微服务部署终极选择：SpringBlade项目Docker Swarm与K8s功能深度对比
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SpringBlade 你是否还在为微服务部署方案纠结？团队规模小却想上K8s？服务器资源有限但需要高可用架构？本文通过SpringBlade项目的两种容器编排实践，帮你3分钟找到最适合的部署方案。读完你将获得：Docker Swarm与K8s的核心差异分析、SpringBlade部署实战指南、生产环境选型决策框架。
架构概览：两种编排方案的SpringBlade实现
SpringBlade作为支持分布式与单体架构的企业级开发平台，提供了完整的Docker Swarm和Kubernetes部署支持。项目在script/docker/目录下提供Docker Compose配置，在script/kuboard/目录下提供K8s资源定义，实现了同样的微服务架构在不同编排引擎下的部署适配。
Docker Swarm架构特点
Docker Swarm方案通过docker-compose.yml实现服务编排，采用"扁平网络+固定IP"的简单架构：
- 自定义桥接网络
blade_net(172.30.0.0/16) - 静态分配服务IP（如blade-auth1:172.30.0.91）
- 多实例部署关键服务（gateway、auth各2个副本）
- 依赖外部Nacos配置中心和Sentinel限流组件
K8s架构特点
Kubernetes方案通过blade-k8s.yaml和kuboard_spring-blade.yaml实现：
- 命名空间隔离：
spring-blade - 动态服务发现：通过Nacos配置中心实现
- 资源限制：每个服务内存限制2Gi，请求200Mi
- 健康检查：实现liveness、readiness和startup探针
- 滚动更新策略：maxSurge=25%，maxUnavailable=25%
核心功能对比：从开发到运维的全维度分析
服务部署与扩缩容
Docker Swarm通过简单的副本声明实现服务扩展：
# Docker Compose多实例部署示例 [docker-compose.yml#L82-L96]
blade-gateway1:
image: "${REGISTER}/blade-gateway:${TAG}"
networks:
blade_net:
ipv4_address: 172.30.0.81
blade-gateway2:
image: "${REGISTER}/blade-gateway:${TAG}"
networks:
blade_net:
ipv4_address: 172.30.0.82
K8s通过Deployment控制器实现声明式扩缩容：
# K8s Deployment示例 [kuboard_spring-blade.yaml#L3-L451]
spec:
replicas: 0 # 当前副本数
selector:
matchLabels:
k8s.kuboard.cn/layer: svc
k8s.kuboard.cn/name: blade-admin
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
关键差异：Swarm需手动定义多个服务实例和静态IP，K8s通过replicas字段动态扩缩容，支持HPA自动扩缩容（未在配置中体现）。
配置管理与环境隔离
Docker Swarm使用环境变量和配置文件挂载：
# 环境变量注入 [docker-compose.yml#L7]
environment:
- NACOS_AUTH_ENABLE=true
- MODE=standalone
- TZ=Asia/Shanghai
# 配置文件挂载 [docker-compose.yml#L15-L16]
volumes:
- /docker/nacos/conf/application.properties:/home/nacos/conf/application.properties
K8s通过ConfigMap集中管理配置：
# 环境变量从ConfigMap注入 [kuboard_spring-blade.yaml#L168-L169]
envFrom:
- configMapRef:
name: blade-config
关键差异：Swarm配置分散在各个服务定义中，K8s通过ConfigMap实现配置集中管理，支持配置热更新。
健康检查与自愈能力
Docker Swarm仅提供基础重启策略：
# 重启策略配置 [docker-compose.yml#L30]
restart: on-failure
K8s实现多层次健康检查：
# K8s健康检查配置 [kuboard_spring-blade.yaml#L175-L201]
livenessProbe:
httpGet:
path: /actuator/health
port: 80
timeoutSeconds: 1
periodSeconds: 10
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: /actuator/health
port: 80
timeoutSeconds: 1
periodSeconds: 10
startupProbe:
httpGet:
path: /actuator/health
port: 80
failureThreshold: 20 # 允许200秒启动时间
关键差异：K8s提供更精细的健康检查机制，支持启动探针(StartupProbe)适应Java应用的慢启动特性。
网络与服务发现
Docker Swarm采用静态IP+Nginx反向代理：
# Nginx服务配置 [docker-compose.yml#L35-L45]
blade-nginx:
image: nginx:stable-alpine-perl
ports:
- 88:88
volumes:
- /docker/nginx/api/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
K8s使用Service和Ingress实现动态路由（配置未直接体现，需结合云厂商实现），服务通过环境变量注入发现：
# 服务发现配置 [blade-k8s.yaml#L158-L162]
args:
- '--spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=${NACOS_SERVER_ADDR}'
- '--spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=${SENTINEL_DASHBOARD_ADDR}'
关键差异：Swarm依赖静态IP和外部负载均衡，K8s提供原生服务发现和负载均衡能力。
生产环境选型决策指南
适合选择Docker Swarm的场景
- 小型团队（3-5人）：降低学习成本，快速上手
- 资源受限环境：单节点或少量服务器部署
- 简单服务架构：服务间依赖关系不复杂
- 运维自动化需求低：手动部署和更新可接受
适合选择K8s的场景
- 中大型团队：需要严格的权限控制和分工
- 弹性伸缩需求：流量波动大，需自动扩缩容
- 复杂微服务架构：服务数量多，依赖关系复杂
- CI/CD集成：需要与自动化流水线深度整合
迁移路径建议
如果当前使用Docker Swarm并考虑迁移到K8s，可采用渐进式方案：
- 保持现有Swarm集群稳定运行
- 在K8s集群部署非核心服务（如blade-report）
- 通过Nacos实现跨集群服务注册与发现
- 逐步迁移核心服务，最终实现平滑过渡
总结与展望
SpringBlade项目同时支持Docker Swarm和K8s两种容器编排方案，体现了项目架构的灵活性和适应性。Docker Swarm以其简单易用的特点适合小型团队和资源受限环境，而K8s则提供了更强大的编排能力和生态系统，适合中大型企业级应用。
随着云原生技术的发展，项目未来可能会引入更多云原生特性，如ServiceMesh（服务网格）、GitOps部署模式等。开发者可根据自身团队规模、技术储备和业务需求，选择最适合的部署方案。项目部署脚本位于script/目录，包含完整的Docker和K8s部署配置，可直接用于生产环境部署。
如需获取项目源码进行实践，可通过以下地址克隆：https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SpringBlade
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
