📘 第33课：Helm包管理

Kubernetes

📦 什么是Helm？

Helm是K8s的包管理器，类似apt/yum。它将一组K8s资源模板化，打包成Chart，一键部署复杂应用。

🔧 安装Helm

# 安装Helm ✅
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash

# 验证 ✅
helm version

📋 常用Helm命令

# 添加仓库 ✅
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo update

# 搜索Chart
helm search repo nginx
helm search hub wordpress

# 安装 ✅
helm install my-nginx bitnami/nginx
helm install my-nginx bitnami/nginx --set service.type=NodePort

# 自定义values安装 ✅
helm install my-nginx bitnami/nginx -f my-values.yaml

# 查看已安装 ✅
helm list
helm status my-nginx

# 升级 ✅
helm upgrade my-nginx bitnami/nginx --set replicaCount=3

# 回滚 ✅
helm rollback my-nginx 1

# 卸载
helm uninstall my-nginx

📝 创建自定义Chart

# 创建Chart模板 ✅
helm create my-app

# Chart结构
my-app/
├── Chart.yaml          # Chart元数据
├── values.yaml         # 默认配置值
├── charts/             # 依赖Chart
└── templates/
    ├── deployment.yaml # Deployment模板
    ├── service.yaml    # Service模板
    ├── ingress.yaml    # Ingress模板
    ├── _helpers.tpl    # 模板辅助函数
    └── NOTES.txt       # 安装后说明

# values.yaml ✅
replicaCount: 3
image:
  repository: my-app
  pullPolicy: IfNotPresent
  tag: "1.0.0"
service:
  type: ClusterIP
  port: 80
ingress:
  enabled: true
  host: app.example.com
resources:
  limits:
    cpu: 500m
    memory: 256Mi

# 部署自定义Chart ✅
helm install my-app ./my-app
helm install my-app ./my-app -f prod-values.yaml

❓ 常见问题

📚 深度补充：Helm包管理进阶要点

【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

性能调优要点