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当云原生网关遇上图数据库，NebulaGraph 的 APISIX 最佳实践
pczhy
发布于 2023-4-20 14:57
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API 网关介绍
什么是 API 网关
API 网关是位于客户端和服务器之间的“中间人”，用于管理、监控和保护 API。它可以在 API 之前执行一些操作，例如：身份验证、授权、缓存、日志记录、审计、流量控制、安全、防火墙、压缩、解压缩、加密、解密等。
API 网关可以工作在 TCP/IP 4 层和 OSI 7 层。跑在 7 层的 API 网关可以使用多种协议，例如：HTTP、HTTPS、WebSocket、gRPC、MQTT 等。在这些应用层协议中做一些操作，比如，请求的重写、转发、合并、重试、缓存、限流、熔断、降级、鉴权、监控、日志、审计等等。
这里举例一下借助 API 网关可以做的具体的事：
- 在网关层增加认证层，比如：JWT 认证、OAuth2 认证、OpenID 认证等等，这样不需要在每个服务中都做具体的认证集成工作，进而节省许多开发成本。
- 借助网关给跳板机 SSH 流量增加无需客户端修改的复杂认证，比如：跳转任何客户端的 SSH 登录，给出一个网址或者输入框，引导登陆者通过网页的 SSO 认证（包含多因素认证），再通过网关转发到 SSH 服务。
- 甚至在网关层做 Serverless 数据库！TiDB 社区的同学们就在做这个事儿，他们从普通的 MySQL 客户端的登录请求中解析能推断出转到需要的 TiDB 示例的信息，并且在需要 cold start 唤醒实例的时候把连接保持住，可以参考这篇文章：TiDB Gateway （https://disksing.com/tidb-gateway/）。
- 如果你特别惨在维护屎山项目，不得不针对旧版本的应用程序对新版本的服务端进行兼容，这时候 API 网关也可以通过一些请求重写，把旧版本的请求转换成新版本的请求。
只要脑洞大，理论上 API 网关可以做很多事。但显然不是所有的事情都是适合在这一层去做的，通常那些比较通用的事情才适合在这一层去做，上面我只是给出一些典型和极端的具体例子。
Apache APISIX
API 网关是从 LB、Reverse Proxy（https://en.wikipedia.org/wiki/Reverse_proxy） 项目演进过来的。随着云原生的兴起，API 网关也逐渐成为了云原生的一部分，流行的开源网关有：
- Nginx：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/Nginx/Nginx
- Apache APISIX：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/apache/apisix
- Kong：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/Kong/kong
- Lura：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/luraproject/lura
- OpenResty：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/openresty/openresty
- Tyk：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/TykTechnologies/tyk
- Traefik：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/traefik/traefik
- Istio：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/istio/istio
- Envoy：https://confluence.nebula-graph.io/pages/github.com/envoyproxy/envoy
而且其中很多都是基于 Nginx/OpenResty 的下游项目。这里就以 Apache APISIX 为例，介绍一下 NebulaGraph 借助 API 网关的几个实践。
NebulaGraph 介绍
NebulaGraph 是一个开源的分布式图数据库，它的特点是：
- 高性能：可达到每秒百万级的读写，具有极高的扩展性，在千亿点、万亿边的数据规模下支持毫秒级的查询。
- 易扩展：分布式的架构可在多台机器上扩展。每台机器上可以运行多个服务进程，它的查询层是无状态的计算存储分离架构，可以容易地引入不同配置、不同类型的计算层，实现同一集群上 TP、AP、图计算等不同负载的混合查询。
- 易使用：类 SQL 的原生查询语言，易于学习和使用，同时支持 openCypher。
- 丰富生态：NebulaGraph 的生态系统正在不断壮大，目前已经有了多个客户端，包括 Java、Python、Go、C++、JavaScript、Spark、Flink 等，同时也有了多个可视化工具，包括 NebulaGraph Studio、NebulaGraph Dashboard、NebulaGraph Explorer 等。
本文讨论的问题
本文给出了基于 NebulaGraph 集群应用中涉及到 API 网关的几个场景。
- 查询接口的负载均衡
- 底层存储接口的暴露
- 传输层的加密
查询接口负载均衡
首先是图数据库查询接口 graphd 的负载均衡与高可用的问题。
NebulaGraph 内核由三种服务组成：graphd、metad 和 storaged：
所以，在默认情况下，集群只会暴露 graphd 的接口，提供给客户端连接，执行 nGQL 的查询。其中，graphd 是无状态的，这意味着可以在多个 graphd 之间做负载均衡。这里，我们有两种方法：基于客户端的（Client-Side LB）与基于代理的。
客户端的负载均衡
客户端的负载均衡，就是在客户端，也就是应用程序中，实现负载均衡的逻辑。NebulaGraph 的各个语言的客户端里边已经内置了轮询（Round-Robin）负载均衡，我们只需要在客户端配置多个 graphd 的地址就可以了。比如，我们在创建连接池的时候，指定了两个不同的 graphd 的地址（对应不同进程实例），下面以 Python 代码为例：
from nebula3.gclient.net import ConnectionPool
from nebula3.Config import Config
config = Config()
config.max_connection_pool_size = 10
connection_pool = ConnectionPool()
connection_pool.init([('127.0.0.1', 9669), ('127.0.0.1', 49433)], config)在取得连接的时候，就会从连接池中随机取得一个连接：
In [10]: connection0 = connection_pool.get_connection()
In [11]: connection1 = connection_pool.get_connection()
# 这两个连接的 graphd 地址是不同的
In [12]: connection0._port, connection1._port
Out[12]: (9669, 49433)这种客户端负载均衡的问题在于配置、实现细节与应用代码耦合在一起，如果需要修改负载均衡的策略，就要修改应用代码，这样就会增加应用的复杂度。
代理的负载均衡
基于代理的负载均衡，就是在应用程序之前，增加一个代理层，来实现负载均衡的逻辑。这样，应用程序就不需要关心负载均衡的问题了。在 K8s 里的话，我们可以使用 K8s 的 Service 来实现这个代理层。
这是一个在 Minikube 中为 NebulaGraph 集群中 graphd 创建的 Service：
cat <<EOF | kubectl create -f -
apiVersion: v1
kind: Service metadata:
labels:
app.kubernetes.io/cluster: nebula
app.kubernetes.io/component: graphd app.kubernetes.io/managed-by: nebula-operator
app.kubernetes.io/name: nebula-graph
name: nebula-graphd-svc-nodeport
namespace: default
spec:
externalTrafficPolicy: Local
ports:
- name: thrift
port: 9669
protocol: TCP
targetPort: 9669
nodePort: 30000
- name: http
port: 19669
protocol: TCP
targetPort: 19669
nodePort: 30001
selector:
app.kubernetes.io/cluster: nebula
app.kubernetes.io/component: graphd app.kubernetes.io/managed-by: nebula-operator
app.kubernetes.io/name: nebula-graph
type: NodePort
EOF创建后，我们就可以通过它暴露的单独端口来访问 NebulaGraph 集群中的 graphd 了：
In [13]: connection_pool = ConnectionPool()
...: connection_pool.init([('192.168.49.2', 9669)], config)
Out[13]: True
In [14]: connection0 = connection_pool.get_connection()
In [15]: connection1 = connection_pool.get_connection()
In [16]: connection0._ip, connection1._ip
Out[16]: ('192.168.49.2', '192.168.49.2')可以看到，在连接层面上来看，客户端只知道代理的地址，而不知道 NebulaGraph 集群中的 graphd 的地址，这样就实现了客户端与 NebulaGraph 集群中的 graphd 的解耦。
然而，当我们在 Connection 之上创建 Session 的时候，就能看到实际上客户端的不同请求是落在了不同的 graphd 上的：
In [17]: session = connection_pool.get_session('root', 'nebula')
In [18]: session._session_id
Out[18]: 1668670607568178
In [19]: session1 = connection_pool.get_session('root', 'nebula')
In [20]: session1._session_id
Out[20]: 1668670625563307
# 得到每一个 session 的 ID
In [21]: session.execute("SHOW SESSIONS")
# 它们分别对应了两个不同的 graphd 实例
Out[21]: ResultSet(keys: ['SessionId', 'UserName', 'SpaceName', 'CreateTime', 'UpdateTime', 'GraphAddr', 'Timezone', 'ClientIp'], values: [1668670607568178, "root", "", utc datetime: 2022-11-17T07:36:47.568178, timezone_offset: 0, utc datetime: 2022-11-17T07:36:47.575303, timezone_offset: 0, "nebula-graphd-0.nebula-graphd-svc.default.svc.cluster.local:9669", 0, "172.17.0.1"],[1668670625563307, "root", "", utc datetime: 2022-11-17T07:37:05.563307, timezone_offset: 0, utc datetime: 2022-11-17T07:37:03.638910, timezone_offset: 0, "nebula-graphd-1.nebula-graphd-svc.default.svc.cluster.local:9669", 0, "172.17.0.1"])
底层存储接口的暴露
在 NebulaGraph 中，可以通过 StorageClient 来访问底层的存储接口，这个接口可以用来做一些分析型、数据全扫描计算的工作。
然而，存储层的分布式服务实例不像 graphd 那样，它们是有状态的。这其实与 K8s 或者 Docker Compose 的部署模型是相违背的。如果访问的应用 storaged 客户端在集群外部，我们需要在 NebulaGraph 集群中的每一个存储实例上都部署一个代理 Service。这非常不方便，有时候还是一种浪费。
此外，由于 NebulaGraph 内部服务发现机制和 storaged 客户端的实现机制决定，每一个 storaged 服务实体都是由其内部的 host:port 唯一确定和寻址的，这给我们中间的代理工作也带来了一些麻烦。
总结来看，我们的需求是：
- 能够从集群外部访问 NebulaGraph 的存储层每一个实例
- 每一个实例的访问地址（host:port）和内部的地址是完全一致的
为了实现这个需求，我之前的做法是为每一个实例单独部署一个 graphd 代理（消耗一个地址，保证端口不变），再在外部手动搭一个 Nginx 作为代理，配合 DNS 把内部的地址解析 Nginx 上，然后通过域名找到上游（每一个单独的 graphd 代理）。本文的延伸阅读 1、2 中给出了相关的实验步骤。
最近，我找到了一个相对优雅的可维护的方式：
- 在 NebulaGraph 集群同一个命名空间下引入一个 APISIX 网关；
- 利用 APISIX 中的 Nginx TCP 代理的封装 stream-proxy 来暴露 storaged 的接口；
- 为了最终只利用一个集群的出口（Service，我们利用其支持的 TLSv1.3 中的 extend host name 字段：SNI 来路由上游），做到用不同域名的 TCP over TLS 指向后端的不同 storaged
- 只需要 Storage 客户端能支持 TLSv1.3（发送 SNI），并且能解析所有 storaged 的地址到 APISIX 的 Service 上即可；
示例图：
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ K8s Cluster │
│ ┌──────────────────────────┐ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ │ NebulaGraph Cluster │ │
│ │ APISIX API-GATEWAY │ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ storaged-0 │ │ │
│ │ │ ┌────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ ┌────────────────────────────┐ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ │ │ stream-proxy │ │ │ │ │ │
┌─────┐ │ .─────. │ │ ┌────┐ │ │ │ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │╱ ╲ │ │ - addr: 9559 │ │──────┼───┼─┘ │ │ storaged-1 │ │ │
━━┫ DNS ┣━━( Service )╋━━━╋▶ tls: true │ │ │ │ ┌────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │`. ,' │ │ │ │──────┼───┼─┘ │ │ │ │ │
└─────┘ │ `───' │ │ │ │ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ │ │ │SNI │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │──────┼───┼─┐ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ storaged-2 │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ └────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │ │ │──────┼───┼─┐ │ │ │ │ │
│ │ │ └────┘ │ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ │ └────────────────────────────┘ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ │ storaged-3 │ │ │
│ │ │ └────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ └────────────────────────────────────┘ └──────────────────────────┘ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘这样做的好处是：
- 在 APISIX 中比较优雅地维护代理的配置，并且可以用到 APISIX 现代化的流量管理能力；
- 不需要为每一个 storaged 单独创建 Service，只需要一个 Service、集群地址就可以了；
- 为流量增加了 TLSv1.3 的加密，提高了安全性。同时，没有给 NebulaGraph 集群内部的南北流量带来的性能损耗；
在本文的结尾，给出了实验过程，包含了本文提到的所有要点和细节。
传输层的加密
我们在前一个问题中提及到了，在 APISIX 网关中 terminate TLSv1.3 的连接，借助 SNI 信息路由 storaged 的方法。其实，单独将 graphd 接口的 TLS 交给网关来做，好处也是非常明显的：
- 证书管理在统一的网关控制面做，更加方便；
- 证书运维无 NebulaGraph 集群配置侵入（NebulaGraph 原生支持 TLS 加密，但是加密之后带来了集群内部通信的开销，而且配置和集群其他层面配置在一起，证书更新涉及进程重启，不够灵活）；
具体的方法在后边实操中也是有体现的。
实操：利用 APISIX 的 stream-proxy 暴露 storaged 的接口
实验环境：Minikube
本实验在本地的 Minikube 上做。首先，启动一个 Minikube。因为 APISIX 内部的 etcd 需要用到 storageclass，我们带上穷人版的 storageclass 插件。同时，为了在 K8s 外部访问 storaged 的时候用和内部相同的域名和端口，将把 node-port 允许的端口扩充到小于 9779 的范围。
--addons="default-storageclass" \
--extra-config=apiserver.service-node-port-range=1-65535
实验环境：NebulaGraph on K8s
这里，我们使用 Nebula Operator 来部署 NebulaGraph 集群，具体的部署方法可以参考 Nebula Operator 文档：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator/。
咱们做实验，就偷个懒，用我写的 Nebula-Operator-KinD 来一键部署：
curl -sL nebula-kind.siwei.io/install-on-K8s.sh | bash
实验环境：APISIX on K8s
首先，是安装。在 Helm 参数中指定打开 stream-proxy 的开关：
helm repo add apisix https://charts.apiseven.com
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo update
helm install apisix apisix/apisix \
--set gateway.type=NodePort \
--set gateway.stream.enabled=true \
--set ingress-controller.enabled=true
# dashboard 也装上，方便我们绕过 admin API call 做一些方便的操作。
helm install apisix-dashboard apisix/apisix-dashboard因为截止到现在，APISIX 的 Helm Chart 之中并没有提供 stream-proxy TCP 的监听端口的 TLS 支持的配置格式，见：https://github.com/apache/apisix-helm-chart/issues/348。我们需要手动更改 APISIX 的 ConfigMap，把 stream-proxy 的 TLS 配置加上：
kubectl edit ConfigMap apisix我们编辑把 stream_proxy.tcp 改写成这样：
stream_proxy: # TCP/UDP proxy
only: false
tcp: # TCP proxy port list
- addr: 9779
tls: true
- addr: 9559
tls: true这里我们需要重建 APISIX Pod，因为 APISIX 的 stream-proxy 的 TLS 配置是在启动的时候加载的，所以我们需要重建 APISIX Pod：
kubectl delete $(kubectl get po -l "app.kubernetes.io/name=apisix" -o name)
开始实验
这个实验的目标是把 NebulaGraph 的 storaged 的接口暴露出来，让外部的客户端可以访问到，而暴露的方式如图：
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ K8s Cluster │
│ ┌──────────────────────────┐ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ │ NebulaGraph Cluster │ │
│ │ APISIX API-GATEWAY │ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ storaged-0 │ │ │
│ │ │ ┌────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ ┌────────────────────────────┐ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ │ │ stream-proxy │ │ │ │ │ │
┌─────┐ │ .─────. │ │ ┌────┐ │ │ │ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │╱ ╲ │ │ - addr: 9559 │ │──────┼───┼─┘ │ │ storaged-1 │ │ │
━━┫ DNS ┣━━( Service )╋━━━╋▶ tls: true │ │ │ │ ┌────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │`. ,' │ │ │ │──────┼───┼─┘ │ │ │ │ │
└─────┘ │ `───' │ │ │ │ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ │ │ │SNI │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │──────┼───┼─┐ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ storaged-2 │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ └────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │ │ │──────┼───┼─┐ │ │ │ │ │
│ │ │ └────┘ │ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ │ └────────────────────────────┘ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ │ storaged-3 │ │ │
│ │ │ └────┼──────▶│ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ └──────────────┘ │ │
│ └────────────────────────────────────┘ └──────────────────────────┘ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘我们已经有了所有的框架，我们要往里填箭头和圆圈就行。
$ kubectl get po
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
apisix-6d89854bc5-5m788 1/1 Running 1 (31h ago) 2d4h
apisix-dashboard-b544bd766-nh79j 1/1 Running 8 (31h ago) 2d10h
apisix-etcd-0 1/1 Running 2 (31h ago) 2d10h
apisix-etcd-1 1/1 Running 2 (31h ago) 2d10h
apisix-etcd-2 1/1 Running 2 (31h ago) 2d10h
nebula-graphd-0 1/1 Running 2 (31h ago) 3d4h
nebula-metad-0 1/1 Running 2 (31h ago) 3d4h
nebula-storaged-0 1/1 Running 2 (31h ago) 3d4h
nebula-storaged-1 1/1 Running 2 (31h ago) 3d4h
nebula-storaged-2 1/1 Running 2 (31h ago) 3d4h配置 APISIX 的 stream-proxy
参考 APISIX 文档：https://apisix.apache.org/docs/apisix/stream-proxy/#accept-tls-over-tcp-connection。
我们用 APISIX 的 API 来配置 stream-proxy：
apisix_api_key="edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1"
apisix_pod=$(kubectl get po -l \
"app.kubernetes.io/name=apisix" -o name)
kubectl exec -it $apisix_pod -- \
curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/stream_routes/1 \
-H "X-API-KEY: $apisix_api_key" -X PUT -d \
'{
"sni": "nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local",
"upstream": {
"nodes": {
"172.17.0.13:9779": 1
},
"type": "roundrobin"
}
}'
kubectl exec -it $apisix_pod -- \
curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/stream_routes/2 \
-H "X-API-KEY: $apisix_api_key" -X PUT -d \
'{
"sni": "nebula-storaged-1.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local",
"upstream": {
"nodes": {
"172.17.0.18:9779": 1
},
"type": "roundrobin"
}
}'
kubectl exec -it $apisix_pod -- \
curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/stream_routes/3 \
-H "X-API-KEY: $apisix_api_key" -X PUT -d \
'{
"sni": "nebula-storaged-2.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local",
"upstream": {
"nodes": {
"172.17.0.5:9779": 1
},
"type": "roundrobin"
}
}'这里需要注意，目前，APISIX 的 stream-proxy 上游节点不支持域名解析。是受限于上游的 lua 库，详见 issue：https://github.com/apache/apisix/issues/8334。理想情况下，这里应该给出每一个 storaged 的 SNI 相同的地址作为 upstream.nodes。像这样：
kubectl exec -it $apisix_pod -- \
curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/stream_routes/1 \
-H "X-API-KEY: $apisix_api_key" -X PUT -d \
'{
"sni": "nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local",
"upstream": {
"nodes": {
"nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local": 1
},
"type": "roundrobin"
}
}'配置 APISIX 中 storaged 地址的 TLS 证书
在生产环境下，我们应该以云原生的方式去管理自签或者公共信任的证书。这里，我们就手动利用 MKCert（https://mkcert.org/） 工具来做这件事儿。
安装 MKCert：
# 首次运行，需要安装 mkcert，并且生成根证书
# macOS 的话
brew install mkcert
# ubuntu 的话
apt-get install wget libnss3-tools
# 然后再去 https://github.com/FiloSottile/mkcert/releases/ 下载 mkcert签发证书：
mkcert '*.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local'利用 APISIX Dashboard 将证书导入到 APISIX 之中。单独开一个终端，运行：
export POD_NAME=$(\
kubectl get pods \
-l "app.kubernetes.io/name=apisix-dashboard,app.kubernetes.io/instance=apisix-dashboard" \
-o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")
export CONTAINER_PORT=$(\
kubectl get pod $POD_NAME \
-o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")
kubectl \
port-forward $POD_NAME 8080:$CONTAINER_PORT --address='0.0.0.0'浏览器访问：http://10.1.1.168:8080/ssl/list，账号密码都是 admin。点击 Create 按钮，将刚刚生成的证书导入到 APISIX 之中。
增加 APISIX 的 NodePort Service
创建一个 NodePort Service，用于暴露 APISIX 的 9779 端口。这样，我们就可以通过外部的 IP 地址访问到 APISIX 了。
cat <<EOF | kubectl apply -f -
spec:
selector:
app.kubernetes.io/instance: apisix
app.kubernetes.io/name: apisix
ports:
- protocol: TCP
port: 9779
targetPort: 9779
name: thrift
nodePort: 9779
type: NodePort
EOF因为前边 Minikube 中我们配置了端口的范围覆盖到了 9779，所以我们可以看到，这个 NodePort Service 的端口在宿主机上也可以从 Minikube ip 的同一个端口访问到：
$ minikube service apisix-svc
$ minikube service list
|------------------------|---------------------------------|-------------------|---------------------------|
| NAMESPACE | NAME | TARGET PORT | URL |
|------------------------|---------------------------------|-------------------|---------------------------|
...
| default | apisix-svc | thrift/9779 | http://192.168.49.2:9779 |<---
...
|------------------------|---------------------------------|-------------------|---------------------------|当然，Minikube 假设我们的服务都是 HTTP 的，给出的 URL 是 HTTP:// 的。不用理会它，我们心里知道它是 TCP over TLS 就好了。
配置 K8s 外部 DNS
这里需要配置一个 DNS 服务，让我们可以通过 nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local 等三个域名通过 Minikube 的 NodePort Service 访问到 NebulaGraph 的 storaged 服务。
获得 Minikube 的 IP 地址：
$ minikube ip
192.168.49.2配置 /etc/hosts
192.168.49.2 nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local
192.168.49.2 nebula-storaged-1.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local
192.168.49.2 nebula-storaged-2.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local
192.168.49.2 nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local验证 NebulaGraph Storage Client 可以从所有的节点中获取到数据
这里，为了方便，我们用到 Python 的客户端。
由于在写本文的时候，NebulaGraph Python 客户端的 StorageClient 尚未支持 TLS，对它支持的 PR 刚好是我为了本实验写的：https://github.com/vesoft-inc/nebula-python/pull/239。
所以，这里从个人分支安装这个客户端：
git clone https://github.com/wey-gu/nebula-python.git
cd nebula-python
python3 -m pip install .
python3 -m pip install ipython
# 进入 ipython
ipython我们在 iPython 中交互式验证：
from nebula3.mclient import MetaCache, HostAddr
from nebula3.sclient.GraphStorageClient import GraphStorageClient
from nebula3.Config import SSL_config
import ssl
import os
meta_cache = MetaCache([('nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local', 9559)],
50000)
storage_addrs = [HostAddr(host='nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local', port=9779),
HostAddr(host='nebula-storaged-1.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local', port=9779),
HostAddr(host='nebula-storaged-2.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local', port=9779)]
# 自签证书配置
current_dir = os.path.abspath(".")
ssl_config = SSL_config()
ssl_config.cert_reqs = ssl.CERT_OPTIONAL
ssl_config.cert_reqs = ssl.CERT_OPTIONAL
ssl_config.ca_certs = os.path.join(
os.path.expanduser("~/.local/share/mkcert"), 'rootCA.pem'
)
ssl_config.keyfile = os.path.join(
current_dir, 'nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local+1-key.pem'
)
ssl_config.certfile = os.path.join(
current_dir, 'nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local+1.pem'
)
# 实例化 StorageClient
graph_storage_client = GraphStorageClient(meta_cache, storage_addrs, 5000, ssl_config)
# 验证可以从所有的节点中获取到数据
resp = graph_storage_client.scan_vertex(
space_name='basketballplayer',
tag_name='player')
while resp.has_next():
result = resp.next()
for vertex_data in result:
print(vertex_data)结果✅：
("player112" :player{name: "Jonathon Simmons", age: 29})
("player117" :player{name: "Stephen Curry", age: 31})
("player119" :player{name: "Kevin Durant", age: 30})
("player134" :player{name: "Blake Griffin", age: 30})
("player141" :player{name: "Ray Allen", age: 43})
("player144" :player{name: "Shaquille O'Neal", age: 47})
("player149" :player{name: "Ben Simmons", age: 22})
("player100" :player{name: "Tim Duncan", age: 42})
("player101" :player{name: "Tony Parker", age: 36})
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...
总结
- NebulaGraph 查询接口的负载均衡可以借助 K8s Service来做；
- NebulaGraph 底层存储接口的暴露在 K8s 中可以利用 APISIX Stream Proxy 和 SNI 来优雅实现；
- 利用 API 网关对出口传输层的加密是一个很好的选择，相较于用 NebulaGraph 原生的 TLS 的方式。
本文转载自公众号：Nebula Graph Community
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已于2023-4-20 14:57:57修改
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