前言

進入正題前想到這則推特，真是心情寫照阿!

Debugging is like being the detective in a crime movie where you are also the murderer.

— Filipe Fortes (@fortes) November 10, 2013

辛酸血淚

最近利用 bash 寫測試程式，需要將參數傳入 function 內

#!/bin/bash
test() {
    echo $1
}
test "foobar"

今天卻遇到個百思不得其解的問題，程式、參數大致看起來沒有問題

#!/bin/bash
test() {
    echo $1 $2 ... $9 $10
}
test "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"

程式輸出卻變成

$ ./test.sh
a b ... i a0

介紹

製作容器映像檔時有個常見的原則: 映像檔越小越好

但針對編譯式語言 (e.g. go, java)，由於映像檔本身包含編譯環境、相依套件導致最終的映像檔十分肥大。在文章「打造最小 Go Docker Image」，我們必須先編譯好所需的 artifacts 再放進 scratch 裡面。可以想見對於一個建構持續交付的流水線 (Continuous Delivery Pipeline) 的開發人員而言，上述步驟會變得過於臃腫與繁雜。

為解決此問題在 Docker 17.05+ 以後提供名為「多階段構建 (multi-stage builds)」的新功能，透過將原先流水線中的多個映像檔整合進同個 Dockerfile 內，而後續的映像檔可透過指令取得中間映像檔 (intermediate image) 所產生的檔案 (artifacts)，如此便能讓整個過程更為簡單，也確保流水線簡潔易懂及提高維護性。

系列文章

• Fission 基本介紹

前言

Fission 是基於 Kubernetes 之上的 Serverless 框架，而 Istio 是前陣子由 Google、IBM、Lyft 共同推出用來管理、連結微服務的開放平台，透過將兩者整合在一起便能夠提供使用者更多強大的功能。

這陣子花了些時間做實驗跟開發將 Fission 跟 Istio 做初步的整合。雖就目前的狀況來說還有許多地方尚待改進，但相信過陣子就能夠將兩者更好的結合在一起了。

若對 Fission 以及 Istio 整合有興趣的人，下面是完整的安裝教學。

安裝

測試環境

• Google Kubernetes Engine: 1.9.2-gke.1 cluster
• Fission: 0.6.0
• Istio: 0.6.0

建立 Kubernetes v1.9+ alpha cluster

可用的區域 (ZONE) 可看這裡

$ export ZONE=<zone name>
$ gcloud container clusters create istio-demo-1 \
    --machine-type=n1-standard-2 \
    --num-nodes=1 \
    --no-enable-legacy-authorization \
    --zone=$ZONE \
    --cluster-version=1.9.2-gke.1

前言

對於提供 HTTP 服務的系統來說，取得來源 IP 方式有兩種:

• 利用封包標頭取得來源 IP

此方案是直接讀取封包的來源 IP，但由於容器和外界溝通不像傳統 Linux 主機有實體網卡對接，而是透過一系列的 NAT 規則置換封包標頭後才傳進容器內 (Understand container communication)，導致取得錯誤的使用者 IP。

• 通過夾帶在 HTTP 請求的 X-Forwarded-For 來取得

此方案則是利用 PROXY Protocol，此方案是讓 Proxy Server 將 IP 附加在 HTTP 標頭 X-Forwarded-For 內，因此該標頭內的第一個位址即是使用者的真實 IP。

X-Forwarded-For:[61.219.125.41, 10.140.0.2]

下面會介紹在 GKE (Google Container Engine) 上透過 L7 HTTP Load Balancer 取得使用者真實 IP。

架構說明

下圖為目前 Google 支援三種 LB

系列文章

• Kubernetes Service - 概念詳解及應用
• Kubernetes Service - 存取路徑差異、注意要點

前言

前篇文章介紹 Service 不同存取路徑間的差異，這次我們來討論 Service 和 Label 之間是如何互相影響的。

Service 與 Label Selector 共舞

We encourage use of a unique collection of labels rather than a single unique label value since the additional attributes are generally needed — bgrant0607

在 Kubernetes 最佳實踐中，Pod 本身會帶著許多不同標籤 (Label) 來辨別其實際用途。透過賦予一組唯一的標籤組合 (a unique collection of labels)，不僅能擁有更精確的粒度 (granularity) 以外，也能避免操作上出現異常。

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: python-http-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      env: python
      svc: http-server
  template:
    metadata:
      labels:
        env: python
        svc: http-server
    spec:
      containers:
      - name: http-server
        image: trinitronx/python-simplehttpserver
        command:
          - python
        args:
          - -m
          - SimpleHTTPServer
          - "80"
        ports:
        - containerPort: 80
          protocol: TCP