目前最火的 ChatGpt，据说微软在 2019 年向 OpenAI 投资了约10亿美元的现金和云代金券，让团队购买微软云进行训练。在 Cloud Native 的时代背景下，Serverless 这种云原生开发模型，让开发者不需要关注服务器底层的部署，只需要编写功能函数。下面我们介绍如何使用 Knative 部署一个属于自己的 Serverless 服务集群。

Knative 服务安装

Knative 本质上是在K8s 上的一个容器管理服务。在K8s集群中能轻松运行无服务器容器，Knative 负责网络的自动扩缩容，而且可以通过 knative/func 插件支持构建多种编程语言容器。目前支持的编程语言或框架如下，当然用户能自己扩展函数模板。

Language	Format
Go	CloudEvents
Go	HTTP
Node.js	CloudEvents
Node.js	HTTP
Python	CloudEvents
Python	HTTP
Quarkus	CloudEvents
Quarkus	HTTP
Rust	CloudEvents
Rust	HTTP
Springboot	CloudEvents
Springboot	HTTP
TypeScript	CloudEvents
TypeScript	HTTP

根据官网的介绍， 使用 Knative 需要先安装一些软件，而且至少需要3核内存3GB的机器。

1. 安装 Kind , Kind 可以很方便的一键式创建一个 k8s 集群。

curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.17.0/kind-linux-amd64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind

2. 安装 kubectl, 顾名思义这个工具是 k8s 客户端管理工具。

curl -LO "https://dl.k8s.io/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl.sha256"
chmod +x kubectl
sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kind

3. 安装 knative client 插件, knative 命令式客户端;

wget https://github.com/knative/client/releases/download/knative-v1.9.0/kn-linux-amd64
mv kn-linux-amd64 kn
chmod +x ./kn
sudo mv ./kn /usr/local/bin/

4. 安装 knative quickstart 插件, 一键创建k8s集群并部署 knative 服务的工具, 注意我写文档时候 最新版 version 1.9.0是有问题的因此只能先下载 v1.8.1

wget https://github.com/knative-sandbox/kn-plugin-quickstart/releases/download/knative-v1.8.1/kn-quickstart-linux-amd64

mv kn-quickstart-linux-amd64 kn-quickstart
chmod +x ./kn-quickstart
sudo mv ./kn-quickstart /usr/local/bin/

安装完这些我们已经可以部署一个 knative 的集群了，启动后通过 kind get clusters 能看到对应集knative群说明服务正常。

kn quickstart kind
kind get clusters

5. 下面我们来安装构建 serverless 函数的插件 kn-func, 用户新建函数，构建函数镜像和镜像部署到对应的仓库，knative 服务可以从镜像仓库拉取对应的镜像启动服务。

wget get https://github.com/knative/func/releases/download/knative-v1.9.0/func_linux_amd64
mv func_linux_amd64 kn-func
sudo mv ./kn-func /usr/local/bin/
kn func version

创建 Serverless 函数

至此我们安装软件的准备工作已经完成，下面我们开始创建函数。例如我们在 cloud-funs 文件夹下创建一个 go 的函数

mkdir cloud-funs && cd cloud-funs
kn func create -l go hello-go

go 函数主要内容见链接 https://github.com/knative/func/blob/main/templates/go/http/handle.go

构建 Serveless 镜像

1. 建过程中需要依赖 Google 镜像 https://gcr.io/paketo-buildpacks/builder:base 因为众所周知的网络隔离，我们无法使用 Google 的镜像，网络上说的改本地镜像名的方法也不靠谱。最终我折腾了好久解决了这个问题…

• Registry for function images: 填docker仓库地址（用于镜像部署），如果没有仓库可以暂时随便填个字符串，不影响以下流程。

cloud-funs cd hello-go  
kn func build 

2. 本地校验函数, 可以看到服务运行在 8080 端口

kn func run

另一个终端执行
curl "http://127.0.0.1:8080?hello=1" 能收到返回值如下，符合刚刚我们创建的函数的返回值，说明 serverless 函数运行成功。

GET /?hello=1 HTTP/1.1 127.0.0.1:8080
  User-Agent: curl/7.68.0
  Accept: */*

3. 镜像部署, 部署成功后能在镜像仓库中看到对应的镜像。

kn func deploy

使用 Knative 服务

上一步我们将镜像部署到仓库的同时，也部署在了本地 knative 集群中，访问地址是 http://hello-go.default.127.0.0.1.sslip.io

kn service list
curl "http://hello-go.default.127.0.0.1.sslip.io?hello=1"

kn service --help 可以查看完成的命令使用说明：

1. 部署 knative service

这次我们使用远程镜像 gcr.io/knative-samples/helloworld-go 进行部署。

 kn service create hello1 \
--image gcr.io/knative-samples/helloworld-go \
--port 8080 \
--env TARGET=World

2. 自动扩缩容

kn service list
kubectl get pod -l serving.knative.dev/service=hello1 -w
# 另一个终端执行
curl "http://hello1.default.127.0.0.1.sslip.io"

3. 流量治理

每次更新服务都会产生一个服务快照，可以通过流量配置指定新旧版本之间的流量。@latest 表示最新版，

kn service update hello1 --env TARGET=Knative

curl "http://hello1.default.127.0.0.1.sslip.io"

kn revisions list

可以看到流量现在 100% 都在 函数 hello1-00002， 接下来我们设置两个函数各占 50% 流量。

kn service update hello1 \
--traffic hello1-00001=50 \
--traffic @latest=50

kn revisions list