第07章-Kubernetes部署实战
第七章：Kubernetes 部署实战
7.1 引言
Kubernetes（K8s）是当今最流行的容器编排平台，为 GeoServer Cloud 这样的微服务应用提供了理想的运行环境。与 Docker Compose 相比，Kubernetes 提供了更强大的自动扩缩容、自愈能力、滚动更新和多节点部署支持。本章将详细介绍如何在 Kubernetes 环境中部署和管理 GeoServer Cloud。
我们将从 Kubernetes 的基础概念开始，逐步深入到使用 Helm Chart 部署 GeoServer Cloud、配置 Ingress、持久化存储、自动扩缩容以及在主流云平台上的部署实践。
7.2 Kubernetes 基础概念
7.2.1 核心组件
理解以下 Kubernetes 核心概念对于部署 GeoServer Cloud 至关重要：
| 组件 | 说明 | GeoServer Cloud 中的应用 |
|---|---|---|
| Pod | 最小部署单元，包含一个或多个容器 | 每个服务实例运行在一个 Pod 中 |
| Deployment | 管理 Pod 的副本集和更新策略 | 用于部署 WMS、WFS 等服务 |
| Service | 提供稳定的网络访问入口 | 服务发现和负载均衡 |
| ConfigMap | 存储配置数据 | GeoServer 配置文件 |
| Secret | 存储敏感数据 | 数据库密码、API 密钥 |
| PersistentVolume | 持久化存储 | 数据库、瓦片缓存 |
| Ingress | HTTP 路由和负载均衡 | 外部访问入口 |
| HPA | 水平自动扩缩容 | 根据负载自动调整副本数 |
7.2.2 架构示意
Internet
│
▼
┌────────────────────┐
│ Ingress │
│ (NGINX/Traefik) │
└────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────┐
│ Gateway Service │
│ (ClusterIP) │
└────────────────────┘
│
┌────────────────────┼────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ WMS Service │ │ WFS Service │ │ WebUI Svc │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ WMS Pods │ │ WFS Pods │ │ WebUI Pods │
│ (replicas:3)│ │ (replicas:2)│ │ (replicas:1)│
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│ │ │
└────────────────────┼────────────────────┘
│
┌────────────────────┐
│ PostgreSQL Svc │
│ (ClusterIP) │
└────────────────────┘
│
┌────────────────────┐
│ PostgreSQL Pod │
│ + PVC │
└────────────────────┘
7.2.3 GeoServer Cloud 在 K8s 中的特点
在 Kubernetes 中部署 GeoServer Cloud 时，有一些重要的变化：
使用 Standalone 配置文件
不再需要 Eureka 和 Config Server，改用 Kubernetes 原生服务发现：
spring:
profiles:
active: standalone,pgconfig
eureka:
client:
enabled: false
使用 K8s Service 进行服务发现
# WMS 服务访问 PostgreSQL
PGCONFIG_HOST: postgresql.geoserver.svc.cluster.local
7.3 环境准备
7.3.1 本地开发环境
安装 Minikube（单节点测试）
# macOS
brew install minikube
minikube start --cpus=4 --memory=8192
# Linux
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
minikube start --cpus=4 --memory=8192
# 验证
kubectl get nodes
安装 Kind（Docker 中的 K8s）
# 安装 Kind
curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/latest/kind-linux-amd64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind
# 创建集群
kind create cluster --name geoserver-cloud
# 验证
kubectl cluster-info
7.3.2 安装 Helm
# macOS
brew install helm
# Linux
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash
# 验证
helm version
7.3.3 添加 Helm 仓库
# 添加 GeoServer Cloud Helm 仓库
helm repo add geoserver-cloud https://camptocamp.github.io/helm-geoserver-cloud
helm repo update
# 搜索可用 chart
helm search repo geoserver-cloud
7.4 使用 Helm 部署
7.4.1 基本部署
# 创建命名空间
kubectl create namespace geoserver
# 安装 Chart（使用默认值）
helm install gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver
# 查看部署状态
kubectl get pods -n geoserver -w
7.4.2 自定义 values.yaml
创建自定义配置文件：
# values.yaml - GeoServer Cloud Helm 配置
# 全局配置
global:
image:
tag: "2.28.1.0"
pullPolicy: IfNotPresent
# 管理员账户
geoserver:
admin:
username: admin
existingSecret: geoserver-admin-secret
secretKey: password
# 基础路径
basePath: /geoserver-cloud
# PostgreSQL 配置
postgresql:
enabled: true
auth:
username: geoserver
database: geoserver
existingSecret: postgresql-secret
primary:
persistence:
enabled: true
size: 20Gi
storageClass: standard
# RabbitMQ 配置
rabbitmq:
enabled: true
auth:
username: geoserver
existingPasswordSecret: rabbitmq-secret
persistence:
enabled: true
size: 8Gi
# Gateway 服务
gateway:
enabled: true
replicaCount: 2
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 256Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 512Mi
# WMS 服务
wms:
enabled: true
replicaCount: 3
resources:
requests:
cpu: 500m
memory: 1Gi
limits:
cpu: 2000m
memory: 4Gi
autoscaling:
enabled: true
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
targetCPUUtilizationPercentage: 70
# WFS 服务
wfs:
enabled: true
replicaCount: 2
resources:
requests:
cpu: 500m
memory: 1Gi
limits:
cpu: 2000m
memory: 4Gi
# WCS 服务
wcs:
enabled: true
replicaCount: 1
resources:
requests:
cpu: 300m
memory: 512Mi
limits:
cpu: 1000m
memory: 2Gi
# REST 服务
rest:
enabled: true
replicaCount: 1
resources:
requests:
cpu: 200m
memory: 512Mi
limits:
cpu: 500m
memory: 1Gi
# WebUI 服务
webui:
enabled: true
replicaCount: 1
resources:
requests:
cpu: 300m
memory: 512Mi
limits:
cpu: 1000m
memory: 1Gi
# GeoWebCache 服务
gwc:
enabled: true
replicaCount: 2
resources:
requests:
cpu: 500m
memory: 1Gi
limits:
cpu: 2000m
memory: 4Gi
persistence:
enabled: true
size: 50Gi
storageClass: standard
# Ingress 配置
ingress:
enabled: true
className: nginx
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "100m"
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "300"
cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt-prod
hosts:
- host: geoserver.example.com
paths:
- path: /
pathType: Prefix
tls:
- secretName: geoserver-tls
hosts:
- geoserver.example.com
7.4.3 创建 Secrets
# 创建管理员密码 Secret
kubectl create secret generic geoserver-admin-secret \
--namespace geoserver \
--from-literal=password='your_admin_password'
# 创建 PostgreSQL 密码 Secret
kubectl create secret generic postgresql-secret \
--namespace geoserver \
--from-literal=postgres-password='postgres_password' \
--from-literal=password='geoserver_password'
# 创建 RabbitMQ 密码 Secret
kubectl create secret generic rabbitmq-secret \
--namespace geoserver \
--from-literal=rabbitmq-password='rabbitmq_password'
7.4.4 部署应用
# 使用自定义 values 部署
helm install gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver \
--values values.yaml
# 查看部署状态
kubectl get all -n geoserver
# 等待所有 Pod 就绪
kubectl wait --for=condition=ready pod --all -n geoserver --timeout=600s
7.5 配置 Ingress
7.5.1 安装 NGINX Ingress Controller
# 使用 Helm 安装
helm repo add ingress-nginx https://kubernetes.github.io/ingress-nginx
helm repo update
helm install ingress-nginx ingress-nginx/ingress-nginx \
--namespace ingress-nginx \
--create-namespace
7.5.2 配置 Ingress 资源
# ingress.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: geoserver-cloud
namespace: geoserver
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "100m"
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "300"
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "300"
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "60"
# 启用 WebSocket（如果需要）
nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-http-version: "1.1"
# 重写规则（如果需要）
# nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$2
spec:
ingressClassName: nginx
rules:
- host: geoserver.example.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: gs-cloud-gateway
port:
number: 8080
tls:
- hosts:
- geoserver.example.com
secretName: geoserver-tls
7.5.3 配置 TLS 证书
使用 cert-manager 自动管理证书
# 安装 cert-manager
kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.13.0/cert-manager.yaml
# 创建 ClusterIssuer
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: ClusterIssuer
metadata:
name: letsencrypt-prod
spec:
acme:
server: https://acme-v02.api.letsencrypt.org/directory
email: admin@example.com
privateKeySecretRef:
name: letsencrypt-prod
solvers:
- http01:
ingress:
class: nginx
EOF
7.6 持久化存储配置
7.6.1 StorageClass 配置
# storage-class.yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: geoserver-storage
provisioner: kubernetes.io/aws-ebs # 根据云提供商调整
parameters:
type: gp3
fsType: ext4
reclaimPolicy: Retain
allowVolumeExpansion: true
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
7.6.2 PVC 配置示例
# pvc-gwc-cache.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: gwc-cache
namespace: geoserver
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany # 多 Pod 共享需要 RWX
storageClassName: geoserver-storage
resources:
requests:
storage: 100Gi
7.6.3 数据库持久化
# PostgreSQL StatefulSet 中的存储配置
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: data
spec:
accessModes: ["ReadWriteOnce"]
storageClassName: geoserver-storage
resources:
requests:
storage: 50Gi
7.7 自动扩缩容（HPA）
7.7.1 配置 HPA
# hpa-wms.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: wms-hpa
namespace: geoserver
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: gs-cloud-wms
minReplicas: 2
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
behavior:
scaleDown:
stabilizationWindowSeconds: 300
policies:
- type: Percent
value: 10
periodSeconds: 60
scaleUp:
stabilizationWindowSeconds: 0
policies:
- type: Percent
value: 100
periodSeconds: 15
- type: Pods
value: 4
periodSeconds: 15
7.7.2 基于自定义指标的 HPA
# hpa-custom-metrics.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: wms-hpa-custom
namespace: geoserver
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: gs-cloud-wms
minReplicas: 2
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Pods
pods:
metric:
name: http_requests_per_second
target:
type: AverageValue
averageValue: "100"
7.7.3 安装 Metrics Server
# 安装 Metrics Server（HPA 依赖）
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
# 验证
kubectl top nodes
kubectl top pods -n geoserver
7.8 云平台部署
7.8.1 AWS EKS 部署
# 创建 EKS 集群
eksctl create cluster \
--name geoserver-cloud \
--region us-west-2 \
--nodegroup-name standard-workers \
--node-type m5.xlarge \
--nodes 3 \
--nodes-min 1 \
--nodes-max 10 \
--managed
# 配置 kubectl
aws eks update-kubeconfig --name geoserver-cloud --region us-west-2
# 安装 AWS Load Balancer Controller
helm repo add eks https://aws.github.io/eks-charts
helm install aws-load-balancer-controller eks/aws-load-balancer-controller \
--namespace kube-system \
--set clusterName=geoserver-cloud
# 部署 GeoServer Cloud
helm install gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver \
--values values-aws.yaml
AWS 特定 values
# values-aws.yaml
ingress:
enabled: true
className: alb
annotations:
alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internet-facing
alb.ingress.kubernetes.io/target-type: ip
alb.ingress.kubernetes.io/certificate-arn: arn:aws:acm:...
postgresql:
primary:
persistence:
storageClass: gp3
gwc:
persistence:
storageClass: gp3
7.8.2 Azure AKS 部署
# 创建资源组
az group create --name geoserver-rg --location eastus
# 创建 AKS 集群
az aks create \
--resource-group geoserver-rg \
--name geoserver-cloud-aks \
--node-count 3 \
--node-vm-size Standard_D4s_v3 \
--enable-addons monitoring \
--generate-ssh-keys
# 获取凭据
az aks get-credentials --resource-group geoserver-rg --name geoserver-cloud-aks
# 部署
helm install gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver \
--values values-azure.yaml
7.8.3 Google GKE 部署
# 创建 GKE 集群
gcloud container clusters create geoserver-cloud \
--region us-central1 \
--num-nodes 3 \
--machine-type e2-standard-4 \
--enable-autoscaling \
--min-nodes 1 \
--max-nodes 10
# 获取凭据
gcloud container clusters get-credentials geoserver-cloud --region us-central1
# 部署
helm install gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver \
--values values-gcp.yaml
7.9 运维操作
7.9.1 滚动更新
# 更新镜像版本
helm upgrade gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver \
--set global.image.tag=2.28.2.0
# 或修改 values.yaml 后升级
helm upgrade gs-cloud geoserver-cloud/geoserver-cloud \
--namespace geoserver \
--values values.yaml
7.9.2 回滚
# 查看历史
helm history gs-cloud -n geoserver
# 回滚到上一版本
helm rollback gs-cloud -n geoserver
# 回滚到指定版本
helm rollback gs-cloud 2 -n geoserver
7.9.3 扩缩容
# 手动扩展
kubectl scale deployment gs-cloud-wms --replicas=5 -n geoserver
# 查看 HPA 状态
kubectl get hpa -n geoserver
# 查看当前副本数
kubectl get deployment -n geoserver
7.9.4 日志查看
# 查看 Pod 日志
kubectl logs -f deployment/gs-cloud-wms -n geoserver
# 查看所有 WMS Pod 日志
kubectl logs -l app=wms -n geoserver --all-containers
# 使用 stern 查看多 Pod 日志
stern wms -n geoserver
7.9.5 调试
# 进入 Pod
kubectl exec -it deployment/gs-cloud-wms -n geoserver -- /bin/bash
# 查看 Pod 描述
kubectl describe pod gs-cloud-wms-xxx -n geoserver
# 查看事件
kubectl get events -n geoserver --sort-by='.lastTimestamp'
7.10 本章小结
本章详细介绍了在 Kubernetes 环境中部署 GeoServer Cloud：
-
基础概念：了解了 K8s 核心组件与 GeoServer Cloud 的对应关系。
-
环境准备：安装了 Minikube/Kind 本地环境和 Helm。
-
Helm 部署：使用 Helm Chart 完成了 GeoServer Cloud 的部署。
-
Ingress 配置：配置了外部访问和 TLS 证书。
-
持久化存储：配置了 PVC 和 StorageClass。
-
自动扩缩容：使用 HPA 实现了自动扩缩容。
-
云平台部署：在 AWS、Azure、GCP 上的部署实践。
-
运维操作：滚动更新、回滚、日志和调试。
在下一章中，我们将学习 GeoServer Cloud 的运维监控和故障排除。
7.11 思考题
-
Kubernetes 原生服务发现与 Eureka 相比有什么优势？
-
如何设计一个跨可用区的高可用 GeoServer Cloud 部署？
-
HPA 的扩缩容行为配置（behavior）有什么作用？如何优化？
-
在生产环境中，应该如何管理 Kubernetes Secrets？
-
如何实现 GeoServer Cloud 的蓝绿部署或金丝雀发布？
浙公网安备 33010602011771号