【问题标题】：Rapidly modifying Python app in K8S pod for debugging在 K8S pod 中快速修改 Python 应用进行调试
【发布时间】：2019-04-26 18:36:19
【问题描述】：

背景

我有一个在桌面 PC 上运行的大型 Python 服务，我需要让它作为 K8S 部署的一部分运行。我希望我必须进行一些小的更改才能使服务在部署/pod 中运行，然后才能正常工作。

问题

到目前为止，如果我在 Python 代码中遇到问题，需要一段时间来更新代码，然后将其部署以进行另一轮测试。例如，我必须：

修改我的 Python 代码。
重建 Docker 容器（包括我的 Python 服务）。
scp 将 Docker 容器转移到 Docker Registry 服务器。
docker load镜像，更新标签，推送到Registry后端DB。
手动终止当前运行的 Pod，以便部署使用新的 Docker 映像重新启动所有 Pod。

每次我需要调试一个小问题时，这都需要大量的准备时间。理想情况下，我更喜欢能够只修改已经在 Pod 上运行的 Python 代码的副本，但我不能杀死它（因为 Python 服务是默认启动的应用程序，使用 PID=1），并且K8S 不支持重新启动 pod（据我所知）。或者，如果我杀死/启动另一个 pod，它不会对我之前正在处理的 pod 进行本地更改（这当然是设计使然；但对我的调试工作没有帮助）。

问题

有没有更好/更快的方法来快速部署（实验/调试）更改到我正在测试的容器，而无需花费几分钟重新创建容器映像、重新部署/标记/推送它们等？如果我可以找到并挂载（读写）Docker 映像，那可能会有所帮助，因为我可以直接编辑其中的数据（即新的 Python 更改），然后杀死 pod，以便部署重新创建它们。

【问题讨论】：

标签： docker debugging kubernetes

【解决方案1】：

主要有两种选择：一种是使用减少或自动化流程的工具，另一种是使用 Minikube 之类的本地开发。

首先，有一百万种工具，但 Skaffold 可能是最常见的一种。

对于第二个，您执行( eval $(minikube docker-env) && docker build -t myimagename . ) 之类的操作，它将直接在 Minikube docker 环境中构建映像，因此您可以完全跳过列表中的第 3 步和第 4 步。您可以将其与检测图像更改并重新启动您的 pod 或更新部署（重新启动 pod）的工具结合使用。

另外，使用scp 和docker load 的FWIW 非常不标准，通常会合并为docker push。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你的痛点是依赖于 python 代码的容器。您可以找到一种方法从 docker 映像构建阶段排除源代码。

根据我的经验，我会创建一个只包含python包依赖的docker镜像，并使用volume将源代码dir映射到容器路径，所以如果没有添加依赖则不需要重新构建镜像或删除。

示例

我对k8s没有太多经验，但我相信它一定和docker run差不多。

Dockerfile

FROM python:3.7-stretch

COPY ./python/requirements.txt /tmp/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir -r /tmp/requirements.txt

ENTRYPOINT ["bash"]

Docker 容器

scp 将您的代码部署到服务器，并将您的主机源路径映射到容器源路径，如下所示：

docker run -it -d -v /path/to/your/python/source:/path/to/your/server/source --name python-service your-image-name

使用卷映射，您的容器不再依赖源代码，您可以轻松更改源代码而无需重建映像。

【讨论】：