Урок 23 · Kubernetes basics (Pod, Deployment, Service)

🎯

Цель урока

Сделать полноценный CRUD для задач с правильными HTTP-статусами (201/204/404), обработкой ошибок, и подготовить Task к подключению JPA.

🧠

Теория · для собеса

1 Что такое Kubernetes ▸

Kubernetes (K8s) — оркестратор контейнеров. Автоматизирует:

Деплой
Масштабирование
Self-healing (упавший под перезапускается)
Rolling updates (zero-downtime deploy)
Service discovery
Storage management

2 Основные сущности ▸

Pod — минимальная единица. 1+ контейнеров с общим network namespace и storage.

Deployment — декларативное описание «сколько подов с каким образом запустить». Deployment управляет ReplicaSet'ами.

Service — стабильный IP/DNS для группы подов. Load balancer между ними.

ConfigMap — конфигурация (env-vars, файлы), отделена от образа.

Secret — то же что ConfigMap, но для чувствительных данных (зашифрован в etcd).

Ingress — HTTP(S) маршрутизация извне кластера → Service'ам.

Namespace — виртуальный кластер внутри физического.

3 Лейблы и селекторы ▸


metadata:
  labels:
    app: taskflow

Service ищет поды по лейблам (selector: app: taskflow).

---

💻

Практика: улучшаем CRUD

Подготовка: minikube


# Установка
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

# Запуск
minikube start --driver=docker --cpus=4 --memory=4g

# Dashboard
minikube dashboard

Собираем образ внутри minikube


# Используем Docker daemon minikube (чтобы образ был в его кеше)
eval $(minikube docker-env)
docker build -t taskflow:0.1.0 .

# Или пушим в registry (для remote cluster)
docker tag taskflow:0.1.0 ghcr.io/YOUR_USER/taskflow:0.1.0
docker push ghcr.io/YOUR_USER/taskflow:0.1.0

k8s/00-namespace.yaml


apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: taskflow

k8s/10-configmap.yaml


apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: taskflow-config
  namespace: taskflow
data:
  SPRING_PROFILES_ACTIVE: "prod"
  SPRING_DATASOURCE_URL: "jdbc:postgresql://postgres:5432/taskflow"
  SPRING_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS: "kafka:9092"
  SERVER_PORT: "8080"
  JAVA_OPTS: "-XX:MaxRAMPercentage=75.0"

k8s/11-secret.yaml


apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: taskflow-secret
  namespace: taskflow
type: Opaque
stringData:
  # В проде — sealed-secrets / external-secrets / vault
  SPRING_DATASOURCE_PASSWORD: "REPLACE_ME"
  JWT_SECRET: "REPLACE_ME_with_at_least_32_chars_long_random_string"

k8s/20-postgres.yaml (для dev; в prod — managed service)


apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: postgres-pvc
  namespace: taskflow
spec:
  accessModes: [ReadWriteOnce]
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi

k8s/30-app.yaml


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: taskflow
  namespace: taskflow
spec:
  replicas: 2  # для HA
  selector:
    matchLabels:
      app: taskflow
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0  # zero-downtime
  template:
    metadata:
      labels:
        app: taskflow
    spec:
      containers:
      - name: taskflow
        image: taskflow:0.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 8080
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: taskflow-config
        env:
        - name: SPRING_DATASOURCE_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: taskflow-secret
              key: SPRING_DATASOURCE_PASSWORD
        - name: JWT_SECRET
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: taskflow-secret
              key: JWT_SECRET
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/readiness
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5
          failureThreshold: 3
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/liveness
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/liveness
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 5
          failureThreshold: 12  # 60 сек на старт

k8s/40-ingress.yaml


apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: taskflow
  namespace: taskflow
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - host: taskflow.local
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: taskflow
            port:
              number: 80

Деплой


# Применяем всё
kubectl apply -f k8s/

# Проверяем
kubectl get all -n taskflow

# Логи пода
kubectl logs -n taskflow -l app=taskflow -f

# Port-forward для теста
kubectl port-forward -n taskflow svc/taskflow 8080:80

# В другом терминале
curl http://localhost:8080/actuator/health

Полезные команды


kubectl get pods -n taskflow              # все поды
kubectl describe pod  -n taskflow   # детали
kubectl exec -it  -n taskflow -- sh  # войти в контейнер
kubectl delete -f k8s/                    # удалить всё
kubectl rollout status deployment/taskflow -n taskflow  # статус обновления
kubectl rollout undo deployment/taskflow -n taskflow    # откат

Rolling update


# Меняем image в deployment
kubectl set image deployment/taskflow taskflow=taskflow:0.2.0 -n taskflow

# K8s постепенно заменяет поды (maxSurge=1, maxUnavailable=0)
# Поды новой версии создаются → readiness проходит → старые удаляются

---

🎯

Зачем это на собесе

После урока ты должен уметь ответить на:

HA: 2+ реплики + Service = если один под умер, второй принимает трафик.

Auto-healing: liveness probe → K8s перезапускает упавший контейнер.

Zero-downtime deploy: rolling update + readiness probe = новые поды готовы → старые удаляются.

Resource limits: requests для scheduler, limits для cgroup. JVM не съест больше, чем положено.

❓

5 вопросов на углубление

Раскрой вопрос и нажми «🤔 Хочу разобрать подробнее» — он попадёт в страницу ответов.

Deployment vs StatefulSet — что выбрать для Spring Boot?

Разбор внутри: stateless replicas и stateful нагрузки.

startupProbe vs livenessProbe vs readinessProbe

Разбор внутри: медленный старт, перезапуск и вывод из трафика.

ClusterIP vs LoadBalancer — как открыть сервис?

Разбор внутри: внутренний доступ и внешний балансировщик.

Что происходит, когда readiness probe падает?

Разбор внутри: endpoints Service-а и прекращение трафика на pod.

Как выбрать imagePullPolicy?

Разбор внутри: Always, IfNotPresent и локальная разработка в kind/minikube.

Готов идти дальше?

Выбери вопросы, которые тебе интересны, и изучи их. Потом — к следующему уроку.

🚀 Перейти к Уроку 24

Сначала пройди все секции и выбери хотя бы 1 вопрос

⬅️ Назад к Уроку 22