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拥抱Kubernetes,再见了Spring Cloud

2020.12.27 15:34 445浏览

相信很多开发者在熟悉微服务工作后,才发现:

以为用 Spring Cloud 已经成功打造了微服务架构帝国,殊不知引入了 k8s 后,却和 Cloud Native 的生态发展脱轨。

从 2013 年的 Spring Boot

2012年10月,Mike Youngstrom在Spring jira中创建了一个功能需求,要求在Spring框架中支持无容器Web应用程序体系结构。他建议通过main方法引导的Spring容器内配置Web容器服务。这一需求促成了2013年初开始的Spring Boot项目的开发。2014年4月,Spring Boot 1.0.0发布。从那以后,一些Spring Boot小版本开始出现。

  • Spring Boot 1.1(2014年6月):改进的模板支持,gemfire支持,elasticsearch和apache solr的自动配置

  • Spring boot 1.2(2015年3月):升级到servlet 3.1/tomcat 8/jetty 9和spring 4.1,支持banner/jms /SpringBoot Application注释

  • Spring boot 1.3(2016年12月):升级到spring4.2,新的spring-boot-devtools,缓存技术的自动配置(ehcache,hazelcast,redis,guava和infinispan)以及完全可执行的jar支持

  • Spring boot 1.4(2017年1月):升级到spring 4.3,couchbase/neo4j支持,启动失败分析和RestTemplateBuilder

  • Spring boot 1.5(2017年2月):支持kafka /ldap,第三方库升级,放弃对CRaSH支持和执行器日志终端用以动态修改应用程序日志级别

  • Spring boot的简便性使java开发人员能够快速大规模地应用于项目。 Spring boot可以说是Java中开发基于RESTful微服务Web应用的最快方法之一。它也非常适合docker容器部署和快速原型设计

  • Spring Boot 2.0.0,于2018年3月1日发布,新版本特点有:

基于 Java 8,支持 Java 9;支持 Quartz 调度程序;支持嵌入式 Netty,Tomcat, Undertow 和 Jetty 均已支持 HTTP/2;执行器架构重构,支持 Spring MVC, WebFlux 和 Jersey;对响应式编程提供最大支持;引入对 Kotlin 1.2.x 的支持,并提供了一个 runApplication 函数,用Kotlin 通用的方式启动 Spring Boot 应用程序。

一直到 Spring Cloud,第一批选型它的大公司很早就构建出了完整微服务生态,很多解決方案开放源码,很多坑点已被踩完相当稳定。

对于很多想要使用微服务架构的中小公司,绝对是最佳进场时机,直接使用 Spring Cloud 全家桶,绝对是稳定而正确的选择。

但当引入了 k8s 后,仿佛就变天了。

k8s 和 Spring Cloud 的激烈冲突

Java 生态的 Spring Cloud 可谓是迄今最完整的微服務框架,基本滿足所有微服务架构需求,网上的教程也不胜枚举。

但也因为 Spring Cloud 生态过于完整,如今 k8s 大行其道,当我们把原来基于 Spring Cloud 开发的服务放到 k8s 后, 一些机制自成一格,不受 k8s 生态的工具和机制管控。

因為从扩展部署、运维角度出发的 k8s,在最原始容器、應用程式部署及网络层管理的基础上,已逐步实现並贴近应用层的需要,一些微服务架构下的基础需求(如:Service Discovery、API Gateway 等)开始直接或间接被纳入 k8s 生态。

导致双方有很多组件功能重复,且只能择一而终, 一旦你选了 Spring Cloud 的解決方案,就得放弃 k8s 那边的机制。

Spring Cloud 官方提供的解决方案

  • 为解决该问题,官方在 Github 上提供了开源方案,说明如何以 Spring Cloud 整合 Kubernetes 生态下的元件,主要讨论从原本组件架构过度并一直到 Kubernetes 原生环境后的处理方法

github.com/spring-cloud/spring-cloud-kubernetes

该解決方案重点如下:

服务发现 (Service Discovery)

Spring Cloud 的经典解决方案:Netflix Eureka、Alibaba Nacos、Hashicorp。主要原理都是在服务部署时,去注册自己的服务,让其他服务可检索到自己。


spring.cloud.service-registry.auto-registration.enabled

@EnableDiscoveryClient(autoRegister=false)

但在 k8s ,服務的注册和查询由 Service 元件负责,其连线名称,是利用內部 DNS 实现。这代表我們要將服务发现功能,接上 k8s 的 Service 机制。

为达成目的,方案中提供了 DiscoveryClient 组件,让基于 Spring Cloud 所开发的程序可方便查询其他服务。

使用了 Kubernetes 原生的服务发现,才能被 Istio 追踪,未來才能纳入 Service Mesh 的管控。

配置管理 (Configuration Management)

Spring Cloud 的解决方案:spring-cloud-config。但在 Kubernetes 上,有 ConfigMap 和 Secret 可使用,而且通常还会搭配 Vault 管理敏感配置。

而该方案提供了 ConfigMapPropertySource 和 SecretsPropertySource,來存取 Kubernetes 上的 ConfigMap 和 Secret。

负载均衡和熔断器 (Load Balancing & Circuit Breaker)

Spring Cloud原有方案:Netflix Ribbon 和 Hystrix,但在 k8s 有 Service 实现负载均衡,以及 Istio 可实现熔断器,开发者只需专注 crud。

由于负载均衡和熔断器會依赖服务发现机制,因此 Ribbon 和 Hytrix 原先的功能在 k8s 原生环境下失效。

该解決方案內虽然有提到一些关于 Ribbon 整合 Kubernetes 原生环境的实现,但相关链接已消失,应该是放弃了。

所以推荐避免使用客户端的负载均衡和熔断器。

Spring Cloud V.S k8s 重叠方案

我们当然也能完全不理會 k8s 原生组件,完全采用 Spring Boot 和 Spring Cloud 的解決方案,只把 k8s 当做部署应用的工具和平台。但显然在未來,Service Mesh 及其通用的 Cloud Native 技术发展,就会和Spring Cloud脱轨,无法再和我们的应用深度整合。

相比于 Spring Cloud 生态都只能使用 Java , k8s 生态的发展和设计更为通用且广泛,一些 Spring Cloud 內的元件功能,在 Kubernetes 除了包含支援以外,甚至有更多的整合和考量及延伸的功能。

由于 CNCF 的推波助澜及更多国际大厂投入,新工具、运维方法、整合能力层出不穷。因此,在选型微服务架构时,k8s 的各种原生解決方案,都需要被放入评估考量中。

目前网络上很多 Spring Boot 和 Spring Cloud 的很多已经过时,而且都没整合 k8s,与当下主流的基础设施环境有落差,学习时都要自己斟酌考量。

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