Argo Workflow官方有一篇关于本地运行Argo Workflow的介绍：https://argoproj.github.io/argo-workflows/running-locally/。
本地搭建的Argo Workflow基于v3.1.5版本，搭建开发环境也踩了一些坑，做下笔记，方便后面的同学有所准备。
一、服务准备
MacOS环境先安装好brew命令：https://brew.sh/
1、Golang
至少安装v1.15以上版本。
2、Yarn
brew install yarn
3、Docker
https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/
4、Kustomize
当前使用到的是v3.8.8版本：https://github.com/kubernetes-sigs/kustomize/releases/tag/kustomize%2Fv3.8.8
下载对应的预编译二进制打包文件，解压后拷贝一份放到$GOPATH/bin目录下（全局用）；再拷贝一份到argo-workflow项目的dist目录下（后面argo编译的时候需要）。
5、Protoc
brew install protobuf
6、Minikube
https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/
三、设置hosts别名
便于后续服务的内部别名访问，修改 /etc/hosts：
127.0.0.1 dex 127.0.0.1 minio 127.0.0.1 postgres 127.0.0.1 mysql
四、编译运行服务
1、使用本地MySQL
由于我本地安装有mysql，因此argo-workflows项目安装的mysql会与我本地的端口号冲突。于是在我本地的MySQL上创建一个argo数据库以及对应的账号，不使用minikube中的MySQL服务。
1）创建argo数据库以及mysql账号
CREATE DATABASE `argo`; CREATE USER 'mysql'@'%' IDENTIFIED BY 'password'; GRANT ALL ON argo.* TO 'mysql'@'%';
2）注释掉argo-workflows项目中的端口转发
2、执行代码编译&运行
在argo-workflows项目根目录下执行以下命令执行编译安装argo-workflows相关服务到本地，并在minikube中创建相应的argo资源：
make start PROFILE=mysql
编译将会使用mysql服务（默认使用的是pgsql）。
当argo相关服务启动后，可以发现argo数据库被初始化了相关数据表。
五、检查服务状态
1、Argo Server API
注意查看终端日志输出信息，不是HTTPS访问。
2、Argo UI
初次访问的时候会比较慢，注意查看终端日志输出信息。
3、MinIO UI
账号：admin
密码：password
六、构建Image镜像
正常完整编译约5分钟左右。
1、构建镜像
这一步是非常重要的，否则你无法创建workflow资源，因为argo相关的image在本地没有，拉取镜像会失败。执行以下命令编译即可：
eval $(minikube -p minikube docker-env) && make build
其中的 eval $(minikube -p minikube docker-env) 命令用以设置当前的Docker为Minikube的Docker，后续常见错误中有介绍。
2、常见错误
1）checksum mismatch
如果遇到checksum mismatch的问题：
由于编译是使用的Docker执行，因此找到Dockerfile对应的地址，去掉go.sum即可。
2）unrecognized import path "golang.org/x/sys": reading https://golang.org/x/sys?go-get=1: 404 Not Found
编译阶段报错：
可能由于GFW的关系无法访问对应的地址，在国内想好好撸代码真的是太不容易了，在go.mod中增加一个replace吧：
golang.org/x/sys => github.com/golang/sys v0.0.0-20200317113312-5766fd39f98d
3）FATAL ERROR: Ineffective mark-compacts near heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory
我花了数个小时没有解决通该问题，由于本次开发不会涉及到UI的修改，因此可以把Dockerfile中涉及到ui的部分注释掉。随后重新执行编译命令即可。
4）Container image "argoproj/argoexec:latest" is not present with pull policy of Never
运行阶段报错：
参考argo官方issue：https://github.com/argoproj/argo-workflows/issues/3672
主要原因也就是说Minikube使用的Docker和系统安装的Docker不一样，我们之前编译的镜像在默认情况下都是编译到了系统的Docker上。因此我们需要在编译的Shell终端上执行一下 eval $(minikube -p minikube docker-env) 命令，设置当前的Docker为Minikube的Docker，随后重新执行编译即可：
eval $(minikube -p minikube docker-env) && make build
3、编译镜像结果
