Building Elastic Microservices With Kubernetes and Spring Boot

최근의 Kubernetes와 데이터베이스 도커화 여부에 대한 모든 논의와는 별개로, 오늘은 확장성과 탄력성이 아키텍처에서 큰 요구 사항일 때 이 두 가지가 왜 좋은 솔루션이 될 수 있는지 보여드리고자 합니다.

비결은 간단합니다: 쿠버네티스를 사용한 스프링 부팅 NoSQL을 사용하여 애플리케이션과 데이터베이스를 모두 배포할 수 있습니다.

왜 NoSQL과 스프링 데이터인가?

문서 데이터베이스를 사용하면 전체 구조가 단일 문서에 저장되므로 불필요한 조인을 많이 피할 수 있습니다. 따라서 데이터가 증가함에 따라 자연스럽게 관계형 모델보다 더 빠른 성능을 발휘합니다.

JVM 언어 중 하나를 사용 중이라면 Spring Data와 Spring Boot가 꽤 익숙할 것입니다. 따라서 사전 지식이 없어도 NoSQL을 빠르게 시작할 수 있습니다.

왜 쿠버네티스인가?

쿠버네티스(K8s)를 사용하면 클라우드에 구애받지 않는 환경에서 상태 저장 애플리케이션을 확장 및 축소할 수 있습니다. 최근 몇 가지 버전에서는 데이터베이스와 같은 상태 저장 애플리케이션을 실행할 수 있는 기능도 추가되었는데, 이것이 바로 요즘 K8이 화제가 되고 있는 (많은) 이유 중 하나입니다.

에서 보여드렸습니다. 이전 블로그 게시물 K8에 Couchbase를 배포하는 방법과 쉽게 확장 및 축소하여 "탄력적으로" 만드는 방법에 대해 설명합니다. 아직 읽어보지 않으셨다면 여기서 설명할 내용 중 중요한 부분이므로 몇 분만 더 시간을 내어 동영상 대본을 살펴보시기 바랍니다.

사용자 프로필 마이크로서비스 만들기

대부분의 시스템에서 사용자(및 모든 관련 엔티티)는 가장 자주 액세스하는 데이터입니다. 따라서 데이터가 증가함에 따라 시스템에서 가장 먼저 일종의 최적화를 거쳐야 하는 부분 중 하나입니다.

캐시 레이어를 추가하는 것이 가장 먼저 생각할 수 있는 최적화 유형입니다. 하지만 아직 '최종 해결책'은 아닙니다. 사용자가 수천 명에 달하거나 사용자 관련 엔티티도 메모리에 저장해야 하는 경우에는 상황이 조금 더 복잡해질 수 있습니다.

방대한 양의 사용자 프로필을 관리하는 것은 문서 데이터베이스에 적합한 것으로 잘 알려져 있습니다. 문서 데이터베이스의 포켓몬 고 사용 사례를 예로 들 수 있습니다. 따라서 확장성과 탄력성이 뛰어난 사용자 프로필 서비스를 구축하는 것은 확장성이 뛰어난 마이크로 서비스를 설계하는 방법을 보여줄 수 있는 충분한 과제인 것 같습니다.

필요한 것

카우치베이스
JDK 및 롬복용 플러그인 이클립스 또는 인텔리전트
Maven
구버네티스 클러스터 - AWS의 3개 노드에서 이 예제를 실행하고 있습니다(미니큐브는 사용하지 않는 것이 좋습니다). 설정 방법을 모르는 경우 다음을 참조하세요. 비디오.

코드

여기에서 전체 프로젝트를 복제할 수 있습니다:

https://github.com/couchbaselabs/kubernetes-starter-kit

1	https://github.com/couchbaselabs/kubernetes-starter-kit

사용자라는 기본 엔티티를 만드는 것부터 시작하겠습니다:

@Document
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode
public class User extends BasicEntity {

    @NotNull
    @Id
    private String id;

    @NotNull
    @Field
    private String name;

    @Field
    private Address address;

    @Field
    private List<Preference> preferences = new ArrayList<>();

    @Field
    private List<String> securityRoles = new ArrayList<>();

}

문서

@Data

@AllArgsConstructor

@NoArgsConstructor

동일 및 해시 코드

public 클래스 사용자 확장 기본 엔티티 {

@NotNull

@Id

비공개 문자열 id;

@NotNull

필드

비공개 문자열 이름;

필드

비공개 주소 주소;

필드

비공개 목록<Preference> 환경설정 = new ArrayList<>();

필드

비공개 목록<String> 보안 역할 = new ArrayList<>();

}

이 엔티티에는 두 가지 중요한 속성이 있습니다:

보안 역할: 사용자가 시스템 내에서 수행할 수 있는 모든 역할.
환경설정: 언어, 알림, 통화 등 사용자가 가질 수 있는 모든 가능한 기본 설정이 포함됩니다.

이제 리포지토리를 조금 사용해 보겠습니다. Spring 데이터를 사용하고 있으므로 여기에서 거의 모든 기능을 사용할 수 있습니다:

@N1qlPrimaryIndexed
@ViewIndexed(designDoc = "user")
public interface UserRepository extends CouchbasePagingAndSortingRepository<User, String> {
    List<User> findByName(String name);
}

@N1qlPrimaryIndexed

@인덱싱된 보기(디자인 문서 = "user")

public 인터페이스 사용자 저장소 확장 카우치베이스 페이징 및 정렬 저장소<사용자, 문자열> {

목록<사용자> findByName(문자열 이름);

}

카우치베이스와 Spring 데이터에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 이 튜토리얼을 확인하세요..

다른 두 가지 방법도 구현했습니다:

@Query("#{#n1ql.selectEntity} where #{#n1ql.filter} and ANY preference IN " +
            " preferences SATISFIES preference.name = $1 END")
List<User> findUsersByPreferenceName(String name);

@Query("#{#n1ql.selectEntity} where #{#n1ql.filter} and meta().id = $1 and ARRAY_CONTAINS(securityRoles, $2)")
User hasRole(String userId, String role);

@쿼리("#{#n1ql.selectEntity} 여기서 #{#n1ql.filter} 및 모든 기본 설정 IN " +

"환경 설정 만족 preference.name = $1 END")

목록<사용자> 찾기 사용자 기본 설정 이름(문자열 이름);

@쿼리("#{#n1ql.selectEntity} 여기서 #{#n1ql.filter} 및 meta().id = $1 및 ARRAY_CONTAINS(securityRoles, $2)")

사용자 hasRole(문자열 userId, 문자열 역할);

hasRole: 사용자에게 지정된 역할이 있는지 확인합니다:
findUsersByPreferenceName: 이름 그대로 특정 환경설정이 포함된 모든 사용자를 찾습니다.

위 코드에서는 일반 JQL을 사용하는 것보다 쿼리가 훨씬 간단하기 때문에 N1QL 구문을 사용하고 있음을 알 수 있습니다.

또한 모든 테스트를 실행하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다:

데이터베이스의 올바른 자격 증명으로 application.properties를 변경하는 것을 잊지 마세요:

spring.couchbase.bootstrap-hosts=localhost
spring.couchbase.bucket.name=test
spring.couchbase.bucket.password=couchbase
spring.data.couchbase.auto-index=true

봄.카우치베이스.부트스트랩-호스트=localhost

봄.카우치베이스.버킷.이름=테스트

봄.카우치베이스.버킷.비밀번호=카우치베이스

봄.데이터.카우치베이스.자동-색인=true

마이크로서비스를 테스트하기 위해 몇 가지 Restful 엔드포인트를 추가했습니다:

@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserServiceController {

    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @RequestMapping(value = "/{id}", method = GET, produces = APPLICATION_JSON_VALUE)
    public User findById(@PathParam("id") String id) {
        return userService.findById(id);
    }

    @RequestMapping(value = "/preference", method = GET, produces = APPLICATION_JSON_VALUE)
    public List<User> findPreference(@RequestParam("name") String name) {
        return userService.findUsersByPreferenceName(name);
    }

    @RequestMapping(value = "/find", method = GET, produces = APPLICATION_JSON_VALUE)
    public List<User> findUserByName(@RequestParam("name") String name) {
        return userService.findByName(name);
    }

    @RequestMapping(value = "/save", method = POST, produces = APPLICATION_JSON_VALUE)
    public User findUserByName(@RequestBody User user) {
        return userService.save(user);
    }
}

@RestController

@요청 매핑("/api/user")

public 클래스 사용자 서비스 컨트롤러 {

@자동 유선

비공개 사용자 서비스 사용자 서비스;

@요청 매핑(값 = "/{id}", 메서드 = GET, 생산 = application_json_value)

public 사용자 findById(@PathParam("id") 문자열 id) {

반환 사용자 서비스.findById(id);

}

@요청 매핑(값 = "/preference", 메서드 = GET, 생산 = application_json_value)

public 목록<사용자> findPreference(@요청 매개변수("name") 문자열 이름) {

반환 사용자 서비스.찾기 사용자 기본 설정 이름(이름);

}

@요청 매핑(값 = "/find", 메서드 = GET, 생산 = application_json_value)

public 목록<사용자> 사용자 이름 찾기(@요청 매개변수("name") 문자열 이름) {

반환 사용자 서비스.findByName(이름);

}

@요청 매핑(값 = "/저장", 메서드 = POST, 생산 = application_json_value)

public 사용자 사용자 이름 찾기(@RequestBody 사용자 사용자) {

반환 사용자 서비스.저장(사용자);

}

마이크로서비스 도커화

먼저 application.properties 를 사용하여 환경 변수에서 연결 자격 증명을 가져옵니다:

spring.couchbase.bootstrap-hosts=${COUCHBASE_HOST}
spring.couchbase.bucket.name=${COUCHBASE_BUCKET}
spring.couchbase.bucket.password=${COUCHBASE_PASSWORD}
spring.data.couchbase.auto-index=true

봄.카우치베이스.부트스트랩-호스트=${COUCHBASE_HOST}

봄.카우치베이스.버킷.이름=${카우치베이스_버킷}

봄.카우치베이스.버킷.비밀번호=${couchbase_password}

봄.데이터.카우치베이스.자동-색인=true

이제 Docker파일을 만들 수 있습니다:

FROM openjdk:8-jdk-alpine
VOLUME /tmp
MAINTAINER Denis Rosa <denis.rosa@couchbase.com>
ARG JAR_FILE
ADD ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

FROM openjdk:8-jdk-알파인

볼륨 /tmp

관리자 Denis Rosa <denis.rosa@카우치베이스.com>

ARG JAR_FILE

ADD ${JAR_FILE} 앱.jar

엔트리포인트 ["java","-Djava.security.egd=파일:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

그런 다음 Docker Hub에 이미지를 빌드하고 게시합니다:

이미지를 만듭니다:

./mvnw install dockerfile:build -DskipTests

1	./mvnw 설치 도커파일:빌드 -DskipTests

명령줄에서 Docker Hub에 로그인합니다.

docker login

도커 로그인

최근에 생성한 이미지의 이미지아이디를 가져옵니다:

docker images

1

도커 이미지
이미지아이디를 사용하여 새 태그를 만듭니다:

//docker tag YOUR_IMAGE_ID YOUR_USER/REPO_NAME
docker tag 3f9db98544bd deniswsrosa/kubernetes-starter-kit

1 2	//docker 태그 YOUR_IMAGE_ID YOUR_USER/REPO_NAME 도커 태그 3f9db98544bd deniswsrosa/쿠버네티스-스타터-키트

마지막으로 이미지를 푸시합니다:

docker push deniswsrosa/kubernetes-starter-kit

1

도커 push deniswsrosa/쿠버네티스-스타터-키트

이제 Docker Hub에서 이미지를 사용할 수 있습니다:

데이터베이스 구성

이에 대한 전체 기사를 작성했습니다. 여기를 사용하되 짧게 유지하세요. 다음 명령을 실행하면 됩니다. 쿠버네티스 디렉터리 내부.

./rbac/cluster_role.sh
kubectl create -f secret.yaml
kubectl create -f operator.yaml
kubectl create -f couchbase-cluster.yaml

./rbac/클러스터_역할.sh

kubectl create -f 비밀.yaml

kubectl create -f 연산자.yaml

kubectl create -f 카우치베이스-클러스터.yaml

잠시 후 데이터베이스의 3개 인스턴스가 모두 실행되어야 합니다:

웹 콘솔의 포트를 로컬 머신으로 전달해 보겠습니다:

kubectl port-forward cb-example-0000 8091:8091

1	kubectl 포트-앞으로 cb-예제-0000 8091:8091

이제 http://localhost:8091 에서 웹 콘솔에 액세스할 수 있습니다. 다음 사용자 아이디를 사용하여 로그인할 수 있습니다. 관리자 및 비밀번호 비밀번호

다음으로 이동 보안 -> 사용자 추가 를 다음과 같은 속성으로 설정합니다:

사용자 이름: 카우치베이스 샘플
전체 이름: 카우치베이스 샘플
비밀번호: 카우치베이스 샘플
비밀번호를 인증합니다: 카우치베이스 샘플
역할: 아래 이미지를 참조하세요:

OBS: 프로덕션 환경에서는 앱을 관리자로 추가하지 마세요.

마이크로서비스 배포

먼저 데이터베이스에 연결하기 위한 비밀번호를 저장할 Kubernetes 시크릿을 만들어 보겠습니다:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: spring-boot-app-secret
type: Opaque
data:
  bucket_password: Y291Y2hiYXNlLXNhbXBsZQ== #couchbase-sample in base64

apiVersion: v1

종류: 비밀

메타데이터:

이름: 봄-boot-앱-비밀

유형: 불투명

데이터:

버킷_비밀번호: Y291Y2hiYXNlLXNhbXBsZQ== #couchbase-sample in base64

다음 명령을 실행하여 비밀번호를 생성합니다:

kubectl create -f spring-boot-app-secret.yaml

1	kubectl create -f 봄-boot-앱-비밀.yaml

파일 spring-boot-app.yaml 앱 배포를 담당하고 있습니다. 그 내용을 살펴보겠습니다:

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: spring-boot-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-boot-app
  replicas: 2 # tells deployment to run 2 pods matching the template
  template: # create pods using pod definition in this template
    metadata:
      labels:
        app: spring-boot-app
    spec:
      containers:
      - name: spring-boot-app
        image: deniswsrosa/kubernetes-starter-kit
        imagePullPolicy: Always
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: server
        - containerPort: 8081
          name: management
        env:
        - name: COUCHBASE_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: spring-boot-app-secret
              key: bucket_password
        - name: COUCHBASE_BUCKET
          value: couchbase-sample
        - name: COUCHBASE_HOST
          value: cb-example

apiVersion앱/v1베타1

종류: 배포

메타데이터:

이름: 스프링 부팅 배포

사양:

선택기:

matchLabels:

앱: 스프링 부팅 앱

복제본2 #는 배포에 템플릿과 일치하는 2개의 파드를 실행하도록 지시한다.

템플릿: # 이 템플릿의 파드 정의를 사용하여 파드 생성

메타데이터:

레이블:

앱: 스프링 부팅 앱

사양:

컨테이너:

- 이름: 스프링 부팅 앱

이미지데니스워스로사/쿠버네티스 스타터 키트

이미지 풀 정책: 항상

포트:

- 컨테이너 포트: 8080

이름: 서버

- 컨테이너 포트: 8081

이름관리

환경:

- 이름: couchbase_password

valueFrom:

secretKeyRef:

이름봄-부팅-앱-비밀

키: 버킷_비밀번호

- 이름: 카우치베이스_버킷

값: 카우치베이스 샘플

- 이름: COUCHBASE_HOST

값: cb-example

이 파일에서 몇 가지 중요한 부분을 강조하고 싶습니다:

복제본: 2 -> 쿠버네티스는 앱의 인스턴스 2개를 실행합니다.
이미지: 데니스워스로사/쿠버네티스 스타터 키트 -> 이전에 만든 도커 이미지입니다.
컨테이너: 이름: -> 여기에서 애플리케이션을 실행하는 컨테이너의 이름을 정의합니다. 실행해야 하는 인스턴스 수, 자동 확장 전략, 로드 밸런싱 등을 정의할 때마다 Kubernetes에서 이 이름을 사용하게 됩니다.
환경: -> 여기에서 앱의 환경 변수를 정의합니다. 앞서 만든 시크릿을 참조하고 있다는 점에 유의하세요.

다음 명령을 실행하여 앱을 배포합니다:

kubectl create -f spring-boot-app.yaml

1	kubectl create -f 봄-boot-앱.yaml

몇 초 후에 애플리케이션의 두 인스턴스가 이미 실행 중인 것을 확인할 수 있습니다:

마지막으로 마이크로서비스를 외부에 노출해 봅시다. 이를 수행하는 방법에는 수십 가지의 다양한 가능성이 있습니다. 여기서는 간단히 로드 밸런서를 만들어 보겠습니다:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: spring-boot-load-balancer
spec:
  ports:
  - port: 8080
    targetPort: 8080
    name: http
  - port: 8081
    targetPort: 8081
    name: management
  selector:
    app: spring-boot-app
  type: LoadBalancer

apiVersion: v1

종류: 서비스

메타데이터:

이름: 스프링-부팅-부하-밸런서

사양:

포트:

- 포트: 8080

대상 포트: 8080

이름: http

- 포트: 8081

대상 포트: 8081

이름관리

선택기:

앱: 스프링 부팅 앱

유형: 로드밸런서

선택기는 위 파일에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 트래픽이 리디렉션될 컨테이너를 정의하는 곳입니다. 이 경우에는 이전에 배포한 앱을 가리키고 있습니다.

다음 명령을 실행하여 로드 밸런서를 생성합니다:

kubectl create -f spring-boot-load-balancer.yaml

1	kubectl create -f 봄-boot-load-밸런서.yaml

로드 밸런서가 가동되어 트래픽을 파드로 리디렉션하는 데 몇 분 정도 걸립니다. 다음 명령을 실행하여 상태를 확인할 수 있습니다:

kubectl describe service spring-boot-load-balancer

1	kubectl 설명 서비스 봄-boot-load-밸런서

위 이미지에서 볼 수 있듯이 로드 밸런서는 ad84a916d65ad11e884a20266aaa53c9-1223617270.us-west-2.elb.amazonaws.com에서 액세스할 수 있으며, 대상 포트 8080은 트래픽을 두 엔드포인트로 리디렉션합니다: 10.2.1.6:8080 및 10.2.2.7:8080

마지막으로 애플리케이션에 액세스하여 요청을 보낼 수 있습니다:

새 사용자 삽입하기:
사용자 검색하기:

Elastic은 어떨까요?

여기서 정말 흥미로운 일이 벌어집니다. 마이크로서비스 전체를 확장해야 한다면 어떻게 해야 할까요? 블랙 프라이데이가 다가오는데 웹사이트를 방문하는 수많은 사용자를 지원하기 위해 인프라를 준비해야 한다고 가정해 봅시다. 이는 쉽게 해결할 수 있는 문제입니다:

애플리케이션을 확장하려면 애플리케이션의 복제본 수를 변경하기만 하면 됩니다. spring-boot-app.yaml 파일을 만듭니다.

...
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-boot-app
  replicas: 6 # tells deployment to run 6 pods matching the template
  template: # create pods using pod definition in this template
    metadata:
      labels:
...

...

사양:

선택기:

matchLabels:

앱: 스프링 부팅 앱

복제본6 #는 배포가 템플릿과 일치하는 6개의 파드를 실행하도록 지시합니다.

템플릿: # 이 템플릿의 파드 정의를 사용하여 파드 생성

메타데이터:

레이블:

...

그런 다음 다음 명령을 실행합니다:

kubectl replace -f spring-boot-app.yaml

1	kubectl 대체 -f 봄-boot-앱.yaml

빠진 것이 있나요? 네. 데이터베이스는 어떻게 되나요? 그것도 확장해야 합니다:

크기 속성을 변경합니다. couchbase-cluster.yaml file:

...      
     enableIndexReplica: false
  servers:
    - size: 6
      name: all_services
      services:
        - data
        - index
...

...

enableIndexReplica: false

서버:

- 크기: 6

이름: 모든 서비스

서비스:

- 데이터

- 색인

...

마지막으로 다음 명령을 실행합니다:

kubectl replace -f couchbase-cluster.yaml

1	kubectl 대체 -f 카우치베이스-클러스터.yaml

어떻게 축소할 수 있나요?

스케일링 다운은 스케일업만큼이나 간단하며, 둘 다 변경하기만 하면 됩니다. couchbase-cluster.yaml 그리고 spring-boot-app.yaml:

couchbase-cluster.yaml

...
      enableIndexReplica: false
  servers:
    - size: 1
      name: all_services
      services:
        - data
        - index
...

...

enableIndexReplica: false

서버:

- 크기: 1

이름: 모든 서비스

서비스:

- 데이터

- 색인

...

spring-boot-app.yaml:

...
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: spring-boot-app
  replicas: 1 
  template:
    metadata:
      labels:
...

...

사양:

선택기:

matchLabels:

앱: 봄-boot-앱

복제본: 1

템플릿:

메타데이터:

레이블:

...

그리고 다음 명령을 실행합니다:

kubectl replace -f couchbase-cluster.yaml
kubectl replace -f spring-boot-app.yaml

1 2	kubectl 대체 -f 카우치베이스-클러스터.yaml kubectl 대체 -f 봄-boot-앱.yaml

쿠버네티스에서 마이크로서비스 자동 확장하기

이 글의 2부에서는 이 주제에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 그 동안 이 동영상에서 포드 자동 확장에 대해 확인할 수 있습니다.

쿠버네티스 배포 문제 해결하기

파드가 시작되지 않는 경우, 여러 가지 방법으로 문제를 해결할 수 있다. 아래 사례에서는 두 애플리케이션 모두 시작에 실패했습니다:

배포의 일부이므로 배포에 대해 설명하여 무슨 일이 일어나고 있는지 이해해 보겠습니다:

kubectl describe deployment spring-boot-deployment

1	kubectl 설명 배포 봄-boot-배포

글쎄요, 이 경우에는 실제로 관련이 없습니다. 그렇다면 파드의 로그 중 하나를 살펴봅시다:

kubectl log spring-boot-deployment-74649f869d-74sq8

1	kubectl 로그 봄-boot-배포-74649f869d-74sq8

잡았습니다! Couchbase에서 사용자를 생성하는 것을 잊어버려서 애플리케이션이 시작되지 않았습니다. 사용자를 생성하기만 하면 몇 초 안에 파드가 시작됩니다:

결론

데이터베이스는 상태 저장 애플리케이션이며, 데이터베이스를 확장하는 것은 상태 저장 애플리케이션을 확장하는 것만큼 빠르지는 않지만(그리고 앞으로도 그럴 일은 없을 것입니다), 진정으로 탄력적인 아키텍처를 만들어야 한다면 인프라의 모든 구성 요소를 확장할 수 있도록 계획해야 합니다. 그렇지 않으면 다른 곳에 병목 현상을 만들 뿐입니다.

이 글에서는 Kubernetes에서 애플리케이션과 데이터베이스를 모두 탄력적으로 만드는 방법에 대해 간략하게 소개하려고 했습니다. 그러나 아직 프로덕션에 사용할 수 있는 아키텍처는 아닙니다. 아직 고려해야 할 다른 많은 것들이 있으며, 다음 글에서 그 중 일부를 다루겠습니다.

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마이크로서비스 도커화

데이터베이스 구성

OBS: 프로덕션 환경에서는 앱을 관리자로 추가하지 마세요.

마이크로서비스 배포

Elastic은 어떨까요?

어떻게 축소할 수 있나요?

쿠버네티스에서 마이크로서비스 자동 확장하기

쿠버네티스 배포 문제 해결하기

결론

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게시자 데니스 로사, 개발자 옹호자, 카우치베이스

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