微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（一）

kevwan發表於2022-02-09
微服務K8S
系列文章：
微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（一） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（二、閘道器） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（三、鑑權） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（四、使用者中心） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（五、民宿服務） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（六、訂單服務） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（七、支付服務） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（八、各種佇列） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（九、事務精講） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（十、錯誤處理） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（十一、日誌收集） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（十二、鏈路追蹤） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（十三、服務監控） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有系列（十四、部署環境搭建） 微服務從程式碼到k8s部署應有盡有大結局（k8s部署）

從本篇文章開始，我們用一個系列來講解從需求到上線、從程式碼到k8s部署、從日誌到監控等各個方面的微服務完整實踐。

實戰專案地址：github.com/Mikaelemmmm/go-zero-loo...

一、專案簡介

整個專案使用了go-zero開發的微服務，基本包含了go-zero以及相關go-zero作者開發的一些中介軟體，所用到的技術棧基本是go-zero專案組的自研元件，基本是go-zero全家桶了。

專案目錄結構如下：

  • app：所有業務程式碼包含api、rpc以及mq（訊息佇列、延遲佇列、定時任務）
  • common：通用元件 error、middleware、interceptor、tool、ctxdata等
  • data：該專案包含該目錄依賴所有中介軟體(mysql、es、redis、grafana等)產生的資料，此目錄下的所有內容應該在git忽略檔案中，不需要提交。
  • deploy：
    • filebeat: docker部署filebeat配置
    • go-stash：go-stash配置
    • nginx: nginx閘道器配置
    • prometheus ： prometheus配置
    • script：
      • gencode：生成api、rpc，以及建立kafka語句，複製貼上使用
      • mysql：生成model的sh工具
    • goctl: 該專案goctl的template，goctl生成自定義程式碼模版，tempalte用法可參考go-zero文件，複製到家目錄下.goctl即可，
      該專案用到goctl版本是v1.3.0
  • doc : 該專案系列文件

二、用到技術棧

  • go-zero
  • nginx閘道器
  • filebeat
  • kafka
  • go-stash
  • elasticsearch
  • kibana
  • prometheus
  • grafana
  • jaeger
  • go-queue
  • asynq
  • asynqmon
  • dtm
  • docker
  • docker-compose
  • mysql
  • redis

三、專案架構圖

四、業務架構圖

五、專案環境搭建

本專案採用air熱載入功即時修改程式碼及時生效，並且不需要每次都要重啟，改了程式碼自動就在容器中重新載入了，本地不需要啟動服務，本地安裝的sdk就是寫程式碼自動提示使用的，實際執行是以來容器中cosmtrek/air的golang環境。所以使用goland、vscode都一樣

1、clone程式碼&更新依賴

$ git clone git@github.com:Mikaelemmmm/go-zero-looklook.git
$ go mod tidy

2、啟動專案所依賴的環境

$ docker-compose -f docker-compose-env.yml up -d

jaeger: 127.0.0.1:16686/search

asynq （延時、定時訊息佇列）: 127.0.0.1:8980/

kibana: 127.0.0.1:5601/

Elastic search: 127.0.0.1:9200/

Prometheus: 127.0.0.1:9090/

Grafana: 127.0.0.1:3001/

Mysql: 自行客戶端工具(Navicat、Sequel Pro)檢視

  • host : 127.0.0.1
  • port : 33069
  • username : root
  • pwd : PXDN93VRKUm8TeE7

Redis: 自行工具（redisManager）檢視

  • host : 127.0.0.1
  • port : 63799
  • pwd : G62m50oigInC30sf

Kafka: 自行客戶端工具檢視

  • host : 127.0.0.1
  • port : 9092

3、拉取專案依賴映象

因為本專案是用air熱載入的，所以是在air+golang映象中執行，直接docker-compose也可以，但是考慮依賴可能會比較大，會影響啟動專案，所以最好先把這個映象拉取下來再去啟動專案，拉取air+golang專案依賴的映象命令如下

$ docker pull cosmtrek/air:latest

4、匯入mysql資料

建立資料庫looklook_order && 匯入deploy/sql/looklook_order.sql資料

建立資料庫looklook_payment && 匯入deploy/sql/looklook_payment.sql資料

建立資料庫looklook_travel && 匯入deploy/sql/looklook_travel.sql資料

建立資料庫looklook_usercenter && 匯入looklook_usercenter.sql資料

5、啟動專案

$ docker-compose up -d

【注】依賴的是專案根目錄下的docker-compose.yml配置

6、檢視專案執行情況

訪問 127.0.0.1:9090/ ， 點選上面選單“Status”，在點選Targets ,藍色的就是啟動成了，紅色就是沒啟動成功

【注】如果是第一次拉取專案，每個專案容器第一次構建拉取依賴，這個看網路情況，可能會比較慢有的服務，所以會導致專案啟動失敗或者被依賴的服務啟動失敗自己也啟動失敗了，這個很正常，如果碰到專案啟動不起來的情況，比如order-api ，這時候我們去看下日誌就可以 

$ docker logs -f order-api

很明顯是因為order-rpc啟動時間太久了，而order-api一直等他啟動，order-rpc一定時間內沒有啟動成功，order-api沒耐心了（超時了），就算後面order-rpc啟動起來，它也不管了，這時候再去重啟一次order-api就可以了，這個只是第一次建立容器會這樣，之後只要不銷燬容器就不會，我們去到專案根目錄下重啟一下

$ docker-compose restart order-api

【注意】一定要去到專案根目錄下重啟 ，因為docker-compose.yml在專案根目錄

然後我們在看一下，這裡我們使用docker logs 看了

  __    _   ___  
 / /\  | | | |_) 
/_/--\ |_| |_| \_ , built with Go 1.17.6

mkdir /go/src/github.com/looklook/app/order/cmd/api/tmp
watching .
watching desc
watching desc/order
watching etc
watching internal
watching internal/config
watching internal/handler
watching internal/handler/homestayOrder
watching internal/logic
watching internal/logic/homestayOrder
watching internal/svc
watching internal/types
!exclude tmp
building...
running...

可以看到order-api已經成功了 ，再去prometheus看一下

可以看到prometheus也顯示成功了，同理把其他的也排查一次，啟動成功就可以了

7、訪問專案

由於我們使用nginx做的閘道器，nginx閘道器配置在docker-compose中，也是配置在docker-compose中，nignx對外暴露埠是8888，所以我們透過8888埠訪問

$ curl  -X POST "http://127.0.0.1:8888/usercenter/v1/user/register" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"mobile\":\"18888888888\",\"password\":\"123456\"}" 

返回:
{"code":200,"msg":"OK","data":{"accessToken":"eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE2NzM5NjY0MjUsImlhdCI6MTY0MjQzMDQyNSwiand0VXNlcklkIjo1fQ.E5-yMF0OvNpBcfr0WyDxuTq1SRWGC3yZb9_Xpxtzlyw","accessExpire":1673966425,"refreshAfter":1658198425}}

【注】 如果是訪問nginx失敗，訪問成功可以忽略，可能是nginx依賴後端服務，之前因為後端服務沒啟動起來，nginx這裡沒啟動起來，重啟一次nginx即可,專案根目錄下重啟

$ docker-compose restart nginx

六、日誌收集

將專案日誌收集到es（filebeat收集日誌->kafka -> go-stash消費kafka日誌->輸出到es中, kibana檢視es資料）

所以我們要提前在kafka中建立日誌的topic

進入kafka容器

$ docker exec -it kafka /bin/sh

建立log的topic

$ cd /opt/kafka/bin
$ ./kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 -partitions 1 --topic looklook-log

訪問kibana 127.0.0.1:5601/ ， 建立日誌索引

點選左上角選單(三個橫線那個東東)，找到Analytics - > 點選discover

然後在當前頁面，Create index pattern->輸入looklook-* -> Next Step ->選擇@timestamp->Create index pattern

然後點選左上角選單，找到Analytics->點選discover ，日誌都顯示了 （如果不顯示，就去排查filebeat、go-stash，使用docker logs -f filebeat檢視）

七、本專案映象介紹

所有服務啟動成功，應該是如下這些，自行對比

  • nginx : 閘道器 （nginx->api->rpc）
  • cosmtrek/air : 我們業務程式碼開發依賴的環境映象，之所以用這個是因為air熱載入，寫程式碼實時編譯太方便了，這個映象是air+golang，實際上我們啟我們自己的業務服務後，我們的業務服務是執行在此映象中的
  • wurstmeister/kafka ： 業務使用的kafka
  • wurstmeister/zookeeper ： kafka依賴的zookeeper
  • redis：業務使用的redis
  • mysql: 業務使用的資料庫
  • prom/prometheus：監控業務
  • grafana/grafana ：prometheus的ui很難看，用來顯示prometheus收集來的資料
  • elastic/filebeat ： 收集日誌到kafka
  • go-stash : 消費kafka中日誌，脫敏、過濾然後輸出到es
  • docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch ： 儲存收集的日誌
  • docker.elastic.co/kibana/kibana ： 顯示elasticsearch
  • jaegertracing/jaeger-query 、jaegertracing/jaeger-collector、jaegertracing/jaeger-agent：鏈路追蹤
  • go-stash : filebeat收集日誌到kafka後，go-stash去消費kafka進行資料脫敏、過濾日誌中內容，最後輸出到es中

八、專案開發建議

  • app下放所有業務服務程式碼
  • common放所有服務的公共基礎庫
  • data專案依賴中介軟體產生的資料，實際開發中應該在git中忽略此目錄以及此目錄下產生的資料
  • 生成api、rpc程式碼：

一般我們在生成api，rpc程式碼時候手動去敲goctl的命令比較長，也記不住，所以我們直接去deploy/script/gencode/gen.sh中複製程式碼即可。比如我在usercenter服務中新增加了一個業務，修改密碼，寫完api檔案之後，進入到usercenter/cmd/api/desc目錄下，直接複製deploy/script/gencode/gen.sh中的生成api命令執行即可

$ goctl api go -api *.api -dir ../  -style=goZero

生成rpc也一樣，在寫完proto檔案後，直接粘複製deploy/script/gencode/gen.sh中的生成rpc命令執行即可

goctl >= 1.3 進入”服務/cmd/rpc/pb”目錄下，執行下面命令

$ goctl rpc protoc *.proto --go_out=../ --go-grpc_out=../  --zrpc_out=../
$ sed -i "" 's/,omitempty//g' *.pb.go

goctl < 1.3 進入”服務/cmd”目錄下，執行下面命令

$  goctl rpc proto -src rpc/pb/*.proto -dir ./rpc -style=goZero
$  sed -i "" 's/,omitempty//g'  ./rpc/pb/*.pb.go

【注】建議在生成rpc檔案時候，在多執行一次下面那個命令，把protobuf生成的omitempty給刪除掉，不然欄位為nil就不返回了

  • 生成kafka程式碼：
    因為本專案使用了go-queue的kq做訊息佇列，kq又依賴的kafka，實際就是使用了kafka做訊息佇列，但是kq預設是需要我們提前把topic建好的，不許預設自動生成，所以命令也準備好了，直接複製deploy/script/gencode/gen.sh中的建立kafka的topic程式碼即可
     kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 -partitions 1 --topic {topic}
  • 生成model程式碼，直接執行deploy/script/mysql/genModel.sh 引數
  • api專案中的.api檔案我們做了拆分，統一放到每個api的desc資料夾下，因為如果所有內容都寫在api中可能不便於檢視，所以做了拆分，把所有方法寫到一個api中，其他的實體以及req、rep統一放到一個資料夾單獨定義比較清晰
  • 生成model、錯誤處理時候使用了template重新定義，該專案用到的自定義的goctl的模版在專案data/goctl下

九、後續

由於專案中由於涉及到的技術棧稍微有點多，將分章節一步一步講解，敬請關注。

專案地址

github.com/zeromicro/go-zero

歡迎使用 go-zero 並 star 支援我們！

微信交流群

關注『微服務實踐』公眾號並點選 交流群 獲取社群群二維碼。

本作品採用《CC 協議》，轉載必須註明作者和本文連結

相關文章