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在 Kubernetes 上使用 Flask 搭建 Python 微服务

2022-10-20  Linux   
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导读：微服务遵循领域驱动设计（DDD），与开发平台无关。Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 微服务也不例外。Python3 的面向对象特性使得按照 DDD 对服务进行建模变得更加容易。

本文字数：12786，阅读时长大约： 15分钟

微服务遵循领域驱动设计（DDD），与开发平台无关。Python 微服务也不例外。Python3 的面向对象特性使得按照 DDD 对服务进行建模变得更加容易。本系列的第 10 部分演示了如何将用户管理系统的查找服务作为 Python 微服务部署在 Kube.NETes 上。

微服务架构的强大之处在于它的多语言性。企业将其功能分解为一组微服务，每个团队自由选择一个平台。

我们的用户管理系统已经分解为四个微服务，分别是添加、查找、搜索和日志服务。添加服务在 JAVA 平台上开发并部署在 Kubernetes 集群上，以实现弹性和可扩展性。这并不意味着其余的服务也要使用 Java 开发，我们可以自由选择适合个人服务的平台。

让我们选择 Python 作为开发查找服务的平台。查找服务的模型已经设计好了（参考 2022 年 3 月份的文章），我们只需要将这个模型转换为代码和配置。

Pythonic 方法

Python 是一种通用编程语言，已经存在了大约 30 年。早期，它是自动化脚本的首选。然而，随着 Django 和 Flask 等框架的出现，它的受欢迎程度越来越高，现在各种领域中都在应用它，如企业应用程序开发。数据科学和机器学习进一步推动了它的发展，Python 现在是三大编程语言之一。

许多人将 Python 的成功归功于它容易编码。这只是一部分原因。只要你的目标是开发小型脚本，Python 就像一个玩具，你会非常喜欢它。然而，当你进入严肃的大规模应用程序开发领域时，你将不得不处理大量的if和else，Python 变得与任何其他平台一样好或一样坏。例如，采用一种面向对象的方法！许多 Python 开发人员甚至可能没意识到 Python 支持类、继承等功能。Python 确实支持成熟的面向对象开发，但是有它自己的方式 -- Pythonic！让我们探索一下！

领域模型

AddService通过将数据保存到一个 MySQL 数据库中来将用户添加到系统中。FindService的目标是提供一个 REST API 按用户名查找用户。域模型如图 1 所示。它主要由一些值对象组成，如User实体的Name、PhoneNumber以及UserRepository。

图 1: 查找服务的域模型

让我们从Name开始。由于它是一个值对象，因此必须在创建时进行验证，并且必须保持不可变。基本结构如所示：

 

  1. class Name:

     

  2. value: str

     

  3. def __post_init__(self):

     

  4. if self.value is None or len(self.value.strip()) < 8 or len(self.value.strip()) > 32:

     

  5. raise ValueError("Invalid Name")

     

如你所见，Name包含一个字符串类型的值。作为后期初始化的一部分，我们会验证它。

Python 3.7 提供了@dataclass装饰器，它提供了许多开箱即用的数据承载类的功能，如构造函数、比较运算符等。如下是装饰后的Name类：

 

  1. from dataclasses import dataclass

     

  2. @dataclass

  3. class Name:

  4. value: str

  5. def __post_init__(self):

  6. if self.value is None or len(self.value.strip()) < 8 or len(self.value.strip()) > 32:

  7. raise ValueError("Invalid Name")

 

以下代码可以创建一个Name对象：

 

  1. name = Name("Krishna")

value属性可以按照如下方式读取或写入：

 

  1. name.value = "Mohan"

     

  2. print(name.value)

     

可以很容易地与另一个Name对象比较，如下所示：

 

  1. other = Name("Mohan")

     

  2. if name == other:

     

  3. print("same")

     

如你所见，对象比较的是值而不是引用。这一切都是开箱即用的。我们还可以通过冻结对象使对象不可变。这是Name值对象的最终版本：

 

  1. from dataclasses import dataclass

     

  2. @dataclass(frozen=True)

  3. class Name:

  4. value: str

  5. def __post_init__(self):

  6. if self.value is None or len(self.value.strip()) < 8 or len(self.value.strip()) > 32:

  7. raise ValueError("Invalid Name")

     

PhoneNumber也遵循类似的方法，因为它也是一个值对象：

 

  1. @dataclass(frozen=True)

     

  2. class PhoneNumber:

     

  3. value: int

     

  4. def __post_init__(self):

     

  5. if self.value < 9000000000:

     

  6. raise ValueError("Invalid Phone Number")

     

 

User类是一个实体，不是一个值对象。换句话说，User是可变的。以下是结构：

 

  1. from dataclasses import dataclass

     

  2. import datetime

     

  3. @dataclass

  4. class User:

  5. _name: Name

  6. _phone: PhoneNumber

  7. _since: datetime.datetime

  8. def __post_init__(self):

  9. if self._name is None or self._phone is None:

  10. raise ValueError("Invalid user")

  11. if self._since is None:

  12. self.since = datetime.datetime.now()
     

你能观察到User并没有冻结，因为我们希望它是可变的。但是，我们不希望所有属性都是可变的。标识字段如_name和_since是希望不会修改的。那么，这如何做到呢？

Python3 提供了所谓的描述符协议，它会帮助我们正确定义 getter 和 setter。让我们使用@property装饰器将 getter 添加到User的所有三个字段中。

 

  1. @property

  2. def name(self) -> Name:

  3. return self._name

  4. @property

  5. def phone(self) -> PhoneNumber:

  6. return self._phone

  7. @property

  8. def since(self) -> datetime.datetime:

  9. return self._since

phone字段的 setter 可以使用@<字段>.setter来装饰：

 

  1. @phone.setter

  2. def phone(self, phone: PhoneNumber) -> None:

  3. if phone is None:

  4. raise ValueError("Invalid phone")

  5. self._phone = phone

 

通过重写__str__()函数，也可以为User提供一个简单的打印方法：

 

  1. def __str__(self):

  2. return self.name.value + " [" + str(self.phone.value) + "] since " + str(self.since)

     

这样，域模型的实体和值对象就准备好了。创建异常类如下所示：

 

  1. class UserNotFoundException(Exception):

  2. pass

     

域模型现在只剩下UserRepository了。Python 提供了一个名为abc的有用模块来创建抽象方法和抽象类。因为UserRepository只是一个接口，所以我们可以使用abc模块。

任何继承自abc.ABC的类都将变为抽象类，任何带有@abc.abstractmethod装饰器的函数都会变为一个抽象函数。下面是UserRepository的结构：

 

  1. from abc import ABC, abstractmethod

     

  2. class UserRepository(ABC):

  3. @abstractmethod

  4. def fetch(self, name:Name) -> User:

  5. pass

 

UserRepository遵循仓储模式。换句话说，它在User实体上提供适当的 CRUD 操作，而不会暴露底层数据存储语义。在本例中，我们只需要fetch()操作，因为FindService只查找用户。

因为UserRepository是一个抽象类，我们不能从抽象类创建实例对象。创建对象必须依赖于一个具体类实现这个抽象类。数据层UserRepositoryImpl提供了UserRepository的具体实现：

 

  1. class UserRepositoryImpl(UserRepository):

     

  2. def fetch(self, name:Name) -> User:

     

  3. pass

     

 

由于AddService将用户数据存储在一个 MySQL 数据库中，因此UserRepositoryImpl也必须连接到相同的数据库去检索数据。下面是连接到数据库的代码。注意，我们正在使用 MySQL 的连接库。

 

  1. from mysql.connector import connect, Error

     

  2. class UserRepositoryImpl(UserRepository):

  3. def fetch(self, name:Name) -> User:

  4. try:

  5. with connect(

  6. host="mysqldb",

  7. user="root",

  8. password="admin",

  9. database="glarimy",

  10. ) as connection:

  11. with connection.cursor() as cursor:

  12. cursor.execute("SELECT * FROM ums_users where name=%s", (name.value,))

  13. row = cursor.fetchone()

  14. if cursor.rowcount == -1:

  15. raise UserNotFoundException()

  16. else:

  17. return User(Name(row[0]), PhoneNumber(row[1]), row[2])

  18. except Error as e:

  19. raise e

在上面的片段中，我们使用用户root/ 密码admin连接到一个名为mysqldb的数据库服务器，使用名为glarimy的数据库（模式）。在演示代码中是可以包含这些信息的，但在生产中不建议这么做，因为这会暴露敏感信息。

fetch()操作的逻辑非常直观，它对ums_users表执行 SELECT 查询。回想一下，AddService正在将用户数据写入同一个表中。如果 SELECT 查询没有返回记录，fetch()函数将抛出UserNotFoundException异常。否则，它会从记录中构造User实体并将其返回给调用者。这没有什么特殊的。

应用层

最终，我们需要创建应用层。此模型如图 2 所示。它只包含两个类：控制器和一个 DTO。

图 2: 添加服务的应用层

众所周知，一个 DTO 只是一个没有任何业务逻辑的数据容器。它主要用于在FindService和外部之间传输数据。我们只是提供了在 REST 层中将UserRecord转换为字典以便用于 JSON 传输：

 

  1. class UserRecord:

     

  2. def toJSON(self):

     

  3. return {

     

  4. "name": self.name,

     

  5. "phone": self.phone,

     

  6. "since": self.since

     

  7. }

     

 

控制器的工作是将 DTO 转换为用于域服务的域对象，反之亦然。可以从find()操作中观察到这一点。

 

  1. class UserController:

     

  2. def __init__(self):

  3. self._repo = UserRepositoryImpl()

  4. def find(self, name: str):

  5. try:

  6. user: User = self._repo.fetch(Name(name))

  7. record: UserRecord = UserRecord()

  8. record.name = user.name.value

  9. record.phone = user.phone.value

  10. record.since = user.since

  11. return record

  12. except UserNotFoundException as e:

  13. return None

 

find()操作接收一个字符串作为用户名，然后将其转换为Name对象，并调用UserRepository获取相应的User对象。如果找到了，则使用检索到的User`` 对象创建UserRecord`。回想一下，将域对象转换为 DTO 是很有必要的，这样可以对外部服务隐藏域模型。

UserController不需要有多个实例，它也可以是单例的。通过重写__new__，可以将其建模为一个单例。

 

  1. class UserController:

  2. def __new__(self):

  3. if not hasattr(self, ‘instance’):

  4. self.instance = super().__new__(self)

  5. return self.instance

  6. def __init__(self):

  7. self._repo = UserRepositoryImpl()

  8. def find(self, name: str):

  9. try:

  10. user: User = self._repo.fetch(Name(name))

  11. record: UserRecord = UserRecord()

  12. record.name = user.name.getValue()

  13. record.phone = user.phone.getValue()

  14. record.since = user.since

  15. return record

  16. except UserNotFoundException as e:

  17. return None

 

我们已经完全实现了FindService的模型，剩下的唯一任务是将其作为 REST 服务公开。

REST API

FindService只提供一个 API，那就是通过用户名查找用户。显然 URI 如下所示：

 

  1. GET /user/{name}

     

此 API 希望根据提供的用户名查找用户，并以 JSON 格式返回用户的电话号码等详细信息。如果没有找到用户，API 将返回一个 404 状态码。

我们可以使用 Flask 框架来构建 REST API，它最初的目的是使用 Python 开发 Web 应用程序。除了 html 视图，它还进一步扩展到支持 REST 视图。我们选择这个框架是因为它足够简单。 创建一个 Flask 应用程序：

 

  1. from flask import Flask

     

  2. App = Flask(__name__)

     

 

然后为 Flask 应用程序定义路由，就像函数一样简单：

 

  1. @app.route('/user/')

     

  2. def get(name):

     

  3. pass

     

注意@app.route映射到 API/user/，与之对应的函数的get()。

如你所见，每次用户访问 API 如http://server:port/user/Krishna时，都将调用这个get()函数。Flask 足够智能，可以从 URL 中提取Krishna作为用户名，并将其传递给get()函数。

get()函数很简单。它要求控制器找到该用户，并将其与通常的 HTTP 头一起打包为 JSON 格式后返回。如果控制器返回None，则get()函数返回合适的 HTTP 状态码。

 

  1. from flask import jsonify, abort

  2. controller = UserController()

  3. record = controller.find(name)

  4. if record is None:

  5. abort(404)

  6. else:

  7. resp = jsonify(record.toJSON())

  8. resp.status_code = 200

  9. return resp

     

最后，我们需要 Flask 应用程序提供服务，可以使用waitress服务：

 

  1. from waitress import serve

  2. serve(app, host="0.0.0.0", port=8080)

 

在上面的片段中，应用程序在本地主机的 8080 端口上提供服务。最终代码如下所示：

 

  1. from flask import Flask, jsonify, abort

  2. from waitress import serve

  3. app = Flask(__name__)

  4. @app.route('/user/')

  5. def get(name):

  6. controller = UserController()

  7. record = controller.find(name)

  8. if record is None:

  9. abort(404)

  10. else:

  11. resp = jsonify(record.toJSON())

  12. resp.status_code = 200

  13. return resp

  14. serve(app, host="0.0.0.0", port=8080)

 

部署

FindService的代码已经准备完毕。除了 REST API 之外，它还有域模型、数据层和应用程序层。下一步是构建此服务，将其容器化，然后部署到 Kubernetes 上。此过程与部署其他服务妹有任何区别，但有一些 Python 特有的步骤。

在继续前进之前，让我们来看下文件夹和文件结构：

 

  1. + ums-find-service

  2. + ums

  3. - domain.py

  4. - data.py

  5. - app.py

  6. - Dockerfile

  7. - requirements.txt

  8. - kube-find-deployment.yml

     

如你所见，整个工作文件夹都位于ums-find-service下，它包含了ums文件夹中的代码和一些配置文件，例如Dockerfile、requirements.txt和kube-find-deployment.yml。

domain.py包含域模型，data.py包含UserRepositoryImpl，app.py包含剩余代码。我们已经阅读过代码了，现在我们来看看配置文件。

第一个是requirements.txt，它声明了 Python 系统需要下载和安装的外部依赖项。我们需要用查找服务中用到的每个外部 Python 模块来填充它。如你所见，我们使用了 MySQL 连接器、Flask 和 Waitress 模块。因此，下面是requirements.txt的内容。

 

  1. Flask==2.1.1

  2. Flask_RESTful

  3. mysql-connector-python

  4. waitress

     

第二步是在Dockerfile中声明 Docker 相关的清单，如下：

 

  1. FROM python:3.8-slim-buster

  2. WORKDIR /ums

  3. ADD ums /ums

  4. ADD requirements.txt requirements.txt

  5. RUN pip3 install -r requirements.txt

  6. EXPOSE 8080

  7. ENTRYPOINT ["python"]

  8. CMD ["/ums/app.py"]

 

总的来说，我们使用 Python 3.8 作为基线，除了移动requirements.txt之外，我们还将代码从ums文件夹移动到 Docker 容器中对应的文件夹中。然后，我们指示容器运行pip3 install命令安装对应模块。最后，我们向外暴露 8080 端口（因为 waitress 运行在此端口上）。

为了运行此服务，我们指示容器使用使用以下命令：

 

  1. python /ums/app.py

 

一旦Dockerfile准备完成，在ums-find-service文件夹中运行以下命令，创建 Docker 镜像：

 

  1. docker build -t glarimy/ums-find-service

     

它会创建 Docker 镜像，可以使用以下命令查找镜像：

 

  1. docker images

     

尝试将镜像推送到 Docker Hub，你也可以登录到 Docker。

 

  1. docker login

  2. docker push glarimy/ums-find-service

 

最后一步是为 Kubernetes 部署构建清单。

在之前的文章中，我们已经介绍了如何建立 Kubernetes 集群、部署和使用服务的方法。我假设仍然使用之前文章中的清单文件来部署添加服务、MySQL、Kafka 和 Zookeeper。我们只需要将以下内容添加到kube-find-deployment.yml文件中：

 

  1. apiVersion: apps/v1

  2. kind: Deployment

  3. metadata:

  4. name: ums-find-service

  5. labels:

  6. app: ums-find-service

  7. spec:

  8. replicas: 3

  9. selector:

  10. matchLabels:

  11. app: ums-find-service

  12. template:

  13. metadata:

  14. labels:

  15. app: ums-find-service

  16. spec:

  17. containers:

  18. - name: ums-find-service

  19. image: glarimy/ums-find-service

  20. ports:

  21. - containerPort: 8080

  22. ---

  23. apiVersion: v1

  24. kind: Service

  25. metadata:

  26. name: ums-find-service

  27. labels:

  28. name: ums-find-service

  29. spec:

  30. type: LoadBalancer

  31. ports:

  32. - port: 8080

  33. selector:

  34. app: ums-find-service

     

上面清单文件的第一部分声明了glarimy/ums-find-service镜像的FindService，它包含三个副本。它还暴露 8080 端口。清单的后半部分声明了一个 Kubernetes 服务作为FindService部署的前端。请记住，在之前文章中，mysqldb 服务已经是上述清单的一部分了。

运行以下命令在 Kubernetes 集群上部署清单文件：

 

  1. kubectl create -f kube-find-deployment.yml

 

部署完成后，可以使用以下命令验证容器组和服务：

 

  1. kubectl get services

     

输出如图 3 所示：

图 3: Kubernetes 服务

它会列出集群上运行的所有服务。注意查找服务的外部 IP，使用curl调用此服务：

 

  1. curl http://10.98.45.187:8080/user/KrishnaMohan

     

注意：10.98.45.187 对应查找服务，如图 3 所示。

如果我们使用AddService创建一个名为KrishnaMohan的用户，那么上面的curl命令看起来如图 4 所示：

图 4: 查找服务

用户管理系统（UMS）的体系结构包含AddService和FindService，以及存储和消息传递所需的后端服务，如图 5 所示。可以看到终端用户使用ums-add-service的 IP 地址添加新用户，使用ums-find-service的 IP 地址查找已有用户。每个 Kubernetes 服务都由三个对应容器的节点支持。还要注意：同样的 mysqldb 服务用于存储和检索用户数据。

图 5: UMS 的添加服务和查找服务

其他服务

UMS 系统还包含两个服务：SearchService和JournalService。在本系列的下一部分中，我们将在 Node 平台上设计这些服务，并将它们部署到同一个 Kubernetes 集群，以演示多语言微服务架构的真正魅力。最后，我们将观察一些与微服务相关的设计模式。

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作者： 选题： 译者： 校对：

本文由 原创编译， 荣誉推出

LCTT 译者 ：MjSeven

翻译： 171.0 篇

贡献： 1720 天

2018-01-30

2022-10-16

https://linux.cn/lctt/MjSeven

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