knative v1.3版本发布
3月28号,Knative v1.3版本发布。从knativev1.0版本以后,knative社区基本上保持一个月一个版本发布的节奏。本次发布的版本并没太多亮点,以修复bug为主。
不过我注意到knative的官网首页有了较大的变化,官方对knative的定义貌似进行重定义。
以下是Knative v1.0首页上knative的定义:
Enterprise-grade Serverless on your own terms. Kubernetes-based platform to deploy and manage modern serverless workloads.
企业级的无服务器。
基于Kubernetes的平台,用于部署和管理现代化serverless的工作负载。
以下是Knative v1.3首页上对knative的定义:
Knative is an Open-Source Enterprise-level solution to build Serverless and Event Driven Applications。
Serverless Containers in Kubernetes environments.
Knative是一个开源的企业级构建Serverless和事件驱动应用的解决方案。
Serverless容器在kubernetes的环境中。
前者强调的工作负载,后者强调的是解决方案。可能官方也意识到Knative不仅仅只是serverless运行时的底座,后续可以演进成为serverless整个生态技术圈的解决方案。
此外呢,knative也正式被接受成为CNCF的孵化项目(incubating project),见:Knative accepted as a CNCF incubating project - Knative。
Knative-serving
在本地搭建了k8s的学习环境minikube,并部署了Knative-serving和Knative-eventing这两大组件,跟着Knative的官方文档将弹性伸缩、流量管理的使用在本地跑通了。
关于弹性伸缩本地还有点问题:
根据knative的算法,设置了每个pod支持的并发数:autoscaling.knative.dev/target: "10"
。启动50个并发,按理应该会自动扩容5个pod。但在我本地测试发现,只有提前设置了最小pod数:autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
,算法才会正确,如果没有设置最小pod数,就会莫名多出好几个pod。
也就是说只有从1-N的伸缩才起作用,从0-N的伸缩就不知道是哪里的问题。
所以我一直怀疑可能是我本地minikube性能方面的原因,因为每次从从0-1启动一个pod,总是需要较长时间。
基于Knative自定义控制器开发
上周理解了k8s的operator模式,简单的说:operator=crd+controller。由于k8s本身就是用go语言开发的,所以operator的开发go语言这块生态也较好。比如knative官方就提供了一个Controller开发的模板:knative-sandbox/sample-controller。
go语言这块我还处于学习阶段,跟java还是有较大的差异。理解了下knative-controller的代码的目录结构,有一些地方还是有点迷惑,比如Reconciler的编码,还有就是相关API,我怎么知道该实现哪些接口,该使用哪些API?
不过代码的细节我没有过于深究,而是在本地学习环境,将该模板工程运行起来了,并能成功地在本地进行调试,见:kubernetes学习环境搭建及开发调试。
本周计划做一个事情:就是理解基于knative自定义controller开发。因为controller的开发还是很有必要的,一个原因是以后能够阅读knative的源码;另一个原因是再基于knative可以进行二次的开发,比如knative网关入口这一块(目前默认实现是istio)。还有一个原因,后续fortress基于容器化的的升级迭代,这块的思想我觉得也可以借助。
Knative func
Knative面向的是serverless应用。在函数这块,knative也推出了一个工具func。不过当前还处于沙箱(sanbox)环境阶段。
func is a Client Library and CLI enabling the development and deployment of Functions.
func 是一个客户端库和 CLI,支持函数的开发和部署。
跟一般的faas框架都差不多,主要亮点是与Springboot整合的较好。可能是一开始knative的开源者也有Pivotal(spring团队公司)。
上周也简单研究了下spring native,之前云原生阶段之前,Spring广为诟病的是项目过于臃肿,根本无法满足像serverless这种从0-1秒级启动的场景。所以spring也意识到了这点,因此推出了spring native。现在一个hello world版的spring native项目工程大小仅8M。确实减负了许多。
Spring也推出了函数这一块的功能,Spring Cloud Function,几行代码就可以构建一个demo函数:
import org.springframework.cloud.function.cloudevent.CloudEventMessageBuilder;
import org.springframework.cloud.function.web.util.HeaderUtils;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.messaging.Message;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.net.URI;
import java.util.UUID;
import java.util.function.Function;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import static org.springframework.cloud.function.cloudevent.CloudEventMessageUtils.*;
@Component("UppercaseRequestedEvent")
public class UpperCaseFunction implements Function<Message<Input>, Message<Output>> {
@Override
public Message<Output> apply(Message<Input> inputMessage) {
HttpHeaders httpHeaders = HeaderUtils.fromMessage(inputMessage.getHeaders());
Input input = inputMessage.getPayload();
Output output = new Output();
output.setInput(input.getInput());
output.setOperation(httpHeaders.getFirst(SUBJECT));
output.setOutput(input.getInput() != null ? input.getInput().toUpperCase() : "NO DATA");
return CloudEventMessageBuilder.withData(output)
.setType("UpperCasedEvent").setId(UUID.randomUUID().toString())
.setSubject("Convert to UpperCase")
.setSource(URI.create("http://example.com/uppercase")).build();
}
}
后面spring函数这块可以与产品同事商量是否有必要投入精力研究一下,可以考虑整合到JCF里。
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