Kubernetes核心技术Helm

Helm就是一个包管理工具【类似于npm】

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为什么引入Helm

在 Kubernetes 中，应用通常通过多个 YAML 文件（Deployment、Service、Ingress 等）进行部署。当系统演进为微服务架构后，一个应用往往由多个组件组成，每个组件都需要维护独立的 YAML 文件，导致部署复杂、依赖难以管理、版本控制困难。因此，引入 Helm 作为 Kubernetes 的包管理工具，用于统一管理、打包和发布应用。

传统 YAML 部署的核心问题

  1. 文件碎片化严重

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    一个服务：Deployment + Service + Ingress
多个服务：几十甚至上百 YAML

难维护 ❌
难查找 ❌
难统一管理 ❌

  2. 无法描述依赖关系

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    先部署 DB？
再部署后端？
最后部署前端？

  3. 环境差异难处理

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    dev / test / prod 配置不同
YAML 需要复制多份修改

  4. 缺乏版本管理

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    YAML 需要复制多份修改

无法快速回滚

  5. 复用能力差

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    多个项目用同一套组件（如 Redis）

只能复制粘贴

Helm 解决了什么问题

  • 应用级打包
  • 模板化
  • 环境隔离
  • 版本管理
  • 依赖管理

Helm介绍

Helm 是 Kubernetes 的包管理工具，用于将多个资源对象（Deployment、Service、Ingress 等）打包为一个 Chart，通过模板化机制实现配置复用，并提供应用级的版本管理、依赖管理和一键部署能力，大幅提升 Kubernetes 应用的交付效率。

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

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Helm v3变化

Helm v3 采用纯客户端架构，移除了服务端组件 Tiller。Helm CLI 直接通过 Kubernetes API 与集群通信，所有操作基于当前 kubeconfig 权限执行，从而简化架构并提升安全性。

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
    • 支持将Chart推送至Docker 镜像仓库中
    • 使用JSONSchema验证 chart values

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Helm v2 vs v3 对比

对比点Helm v2Helm v3
架构C/S（有 Tiller）纯客户端
安全性低（Tiller 高权限）高（基于 kubeconfig）
复杂度高低
权限控制难统一 RBAC

helm配置

首先我们需要去 官网下载

  • 第一步，下载helm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

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helm repo add 仓库名  仓库地址

例如

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helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo add ingress-nginx https://kubernetes.github.io/ingress-nginx
helm repo add aliyun https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts

# 更新
helm repo update
# 查看仓库
helm repo list

# 搜索 Chart
helm search repo nginx

# 删除仓库
helm repo remove bitnami

安装

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# 下载
wget https://get.helm.sh/helm-v3.14.0-linux-amd64.tar.gz

# 解压
tar -zxvf helm-v3.14.0-linux-amd64.tar.gz

# 移动
mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm

# 验证
helm version

helm基本命令

命令描述
create创建一个chart并指定名称
dependency管理chart依赖
get下载release，可用子命令：all、hooks、manifest、notes、value
history获取release历史
install安装一个chart
list列出release
package将chart目录打包到chart存档文件中
pull从远程仓库中下载chart并解压到本地； helm pull stable/mysql –untar
repo添加、列出、移除、更新和索引chart仓库
rollback从之前版本回滚
search根据关键字搜索Chart
show查看chart详细信息
template本地呈现模板
uninstall卸载一个release
upgrade更新一个release
version查看helm客户端版本
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# 安装
helm install my-nginx bitnami/nginx
# 查看
helm list
# 升级
helm upgrade my-nginx bitnami/nginx
# 回滚
helm rollback my-nginx 1
#卸载
helm uninstall my-nginx

values.yaml（Helm 核心）

参数化配置

示例

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helm install my-nginx bitnami/nginx \
  --set service.type=NodePort
  
或
helm install my-nginx bitnami/nginx -f values.yaml

使用helm快速部署应用

Step 1：搜索应用

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# 搜索 weave仓库
helm search repo weave

Step 2：查看 Chart 详情

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helm show values aliyun/weave-scope

用来找

  • 端口
  • 副本数
  • 资源限制

Step 3：安装（带参数）

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helm install ui aliyun/weave-scope \
  --set service.type=NodePort
 
或使用 values.yaml
helm install ui aliyun/weave-scope -f values.yaml

Step 4：查看状态

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helm list
helm status ui

Step 5：查看资源

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kubectl get pods,svc

Step 6：访问服务

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NodeIP + NodePort

Helm 已经部署了资源，但参数没配对（service.type 默认是 ClusterIP）

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# 为什么不能直接 kubectl edit
kubectl edit svc ui-weave-scope
虽然能改成功，但有问题：
❌ Helm 不知道你改了什么
❌ 下次 helm upgrade 会被覆盖
❌ 配置不可追踪（不符合 DevOps）

正确做法:
方式1：直接升级
helm upgrade ui aliyun/weave-scope \
  --set service.type=NodePort

方式2：用 values.yaml（推荐）
① 导出默认配置
helm show values aliyun/weave-scope > values.yaml
② 修改
service:
  type: NodePort
③ 升级
helm upgrade ui aliyun/weave-scope -f values.yaml

方式3：强制修改
kubectl patch svc ui-weave-scope \
  -p '{"spec":{"type":"NodePort"}}'

如果自己创建Chart

使用命令，自己创建Chart

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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

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mychart/
  Chart.yaml        # 描述信息
  values.yaml       # 全局变量（核心）
  templates/        # 模板文件
  charts/           # 依赖

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

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# 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

安装mychart

执行命令创建

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helm install web1 mychart

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应用升级

当我们修改了mychart中的东西后，就可以进行升级操作

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helm upgrade web1 mychart

chart模板使用

通过传递参数，动态渲染模板，yaml内容动态从传入参数生成

刚刚我们创建mychart的时候，看到有values.yaml文件，这个文件就是一些全局的变量，然后在templates中能取到变量的值，下面我们可以利用这个，来完成动态模板

  • 在values.yaml定义变量和值
  • 具体yaml文件，获取定义变量值
  • yaml文件中大体有几个地方不同
    • image
    • tag
    • label
    • port
    • replicas

Helm Chart 提供了一套默认配置（values.yaml），但在实际部署中通常需要根据环境进行调整。可以通过 -f values.yaml 或 --set 覆盖默认配置，其中 --set 优先级更高。推荐在生产环境中使用 values.yaml 文件统一管理配置，以保证可维护性和可复用性。

定义变量和值

在values.yaml定义变量和值

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replicaCount: 2

image:
  repository: nginx
  tag: "1.25"

service:
  type: ClusterIP
  port: 80

获取变量和值

我们通过表达式形式 使用全局变量 {{.Values.变量名称}}

例如： {{.Release.Name}}

deployment.yaml（模板）

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replicas: {{ .Values.replicaCount }}

containers:
- name: nginx
  image: {{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}

service.yaml

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type: {{ .Values.service.type }}
port: {{ .Values.service.port }}

安装应用

在我们修改完上述的信息后，就可以尝试的创建应用了

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# 带调试
helm install web2 mychart --dry-run --debug

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