一、Kubernetes部署前的环境准备

1.1 集群环境验证

部署前需确认Kubernetes集群状态正常，通过kubectl cluster-info验证控制平面可用性，使用kubectl get nodes检查节点状态。建议节点资源预留20% CPU和内存用于系统守护进程，避免因资源争抢导致应用不稳定。

1.2 镜像仓库配置

私有镜像仓库需配置imagePullSecrets，示例配置如下：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: regcred
type: kubernetes.io/dockerconfigjson
data:
  .dockerconfigjson: eyJhdXRocyI6eyJteS1yZWdpc3RyeSI6eyJ1c2VybmFtZSI6InVzZXIiLCJwYXNzd29yZCI6InBhc3N3b3JkIiwiYXV0aCI6ImFXeGzaWEJzZ1lXeGZaVzVqYjI5dFpXNTBaejlrIn19fQ==

通过kubectl create secret创建后，在Pod的spec.containers.imagePullSecrets中引用。

1.3 命名空间规划

建议按环境划分命名空间，例如：

kubectl create namespace dev
kubectl create namespace prod

通过RBAC策略限制各命名空间权限，使用NetworkPolicy实现命名空间间网络隔离。

二、应用资源定义与配置

2.1 Deployment资源详解

核心配置示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.19
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "128Mi"
          limits:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
      nodeSelector:
        disktype: ssd

关键参数说明：

• replicas：定义副本数，建议生产环境≥3
• resources：必须设置requests/limits，避免资源争抢
• nodeSelector：通过标签选择特定节点

2.2 Service与Ingress配置

ClusterIP Service示例：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80

Ingress配置示例（需安装Ingress Controller）：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: nginx-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: example.com
    http:
      paths:
      - path: /nginx
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: nginx-service
            port:
              number: 80

2.3 ConfigMap与Secret管理

ConfigMap示例：

kubectl create configmap app-config --from-file=config.json

或YAML定义：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
data:
  config.json: |
    {
      "database": {
        "host": "db.example.com",
        "port": 5432
      }
    }

Secret建议使用kubectl create secret generic或Sealed Secrets加密存储。

三、高级部署策略

3.1 滚动更新与回滚

通过strategy.type: RollingUpdate实现零宕机更新，示例：

spec:
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0

回滚操作：

kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2

3.2 金丝雀发布实现

通过标签选择器分阶段发布：

# 基础Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-v1
spec:
  replicas: 9
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        version: v1
...
# 金丝雀Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-v2
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        version: v2
...

通过Ingress权重路由或服务网格实现流量控制。

3.3 蓝绿部署实践

创建两个独立Service：

# 蓝环境Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-blue
spec:
  selector:
    app: nginx
    env: blue
...
# 绿环境Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-green
spec:
  selector:
    app: nginx
    env: green
...

通过DNS切换或负载均衡器权重调整实现环境切换。

四、监控与运维体系

4.1 Prometheus监控配置

安装Prometheus Operator后，配置ServiceMonitor：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: nginx-monitor
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  endpoints:
  - port: web
    interval: 30s
    path: /metrics

4.2 日志收集方案

推荐EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）或Loki+Promtail组合，Fluentd配置示例：

<match **>
  @type elasticsearch
  host "elasticsearch"
  port 9200
  index_name "k8s-#{ENV['K8S_NAMESPACE']}"
</match>

4.3 自动化运维工具

• ArgoCD实现GitOps持续部署
• Kustomize进行环境差异化配置
• Helm Chart管理复杂应用
  示例Helm values.yaml：

  replicaCount: 3
  image:
  repository: nginx
  tag: 1.19
  resources:
  requests:
    cpu: 100m
    memory: 128Mi

五、最佳实践与避坑指南

5.1 资源限制建议

• CPU：requests设为实际需求的1.2倍
• 内存：设置硬限制防止OOM
• 存储：使用StorageClass动态供应

5.2 高可用设计

• 多AZ部署节点
• Pod反亲和性避免单点故障
• 配置PodDisruptionBudget保证维护期间最小可用副本

5.3 常见问题处理

• ImagePullBackOff：检查镜像地址和secret
• CrashLoopBackOff：查看容器日志kubectl logs -p
• Pending状态：使用kubectl describe pod检查资源不足或调度问题

六、进阶优化方向

1. 水平自动扩缩：配置HPA基于CPU/内存或自定义指标

   apiVersion: autoscaling/v2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
   name: nginx-hpa
   spec:
   scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-deployment
   minReplicas: 2
   maxReplicas: 10
   metrics:
   - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

2. 垂直扩缩：使用kubectl patch动态调整资源限制

3. 服务网格：集成Istio实现精细流量控制

通过系统化的资源定义、合理的部署策略和完善的监控体系，可在Kubernetes上实现高效稳定的应用部署。建议从简单Deployment开始，逐步引入高级特性，结合具体业务场景优化配置参数。