重要概念
（1）helm：一个命令行客户端工具，主要用于 Kubernetes 应用 chart 的创建、打包、发布和管理。
（2）Chart：应用描述，一系列用于描述 k8s 资源相关文件的集合。（把yaml打包，是yaml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。（基于chart 部署实体，应用级别的版本管理）
5. helm 版本变化
2019年11月13 日，Helm 团队发布 Helm v3 的第一个稳定版本。
本主要变化如下：
（1）V3版本删除Tiller
（2）Release 名称可以在不同命名空间重用
（3）支持将 Chart 推送至 Docker 镜像仓库中
6. helm安装及配置仓库
- helm安装
第一步：下载helm安装压缩文件，上传到Linux系统中
第二步：解压helm压缩文件，把解压后的linux-amd64/helm目录移动到/usr/bin/ 目录下
2、配置helm仓库
微软仓库（http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts）这个仓库推荐，基本上官网有的 chart 这里都有。
阿里云仓库（https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts ）
官方仓库（https://hub.kubeapps.com/charts/incubator）官方 chart 仓库，国内有点不好使。
（1）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 aliyun https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts
（2）更新仓库地址
helm repo update
（3）删除仓库
helm repo remove aliyun
7. 使用helm快速部署应用
第一步：使用命令搜索应用
helm search repo 名称（weave）
第二步：根据搜索内容选择安装
helm install 安装之后的名称 搜索之后的应用名称
查看安装之后状态
helm list或helm status +安装之后名称
从下图可以看到，目前ui-weave-scope并没有对外暴露端口，需要修改service类型为“NodePort”
** 修改service的yaml文件，type改为NodePort
kubectl get svc kubectl edit svc + 名称
再次查看，既可以看到对外暴露的端口号。
8. 自己创建chart
- 使用命令创建Chart
helm create chart名称
- Chart.yaml：用于描述这个 Chart 的基本信息，包括名字、描述信息以及版本等。
- values.yaml ：用于存储 templates 目录中模板文件中用到变量的值（全局变量）。
- Templates： 目录里面存放所有 yaml 模板文件。
- charts：目录里存放这个 chart
- 在 templates 文件夹创建2个yaml文件
- deployment.yaml
- service.yaml
kubectl create deployment web1 --image=nginx --dry-run -o yaml > deployment.yaml kubectl expose deployment web1 --port=80 --target-port=80 --type=NodePort --dry-run -o yaml > service.yaml
- 安装mychart
安装前删除已存在的nginx：kubectl delete deployment pod名称
kubectl install web1 mychart kubectl get svc
- 应用升级
helm upgrade chart名称 目录
helm upgrade web1 mychart/
9. 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里有一个values.yaml文件，定义yaml文件全局变量。
yaml 文件大体有几个地方不同
- image
- tag
- label
- port
- replicas
1、在values.yaml定义变量和值
2、在templates的yaml文件使用values.yaml定义变量的值
通过表达式形式使用全局变量：{{ .Values.变量名称}} 或 {{ .Release.Name}}
四、持久化存储
数据卷 emptydir，是本地存储，pod重启，数据不存在了，需要对数据持久化存储。
1.nfs—网络存储
pod 重启，数据仍然存在
- 第一步：找一台服务器nfs服务端
（1）安装nfs
yum install -y nfs-utils（2）设置挂载路径
vim /etc/exports
/data/nfs *(rw,no_root_squash)
检查：
执行如下命令，如果报错会有提示，修改/etc/exports文件即可。
exportfs -r # 不报错即可
（3）挂载路径需要创建出来，这里的挂在路径为：/data/nfs
- 第二步：在k8s集群node节点安装nfs，所有节点都要装
yum install -y nfs-utils - 第三步：在nfs服务器启动nfs服务
systemctl start nfsps -ef | grep nfs
- 第四步：在k8s集群部署应用使用nfs持久网络存储
①在pv目录下创建nfs-nginx.yaml文件，将下述代码复制进去：
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-dep1 spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx volumeMounts: - name: wwwroot mountPath: /usr/share/nginx/html ports: - containerPort: 80 volumes: - name: wwwroot nfs: server: 192.168.2.6 ## nfs服务器IP path: /data/nfs ## nfs服务器挂在路径
②运行yaml文件
kubevtl apply -f nfs-nginx.yaml
③查看
kubectl get pods
④在nfs服务器中，目录/data/nfs/下创建index.yaml文件，编辑内容
⑤进入master中创建的pod中，查看index.yaml文件存在，查看内容
kubectl exec -it [pod 名称] bash
⑥暴露端口号
kubectl expose deployment nginx-dep1 --port=80 --target-port=80 --type=NodePort
⑦访问nginx显示编辑的内容
2. PV和PVC
- PV：持久化存储，对存储资源进行抽象，对外提供可以调用的地方（生产者）
- PVC：用于调用，不需要关心内部实现细节（消费者）
- 实现流程
pv相当于物理主机，pvc相当于电脑中的C盘D盘等存储磁盘，必须依赖于主机存在，类似于pvc必须要绑定pv
4、步骤
①在pv目录下创建两个yaml文件，pv.yaml和pvc.yaml，分别将下述内容复制到对应yaml文件中：
- pv.yaml内容：
apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: my-pv spec: capacity: storage: 5Gi accessModes: - ReadWriteMany nfs: path: /data/nfs ## nfs服务器中挂在路径 server: 192.168.2.6 ## nfs服务器IP
pvc.yaml内容：
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-dep1 spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx volumeMounts: - name: wwwroot mountPath: /usr/share/nginx/html ports: - containerPort: 80 volumes: - name: wwwroot persistentVolumeClaim: claimName: my-pvc --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: my-pvc spec: accessModes: - ReadWriteMany resources: requests: storage: 5Gi
②运行两个yaml文件
kubectl apply -f pv.yaml kubectl apply -f pvc.yaml
③查看
kubectl get pods kubectl get pv,pvc
④进入任意一个创建的pod中，由于副本数为3，所以我们随便进一个，就会有和nfs服务器一样的index.html文件
kubectl exec -it nginx-dep1-58b7bf955f-7s8hp bash
