在 GCP GKE 上部署 TiDB 集群
本文介绍了如何使用个人电脑（Linux 或 macOS 系统）在 GCP GKE 上部署 TiDB 集群。
环境准备
部署前，确认已安装以下软件：
配置
为保证部署顺利，需要提前进行一些配置。在开始配置 Google Cloud SDK、API、Terraform 前，先下载以下资源：
git clone --depth=1 https://github.com/pingcap/tidb-operator && \
cd tidb-operator/deploy/gcp
配置 Google Cloud SDK
安装 Google Cloud SDK 后，需要执行 gcloud init 进行初始化。
配置 API
如果使用的 GCP 项目是新项目，需确保以下 API 已启用：
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \
cloudbilling.googleapis.com iam.googleapis.com \
compute.googleapis.com container.googleapis.com
配置 Terraform
要执行 Terraform 脚本，需要设置以下 3 个环境变量。你可以等 Terraform 提示再输入，也可以提前在 .tfvars 文件中定义变量。
GCP_CREDENTIALS_PATH：GCP 证书文件路径。建议另建一个服务账号给 Terraform 使用，参考创建与管理服务账号文档。
./create-service-account.sh会创建最低权限的服务账号。参考服务账号密钥文档来创建服务账号密钥。下面脚本中的步骤详细说明了如何使用
deploy/gcp目录中提供的脚本执行此操作。或者，如果自己创建服务账号和密钥，可以在创建时选择JSON类型的密钥。下载的包含私钥的JSON文件即所需的证书文件。
GCP_REGION：创建资源所在的区域，例如：us-west1。GCP_PROJECT：GCP 项目的名称。
要使用以上 3 个环境变量来配置 Terraform，可执行以下步骤：
将
GCP_REGION替换为你的 GCP region。echo GCP_REGION=\"us-west1\" >> terraform.tfvars将
GCP_PROJECT替换为你的 GCP 项目名称，确保连接的是正确的 GCP 项目。echo "GCP_PROJECT=\"$(gcloud config get-value project)\"" >> terraform.tfvars初始化 Terraform。
terraform init为 Terraform 创建一个有限权限的服务账号，并设置证书路径。
./create-service-account.sh
Terraform 自动加载和填充匹配 terraform.tfvars 或 *.auto.tfvars 文件的变量。相关详细信息，请参阅 Terraform 文档。上述步骤会使用 GCP_REGION 和 GCP_PROJECT 填充 terraform.tfvars 文件，使用 GCP_CREDENTIALS_PATH 填充 credentials.auto.tfvars 文件。
部署 TiDB 集群
本小节介绍如何部署 TiDB 集群。
确定实例类型。
如果只是想试一下 TiDB，又不想花费太高成本，可以采用轻量级的配置：
cat small.tfvars >> terraform.tfvars如果要对生产环境的部署进行 benchmark 测试，则建议采用生产级的配置：
cat prod.tfvars >> terraform.tfvarsprod.tfvars会默认创建一个新的 VPC，两个子网和一个 f1-micro 实例作为堡垒机，以及使用以下实例类型作为工作节点的 GKE 集群：3 台 n1-standard-4 实例：部署 PD
3 台 n1-highmem-8 实例：部署 TiKV
3 台 n1-standard-16 实例：部署 TiDB
3 台 n1-standard-2 实例：部署监控组件
如上所述，生产环境的部署需要 91 个 CPU，超过了 GCP 项目的默认配额。可以参考配额来增加项目配额。扩容同样需要更多 CPU。
启动脚本来部署 TiDB 集群：
terraform apply整个过程可能至少需要 10 分钟。
terraform apply执行成功后，会输出类似如下的信息:Apply complete! Resources: 23 added, 0 changed, 0 destroyed. Outputs: how_to_connect_to_default_cluster_tidb_from_bastion = mysql -h 172.31.252.20 -P 4000 -u root how_to_ssh_to_bastion = gcloud compute ssh tidb-cluster-bastion --zone us-west1-b how_to_set_reclaim_policy_of_pv_for_default_tidb_cluster_to_delete = kubectl --kubeconfig /.../credentials/kubeconfig_tidb-cluster get pvc -n tidb-cluster -o jsonpath='{.items[*].spec.volumeName}'|fmt -1 | xargs -I {} kubectl --kubeconfig /.../credentials/kubeconfig_tidb-cluster patch pv {} -p '{"spec":{"persistentVolumeReclaimPolicy":"Delete"}}' kubeconfig_file = ./credentials/kubeconfig_tidb-cluster monitor_lb_ip = 35.227.134.146 monitor_port = 3000 region = us-west1 tidb_version = v3.0.1
访问 TiDB 数据库
terraform apply 运行完成后，可执行以下步骤来访问 TiDB 数据库。注意用部署 TiDB 集群小节的输出信息替换 <> 部分的内容。
通过
ssh远程连接到堡垒机。gcloud compute ssh <gke-cluster-name>-bastion --zone <zone>通过 MySQL 客户端来访问 TiDB 集群。
mysql -h <tidb_ilb_ip> -P 4000 -u root
与 GKE 集群交互
你可以通过 kubectl 和 helm 使用 kubeconfig 文件 credentials/kubeconfig_<gke_cluster_name> 和 GKE 集群交互。交互方式主要有以下两种。
指定
--kubeconfig参数：kubectl --kubeconfig credentials/kubeconfig_<gke_cluster_name> get po -n <tidb_cluster_name>helm --kubeconfig credentials/kubeconfig_<gke_cluster_name> ls设置
KUBECONFIG环境变量：export KUBECONFIG=$PWD/credentials/kubeconfig_<gke_cluster_name>kubectl get po -n <tidb_cluster_name>helm ls
升级 TiDB 集群
要升级 TiDB 集群，可执行以下步骤：
- 编辑
variables.tf文件，将tidb_version变量的值修改为更高版本。 - 运行
terraform apply。
例如，要将 TiDB 集群升级到 3.0.0-rc.2，可修改 tidb_version 为 v3.0.0-rc.2：
variable "tidb_version" {
description = "TiDB version"
default = "v3.0.0-rc.2"
}
升级过程会持续一段时间。你可以通过以下命令来持续观察升级进度：
kubectl --kubeconfig credentials/kubeconfig_<gke_cluster_name> get po -n <tidb_cluster_name> --watch
然后，你可以访问数据库并通过 tidb_version() 确认 TiDB 集群是否升级成功：
select tidb_version();
*************************** 1. row ***************************
tidb_version(): Release Version: v3.0.0-rc.2
Git Commit Hash: 06f3f63d5a87e7f0436c0618cf524fea7172eb93
Git Branch: HEAD
UTC Build Time: 2019-05-28 12:48:52
GoVersion: go version go1.12 linux/amd64
Race Enabled: false
TiKV Min Version: 2.1.0-alpha.1-ff3dd160846b7d1aed9079c389fc188f7f5ea13e
Check Table Before Drop: false
1 row in set (0.001 sec)
管理多个 TiDB 集群
一个 tidb-cluster 模块的实例对应一个 GKE 集群中的 TiDB 集群。要添加一个新的 TiDB 集群，可执行以下步骤：
编辑
tidbclusters.tf文件来添加一个tidb-cluster模块。例如：
module "example-tidb-cluster" { providers = { helm = "helm.gke" } source = "../modules/gcp/tidb-cluster" cluster_id = module.tidb-operator.cluster_id tidb_operator_id = module.tidb-operator.tidb_operator_id gcp_project = var.GCP_PROJECT gke_cluster_location = local.location gke_cluster_name = <gke-cluster-name> cluster_name = <example-tidb-cluster> cluster_version = "v3.0.1" kubeconfig_path = local.kubeconfig tidb_cluster_chart_version = "v1.0.0" pd_instance_type = "n1-standard-1" tikv_instance_type = "n1-standard-4" tidb_instance_type = "n1-standard-2" monitor_instance_type = "n1-standard-1" pd_node_count = 1 tikv_node_count = 2 tidb_node_count = 1 monitor_node_count = 1 }你可以通过
kubectl获取创建的 TiDB 集群和监控组件的地址。如果你希望 Terraform 脚本打印此信息，可在outputs.tf中添加一个output配置项，如下所示：output "how_to_connect_to_example_tidb_cluster_from_bastion" { value = module.example-tidb-cluster.how_to_connect_to_tidb_from_bastion }上述配置可使该脚本打印出用于连接 TiDB 集群的命令。
修改完成后，执行以下命令来创建集群。
terraform initterraform apply
扩容
如果需要扩容 TiDB 集群，可执行以下步骤：
- 按需修改
variables.tf文件中的tikv_count、tidb_count变量。 - 运行
terraform apply。
扩容过程会持续几分钟，你可以通过以下命令来持续观察进度：
kubectl --kubeconfig credentials/kubeconfig_<gke_cluster_name> get po -n <tidb_cluster_name> --watch
例如，可以将 tidb_count 从 1 改为 2 来扩容 TiDB：
variable "tidb_count" {
description = "Number of TiDB nodes per availability zone"
default = 2
}
自定义
你可以更改 variables.tf 中的默认值，例如集群名称和镜像版本等，但更建议在 terraform.tfvars 文件或其它相关文件中来指定值。
自定义 GCP 资源
GCP 允许 n1-standard-1 或者更大的实例类型挂载本地 SSD，这提供了更好的自定义特性。
自定义 TiDB 参数配置
Terraform 脚本为 GKE 中的 TiDB 集群提供了默认设置。你也可以在 tidbclusters.tf 中为每个 TiDB 集群指定一个覆盖配置 override_values 或者覆盖配置文件 override_values_file。如果同时配置两个变量，override_values 配置将生效，该自定义配置会覆盖默认设置，示例如下：
override_values = <<EOF
discovery:
image: pingcap/tidb-operator:v1.0.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
resources:
limits:
cpu: 250m
memory: 150Mi
requests:
cpu: 30m
memory: 30Mi
EOF
override_values_file = "./test-cluster.yaml"
集群默认使用 deploy/modules/gcp/tidb-cluster 模块中的 values/default.yaml 作为覆盖配置文件。
在 GKE 中，某些值不支持在 values.yaml 中自定义，包括集群版本、副本数、NodeSelector 以及 Tolerations。NodeSelector 和 Tolerations 由 Terraform 直接管理，以确保基础设施与 TiDB 集群之间的一致性。
如果需要自定义集群版本和副本数，可以修改 tidbclusters.tf 文件中每个 tidb-cluster module 的参数。
pd:
storageClassName: pd-ssd
tikv:
stroageClassName: local-storage
tidb:
service:
type: LoadBalancer
annotations:
cloud.google.com/load-balancer-type: "Internal"
separateSlowLog: true
monitor:
storageClassName: pd-ssd
persistent: true
grafana:
config:
GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED: "true"
service:
type: LoadBalancer
自定义 TiDB Operator
如果要自定义 TiDB Operator，可以使用 operator_helm_values 变量来指定覆盖配置或者使用 operator_helm_values_file 变量来指定覆盖配置文件。如果同时配置两个变量，operator_helm_values 配置将生效，该自定义配置会传递给 tidb-operator 模块，示例如下：
operator_helm_values = <<EOF
controllerManager:
resources:
limits:
cpu: 250m
memory: 150Mi
requests:
cpu: 30m
memory: 30Mi
EOF
operator_helm_values_file = "./test-operator.yaml"
自定义日志
GKE 使用 Fluentd 作为其默认的日志收集工具，然后将日志转发到 Stackdriver。Fluentd 进程可能会占用大量资源，消耗大量的 CPU 和 RAM。Fluent Bit 是一种性能更高，资源占用更少的替代方案。与 Fluentd 相比，更建议在生产环境中使用 Fluent Bit。可参考在 GKE 集群中设置 Fluent Bit 的示例。
自定义节点池
集群是按区域 (regional) 而非按可用区 (zonal) 来创建的。也就是说，GKE 向每个可用区复制相同的节点池，以实现更高的可用性。但对于 Grafana 这样的监控服务来说，通常没有必要维护相同的可用性。你可以通过 gcloud 手动删除节点。
如果你需要从监控节点池中删掉一个节点，可采用如下步骤：
获取托管的实例组和所在可用区。
gcloud compute instance-groups managed list | grep monitor输出结果类似：
gke-tidb-monitor-pool-08578e18-grp us-west1-b zone gke-tidb-monitor-pool-08578e18 0 0 gke-tidb-monitor-pool-08578e18 no gke-tidb-monitor-pool-7e31100f-grp us-west1-c zone gke-tidb-monitor-pool-7e31100f 1 1 gke-tidb-monitor-pool-7e31100f no gke-tidb-monitor-pool-78a961e5-grp us-west1-a zone gke-tidb-monitor-pool-78a961e5 1 1 gke-tidb-monitor-pool-78a961e5 no第一列是托管的实例组，第二列是所在的可用区。
获取实例组中的实例名字。
gcloud compute instance-groups managed list-instances <the-name-of-the-managed-instance-group> --zone <zone>示例：
gcloud compute instance-groups managed list-instances gke-tidb-monitor-pool-08578e18-grp --zone us-west1-b输出结果类似：
NAME ZONE STATUS ACTION INSTANCE_TEMPLATE VERSION_NAME LAST_ERROR gke-tidb-monitor-pool-08578e18-c7vd us-west1-b RUNNING NONE gke-tidb-monitor-pool-08578e18通过指定托管的实例组和实例的名称来删掉该实例。
例如：
gcloud compute instance-groups managed delete-instances gke-tidb-monitor-pool-08578e18-grp --instances=gke-tidb-monitor-pool-08578e18-c7vd --zone us-west1-b
销毁 TiDB 集群
如果你不想再继续使用 TiDB 集群，可以通过如下命令进行销毁：
terraform destroy
删除磁盘
如果你不再需要之前的数据，并且想要删除正在使用的磁盘，有以下两种方法可以完成此操作：
手动删除：在 Google Cloud Console 中删除磁盘，或使用
gcloud命令行工具执行删除操作。自动删除：在执行
terraform destroy之前将 Kubernetes 的 PV (Persistent Volume) 回收策略设置为Delete，具体操作为在terraform destroy之前运行以下kubectl命令：kubectl --kubeconfig /path/to/kubeconfig/file get pvc -n namespace-of-tidb-cluster -o jsonpath='{.items[*].spec.volumeName}'|fmt -1 | xargs -I {} kubectl --kubeconfig /path/to/kubeconfig/file patch pv {} -p '{"spec":{"persistentVolumeReclaimPolicy":"Delete"}}'上述命令将获取 TiDB 集群命名空间中的 PVC (Persistent Volume Claim)，并将绑定的 PV 的回收策略设置为
Delete。在执行terraform destroy过程中删除 PVC 时，也会将磁盘删除。下面是一个名为
change-pv-reclaimpolicy.sh的脚本。相对于仓库根目录来说，它在deploy/gcp目录，简化了上述过程。./change-pv-reclaimpolicy.sh /path/to/kubeconfig/file <tidb-cluster-namespace>
管理多个 Kubernetes 集群
本节介绍管理多个 Kubernetes 集群的最佳实践，其中每个 Kubernetes 集群都可以部署一个或多个 TiDB 集群。
在 TiDB 的案例中，Terraform 模块通常结合了几个子模块：
tidb-operator：为 TiDB 集群提供 Kubernetes Control Plane 并部署 TiDB Operator。tidb-cluster：在目标 Kubernetes 集群中创建资源池并部署 TiDB 集群。- 一个
vpc模块，一个bastion模块和一个project-credentials模块：专门用于 GKE 上的 TiDB 集群。
管理多个 Kubernetes 集群的最佳实践有以下两点：
- 为每个 Kubernetes 集群创建一个新目录。
- 根据具体需求，使用 Terraform 脚本将上述模块进行组合。
如果采用了最佳实践，集群中的 Terraform 状态不会相互干扰，并且可以很方便地管理多个 Kubernetes 集群。示例如下（假设已在项目根目录）：
mkdir -p deploy/gcp-staging && \
vim deploy/gcp-staging/main.tf
deploy/gcp-staging/main.tf 中的内容类似：
provider "google" {
credentials = file(var.GCP_CREDENTIALS_PATH)
region = var.GCP_REGION
project = var.GCP_PROJECT
}
// required for taints on node pools
provider "google-beta" {
credentials = file(var.GCP_CREDENTIALS_PATH)
region = var.GCP_REGION
project = var.GCP_PROJECT
}
locals {
gke_name = "another-gke-name"
credential_path = "${path.cwd}/credentials"
kubeconfig = "${local.credential_path}/kubeconfig_${var.gke_name}"
}
module "project-credentials" {
source = "../modules/gcp/project-credentials"
path = local.credential_path
}
module "vpc" {
source = "../modules/gcp/vpc"
create_vpc = true
gcp_project = var.GCP_PROJECT
gcp_region = var.GCP_REGION
vpc_name = "${locals.gke_name}-vpc-network"
private_subnet_name = "${locals.gke_name}-private-subnet"
public_subnet_name = "${locals.gke_name}-public-subnet"
}
module "tidb-operator" {
source = "../modules/gcp/tidb-operator"
gke_name = locals.gke_name
vpc_name = module.vpc.vpc_name
subnetwork_name = module.vpc.private_subnetwork_name
gcp_project = var.GCP_PROJECT
gcp_region = var.GCP_REGION
kubeconfig_path = local.kubeconfig
tidb_operator_version = "v1.0.0"
}
module "bastion" {
source = "../modules/gcp/bastion"
vpc_name = module.vpc.vpc_name
public_subnet_name = module.vpc.public_subnetwork_name
gcp_project = var.GCP_PROJECT
bastion_name = "${locals.gke_name}-tidb-bastion"
}
# HACK: 强制使 Helm 依赖 GKE 集群
data "local_file" "kubeconfig" {
depends_on = [module.tidb-operator.cluster_id]
filename = module.tidb-operator.kubeconfig_path
}
resource "local_file" "kubeconfig" {
depends_on = [module.tidb-operator.cluster_id]
content = data.local_file.kubeconfig.content
filename = module.tidb-operator.kubeconfig_path
}
provider "helm" {
alias = "gke"
insecure = true
install_tiller = false
kubernetes {
config_path = local_file.kubeconfig.filename
}
}
module "tidb-cluster-a" {
providers = {
helm = "helm.gke"
}
source = "../modules/gcp/tidb-cluster"
gcp_project = var.GCP_PROJECT
gke_cluster_location = var.GCP_REGION
gke_cluster_name = locals.gke_name
cluster_name = "tidb-cluster-a"
cluster_version = "v3.0.1"
kubeconfig_path = module.tidb-operator.kubeconfig_path
tidb_cluster_chart_version = "v1.0.0"
pd_instance_type = "n1-standard-1"
tikv_instance_type = "n1-standard-4"
tidb_instance_type = "n1-standard-2"
monitor_instance_type = "n1-standard-1"
}
module "tidb-cluster-b" {
providers = {
helm = "helm.gke"
}
source = "../modules/gcp/tidb-cluster"
gcp_project = var.GCP_PROJECT
gke_cluster_location = var.GCP_REGION
gke_cluster_name = locals.gke_name
cluster_name = "tidb-cluster-b"
cluster_version = "v3.0.1"
kubeconfig_path = module.tidb-operator.kubeconfig_path
tidb_cluster_chart_version = "v1.0.0"
pd_instance_type = "n1-standard-1"
tikv_instance_type = "n1-standard-4"
tidb_instance_type = "n1-standard-2"
monitor_instance_type = "n1-standard-1"
}
output "how_to_ssh_to_bastion" {
value= module.bastion.how_to_ssh_to_bastion
}
output "connect_to_tidb_cluster_a_from_bastion" {
value = module.tidb-cluster-a.how_to_connect_to_default_cluster_tidb_from_bastion
}
output "connect_to_tidb_cluster_b_from_bastion" {
value = module.tidb-cluster-b.how_to_connect_to_default_cluster_tidb_from_bastion
}
如上述代码所示，你可以在每个模块调用中省略几个参数，因为有合理的默认值，并且可以轻松地自定义配置。例如，如果你不需要调用堡垒机模块，将其删除即可。
如果要自定义每个字段，可使用以下两种方法中的一种：
- 直接修改
*.tf文件中module的参数配置。 - 参考每个模块的
variables.tf文件，了解所有可修改的参数，并在terraform.tfvars中设置自定义值。
如果你不愿意编写 Terraform 代码，还可以复制 deploy/gcp 目录来创建新的 Kubernetes 集群。但需要注意，不能复制已被执行 terraform apply 命令的目录。在这种情况下，建议先克隆新的仓库再复制目录。