微服务容器化改造：传统 Spring Boot 应用迁移到 Docker 与 K8s 的步骤

1. 为什么需要将Spring Boot应用容器化？

在这个云计算和DevOps盛行的时代，传统部署方式已经显得力不从心。想象一下，每次部署新版本时，运维团队都要手动在服务器上安装JDK、配置环境变量、处理依赖冲突...这简直是一场噩梦！

容器化技术就像是为应用打包了一个"便携式房间"，里面包含了运行所需的一切。Docker就是这个"房间"的建造工具，而Kubernetes(K8s)则是管理这些"房间"的超级管家。Spring Boot应用天生适合容器化，因为它的"约定优于配置"理念与容器思想高度契合。

我最近刚完成了一个电商后台系统的容器化改造。改造前，每次部署需要2小时，改造后只需点几下鼠标，5分钟搞定。更棒的是，再也不用担心"在我机器上是好的"这种问题了，因为容器环境完全一致。

2. 准备工作：Docker化Spring Boot应用

2.1 编写Dockerfile

让我们从一个简单的Spring Boot应用开始。假设我们有一个用户管理模块，下面是它的Dockerfile示例：

# 使用官方OpenJDK 11基础镜像
FROM openjdk:11-jre-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 将构建好的jar包复制到容器中
COPY target/user-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar

# 暴露应用端口
EXPOSE 8080

# 设置JVM参数
ENV JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m -Dspring.profiles.active=prod"

# 启动应用
ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar app.jar"]

这个Dockerfile做了以下几件事：

基于轻量级的OpenJDK 11镜像
设置工作目录为/app
将本地构建的jar包复制到容器内
暴露8080端口
设置JVM参数和激活生产环境配置
定义启动命令

2.2 构建和运行Docker镜像

有了Dockerfile后，我们可以构建并运行这个镜像：

# 构建镜像
docker build -t user-service:1.0 .

# 运行容器
docker run -d -p 8080:8080 --name user-service user-service:1.0

现在，访问http://localhost:8080就能看到你的Spring Boot应用在容器中运行了！

3. 进阶配置：优化Docker镜像

3.1 多阶段构建

上面的Dockerfile虽然能用，但不够优化。我们可以使用多阶段构建来减小镜像大小：

# 第一阶段：构建应用
FROM maven:3.8.4-openjdk-11-slim as builder
WORKDIR /build
COPY pom.xml .
RUN mvn dependency:go-offline
COPY src/ /build/src/
RUN mvn package -DskipTests

# 第二阶段：运行应用
FROM openjdk:11-jre-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /build/target/user-service-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

这种构建方式：

第一阶段使用Maven镜像构建应用
第二阶段只复制构建好的jar包
最终镜像不包含构建工具，体积更小

3.2 添加健康检查

为了便于容器编排系统监控应用状态，我们应该添加健康检查：

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
  CMD curl -f http://localhost:8080/actuator/health || exit 1

这样Docker和K8s就能知道应用是否健康运行了。

4. 从Docker到Kubernetes：部署Spring Boot应用

4.1 创建Kubernetes部署描述文件

下面是一个基本的Deployment配置(user-service-deployment.yaml):

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: user-service
  labels:
    app: user-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: user-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: user-service
    spec:
      containers:
      - name: user-service
        image: your-registry/user-service:1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
          limits:
            cpu: "1000m"
            memory: "1024Mi"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10

这个配置：

创建3个副本的user-service
设置资源请求和限制
配置存活和就绪探针
使用之前构建的镜像

4.2 创建Service暴露应用

为了让外部访问这些Pod，我们需要创建Service(user-service-svc.yaml):

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

这个Service会将流量负载均衡到所有user-service Pod。

4.3 部署到Kubernetes集群

# 应用部署配置
kubectl apply -f user-service-deployment.yaml

# 应用Service配置
kubectl apply -f user-service-svc.yaml

# 查看部署状态
kubectl get deployments
kubectl get pods
kubectl get services

5. 微服务特有考虑：配置中心与服务发现

5.1 使用ConfigMap管理配置

在微服务架构中，配置管理很重要。我们可以使用K8s的ConfigMap：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: user-service-config
data:
  application.properties: |
    server.port=8080
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql-service:3306/user_db
    spring.datasource.username=user
    spring.datasource.password=password
    spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update

然后在Deployment中挂载这个ConfigMap：

spec:
  containers:
    - name: user-service
      # ...其他配置...
      volumeMounts:
        - name: config-volume
          mountPath: /app/config
  volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        name: user-service-config

5.2 服务发现与调用

在微服务中，服务间调用很常见。假设我们的user-service需要调用order-service：

@Service
public class UserOrderService {
    
    private final RestTemplate restTemplate;
    
    // 使用K8s Service名称作为主机名
    private static final String ORDER_SERVICE_URL = "http://order-service/api/orders";
    
    public UserOrderService(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
        this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();
    }
    
    public List<Order> getUserOrders(Long userId) {
        return restTemplate.exchange(
            ORDER_SERVICE_URL + "?userId=" + userId,
            HttpMethod.GET,
            null,
            new ParameterizedTypeReference<List<Order>>() {}
        ).getBody();
    }
}

K8s的DNS会自动解析service名称到正确的Pod IP。

6. 高级主题：自动扩缩与滚动更新

6.1 配置HPA自动扩缩

Kubernetes可以根据CPU使用率自动扩缩Pod数量：

# 创建Horizontal Pod Autoscaler
kubectl autoscale deployment user-service --cpu-percent=50 --min=3 --max=10

这会在CPU使用率超过50%时自动增加Pod数量，最多10个。

6.2 实现零停机部署

使用K8s的滚动更新策略可以实现零停机部署：

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

这个配置确保：

一次只更新一个Pod
始终保持有可用的Pod
新Pod就绪后才停止旧Pod

7. 迁移过程中的常见问题与解决方案

7.1 数据库连接问题

容器化后，数据库连接字符串需要改为K8s Service名称：

# 错误配置(使用localhost)
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/user_db

# 正确配置(使用K8s Service名称)
spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql-service:3306/user_db

7.2 文件系统问题

容器中的文件系统是临时的，需要特别注意：

日志应该输出到stdout/stderr或集中式日志系统
上传的文件应该使用持久化卷(PV)或外部存储
临时文件应该使用emptyDir卷

7.3 内存配置

容器环境中的JVM内存设置需要特殊处理：

# 使用容器感知的JVM选项
ENV JAVA_OPTS="-XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=75.0"

这会让JVM根据容器内存限制自动调整堆大小。

8. 技术优缺点分析

8.1 优势

环境一致性：开发、测试、生产环境完全一致
快速部署：镜像构建后可以秒级部署
弹性伸缩：根据负载自动扩缩容
资源利用率高：多个服务可以共享主机资源
故障隔离：一个服务崩溃不会影响其他服务

8.2 挑战

学习曲线：需要掌握Docker和K8s相关知识
调试复杂：问题排查需要新的工具和方法
网络配置：服务间通信需要重新设计
持久化存储：需要特别处理有状态服务
监控日志：需要建立新的监控体系

9. 最佳实践与建议

渐进式迁移：从非核心服务开始，逐步积累经验
完善监控：部署Prometheus+Grafana监控系统
CI/CD流水线：建立自动化的构建部署流程
文档记录：记录所有配置和运维操作
团队培训：确保团队成员掌握必要技能

10. 总结

将传统Spring Boot应用迁移到Docker和Kubernetes平台，虽然初期需要投入学习成本，但长期来看会极大提升开发效率和系统稳定性。通过本文的步骤和示例，你应该已经掌握了基本的迁移方法。

记住，容器化不是目的，而是手段。我们的目标是构建更可靠、更易维护的系统。在实际迁移过程中，要根据业务需求和技术团队能力，制定合适的迁移策略。

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