使用 Redis 和 PHP 创建留言板

Autopilot Standard

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本教程演示了如何使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 构建多层 Web 应用。本教程中的应用是一个留言板，访问者可在一份日志中输入文字，并查看其中最新的几个日志条目。

本教程介绍如何使用负载平衡器在外部 IP 上设置留言板 Web 服务，以及如何使用单个主实例 (Leader) 和多个副本（关注者）运行 Redis 集群。

该示例强调了一些重要的 GKE 概念：

• 使用 YAML 清单文件的声明式配置
• Deployment，这是 Kubernetes 资源，用于确定一组副本 Pod 的配置
• Service，用于为一组 Pod 创建内部和外部负载平衡器

目标

如需在 GKE 上部署和运行留言板应用，请执行以下操作：

1. 设置 Redis Leader
2. 设置两个 Redis 关注者
3. 设置留言板 Web 前端
4. 访问留言板网站
5. 扩展留言板网络前端

下图展示了完成上述目标后创建的集群架构概览：

费用

在本文档中，您将使用 Google Cloud 的以下收费组件：

• GKE

您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。 Google Cloud 新用户可能有资格申请免费试用。

完成本文档中描述的任务后，您可以通过删除所创建的资源来避免继续计费。如需了解详情，请参阅清理。

准备工作

请按照以下步骤启用 Kubernetes Engine API：

1. 访问 Google Cloud 控制台中的 Kubernetes Engine 页面。
2. 创建或选择项目。
3. 稍作等待，让 API 和相关服务完成启用过程。 此过程可能耗时几分钟。

4. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

安装本教程中使用的以下命令行工具：

• gcloud 用于创建和删除 Kubernetes Engine 集群。gcloud 包含在 gcloud CLI 中。
• kubectl 用于管理 Kubernetes（即 Kubernetes Engine 使用的集群编排系统）。您可以使用 gcloud 安装 kubectl：

  gcloud components install kubectl

设置 Google Cloud CLI 的默认值

为了节省您在 gcloud CLI 中输入项目 ID 和 Compute Engine 可用区或区域选项的时间，您可以设置默认值：

gcloud config set project project-id

根据您在 GKE 中选择使用的操作模式，然后指定默认的可用区或区域。如果您使用标准模式，您的集群是可用区级（对于本教程），因此请设置您的默认计算可用区。如果您使用 Autopilot 模式，您的集群是区域级，因此请设置您的默认计算区域。

Autopilot

运行以下命令，将 compute-region 替换为您的计算区域，例如 us-west1：

  gcloud config set compute/region compute-region

标准

运行以下命令，将 compute-zone 替换为您的计算可用区，例如 us-west1-a：

gcloud config set compute/zone compute-zone

创建 GKE 集群

第一步是创建用于运行留言板应用和 Redis 服务的 GKE 集群。

创建名为 guestbook 的 GKE 集群：

Autopilot

 gcloud container clusters create-auto guestbook

标准

gcloud container clusters create guestbook --num-nodes=4

您可以使用以下命令列出项目中运行的集群：

gcloud container clusters list
gcloud container clusters describe guestbook

注意：如果您使用的是现有 Google Kubernetes Engine 集群，或者已通过 Google Cloud 控制台创建集群，则需要运行以下命令来检索集群凭据，并使用这些凭据配置 kubectl 命令行工具：

gcloud container clusters get-credentials guestbook

如果您已使用上面列出的 gcloud container clusters create 命令创建集群，则无需执行此步骤。

设置 Redis Leader

留言板应用使用 Redis 来存储其数据。该应用将数据写入 Redis Leader 实例，并从多个 Redis 关注者实例中读取数据。第一步是部署 Redis Leader。

首先，克隆示例清单：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples
cd kubernetes-engine-samples/guestbook

使用名为 redis-leader-deployment 的清单文件部署 Redis Leader。此清单文件指定运行单个副本 Redis Leader Pod 的 Kubernetes Deployment：

guestbook/redis-leader-deployment.yaml

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# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
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# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-leader
  labels:
    app: redis
    role: leader
    tier: backend
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
        role: leader
        tier: backend
    spec:
      containers:
      - name: leader
        image: "docker.io/redis:6.0.5"
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: 6379
---

运行以下命令以部署 Redis Leader：

kubectl apply -f redis-leader-deployment.yaml

验证 Redis Leader Pod 是否正在运行：

kubectl get pods

输出：

NAME                           READY     STATUS    RESTARTS   AGE
redis-leader-343230949-qfvrq   1/1       Running   0          43s

运行以下命令以查看 Redis Leader Pod 中的日志：

kubectl logs deployment/redis-leader

输出：

1:M 24 Jun 2020 14:48:20.917 * Ready to accept connections

创建 Redis Leader 服务

留言板应用需要与 Redis Leader 通信才能写入其数据。您可以创建一个 Service 来代理传输到 Redis Leader Pod 的流量。

Service 是 Kubernetes 抽象，定义了一个逻辑 Pod 集及实现其访问权限的政策。Service 实际上是一个命名的负载平衡器，可将流量代理传输到一个或多个 Pod。 设置 Service 时，您需要根据 Pod 标签来说明要代理哪些 Pod。

查看 redis-leader-service.yaml 清单文件，该文件描述了 Redis Leader 的 Service 资源：

guestbook/redis-leader-service.yaml

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# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-leader
  labels:
    app: redis
    role: leader
    tier: backend
spec:
  ports:
  - port: 6379
    targetPort: 6379
  selector:
    app: redis
    role: leader
    tier: backend
---

此清单文件创建了一项名为 redis-leader 的 Service，该 Service 带有一组标签选择器。这些标签与上一步中部署的标签集匹配。因此，该 Service 将网络流量路由到上一步中创建的 Redis Leader Pod。

清单的 ports 部分声明了单个端口映射。在本例中，此 Service 将 port: 6379 上的流量路由到匹配指定 selector 标签的容器的 targetPort: 6379。请注意，Deployment 中使用的 containerPort 必须与 targetPort 匹配才能将流量路由到 Deployment。

通过运行以下命令来启动 Redis Leader Service：

kubectl apply -f redis-leader-service.yaml

验证 Service 已成功创建：

kubectl get service

输出：

NAME           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
kubernetes     10.51.240.1     <none>        443/TCP    42s
redis-leader   10.51.242.233   <none>        6379/TCP   12s

设置 Redis 关注者

虽然 Redis Leader 属于单个 Pod，但您可以通过添加一些 Redis 关注者副本来为其实现高可用性，并满足流量需求。

查看 redis-follower-deployment.yaml 清单文件，该文件描述了 Redis 关注者 Pod 的 Deployment：

guestbook/redis-follower-deployment.yaml

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# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-follower
  labels:
    app: redis
    role: follower
    tier: backend
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
        role: follower
        tier: backend
    spec:
      containers:
      - name: follower
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/gb-redis-follower:v2
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: 6379
---

如需创建 Redis 关注者 Deployment，请运行以下命令：

kubectl apply -f redis-follower-deployment.yaml

通过查询 Pod 列表，验证这两个 Redis 关注者副本是否正在运行：

kubectl get pods

输出：

NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
redis-follower-76588f55b7-bnsq6   1/1     Running   0          27s
redis-follower-76588f55b7-qvtws   1/1     Running   0          27s
redis-leader-dd446dc55-kl7nl      1/1     Running   0          119s

获取其中一个 Redis 关注者的 Pod 日志。

kubectl logs deployment/redis-follower

输出：

1:M 24 Jun 2020 14:50:43.617 * Background saving terminated with success
1:M 24 Jun 2020 14:50:43.617 * Synchronization with replica 10.12.3.4:6379 succeeded

创建 Redis 关注者服务

留言板应用需要与 Redis 关注者通信以读取数据。如需让 Redis 关注者更容易被发现，您必须设置其他 Service。

redis-follower-service.yaml 定义了 Redis 关注者的 Service 配置：

guestbook/redis-follower-service.yaml

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# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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# limitations under the License.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-follower
  labels:
    app: redis
    role: follower
    tier: backend
spec:
  ports:
    # the port that this service should serve on
  - port: 6379
  selector:
    app: redis
    role: follower
    tier: backend
---

此文件定义一项在端口 6379 上运行的名为 redis-follower 的 Service。请注意，Service 的 selector 字段与上一步中创建的 Redis 关注者 Pod 匹配。

运行以下命令来创建 redis-follower Service：

kubectl apply -f redis-follower-service.yaml

验证 Service 已成功创建：

kubectl get service

输出：

NAME           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
kubernetes     10.51.240.1     <none>        443/TCP    1m
redis-leader   10.51.242.233   <none>        6379/TCP   49s
redis-follower 10.51.247.238   <none>        6379/TCP   3s

设置留言板 Web 前端

在启动并运行了留言板的 Redis 存储后，可以启动留言板 Web 服务器。与 Redis 关注者一样，该前端将使用 Kubernetes Deployment 进行部署。

留言板应用使用 PHP 前端。该前端配置为根据请求属于读取请求还是写入请求，与 Redis 关注者 Service 或 Redis Leader Service 进行通信。该前端公开了一个 JSON 接口，并提供基于 jQuery-Ajax 的用户体验。

查看 frontend-deployment.yaml 清单文件，该文件描述了留言板 Web 服务器的 Deployment：

guestbook/frontend-deployment.yaml

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: frontend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
        app: guestbook
        tier: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: guestbook
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: php-redis
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/gb-frontend:v5
        env:
        - name: GET_HOSTS_FROM
          value: "dns"
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        ports:
        - containerPort: 80
---

如需创建留言板 Web 前端 Deployment，请运行以下命令：

kubectl apply -f frontend-deployment.yaml

如需验证这三个副本正在运行，请查询用于标识 Web 前端的标签列表：

kubectl get pods -l app=guestbook -l tier=frontend

输出：

NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-7b78458576-8kp8s   1/1     Running   0          37s
frontend-7b78458576-gg86q   1/1     Running   0          37s
frontend-7b78458576-hz87g   1/1     Running   0          37s

清单文件指定了环境变量 GET_HOSTS_FROM=dns。当您将配置提供给留言板 Web 前端应用时，前端应用会使用主机名 redis-follower 和 redis-leader 来执行 DNS 查找。DNS 查找将查找您在先前步骤中创建的适当 Service 的 IP 地址。此概念称为 DNS 服务发现。

在外部 IP 地址公开前端

您在先前步骤中创建的 redis-follower 和 redis-leader Service 只能在 GKE 集群中访问，因为 Service 的默认类型是 ClusterIP。 ClusterIP 为 Service 指向的 Pod 集提供单个 IP 地址。此 IP 地址只能在集群内访问。

但是，您需要让留言板 Web 前端 Service 可供外部用户查看。 也就是说，您希望客户端能够从 GKE 集群外部请求 Service。如需完成此请求，您可以根据需求在 Service 配置中指定 type: LoadBalancer 或 type: NodePort。在此示例中，您将使用 type: LoadBalancer。指定此配置的 frontend-service.yaml 清单文件如下所示：

guestbook/frontend-service.yaml

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: frontend
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
    # the port that this service should serve on
  - port: 80
  selector:
    app: guestbook
    tier: frontend
---

创建 frontend Service 时，GKE 会创建一个负载平衡器和一个外部 IP 地址。请注意，这些资源需要付费。ports 部分下方的端口声明指定了 port: 80，未指定 targetPort。如果忽略 targetPort 属性，则默认为 port 字段的值。在本例中，此 Service 将端口 80 上的外部流量路由到 frontend Deployment 中容器的端口 80。

要创建 Service，请运行以下命令：

kubectl apply -f frontend-service.yaml

访问留言板网站

如需访问留言板 Service，请通过运行以下命令找到您设置的 Service 的外部 IP 地址：

kubectl get service frontend

输出：

NAME       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP        PORT(S)        AGE
frontend   10.51.242.136   109.197.92.229     80:32372/TCP   1m

注意：创建负载平衡器时，EXTERNAL-IP 列可能会显示 <pending>。可能需要几分钟时间才能创建负载平衡器。

复制 EXTERNAL-IP 列中的 IP 地址，然后在浏览器中加载页面。

如需尝试添加一些留言板条目，请尝试输入信息帖，然后点击提交。您输入的消息会显示在前端。此消息表示数据已通过您之前创建的 Service 成功添加到 Redis。

扩充 Web 前端

假设您的留言板应用已经运行了一段时间，公共宣传突然激增。您决定为前端添加更多 Web 服务器。由于您的服务器被定义为使用 Deployment 控制器的服务，因此您可以轻松进行扩展。

通过运行以下命令，将 frontend Pod 数量扩展到 5 个：

kubectl scale deployment frontend --replicas=5

输出：

deployment.extensions/frontend scaled

系统会更新 Deployment 的配置，以指定现在应该运行 5 个副本：Deployment 会调整正在运行的 Pod 数量，以匹配配置。如需验证副本数量，请运行以下命令：

kubectl get pods

输出：

NAME                             READY     STATUS    RESTARTS   AGE
frontend-88237173-3s3sc          1/1       Running   0          1s
frontend-88237173-twgvn          1/1       Running   0          1s
frontend-88237173-5p257          1/1       Running   0          23m
frontend-88237173-84036          1/1       Running   0          23m
frontend-88237173-j3rvr          1/1       Running   0          23m
redis-leader-343230949-qfvrq     1/1       Running   0          54m
redis-follower-132015689-dp23k   1/1       Running   0          37m
redis-follower-132015689-xq9v0   1/1       Running   0          37m

您可以使用同一命令缩减前端 Pod 的数量。

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

1. 删除 Service：此步骤将取消并释放为 frontend Service 创建的 Cloud Load Balancer：

   kubectl delete service frontend

2. 等待系统完成删除为 frontend Service 预配的负载平衡器：当您运行 kubectl delete 时，系统会在后台异步删除负载平衡器。观察以下命令的输出，直到负载平衡器被删除：

   gcloud compute forwarding-rules list

3. 删除 GKE 集群：此步骤将删除构成 GKE 集群的资源，如计算实例、磁盘和网络资源。

   gcloud container clusters delete guestbook

后续步骤

• 了解如何使用水平 Pod 自动扩缩功能为您的 Deployment 配置自动 Pod 自动扩缩功能。
• 学习 MySQL 和 WordPress 教程，了解如何在应用中存储永久性数据。

• 了解如何将域名映射到 GKE Service。

• 浏览其他 Kubernetes Engine 教程。