快速入门：使用 Azure CLI 为 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集部署 Azure Linux 容器主机

通过使用 Azure CLI 部署适用于 AKS 的 Azure Linux 容器主机群集，开始使用 Azure Linux 容器主机。

在此快速入门中，您将学习如何：

安装 Kubernetes CLI kubectl。
创建 Azure 资源组。
创建和部署 Azure Linux 容器主机群集。
配置 kubectl 以连接到 Azure Linux 容器主机群集。
将示例多容器应用程序部署到群集。

先决条件

如果您没有 Azure 试用订阅，请在开始之前创建试用订阅。
如果想要在本地运行 CLI 引用命令，安装 Azure CLI。如果在 Windows 或 macOS 上运行，请考虑在 Docker 容器中运行 Azure CLI。有关详细信息，请参阅如何在 Docker 容器中运行 Azure CLI。
- 如果使用本地安装，请使用 az login 命令登录到Azure CLI。若要完成身份验证过程，请遵循终端中显示的步骤。有关其他登录选项，请参阅使用 Azure CLI 登录。
- 出现提示时，请在首次使用时安装 Azure CLI 扩展。有关扩展的详细信息，请参阅将扩展与 Azure CLI 配合使用。
- 运行 az version 以查找已安装的版本和依赖库。若要升级到最新版本，请运行 az upgrade。

设置环境变量。

设置以下环境变量，为每个部署创建唯一的资源名称：

export RESOURCE_GROUP="<your-resource-group-name>"
export REGION="<your-region>"
export CLUSTER_NAME="<your-cluster-name>"

创建资源组

Azure 资源组是用于部署和管理 Azure 资源的逻辑组。在Azure中创建资源组时，需要指定位置。此位置是资源组元数据的存储位置，如果在创建资源时未指定其他区域，则资源在Azure中运行的位置。

使用 az group create 命令创建资源组。

az group create --name $RESOURCE_GROUP --location $REGION

示例输出：

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$RESOURCE_GROUP",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$RESOURCE_GROUP",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

创建 Azure Linux 容器主机群集

使用 az aks create 命令创建Azure Linux 容器主机 AKS 群集，并将 --os-sku 参数设置为 AzureLinux。

az aks create --name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --os-sku AzureLinux

片刻之后，该命令将会完成，并返回有关群集的 JSON 格式信息。

连接至群集

若要管理 Kubernetes 群集，请使用 Kubernetes 命令行客户端 kubectl。如果使用的是 Azure Cloud Shell，则 kubectl 已安装。若要在本地安装 kubectl，请使用 az aks install-cli 命令。

使用 kubectl 命令将 az aks get-credentials 配置为连接到你的 Kubernetes 群集。此命令将下载凭据，并将 Kubernetes CLI 配置为使用这些凭据。
```
az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
使用 kubectl get 命令验证与群集之间的连接。此命令将返回群集节点的列表。
```
kubectl get nodes
```

部署应用程序

若要部署应用程序，请使用清单文件创建运行 AKS Store 应用程序所需的所有对象。 Kubernetes 清单文件定义群集的所需状态，例如要运行的容器映像。该清单包含以下 Kubernetes 部署和服务：

门店：Web 应用程序，供客户查看产品和下单。
产品服务：显示产品信息。
订单服务：负责下单。
Rabbit MQ：工单队列的消息队列。

Note

不建议在没有持久性存储用于生产的情况下，运行有状态容器（例如 Rabbit MQ）。此处使用这些服务是为了简单起见，但我们建议使用托管服务，例如Azure Cosmos DB或Azure 服务总线。

创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件，并将以下清单复制到其中：

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  serviceName: rabbitmq
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: rabbitmq
        image: mcr.azk8s.cn/mirror/docker/library/rabbitmq:3.10-management-alpine
        ports:
        - containerPort: 5672
          name: rabbitmq-amqp
        - containerPort: 15672
          name: rabbitmq-http
        env:
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_USER
          value: "username"
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_PASS
          value: "password"
        resources:
          requests:
            cpu: 10m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 256Mi
        volumeMounts:
        - name: rabbitmq-enabled-plugins
          mountPath: /etc/rabbitmq/enabled_plugins
          subPath: enabled_plugins
      volumes:
      - name: rabbitmq-enabled-plugins
        configMap:
          name: rabbitmq-enabled-plugins
          items:
          - key: rabbitmq_enabled_plugins
            path: enabled_plugins
---
apiVersion: v1
data:
  rabbitmq_enabled_plugins: |
    [rabbitmq_management,rabbitmq_prometheus,rabbitmq_amqp1_0].
kind: ConfigMap
metadata:
  name: rabbitmq-enabled-plugins            
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  selector:
    app: rabbitmq
  ports:
    - name: rabbitmq-amqp
      port: 5672
      targetPort: 5672
    - name: rabbitmq-http
      port: 15672
      targetPort: 15672
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: order-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: order-service
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: order-service
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/order-service:latest
        ports:
        - containerPort: 3000
        env:
        - name: ORDER_QUEUE_HOSTNAME
          value: "rabbitmq"
        - name: ORDER_QUEUE_PORT
          value: "5672"
        - name: ORDER_QUEUE_USERNAME
          value: "username"
        - name: ORDER_QUEUE_PASSWORD
          value: "password"
        - name: ORDER_QUEUE_NAME
          value: "orders"
        - name: FASTIFY_ADDRESS
          value: "0.0.0.0"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 50Mi
          limits:
            cpu: 75m
            memory: 128Mi
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
      initContainers:
      - name: wait-for-rabbitmq
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'until nc -zv rabbitmq 5672; do echo waiting for rabbitmq; sleep 2; done;']
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 50Mi
          limits:
            cpu: 75m
            memory: 128Mi    
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: order-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: 3000
  selector:
    app: order-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: product-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: product-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: product-service
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: product-service
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/product-service:latest
        ports:
        - containerPort: 3002
        env: 
        - name: AI_SERVICE_URL
          value: "http://ai-service:5001/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 2m
            memory: 20Mi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: product-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 3002
    targetPort: 3002
  selector:
    app: product-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: store-front
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: store-front
  template:
    metadata:
      labels:
        app: store-front
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: store-front
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/store-front:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: store-front
        env: 
        - name: VUE_APP_ORDER_SERVICE_URL
          value: "http://order-service:3000/"
        - name: VUE_APP_PRODUCT_SERVICE_URL
          value: "http://product-service:3002/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 200Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 512Mi
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

如果在本地创建并保存 YAML 文件，则可以通过选择“上传/下载文件”按钮并从本地文件系统中选择文件，将清单文件上传到 CloudShell 中的默认目录。

使用 kubectl apply 命令部署应用程序，并指定 YAML 清单的名称。
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

测试应用程序

可以通过访问公共 IP 地址或应用程序 URL 来验证应用程序是否正在运行。

使用以下命令来获取应用程序 URL：

runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done

curl $IP_ADDRESS

结果：

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>

echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

删除群集

不再需要时可以清理不必要的资源，避免产生 Azure 费用。

使用 az group delete 命令删除Azure资源组和所有相关资源。

az group delete --name $RESOURCE_GROUP --yes --no-wait

在本快速入门中，你部署了 Azure Linux 容器主机群集。若要详细了解 Azure Linux 容器主机，请参阅以下资源：

Last updated on 2026-06-11