sidecar构架之dapr部署实践（k8s）

发表于 2022-11-18 更新于 2024-01-13 阅读次数：阅读次数：

dapr安装

1	dapr init -k

实践

计算器calculator微服务部署之dapr，对标 sidecar构架之istio-k8s部署
2yasH1

后端服务

Addition: Go mux application （加法）
镜像：ghcr.io/dapr/samples/distributed-calculator-go:latest
容器内端口：6000
Multiplication: Python flask application （乘法）
镜像：ghcr.io/dapr/samples/distributed-calculator-slow-python:latest
容器内端口：5001
Division: Node Express application （除法）
镜像：ghcr.io/dapr/samples/distributed-calculator-node:latest
容器内端口：4000
Subtraction: .NET Core application （减法）
镜像：ghcr.io/dapr/samples/distributed-calculator-csharp:latest
容器内端口：80

前端服务

React
镜像：ghcr.io/dapr/samples/distributed-calculator-react-calculator:latest
容器内端口：8080

Ji7rVB

上图为该示例应用各个组件的组成和服务架构。

部署

我们可以随便查看一个微服务的部署清单，位于 deploy/ 目录下面，比如 go-adder.yaml：

# go-adder.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: addapp
  labels:
    app: add
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: add
  template:
    metadata:
      labels:
        app: add
      annotations:
        dapr.io/enabled: "true"
        dapr.io/app-id: "addapp"
        dapr.io/app-port: "6000"
        dapr.io/config: "appconfig"
    spec:
      containers:
        - name: add
          image: ghcr.io/dapr/samples/distributed-calculator-go:latest
          env:
            - name: APP_PORT
              value: "6000"
          ports:
            - containerPort: 6000
          imagePullPolicy: Always

1	kubectl apply -f deploy/

部署完成后我们可以通过 dapr configurations 命令查看当前集群中的所有配置信息：

1
2
3

➜  dapr configurations -k -A
NAMESPACE  NAME       TRACING-ENABLED  METRICS-ENABLED  AGE  CREATED
default    appconfig  true             true             1m   2022-09-20 17:01.21

应用部署完成后查看 Pod 的状态：

➜  kubectl get pods
NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS         AGE
addapp-84c9764fdb-72mxf                 2/2     Running   0                74m
calculator-front-end-59cbb6658c-rbctf   2/2     Running   0                74m
divideapp-8476b7fbb6-kr8dr              2/2     Running   0                74m
multiplyapp-7c45fbbf99-hrmff            2/2     Running   0                74m
subtractapp-58645db87-25tg9             2/2     Running   0                62m
➜  kubectl get svc
NAME                        TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP    PORT(S)                               AGE
addapp-dapr                 ClusterIP      None             <none>         80/TCP,50001/TCP,50002/TCP,9090/TCP   8m29s
calculator-front-end        LoadBalancer   10.110.177.32    <pending>      80:31701/TCP                          8m29s
calculator-front-end-dapr   ClusterIP      None             <none>         80/TCP,50001/TCP,50002/TCP,9090/TCP   8m29s
divideapp-dapr              ClusterIP      None             <none>         80/TCP,50001/TCP,50002/TCP,9090/TCP   8m29s
multiplyapp-dapr            ClusterIP      None             <none>         80/TCP,50001/TCP,50002/TCP,9090/TCP   8m29s
subtractapp-dapr            ClusterIP      None             <none>         80/TCP,50001/TCP,50002/TCP,9090/TCP   8m29s
zipkin                      NodePort       10.108.46.223    <none>         9411:32411/TCP                        16m

部署完成后我们可以通过 calculator-front-end 这个 LoadBalancer 类型的 Service 去访问计算器的前端应用，我们这里分配的 EXTERNAL-IP 地址为。因为本机没有接LB，，可以改成nodeport,或者直接port-forward一下

kubectl port-forward service/calculator-front-end 8000:80

Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8080
Forwarding from [::1]:8000 -> 8080

Curl 测试

operands.json

1	{"operandOne":"52","operandTwo":"34"}

persist.json

1	[{"key":"calculatorState","value":{"total":"54","next":null,"operation":null}}]

curl -s http://localhost:8080/calculate/add -H Content-Type:application/json --data @operands.json
curl -s http://localhost:8080/calculate/subtract -H Content-Type:application/json --data @operands.json
curl -s http://localhost:8080/calculate/divide -H Content-Type:application/json --data @operands.json
curl -s http://localhost:8080/calculate/multiply -H Content-Type:application/json --data @operands.json
curl -s http://localhost:8080/persist -H Content-Type:application/json --data @persist.json
curl -s http://localhost:8080/state

结果

86
18
1.5294117647058822
1768

{"operation":null,"total":"54","next":null}

前端服务调用后端服务

当前端服务器调用各自的操作服务时（见下面的server.js代码），它不需要知道它们所在的IP地址或它们是如何构建的。相反，它通过名称调用其本地 dapr side-car，它知道如何调用服务上的方法，利用平台的服务发现机制，在本例中为 Kubernetes DNS 解析。

${daprUrl}/${微服务名称}/method/${服务接口路由}

1	如：${daprUrl}/addapp/method/add

addapp 我们的加法微服务

add 我们的接口路由

const daprUrl = `http://localhost:${daprPort}/v1.0/invoke`;

app.post('/calculate/add', async (req, res) => {
  const appResponse = await axios.post(`${daprUrl}/addapp/method/add`, req.body);
  return res.send(`${appResponse.data}`); 
});


app.post('/calculate/subtract', async (req, res) => {
  const appResponse = await axios.post(`${daprUrl}/subtractapp/method/subtract`, req.body);
  return res.send(`${appResponse.data}`); 
});

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Curl 测试

前端服务调用后端服务

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