Sentinel-dashboard安装(k8s部署)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Sentinel-dashboard安装(k8s部署)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录
  • Sentinel-dashboard安装(k8s部署)
      • 一.拉取镜像并推送到私库
      • 二.准备sentinel statefulset部署配置文件
      • 三.部署并访问sentinel

Sentinel-dashboard安装(k8s部署)

一.拉取镜像并推送到私库

这里选择的是docker hub已经有人制作好的Sentinel镜像

docker pull bladex/sentinel-dashboard:1.8.0
#检查是否拉取成功
docker images | grep bladex/sentinel
#重新给镜像打tag
docker tag bladex/sentinel-dashboard:1.8.0 [你的私人镜像仓库地址]/bladex/sentinel-dashboard:1.8.0
docker pull [你的私人镜像仓库地址]/bladex/sentinel-dashboard:1.8.0

二.准备sentinel statefulset部署配置文件

vi sentinel-statefulset.yaml
#外部web访问服务
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: sentinel
  name: sentinel-node
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - name: "web"
      port: 8858
      targetPort: 8858
      nodePort: 30280
  selector:
    app: sentinel
---
# 内部访问服务
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sentinel
  labels:
    app: sentinel
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 8858
      targetPort: 8858
      name: web
    - port: 8719
      targetPort: 8719
      name: api
  selector:
    app: sentinel
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: sentinel
  namespace: default
  labels:
    app: sentinel
spec:
  serviceName: sentinel
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sentinel
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sentinel
    spec:
      containers:
        - name: sentinel
          image: [镜像地址]/bladex/sentinel-dashboard:1.8.0
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          resources:
            limits:
              cpu: 450m
              memory: 1536Mi
            requests:
              cpu: 400m
              memory: 1536Mi
          env:
            - name: TZ
              value: Asia/Shanghai
            - name: JAVA_OPT_EXT
              value: -Dserver.servlet.session.timeout=7200
            - name: SERVER_HOST
              value: -Dcsp.sentinel.dashboard.server=sentinel:8858
            - name: SERVER_PORT
              value: -Dserver.port=8858
            - name: SERVER_API
              value: -Dcsp.sentinel.api.port=8719
          ports:
            - containerPort: 8858
            - containerPort: 8719
          volumeMounts:
            - name: vol-log
              mountPath: /opt/logs
      volumes:
        - name: vol-log
          persistentVolumeClaim:
            claimName: sentinel
      imagePullSecrets:
        - name: regsecret

因为该配置使用了PVC,所以要新增一个PVC配置文件(此篇文章有搭建NFSStorageClasses 的教程)

vi sentinel-pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: sentinel
  labels:
    app: sentinel
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: "nfs-storage"
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

此处要保证K8s集群已经建立NFS的StorageClasses

三.部署并访问sentinel

#执行pvc的yaml文件
kubectl apply -f sentinel-pvc.yaml
#查看是否创建成功
kubectl get pvc -o wide
#执行statefulset的yml文件
kubectl apply -f sentinel-statefulset.yaml
#检查是否部署成功
kubectl get pod -o wide | grep sentinel
kubectl get services -o wide | grep sentinel

等全部运行好了就通过任意一台k8s主机IP加端口30280访问sentinel,登陆的账号和密码也都是sentinel。当登陆后看到一个初始的sentinel-dashboard项目,部署就成功了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-711061.html

到了这里,关于Sentinel-dashboard安装(k8s部署)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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