k8s学习笔记——创建一个用于微服务测试的镜像(curl)

本文介绍了如何在Docker官方的Busybox基础镜像上构建一个包含curl、telnet和net-tools的自定义镜像。通过编写Dockerfile,从Ubuntu最新版开始,安装所需网络工具,然后打包并上传到私有镜像仓库。最后在Kubernetes中使用该镜像进行网络测试,展示如何在Pod中运行curl命令检查内部服务。

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我在docker官网上没怎么找到有curl工具的镜像busybox内没有只有简单的网络命令。于是自己动手做了一个,方法如下:

创建Dockerfile文件

From ubuntu:latest
#安装curl telnet 和常用ping ifconfig等网络命令

RUN apt-get update && apt-get install -y curl telnet net-tools

打包镜像上传至私有镜像仓库

//打包镜像
sudo docker build -t core.harbor.shell.com:32042/library/busyboxtools:v1 .

//上传至私有镜像仓库
sudo docker push core.harbor.shell.com:32042/library/busyboxtools:v1

在k8s中临时使用

kubectl run ubuntu-test --image=core.harbor.shell.com:32042/library/busyboxtools:v1 --command -- sleep 3600

这样就可以在default的namespace下看到

//kubectl get pod

NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
ubuntu-test                       1/1     Running   22         22h
//进入pod就可以使用curl命令对内部地址进行测试了
//kubectl exec -it ubuntu-test -- /bin/sh
# curl -v http://geoserver.cephfs.svc.cluster.local:8888/geoserver

*   Trying 22.102.210.216:8888...
* TCP_NODELAY set
* Connected to geoserver.cephfs.svc.cluster.local (22.102.210.216) port 8888 (#0)
> GET /geoserver HTTP/1.1
> Host: geoserver.cephfs.svc.cluster.local:8888
> User-Agent: curl/7.68.0
> Accept: */*
> 
* Mark bundle as not supporting multiuse
< HTTP/1.1 302 
< X-Frame-Options: SAMEORIGIN
< Location: /geoserver/index.html
< Content-Length: 0
< Date: Tue, 19 Apr 2022 01:39:05 GMT
< 
* Connection #0 to host geoserver.cephfs.svc.cluster.local left intact

<think>好的,我现在需要帮助用户在Kubernetes集群中对部署的微服务进行负载均衡测试。用户提到了配置Service、Ingress或使用外部工具的方法。首先,我得回忆一下Kubernetes中负载均衡的相关知识,并结合提供的引用内容来组织回答。 首先,根据引用[1]和[2],Kubernetes的Service资源是实现负载均衡的基础。Service通过选择器(Selector)将流量分发到一组Pod,提供ClusterIP、NodePort、LoadBalancer等类型。用户可能需要先配置Service,确保后端Pod被正确关联,然后进行测试。例如,创建ClusterIP Service后,可以通过kubectl port-forward或临时Pod进行内部访问测试,检查请求是否被均匀分配到各个Pod。 接下来是Ingress,引用[3]和[4]提到Ingress作为全局代理,管理外部访问。用户可能需要部署Ingress Controller,比如Nginx或Traefik,并定义Ingress规则来路由流量。测试时,需要验证不同的URL路径是否正确地路由到对应的Service,同时观察负载均衡效果。例如,使用curl命令多次访问Ingress的入口点,查看后端Pod的日志,确认请求分布是否均衡。 关于外部工具,用户可能想使用像Apache Bench或JMeter进行压力测试。这部分需要指导用户如何部署这些工具到集群中,或者从外部发起请求,监控Service或Ingress的性能。同时,可能需要调整负载均衡算法,比如通过配置Nginx Ingress的注解来实现轮询或最少连接策略。 然后需要考虑性能监控和调优。例如,使用kubectl top查看资源使用情况,或者集成Prometheus和Grafana进行指标收集和可视化。引用[4]中的RBAC启用步骤可能在此处相关,特别是在部署监控工具时需要注意权限设置。 最后,用户可能需要验证高可用性和故障转移。比如,手动终止某个Pod,观察Service是否自动将流量转移到其他健康的Pod,确保负载均衡的稳定性。 在组织回答时,需要分步骤说明,确保结构清晰。每一步都结合引用中的内容,比如Service的配置参考引用[2],Ingress部分参考引用[3]和[4]。同时,提醒用户注意实际测试中的观察点,如日志查看、性能指标监控等。 可能还需要生成相关问题,比如如何选择Service类型、Ingress控制器的比较、性能调优方法等,这些都需要基于现有内容扩展,确保问题与回答内容相关,帮助用户深入理解。</think>在Kubernetes集群中对微服务进行负载均衡测试,需结合Service、Ingress及外部工具分步骤实施。以下是具体方法和调优策略: --- ### 一、通过Service实现基础负载均衡 1. **配置Service类型** - 使用`ClusterIP`(默认内部访问)或`LoadBalancer`(云平台自动分配外部IP)[^2] - 示例YAML: ```yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: my-service spec: selector: app: my-microservice ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 type: LoadBalancer ``` 2. **测试方法** - **内部访问**:通过临时Pod发起连续请求 ```bash kubectl run test-pod --image=busybox -- sh -c "while true; do wget -qO- my-service.default.svc.cluster.local; sleep 1; done" ``` - **外部访问**:若为`LoadBalancer`类型,通过云平台提供的IP直接测试 - **观测负载分布**:查看各Pod日志,确认请求是否均匀分配 ```bash kubectl logs -l app=my-microservice --tail=1 ``` --- ### 二、通过Ingress实现高级流量管理 1. **部署Ingress Controller** - 参考引用[4],以Traefik为例启用RBAC并部署: ```bash kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/traefik/traefik/v2.9/docs/content/reference/dynamic-configuration/kubernetes-crd-definition-v1.yml ``` 2. **配置Ingress规则** - 定义路径路由与负载均衡策略: ```yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: my-ingress annotations: traefik.ingress.kubernetes.io/load-balancer-method: drr # 动态轮询 spec: rules: - http: paths: - path: /api pathType: Prefix backend: service: name: my-service port: number: 80 ``` 3. **测试方法** - 使用`curl`模拟多请求: ```bash for i in {1..100}; do curl http://<INGRESS_IP>/api; done ``` - 观测后端Pod的请求分布,验证是否实现负载均衡[^3] --- ### 三、使用外部工具进行压力测试 1. **选择工具** - **Apache Bench**:快速发起并发请求 ```bash ab -n 1000 -c 50 http://<SERVICE_IP>/endpoint ``` - **JMeter**:图形化界面配置复杂场景 - **Locust**:支持分布式压测及实时监控 2. **集成Kubernetes监控** - 通过Metrics Server查看实时资源使用: ```bash kubectl top pods -l app=my-microservice ``` - 使用Prometheus+Grafana分析流量分布与延迟[^4] --- ### 四、调优与验证 1. **负载均衡算法调整** - Nginx Ingress:添加注解`nginx.ingress.kubernetes.io/load-balance: ewma`(加权最少连接) - 调整Service的`sessionAffinity: ClientIP`实现会话保持 2. **故障注入测试** - 随机删除Pod验证自愈能力: ```bash kubectl delete pod --random -l app=my-microservice ``` - 观测Service是否自动将流量切换到健康节点[^1] ---
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