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使用Karmada实现Helm应用的跨集群部署

2022-06-28 16:28:00 【华为云开发者联盟】

摘要：借助Karmada原生API的支持能力，Karmada可以借助Flux轻松实现Helm应用的跨集群部署。

本文分享自华为云社区《使用Karmada实现Helm应用的跨集群部署【云原生开源】》，作者：华为云云原生开源团队。

背景

通过使用 Kubernetes 原生 API 并提供高级调度功能，Karmada已经实现了多集群场景下的Kubernetes资源（包括CRD）的分发以及管理。但当前多集群应用往往不是单一的资源形式，使用Helm对应用进行打包的使用场景也非常常见。

借助Karmada原生API的支持能力，Karmada可以借助Flux轻松实现Helm应用的跨集群部署。

部署Karmada

要部署Karmada，你可以参考社区的安装文档（https://github.com/karmada-io/karmada/blob/master/docs/installation/installation.md）。如果想快速体验Karmada，我们建议通过hack/local-up-karmada.sh构建一个Karmada的开发环境。

部署Flux

在Karmada控制面中，你需要安装Flux的CRD，但不需要安装Flux控制器来调和基于CRD创建的CR对象，它们被视为资源模板，而不是特定的资源实例。基于Karmada的work API，它们将被封装为一个work对象下发给成员集群，最终由成员集群中的Flux控制器进行调和。

kubectl apply -k github.com/fluxcd/flux2/manifests/crds?ref=main --kubeconfig ~/.kube/karmada.config

在成员集群中，你可以基于以下命令安装完整的Flux组件。

flux install --kubeconfig ~/.kube/members.config --context member1flux install --kubeconfig ~/.kube/members.config --context member2

你可以参考此处的文档（https://fluxcd.io/docs/installation/）来获得更详细的安装Flux的细节。

提示：如果你想在你所有的集群上管理基于HelmRelease的应用，你需要在你的所有成员集群中安装Flux。

Helm release分发

准备工作就绪，下面将以一个podinfo的简单应用为例演示如何完成Helm chart分发。

1.在 Karmada 控制平面中定义一个 Flux 的HelmRepository CR对象和一个 HelmRelease CR对象。它们将视作资源模板。

apiVersion: source.toolkit.fluxcd.io/v1beta2kind: HelmRepositorymetadata:  name: podinfospec:  interval: 1m  url: https://stefanprodan.github.io/podinfo

---

apiVersion: helm.toolkit.fluxcd.io/v2beta1kind: HelmReleasemetadata:  name: podinfospec:  interval: 5m  chart:    spec:      chart: podinfo      version: 5.0.3      sourceRef:        kind: HelmRepository        name: podinfo

2. 定义一个 Karmada的PropagationPolicy 对象将它们的资源实例下发到成员集群：

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1kind: PropagationPolicymetadata:  name: helm-repospec:  resourceSelectors:    - apiVersion: source.toolkit.fluxcd.io/v1beta2      kind: HelmRepository      name: podinfo  placement:    clusterAffinity:      clusterNames:        - member1        - member2

---

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1kind: PropagationPolicymetadata:  name: helm-releasespec:  resourceSelectors:    - apiVersion: helm.toolkit.fluxcd.io/v2beta1      kind: HelmRelease      name: podinfo  placement:    clusterAffinity:      clusterNames:        - member1        - member2

上述配置将会把Flux的资源对象下发到成员集群member1和member2中。

3. 将上述对象提交给Karmada-apiserver：

kubectl apply -f ../helm/ --kubeconfig ~/.kube/karmada.config

你将会得到以下的输出结果：

helmrelease.helm.toolkit.fluxcd.io/podinfo createdhelmrepository.source.toolkit.fluxcd.io/podinfo createdpropagationpolicy.policy.karmada.io/helm-release createdpropagationpolicy.policy.karmada.io/helm-repo created

4. 切换至成员集群验证应用是否成功下发

helm --kubeconfig ~/.kube/members.config --kube-context member1 list

你将会得到以下的输出结果：

基于 Karmada 的 PropagationPolicy，你可以灵活地将 Helm应用发布到你期望的集群。

为特定集群定制 Helm 应用

上述的示例显示了如何将同一个Helm应用分发到 Karmada 中的多个集群。此外，你还可以使用 Karmada 的 OverridePolicy 为特定集群定制Helm应用。例如，上述应用包括了一个Pod副本，如果你只想更改 member1集群中的应用所包含的Pod副本数，你可以参考以下的 OverridePolicy策略。

1.定义一个Karmada的OverridePolicy对象。

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1kind: OverridePolicymetadata:  name: example-override  namespace: defaultspec:  resourceSelectors:  - apiVersion: helm.toolkit.fluxcd.io/v2beta1    kind: HelmRelease    name: podinfo  overrideRules:  - targetCluster:      clusterNames:        - member1    overriders:      plaintext:        - path: "/spec/values"          operator: add          value:            replicaCount: 2

2. 将上述对象提交给Karmada-apiserver：

kubectl apply -f example-override.yaml --kubeconfig ~/.kube/karmada.config

你将会得到以下的输出结果：

overridepolicy.policy.karmada.io/example-override created

3. 在 Karmada 控制平面中应用上述策略后，你会发现 member1成员集群中的Pod实例数已变更为 2，但 member2 集群中的那些保持不变。

kubectl --kubeconfig ~/.kube/members.config --context member1 get po

你将会得到以下的输出结果：

NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGEpodinfo-68979685bc-6wz6s   1/1     Running   0          6m28spodinfo-68979685bc-dz9f6   1/1     Running   0          7m42s