使用 Filestore 部署有状态工作负载

Autopilot

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本教程介绍了如何使用永久性卷 (PV) 和永久性卷声明 (PVC) 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上部署简单的读取者/写入者有状态工作负载。按照本教程操作，了解如何使用 Google Cloud 的代管式网络文件系统 Filestore 来进行设计以实现可扩缩性。

背景

Pod 本质上是临时的。这意味着 GKE 在删除、逐出或重新安排 Pod 时会销毁 Pod 中存储的状态和值。

作为应用运营人员，您可能需要维护有状态工作负载。此类工作负载的示例包括处理 WordPress 文章的应用、即时通讯应用和处理机器学习操作的应用。

通过在 GKE 上使用 Filestore，您可以执行以下操作：

• 部署可扩缩的有状态工作负载。
• 使多个 Pod 的 accessMode 为 ReadWriteMany，以便多个 Pod 可以同时对同一存储进行读写。
• 设置 GKE 以同时将卷装载到多个 Pod 中。
• 移除 Pod 后持久保留存储空间。
• 使 Pod 能够共享数据并轻松扩缩。

目标

本教程适用于想要使用 PVC 和 NFS 在 GKE 上设置可扩缩的有状态工作负载的应用运营人员和其他用户。

本教程介绍以下步骤：

1. 创建 GKE 集群。
2. 使用 CSI 通过 Filestore 配置代管式文件存储。
3. 创建 reader 和 writer Pod。
4. 将 reader Pod 公开给 Service 负载均衡器并访问 reader Pod。
5. 扩容 writer。
6. 访问 writer Pod 中的数据。

费用

本教程使用 Google Cloud的以下收费组件：

• Filestore
• 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。

完成本教程后，您可以删除所创建的资源以避免继续计费。如需了解详情，请参阅清理。

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如需在 Google Cloud 控制台中直接遵循有关此任务的分步指导，请点击操作演示：

操作演示

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准备工作

设置项目

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, click Create project to begin creating a new Google Cloud project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Compute Engine, GKE, and Filestore APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, click Create project to begin creating a new Google Cloud project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Compute Engine, GKE, and Filestore APIs.

   Enable the APIs

设置 Google Cloud CLI 的默认值

1. 在 Google Cloud 控制台中，启动 Cloud Shell 实例：
   打开 Cloud Shell

2. 下载此示例应用的源代码：

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples
   cd kubernetes-engine-samples/databases/stateful-workload-filestore
   

3. 设置默认环境变量：

   gcloud config set project PROJECT_ID
   gcloud config set compute/region COMPUTE_REGION
   gcloud config set compute/zone COMPUTE_ZONE
   gcloud config set filestore/zone COMPUTE_ZONE
   gcloud config set filestore/region COMPUTE_REGION
   

   替换以下值：

   • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
   • COMPUTE_REGION：Compute Engine 区域。
   • COMPUTE_ZONE：Compute Engine 可用区。

创建 GKE 集群

1. 创建 GKE 集群：

   gcloud container clusters create-auto CLUSTER_NAME --region COMPUTE_REGION
   

   替换以下值：

   • CLUSTER_NAME：您的集群名称。
   注意：此步骤可能需要长达 5 分钟才能完成。

   创建集群后，结果类似于以下内容：

     gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME
     NAME: CLUSTER_NAME
     LOCATION: northamerica-northeast2
     MASTER_VERSION: 1.21.11-gke.1100
     MASTER_IP: 34.130.255.70
     MACHINE_TYPE: e2-medium
     NODE_VERSION: 1.21.11-gke.1100
     NUM_NODES: 3
     STATUS: RUNNING
   

   其中，STATUS 是 RUNNING。

使用 CSI 通过 Filestore 配置代管式文件存储

GKE 提供了一种在集群中自动部署和管理 Kubernetes Filestore CSI 驱动程序的方法。使用 Filestore CSI，您可以动态创建或删除 Filestore 实例，并在具有 StorageClass 或 Deployment 的 Kubernetes 工作负载中使用这些实例。

您可以创建新的 Filestore 实例（方法是创建动态预配 Filestore 实例和 PV 的 PVC），或访问 Kubernetes 工作负载中预先预配的 Filestore 实例。

注意：如需使用 Filestore CSI 驱动程序，您的集群必须使用 GKE 1.21 版或更高版本。

新建实例

创建存储类别

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: filestore-sc
provisioner: filestore.csi.storage.gke.io
volumeBindingMode: Immediate
allowVolumeExpansion: true
parameters:
  tier: standard
  network: default

• volumeBindingMode 设置为 Immediate，允许立即开始预配卷。
• tier 设置为 standard，可以缩短 Filestore 实例创建时间。如果您需要可用性更高的 NFS 存储、数据备份快照、多个可用区中的数据复制和其他企业级功能，请将 tier 设置为 enterprise。注意：如果未设置 StorageClass 中的 reclaimPolicy，则动态创建的 PV 的收回政策默认为 Delete。

1. 创建 StorageClass 资源：

   kubectl create -f filestore-storageclass.yaml
   

2. 验证存储类别已创建：

   kubectl get sc
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                     PROVISIONER                    RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE      ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
   filestore-sc             filestore.csi.storage.gke.io   Delete          Immediate              true                   94m
   

预先配置的实例

创建存储类别

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: filestore-sc
provisioner: filestore.csi.storage.gke.io
volumeBindingMode: Immediate
allowVolumeExpansion: true

当 volumeBindingMode 设置为 Immediate 时，允许立即开始预配卷。

1. 创建 StorageClass 资源：

     kubectl create -f preprov-storageclass.yaml
   

2. 验证存储类别已创建：

     kubectl get sc
   

   输出类似于以下内容：

     NAME                     PROVISIONER                    RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE      ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
     filestore-sc             filestore.csi.storage.gke.io   Delete          Immediate              true                   94m
   

为 Filestore 实例创建永久性卷

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: fileserver
  annotations:
    pv.kubernetes.io/provisioned-by: filestore.csi.storage.gke.io
spec:
  storageClassName: filestore-sc
  capacity:
    storage: 1Ti
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  volumeMode: Filesystem
  csi:
    driver: filestore.csi.storage.gke.io
    # Modify this to use the zone, filestore instance and share name.
    volumeHandle: "modeInstance/<LOCATION>/<INSTANCE_NAME>/<FILE_SHARE_NAME>"
    volumeAttributes:
      ip: <IP_ADDRESS> # Modify this to Pre-provisioned Filestore instance IP
      volume: <FILE_SHARE_NAME> # Modify this to Pre-provisioned Filestore instance share name

1. 验证现有的 Filestore 实例已准备就绪：

     gcloud filestore instances list
   

   输出类似于以下内容，其中 STATE 值为 READY：

     INSTANCE_NAME: stateful-filestore
     LOCATION: us-central1-a
     TIER: ENTERPRISE
     CAPACITY_GB: 1024
     FILE_SHARE_NAME: statefulpath
     IP_ADDRESS: 10.109.38.98
     STATE: READY
     CREATE_TIME: 2022-04-05T18:58:28
   

   记下 Filestore 实例的 INSTANCE_NAME、LOCATION、FILE_SHARE_NAME 和 IP_ADDRESS。

2. 填充 Filestore 实例控制台变量：

     INSTANCE_NAME=INSTANCE_NAME
     LOCATION=LOCATION
     FILE_SHARE_NAME=FILE_SHARE_NAME
     IP_ADDRESS=IP_ADDRESS
   

3. 将文件 preprov-pv.yaml 中的占位符变量替换为上面获取的控制台变量：

     sed "s/<INSTANCE_NAME>/$INSTANCE_NAME/" preprov-pv.yaml > changed.yaml && mv changed.yaml preprov-pv.yaml
     sed "s/<LOCATION>/$LOCATION/" preprov-pv.yaml > changed.yaml && mv changed.yaml preprov-pv.yaml
     sed "s/<FILE_SHARE_NAME>/$FILE_SHARE_NAME/" preprov-pv.yaml > changed.yaml && mv changed.yaml preprov-pv.yaml
     sed "s/<IP_ADDRESS>/$IP_ADDRESS/" preprov-pv.yaml > changed.yaml && mv changed.yaml preprov-pv.yaml
   

4. 创建 PV

     kubectl apply -f preprov-pv.yaml
   

5. 验证 PV 的 STATUS 已设置为 Bound：

     kubectl get pv
   

   输出类似于以下内容：

     NAME        CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                STORAGECLASS    REASON   AGE
     fileserver  1Ti        RWX            Delete           Bound    default/fileserver   filestore-sc             46m
   

使用 PersistentVolumeClaim 访问卷

以下 pvc.yaml 清单引用了名为 filestore-sc 的 Filestore CSI 驱动程序的 StorageClass。

为了让多个 Pod 读写卷，请将 accessMode 设置为 ReadWriteMany。

kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
  name: fileserver
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  storageClassName: filestore-sc
  resources:
    requests:
      storage: 1Ti

1. 部署 PVC：

   kubectl create -f pvc.yaml
   

2. 验证 PVC 已创建：

   kubectl get pvc
   

   输出类似于以下内容：

   NAME         STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS        AGE
   fileserver   Bound    pvc-aadc7546-78dd-4f12-a909-7f02aaedf0c3   1Ti        RWX            filestore-sc        92m
   

3. 验证新创建的 Filestore 实例已准备就绪：

   gcloud filestore instances list
   

   输出类似于以下内容：

   INSTANCE_NAME: pvc-5bc55493-9e58-4ca5-8cd2-0739e0a7b68c
   LOCATION: northamerica-northeast2-a
   TIER: STANDARD
   CAPACITY_GB: 1024
   FILE_SHARE_NAME: vol1
   IP_ADDRESS: 10.29.174.90
   STATE: READY
   CREATE_TIME: 2022-06-24T18:29:19
   

注意：Filestore 实例的创建时间可能需要 5 分钟。在等待期间继续执行下一步。

创建 reader 和 writer Pod

在本部分中，您将创建一个读取器 Pod 和一个写入器 Pod。本教程使用 Kubernetes 部署来创建 Pod。Deployment 是一个 Kubernetes API 对象，可让您运行在集群节点中分布的多个 Pod 副本。

创建 reader Pod

reader Pod 将读取 writer Pod 写入的文件。reader Pod 将看到写入文件的时间以及 Pod writer 副本。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: reader
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: reader
  template:
    metadata:
      labels:
        app: reader
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:stable-alpine
        ports:
        - containerPort: 80
        volumeMounts:
        - name: fileserver
          mountPath: /usr/share/nginx/html # the shared directory 
          readOnly: true
      volumes:
      - name: fileserver
        persistentVolumeClaim:
          claimName: fileserver

reader Pod 将从在所有 Pod 之间共享的路径 /usr/share/nginx/html 读取数据。

1. 部署 reader Pod：

   kubectl apply -f reader-fs.yaml
   

2. 查询 Pod 列表以验证 reader 副本正在运行：

   kubectl get pods
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   reader-66b8fff8fd-jb9p4   1/1     Running   0          3m30s
   

注意：在 reader Pod 创建期间，请继续执行下一步。

创建 writer Pod

writer Pod 将定期写入其他 writer 和 reader Pod 可以访问的共享文件。writer Pod 会将其主机名写入共享文件以记录其存在。

writer Pod 使用的映像是用于实用程序和生产应用的 Alpine Linux 自定义映像。它包含一个脚本 indexInfo.html，该脚本将获取最新 writer 的元数据，并记录所有唯一 writer 的数量和写入总数。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: writer
spec:
  replicas: 2 # start with 2 replicas
  selector:
    matchLabels:
      app: writer
  template:
    metadata:
      labels:
        app: writer
    spec:
      containers:
      - name: content
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/stateful-workload:latest
        volumeMounts:
        - name: fileserver
          mountPath: /html # the shared directory
        command: ["/bin/sh", "-c"]
        args:
        - cp /htmlTemp/indexInfo.html /html/index.html;
          while true; do
          echo "<b> Date :</b> <text>$(date)</text> <b> Writer :</b> <text2> ${HOSTNAME} </text2> <br>  " >> /html/indexData.html;
          sleep 30;  
          done
      volumes:
      - name: fileserver
        persistentVolumeClaim:
          claimName: fileserver

在本教程中，writer Pod 每 30 秒向路径 /html/index.html 写入一次。修改 sleep 数字值可使用不同的写入频率。

1. 部署 writer Pod：

   kubectl apply -f writer-fs.yaml
   

2. 查询 Pod 列表，以验证 writer Pod 正在运行：

   kubectl get pods
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   reader-66b8fff8fd-jb9p4   1/1     Running   0          3m30s
   writer-855565fbc6-8gh2k   1/1     Running   0          2m31s
   writer-855565fbc6-lls4r   1/1     Running   0          2m31s
   

   注意：Pod 创建过程最多可能需要五分钟。

将 reader 工作负载公开给 Service 负载均衡器并访问 reader 工作负载

如需在集群外部公开工作负载，请创建 LoadBalancer 类型的 Service。此类型的 Service 会创建具有可通过互联网访问的 IP 地址的外部负载均衡器。

1. 创建一个名为 reader-lb 的 LoadBalancer 类型的 Service：

   kubectl create -f loadbalancer.yaml
   

2. 监视该部署，直至看到 GKE 为 reader-lb Service 分配了 EXTERNAL-IP：

   kubectl get svc --watch
   

   Service 准备就绪后，EXTERNAL-IP 列会显示负载均衡器的公共 IP 地址：

     NAME         TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
     kubernetes   ClusterIP      10.8.128.1    <none>          443/TCP        2d21h
     reader-lb    LoadBalancer   10.8.131.79   34.71.232.122   80:32672/TCP   2d20h
   

3. 按 Ctrl+C 终止监视过程。

4. 使用网络浏览器访问分配给负载均衡器的 EXTERNAL-IP。该页面每 30 秒刷新一次。writer Pod 越多，频率越高，它显示的条目就越多。

如需详细了解负载均衡器服务，请参阅 loadbalancer.yaml。

扩容 writer

由于 PV accessMode 设置为 ReadWriteMany，因此 GKE 可以增加 Pod 的数量，使更多 writer Pod 能够写入此共享卷（或者更多 reader 可以读取它们）。

1. 将 writer 扩容到五个副本：

   kubectl scale deployment writer --replicas=5
   

   输出类似于以下内容：

   deployment.extensions/writer scaled
   

   注意：扩容可能需要几分钟时间，因为集群要分配更多资源。

2. 验证正在运行的副本数：

   kubectl get pods
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   reader-66b8fff8fd-jb9p4   1/1     Running   0          11m
   writer-855565fbc6-8dfkj   1/1     Running   0          4m
   writer-855565fbc6-8gh2k   1/1     Running   0          10m
   writer-855565fbc6-gv5rs   1/1     Running   0          4m
   writer-855565fbc6-lls4r   1/1     Running   0          10m
   writer-855565fbc6-tqwxc   1/1     Running   0          4m
   

3. 使用网络浏览器再次访问分配给负载均衡器的 EXTERNAL-IP。

此时，您已对集群进行了配置和扩容，可以支持五个有状态 writer Pod。多个 writer Pod 同时写入同一文件。reader Pod 也可以轻松扩容。

可选：访问 writer Pod 中的数据

本部分演示如何使用命令行界面访问 reader 或 writer Pod。您可以看到 writer 写入和 reader 读取的共享组件。

1. 获取 writer Pod 名称：

   kubectl get pods
   

   输出类似于以下内容：

   NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   writer-5465d65b46-7hxv4   1/1     Running   0          20d
   

   记下 writer Pod 的主机名（示例：writer-5465d65b46-7hxv4）。

2. 运行以下命令以访问 writer Pod：

   kubectl exec -it WRITER_HOSTNAME -- /bin/sh
   

3. 查看文件 indexData.html 中的共享组件：

   cd /html
   cat indexData.html
   

4. 清除 indexData.html 文件：

   echo '' > indexData.html
   

   刷新托管 EXTERNAL-IP 地址的网络浏览器以查看变化。

5. 退出环境：

   exit
   

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。

删除项目

注意：删除项目会产生以下影响：
• 项目中的所有内容都会被删除。如果您将现有项目用于本文档中的任务，则删除该项目后，还将删除您已在该项目中完成的任何其他工作。
• 自定义项目 ID 丢失。创建此项目时，您可能创建了要在将来使用的自定义项目 ID。要保留使用该项目 ID 的网址（例如 appspot.com 网址），请删除项目内的所选资源，而不是删除整个项目。
1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

逐个删除资源

1. 删除负载均衡器 Service：

   kubectl delete service reader-lb
   

   等待直到为 reader 服务预配的负载均衡器被删除

2. 验证列表返回 Listed 0 items：

   gcloud compute forwarding-rules list
   

3. 删除 Deployment

   kubectl delete deployment writer
   kubectl delete deployment reader
   

4. 验证 Pod 已删除并返回 No resources found in default namespace.

   kubectl get pods
   

5. 删除 PVC。由于保留政策设置为 delete，此命令还将删除 PV 和 Filestore 实例

   kubectl delete pvc fileserver
   

6. 删除 GKE 集群：

   gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME --zone=COMPUTE_ZONE
   

   此命令将删除构成 GKE 集群的资源，包括 reader 和 writer Pod。

后续步骤

• 了解如何使用 GKE 部署 Cloud SQL
• PV 和 PVC 的访问模式
• 详细了解 GKE 和 Filestore
• 详细了解 Filestore CSI 驱动程序
• 如何创建 Filestore 实例
• 了解如何从 GKE 集群访问 Filestore 实例
• 浏览其他 Kubernetes Engine 教程。
• 详细了解如何在 GKE 中使用 Service 公开应用