为工作器池配置内存中卷装载

本页面介绍如何配置专用的内存中卷，您可以通过 Cloud Run 卷装载使用该卷进行文件读取和写入。请注意，此功能与 Cloud Run 提供的内置内存中文件系统不同。

在 Cloud Run 中装载内存中的卷时，内存中的卷在容器文件系统中显示为文件。装载内存中卷后，您可以使用编程语言的文件系统操作和库来访问该卷，就像访问本地文件系统上的目录一样。

您可以使用内存中卷执行以下操作：

  • 限制内存中卷的大小。当您限制卷的大小时，对已满的卷进行写入会失败，这比让 Cloud Run 因卷占用过多内存而终止实例更可取。
  • 在一个 Cloud Run 实例中的不同容器之间共享内存中卷。当 Cloud Run 横向扩容为多个工作器池实例时，每个工作器池都将拥有自己的内存中卷，该卷由相应工作器池上的所有容器共享。当 Cloud Run 横向扩容以处理流量时，所有容器都可以使用此卷。

行为

创建内存中卷时，建议指定大小限制。如果卷达到其大小限制，再进行其他写入会失败并发生内存不足错误。您的实例可以处理此错误并继续运行。

请注意，大小限制只是一个限制：它不会为内存中卷分配更多空间。内存中卷会占用您为容器配置的内存。如果您部署多个容器，则每次向卷写入时所使用的内存都会计为写入数据的那个容器的内存用量。

如果未指定大小限制，则它会自动设置为作业或服务中所有容器总大小的一半。例如，emptyDir 卷大小 = [内存（容器 A）+ 内存（容器 B）+ 内存（容器 N）]/2。 此默认行为可能会导致内存中卷的大小限制高于为某些容器分配的内存。如果单个容器在尝试向卷写入更多数据时超出其自身分配的内存，即使尚未达到卷大小限制，也可能会导致意外崩溃。

虽然并不强制要求设置大小限制，但建议您设置一个限制来防止容器内存不足和崩溃。

不允许的路径

Cloud Run 不允许您在 /dev、/proc 和 /sys 或其子目录上装载卷。

所需的角色

如需查看与 Cloud Run 关联的 IAM 角色和权限的列表，请参阅 Cloud Run IAM 角色和 Cloud Run IAM 权限。如果您的 Cloud Run 工作器池与Google Cloud API（例如 Cloud 客户端库）进行交互，请参阅服务身份配置指南。如需详细了解如何授予角色，请参阅部署权限和管理访问权限。

配置内存中卷

任何配置更改都会导致新修订版本的创建。后续修订版本也将自动采用此配置设置，除非您进行了明确更新。

为 Cloud Run 服务配置内存中卷后，系统会为启动的每个 Cloud Run 实例都创建一个空卷，并且只要该实例运行，该卷便会存在。当实例停止运行时，该卷中的数据会被永久删除。

在创建新的工作器池或部署新的修订版本时，使用 Google Cloud CLI 配置内存中卷装载。

gcloud

  • 如需添加卷并装载，请运行以下命令：

    gcloud beta run worker-pools update WORKER_POOL \
  --add-volume=name=VOLUME_NAME,type=in-memory,size-limit=SIZE_LIMIT \
  --add-volume-mount volume=VOLUME_NAME,mount-path=MOUNT_PATH

    您需要进行如下替换：

    • 将 WORKER_POOL 替换为工作器池的名称。
    • 将 VOLUME_NAME 替换为您要用于卷的任何名称。VOLUME_NAME 值用于将卷映射到卷装载。
    • MOUNT_PATH 替换为要装载此卷的容器文件系统中的相对路径，例如 /mnt/my-volume。
    • 将 SIZE_LIMIT 替换为您要分配给卷的内存限制，以 MiB 或 GiB 为单位（指定为 Mi 或 Gi），例如 500Mi。此限制必须小于为容器指定的总内存。

  • 如果您使用多个容器，请先指定卷，然后为每个容器指定卷装载：

    gcloud beta run worker-pools update WORKER_POOL \
  --add-volume=name=VOLUME_NAME,type=in-memory,size-limit=SIZE_LIMIT \
  --container=CONTAINER_1 \
  --add-volume-mount=volume=VOLUME_NAME,mount-path=MOUNT_PATH \
  --container=CONTAINER_2 \
  --add-volume-mount volume=VOLUME_NAME,mount-path=MOUNT_PATH2

查看工作器池的环境变量配置

  1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Run：

    转到 Cloud Run

  2. 点击工作器池以显示已部署的工作器池列表。

  3. 点击要检查的工作器池，以显示其详情窗格。

  4. 点击容器标签页以显示工作器池容器配置。

读取和写入卷

如果您使用 Cloud Run 卷装载功能，则可以使用编程语言中用于在本地文件系统上读写文件的相同库来访问已装载的卷。

如果您使用的是期望数据存储在本地文件系统中并使用常规文件系统操作来访问数据的现有容器，此方法会特别有用。

以下代码段假定一个 mountPath 设置为 /mnt/my-volume 的卷装载。

Nodejs

使用文件系统模块创建新文件或附加到卷 /mnt/my-volume 中的现有文件：

var fs = require('fs');
fs.appendFileSync('/mnt/my-volume/sample-logfile.txt', 'Hello logs!', { flag: 'a+' });

Python

写入保存在卷 /mnt/my-volume 中的文件： 

f = open("/mnt/my-volume/sample-logfile.txt", "a")

Go

使用 os 软件包创建一个保存在卷 /mnt/my-volume 中的新文件：

f, err := os.Create("/mnt/my-volume/sample-logfile.txt")

Java

使用 Java.io.File 类在卷 /mnt/my-volume 中创建日志文件： 

import java.io.File;
File f = new File("/mnt/my-volume/sample-logfile.txt");

清除并移除卷和卷装载

您可以清除所有卷和卷装载，也可以单独移除某个卷或卷装载。

清除所有卷和卷装载

如需从单容器工作器池中清除所有卷和卷装载，请运行以下命令：

gcloud beta run worker-pools update WORKER_POOL \
    --clear-volumes
    --clear-volume-mounts

如果您有多个容器，请遵循边车 CLI 惯例来清除卷和卷装载：

gcloud beta run worker-pools update WORKER_POOL \
    --container=container1 \
    --clear-volumes
    -–clear-volume-mounts \
    --container=container2 \
    --clear-volumes \
    -–clear-volume-mounts

移除个别卷和卷装载

如需移除卷，您还必须移除使用该卷的所有卷装载。

如需移除个别卷或卷装载，请使用 remove-volume 和 remove-volume-mount 标志：

gcloud beta run worker-pools update WORKER_POOL \
    --remove-volume VOLUME_NAME \
    --container=container1 \
    --remove-volume-mount MOUNT_PATH \
    --container=container2 \
    --remove-volume-mount MOUNT_PATH