# Kubernetes核心技术Helm

Helm就是一个包管理工具【类似于npm】

# 为什么引入Helm

首先在原来项目中都是基于yaml文件来进行部署发布的，而目前项目大部分微服务化或者模块化，会分成很多个组件来部署，每个组件可能对应一个deployment.yaml,一个service.yaml,一个Ingress.yaml还可能存在各种依赖关系，这样一个项目如果有5个组件，很可能就有15个不同的yaml文件，这些yaml分散存放，如果某天进行项目恢复的话，很难知道部署顺序，依赖关系等，而所有这些包括

基于yaml配置的集中存放
基于项目的打包
组件间的依赖

但是这种方式部署，会有什么问题呢？

如果使用之前部署单一应用，少数服务的应用，比较合适
但如果部署微服务项目，可能有几十个服务，每个服务都有一套yaml文件，需要维护大量的yaml文件，版本管理特别不方便

Helm的引入，就是为了解决这个问题

使用Helm可以把这些YAML文件作为整体管理
实现YAML文件高效复用
使用helm应用级别的版本管理

# Helm介绍

Helm是一个Kubernetes的包管理工具，就像Linux下的包管理器，如yum/apt等，可以很方便的将之前打包好的yaml文件部署到kubernetes上。

Helm有三个重要概念

helm：一个命令行客户端工具，主要用于Kubernetes应用chart的创建、打包、发布和管理
Chart：应用描述，一系列用于描述k8s资源相关文件的集合
Release：基于Chart的部署实体，一个chart被Helm运行后将会生成对应的release，将在K8S中创建出真实的运行资源对象。也就是应用级别的版本管理
Repository：用于发布和存储Chart的仓库

# Helm组件及架构

Helm采用客户端/服务端架构，有如下组件组成

Helm CLI是Helm客户端，可以在本地执行
Tiller是服务器端组件，在Kubernetes集群上运行，并管理Kubernetes应用程序
Repository是Chart仓库，Helm客户端通过HTTP协议来访问仓库中Chart索引文件和压缩包

# Helm v3变化

2019年11月13日，Helm团队发布了Helm v3的第一个稳定版本

该版本主要变化如下

架构变化
- 最明显的变化是Tiller的删除
- V3版本删除Tiller
- relesase可以在不同命名空间重用

V3之前

V3版本

# helm配置

首先我们需要去官网下载 (opens new window)

第一步，下载helm (opens new window)安装压缩文件，上传到linux系统中
第二步，解压helm压缩文件，把解压后的helm目录复制到 usr/bin 目录中
使用命令：helm

我们都知道yum需要配置yum源，那么helm就就要配置helm源

# helm仓库

添加仓库

helm repo add 仓库名  仓库地址

例如

# 配置微软源
helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts
# 配置阿里源
helm repo add aliyun https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts
# 配置google源
helm repo add google https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com/

# 更新
helm repo update

然后可以查看我们添加的仓库地址

# 查看全部
helm repo list
# 查看某个
helm search repo stable

或者可以删除我们添加的源

helm repo remove stable

# helm基本命令

chart install
chart upgrade
chart rollback

# 使用helm快速部署应用

# 使用命令搜索应用

首先我们使用命令，搜索我们需要安装的应用

# 搜索 weave仓库
helm search repo weave

# 根据搜索内容选择安装

搜索完成后，使用命令进行安装

helm install ui aliyun/weave-scope

可以通过下面命令，来下载yaml文件【如果】

kubectl apply -f weave-scope.yaml

安装完成后，通过下面命令即可查看

helm list

同时可以通过下面命令，查看更新具体的信息

helm status ui

但是我们通过查看 svc状态，发现没有对象暴露端口

所以我们需要修改service的yaml文件，添加NodePort

kubectl edit svc ui-weave-scope

这样就可以对外暴露端口了

然后我们通过 ip + 32185 即可访问

# 如果自己创建Chart

使用命令，自己创建Chart

helm create mychart

创建完成后，我们就能看到在当前文件夹下，创建了一个 mychart目录

# 目录格式

templates：编写yaml文件存放到这个目录
values.yaml：存放的是全局的yaml文件
chart.yaml：当前chart属性配置信息

# 在templates文件夹创建两个文件

我们创建以下两个

deployment.yaml
service.yaml

我们可以通过下面命令创建出yaml文件

# 导出deployment.yaml
kubectl create deployment web1 --image=nginx --dry-run -o yaml > deployment.yaml
# 导出service.yaml 【可能需要创建 deployment，不然会报错】
kubectl expose deployment web1 --port=80 --target-port=80 --type=NodePort --dry-run -o yaml > service.yaml