Dapr简介
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目录
dapr 简介
Dapr(Distributed Application Runtime)
分布式应用运行时
1 Dapr 是什么?
Dapr is a portable, event-driven runtime that makes it easy for developers to build resilient, microservice stateless and stateful applications that run on the cloud and edge and embraces the diversity of languages and developer frameworks.
Dapr是一个可移植的，由事件驱动的 运行时，使开发人员可以轻松构建在云和边缘上运行并包含多种语言和开发人员框架的弹性，微服务无状态和有状态应用程序。
- 分布式程序(Distributed Application)指的是什么？
和微服务是一个意思。大的系统分成彼此独立的小的模块，模块和模块之间通过API互相通信，这样每个模块可以用不同的语言开发，一个模块升级的时候不会影响到别的模块。
- 云和边缘(cloud and edge)指的是什么？
这里的云和边缘指的是
Dapr的App可以跑在AWS，Azure，GCP等云服务器上，也可以跑在本地的服务器和远端的物联网终端。
事件驱动(event-driven)指的是什么？
可以理解成
Dapr在没有监听（Listening）到请求到来的时候会一直处于待机的状态，什么也不做，只有监听到请求事件来了才开始处理。
可移植(portable)指的是什么？
指程序和运行的环境，用的中间件无关。
比如说原来跑在AWS上，现在想跑在Azure上，Nosql数据库原来用redis，现在想用etcd，消息中间件原来用rocketMQ，现在想用kafka，没问题，只要在
Dapr设定这边做一下切换，程序无需改动。
运行时(runtime)指的是什么？
运行时指的是Dapr的运行环境。
Dapr的控制平面（
control panel）会单独启动，同时你的程序在启动的时候Dapr会在你的程序上挂一个Sidecar（所谓的边车模式，daprd，runtime），你的程序就可以通过Sidecar和Dapr的控制面。所有挂有Dapr Sidecar的各个微服务之间就可以互相调用了，也可以通过Dapr调用各种中间件。
有弹性(
resilient)指的是什么？指的是可以从故障中自动恢复的能力，比如说超时，重试等。不会卡住或陷入一种死循环。
无状态和有状态(stateless and stateful)指的是什么？
无状态指的是一个微服务经过计算得到结果，返回给调用者以后这个值在微服务这边是不保存的（DB，内存等）。有状态指的是在微服务这边要把这个结果保存起来。
支持语言的多样性(the diversity of languages)指的是什么？
开发人员框架(developer frameworks)指的是什么？
指的是Dapr跟框架无关，你可以把各种语言的各种框架（比如java的
spring boot框架）和Dapr(API或者SDK)混合使用。开发人员可以对
dapr中的功能进行选择，比如：可以选使用dapr的状态存储，但是不使用dapr的发布订阅.
1.1 Dapr 的目标
- 使开发人员可以使用任何语言或框架来编写分布式应用程序
- 通过提供最佳实践构建块来解决开发人员构建微服务应用程序时遇到的难题
- 通过开放的API提供一致性和可移植性
- 跨云和边缘与平台无关
- 拥抱可扩展性并提供可插入组件，无需供应商锁定
- 通过高性能和轻量级实现物联网和边缘场景
- 可从现有代码中逐步采用，无运行时依赖性
1.2 Dapr 的工作原理
Dapr向每个计算单元注入一个边车(容器或进程)。边车与事件触发器进行交互，并通过标准的HTTP或gRPC协议与计算单元通信。这使得Dapr能够支持所有现有和未来的编程语言，而不需要导入框架或库。
Dapr通过标准的HTTP或gRPC接口提供内置的状态管理、可靠的消息传递（至少一次交付）、触发器和绑定。这使得您可以按照相同的编程模式编写无状态、有状态和类似Actor模式的服务。也可以自由选择一致性模型、线程模型和消息传递模式。
Dapr原生运行在Kubernetes上，在你的机器上以自托管二进制的形式运行，在物联网设备上运行，或者以容器的形式运行，可以注入到云端或企业内部的任何系统中。
Dapr使用可插拔的组件状态存储和消息总线（如Redis以及gRPC）来提供广泛的通信方法，包括使用gRPC直接dapr到dapr，以及具有保证交付和至少一次语义的异步Pub-Sub。
2. Dapr能为我做什么？微服务构件
3. 展望！
- 服务调用
- 中间件组件
- Functions and Actor
Dapr + .NET 实战（十-终篇）K8S运行Dapr
工作原理
为了实现在k8s上安装Dapr，Dapr需要部署dapr-sidecar-injector、dapr-operator、dapr-placement和dapr-sentry服务。
dapr-operator: 管理组件(state stores, pub/subs, etc.)
dapr-sidecar-injector: 将 Dapr 注入 annotated pods，并添加环境变量
DAPR_HTTP_PORT和DAPR_GRPC_PORT，以使用户定义的应用程序能够轻松地与 Dapr Sidecar通信，而无需硬编码 Dapr 端口值。dapr-placement: 将 actor 实例映射到 pods。
dapr-sentry: 管理服务之间的mTLS并作为证书颁发机构。
2.安装K8s集群
通常使用以下方法本地安装的K8S集群
k8s-for-docker-desktop
kubeadm
我本地已经安装好了这两种，这次使用kubeadm 1.20版本演示dapr
3.将Frontend和Backend build成docker Image
vs中分别右击Frontend和Backend，添加Docker支持，即可生成对应的Dockerfile，修改暴露端口
#See https://aka.ms/containerfastmode to understand how Visual Studio uses this Dockerfile to build your images for faster debugging.
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:5.0 AS base
WORKDIR /app
EXPOSE 5001
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:5.0 AS build
WORKDIR /src
COPY ["FrontEnd/FrontEnd.csproj", "FrontEnd/"]
RUN dotnet restore "FrontEnd/FrontEnd.csproj"
COPY . .
WORKDIR "/src/FrontEnd"
RUN dotnet build "FrontEnd.csproj" -c Release -o /app/build
FROM build AS publish
RUN dotnet publish "FrontEnd.csproj" -c Release -o /app/publish
FROM base AS final
WORKDIR /app
COPY --from=publish /app/publish .
ENTRYPOINT ["dotnet", "FrontEnd.dll"]#See https://aka.ms/containerfastmode to understand how Visual Studio uses this Dockerfile to build your images for faster debugging.
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:5.0 AS base
WORKDIR /app
EXPOSE 5000
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:5.0 AS build
WORKDIR /src
COPY ["BackEnd/BackEnd.csproj", "BackEnd/"]
RUN dotnet restore "BackEnd/BackEnd.csproj"
COPY . .
WORKDIR "/src/BackEnd"
RUN dotnet build "BackEnd.csproj" -c Release -o /app/build
FROM build AS publish
RUN dotnet publish "BackEnd.csproj" -c Release -o /app/publish
FROM base AS final
WORKDIR /app
COPY --from=publish /app/publish .
ENTRYPOINT ["dotnet", "BackEnd.dll"]通过以下命令Build Image
docker build -t frontend -f ./FrontEnd/Dockerfile .
docker build -t backend -f ./BackEnd/Dockerfile .4.将Docker Image推送到仓库
我使用阿里云私有仓库来上传镜像，创建frontend和backend两个库
按照以下提示步骤将frontend和backend Image上传到指定库
5.让k8s使用私有仓库拉取镜像
k8s主节点登录阿里云私库
docker login --username=xxx registry.cn-beijing.aliyuncs.comdocker登录之后，会把密钥存到一个配置文件，通过下面命令拿到base64编码信息
cat ~/.docker/config.json | base64新建ali-docker-repo.yaml，.dockerconfigjson就是上一步得到的base64
[root@k8s-master dapr-demo]# cat ali-docker-repo.yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: ali-key
type: kubernetes.io/dockerconfigjson
data:
.dockerconfigjson: ewoJImF1dGhzIjogewoJCSJyZWdpc3RyeS5jbi1iZWlqaW5nLmFsaXl1bmNzLmNvbSI6IHs..............apply secret
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl apply -f ali-docker-repo.yaml6.安装Dapr CLI
下面命令将DaprCLI安装到 /usr/local/bin
wget -q https://raw.githubusercontent.com/dapr/cli/master/install/install.sh -O - | /bin/bash7.验证Dapr CLI
dapr8.初始化Dapr
首先，请确保你的机器已经安装了 Helm 3 。
然后，添加 Helm 库并更新
helm repo add dapr https://dapr.github.io/helm-charts/
helm repo update
# See which chart versions are available
helm search repo dapr --devel --versions将 Dapr 图表安装在你的集群的 dapr-system命名空间中。
helm upgrade --install dapr dapr/dapr \\
--version=1.2 \\
--namespace dapr-system \\
--create-namespace \\
--wait验证安装
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl get pods --namespace dapr-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
dapr-dashboard-58b4647996-828n8 1/1 Running 2 9d
dapr-operator-85bdd7d89d-5d8dw 1/1 Running 19 9d
dapr-placement-server-0 1/1 Running 3 9d
dapr-sentry-76bfc5f7c7-vn2qt 1/1 Running 2 9d
dapr-sidecar-injector-786645f444-dmzm7 1/1 Running 2 9d9.配置状态存储和订阅发布组件
我们仍然通过helm安装redis，因为redis是statefulset，因此需要先把redis依赖的storageclass和pv创建好
新建redis-storage-class.yaml
[root@k8s-master dapr-demo]# cat redis-storage-class.yaml
kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
name: local-storage-redis
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumerapply storageclass
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl apply -f redis-storage-class.yaml由于我们即将安装的redis，使用默认的storageclass，我们需要把我们刚刚新建的storageclass置为默认
kubectl patch storageclass local-storage-redis -p '{"metadata": {"annotations":{"storageclass.kubernetes.io/is-default-class":"true"}}}'因为我们即将安装的redis集群有四个节点，我们需新建四个pv，新建文件redis-pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: local-pv-redis
spec:
capacity:
storage: 8Gi
# volumeMode field requires BlockVolume Alpha feature gate to be enabled.
volumeMode: Filesystem
accessModes:
- ReadWriteOnce
storageClassName: local-storage-redis
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
local:
path: /local-storage/redis
nodeAffinity:
required:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s-node1
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: local-pv-redis2
spec:
capacity:
storage: 8Gi
# volumeMode field requires BlockVolume Alpha feature gate to be enabled.
volumeMode: Filesystem
accessModes:
- ReadWriteOnce
storageClassName: local-storage-redis
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
local:
path: /local-storage/redis
nodeAffinity:
required:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s-node1
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: local-pv-redis3
spec:
capacity:
storage: 8Gi
# volumeMode field requires BlockVolume Alpha feature gate to be enabled.
volumeMode: Filesystem
accessModes:
- ReadWriteOnce
storageClassName: local-storage-redis
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
local:
path: /local-storage/redis
nodeAffinity:
required:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s-node1
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: local-pv-redis4
spec:
capacity:
storage: 8Gi
# volumeMode field requires BlockVolume Alpha feature gate to be enabled.
volumeMode: Filesystem
accessModes:
- ReadWriteOnce
storageClassName: local-storage-redis
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
local:
path: /local-storage/redis
nodeAffinity:
required:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s-node1因为我们指定了四个pv调度在k8s-node1上，所以需要去node1上新建挂载目录/local-storage/redis
mkdir /local-storage
cd /local-storage
mkdir /redisapply pv
kubectl apply -f redis-pv.yaml安装redis到集群
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo update
helm install redis bitnami/redis查看redis pod
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl get pod
redis-master-0 1/1 Running 0 141m
redis-replicas-0 1/1 Running 0 141m
redis-replicas-1 1/1 Running 0 141m
redis-replicas-2 1/1 Running 0 140m创建storestate组件，新建redis-state.yaml
[root@k8s-master dapr-demo]# cat redis-state.yaml
apiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Component
metadata:
name: statestore
namespace: default
spec:
type: state.redis
version: v1
metadata:
- name: redisHost
value: redis-master.default.svc.cluster.local:6379
- name: redisPassword
secretKeyRef:
name: redis
key: redis-password
- name: actorStateStore
value: "true"新建pubsub组件
[root@k8s-master dapr-demo]# cat redis-pubsub.yaml
apiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Component
metadata:
name: pubsub
namespace: default
spec:
type: pubsub.redis
version: v1
metadata:
- name: redisHost
value: redis-master.default.svc.cluster.local:6379
- name: redisPassword
secretKeyRef:
name: redis
key: redis-passwordapply statestore和pubsub
kubectl apply -f redis-state.yaml
kubectl apply -f redis-pubsub.yaml验证
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl get component.dapr.io
NAME AGE
pubsub 135m
statestore 135m10.分别为frontend和backend新建deployment
在 Kubernetes 集群中部署和运行启用 Dapr 的应用程序非常简单，只需向 deployment 方案添加一些annotations
[root@k8s-master dapr-demo]# cat frontend.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: frontend
labels:
app: frontend
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: frontend
template:
metadata:
labels:
app: frontend
annotations:
dapr.io/enabled: "true"
dapr.io/app-id: "frontend"
dapr.io/app-port: "5001"
spec:
imagePullSecrets:
- name: ali-key
containers:
- name: frontend
image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chester-dapr/frontend:latest
ports:
- containerPort: 5001
imagePullPolicy: Always[root@k8s-master dapr-demo]# cat backend.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: backend
labels:
app: backend
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: backend
template:
metadata:
labels:
app: backend
annotations:
dapr.io/enabled: "true"
dapr.io/app-id: "backend"
dapr.io/app-port: "5000"
spec:
imagePullSecrets:
- name: ali-key
containers:
- name: backend
image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chester-dapr/backend:latest
ports:
- containerPort: 5000
imagePullPolicy: Always分别apply backend和frontend
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl apply -f frontend.yaml
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl apply -f backend.yaml查看pod
[root@k8s-master dapr-demo]# kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
backend-7fff74f544-f6xms 2/2 Running 0 134m
frontend-5c479c9948-tmz5k 2/2 Running 0 99m
redis-master-0 1/1 Running 0 147m
redis-replicas-0 1/1 Running 0 147m
redis-replicas-1 1/1 Running 0 146m
redis-replicas-2 1/1 Running 0 146m11.验证
为frontend创建service
[root@k8s-master dapr-demo]# cat frontend-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: frontend-svc
spec:
type: NodePort
selector:
app: frontend
ports:
- port: 5001
targetPort: 5001
nodePort: 31111采用nodeport方式暴露31111端口，apply service
kubectl apply -f frontend-service.yaml访问http://192.168.43.150:31111/Dapr，其中192.168.43.150是宿主机ip，结果显示访问成功，k8s部署dapr成功
最后：整个教程的源码
https://github.com/cysnet/dapr-aspnetcore-demo
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