最佳实践 docker运行 pg 和s3 最好

Longhorn 是你的“硬盘”，而 S3 是你的“保险柜”。

k3s和k3d

你说得太对了。如果只是为了纯粹的代码开发，直接用 docker-compose 挂载代码目录确实更爽，反馈更及时。

但之所以在开发阶段引入 k3d，通常是为了解决“环境一致性”问题。如果你打算最终把 Rails 部署到 K3s 集群（配合你的 PG16 和 Longhorn），在 k3d 里开发能让你提前踩坑，比如：容器间的网络发现、Ingress 配置、以及 K8s 的环境变量注入。

如果你觉得频繁构建镜像很痛苦，那是姿势不对。我们完全可以把 k3d 玩出 Docker 的丝滑感。这里有三个进阶方案：

方案一：代码挂载（像 Docker Compose 一样开发）

k3d 支持在创建集群时直接挂载宿主机目录到 Node 容器。我们可以把 Rails 代码挂载进去，然后通过 K8s 的 hostPath 卷映射给 Pod。

创建集群时挂载源码：

# 把本地项目目录 /home/fei/k3s/my-rails 挂载到 k3d 节点内的 /src
k3d cluster create rails-dev \
  -v "/home/fei/k3s/my-rails:/src@agent:0" \
  -p "8081:80@loadbalancer"

**在 Deployment 中使用 hostPath**：

spec:
  containers:
  - name: rails
    image: rails-base-image:latest # 只需要一个装好 bundle 的基础镜像
    volumeMounts:
    - name: code
      mountPath: /app
  volumes:
  - name: code
    hostPath:
      path: /src # 对应 k3d 节点里的路径

优点：修改本地代码，Pod 里的代码同步更新。配合 rails s 的热重载，基本不需要重新构建。

方案二：使用 Telepresence（神器级别的“黑科技”）

如果你觉得挂载卷太麻烦，Telepresence 是目前 K8s 开发的最优解。它的逻辑是：把你的开发机“瞬移”进集群内部。

它是怎么工作的？ 它会在 k3d 集群里运行一个代理，拦截发往 rails-service 的流量，并转发到你本地机器上运行的 Rails 进程。
体验：你在本地直接运行 bin/dev 或 rails s，但你的 Rails 程序可以像在集群里一样访问 longhorn-storage、db-service 或者其他 K8s Service。

方案三：Skaffold（自动化构建流）

既然你已经习惯了配置文件放在 /home/fei/k3s/，可以写一个 skaffold.yaml。

# skaffold.yaml 核心配置
build:
  artifacts:
  - image: my-rails-app
    sync:
      manual:
        - src: 'app/**/*.rb' # 监控 ruby 文件
          dest: '.'          # 自动同步进容器，不重新构建镜像
deploy:
  kubectl:
    manifests:
      - k8s/*.yaml

执行 skaffold dev 后，你改一行代码，它会发现并自动把这个文件 kubectl cp 到运行中的 Pod 里，速度非常快。

总结建议

场景	推荐工具
初期写业务代码	直接用 Docker Compose，最简单。
联调 K8s 资源	k3d + 方案一 (Mount)，成本最低。
微服务联调/高级测试	Telepresence，本地跑代码，环境在云端（集群）。

你现在的情况，是已经写好了 Rails 的核心逻辑，准备开始对接 K8s 的存储和网络了吗？如果是，我们可以试着写一个带 HostPath 挂载的 k3d 配置。

3.3 KiB Raw Blame History Unescape Escape