拥抱Kubernetes,再见了Spring Cloud

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 Nat| 1 l = W 4 ive 的生d + C ^ P | 3 1 O态发展脱轨。

从 2013 年的 Spr1 Y A : H wing Boot

2012年10月,Mike Youngstrom在Spring jira中创建了一个功能需J w O P * J求,要求在Spr1 , G +ing框架中支持无容器Wy C W & Neb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 Boot7 b g _ I 7 y 1.0.0发布。从那以后,一些Spring Boot小版本[ 2 ! M . Y开始出现。

  • Spring Boot 1.1(2014年6月):改进的模板支持~ D u W g ) t,gemfire支持,elasticse- E g ^ G J k warch和apache soy . 4 v ; _lr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 Aps x oplication注释
  • Spring boot 1.3(2016年12y * ! q月):升级到spring4.28 + 5 v + (,新的spring-boot-devt% Z Pools,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
  • Sp& ! { X H cring 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U x I V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dock S - s G _ ~er容器部署和快速原型设* F i + ( & l U
  • 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;@ y | q E ~ v O j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 runApplicationm - O W f ^ 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_ ! C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,r = k l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 Sprit k N * Q 8 m 7ng 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A C f C U | b我们把原来基于L x O v K I m P V 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2 h G ) + I器、應用程式部署及网络层管理的基础上,已逐步实现並( C g G _ p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 Clo^ ) j m ! Bud 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= S + R E L N }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 Kp X ^ 7 [ ] !ubernetes 原生环境后的处理方法
    https://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、HashicoP A I 5rp。主要原理都是在服务部署时,去注册自己的服务,q g # X n & } = U让其他服务可检索到自己。

spring.cloud.service-registj i 0 ~ N 8 Y :ry.auto-registration.enabl; C D F ! [ Ned
@En1 r Q 6 / 2 5 F 6ableDiscover. _ +yClient(autoRegister=false)

但在 k8s ,服O A r = ] B務的注册和查询由 Service 元I x 8 2 3 3 g件负责~ J n s + v & d,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 SprZ { eing 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:B _ C B # f u . 1spring-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 ConfigMapPropertySourJ ^ h { gce 和 SecretsPropertySouw P 9 = T [ X mrce,來存取 Kubernetes 上的 ConfigMap 和 Secret。

负载均衡和熔断器 (Load Balancing & Circuit Bra H c 7 U : .eaker)

Spring Cloud原有w l } S B C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* 9 e , 2 / ] crud。
由于负载均衡和熔断器會依赖服务U U % V H m T o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= 2 T [ 6 c 7 ~ s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。

Spv | Y . Aring Cloud V.S k8s 重叠方案

拥抱Kubernetes,再见了Spring Cloud

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 Natt 8 p , ? Z dive 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* p % Z u / m n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. x ` K 5 p 9 g |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g n b (,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。