使用入门：Compute Engine 上使用 ESP 的 Endpoints

创建 Compute Engine 实例

要创建 Compute Engine 实例，请执行以下操作：

1. In the Google Cloud console, go to the Create an instance page.

   Go to Create an instance

2. 在防火墙部分，选择 允许 HTTP 流量和允许 HTTPS 流量。
3. 如需创建虚拟机，请点击创建。



实例启动需要您稍等片刻。准备就绪后，该实例将在虚拟机实例页面上列出，并显示绿色状态图标。

4. 确保您可以连接到虚拟机实例。
   1. In the list of virtual machine instances, click SSH in the row of the instance that you want to connect to.
   2. 现在，您可以使用终端在 Debian 实例上运行 Linux 命令。
   3. 输入 exit 以断开与该实例的连接。
5. 请记下实例名称、地区和外部 IP 地址，因为您稍后需要用到。

配置 Endpoints

从 GitHub 克隆 bookstore-grpc 示例代码库。

要配置 Endpoints，请执行以下操作：

1. 通过服务 .proto 文件创建一个独立的 protobuf 描述符文件：
   1. 保存示例代码库中 bookstore.proto 的副本。此文件用于定义 Bookstore 服务的 API。
   2. 创建以下目录：mkdir generated_pb2
   3. 使用 protoc Protocol Buffers 编译器创建描述符文件 api_descriptor.pb。在您保存了 bookstore.proto 的目录中运行以下命令：

      python -m grpc_tools.protoc \
          --include_imports \
          --include_source_info \
          --proto_path=. \
          --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \
          --python_out=generated_pb2 \
          --grpc_python_out=generated_pb2 \
          bookstore.proto

      在前面的命令中，--proto_path 设置为当前工作目录。在 gRPC 编译环境中，如果对 .proto 输入文件使用其他目录，请更改 --proto_path，以便编译器搜索您保存了 bookstore.proto 文件的目录。

2. 创建 gRPC API 配置 YAML 文件：
   1. 保存 api_config.yaml 文件的副本。此文件用于定义 Bookstore 服务的 gRPC API 配置。
   2. 将 api_config.yaml 文件中的 MY_PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID。例如：

      #
      # Name of the service configuration.
      #
      name: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog
      

      请注意，此文件中 apis.name 字段的值应该与 .proto 文件中的完全限定 API 名称完全匹配；否则部署将无法正常运行。Bookstore 服务是在 endpoints.examples.bookstore 包内的 bookstore.proto 中定义的。其完全限定的 API 名称为 endpoints.examples.bookstore.Bookstore，与其在 api_config.yaml 文件中的名称相同。

      apis:
        - name: endpoints.examples.bookstore.Bookstore

如需了解更多信息，请参阅配置 Endpoints。

部署 Endpoints 配置

如需部署 Endpoints 配置，请使用 gcloud endpoints services deploy 命令。此命令使用 Service Management 创建一项托管式服务。

1. 确保您位于 api_descriptor.pb 和 api_config.yaml 文件所在的目录中。
2. 确认 gcloud 命令行工具当前使用的默认项目是您要向其部署 Endpoints 配置的 Google Cloud 项目。验证从以下命令返回的项目 ID，以确保不会在错误的项目中创建服务。

   gcloud config list project
   

   如果您需要更改默认项目，请运行以下命令：

   gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
   

3. 使用 Google Cloud CLI 部署 proto descriptor 文件和配置文件：

   gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml
   

   在创建和配置服务时，Service Management 会向终端输出信息。部署完成后，系统将显示如下所示的消息：

   Service Configuration [CONFIG_ID] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

   CONFIG_ID 是部署创建的唯一 Endpoints 服务配置 ID。例如：

   Service Configuration [2017-02-13r0] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]
   

   在前面的示例中，2017-02-13r0 是服务配置 ID，bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog 是服务名称。服务配置 ID 由日期戳后跟一个修订版本号组成。如果您在同一天再次部署 Endpoints 配置，服务配置 ID 中的修订版本号将递增。

检查所需服务

在大多数情况下，gcloud endpoints services deploy 命令会启用这些必需的服务。但在以下情况下，gcloud 命令会成功完成，但不启用必需的服务：

• 您使用了 Terraform 之类的第三方应用，但未添加这些服务。

• 您将 Endpoints 配置部署到已明确停用这些服务的现有 Google Cloud 项目。

使用以下命令确认必需服务是否已启用：

gcloud services list

如果您没有看到列出的必需服务，请启用它们：

gcloud services enable servicemanagement.googleapis.com
gcloud services enable servicecontrol.googleapis.com

同时启用 Endpoints 服务：

gcloud services enable ENDPOINTS_SERVICE_NAME

要确定 ENDPOINTS_SERVICE_NAME，您可以执行以下任一操作：

• 部署 Endpoints 配置后，前往 Cloud 控制台中的 Endpoints 页面。服务名称列下显示了可能的 ENDPOINTS_SERVICE_NAME 列表。

• 对于 OpenAPI，ENDPOINTS_SERVICE_NAME 是您在 OpenAPI 规范的 host 字段中指定的值。对于 gRPC，ENDPOINTS_SERVICE_NAME 是您在 gRPC Endpoints 配置的 name 字段中指定的值。

如需详细了解 gcloud 命令，请参阅 gcloud 服务。

如果您收到错误消息，请参阅排查 Endpoints 配置部署问题。

如需了解更多信息，请参阅部署 Endpoints 配置。

部署 API 后端

到目前为止，您已将 API 配置部署到 Service Management，但尚未部署将服务 API 后端的代码。本部分逐步介绍了如何在虚拟机实例上安装 Docker，以及如何在 Docker 容器中运行 API 后端代码和 ESP。

在虚拟机实例上安装 Docker

要在虚拟机实例上安装 Docker，请执行以下操作：

1. 运行以下命令，以便为您的项目设置地区：

   gcloud config set compute/zone YOUR_INSTANCE_ZONE
   

   将 YOUR_INSTANCE_ZONE 替换为运行实例的地区。

2. 使用以下命令连接到实例：

   gcloud compute ssh INSTANCE_NAME
   

   将 INSTANCE_NAME 替换为虚拟机实例的名称。

3. 如需设置 Docker 代码库，请参阅 Docker 文档。请务必按照与虚拟机实例的版本和架构相对应的步骤进行操作：
   • Jessie 或更高版本
   • x86_64/amd64

在 Docker 容器中运行示例 API 和 ESP

要在 Docker 容器中运行示例 gRPC 服务和 ESP 以供客户端使用，请执行以下操作：

1. 在虚拟机实例中，创建您自己的名为 esp_net 的容器网络。

   sudo docker network create --driver bridge esp_net
   

2. 运行用于提供示例 API 的示例 Bookstore 服务器：

   sudo docker run \
       --detach \
       --name=bookstore \
       --net=esp_net \
       gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:1
   

3. 运行预封装的 ESP Docker 容器。在 ESP 启动选项中，将 SERVICE_NAME 替换为您的服务名称。此名称与您在 api_config.yaml 文件的 name 字段中配置的名称相同。例如：bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog

   sudo docker run \
       --detach \
       --name=esp \
       --publish=80:9000 \
       --net=esp_net \
       gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1 \
       --service=SERVICE_NAME \
       --rollout_strategy=managed \
       --http2_port=9000 \
       --backend=grpc://bookstore:8000
   

   --rollout_strategy=managed 选项可将 ESP 配置为使用最新部署的服务配置。指定此选项后，在部署新的服务配置后，ESP 最多会在 5 分钟内检测到更改并自动开始使用该服务配置。建议您指定此选项，而不是指定特定配置 ID 供 ESP 使用。如需详细了解 ESP 参数，请参阅 ESP 启动选项。

如果您已启用转码，请务必为 HTTP1.1 或 SSL 流量配置端口。

如果您收到错误消息，请参阅排查 Compute Engine 上的 Endpoints 问题。

向 API 发送请求

如果您从运行 Docker 容器的同一实例中发送请求，则可以将 $SERVER_IP 替换为 localhost。否则，将 $SERVER_IP 替换为实例的外部 IP。

您可以通过运行以下命令找到外部 IP 地址：

gcloud compute instances list

要向示例 API 发送请求，您可以使用以 Python 编写的示例 gRPC 客户端。

1. 克隆托管 gRPC 客户端代码的 Git 代码库：

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
      

2. 切换您的工作目录：

   cd python-docs-samples/endpoints/bookstore-grpc/
     

3. 安装依赖项：

   pip install virtualenv
   virtualenv env
   source env/bin/activate
   python -m pip install -r requirements.txt

4. 向示例 API 发送一个请求：

   python bookstore_client.py --host SERVER_IP --port 80
   

   • 在 Endpoints > 服务页面中查看 API 的活动图表。
     

     转到“Endpoints 服务”页面

     请求可能需要一些时间才能体现在图表中。

   • 在“日志浏览器”页面中查看 API 的请求日志。
     

     转到“日志浏览器”页面

如果未获得成功响应，请参阅排查响应错误。

您刚刚在 Endpoints 中部署并测试了一个 API！