如何解决DataFlow部署K8s应用的问题

这篇文章给大家介绍如何解决DataFlow部署K8s应用的问题，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

1 前言

基于各种原因，团队的Kubernetes被加了限制，必须在特定的Node才可以部署。而之前没有指定，所以Spring Cloud Data Flow在跑Task时失败了，无法创建Pod。按照Spring官方文档配置也一直没用，后面查看源码、修改源码增加日志后终于解决了。

2 配置无法生效

在自己定义yaml文件，并通过kubectl apply部署时，所添加的限制节点的内容是这样的：

    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: beta.kubernetes.io/os
                    operator: In
                    values:
                      - linux
      containers:
        - name: php-apache
          image: 'pkslow/hpa-example:latest'
          ports:
            - containerPort: 80
              protocol: TCP
          resources:
            requests:
              cpu: 200m
          imagePullPolicy: IfNotPresent

这样设置是可以成功部署的。

修改Data Flow的配置如下：

    spring:
      cloud:
        dataflow:
          task:
            platform:
              kubernetes:
                accounts:
                  default:
                    limits:
                      memory: 1024Mi
                    affinity:
                      nodeAffinity:
                        requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
                          nodeSelectorTerms:
                            - matchExpressions:
                                - key: beta.kubernetes.io/os
                                  operator: In
                                  values:
                                    - linux
      datasource:
        url: jdbc:mysql://${MYSQL_SERVICE_HOST}:${MYSQL_SERVICE_PORT}/mysql
        username: root
        password: ${mysql-root-password}
        driverClassName: org.mariadb.jdbc.Driver
        testOnBorrow: true
        validationQuery: "SELECT 1"

通过Spring Cloud Data Flow发布Task，报错如下：

Pods in namespace pkslow can only map to specific nodes, status=Failure

查看官网，按照官方的格式修改配置：

修改如下：

    spring:
      cloud:
        dataflow:
          task:
            platform:
              kubernetes:
                accounts:
                  default:
                    limits:
                      memory: 1024Mi
                    affinity:
                      nodeAffinity: { requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: { nodeSelectorTerms: [ { matchExpressions: [ { key: 'beta.kubernetes.io/os', operator: 'In', values: [ 'linux']}]}]}}

依旧报错。改成affinity.nodeAffinity=xxx，还是报错。加引号，也没用。

查看日志，也没有太多信息。

折腾了许久，也没太大进展。于是就查看源码了。

3 查看源码

3.1 源码下载

下载了Spring Cloud Data Flow的源码，看了一下，没有多大用处，最终发布到Kubernetes是通过Spring Cloud Deployer Kubernetes来发布的，于是又下载了它的源码。要注意不要下载错了版本，我们用的是2.4.0版本。或者直接下载所有，然后切换到对应分支：

$ git clone https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-deployer-kubernetes.git
Cloning into 'spring-cloud-deployer-kubernetes'...
remote: Enumerating objects: 65, done.
remote: Counting objects: 100% (65/65), done.
remote: Compressing objects: 100% (46/46), done.
remote: Total 4201 (delta 26), reused 42 (delta 8), pack-reused 4136
Receiving objects: 100% (4201/4201), 738.79 KiB | 936.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (1478/1478), done.

$ cd spring-cloud-deployer-kubernetes/

$ git branch
* master

$ git checkout 2.4.0
Branch '2.4.0' set up to track remote branch '2.4.0' from 'origin'.
Switched to a new branch '2.4.0'

$ git branch
* 2.4.0
  master

先build一下，确保成功：

$ mvn clean install -DskipTests

3.2 添加日志

查看源码，也看不出为何配置没有生效，于是在关键点打些日志出来看看。找到发布Task的入口：

KubernetesTaskLauncher#launch(AppDeploymentRequest)

即类KubernetesTaskLauncher的launch方法。开始追踪创建Kubernetes Pod的过程。

KubernetesTaskLauncher#launch(AppDeploymentRequest)
KubernetesTaskLauncher#launch(String, AppDeploymentRequest)
AbstractKubernetesDeployer#createPodSpec
DeploymentPropertiesResolver#getAffinityRules

然后在整个调用链增加日志打印，注意日志要加上特殊字符串，增加识别性，如：

logger.info("***pkslow log***:" + affinity.toString());

追加了日志后，重新build包，替换掉Data Flow引入的jar包，重新发布即可测试。

通过新加的日志，发现设置的Properties一直就是没有生效的，但为何没生效尚未得知。

4 修改源码

折腾了一圈还是没解决，但项目又要急着使用，于是想了个办法，先修改源码，自己根据属性使其生效：

如果没有读取到Affinity，就自己生成一个。

重新打包、替换、部署后，不再报错，能正常执行Task了。

5 最终解决

之前的方案只是暂时解决，并不是一个好的办法，还是要搞清楚为何配置没有生效。于是再次查看源码。在查看类KubernetesDeployerProperties的时候，发现了一点端倪：

这里的字段是没有Affinity的。

另外，从测试用例入手（这是一个很好的思维，测试用例能告诉你很多信息），看到了DataFlow配置用例，如下：

所以，应该是不用配置前缀Affinity的，修改后配置如下：

spring:
  cloud:
    dataflow:
      task:
        platform:
          kubernetes:
            accounts:
              default:
                limits:
                  memory: 1024Mi
                nodeAffinity: { requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: { nodeSelectorTerms: [ { matchExpressions: [ { key: 'beta.kubernetes.io/os', operator: 'In', values: [ 'linux']}]}]}}

重新部署后，可以了！！！

6 总结

这一次确实是被Spring坑了一把，没有明确给出配置的示例，然后官方文档给的提示也是极其误导。一开始很难想到是不用前缀Affinity的，因为Kubernetes的标准配置是有的，而Spring的官方文档提示也是有的。实在太坑了！

还好，通过查看源码及调试，终于解决了这个问题。

关于如何解决DataFlow部署K8s应用的问题就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。