首先编写Golang Web服务并构建Docker镜像，接着推送至镜像仓库，最后通过Kubernetes Deployment和Service配置部署应用，实现Pod副本管理与外部访问。
在Kubernetes环境下部署Golang应用，核心在于将Go程序打包成容器镜像，并通过Kubernetes资源定义进行编排管理。整个流程包括编写Go应用、构建Docker镜像、推送到镜像仓库，最后通过Kubernetes部署。下面是一个完整的示例说明。
编写一个简单的Golang Web服务
首先创建一个基本的HTTP服务，监听8080端口：
package mainimport ( "fmt" "log" "net/http" "os" )
func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { hostname, _ := os.Hostname() fmt.Fprintf(w, "Hello from Go app! Host: %s\n", hostname) }
func main() { http.HandleFunc("/", handler) port := os.Getenv("PORT") if port == "" { port = "8080" } log.Printf("Starting server on port %s", port) log.Fatal(http.ListenAndServe(":"+port, nil)) }
保存为 main.go，这个服务会输出欢迎信息和当前Pod主机名，便于验证部署效果。
构建Docker镜像
创建 Dockerfile，使用多阶段构建减小镜像体积：
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# 构建阶段 FROM golang:1.21 AS builder WORKDIR /app COPY . . RUN go mod tidy RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o main .运行阶段
FROM alpine:latest RUN apk --no-cache add ca-certificates WORKDIR /root/ COPY --from=builder /app/main . EXPOSE 8080 CMD ["./main"]
构建并打标签：
docker build -t go-k8s-app:v1 .
若要推送到远程仓库（如Docker Hub），先打标签再推送：
docker tag go-k8s-app:v1 your-dockerhub/go-k8s-app:v1 docker push your-dockerhub/go-k8s-app:v1
编写Kubernetes部署配置
创建 deployment.yaml 定义Deployment和Service：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: go-app-deployment
labels:
app: go-app
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: go-app
template:
metadata:
labels:
app: go-app
spec:
containers:
- name: go-app
image: go-k8s-app:v1 # 若使用远程镜像，替换为 your-dockerhub/go-k8s-app:v1
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: PORT
value: "8080"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: go-app-service
spec:
selector:
app: go-app
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer
这个配置启动两个Pod副本，并通过LoadBalancer类型Service对外暴露服务。
部署到Kubernetes集群
使用kubectl应用配置：
kubectl apply -f deployment.yaml
查看Pod状态：
kubectl get pods -l app=go-app
查看Service：
kubectl get service go-app-service
如果在本地Minikube运行，可通过 minikube service go-app-service 访问服务。云环境会分配外部IP。
基本上就这些。从写代码到容器化再到Kubernetes部署，流程清晰，适合CI/CD集成。关键是镜像构建和YAML配置的准确性。
