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关于 Consul 服务

• Consul是Go语言写的开源的服务发现软件
• Consul具有服务发现、健康检查、 服务治理、微服务熔断处理等功能

Consul 部署方式1: 直接在linux 上面部署 consul 集群

1 ）下载

• 在各个服务器上 下载 consul 后解压并将其目录配置到环境变量中，方便调用 consul 命令

2 ）部署: server端与搭建集群

• 准备3台服务器

服务器 启动

• server_1
  • $ consul agent -server -bootstrap-expect 3 -node=server_1 -bind=192.168.1.10 -ui -data-dir=/root/consul_dir/data -client 0.0.0.0
    • -server 表示启动的是服务端
    • -bootstrap-expect 3 表示待启动的服务数量
    • -node 指定节点的名称
    • -bind 指定绑定的当前的ip地址
    • -ui 表示可以在web中访问
    • -data-dir 指定的存储目录
    • -client 0.0.0.0 表示所有客户端都可加入
• server_2
  • $ consul agent -server -bootstrap-expect 3 -node=server_2 -bind=192.168.1.11 -ui -data-dir=/root/consul_dir/data -client 0.0.0.0
    • 可以继续在后面追加 -join 参数来追加到集群
    • 目前不这么做，参考下面拆解
• server_3
  • $ consul agent -server -bootstrap-expect 3 -node=server_3 -bind=192.168.1.12 -ui -data-dir=/root/consul_dir/data -client 0.0.0.0

服务器 加入

• server_2

  • $ consul join 192.168.1.10

• server_3

  • $ consul join 192.168.1.10

基于以上server端对应的集群搭建好了

3 ）部署: client端与加入搭建集群

• 准备1台客户端

客户端 启动

• client_1
  • $ consul agent -data-dir=/root/consul_dir/data -node=client_1 -bind=192.168.1.13 -ui -client 0.0.0.0

客户端 加入

• client-01:
  • $ consul join 192.168.1.10

Consul 部署方式2: Docker 上面部署 consul 集群

和 Linux 里面的部署流程，基本一致

1 ）文档

• https://hub.docker.com/_/consul

2 ）下载镜像

• $ docker pull consul

3 ）部署

• 3.1 启动创建第一个节点 consul1容器

  • $ docker run --name consul1 -d -p 8500:8500 -p 8300:8300 -p 8301:8301 -p 8302:8302 -p 8600:8600 consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=0.0.0.0 -client=0.0.0.0
    • 这个指定了端口，比较麻烦
  • 或
  • $ docker run --name consul1 -d -p 8500:8500 consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=0.0.0.0 -client=0.0.0.0
    • 这个比较推荐

• 3.2 启动第二个容器前需要找到 consul1容器的ip地址

  • 方法1
    • $ docker network ls 找到网络列表
    • $ docker inspect NETWORKID 一般是 bridge 的网络
  • 方法2
    • $ docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' consul1
    • 推荐
  • 假设找到的 ip 是: 192.168.1.10

• 3.3 启动第二个节点(端口8501), 加入到 consul1

  • $ docker run --name consul2 -d -p 8501:8500 consul agent -server -ui -bootstrap-expect=3 -bind=0.0.0.0 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10

• 3.4 启动第三个节点(端口8502), 加入到 consul1

  • $ docker run --name consul2 -d -p 8502:8500 consul agent -server -ui -bootstrap-expect=3 -bind=0.0.0.0 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10

• 3.5 启动一个consul客户端(端口8503), 加入到 consul1

  • $ docker run --name consul_client1 -d -p 8503:8500 consul agent -ui -bind=0.0.0.0 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10
  • 客户端可以不指定端口

4 ）验证

• 目前3个服务端和1个服务器端都做好了，验证一下
  • $ docker ps
• 进入一个consul中查看
  • $ docker exec -it consul1 consul members
  • 可查看到集群的信息
• 访问
  • xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx
    • 上面任意一台机器ip和端口都可访问
• 如果里面用到了微服务，并发量不大的情况下，可以把多个consul服务端放在一台机器上
  • 如果并发量比较大，就需要把consul部署在多台服务器上
  • 部署到一台服务器的好处是，容器之间通信比较方便，默认是通过 bridge 网络桥接

在多台服务器搭建consul集群

1 ）直接在 linux 服务器上运行 consul

• 同上方式，不再复述

2 ）仍旧选择 docker 平台

• 注意，在 -join 时，涉及到不同主机的通信，需要借助物理的ip
• 可以把docker容器直接映射在当前物理机上，使用 --net=host 参数，例如

  docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.10 --name consul1 -v /consul_server/data:/consul/data consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=192.168.1.10 -client=0.0.0.0
  

  docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.11 --name consul2 -v /consul_server/data:/consul/data consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=192.168.1.11 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10
  

  docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.12 --name consul3 -v /consul_server/data:/consul/data consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=192.168.1.12 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10
  

• 如果要后台运行 nohup + 上面命令 + &

  nohup docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.10 --name consul1 -v /consul_server/data:/consul/data consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=192.168.1.10 -client=0.0.0.0 &
  

  nohup docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.11 --name consul2 -v /consul_server/data:/consul/data consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=192.168.1.11 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10 &
  

  nohup docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.12 --name consul3 -v /consul_server/data:/consul/data consul agent -server -bootstrap-expect=3 -ui -bind=192.168.1.12 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10 &
  

  nohup docker run --net=host -e CONSUL_BIND_INTERFACE=ens33 -h=192.168.1.13 --name consul4 consul agent -bind=192.168.1.13 -client=0.0.0.0 -join 192.168.1.10 &
  

• 相当于在物理机上运行consul, 注意上述ip可替换成hostname, 需要配置hostname， 因为ip可能会变化
• 以上consul集群部署好之后，就可以准备微服务集群和API网管集群了

Consule集群结合Swarm集群部署微服务项目

关于整体架构分层

• A. 各个客户端 访问nginx

• B. nginx 服务器，用于总体转发服务

• C. API服务网关集群

  • API服务网关可以配置到微服务集群中，这样就可以减少通信相关配置，具体看当时网络环境
  • 需要注册到 consul

• D. 微服务集群: 各类应用程序微服务

  • 每个微服务需要注册到consul

• E. consul服务注册集群

  • 用于服务发现管理

• F. 数据库集群

  • 目前数据库没有做集群处理

• 以下步骤是大体步骤，比较粗略，忽略一些细节赘述，仅供参考

1 ）将各个微服务项目打包，比如goWeb应用, 这个步骤是前置任务

• 检查各个服务提供连接的配置信息，检查部署环境对应的配置信息是否正确
• 如果微服务镜像中配置了支持打包, 比如 Dockerfile中, 则忽略此步骤

• 如果在windows下开发，需要打包成linux程序
  • filename : 文件名

    set CGO_ENABLED=0
    set GOOS=linux
    set GOARCH=amd64
    go build -o filename main.go
    

• 将文件上传，如果不是docker部署，需要将服务器的目录设置为可执行
  • $ chmod -R 777 目录
• 执行项目 $ nohup ./filename &
• 验证可正常运行

2 ）准备mysql以及redis数据库等环境

• 启动 mysql
  • $ docker run --name ityingMysql -p 3306:3306 -v /root/mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d -v /root/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql
• 启动 redis
  • $ docker run -p 6379:6379 --name redis -v /docker/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -v /docker/redis/data:/data --restart=always -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf

3 ）整理微服务应用

3.1 microA程序的 A微服务

配置dockerfile，简单示例仅供参考 micro_a_Dockerfile

FROM centos
ADD /wwwroot/micro_a.tar.gz /root
WORKDIR /root
RUN chmod -R 777 micro_a
WORKDIR /root/micro_a
ENTRYPOINT ["./micro_a"]

3.2 microB程序 B微服务

配置dockerfile，简单示例仅供参考 micro_b_Dockerfile

FROM centos
ADD /wwwroot/micro_b.tar.gz /root
WORKDIR /root
RUN chmod -R 777 micro_b
WORKDIR /root/micro_b
ENTRYPOINT ["./micro_b"]

3.3 microC程序 C微服务

配置dockerfile，简单示例仅供参考 micro_c_Dockerfile

FROM centos
ADD /wwwroot/micro_c.tar.gz /root
WORKDIR /root
RUN chmod -R 777 micro_c
WORKDIR /root/micro_c
ENTRYPOINT ["./micro_c"]

4 ）对微服务进行 镜像build

• $ docker build -f micro_a_Dockerfile -t micro_a_img:latest .
• $ docker build -f micro_b_Dockerfile -t micro_b_img:latest .
• $ docker build -f micro_c_Dockerfile -t micro_c_img:latest .

5 ）配置微服务 docker-compose.yml

version: "3"
services:# 配置 redis 数据库redis:image: redisrestart: alwaysdeploy:replicas: 1 #副本数量# 配置 a 微服务micro_a:image: micro_a_imgrestart: alwaysdeploy:replicas: 6 # 副本数量resources: # 资源limits: #配置cpucpus: "0.3" # 设置该容器最多只能使用 30% 的 CPUmemory: 500M # 设置该容器最多只能使用 500M内存restart_policy: #定义容器重启策略, 用于代替 restart 参数condition: on-failure #只有当容器内部应用程序出现问题才会重启# 配置 b 微服务micro_b:image: micro_b_imgrestart: alwaysdeploy:replicas: 6 #副本数量resources: #资源limits: #配置cpucpus: "0.3" # 设置该容器最多只能使用 30% 的 CPUmemory: 500M # 设置该容器最多只能使用 500M内存restart_policy: #定义容器重启策略, 用于代替 restart 参数condition: on-failure #只有当容器内部应用程序出现问题才会重启depends_on:- captcha_micro# 配置 c 微服务micro_c:image: micro_c_imgrestart: alwaysports:- 8080:8080deploy:replicas: 6 #副本数量resources: #资源limits: #配置cpucpus: "0.3" # 设置该容器最多只能使用 30% 的 CPUmemory: 500M # 设置该容器最多只能使用 500M内存restart_policy: #定义容器重启策略, 用于代替 restart 参数condition: on-failure #只有当容器内部应用程序出现问题才会重启depends_on:- micro_b # 依赖b微服务

• 注: 上面用到了redis数据库, 但不是集群，当前只是一个简单的服务

6 ）创建集群

• 关键命令如下
  • $ docker swarm init --advertise-addr 192.168.1.10
  • $ docker swarm join-token worker
  • $ docker swarm join-token manager
• 具体配置不再赘述，参考前文描述

7 ）部署项目

• $ docker stack deploy --compose-file docker-compose.yml microSwarm
  • microSwarm 是你给这套微服务集群起的响亮亮的名字
• 进行各个服务的启动后的验证，不再赘述

8 ）调用测试

• 客户端连接 consul 服务器实现调试, 不再赘述

9 ）注意事项

• 如果是前后端分离的项目
  • 先集成运维环境，并测试, 这里一般包含集群
  • 再部署后端服务，并测试服务的连通性
  • 再部署前端服务，并测试接口服务的正常
• 如果，微服务环境运维环境复杂
  • 还要检查微服务的版本迭代是否正常，否则上线可能会遇到问题