Django微服务与Docker和Kubernetes部署（系列第五篇：实战篇）-原创手记-慕课网

欢迎来到第五部分的Django和微服务架构系列！在之前的博客中，我们介绍了数据库管理和通信策略，以及构建单独的微服务等基础主题。现在，我们将学习如何使用Docker和Kubernetes有效地部署这些微服务。

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在这篇博客里，我们将探讨如何用Docker容器化Django微服务，并借助Kubernetes编排它们，从而实现可扩展和可靠的部署。

欢迎来到 第五篇 Django 和微服务架构 系列！在之前的博客中，我们讨论了数据库管理、通信策略和构建独立的微服务等基础知识。现在，我们来学习如何用 Docker 和 Kubernetes 高效部署这些微服务吧。

在这次博客文章里，我们将讨论如何将您的Django微服务容器化，并使用Docker，以及使用Kubernetes编排它们，以实现可扩展和可靠的部署目的。

第一步：使用 Docker 将 Django 微应用打包

1.1 创建一个 Dockerfile

每个微服务都应该有它自己的 Dockerfile。我们现在来为用户服务创建一个。

Dockerfile :

    # 使用官方的 Python 运行时环境作为基础镜像  
    FROM python:3.10-slim  

    # 设置工作目录为  
    WORKDIR /app  

    # 复制 requirements 文件到当前目录  
    COPY requirements.txt .  

    # 安装依赖包  
    RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt  

    # 复制其他应用代码  
    COPY . .  

    # 暴露应用的端口  
    EXPOSE 8000  

    # 运行应用的命令行指令  
    CMD ["gunicorn", "user_service.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000"]

1.2 构建和测试，Docker 镜像

构建 Docker 图像：

docker 构建 -t user-service .

注释：构建名为 user-service 的 Docker 镜像。

运行容器程序，如下:

    docker run -p 8000:8000 user-service

（该命令用于启动一个映射了8000端口的user-service容器）

访问该服务 http://localhost:8000。

第二步：编写 Docker Compose 文件

Docker Compose 简化了运行多个容器以支持微服务的过程。

docker-compose.yml :

    version: '3.8'  
    services:  
      user_service:  
        build:  
          context: .  
          dockerfile: Dockerfile # 用户服务Dockerfile构建
        ports:  
          - "8000:8000" # 启动端口映射 8000
        environment:  
          - DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/user_service_db # 数据库连接URL
        depends_on:  
          - db  

      db:  
        image: postgres:13  
        environment:  
          POSTGRES_USER: user  
          POSTGRES_PASSWORD: password  
          POSTGRES_DB: user_service_db  
        ports:  
          - "5432:5432" # 数据库端口映射

开始服务：

    开始服务:

第三步：介绍 Kubernetes 进行编排

3.1 搭建 Kubernetes

安装 Minikube（本地的 K8s 集群），步骤如下：

安装 Minikube 使用 Homebrew  
brew install minikube  
启动 Minikube  
minikube start

检查 Kubernetes 是否安装成功：

    kubectl get nodes （获取节点信息）

3.2 创建 Kubernetes 清单

Kubernetes 使用 YAML 文件来定义和管理各种资源，例如 Pod、Service 和 Deployment。

第 4 步：定义 Kubernetes 资源配置。

4.1 部署 (Deployment)

Deployment 会管理容器的整个生命周期。

用户服务部署文件:

# 用户服务部署
apiVersion: apps/v1  
kind: Deployment  
metadata:  
  name: user-service  
spec:  
  # 副本数量
  replicas: 3  
  selector:  
    matchLabels:  
      app: user-service  
  template:  
    metadata:  
      labels:  
        app: user-service  
    spec:  
      containers:  
      - name: user-service  
        image: user-service:latest  
        # 容器端口
        ports:  
        - containerPort: 8000  
        # 环境变量
        env:  
        - name: DATABASE_URL  
          # 数据库URL
          value: "postgresql://user:password@db:5432/user_service_db"

4.2 服务

一个服务将部署开放给其他服务或外部访问。

user-service-service.yml ：此文件是用户服务相关的配置文件。

apiVersion: v1  # 版本API: v1 (版本API定义了使用的Kubernetes API的版本)
kind: Service   # 类型: 服务
metadata:       # 元数据:
  name: user-service    # 名称: 用户服务
spec:           # 规范:
  selector:     # 选择器:
    app: user-service   # 应用: 用户服务
  ports:        # 端口:
    - protocol: TCP     # 协议: TCP
      port: 8000        # 端口: 8000
      targetPort: 8000  # 目标端口: 8000
  type: ClusterIP       # 类型: ClusterIP

让我们把应用部署到 Kubernetes 上

应用这些配置文件：

    kubectl apply -f user-service-deployment.yml  
    kubectl apply -f user-service-service.yml
```运行这两个命令来应用用户服务的部署和服务配置文件。

2\. 确认部署：

（注：此处添加了专家建议中的空间，以符合文档中的标准格式。）

以下是如何使用kubectl获取pod和服务信息的命令:

kubectl get pods # 运行命令以获取pod信息
kubectl get services # 运行命令以获取服务信息


3\. 通过 NodePort 或 LoadBalancer 使用服务。

# 步骤 6: 微服务的扩展规模

## 6.1. 水平扩展性

根据负载情况增减副本数量：

kubectl scale deployment user-service --replicas=5 # 将user-service部署的副本数调整为5


## 第6.2 章 自动扩展

基于CPU使用情况开启自动调整:

kubectl 自动伸缩 deployment 用户服务应用 --cpu-percent=50 --min=2 --max=10


# 步骤7：监控和记录日志管理

## 7.1 用 Prometheus 和 Grafana 监控

Prometheus 和 Grafana 分别收集和可视化指标。在您的 Kubernetes 集群中部署 Prometheus 和 Grafana，以监控资源利用情况及应用健康状况。

## 7.2 使用 ELK 堆栈来记录日志（ELK 堆栈（Elasticsearch, Logstash, Kibana））

**ELK Stack（ Elasticsearch、Logstash、Kibana ）** 集中管理日志以便更轻松地调试。

# 第8步：微服务 CI/CD 流程

可以使用 **GitHub Actions** 、 **CircleCI** 或 **Jenkins** 之类的工具来自动化构建、测试和部署您的微服务过程。

示例：GitHub 操作工作流：

name: 构建和部署

on:  
  push:  
    branches:  
      - main  

jobs:  
  build:  
    runs-on: ubuntu-latest  
    steps:  
      - name: 检出代码  
        uses: actions/checkout@v2  

      - name: 构建Docker镜像  
        run: docker build -t user-service .  

      - name: 推送Docker镜像  
        run: |
          docker tag user-service:latest your-dockerhub-repo/user-service:latest  
          docker push your-dockerhub-repo/user-service:latest  

      - name: 部署到Kubernetes  
        run: kubectl apply -f user-service-deployment.yml



在本博客中，我们使用Docker将Django微服务进行容器化处理，使用Kubernetes进行编排，并设置缩放、监控以及CI/CD流水线。我们涵盖了以下内容：

* 编写微服务的Dockerfile和Docker Compose文件。
* 将微服务部署到Kubernetes集群中。
* 在生产环境中扩展及监控微服务。

在**第6部分**中，我们将重点介绍**微服务的安全**，特别是认证、授权和服务间的安全通信。敬请关注！

![](https://imgapi.imooc.com/67776019098b4d2804600460.jpg)

这图是由DALL.E生成的。

这个指南有没有帮助您使用 Docker 和 Kubernetes 部署微服务？关注我发布的本系列的下一部分，别忘了在下面留下您的反馈或提问，记得点个赞哦。让我们一起部署可扩展和稳定的微服务吧！🚀