SpringBoot应用Docker容器化与K8s部署实战：集成Jenkins实现CI/CD自动化

在云原生时代，将传统的单体或微服务应用进行容器化并部署到 Kubernetes 集群已成为标准实践。本文将以一个典型的 SpringBoot 应用为例，详细讲解从构建 Docker 镜像到通过 Kubernetes 进行编排部署，并最终集成 Jenkins 实现持续集成与持续交付（CI/CD）的全流程。

1. SpringBoot 应用容器化

首先，我们需要为 SpringBoot 应用创建一个 Dockerfile，这是构建镜像的蓝图。

# 使用官方 OpenJDK 运行时作为基础镜像
FROM openjdk:11-jre-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 将构建好的 Jar 包复制到容器中
COPY target/my-springboot-app-1.0.0.jar app.jar

# 暴露应用端口
EXPOSE 8080

# 定义容器启动时执行的命令
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

使用以下命令在项目根目录（pom.xml 同级）构建 Docker 镜像：

docker build -t my-springboot-app:latest .

这会将我们的 Java 应用打包成一个可移植的容器镜像。

2. 编写 Kubernetes 部署文件

接下来，我们需要定义 Kubernetes 资源清单来部署和管理这个容器。通常包含 Deployment 和 Service 两个主要部分。

deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: springboot-app-deployment
  labels:
    app: springboot-app
spec:
  replicas: 2  # 指定Pod副本数量
  selector:
    matchLabels:
      app: springboot-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: springboot-app
    spec:
      containers:
      - name: springboot-app
        image: my-springboot-app:latest  # 使用上一步构建的镜像
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:  # 存活探针
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 60
          periodSeconds: 10

service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: springboot-app-service
spec:
  selector:
    app: springboot-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80          # Service对外端口
      targetPort: 8080  # 容器内端口
  type: LoadBalancer    # 根据云服务商创建外部负载均衡器

使用 kubectl 命令应用配置：

kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml

3. 集成 Jenkins 实现 CI/CD 流水线

自动化是云原生实践的关键。我们可以在 Jenkins 中创建一个 Pipeline 任务，自动化整个构建、推送镜像和部署流程。

在项目根目录创建 Jenkinsfile：

pipeline {
    agent any
    environment {
        DOCKER_REGISTRY = 'your-registry.com/your-namespace'
        K8S_NAMESPACE = 'default'
    }
    stages {
        stage('代码检出') {
            steps {
                checkout scm
            }
        }
        stage('Maven 构建') {
            steps {
                sh 'mvn clean package -DskipTests'
            }
        }
        stage('构建与推送 Docker 镜像') {
            steps {
                script {
                    docker.build("${DOCKER_REGISTRY}/my-springboot-app:${env.BUILD_ID}")
                    docker.withRegistry('https://your-registry.com', 'docker-credentials-id') {
                        docker.image("${DOCKER_REGISTRY}/my-springboot-app:${env.BUILD_ID}").push()
                    }
                }
            }
        }
        stage('更新 K8s 部署') {
            steps {
                script {
                    // 使用 sed 或 yq 工具动态更新 deployment.yaml 中的镜像标签
                    sh """
                        sed -i 's|image:.*|image: ${DOCKER_REGISTRY}/my-springboot-app:${env.BUILD_ID}|' k8s/deployment.yaml
                    """
                    sh "kubectl apply -f k8s/deployment.yaml --namespace=${K8S_NAMESPACE}"
                }
            }
        }
        stage('健康检查') {
            steps {
                script {
                    // 等待并检查新Pod是否就绪
                    sh "kubectl rollout status deployment/springboot-app-deployment --namespace=${K8S_NAMESPACE} --timeout=300s"
                }
            }
        }
    }
    post {
        success {
            echo 'Pipeline 执行成功！应用已部署。'
        }
        failure {
            echo 'Pipeline 执行失败。'
            // 可以在这里添加回滚逻辑
        }
    }
}

此流水线定义了从代码变更到生产部署的完整自动化流程，极大地提升了运维/DevOps效率。

总结

通过以上步骤，我们完成了 SpringBoot 应用的容器化、Kubernetes 部署以及 CI/CD 流水线的搭建。这套组合拳不仅提升了应用的可移植性和伸缩性，还通过自动化降低了人工操作的风险和成本，是构建现代云原生应用的坚实基础。在实际项目中，你可能还需要考虑配置管理、服务网格、监控告警等更多环节。