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Kubernetes 部署 Python 应用实战：从零开始到容器云端

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想把你的 Python 应用部署到 Kubernetes 上，却被 Pod、Service、Deployment 这些概念搞得一头雾水？别担心，本文将以一个简单的 Flask 应用为例，手把手教你如何使用 Kubernetes 部署 Python 应用，并深入理解 Kubernetes 的核心概念。

1. 准备工作

  • Docker 环境: 确保你已经安装并配置好了 Docker 环境，用于容器化你的 Python 应用。
  • Kubernetes 集群: 你需要一个 Kubernetes 集群。可以使用 Minikube 在本地搭建一个简单的集群，或者使用云服务提供商（如 Google Kubernetes Engine, Amazon EKS, Azure Kubernetes Service）提供的 Kubernetes 服务。
  • kubectl: 安装 kubectl 命令行工具，用于与 Kubernetes 集群进行交互。

2. 创建一个简单的 Flask 应用

首先，创建一个名为 app.py 的 Python 文件，包含以下内容：

from flask import Flask
import os

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    hostname = os.environ.get('HOSTNAME', 'unknown')
    return f'Hello, Kubernetes! I am running on {hostname}\n'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

这个简单的 Flask 应用会在根路径 / 上返回 "Hello, Kubernetes!"，并显示运行应用的主机名。

接下来，创建一个 requirements.txt 文件，列出应用依赖的 Python 包：

Flask

3. 容器化 Flask 应用

现在，我们需要将 Flask 应用容器化。创建一个名为 Dockerfile 的文件，包含以下内容：

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

ENV FLASK_APP=app.py

CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"]

这个 Dockerfile 做了以下几件事：

  • 使用 python:3.9-slim-buster 作为基础镜像。
  • 设置工作目录为 /app。
  • 复制 requirements.txt 文件并安装依赖。
  • 复制所有应用代码到 /app 目录。
  • 设置环境变量 FLASK_APP 为 app.py。
  • 使用 flask run 命令启动应用。

在包含 Dockerfile 的目录下，运行以下命令构建 Docker 镜像：

docker build -t my-flask-app .

构建完成后，可以使用以下命令运行 Docker 容器：

docker run -d -p 5000:5000 my-flask-app

在浏览器中访问 http://localhost:5000，你应该能看到 "Hello, Kubernetes!" 的消息。

4. 部署到 Kubernetes

4.1 创建 Deployment

Deployment 用于管理 Pod 的创建和更新。创建一个名为 deployment.yaml 的文件，包含以下内容：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-flask-app
spec:
  replicas: 3 # 设置副本数量为 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-flask-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-flask-app
    spec:
      containers:
      - name: my-flask-app
        image: my-flask-app # 使用本地构建的镜像，需要先 push 到镜像仓库
        ports:
        - containerPort: 5000

这个 Deployment 定义了以下内容：

  • replicas: 3：指定运行 3 个 Pod 副本。
  • selector：用于选择要管理的 Pod，这里通过 app: my-flask-app 标签进行匹配。
  • template：定义 Pod 的模板，包括容器的镜像、端口等信息。

注意： 如果你的 Kubernetes 集群无法访问本地 Docker 镜像，你需要将镜像 push 到一个公共或私有的镜像仓库，并将 image 字段的值修改为镜像仓库中的地址。例如，如果你的镜像仓库是 Docker Hub，并且你的用户名是 your_username，那么你需要先执行 docker tag my-flask-app your_username/my-flask-app，然后执行 docker push your_username/my-flask-app，最后将 image 字段的值修改为 your_username/my-flask-app。

使用以下命令创建 Deployment：

kubectl apply -f deployment.yaml

4.2 创建 Service

Service 用于暴露 Deployment 管理的 Pod。创建一个名为 service.yaml 的文件，包含以下内容：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-flask-app
spec:
  type: LoadBalancer # 使用 LoadBalancer 类型，方便外部访问
  selector:
    app: my-flask-app
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 5000

这个 Service 定义了以下内容：

  • type: LoadBalancer：使用 LoadBalancer 类型的 Service，Kubernetes 会自动创建一个负载均衡器，将流量转发到 Pod 上。如果你使用的是 Minikube，可以将 type 修改为 NodePort。
  • selector：用于选择要暴露的 Pod，这里通过 app: my-flask-app 标签进行匹配。
  • ports：定义 Service 的端口映射，将 Service 的 80 端口映射到 Pod 的 5000 端口。

使用以下命令创建 Service：

kubectl apply -f service.yaml

4.3 访问应用

等待几分钟，让 Kubernetes 创建好 Pod 和 Service。然后，可以使用以下命令查看 Service 的外部 IP 地址：

kubectl get service my-flask-app

如果 Service 的类型是 LoadBalancer，那么 EXTERNAL-IP 列会显示负载均衡器的 IP 地址。如果 Service 的类型是 NodePort，那么你需要使用 Minikube 的 IP 地址和 NodePort 端口号来访问应用。可以使用以下命令获取 Minikube 的 IP 地址：

minikube ip

在浏览器中访问 EXTERNAL-IP 或 Minikube IP 地址，你应该能看到 "Hello, Kubernetes!" 的消息。

5. 核心概念解释

  • Pod: Pod 是 Kubernetes 中最小的部署单元。一个 Pod 可以包含一个或多个容器。在我们的例子中，每个 Pod 只包含一个容器，运行 Flask 应用。
  • Deployment: Deployment 用于管理 Pod 的创建和更新。它可以确保指定数量的 Pod 副本始终在运行，并在 Pod 发生故障时自动重启。Deployment 还可以用于滚动更新应用，而无需停机。
  • Service: Service 用于暴露 Deployment 管理的 Pod。它可以提供一个稳定的 IP 地址和端口，供其他应用访问。Service 可以使用多种类型，如 LoadBalancer、NodePort、ClusterIP 等，以满足不同的需求。

6. 总结

本文通过一个简单的 Flask 应用，演示了如何使用 Kubernetes 部署 Python 应用。希望通过这个例子，你能更好地理解 Kubernetes 的核心概念，并能够将你的 Python 应用部署到 Kubernetes 上。

7. 进一步学习

K8s 小白成长记 KubernetesPythonDeployment

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