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Merge pull request #27597 from wxy/20220912-Python-Microservices-Using-Flask-on-Kubernetes
RP:published/20220912 Python Microservices Using Flask on Kubernetes.md
This commit is contained in:
Xingyu.Wang
GitHub
commit
e22f16f40d
@ -3,14 +3,14 @@
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[#]: author: "Krishna Mohan Koyya https://www.opensourceforu.com/author/krishna-mohan-koyya/"
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[#]: collector: "lkxed"
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[#]: translator: "MjSeven"
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[#]: reviewer: " "
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[#]: publisher: " "
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[#]: url: " "
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[#]: reviewer: "wxy"
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[#]: publisher: "wxy"
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[#]: url: "https://linux.cn/article-15154-1.html"
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在 Kubernetes 上使用 Flask 的 Python 微服务
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在 Kubernetes 上使用 Flask 搭建 Python 微服务
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![Python 微服务][6]
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*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 Kubernetes 上。*
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@ -24,17 +24,17 @@
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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。
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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！
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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！
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### 领域模型
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添加服务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。查找服务的目标是提供一个 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，如用户实体的用户名、电话以及 UserRepository。
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`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`。
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![图 1: 查找服务的域模型][1]
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让我们从用户名开始。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：
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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：
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```python
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```
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class Name:
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value: str
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def __post_init__(self):
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@ -42,11 +42,11 @@ class Name:
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raise ValueError("Invalid Name")
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```
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如你所见，用户名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。
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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。
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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：
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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：
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```python
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```
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass
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@ -57,30 +57,30 @@ class Name:
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raise ValueError("Invalid Name")
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```
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以下代码可以创建一个 Name 对象：
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以下代码可以创建一个 `Name` 对象：
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```python
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```
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name = Name("Krishna")
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```
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value 属性可以按照如下方式读取或写入：
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`value` 属性可以按照如下方式读取或写入：
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```python
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```
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name.value = "Mohan"
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print(name.value)
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```
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可以很容易地与另一个 Name 对象比较，如下所示：
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可以很容易地与另一个 `Name` 对象比较，如下所示：
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```python
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```
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other = Name("Mohan")
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if name == other:
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print("same")
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```
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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：
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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：
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```python
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```
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass(frozen=True)
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@ -91,9 +91,9 @@ class Name:
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raise ValueError("Invalid Name")
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```
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电话也遵循类似的方法，因为它也是一个值对象：
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`PhoneNumber` 也遵循类似的方法，因为它也是一个值对象：
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```python
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```
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@dataclass(frozen=True)
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class PhoneNumber:
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value: int
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@ -102,9 +102,9 @@ class PhoneNumber:
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raise ValueError("Invalid Phone Number")
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```
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用户类是一个实体，不是一个值对象。换句话说，用户是可变的。以下是结构：
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`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：
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```python
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```
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from dataclasses import dataclass
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import datetime
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@ -121,11 +121,11 @@ class User:
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self.since = datetime.datetime.now()
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```
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你能观察到用户并没有冻结，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？
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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？
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Python3 提供了所谓的描述符协议，它会帮助我们正确定义 getters 和 setters。让我们使用 @property 装饰器将 getter 添加到 User 的所有三个字段中。
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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。
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```python
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```
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@property
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def name(self) -> Name:
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return self._name
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@ -139,9 +139,9 @@ def since(self) -> datetime.datetime:
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return self._since
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```
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电话字段的 setter 可以使用 @<字段>.setter 来装饰：
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`phone` 字段的 setter 可以使用 `@<字段>.setter` 来装饰：
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```python
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```
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@phone.setter
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def phone(self, phone: PhoneNumber) -> None:
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if phone is None:
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@ -149,25 +149,25 @@ def phone(self, phone: PhoneNumber) -> None:
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self._phone = phone
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```
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通过重写 \_\_str\_\_() 函数，也可以为 User 提供一个简单的打印方法：
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通过重写 `__str__()` 函数，也可以为 `User` 提供一个简单的打印方法：
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```python
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```
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def __str__(self):
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return self.name.value + " [" + str(self.phone.value) + "] since " + str(self.since)
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```
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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：
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```python
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```
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class UserNotFoundException(Exception):
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pass
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```
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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。
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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。
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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：
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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：
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```python
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||||
```
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from abc import ABC, abstractmethod
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||||
class UserRepository(ABC):
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@ -176,9 +176,9 @@ class UserRepository(ABC):
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||||
pass
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```
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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，因为查找服务只查找用户。
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`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。
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||||
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：
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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：
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```
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||||
class UserRepositoryImpl(UserRepository):
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@ -186,9 +186,9 @@ class UserRepositoryImpl(UserRepository):
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||||
pass
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```
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由于添加服务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。主要，我们正在使用 MySQL 的连接库。
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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。
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||||
```python
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||||
```
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||||
from mysql.connector import connect, Error
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|
||||
class UserRepositoryImpl(UserRepository):
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@ -211,9 +211,9 @@ class UserRepositoryImpl(UserRepository):
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raise e
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```
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在上面的片段中，我们使用 root 用户，admin 密码连接到一个名为 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。
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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。
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fetch() 操作的逻辑非常直观，它对 ums_users 表执行 SELECT 查询。回想一下，添加服务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。
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||||
`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。
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### 应用层
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@ -221,9 +221,9 @@ fetch() 操作的逻辑非常直观，它对 ums_users 表执行 SELECT 查询
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![图 2: 添加服务的应用层][2]
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众所周知，一个 DTO 只是一个没有任何业务逻辑的数据容器。它主要用于在查找服务和外部服务之间传输数据。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：
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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：
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```python
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```
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||||
class UserRecord:
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||||
def toJSON(self):
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return {
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@ -233,9 +233,9 @@ class UserRecord:
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}
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```
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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。
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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。
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||||
```python
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```
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||||
class UserController:
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def __init__(self):
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@ -253,11 +253,11 @@ class UserController:
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return None
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```
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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。
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`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。
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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。
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`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。
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||||
```python
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||||
```
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||||
class UserController:
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||||
def __new__(self):
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if not hasattr(self, ‘instance’):
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@ -279,11 +279,11 @@ class UserController:
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return None
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```
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我们已经完全实现了查找服务的模型，剩下的唯一任务是将其作为 REST 服务公开。
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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。
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### REST API
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查找服务只提供一个 API，那就是通过用户名查找用户。显然 URI 如下所示：
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`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：
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```
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GET /user/{name}
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@ -294,26 +294,26 @@ GET /user/{name}
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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。
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创建一个 Flask 应用程序：
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```python
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```
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||||
from flask import Flask
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app = Flask(__name__)
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```
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然后为 Flask 应用程序定义路由，就像函数一样简单：
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```python
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```
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@app.route('/user/<name>')
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def get(name):
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pass
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```
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注意 @app.route 映射到 API /user/<name>，与之对应的函数的 get()。
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注意 `@app.route` 映射到 API `/user/<name>`，与之对应的函数的 `get()`。
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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。
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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。
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||||
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。
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||||
`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。
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||||
```python
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||||
```
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||||
from flask import jsonify, abort
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||||
controller = UserController()
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@ -326,17 +326,16 @@ else:
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||||
return resp
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```
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最后，我们需要 Flask 应用程序提供服务，可以使用 waitress 服务：
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最后，我们需要 Flask 应用程序提供服务，可以使用 `waitress` 服务：
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```python
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||||
```
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||||
from waitress import serve
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||||
serve(app, host="0.0.0.0", port=8080)
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```
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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。
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最终代码如下所示：
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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：
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```python
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```
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||||
from flask import Flask, jsonify, abort
|
||||
from waitress import serve
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@ -358,11 +357,11 @@ serve(app, host="0.0.0.0", port=8080)
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### 部署
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查询服务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。
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||||
`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。
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在继续前进之前，让我们来看下文件夹和文件结构：
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```bash
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```
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+ ums-find-service
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+ ums
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- domain.py
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@ -373,11 +372,11 @@ serve(app, host="0.0.0.0", port=8080)
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- kube-find-deployment.yml
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```
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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。
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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`。
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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。
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`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。
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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。
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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。
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```
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Flask==2.1.1
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@ -386,7 +385,7 @@ mysql-connector-python
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waitress
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```
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第二步是在 Dockerfile 中声明一些必要显示（to 校正：这里不太理解该如何翻译），如下：
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第二步是在 `Dockerfile` 中声明 Docker 相关的清单，如下：
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```
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FROM python:3.8-slim-buster
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@ -401,7 +400,7 @@ ENTRYPOINT ["python"]
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CMD ["/ums/app.py"]
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```
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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）。
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||||
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）。
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为了运行此服务，我们指示容器使用使用以下命令：
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@ -409,7 +408,7 @@ CMD ["/ums/app.py"]
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python /ums/app.py
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```
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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：
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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：
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```
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||||
docker build -t glarimy/ums-find-service
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@ -430,7 +429,7 @@ docker push glarimy/ums-find-service
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最后一步是为 Kubernetes 部署构建清单。
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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 manifest 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：
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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：
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apiVersion: apps/v1
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@ -469,9 +468,9 @@ selector:
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app: ums-find-service
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上面 manifest 的第一部分声明了 glarimy/ums-find-service 镜像的查找服务，它包含三个副本。它还暴露 8080 端口。manifet 的后半部分声明了一个Kubernetes 服务作为查找服务部署的前端。请记住，在之前文章中，mysqldb 服务已经是上述清单的一部分了。
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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。
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运行以下命令在 Kubernetes 集群上部署 manifest：
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运行以下命令在 Kubernetes 集群上部署清单文件：
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kubectl create -f kube-find-deployment.yml
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@ -487,7 +486,7 @@ kubectl get services
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![图 3: Kubernetes 服务][3]
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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：
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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：
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curl http://10.98.45.187:8080/user/KrishnaMohan
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@ -495,17 +494,17 @@ curl http://10.98.45.187:8080/user/KrishnaMohan
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注意：10.98.45.187 对应查找服务，如图 3 所示。
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如果我们使用添加服务创建一个名为 KrishnaMohan 的用户，那么上面的 curl 命令看起来如图 4 所示：
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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：
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![图 4: 查找服务][4]
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用户管理系统（UMS）的体系结构包含添加服务和查找服务，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 添加服务的 IP 地址添加新用户，使用 ums 查找服务的 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。
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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。
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![图 5: UMS 的添加服务和查找服务][5]
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### 其他服务
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UMS 系统还包含两个服务：查找服务和日志服务。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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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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@ -514,7 +513,7 @@ via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/python-microservices-using-flask-on-
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作者：[Krishna Mohan Koyya][a]
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选题：[lkxed][b]
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译者：[MjSeven](https://github.com/MjSeven)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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