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GKE Hand's Up Lab (施工中)

藉由實際的案例來學習如何將服務部署到GKE上

tags: RD1

Quick Intro

簡介

此教學主要是希望藉由一個小專案部署到GKE上的過程，讓大家學習如何將服務部署到GKE上。操作這個Lab之後應該會對k8s的這些元件更加熟悉:

  • Pod
  • Deployment
  • Service
  • PVC、Storage Class

另外，由於是將服務部署到GKE上，所以也會學習到一些GCP提供的功能:

  • Kubernetes Engine - GCP 提供的k8s代管服務
  • Container Registry - GCP 提供的容器image版本庫服務
  • Cloud Source Repository - GCP 提供的git程式碼版本庫服務

甚至是一些GCP工具的操作…

  • GCP Console(UI)
  • gcloud(CLI)

要部署的專案簡介

這次要部署的專案可以使用git指令下載回來

git clone https://github.com/TerryHuangchungyo/gallery.git

或是直接到github頁面下載:
https://github.com/TerryHuangchungyo/gallery

由於該專案的說明與啟動方式在專案的README文件已經有說明了，這邊就不再贅述了；不妨使用docker-compose本地啟動該專案並操作看看，並閱讀README文件，可以幫助了解該專案的架構。

Start with Container Registry

這個章節我們先會操作如何將專案部署到GKE上，首先會先用docker在本地將映象檔打包好，上傳到GCP的Container Registry上，之後利用這些打包好的映象檔部署服務。如果想知道如何使用GCP Cloud build服務觸發打包部署的話，建議可以直接跳到後面Cloud build的章節。

在GCP新增一個專案

首先我們必須在GCP上新增一個專案，可以使用google的免費方案，google會給你的帳號90天300美元的額度。

首先進到gcp平台頁面，然後點選建立專案:

輸入專案名稱後按建立:

建立好之後，可以選擇專案，並看到專案資訊頁。

這邊需要看到每個專案都會有一個專案ID，專案建立之後專案ID是不能修改的，許多操作都是會用這個專案ID而不是使用專案名稱，可以把專案ID當作是這個專案的身分證號。

Container Registry

Container Registry是GCP提供的映象檔版本管理服務，是本章節會用到的GCP服務。

要到Container Registry的頁面，點選導覽選單 > Container Registry。

Google有提供如何將映象檔推上Container Register的教學以及配置。

Container Registry - Pushing and pulling images

Container Registry - Authentication methods

在本地端打包

將這次要部署的專案使用git指令下載回來。

git clone https://github.com/TerryHuangchungyo/gallery.git

切換到專案資料夾底下，並觀察專案目錄。

cd gallery
ls

doc/                gallery-backend/  gallery-frontend/
docker-compose.yml  gallery-db/       README.md

這次將打包的會是gallery-backend與gallery-frontend服務的映象檔，可以觀察一下兩個服務的Dockerfile，應該會發現沒有差別，主要是複製到/go/src資料夾底下的程式碼不同而已。

# gallery-backend/Dockerfile
FROM golang:1.16
COPY . /go/src
WORKDIR /go/src/cmd
RUN go mod download && go build main.go
CMD ["./main"]

現在，我們切換到gallery-frontend的資料夾底下進行打包並推到GCR(Container Registry)上。

cd gallery-frontend
docker build -t="gcr.io/<PROJECT_ID>/gallery-frontend" .
docker push gcr.io/<PROJECT_ID>/gallery-frontend

PROJECT_ID就是前面講的專案ID，可以到GCP的專案頁進行查看

gallery-backend的打包方式也相同

cd ../gallery-backend
docker build -t="gcr.io/<PROJECT_ID>/gallery-backend" .
docker push gcr.io/<PROJECT_ID>/gallery-backend

如果上傳成功的話Container Registry上就會有兩個映像檔

接下來準備要開始部署專案了，可以考慮使用GCP提供的Cloud Shell進行操作，裡面已經將kubectl工具安裝好了。

專案部署


首先我們先看一下專案原本在本地的架構，gallery-frontend跟gallery-backend的映象檔我們已經上傳到GCR了，而mysql與paint-image的儲存空間我們必須用到PVC來取得儲存空間。

對PV、PVC或GCE Persistent disk不熟的話可以參考一些教學:

GKE - Persistent volumes and dynamic provisioning

K8S - Storage

創建叢集

要創建叢集我們必須選擇要在哪一個專案底下創建，這時我們選擇剛剛創建好的專案。

接下來到導覽列的Kubernetes Engine的叢集選項來使用UI介面創建叢集。

按下建立

這邊會詢問你要使用哪一種叢集設定，這邊我們選擇標準，然後按下設定。

接下來設定叢集基本設定，這邊我們設定名稱為
"gallery"與叢集所在地區"asia-east1-a。

叢集的種類說明可以參考這篇文章
Google Cloud - Types of clusters

創建之後我們可以在叢集頁面看到創建好的叢集，叢集預設會產生的node數是3個，這個可以在創建時或創建後修改，這邊我使用預設數量就好。

創建好之後記得用gcloud指令取得cluster的授權，這樣才有辦法使用kubectl指令對該cluster操作。



gcloud config set <PROJECT_ID>
gcloud container clusters get-credentials gallery --zone asia-east1-a

如果有正確授權的話，使用以下命令應該可以看到kubectl的context被設定為該叢集






$ kubectl config get-contexts
CURRENT   NAME                                              CLUSTER                                           AUTHINFO                    
                      NAMESPACE
*         gke_constant-wonder-305916_asia-east1-a_gallery   gke_constant-wonder-305916_asia-east1-a_gallery   gke_constant-wonder-305916_a
sia-east1-a_gallery

部署MySQL資料庫與phpmyadmin

部署MySQL

首先我們要先創建一個StorageClass元件，之後創建PVC時就可以依此StorageClass去要一塊PV。這邊要注意的是StorageClass的reclaimPolicy設置成Retain代表說如果Pod被刪除了，綁定在Pod上PV裡的資料會被保存下來，畢竟應該沒有人希望mysql服務重啟後裡面的資料不見吧?:worried:












# gallery-sc-retain.yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: gallery-sc-retain
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
  type: pd-standard
  fstype: ext4
reclaimPolicy: Retain
volumeBindingMode: Immediate

這邊我們打開文字編輯器將上面的yaml檔複製貼上



nano gallery-sc-retain.yaml
Ctrl + x 保存存檔

然後使用kubectl用yaml檔創建物件

$ kubectl create -f gallery-sc-retain.yaml

創建好後可以到Kubernetes Engine > 儲存空間 查看剛剛創建好的StorageClass。

接下來我們要來創建一個PVC來跟StorageClass要一塊儲存空間了，只要有設定 StorageClass ，K8S就會依照StorageClass的Spec幫我們創建一個PV。













# gallery-db-pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: gallery-db-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 50Gi
  storageClassName: gallery-sc-retain

這邊可以看到storageClassName設置的就是我們剛剛創建的StorageClass；然後一樣使用kubectl命令從檔案創建物件。



nano gallery-db-pvc.yaml
# 複製上面的yaml 貼下後按下Crtl + x 儲存



$ kubectl create -f gallery-db-pvc.yaml
persistentvolumeclaim/gallery-db-pvc created

創建好後可以到Kubernetes Engine > 儲存空間 > 永久磁碟區要求標籤 查看 查看剛剛創建好的PVC。

紅色框框標起來寫PV的部分就是由StorageClass創建出來的PV，點進去並觀察他的yaml檔，你會發現有一些有的沒的設定其實是GKE幫我們自動設定的。

如果想知道儲存空間是從哪裡產生出來的，可以到導覽標籤 > Compute Engine > 磁碟 查看，有時候想對gce Persistent Disk做管理也是會到這個頁面管理。

好了之後我們要來部署mysql伺服器了，首先我們需要創建一個secret物件來保存mysql root帳號的密碼。









# gallery-db-secret.yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: gallery-db-secret
type: Opaque
data:
  root-password: cm9vdA==

上面看到root-password有一串奇怪的代碼"cm9vdA=="，其實這個是由base64編碼後的內容，原本的內容應該是"root"。這是secret物件設定上的一些規定，可以到k8s官方文件看更詳細的說明:

k8s - secrets

一樣也是複製到檔案後，用k8s指令創建。

$ kubectl create -f gallery-db-secret.yaml
MySQL服務部署

這邊我們會用StatefulSets進行mysql伺服器服務的部署。通常Deployment用在無狀態服務的部署，而StatefulSets則是用在有狀態服務的部署。

為甚麼這邊會使用StatefulSets而不是使用Deployment，主要原因是因為gcePersistentDisk 只能同時被一個node進行讀寫，如果用Deployment進行部署的話有可能會發生死結的狀況；更詳細的原因這邊就不詳細說明了，可以參考以下文件說明:

GKE - Persistent volumes and dynamic provisioning

k8s - StatefulSets

以下是這次部署使用到的yaml檔:



















































# gallery-db.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: gallery-mysql-db
spec:
  selector:
    matchLabels:
      db: gallery
  serviceName: "gallery-db"
  replicas: 1 # by default is 1
  template:
    metadata:
      labels:
        db: gallery
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:8.0.21
        ports:
        - containerPort: 3306
          name: mysql-db-port
        env:
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: gallery-db-secret
              key: root-password
        volumeMounts:
        - name: gallery-db-pvc-volume
          mountPath: /var/lib/mysql
      volumes:
        - name: gallery-db-pvc-volume
          persistentVolumeClaim:
            claimName: gallery-db-pvc
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gallery-db
  labels:
    app: gallery
spec:
  ports:
  - port: 3306
    name: mysql-db-port
  clusterIP: None
  selector:
    db: gallery

可以看到MySQL儲存的volume是用我們剛剛創建的PVC物件掛上去的，而root的密碼則是剛剛我們創建secret物件以環境變數的方式帶入，這次部署replicas設為1，代表我們只維持一個mysql伺服器的pod運行就好。

而service的種類使用的是無頭服務(headless service)，就是沒有Cluster IP的Service，原因是StatefulSets的一些規定，這邊可以去查看官方的說明。

一樣複製到文件後，使用kubectl指令部署

$ kubectl create -f gallery-db.yaml

好了之後查看工作負載與Service頁面應該能看到以下畫面。

工作負載

有時候會看到一些warning訊息，像是pending之類的，代表pod在部署中等待一下重整應該就好了。

Service的確沒有ClusterIP

不過點進去看時還是能看到他有綁到mysql pod服務的端點。

想確認mysql的服務是否有部署成功，除了看GCP UI的介面以外，也可以下以下命令看Pod的狀態




$ kubectl get pods
NAME                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
gallery-mysql-db-0   1/1     Running   0          8m19s

然後進到Pod裡面執行mysql看看




$ kubectl exec -it gallery-mysql-db-0 /bin/sh

$ mysql -uroot -proot
部署phpmyadmin

由於使用指令去管理mysql不是很方便，可以部署phpmyadmin，這樣就可以用GUI對mysql操作。


























# gallery-db-phpmyadmin.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: phpmyadmin
  labels:
    app: phpmyadmin
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: phpmyadmin
  template:
    metadata:
      labels:
        app: phpmyadmin
    spec:
      containers:
      - name: phpmyadmin
        image: phpmyadmin
        ports:
        - containerPort: 80
        env:
        - name: PMA_HOST
          value: "gallery-db"

可以看到這邊phpmyadmin部署時，環境參數PMA_HOST是帶gallery-db，就是我們剛剛創建資料庫service的名字。可以用service就能獲取服務的IP這個要歸功於kube-dns，有興趣的話可以搜尋看看kube-dns的功能，這邊就不過多說明了。

一樣下kubectl創建物件。

$ kubeclt create -f gallery-db-phpmyadmin.yaml

可以使用kubectl port-forward獲取這個工具服務。









# 要先看Pod的name
$ kubectl get pods
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
gallery-mysql-db-0           1/1     Running   0          26m
phpmyadmin-ff944bb55-679qm   1/1     Running   0          2m35s

# port-forward 連結
$ kubectl port-forward phpmyadmin-ff944bb55-679qm 8080:80

如果是在本地端port-forward的話，打開瀏覽器輸入localhost:8080應該就能看到phpmyadmin的登入頁面了。

如果是使用gcloud shell的話，可以使用以下方法。

這邊我們需要登入mysql資料庫做一些資料表的初始化。(密碼是"root")

進入後點選SQL標籤。

複製以下SQL語法



























CREATE DATABASE `gallery`;

USE `gallery`;

DROP TABLE IF EXISTS `exhibition`;
CREATE TABLE `exhibition` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  `description` text COLLATE utf8mb4_unicode_ci,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `exhibition_has_paint`;
CREATE TABLE `exhibition_has_paint` (
  `exibition_id` int NOT NULL,
  `paint_id` int NOT NULL,
  UNIQUE KEY `exibition_id` (`exibition_id`,`paint_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `paint`;
CREATE TABLE `paint` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  `image_url` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

貼到框框內，然後按執行。

完成後應該可以看到資料庫與資料表被建好了。

部署MySQL到這邊就算完成了，接下來我們要來部署圖片上傳儲存的空間。

部署NFS伺服器


接下來我們要來部署圖片的上傳空間，不過有一個議題還是要去克服，就是gcePersistentDisk只能有兩種存取模式ReadWriteOnce與ReadOnlyMany。

Persistent Volume的存取模式有三種:

  • ReadWriteOnce - 只能被同一個node讀或寫
  • ReadOnlyMany - 可以被很多node讀，但不能寫
  • ReadWriteMany - 可以被很多node讀跟寫

不同種類或廠商提供的儲存方案對於存取模式的支援也會有所不同，這邊可以參考以下文件來了解。
Persistent Volumes - Access Mode

如果使用ReadWriteOnce模式來當圖片儲存空間的話，未來gallery-frontend跟gallery-backend在node之間的調度會很麻煩，對於自動擴展也是一大問題。而使用ReadOnlyMany模式的話，就沒有辦法實現上傳圖片的功能了。

這邊可以架設一個nfs伺服器，nfs對於三種模式都有支援。GCP本身有提供一個叫FileStore的NFS服務，不過FileStore對於小型應用似乎不是那麼划算，所以可以架設一個自己的NFS伺服器。

首先必須從gcePersistent Disk要一塊空間




$ gcloud compute disks create --size=10GB --zone=asia-east1-a gce-nfs-disk
NAME          ZONE          SIZE_GB  TYPE         STATUS
gce-nfs-disk  asia-east1-a  10       pd-standard  READY

好了之後應該就能在 Compute Engine > 磁碟 看到請求到的硬碟。

創建好之後，我們要來部署NFS伺服器。

























































# gallery-nfs-server.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: gallery-nfs-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gallery
      role: nfs-server
  serviceName: "gallery-nfs-server"
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gallery
        role: nfs-server
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
      - name: gallery-nfs-server
        image: gcr.io/google_containers/volume-nfs
        ports:
          - name: nfs
            containerPort: 2049
          - name: mountd
            containerPort: 20048
          - name: rpcbind
            containerPort: 111
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
          - mountPath: /exports
            name: disk-for-nfs
      volumes:
        - name: disk-for-nfs
          gcePersistentDisk:
            pdName: gce-nfs-disk
            fsType: ext4
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gallery-nfs-server
spec:
  ports:
    - name: nfs
      port: 2049
    - name: mountd
      port: 20048
    - name: rpcbind
      port: 111
  clusterIP: None
  selector:
    app: gallery
    role: nfs-server

NFS伺服器的部署一樣是用StatefulSets來部署(也是因為ReadWriteOnce的關係)，用的volumes就是我們剛剛創建的gcePersistentDisk，而Service也是剛剛所說的headless service。

一樣用kubectl指令部署




$ kubectl create -f gallery-nfs-server.yaml
statefulset.apps/gallery-nfs-server created
service/gallery-nfs-server created

接下來就可以創建圖片儲存空間的PV與PVC了。



































# gallery-image-hub.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: gallery-image-hub-pv
  labels:
    app: gallery
    role: nfs-pv
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    server: gallery-nfs-server.default.svc.cluster.local
    path: "/"

---
kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  name: gallery-image-hub-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  storageClassName: ""
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  selector:
    matchLabels:
      app: gallery
      role: nfs-pv

這邊我們是預先創建一個PV，而不是像之前一樣使用StorageClass動態配置的方式。可以發現到accessModes的設定已經是ReadWriteMany了，這樣就可以由多個node進行讀跟寫了。

指令




$ kubectl create -f gallery-image-hub.yaml
persistentvolume/gallery-image-hub-pv created
persistentvolumeclaim/gallery-image-hub-pvc created

之後部署的gallery-frontend跟gallery-backend就可以以創建好的PV掛載volume了。

部署gallery-backend

還記得一開始我們有在本地端打包映象檔並推到GCR上面嗎？ 現在我們要來利用剛剛推送的映象檔進行部署了。

部署Deployment
































# gallery-backend-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gallery-backend
  labels:
    app: gallery-backend
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gallery-backend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gallery-backend
    spec:
      containers:
      - name: gallery-backend
        image: gcr.io/<PROJECT_ID>/gallery-backend
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: PROJECT_ENV
          value: "gcp"
        volumeMounts:
        - name: gallery-image-hub
          mountPath: /go/src/assets/image
      volumes:
        - name: gallery-image-hub
          persistentVolumeClaim:
            claimName: gallery-image-hub-pvc

可以看到這次部署是containers的image就是剛剛我們推送上去的映象檔(<PROJECT_ID> 要填您的專案ID)，並且volumeMounts掛載的就是我們創建圖片儲存空間的PVC。

指令



$ kubectl create -f gallery-backend-deploy.yaml
deployment.apps/gallery-backend created
部署Service

這邊我們希望從Cluster外也能拿到服務，所以必須創建一個種類是Loadbalancer的Service。

對Loadbalancer不熟悉的話可以參考k8s官方文件。
k8s - Loadbalancer













# gallery-backend-svc.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gallery-backend-svc
spec:
  selector:
    app: gallery-backend
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

指令



$ kubectl create -f gallery-backend-svc.yaml
service/gallery-backend-svc created

部署好了到 Kubernetes Engine > Service 頁面查看service創建狀況，應該能看到service已經有對外端點了，透過此對外端點我們就能從Cluster外獲取服務了。

部署gallery-frontend

這邊我們要來部署gallery-frontend了，流程與剛剛部署gallery-backend時類似。

部署Deployment
































# gallery-frontend-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gallery-frontend
  labels:
    app: gallery-frontend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: gallery-frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gallery-frontend
    spec:
      containers:
      - name: gallery-frontend
        image: gcr.io/<PROJECT_ID>/gallery-frontend
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: PROJECT_ENV
          value: "gcp"
        volumeMounts:
        - name: gallery-image-hub
          mountPath: /go/src/assets/image
      volumes:
        - name: gallery-image-hub
          persistentVolumeClaim:
            claimName: gallery-image-hub-pvc

指令



$ kubectl create -f gallery-frontend-deploy.yaml
service/gallery-frontendend-svc created
部署Service












# gallery-frontend-svc.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gallery-frontend-svc
spec:
  selector:
    app: gallery-frontend
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

指令



$ kubectl create -f gallery-frontend-svc.yaml
deployment.apps/gallery-frontend created

部署好了之後一樣到 Kubernetes Engine > Service 頁面查看service創建狀況。

結語

恭喜! 這個章節已經完成了~

CI/CD with Cloud Build

之前的章節，我們已經成功部署專案到GKE上了。而gallery-frontend與gallery-backend的部署則是由我們從本地端將映象檔打包後推上GCP後，使用kubectl進行服務的部署與更新。

除了在本地端打包映象檔之外，是否有其他的方法能夠將打包更新部署這個動作自動化呢?這個時候可能就可以使用GCP提供的Cloud Build工具來達到自動化部署，更進階一點甚至能建構一個CI/CD Pipeline。

現代DevOps實踐涉及軟體應用程式在整個開發生命周期內的持續開發、持續測試、持續集成、持續部署和持續監控。CI/CD實踐或CI/CD管道（CI/CD pipeline）構成了現代DevOps業務的主幹。

以上截取自維基百科 - CI/CD

關於DevOps與CI/CD的介紹可以參考以下文章:

GitOps-style continuous delivery with Cloud Build

此次教學會參考此篇google cloud build的教學，為gallery-frontend與gallery-backend建構一個GitOps-style的CI/CD pipeline。

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
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