這篇文章給大家介紹如何解決DataFlow部署K8s應用的問題，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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1 前言

基于各種原因，團隊的Kubernetes被加了限制，必須在特定的Node才可以部署。而之前沒有指定，所以Spring Cloud Data Flow在跑Task時失敗了，無法創建Pod。按照Spring官方文檔配置也一直沒用，后面查看源碼、修改源碼增加日志后終于解決了。

2 配置無法生效

在自己定義yaml文件，并通過kubectl apply部署時，所添加的限制節點的內容是這樣的：

    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: beta.kubernetes.io/os
                    operator: In
                    values:
                      - linux
      containers:
        - name: php-apache
          image: 'pkslow/hpa-example:latest'
          ports:
            - containerPort: 80
              protocol: TCP
          resources:
            requests:
              cpu: 200m
          imagePullPolicy: IfNotPresent

這樣設置是可以成功部署的。

修改Data Flow的配置如下：

    spring:
      cloud:
        dataflow:
          task:
            platform:
              kubernetes:
                accounts:
                  default:
                    limits:
                      memory: 1024Mi
                    affinity:
                      nodeAffinity:
                        requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
                          nodeSelectorTerms:
                            - matchExpressions:
                                - key: beta.kubernetes.io/os
                                  operator: In
                                  values:
                                    - linux
      datasource:
        url: jdbc:MySQL://${MYSQL_SERVICE_HOST}:${MYSQL_SERVICE_PORT}/mysql
        username: root
        password: ${mysql-root-password}
        driverClassName: org.mariadb.jdbc.Driver
        testOnBorrow: true
        validationQuery: "SELECT 1"

通過Spring Cloud Data Flow發布Task，報錯如下：

Pods in namespace pkslow can only map to specific nodes, status=Failure

查看官網，按照官方的格式修改配置：

修改如下：

    spring:
      cloud:
        dataflow:
          task:
            platform:
              kubernetes:
                accounts:
                  default:
                    limits:
                      memory: 1024Mi
                    affinity:
                      nodeAffinity: { requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: { nodeSelectorTerms: [ { matchExpressions: [ { key: 'beta.kubernetes.io/os', operator: 'In', values: [ 'linux']}]}]}}

依舊報錯。改成affinity.nodeAffinity=xxx，還是報錯。加引號，也沒用。

查看日志，也沒有太多信息。

折騰了許久，也沒太大進展。于是就查看源碼了。

3 查看源碼

3.1 源碼下載

下載了Spring Cloud Data Flow的源碼，看了一下，沒有多大用處，最終發布到Kubernetes是通過Spring Cloud Deployer Kubernetes來發布的，于是又下載了它的源碼。要注意不要下載錯了版本，我們用的是2.4.0版本。或者直接下載所有，然后切換到對應分支：

$ git clone https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-deployer-kubernetes.git
Cloning into 'spring-cloud-deployer-kubernetes'...
remote: Enumerating objects: 65, done.
remote: Counting objects: 100% (65/65), done.
remote: Compressing objects: 100% (46/46), done.
remote: Total 4201 (delta 26), reused 42 (delta 8), pack-reused 4136
Receiving objects: 100% (4201/4201), 738.79 KiB | 936.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (1478/1478), done.

$ cd spring-cloud-deployer-kubernetes/

$ git branch
* master

$ git checkout 2.4.0
Branch '2.4.0' set up to track remote branch '2.4.0' from 'origin'.
Switched to a new branch '2.4.0'

$ git branch
* 2.4.0
  master

先build一下，確保成功：

$ mvn clean install -DskipTests

3.2 添加日志

查看源碼，也看不出為何配置沒有生效，于是在關鍵點打些日志出來看看。找到發布Task的入口：

KubernetesTaskLauncher#launch(AppDeploymentRequest)

即類KubernetesTaskLauncher的launch方法。開始追蹤創建Kubernetes Pod的過程。

KubernetesTaskLauncher#launch(AppDeploymentRequest)
KubernetesTaskLauncher#launch(String, AppDeploymentRequest)
AbstractKubernetesDeployer#createPodSpec
DeploymentPropertiesResolver#getAffinityRules

然后在整個調用鏈增加日志打印，注意日志要加上特殊字符串，增加識別性，如：

logger.info("***pkslow log***:" + affinity.toString());

追加了日志后，重新build包，替換掉Data Flow引入的jar包，重新發布即可測試。

通過新加的日志，發現設置的Properties一直就是沒有生效的，但為何沒生效尚未得知。

4 修改源碼

折騰了一圈還是沒解決，但項目又要急著使用，于是想了個辦法，先修改源碼，自己根據屬性使其生效：

如果沒有讀取到Affinity，就自己生成一個。

重新打包、替換、部署后，不再報錯，能正常執行Task了。

5 最終解決

之前的方案只是暫時解決，并不是一個好的辦法，還是要搞清楚為何配置沒有生效。于是再次查看源碼。在查看類KubernetesDeployerProperties的時候，發現了一點端倪：

這里的字段是沒有Affinity的。

另外，從測試用例入手（這是一個很好的思維，測試用例能告訴你很多信息），看到了DataFlow配置用例，如下：

所以，應該是不用配置前綴Affinity的，修改后配置如下：

spring:
  cloud:
    dataflow:
      task:
        platform:
          kubernetes:
            accounts:
              default:
                limits:
                  memory: 1024Mi
                nodeAffinity: { requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: { nodeSelectorTerms: [ { matchExpressions: [ { key: 'beta.kubernetes.io/os', operator: 'In', values: [ 'linux']}]}]}}

重新部署后，可以了！！！

6 總結

這一次確實是被Spring坑了一把，沒有明確給出配置的示例，然后官方文檔給的提示也是極其誤導。一開始很難想到是不用前綴Affinity的，因為Kubernetes的標準配置是有的，而Spring的官方文檔提示也是有的。實在太坑了！

還好，通過查看源碼及調試，終于解決了這個問題。

關于如何解決DataFlow部署K8s應用的問題就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

本文題目：如何解決DataFlow部署K8s應用的問題
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