现在有一个springboot服务，如何将这个服务打包成镜像，并部署到k8s中，指定副本=3，设置每个副本cpu、内存的资源，如果cpu和内存资源达到80%，就增加副本，如果资源下降到60%，就缩减副本

1. 准备工作

1.1 创建 Spring Boot 应用

确保你有一个可用的 Spring Boot 应用，可以通过 Maven 或 Gradle 打包成 JAR 文件。

1.2 安装必要工具

• Docker

• kubectl (Kubernetes 命令行工具)

• 访问 Kubernetes 集群的权限

2. 创建 Docker 镜像

2.1 编写 Dockerfile

在 Spring Boot 项目根目录创建 Dockerfile：

# 使用 OpenJDK 11 作为基础镜像
FROM openjdk:11-jre-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制打包好的 JAR 文件到镜像中
COPY target/your-springboot-app.jar app.jar

# 暴露应用端口
EXPOSE 8080

# 设置 JVM 参数
ENV JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m"

# 启动应用
ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar app.jar"]

2.2 构建 Docker 镜像

# 构建镜像
docker build -t your-username/springboot-app:1.0.0 .

# 测试镜像
docker run -p 8080:8080 your-username/springboot-app:1.0.0

# 推送到镜像仓库（如 Docker Hub）
docker push your-username/springboot-app:1.0.0

3. 创建 Kubernetes 部署文件

创建 springboot-deployment.yaml 文件：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: springboot-app
  labels:
    app: springboot-app
spec:
  replicas: 3  # 初始副本数
  selector:
    matchLabels:
      app: springboot-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: springboot-app
    spec:
      containers:
      - name: springboot-app
        image: your-username/springboot-app:1.0.0  # 你的镜像地址
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"  # 每个容器请求的内存
            cpu: "250m"      # 每个容器请求的CPU (250 milliCPU)
          limits:
            memory: "1Gi"    # 每个容器内存上限
            cpu: "500m"      # 每个容器CPU上限
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: springboot-service
spec:
  selector:
    app: springboot-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer  # 根据你的环境选择类型，可以是 ClusterIP、NodePort 或 LoadBalancer

4. 创建 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

创建 springboot-hpa.yaml 文件来实现自动扩缩容：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: springboot-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: springboot-app
  minReplicas: 3  # 最小副本数
  maxReplicas: 10 # 最大副本数
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80  # CPU使用率达到80%时扩容
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80  # 内存使用率达到80%时扩容
  behavior:
    scaleDown:
      policies:
      - type: Pods
        value: 1
        periodSeconds: 60
      stabilizationWindowSeconds: 300
      selectPolicy: Min
    scaleUp:
      policies:
      - type: Pods
        value: 2
        periodSeconds: 60
      stabilizationWindowSeconds: 0
      selectPolicy: Max

5. 部署到 Kubernetes

5.1 应用配置

# 创建命名空间（可选）
kubectl create namespace springboot-app

# 部署应用
kubectl apply -f springboot-deployment.yaml

# 部署HPA
kubectl apply -f springboot-hpa.yaml

5.2 验证部署

# 查看部署状态
kubectl get deployments

# 查看Pod状态
kubectl get pods

# 查看服务
kubectl get services

# 查看HPA状态
kubectl get hpa

# 查看Pod资源使用情况（需要metrics-server）
kubectl top pods

6. 监控和调试

6.1 查看详细日志

# 查看特定Pod的日志
kubectl logs <pod-name>

# 实时查看日志
kubectl logs -f <pod-name>

# 查看所有Pod的日志（如果有多个副本）
kubectl logs -l app=springboot-app --all-containers=true

6.2 监控HPA行为

# 查看HPA详情
kubectl describe hpa springboot-app-hpa

# 查看事件
kubectl get events --sort-by=.metadata.creationTimestamp

7. 注意事项

1. Metrics Server：确保你的Kubernetes集群已安装Metrics Server，HPA需要它来获取资源使用指标：

   kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

2. Spring Boot Actuator：确保你的Spring Boot应用包含Actuator依赖，以便提供健康检查端点：

   <dependency>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
   </dependency>

3. 资源限制：根据你的应用实际需求调整CPU和内存的请求和限制值。

4. 就绪和存活探针：根据你的应用启动时间调整initialDelaySeconds。

5. 自动扩缩容行为：HPA的扩缩容行为可能需要根据实际负载模式进行调整。

8. 扩展配置（可选）

8.1 配置Ingress（如果需要外部访问）

创建 springboot-ingress.yaml：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: springboot-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: your-domain.com  # 你的域名
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: springboot-service
            port:
              number: 80

应用配置：

kubectl apply -f springboot-ingress.yaml

8.2 配置ConfigMap和Secret（用于应用配置）

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: springboot-config
data:
  application.properties: |
    server.port=8080
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql-service:3306/mydb
    # 其他配置...

然后在Deployment中引用：

# 在Deployment的spec.template.spec.containers部分添加
envFrom:
- configMapRef:
    name: springboot-config

总结

通过以上步骤，你已经成功将Spring Boot服务部署到Kubernetes，并配置了：

1. 初始副本数为3

2. 每个副本的CPU和内存资源限制

3. 基于CPU和内存使用率（80%）的自动扩容

4. 自动缩容策略

要验证自动扩缩容是否正常工作，你可以对应用进行压力测试，然后观察HPA的行为和Pod数量的变化。使用以下命令实时监控：

watch -n 2 "kubectl get hpa && echo && kubectl get pods"

这将每2秒刷新一次HPA状态和Pod列表，方便你观察自动扩缩容的效果。