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传统应用容器化迁移实践

news 来源：原创 2025/5/14 10:59:36

背景介绍：从传统部署到容器化迁移的必要性

在过去的运维工作中，某企业一直依赖于传统的物理机和虚拟机部署方式。然而，随着业务的快速发展和应用规模的不断扩大，传统部署方式的局限性逐渐显现：

资源利用率低：物理机和虚拟机资源分配固定，导致资源利用率普遍偏低，部分服务器长期处于高负载状态，而另一些服务器却闲置。
部署复杂且耗时：每次应用部署都需要手动配置环境，耗时长且容易出错，尤其是在高峰期的紧急部署中，效率问题尤为突出。
扩展性差：面对业务高峰期的流量波动，传统的垂直扩展方式无法快速响应，导致资源浪费和用户体验下降。

为了应对这些挑战，我们项目组接到指示决定将传统应用逐步迁移至容器化平台，并最终采用Kubernetes作为容器编排工具。这一决策得到了开发和运维主管的支持，并成立了专项小组，由我负责具体实施和运维支持。

方案设计：技术选型与规划

在方案设计阶段，我们进行了详细的调研和讨论，最终确定了以下技术栈和实施策略：

容器化工具选择：采用Docker作为容器化工具，因其广泛的社区支持和成熟的生态系统。
容器编排工具选择：选择Kubernetes作为容器编排工具，以实现应用的自动化部署、扩展和管理。
网络插件选择：采用Calico作为网络插件，以支持跨主机的网络策略和高性能的网络通信。
存储方案选择：使用Ceph作为分布式存储，结合Kubernetes的PersistentVolume和PersistentVolumeClaim，实现存储资源的动态分配。

以下是具体的实施规划：

第一阶段：完成核心应用的Docker化改造，编写Dockerfile和docker-compose文件，确保应用能够在容器环境中稳定运行。
第二阶段：搭建Kubernetes集群，配置网络和存储，迁移应用至Kubernetes平台，实现自动化部署和扩展。
第三阶段：优化集群性能，监控资源使用情况，调整资源配额和调度策略，确保集群的高效运行。

实施过程：分阶段推进迁移

第一阶段：Docker化改造

在Docker化改造过程中，我们遇到了一些挑战，例如如何处理应用的依赖和服务间的调用关系。通过详细的调研和测试，我们制定了以下解决方案：

编写Dockerfile：为每个应用编写Dockerfile，确保镜像的构建和运行环境一致。

FROM openjdk:11-jdk
LABEL name=Nova_CFC
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
EXPOSE 8080
CMD ["java", "-jar", "app.jar"]

编写docker-compose文件：定义服务间的依赖关系和网络配置，实现一键式部署。

version: '3'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    depends_on:
      - db
  db:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: appdb

第二阶段：Kubernetes集群搭建与应用迁移

在Kubernetes集群搭建过程中，我们遇到了一些问题，例如网络配置不正确导致服务无法通信。通过仔细排查和调整，我们最终解决了这些问题。

安装Kubernetes：使用Kubeadm工具搭建Kubernetes集群。

# 安装Docker
yum install -y docker
systemctl start docker
systemctl enable docker

# 安装Kubeadm、Kubelet和Kubectl
yum install -y kubelet kubeadm kubectl
systemctl enable kubelet
systemctl start kubelet

# 初始化集群
kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.1.100 --apiserver-bind-port=6443

配置网络插件：安装Calico网络插件，确保集群内的网络通信正常。

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.26.1/manifests/calico.yaml

迁移应用至Kubernetes：将Docker化改造后的应用迁移至Kubernetes平台，编写Kubernetes资源文件。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: app-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: your-repository/app:1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi

第三阶段：优化与监控

在应用迁移至Kubernetes平台后，我们对集群进行了优化和监控，确保资源的高效利用和应用的稳定运行。

资源配额设置：为每个命名空间设置资源配额，防止资源争用。

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: app-quota
spec:
  hard:
    cpu: 2
    memory: 4Gi
    requests.cpu: 1
    requests.memory: 2Gi

监控与报警：集成Prometheus和Grafana，监控集群和应用的运行状态，设置报警规则。

# 安装Prometheus
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/prometheus