В этом документе описывается, как развернуть XProf в распределенной среде Kubernetes, используя отдельные развертывания для рабочих узлов и агрегатора.

Предварительные требования
- Кластер Kubernetes. Для минимальной настройки в этом руководстве мы используем minikube.
- Образ Docker для XProf. Инструкции по созданию образа Docker для XProf см. в разделе «Создание образа Docker для XProf» .
Конфигурация Kubernetes
Приведенные ниже YAML-конфигурации определяют развертывания и сервисы Kubernetes для рабочих узлов XProf и агрегатора.
В конфигурации агрегатора используется одна реплика, которая принимает запросы пользователей и распределяет задачи профилирования между рабочими репликами, используя политику циклического распределения. Флаг --worker_service_address настраивает агрегатор на отправку запросов в службу рабочих реплик.
В развертывании рабочих процессов запускается несколько реплик, каждая из которых открывает порт gRPC с помощью флага --grpc_port для прослушивания задач обработки от агрегатора.
Агрегатор
Для начала создадим файл agg.yaml и вставим в него его содержимое:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: xprof-aggregator-deployment
labels:
app: xprof-aggregator-app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: xprof-aggregator-app
template:
metadata:
labels:
app: xprof-aggregator-app
spec:
containers:
- name: aggregator-container
image: xprof:2.21.3
imagePullPolicy: Never
env:
- name: GRPC_LB_POLICY
value: "round_robin"
- name: GRPC_DNS_RESOLVER
value: "native"
args:
- "--port=10000"
- "--worker_service_address=dns:///xprof-worker-service.default.svc.cluster.local:8891"
- "-gp=50051"
- "--hide_capture_profile_button"
ports:
- containerPort: 10000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: xprof-agg-service
labels:
app: xprof-aggregator-app
spec:
selector:
app: xprof-aggregator-app
type: NodePort
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 10000
nodePort: 30001
Рабочий
Для каждого работника мы создаём файл worker.yaml :
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: xprof-worker-deployment
labels:
app: xprof-worker-app
spec:
replicas: 4
selector:
matchLabels:
app: xprof-worker-app
template:
metadata:
labels:
app: xprof-worker-app
spec:
containers:
- name: worker-container
image: xprof:2.21.3
imagePullPolicy: Never
args:
- "--port=9999"
- "-gp=8891"
- "--hide_capture_profile_button"
ports:
- containerPort: 8891
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: xprof-worker-service
labels:
app: xprof-worker-app
spec:
selector:
app: xprof-worker-app
clusterIP: None
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8891
Настройка Minikube
Для развертывания нашей системы выполните следующую команду:
kubectl apply -f worker.yaml
kubectl apply -f agg.yaml
Вы должны иметь возможность проверять развернутые объекты:
kubectl get services
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 13h
xprof-agg-service NodePort 10.96.13.172 <none> 8080:30001/TCP 13h
xprof-worker-service ClusterIP None <none> 80/TCP 13h
Теперь давайте подключимся к нашему агрегатору:
minikube service xprof-agg-service --url
http://127.0.0.1:50609
❗ Because you are using a Docker driver on darwin, the terminal needs to be open to run it.
Теперь вы можете получить к нему доступ в своем браузере:
