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# “杀鸡不要用屠龙刀。”
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# 最佳实践 docker运行 pg 和s3 最好
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# Longhorn 是你的“硬盘”，而 S3 是你的“保险柜”。
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# k3s和k3d
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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。
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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。
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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：
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## 方案一：代码挂载（像 Docker Compose 一样开发）
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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。
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1. **创建集群时挂载源码**：
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```bash
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# 把本地项目目录 /home/fei/k3s/my-rails 挂载到 k3d 节点内的 /src
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k3d cluster create rails-dev \
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-v "/home/fei/k3s/my-rails:/src@agent:0" \
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-p "8081:80@loadbalancer"
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```
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2. **在 Deployment 中使用 `hostPath**`：
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```yaml
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spec:
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containers:
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- name: rails
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image: rails-base-image:latest # 只需要一个装好 bundle 的基础镜像
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volumeMounts:
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- name: code
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mountPath: /app
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volumes:
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- name: code
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hostPath:
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path: /src # 对应 k3d 节点里的路径
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```
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**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。
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## 方案二：使用 Telepresence（神器级别的“黑科技”）
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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。**
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* **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。
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* **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。
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## 方案三：Skaffold（自动化构建流）
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既然你已经习惯了配置文件放在 `/home/fei/k3s/`，可以写一个 `skaffold.yaml`。
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```yaml
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# skaffold.yaml 核心配置
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build:
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artifacts:
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- image: my-rails-app
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sync:
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manual:
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- src: 'app/**/*.rb' # 监控 ruby 文件
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dest: '.' # 自动同步进容器，不重新构建镜像
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deploy:
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kubectl:
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manifests:
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- k8s/*.yaml
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```
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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。
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## 总结建议
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| 场景 | 推荐工具 |
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| **初期写业务代码** | 直接用 Docker Compose，最简单。 |
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| **联调 K8s 资源** | **k3d + 方案一 (Mount)**，成本最低。 |
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| **微服务联调/高级测试** | **Telepresence**，本地跑代码，环境在云端（集群）。 |
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**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。** |