作为Write for DOnations计划的一部分，作者选择了技术教育基金来接受捐赠。
介绍
一个服务网是一个专门的基础设施层，帮助管理员处理服务到服务的通信。这些服务网格提供了许多强大的工具，可以使您的系统更安全、更可靠、更可见。
例如，像Linkerd这样的服务网格可以自动加密连接、处理请求重试和超时、提供成功率和延迟等遥测信息等。
在本教程中，您将在Kubernetes集群中安装 Linkerd 服务网格，部署示例应用程序，然后浏览 Linkerd 的仪表板。有一些这方面的信息仪表盘自己熟悉后，您将配置Linkerd执行timeout和retry特定Kubernetes荚政策。
或者，考虑探索DigitalOcean 的一键 Linkerd/Kubernetes 安装选项。
先决条件
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Kubernetes 1.12+ 集群。在本教程中，设置将使用具有三个节点的DigitalOcean Kubernetes集群，但您可以使用另一种方法自由创建集群。
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kubectl安装在开发服务器上并配置为连接到集群的命令行工具。您可以kubectl在其官方文档中阅读有关安装的更多信息。
第 1 步 – 部署应用程序
要查看 Linkerd 的运行情况，您需要在集群中运行一个应用程序。在此步骤中，您将部署称为应用程序emojivoto，其中Linkerd团队为此创建。
在此存储库中，您可以看到组成应用程序的四个服务的代码，以及将用于在 Kubernetes 集群中部署这些服务的清单文件。
首先，在本地保存这个清单文件：
- curl https://run.linkerd.io/emojivoto.yml --output manifest.yaml
您正在使用curl获取文件，然后传递--output选项以告诉它您要将文件保存在哪里。在这种情况下，您正在创建一个名为manifest.yaml.
为了更好地了解此文件将完成的任务，请cat使用您喜欢的编辑器检查其内容或将其打开：
- cat manifest.yaml | less
按SPACE翻阅指令。您将看到manifest.yaml正在创建一个名为 Kubernetes 命名空间的命名空间emojivoto，与此应用程序相关的所有内容都将在其中运行，以及一些 KubernetesDeployments和Services.
接下来，在您的 Kubernetes 集群中应用此清单：
- kubectl apply -f manifest.yaml
同样，你用kubectl apply用-f标志指定要申请的文件。
此命令将输出已创建的所有资源的列表：
Outputnamespace/emojivoto created
serviceaccount/emoji created
serviceaccount/voting created
serviceaccount/web created
service/emoji-svc created
service/voting-svc created
service/web-svc created
deployment.apps/emoji created
deployment.apps/vote-bot created
deployment.apps/voting created
deployment.apps/web created
现在检查服务是否正在运行：
- kubectl -n emojivoto get pods
您正在使用kubectl列出pods您在集群中运行的所有名称，然后传递-n标志以指示您要使用哪些名称空间。您正在传递emojivoto命名空间，因为这是您运行所有这些服务的地方。
当你看到所有pods的Running状态，你是好去：
OutputNAME READY STATUS RESTARTS AGE
emoji-566954596f-cw75b 1/1 Running 0 24s
vote-bot-85c5f5699f-7dw5c 1/1 Running 0 24s
voting-756995b6fc-czf8z 1/1 Running 0 24s
web-7f7b69d467-2546n 1/1 Running 0 23s
最后，要查看在浏览器中运行的应用程序，您将使用kubectl将本地请求转发到远程集群的内置功能：
- kubectl -n emojivoto port-forward svc/web-svc 8080:80
注意：如果您不是在本地机器上运行它，则需要添加--address 0.0.0.0标志以侦听所有地址，而不仅仅是localhost.
在这里，您再次使用kubectl的emojivoto命名空间，但现在调用port-forward子命令，并引导其对端口的所有本地请求转发8080到Kubernetes服务web-svc，端口80。这只是一种方便您访问应用程序的方式，而无需适当的负载均衡器。
现在访问http://localhost:8080，您将看到 emojivoto 应用程序。
按CTRL + C你的终端。随着应用程序在集群中运行，您现在可以安装 Linkerd 并查看它是如何工作的。
第 2 步 – 安装 Linkerd
现在您已经运行了一个应用程序，让我们安装 Linkerd。要将其安装在 Kubernetes 集群中，您首先需要 Linkerd CLI。您将使用此命令行界面从本地计算机与 Linkerd 进行交互。之后，您可以在集群中安装 Linkerd。
首先，让我们使用 Linkerd 团队提供的脚本安装 CLI：
- curl https://run.linkerd.io/install | sh
在这里，您将使用curl下载安装脚本，然后将输出通过管道传输到sh，它会自动执行脚本。或者，您可以直接从 Linkerd 的发布页面下载 CLI 。
如果您使用该脚本，那么它将在~/.linkerd2/bin. 现在确认 CLI 工作正常：
- ~/.linkerd2/bin/linkerd version
该命令将输出如下内容：
OutputClient version: stable-2.7.1
Server version: unavailable
然后，为了更容易地运行 CLI，将此目录添加到您的$PATH：
- export PATH=$PATH:$HOME/.linkerd2/bin
现在您可以更直接地运行命令，就像上一个一样：
- linkerd version
最后，让我们在您的 Kubernetes 集群中安装 Linkerd。该linkerd install命令用于生成yaml运行 Linkerd 所需的所有必要清单，但不会将这些清单应用于您的集群。运行此命令以检查其输出：
- linkerd install
您将看到一个很长的输出，其中列出了 Linkerd 需要运行的资源的所有 yaml 清单。要将这些清单应用到您的集群，请运行：
- linkerd install | kubectl apply -f -
运行linkerd install将输出您之前看到的所有清单。|然后将此输出直接传送到kubectl apply，这将应用它们。
运行此命令后，kubectl apply将输出已创建的所有资源的列表。
要确认集群中的一切都在运行，请运行linkerd check：
- linkerd check
这将对您的集群运行多项检查，以确认所有必要的组件都在运行：
Outputkubernetes-api
--------------
√ can initialize the client
√ can query the Kubernetes API
[...]
control-plane-version
---------------------
√ control plane is up-to-date
√ control plane and cli versions match
Status check results are √
最后，运行此命令以在浏览器中打开内置的 Linkerd 仪表板（请记住，--address 0.0.0.0如果您不是从本地计算机运行它，则需要提供该标志）：
- linkerd dashboard
您在仪表板中看到的大部分信息都可以使用 Linkerd CLI 获取。例如，运行此命令以查看高级统计信息部署：
- linkerd stat deployments -n linkerd
在这里，您是说您想要在linkerd命名空间中运行的部署的统计信息。这些是 Linkerd 自己的组件，有趣的是，您可以使用 Linkerd 本身来监视它们。您可以查看每秒请求数 (RPS)、成功率、延迟等统计数据。您还可以看到一Meshed列，表示podsLinkerd 注入了多少：
OutputNAME MESHED SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 TCP_CONN
linkerd-controller 1/1 100.00% 0.4rps 1ms 87ms 98ms 5
linkerd-destination 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 2ms 2ms 13
linkerd-grafana 1/1 100.00% 0.3rps 2ms 3ms 3ms 2
linkerd-identity 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 2ms 2ms 10
linkerd-prometheus 1/1 100.00% 0.7rps 35ms 155ms 191ms 9
linkerd-proxy-injector 1/1 100.00% 0.3rps 2ms 3ms 3ms 2
linkerd-sp-validator 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 5ms 5ms 2
linkerd-tap 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 4ms 4ms 6
linkerd-web 1/1 100.00% 0.3rps 1ms 2ms 2ms 2
现在在你的emojivoto命名空间中试试这个命令：
- linkerd stat deployments -n emojivoto
尽管您可以看到您的四个服务，但您之前看到的统计数据均不适用于这些部署，并且在“Meshed”列中，您可以看到它说0/1：
OutputNAME MESHED SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 TCP_CONN
emoji 0/1 - - - - - -
vote-bot 0/1 - - - - - -
voting 0/1 - - - - - -
web 0/1 - - - - - -
这里的输出意味着您还没有将 Linkerd 注入应用程序。这将是您的下一步。
第 3 步 — 将 Linkerd 注入您的应用程序
现在您已经在集群中运行了 Linkerd，您可以将它注入到您的emojivoto应用程序中。
Linkerd 通过在 Kubernetes 中运行 sidecar 容器来工作pods。也就是说，您将在pod您运行的每个容器中注入一个 linkerd 代理容器。您pods随后发送或接收的每个请求都将通过这个非常轻量级的代理，它可以收集指标（如成功率、每秒请求数和延迟）并执行策略（如超时和重试）。
您可以使用以下命令手动注入 Linkerd 的代理：
- kubectl get deployments -n emojivoto -o yaml | linkerd inject - | kubectl apply -f -
在此命令中，您首先使用kubectl get获取deployment在emojivoto命名空间中运行的所有 Kubernetes ，然后指定您想要的输出yaml格式。然后您将该输出发送到linkerd inject命令。此命令将读取yaml包含您正在运行的当前清单的文件，并修改它以在每个deployment.
最后，您将收到此修改后的清单并将其应用到您的集群中kubectl apply。
运行此命令后，您会看到一条消息，说所有的四个emojivoto服务（emoji，vote-bot，voting和web）被成功注入。
如果您现在检索statsfor emojivoto，您将看到所有deployments 现在都已网格化，几秒钟后您将开始看到与linkerd命名空间相同的统计信息：
- linkerd stat deployments -n emojivoto
在这里，您可以查看组成emojivoto应用程序的所有四个服务的统计信息，以及它们各自的成功率、每秒请求数和延迟，而无需编写或更改任何应用程序代码。
OutputNAME MESHED SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 TCP_CONN
emoji 1/1 100.00% 1.9rps 1ms 2ms 2ms 2
vote-bot 1/1 - - - - - -
voting 1/1 85.96% 0.9rps 1ms 1ms 1ms 2
web 1/1 93.04% 1.9rps 8ms 27ms 29ms 2
该vote-bot服务不显示任何统计信息，因为它只是一个向其他服务发送请求的机器人，因此没有接收任何流量，这本身就是有价值的信息。
现在让我们看看如何向 Linkerd 提供有关您的服务的一些额外信息以自定义其行为。
第 4 步 – 定义服务配置文件
现在您已经将 Linkerd 注入到您的应用程序中，您可以开始检索有关您的每个服务的行为方式的有价值的信息。此外，您无需编写任何自定义配置或更改应用程序代码即可完成此操作。但是，如果您确实向 Linkerd 提供了一些附加信息，它就可以强制执行许多策略，例如超时和重试。然后，它还可以提供每个路由的指标。
此信息通过服务配置文件提供，这是一种自定义 Linkerd 资源，您可以在其中描述应用程序中的路由以及每个路由的行为方式。
以下是服务配置文件清单的示例：
apiVersion: linkerd.io/v1alpha2
kind: ServiceProfile
metadata:
name: my-service.my-namespace.svc.cluster.local
spec:
routes:
- name: My Route Name
isRetryable: true # Define it's safe to retry this route
timeout: 100ms # Define a timeout for this route
condition:
method: GET
pathRegex: /my/route/path
服务配置文件描述了一个路由列表，然后定义了与指定匹配的请求的condition行为方式。在此示例中，您是说GET发送到的每个请求都/my/route/path将在 100 毫秒后超时，如果失败，可以重试。
现在让我们为您的一项服务创建一个服务配置文件。以voting-svc为例，首先使用Linkerd CLI来检查您为此服务定义的路线：
- linkerd routes svc/voting-svc -n emojivoto
在这里，您使用该linkerd routes命令voting-svc在emojiovoto命名空间中列出 service 的所有路由：
OutputROUTE SERVICE SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99
[DEFAULT] voting-svc 83.05% 1.0rps 1ms 1ms 2ms
您只会找到一条路线，[DEFAULT]。这是所有请求分组的地方，直到您定义服务配置文件。
现在打开 nano 或你最喜欢的编辑器来创建一个service-profile.yaml文件：
- nano service-profile.yaml
将以下服务配置文件定义添加到此文件中：
apiVersion: linkerd.io/v1alpha2
kind: ServiceProfile
metadata:
name: voting-svc.emojivoto.svc.cluster.local
namespace: emojivoto
spec:
routes:
- name: VoteDoughnut
isRetryable: true
timeout: 100ms
condition:
method: POST
pathRegex: /emojivoto.v1.VotingService/VoteDoughnut
现在保存文件并关闭编辑器。
在这里，您voting-svc在emojivoto命名空间中为服务声明了一个服务配置文件。您已经定义了一个名为 的路由，VoteDoughnut它将匹配任何POST对/emojivoto.v1.VotingService/VoteDoughnut路径的请求。如果符合这些条件的请求耗时超过 100 毫秒，Linkerd 将取消它，客户端将收到504回复。您还告诉 Linkerd，如果此请求失败，则可以重试。
现在将此文件应用于您的集群：
- kubectl apply -f service-profile.yaml
几秒钟后，重新检查此服务的路由：
- linkerd routes svc/voting-svc -n emojivoto
您现在将看到您新定义的VoteDoughnut路线：
OutputROUTE SERVICE SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99
VoteDoughnut voting-svc 0.00% 0.2rps 1ms 1ms 1ms
[DEFAULT] voting-svc 100.00% 0.8rps 1ms 4ms 4ms
您可以看到多个自定义指标，例如此特定路由的成功率、每秒请求数和延迟。请注意，VoteDoughnut端点有意配置为始终返回错误，并且输出成功率为 0%，而[DEFAULT]路由输出为 100%。
所以现在，在给 Linkerd 一些关于你的服务的信息之后，你有每个路由的自定义指标，以及两个强制执行的策略：超时和重试。
结论
在本文中，您在 Kubernetes 集群中安装了 Linkerd 并使用它来监控示例应用程序。您提取了有用的遥测信息，例如成功率、吞吐量和延迟。您还配置了 Linkerd 服务配置文件以收集每个路由的指标并在emojivoto应用程序中实施两个策略。
如果您有兴趣了解有关 Linkerd 的更多信息，可以浏览他们很棒的文档页面，其中展示了如何保护您的服务、配置分布式跟踪、自动化金丝雀发布等等。
从这里你还可以考虑查看 Istio，这是另一个具有不同功能和权衡的服务网格。
