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Dragonfly 在 Kubernetes 多集群环境下分发文件和镜像

2023-08-31 243
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本文涉及的产品
Redis 开源版，标准版 2GB
推荐场景：
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair（兼容Redis），内存型 2GB
推荐场景：
通过缓存加速数据库访问
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless，952元额度 多规格
简介： Dragonfly 在 Kubernetes 多集群环境下分发文件和镜像

作者简介

戚文博（百蓦）

Dragonfly Maintainer，蚂蚁集团软件工程师

主要负责「基于 P2P 的文件分发以及镜像加速系统」。

本文 2036 字 阅读 8 分钟

Dragonfly 提供高效、稳定、安全的基于 P2P 技术的文件分发和镜像加速系统，并且是云原生架构中镜像加速领域的标准解决方案以及最佳实践。现在为云原生计算机基金会（CNCF）托管作为孵化级（Incubating）项目。

文章主要阐述如何在多集群环境下部署 Dragonfly。一个 Dragonfly 集群管理一个单独网络环境的集群，如果有两个集群是相互隔离的网络环境，就需要有两个 Dragonfly 集群管理各自的集群。

推荐用户在多 Kubernetes 集群场景下，使用一个 Dragonfly 集群管理一个 Kubernetes 集群，二者 1:1 关系。并且使用一个中心化的 Manager 服务去管理多个 Dragonfly 集群。因为对于 Dragonfly，一个 Dragonfly 集群中的所有 Peers 只能在当前 Dragonfly 集群内 P2P 传输数据，所以一定要保证一个 Dragonfly 集群中的所有 Peers 网络是互通的。那么如果一个 Dragonfly 集群管理一个 Kubernetes 集群，那么代表集群内的 Peers 只在 Kubernetes 集群维度进行 P2P 传输数据。

图片

准备 Kubernetes 集群

如果没有可用的 Kubernetes 集群进行测试，推荐使用 Kind[1]。

创建 Kind 多节点集群配置文件 kind-config.yaml，配置如下:

kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
nodes:
  - role: control-plane
  - role: worker
    extraPortMappings:
      - containerPort: 30950        
        hostPort: 8080    
    labels:      
      cluster: a  
  - role: worker    
    labels:      
      cluster: a  
  - role: worker    
    labels:      
      cluster: b  
  - role: worker    
    labels:      
      cluster: b

使用配置文件创建 Kind 集群：

    kind create cluster --config kind-config.yaml

切换 Kubectl 的 context 到 Kind 集群：

    kubectl config use-context kind-kind

Kind 加载 Dragonfly 镜像

下载 Dragonfly latest 镜像：

    docker pull dragonflyoss/scheduler:latest
    docker pull dragonflyoss/manager:latest
    docker pull dragonflyoss/dfdaemon:latest

Kind 集群加载 Dragonfly latest 镜像：

    kind load docker-image dragonflyoss/scheduler:latest
    kind load docker-image dragonflyoss/manager:latest
    kind load docker-image dragonflyoss/dfdaemon:latest

创建 Dragonfly 集群 A

创建 Dragonfly 集群 A，应该使用 Helm 在当前集群内安装中心化的 Manager、Scheduler、Seed Peer、Peer。

基于 Helm Charts 创建 Dragonfly 集群 A

创建 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 A 的配置文件 charts-config-cluster-a.yaml，配置如下：

    containerRuntime:
      containerd:
        enable: true
        injectConfigPath: true
        registries:     
          - 'https://ghcr.io'
    
    scheduler:  
      image: dragonflyoss/scheduler  
      tag: latest  
      nodeSelector:    
        cluster: a  
      replicas: 1  
      metrics:    
        enable: true  
      config:    
        verbose: true   
        pprofPort: 18066
    
    seedPeer:  
      image: dragonflyoss/dfdaemon  
      tag: latest  
      nodeSelector:    
        cluster: a  
      replicas: 1  
      metrics:    
        enable: true  
      config:    
        verbose: true   
        pprofPort: 18066
    
    dfdaemon:  
      image: dragonflyoss/dfdaemon  
      tag: latest  
      nodeSelector:    
        cluster: a  
      metrics:    
        enable: true  
      config:    
        verbose: true    
        pprofPort: 18066
    
    manager:  
      image: dragonflyoss/manager  
      tag: latest  
      nodeSelector:   
        cluster: a  
      replicas: 1  
      metrics:   
        enable: true 
      config:   
        verbose: true  
        pprofPort: 18066
    
    jaeger: 
      enable: true

使用配置文件部署 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 A：

    $ helm repo add dragonfly https://dragonflyoss.github.io/helm-charts/
    $ helm install --wait --create-namespace --namespace cluster-a dragonfly dragonfly/dragonfly -f charts-config-cluster-a.yaml
    NAME: dragonfly
    LAST DEPLOYED: Mon Aug  7 22:07:02 2023
    NAMESPACE: cluster-a
    STATUS: deployed
    REVISION: 1
    TEST SUITE: None
    NOTES:
    1. Get the scheduler address by running these commands:  
      export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-a -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})   
      export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-a $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")  
      kubectl --namespace cluster-a port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORT  
      echo "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"
      
    2. Get the dfdaemon port by running these commands:  
      export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-a -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})  
      export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-a $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}") 
      You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.
      
    3. Configure runtime to use dragonfly:  
      https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/

    4. Get Jaeger query URL by running these commands:  
      export JAEGER_QUERY_PORT=$(kubectl --namespace cluster-a get services dragonfly-jaeger-query -o jsonpath="{.spec.ports[0].port}")  
      kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:$JAEGER_QUERY_PORT  
      echo "Visit http://127.0.0.1:16686/search?limit=20&lookback=1h&maxDuration&minDuration&service=dragonfly to query download events"

检查 Dragonfly 集群 A 是否部署成功：

    $ kubectl get po -n cluster-a
    NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS      AGE
    dragonfly-dfdaemon-7t6wc             1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-dfdaemon-r45bk             1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-jaeger-84dbfd5b56-fmhh6    1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-manager-75f4c54d6d-tr88v   1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-mysql-0                    1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-redis-master-0             1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-redis-replicas-0           1/1     Running   1 (2m ago)    3m18s
    dragonfly-redis-replicas-1           1/1     Running   0             96s
    dragonfly-redis-replicas-2           1/1     Running   0             45s
    dragonfly-scheduler-0                1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-seed-peer-0                1/1     Running   1 (37s ago)   3m18s

创建 Manager REST 服务的 NodePort Service 资源

创建 Manager REST 服务的配置文件 manager-rest-svc.yaml，配置如下：

    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:  
      name: manager-rest  
      namespace: cluster-a
    spec:  
      type: NodePort   
      ports:    
        - name: http     
        nodePort: 30950 
        port: 8080 
      selector:  
        app: dragonfly  
        component: manager 
        release: dragonfly

使用配置文件创建 Manager REST 服务的 Service 资源：

    kubectl apply -f manager-rest-svc.yaml -n cluster-a

访问 Manager 控制台

使用默认用户名 root，密码 dragonfly 访问 localhost:8080 的 Manager 控制台地址，并且进入控制台。

图片

图片

在 Dragonfly Manager 部署成功后，默认情况下 Dragonfly Manager 在第一次启动的时候，如果没有任何集群，那么会自动创建集群 A 的记录。用户可以点击 Manager 控制台看到集群 A 的详细信息。

图片

创建 Dragonfly 集群 B

创建 Dragonfly 集群 B，需要在 Manager 控制台首先创建 Dragonfly 集群记录，然后再使用 Helm 安装 Scheduler、Seed Peer 和 Peer。

Manager 控制台创建 Dragonfly 集群 B 的记录

点击 ADD CLUSTER 按钮创建集群 B 的记录，注意 IDC 设置为 cluster-2 使其能够跟后面 Peer 配置文件中 IDC 值为 cluster-2 的 Peer 相匹配。

图片

创建 Dragonfly 集群 B 记录成功。

图片

使用 Scopes 配置区分 不同 Dragonfly 集群

Cluster 管辖的 Scopes 信息。Peer 会根据 Dfdaemon 启动的配置文件 host.idc、host.location 以及 host.advertiseIP 的内容上报给 Manager。然后 Manager 选择跟 Cluster Scopes 中 IDC、Location 以及 CIDRs 匹配的 Cluster。被选中的 Cluster 会提供自身的 Scheduler Cluster 和 Seed Peer Cluster 对当前 Peer 进行服务。这样可以通过 Scopes 来区分不同 Cluster 服务的 Peer 群，在多集群场景中非常重要。Peer 的配置文件可以参考文档 dfdaemon config[2]。

如果 Peer 的 Scopes 信息和 Dragonfly 集群匹配，那么会优先使用当前 Dragonfly 集群的 Scheduler 和 Seed Peer 提供服务。也就是说当前 Dragonfly 集群内的 Peer 只能在集群内部进行 P2P 传输数据。如果没有匹配的 Dragonfly 集群，那么使用默认的 Dragonfly 集群提供服务。

Location: Cluster 需要为该 Location 的所有 Peer 提供服务。当对 Peer 配置中的 Location 与 Cluster 中的 Location 配时，Peer 将优先使用 Cluster 的 Scheduler 和 Seed Peer。用“|”分隔，例如“地区|国家|省|城市”。

IDC: Cluster 需要服务 IDC 内的所有 Peer。当 Peer 配置中的 IDC 与 Cluster 中的 IDC 匹配时，Peer 将优先使用 Cluster 的 Scheduler 和 Seed Peer。IDC 在 Scopes 内的优先级高于 Location。

CIDRs: Cluster 需要为 CIDR 中的所有 Peer 提供服务。当 Peer 启动时，将在 Peer 配置中使用 Advertise IP，如果 Peer 配置中的 Advertise IP 为空， 则 Peer 将自动获取 Expose IP 作为 Advertise IP。当 Peer 上报的 IP 与 Cluster 中的 CIDR 匹配时，Peer 将优先使用 Cluster 的 Scheduler 和 Seed Peer。CIDR 在 Scopes 内的优先级高于 IDC。

基于 Helm Charts 创建 Dragonfly 集群 B

创建 Helm Charts 文件的内容可以在 Manager 控制台对应的 Dragonfly 集群信息详情中查看。

图片

  • Scheduler.config.manager.schedulerClusterID 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 Scheduler cluster ID 值。
  • Scheduler.config.manager.addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。
  • seedPeer.config.scheduler.manager.seedPeer.clusterID 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 Seed peer cluster ID 值。
  • seedPeer.config.scheduler.manager.netAddrs[0].addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。
  • dfdaemon.config.host.idc 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 IDC 值。
  • dfdaemon.config.scheduler.manager.netAddrs[0].addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。
  • externalManager.host 是 Manager 的 GRPC 服务的 Host。
  • externalRedis.addrs[0] 是 Redis 的服务地址。

创建 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 B 的配置文件 charts-config-cluster-b.yaml，配置如下:

containerRuntime:
  containerd:
    enable: true
    injectConfigPath: true
    registries:
      - 'https://ghcr.io'

scheduler:
  image: dragonflyoss/scheduler
  tag: latest
  nodeSelector:
    cluster: b
  replicas: 1
  config:
    manager:
      addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003
      schedulerClusterID: 2

seedPeer:
  image: dragonflyoss/dfdaemon
  tag: latest
  nodeSelector:
    cluster: b
  replicas: 1
  config:
    scheduler:
      manager:
        netAddrs:
          - type: tcp
            addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003
        seedPeer:
          enable: true
          clusterID: 2

dfdaemon:
  image: dragonflyoss/dfdaemon
  tag: latest
  nodeSelector:
    cluster: b
  config:
    host:
      idc: cluster-2
    scheduler:
      manager:
        netAddrs:
          - type: tcp
            addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003

manager:
  enable: false

externalManager:
  enable: true
  host: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local
  restPort: 8080
  grpcPort: 65003

redis:
  enable: false

externalRedis:
  addrs:
    - dragonfly-redis-master.cluster-a.svc.cluster.local:6379
  password: dragonfly

mysql:
  enable: false

jaeger:
  enable: true

使用配置文件部署 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 B:

$ helm install --wait --create-namespace --namespace cluster-b dragonfly dragonfly/dragonfly -f charts-config-cluster-b.yaml
NAME: dragonfly
LAST DEPLOYED: Mon Aug  7 22:13:51 2023
NAMESPACE: cluster-b
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Get the scheduler address by running these commands:
  export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-b -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})
  export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-b $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")
  kubectl --namespace cluster-b port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORT
  echo "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"

2. Get the dfdaemon port by running these commands:
  export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-b -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})
  export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-b $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")
  You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.

3. Configure runtime to use dragonfly:
  https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/


4. Get Jaeger query URL by running these commands:
  export JAEGER_QUERY_PORT=$(kubectl --namespace cluster-b get services dragonfly-jaeger-query -o jsonpath="{.spec.ports[0].port}")
  kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:$JAEGER_QUERY_PORT
  echo "Visit http://127.0.0.1:16686/search?limit=20&lookback=1h&maxDuration&minDuration&service=dragonfly to query download events"

检查 Dragonfly 集群 B 是否部署成功：

$ kubectl get po -n dragonfly-system
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dragonfly-dfdaemon-q8bsg            1/1     Running   0          67s
dragonfly-dfdaemon-tsqls            1/1     Running   0          67s
dragonfly-jaeger-84dbfd5b56-rg5dv   1/1     Running   0          67s
dragonfly-scheduler-0               1/1     Running   0          67s
dragonfly-seed-peer-0               1/1     Running   0          67s

创建 Dragonfly 集群 B 成功。

图片

使用 Dragonfly 在多集群环境下分发镜像

集群 A 中 Containerd 通过 Dragonfly 首次回源拉镜像

在 kind-worker Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 \<http://127.0.0.1:16686/search >，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 A 内首次回源时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 1.47s。

集群 A 中 Containerd 下载镜像命中 Dragonfly 远程 Peer 的缓存

在 kind-worker2 Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker2 /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 \<http://127.0.0.1:16686/search >，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 A 中命中远程 Peer 缓存时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 37.48ms。

集群 B 中 Containerd 通过 Dragonfly 首次回源拉镜像

在 kind-worker3 Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker3 /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 \<http://127.0.0.1:16686/search >，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 B 中命中远程 Peer 缓存时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 4.97s。

集群 B 中 Containerd 下载镜像命中 Dragonfly 远程 Peer 的缓存

在 kind-worker4 Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker4 /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 \<http://127.0.0.1:16686/search > ，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 B 中命中远程 Peer 缓存时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 14.53ms。

Dragonfly Star 一下✨：

https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

相关链接

[1]Kind：https://kind.sigs.k8s.io/

[2]dfdaemon config：[https: //d7y.io/zh/docs/next/reference/configuration/dfdaemon/]
[3]Dragonfly 官网：https://d7y.io/

[4]Dragonfly Github 仓库：https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

[5]Dragonfly Slack Channel（ #dragonfly on CNCF Slack）：https://cloud-native.slack.com/?redir=%2Fmessages%2Fdragonfly%2F

[6]Dragonfly Discussion Group:  dragonfly-discuss@googlegroups.com

[7]Dragonfly Twitter（ @dragonfly\_oss）：https://twitter.com/dragonfly_oss

[8]Nydus Github 仓库: https://github.com/dragonflyoss/image-service

[9]Nydus 官网: https://nydus.dev/

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容器服务Kubernetes版
云数据库 Tair（兼容 Redis）
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基于Ubuntu-22.04安装K8s-v1.28.2实验（二）使用kube-vip实现集群VIP访问
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shiningrise
55 1
明弟有理想
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1月前
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Kubernetes Ubuntu Linux
Centos7 搭建 kubernetes集群
本文介绍了如何搭建一个三节点的Kubernetes集群，包括一个主节点和两个工作节点。各节点运行CentOS 7系统，最低配置为2核CPU、2GB内存和15GB硬盘。详细步骤包括环境配置、安装Docker、关闭防火墙和SELinux、禁用交换分区、安装kubeadm、kubelet、kubectl，以及初始化Kubernetes集群和安装网络插件Calico或Flannel。
明弟有理想
149 0

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