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![步驟⼆二、雙⽅方制定服務契約
• Service Contract 就跟 API Spec 類似
• 接口 API 是雙邊溝通的唯一管道
• RESTful API 設計準則
• 以資源 (resource) 為主體
• 狀態碼要能反映問題
• API Versioning 非常重要
• 服務升級後的流量導流
• 注意相容與汰舊
• API 接口粒度「粗、細」要注意
• 過粗: 揉合太多功能在同個路由
• 過細: API 調用頻繁，效能下降
• 特例: API Gateway
[1] https://stackoverflow.com/questions/389169/best-practices-for-api-versioning](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-22-320.jpg)
![[1] https://stackoverflow.com/questions/389169/best-practices-for-api-versioning
步驟⼆二、雙⽅方制定服務契約 (cont.)](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-24-320.jpg)
![掌握 Lifecycle = 掌握升級不斷線
• 優雅結束提高可用性 [1]
• terminationGracePeriodSeconds
• postStart: 建議用 init container 取代
• preStop: graceful shutdown 關
• TERM: 告知 process 終止
• KILL: 強制中斷，工作須在此之前完成
[1] https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod/#termination-of-pods](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-43-320.jpg)
![Sidecar Pattern 使⽤用
• Sidecar Pattern [1]
• 負責不包含在主應用的非核心功能
• 不改動主應用下增添新不同功能
• 服務重用性增加，符合微服務概念
• 靈活性提高
• 避免 Monolith Pod 出現
• 1*主應用 + N*輔應用
• 緊密溝通的容器擺放在一起
• 容器間沒有啟動先後順序
• 應用場景
• 異質環境接口 (平台抽象化)
• Remote Prxoy
• Logging
[1] https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/sidecar](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-44-320.jpg)
![利利⽤用節點選擇器，擴展⾄至適當位置
• 根據節點狀況賦予對應標籤
• disktype=ssd
• Pod 根據不同服務資源需求放到對應節點
• 應用場景
• 分配 Pod 到特定節點
[1] https://tachingchen.com/tw/blog/Kubernetes-Rolling-Update-with-Deployment/](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-45-320.jpg)
![探針實現服務探索，提⾼高應⽤用可⽤用性
• Readiness: 是否準備接受流量
• Liveness: 服務是否正常運作
• 三種檢測方式: CMD、HTTP、TCP
• kubectl describe pod <pod>
• 應用場景
• 避免 Service 把流量送到不健康 Pod
• 自動修復，提高可用性
[1] https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-51-320.jpg)
![觀念念說明 (cont.)
• 不要隨意改動 selector 的值
• 造成孤兒 RS, Pod 增加維運困擾
• 設定 Rolling Strategy，才支援滾動升級
• minReadySeconds
• maxSurge
• maxUnavailable
• 利用 ̶record 紀錄每次操作
• 使用 kubectl set image 更新 image，
確保操作歷史清楚易懂
• 設定 .spec.revisionHistoryLimit，保
留定量 revision 即可
[1] https://tachingchen.com/tw/blog/Kubernetes-Rolling-Update-with-Deployment/](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-53-320.jpg)
![觀念念說明
• 穩定與有序
• 唯一的網路標識、持久化存
• 順序性擴展、刪除 (Optional)
• 須額外創建 Headless Service
• 會幫助創建 pv, pvc
• volume 跟 sts 生命週期為各自獨立
• Pod 被刪除重生後會自動掛載 volume
• 維持原本狀態 (不含記憶體狀態)
• 擴展出來的 Pod 名字為有序
• <sts>-<ordinal>
• <sts>-<ordinal>.<svc>.<namespace>
• 透過 Headless 服務去存取
• 應用場景
• 需要保持狀態的服務
• 需要有穩定的唯一網路標識
[1] http://www.itread01.com/articles/1498460227.html](https://image.slidesharecdn.com/3-171126012432/85/updated-55-320.jpg)
Uploaded byPaul Chao
企業導入微服務實戰 - updated
该文档探讨了微服务架构的崛起原因及其与单体架构的比较，分析了技术应用场景和系统开发维度的不同特性。微服务架构通过高交付频率和短迭代周期提高开发效率，适用于需求不稳定或需要兼容不同技术的项目。implementation and deployment methods, including the use of Kubernetes and automated tests, are discussed to support smooth transitions to microservices.
![[2019 臺灣雲端大會]使用雲端技術打造快速的 AI 服務上線](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/01-190516061350-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
企業導入微服務實戰 - updated
- 1. • 微服務架構崛起緣由與概念剖析 • 單體架構應用瓶頸的分析與拆解 •Kubernetes 與微服務迸出新滋味 • 實際情境技術應用與說明 • 公司架構演化史 • 親自動手做 • 小測驗
- 2.
- 3. 崛起原因 • 軟體複雜度提升導致開發效率下降 • 大型團隊花許多時間確認需求、開會 •回饋循環拉長，工程師無法全力發揮 • 整合測試、出 Build 時間長 • 軟體開發模式開始強調「高」與「短」 • 高交付頻率 (delivery rate) • 短迭代週期 (iteration) • 市場競爭加速，強調企業靈活性 • Agile, Scrum, DevOps, 自動化 • 容器化 (containerization) • 啟動速度快、好部署 • 容器編排器 (container orchestrator) • Kubernetes 強大功能，節省維運人力
- 4. 定義 A giant applicationconsist with multiple component services. A giant application backed by only one or few of services. 單體 微服務
- 5. 系統開發層⾯面 • 模組封裝在一起，本地 API調用快、穩定 • More is better • 單一程序負責許多功能，邏輯複雜 • 需要完整回歸測試避免意外 • 些微改動需重新進行完整測試、部署 • 功能落地時間長 • 常以季或月為單位進行交付 • 高內聚、高耦合 • 模組間不正確使用 (內容耦合) • 模組相依性高，難隨意修改 • 服務分散，遠端 API 調用慢、不穩定 • Do one thing and do it well • 單一程序負責單一功能，邏輯簡單 • 可針對改動部分進行測試 • 針對改動的服務進行相關測試、部署 • 10+ deploys per day • 以天、小時為單位進行交付 • 高內聚、低耦合 • 服務間 能透過公開接口溝通 • 服務內相依性高，服務外獨立性高 單體 微服務
- 6. 系統開發層⾯面 (cont.) • 團隊難以平行開發 •彼此等待功能完善 • 審核與整合受到程式碼數量影響 • 無法採用不兼容之新技術 • 系統性能無法提昇 • 可能延伸安全性問題 • 多個團隊可以平行開發 • 服務契約確定後可各自開發 • 程式碼少，審核與整合速度快 • 個別服務可選用不同技術因應不同場景 • NodeJS + Go + Scala 單體 微服務
- 7. ⽇日常營運層⾯面 • 面對瓶頸多以垂直擴展為主要手段 • 增加硬體規格 •流量低峰造成大量金錢浪費 • 持續增長時仍會卡在相同瓶頸 • 水平擴展會以整個單體為基本單位擴展 • 閒置服務耗用資源 • 搶奪珍稀系統資源 (X bound) • 瓶頸服務無法大量擴展 • 以水平擴展為主來解決瓶頸 • 硬體規格夠用即可，錢花在刀口上 • 流量低峰可快速關閉機器 • 流量高峰快速擴展足夠機器應付 • 以個別服務為基本單位擴展 • 資源完整利用 • 獨有珍稀系統資源 (X bound) • 瓶頸服務可大量擴展
- 8. ⽇日常營運層⾯面 (cont.) • 除錯容易 •需觀察單一服務日誌 • 每次交付、升級牽涉大量改動，問 題難以回朔 • 冷啟動時間長 • 單一服務除錯容易 • 每次交付牽涉少量改動，容易定位問題 • 服務叢集除錯複雜 • 需要有日誌搜集分析系統 • 冷啟動時間短
- 9. ⽇日常營運層⾯面 (cont.) • 共用資料庫、快取 •資料重複性低 • 數據一致性高 • 個別維護資料庫、快取 • 資料重複性高 • 數據一致性低，強調最終一致性
- 10. • Siloed functionalteam • 團隊成員多 • 負責項目小、技能專精 • 工程師不瞭解實際營運時的關 因 素，系統效能無法有效提昇 • 維運不懂開發或無法做出適當建議， 致使系統除錯曠日費時 團隊組成 • Cross functional team • 團隊成員人少，團隊數量多 • You Build It, You Run It • 工程師瞭解實際運作上的瓶頸，進而 改善程式面的運作方式 • 維運能根據實際狀況提供建議，出錯 時能瞭解關 原因，快速定位問題點
- 11. • 適用場景 • 專案初期需求不穩定 •避免微服務開發完後 掉重練 • 專案簡單，不需要應付龐大流量 • 服務瓶頸點仍然未知 應⽤用場景 • 適用場景 • 垂直擴展到達極限 • 改用水平擴張來服務龐大流量 • 單體應用重構、改寫成本超出負荷 • 需採用不兼容技術、語言
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- 14. 生 產 力 複雜度 單體 微服務 1 2 3 服務、團隊狀狀況評估 •專案階段會影響技術選型 • 企業是否能承受轉換陣痛期 • 換句話說: 「誰能扛住 KPI 壓力」 • 微服務開發效率問題 • 理解問題 • Service Traffic Pattern • 危急程度、是否有暫時解 • 實質效益 • 重構是否能實際解決任何已知問題 • 開發成本跟效益評估 • 團隊成員組成 • 技能樹、團隊氣氛
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- 17. 正確下⼑刀避免問題複雜化 • 不求一次到位，是否能解決問題為優先 • 切割帶來的效益 •明確的服務邊界 • 系統擴展性得到滿足 • 以需求作為出發點進行切割 • 前後端 • 業務邏輯 • 服務擴展 • 感覺粒度 (granularity) 越小越好？ • Or Micro-Monolith is fine ? A B C
- 18. 思考⼀一下，是否該這樣切割 • Data Repository負責和資料庫溝通 • 三個模組都需要通過它來存取資料庫 • 它做完格式轉換後存入資料庫 • 問題: • Data Repository 是否該成為獨立的公 共基礎設施方便大家存取使用？ • 提示 • 程式修改服務 • 服務升級複雜度 • 服務瓶頸
- 19. 微服務粒度陷阱，以 VMFIVE 為例例 •切割關 :「是否牽涉到業務邏輯」 • 不互相牽涉則不在此限 • 比如說 DB request proxy • 系統瓶頸從一個變兩個 • Schema 改變需要修改、升級兩個服務 • 修改範圍增加 • 額外測試項目 • 交付週期變長 • 部署困難度上升 • 多寫只用到一次的例外處理
- 20.
- 21. 步驟⼀一、停⽌止繼續挖洞洞 • 停止繼續 洞(擴大單體) • 新功能以微服務架構下去設計 • 曝露自身對外 API 接口 • 整理模組耦合性 • 轉變成資料耦合、 息耦合 • 實作抽象層，未來方便置換底層實作 • 單體逐步轉微服務具有極大優勢 • Gradual code repair • 將大型重構以小迭代方式進行 • 確保交付品質外也能快速定位問題 • 推薦閱讀 Why Linus is right (as usual)
- 22. 步驟⼆二、雙⽅方制定服務契約 • Service Contract就跟 API Spec 類似 • 接口 API 是雙邊溝通的唯一管道 • RESTful API 設計準則 • 以資源 (resource) 為主體 • 狀態碼要能反映問題 • API Versioning 非常重要 • 服務升級後的流量導流 • 注意相容與汰舊 • API 接口粒度「粗、細」要注意 • 過粗: 揉合太多功能在同個路由 • 過細: API 調用頻繁，效能下降 • 特例: API Gateway [1] https://stackoverflow.com/questions/389169/best-practices-for-api-versioning
- 23. 步驟⼆二、雙⽅方制定服務契約 (cont.) • APIGateway • 負責請求轉發、資 組合、協定轉換 • 透過單一進入點 (single entry point) 減少 大量請求來回時間 • 同步調用後端服務，避免循序呼叫 • 請求的錯誤容忍性 (Partial Failures) • 需搭配服務探索 (Service Discovery) • 可能需支援不同協定 (http, grpc ..etc) • 一樣避免將所有功能放在一起又變單體 • 可透過 DNS 做服務切分
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- 25. 步驟三、前後切割與服務分離 • 逐步切割求穩健 • 前後端 •呈現層 • 業務邏輯層 + 資料存取層 • 以服務契約作為開發依據 • 例外處理要注意 • 是否支援 Partial Failure • 是否可重覆嘗試 • 原子性 (Atomic) • 千萬不要 DDoS 自己 • RetryTimes • Timeout
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- 27. 導入⾃自動化測試，減少⼈人⼒力力浪費 • 測試項目 (發PR 時觸發驗證) • Unit Test • E2E 驗證使用者流程 (user scenario) • 一個測試案例不夠，可以加兩個 • 盡量完整覆蓋可能案例 • 營運面上遇到新問題要能夠反饋 • 採用漸進式服務升級測試 • 方便找出問題
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- 29. 不要憑經驗，新⼿手也要能上路路 • 能自動化就不要人工 • 下線原因通常跟人為失誤有關 •降低出錯機率是維運關 • 透過現成工具，降低操作門檻 • Config Management System • Helm • Terraform • Version Control Everything • Infrastructure as Code
- 30.
- 31. 收集零散資訊，資訊匯流 • 故障偵測、服務探針 • 微服務維運最大難題 •收集、彙整、避免誤報 • 日誌條目格式準則 • 可溯源性 • 清楚描述問題發生 • 完整表明服務身份 • 要能夠透過麵包 ，回溯使用者流程 • Caller & Callee 都需要紀錄錯誤 • 集中式日誌管理 • 資 匯流、錯誤等級警告 • ELK、EFK、Graylog、StackDriver
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- 33. ⼀一次⼀一個避免問題蔓延 • 是否有升級相依性存在 • 制定升、降級步驟 •要確定是否可以無痛回滾 • 記錄升級前後差異 • 逐步升級，避免瞬間故障蔓延 • 服務要做好 Connection Draining • 確保使用者不會受到升級影響 • 透過服務探針檢測健康度
- 34. • 為什麼我們選擇導入 Kubernetes •持續整合、持續交付流水線說明
- 35. ⼜又稱⼤大⼟土炮時代，⾃自幹各種功能 • 手動升級 • 升級很困難 •難以管理 多服務 • 服務部署、擴展、HA 都是問題 • 花時間重造輪子
- 36. 透過⼯工具初步改善部署 • 組態管理系統 (CMS)現身 • 利用工具協助系統升級，回滾稍嫌麻煩 • 仍然難以管理 多服務 • 服務擴展、HA 仍然是問題 • 程式跟執行環境是分開的
- 37. 容器化、容器編排軟體⼤大量量現⾝身 • Docker 現身 •Immutable Image • 程式跟執行環境涵括在映像 內 • Kubernetes 內建強大功能，避免造輪 • 服務損壞自動嘗試修復 • 流量自動負載平衡 • 滾動升級與回滾 • 簡易服務探索 • 管理介面 • 容器跨機器溝通 • 自動伸縮擴展 • 可版控所有部署程式碼 • 資源控管
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- 39. • Kubernetes 元件觀念、實際應用細節說明 •基於 Kubernetes 上的微服務架構設計、維運、監控
- 40. 關關難過，關關過 • 如何收集分散各地的日誌 • 服務怎麼根據需求切流量 •流量過大該如何處理 • 服務過多導致使用者發出請求增加 • 如何把服務開在指定節點上 • …
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- 42. 觀念念說明 • Pod 內容器生死與共，不會出現跨節點問題 •一般容器拆離，Pod 則是部分聚合 • 共享相同 Network Namespace • 內部以 127.0.0.1 相互溝通 • 善用 Port-forward 避免服務裸露 • 服務測試好幫手 • kubectl port-forward • Pod 除錯 • kubectl logs -f -c • 利用節點選擇器，擴展至適當位置 • .spec.nodeSelector
- 43. 掌握 Lifecycle =掌握升級不斷線 • 優雅結束提高可用性 [1] • terminationGracePeriodSeconds • postStart: 建議用 init container 取代 • preStop: graceful shutdown 關 • TERM: 告知 process 終止 • KILL: 強制中斷，工作須在此之前完成 [1] https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod/#termination-of-pods
- 44. Sidecar Pattern 使⽤用 •Sidecar Pattern [1] • 負責不包含在主應用的非核心功能 • 不改動主應用下增添新不同功能 • 服務重用性增加，符合微服務概念 • 靈活性提高 • 避免 Monolith Pod 出現 • 1*主應用 + N*輔應用 • 緊密溝通的容器擺放在一起 • 容器間沒有啟動先後順序 • 應用場景 • 異質環境接口 (平台抽象化) • Remote Prxoy • Logging [1] https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/sidecar
- 45. 利利⽤用節點選擇器，擴展⾄至適當位置 • 根據節點狀況賦予對應標籤 • disktype=ssd •Pod 根據不同服務資源需求放到對應節點 • 應用場景 • 分配 Pod 到特定節點 [1] https://tachingchen.com/tw/blog/Kubernetes-Rolling-Update-with-Deployment/
- 46. 觀念念說明 • 透過 Dockermount 將資料夾掛進去 • 資 分享與永久保存 • 考慮效能、服務特性選擇種類使用 • 種類 • emptyDir: 跟 Pod 同生死 • hostPath: 只存在該節點 • nfs: host 需支援 NFS 功能 • gitRepo: 適用 CI/CD • secret: 存放 cert、acc/pwd 等 • 應用場景 • Distributed Log Collection • File Sharing • Sidecar Pattern
- 47. 觀念念說明 • 邏輯上的一群 Pod以及存取他們的規則 • Service 與 Pod 為鬆散耦合 • 服務抽象化 • 可透過 DNS 或環境變數取得服務資 • <svc>.<namespace>.svc.cluster.local • 存取服務的 DNS A records • 非 Pod IP，隱藏背後請求處理細節 • 底層實作利用 iptabels 做流量分散 • 網路延遲問題 • 請求可能會被送到不同 Pod、節點 • 長時間下來會是均 分散 • 除特別需求，否則不應該直接使用 Pod IP • 利用 DNS 降低程式複雜度 • 高可用性、避免強耦合 • K8S 有內建服務探索功能
- 48. 標籤組合，精密分流 • 過去要設定 LB將流量分散，太過耗時 • 善用選擇器，精密控流 • 鬆散耦合 + 唯一標籤組合 • 提高粒度，不影響服務高可用性 • 應用場景 • 流量管控，可以隨時切分流量 • 簡易 A/B 測試
- 49. • 透過無頭 (Headless)服務取得 IP • 設定 clusterIP: None • 應用場景 • 想避免跟 K8S 耦合過深 • 需要 Pod IP 來做特別使用 (高自由度) • AKKA 用來作叢集探索 無頭服務，提⾼高應⽤用⾃自由度
- 50. • 方法一 • 創建Service 不指定 selector • 額外創建 Endpoint 來連線外部服務 • 方法二 • 透過 type: ExternalName 回傳 CNAME • 應用場景 • Testbed 需要連線外部服務，又希望線上 環境跟測試環境一樣透過 Service 連線 進階應⽤用，連線非叢集內服務
- 51. 探針實現服務探索，提⾼高應⽤用可⽤用性 • Readiness: 是否準備接受流量 •Liveness: 服務是否正常運作 • 三種檢測方式: CMD、HTTP、TCP • kubectl describe pod <pod> • 應用場景 • 避免 Service 把流量送到不健康 Pod • 自動修復，提高可用性 [1] https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/
- 52. 觀念念說明 • Scale bycloning • 在 Pod 之上更高層次的抽象化 • Pod 命名為隨機字串 • 降低人力需求與失誤 • 便利升級、Pod 數量確保、自我修復 • 提供各種強大功能 • 滾動升級 (Rolling Update) • 回滾 (Rollback) • 暫停/繼續升級 • 應用場景 • 適合無狀態服務使用 • 服務升級、回滾
- 53. 觀念念說明 (cont.) • 不要隨意改動selector 的值 • 造成孤兒 RS, Pod 增加維運困擾 • 設定 Rolling Strategy，才支援滾動升級 • minReadySeconds • maxSurge • maxUnavailable • 利用 ̶record 紀錄每次操作 • 使用 kubectl set image 更新 image， 確保操作歷史清楚易懂 • 設定 .spec.revisionHistoryLimit，保 留定量 revision 即可 [1] https://tachingchen.com/tw/blog/Kubernetes-Rolling-Update-with-Deployment/
- 54. 觀念念說明 • 部署到每個符合節點選擇器的節點上 • 節點上同時間只會有一個Daemonset Pod • Pod 命名為隨機字串 • 根據節點特性自定義適合的標籤 • Daemonset 升級後 • v1.5 以前需手動刪除 Pod • v1.6+ 有 rolling update 功能 • 應用場景 • 各節點的日誌收集 • 各節點服務探索 (非 K8S 的)
- 55. 觀念念說明 • 穩定與有序 • 唯一的網路標識、持久化存 •順序性擴展、刪除 (Optional) • 須額外創建 Headless Service • 會幫助創建 pv, pvc • volume 跟 sts 生命週期為各自獨立 • Pod 被刪除重生後會自動掛載 volume • 維持原本狀態 (不含記憶體狀態) • 擴展出來的 Pod 名字為有序 • <sts>-<ordinal> • <sts>-<ordinal>.<svc>.<namespace> • 透過 Headless 服務去存取 • 應用場景 • 需要保持狀態的服務 • 需要有穩定的唯一網路標識 [1] http://www.itread01.com/articles/1498460227.html
- 56. 觀念念說明 • 機密資 與容器解耦合 •以 案形式掛載到 Pod 內 • 當 secret 有更新時會跟著自動更新 • Pod 需人為介入重啟或程式面要改動 • 以環境變數方式傳入 Pod • 創建前須以 base64 將 data 編碼 • secret 其實不 secret • 有權限使用 kubectl 的人都可以看到 • 每台上有執行 etcd 的節點都可以看到 • 針對機器須做好安全管控 (非常基本) • 只掛載到需要使用的容器內 • 應用場景 • 將機密資 和容器映像 分離 • 統一的帳密管控
- 57. 觀念念說明 • 非機密資 與容器解耦合 •以 案形式掛載到 Pod 內 • 當 config 有更新時會跟著自動更新 • Pod 需人為介入重啟或程式面要改動 • 以環境變數方式傳入 Pod • 以 Key-Value 形式創建無需 base64 • configmap 和 secret 一樣很赤裸 • 有權限使用 kubectl 的人都可以看到 • 每台上有執行 etcd 的節點都可以看到 • 針對機器須做好安全管控 (非常基本) • 只掛載到需要使用的容器內 • 應用場景 • 將設定和容器映像 分離 • 集中式的設定管理
- 58. 觀念念說明 • 依據 Pod負載進行 Deployment 伸縮擴展 • Pod 需要做資源管控，以計算使用量 • 預設每 30s 做 utilization 計算 • HPA 採保守機制 • 開很快、關很慢 • 避免顛簸造成 Pod 重複開關 • 可搭配 GKE Cluster Autoscaler • Pod 出現 Pending 狀態才會觸發 • 但是該怎麼做才能確保服務正常？
- 59. ⼀一場價值⼗十六萬的課 (教訓) • K8S會將節點所有資源拿來開 Pod (危險) • 每個節點 K8S 元件會佔去 0.2 0.5 core • 服務穩定關 • 節點核心數約在 4 6 core 為佳 • 擴展快、元件資源佔比小 • 總節點負荷在六或七成為佳 • 保留資源給 Host 使用與突波 • 單一 Pod 資源不宜過多 • 難分配到其他節點 (容易 Pending) • 以水平擴展為主要手段 • 面對穩定流量 • 高 Threshold • 面對瞬間不穩定流量 • 低 Threshold，讓 HPA 容易被觸發 • HPA Demo
- 60. 觀念念說明 • The KubernetesPackage Manager • 將部署步驟文件 (YAML) 化 • 設定 + 部署 = 應用叢集 • 方便版控 • CI / CD 更方便 • 升級更方便 • Chart.yaml • 描述整個部署包的基本資 • values.yaml • 存放變數以供 templates 內做替換 • templates/*.yaml • 實際部署的描述
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- 67. 環境登入 • 登入帳號資 :https://goo.gl/qwTGmZ • IP: 35.194.200.23 • Git: https://github.com/life1347/k8s-hands-on
- 68. 動⼿手做 I • User可以透過 LoadBalancer Service 80 port 存取後端的網頁 • 將部署 寫成 Helm chart 以供重複驗證 • 可參考 Repo 內的 • k8s-components-example • helm-demo
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- 72. 選選看 • 現有的服務探索的服務 (比方說Consul)，都會保存本身狀態以確保服務出現異常後可以復原，請問針對 些需要保存狀態的服務，採用下面 種組合是較佳組合 ? • Deployment + Persistent Disk • Statefulset + emptyDir • Daemonset + hostPath • 盡量使用 Service IP 而不直接使用 Pod IP 的原因是？(複選) • 避免將流量流到失敗的 Pod 上 • 速度相對比較快 • 可以分散流量 • 在單體架構漸趨複雜下，導入微服務架構可以解決 些問題？(複選) • 擴展 • 老 • 交付期 • 資料一致性
- 74. 讀寫分離、分庫分表 • 讀寫分離 • 寫操作統一進入口 •讀操作從其他 Replica 讀取 • 瞭解數據特性，效率與一致性權衡 • CAP 理論 • 最終一致性適合應付極大流量 • 臉書塗 牆 • 強一致性適合交易流程 • 銀行交易系統
- 75. 讀寫分離、分庫分表 • 幾種處理數據的方式 • Service-sideSharding • Client-side Consistency Hash • Proxy • Session Affinity