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。
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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。
当前标题：如何解决DataFlow部署K8s应用的问题
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