📘 第31课：Service与Ingress

Kubernetes

🌐 Service：稳定的访问入口

Pod的IP是临时的（重建会变），Service提供稳定的虚拟IP和DNS名，是Pod的"前台"。

📋 Service类型

📝 Service配置

# ClusterIP Service ✅
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api-service
spec:
  selector:
    app: api
  ports:
  - port: 80           # Service端口
    targetPort: 8000    # Pod容器端口
  type: ClusterIP

# NodePort Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api-nodeport
spec:
  selector:
    app: api
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
    nodePort: 30080     # 节点端口
  type: NodePort

# Headless Service（用于StatefulSet）
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: db-headless
spec:
  selector:
    app: db
  ports:
  - port: 5432
  clusterIP: None       # 无VIP，直接解析到Pod IP

🚪 Ingress：HTTP路由入口

# Ingress配置 ✅
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: app-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
spec:
  ingressClassName: nginx
  tls:
  - hosts:
    - api.example.com
    secretName: api-tls
  rules:
  - host: api.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: api-service
            port:
              number: 80
  - host: app.example.com
    http:
      paths:
      - path: /api
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: api-service
            port:
              number: 80
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: frontend-service
            port:
              number: 80

❓ 常见问题

📚 深度补充：Service与Ingress进阶要点

【Kubernetes入门阶段】生产环境注意事项

常见误区与避坑指南

1. 过度配置：不是所有服务都需要高可用，根据实际需求选择架构复杂度，避免过度工程
2. 忽略日志：日志是排障的关键，确保日志格式统一、级别合理、采集完整
3. 资源超卖：容器资源限制不是摆设，超卖会导致性能下降甚至OOM Kill
4. 安全忽视：默认配置不等于安全配置，生产环境必须加固（非root、只读FS、最小能力）
5. 监控缺失：没有监控等于盲飞，至少要有基础的健康检查和资源监控
6. 手动运维：能自动化的绝不手动，手动操作容易出错且不可追溯
7. 忽略网络策略：默认所有容器互通不安全，应按最小权限原则配置网络

进阶阅读与参考

• Docker官方文档：https://docs.docker.com/
• Docker最佳实践指南：Dev Best Practices
• CIS Docker Benchmark：容器安全基线检查标准
• 12-Factor App方法论：https://12factor.net/
• Google SRE Book：运维可靠性工程实践
• Kubernetes官方文档：https://kubernetes.io/docs/

Docker命令速查卡

# 容器生命周期
docker create/start/stop/restart/rm/pause/unpause
docker logs/top/stats/inspect/exec diff

# 镜像构建
docker build/pull/push/tag/rmi/images/history
docker save/load/import/manifest

# 网络与存储
docker network create/ls/inspect/connect/disconnect/rm/prune
docker volume create/ls/inspect/rm/prune

# Docker Compose
docker compose up/down/ps/logs/build/exec
docker compose config/stop/start/scale/top/cp

# 系统维护
docker system df/prune/info
docker builder prune
docker container/prune/image prune

# K8s常用命令
kubectl get/describe/logs/exec/apply/delete
kubectl rollout status/undo/history
kubectl scale/autoscale/set

本阶段知识脉络

Kubernetes资源层次

K8s vs Docker Compose对比

实战案例：故障排查流程

# Step 1: 检查容器状态
docker ps -a                          # 查看所有容器
docker inspect <container>            # 查看详细配置

# Step 2: 查看日志
docker logs --tail 100 <container>    # 最近100行日志
docker logs --since 1h <container>    # 最近1小时

# Step 3: 进入容器排查
docker exec -it <container> sh        # 进入容器shell

# Step 4: 检查资源
docker stats --no-stream              # 资源使用概览
docker system df                      # 磁盘使用

# Step 5: 网络排查
docker network ls                     # 网络列表
docker exec <c> ping <target>        # 网络连通性
docker exec <c> nslookup <svc>       # DNS解析

# Step 6: 检查健康状态
docker inspect --format '{{.State.Health}}' <c>
docker inspect --format '{{.State.ExitCode}}' <c>
docker inspect --format '{{.State.OOMKilled}}' <c>

Dockerfile模板：多语言通用

# 通用最佳实践模板
FROM alpine:3.19 AS builder
# ... 构建步骤 ...

FROM alpine:3.19
RUN addgroup -S appgroup && adduser -S appuser -G appgroup
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/output .
USER appuser
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --retries=3 \
  CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
EXPOSE 8080
CMD ["./app"]

Docker Compose健康检查模板

services:
  app:
    build: .
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "-qO-", "http://localhost:8080/health"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
      start_period: 30s
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 512M