Magicodes.IE在.NET Core中通過請求頭導出多種格式文件

前言

在2.2里程碑中我們增加了一些新的功能,正如標題所寫通過請求頭進行導出我們不同格式的文件.下面我們來看一下如何使用.通過這種方式無論是對我們的數據多用途,還是說對我們的數據校驗都做到了輕鬆易配。

同時我們也將在本周發布2.3版本,另外3.0版本我們將進行一次大的性能提升。3.0版本我們將對Razor引擎以及導出引擎進行更換,包括對所有代碼的重構,這是值得期待的。

上周我們發布了2.2.5版本更新如下:

  • 【Nuget】版本更新到2.2.5

  • 【Excel導出】增加分欄、分sheet、追加rows導出 #74

    - exporter.Append(list1).SeparateByColumn().Append(list2).ExportAppendData(filePath);
    - exporter.Append(list1).SeparateBySheet().Append(list2).ExportAppendData(filePath);
    - exporter.Append(list1).SeparateByRow().AppendHeaders().Append(list2).ExportAppendData(filePath);
    
  • [Excel導出】修復‘IsAllowRepeat=true’ #107

  • [Pdf導出】增加PDF擴展方法,支持通過以參數形式傳遞特性參數 #104

    - Task<byte[]> ExportListBytesByTemplate<T>(ICollection<T> data, PdfExporterAttribute pdfExporterAttribute,string temple);
    - Task<byte[]> ExportBytesByTemplate<T>(T data, PdfExporterAttribute pdfExporterAttribute,string template);
    

主要步驟

1.安裝包

Install-Package Magicodes.IE.AspNetCore

2.開始配置

Startup.cs的Configure()方法中,在UseRouting()中間件之後,註冊如下中間件

public void Configure(IApplicationBuilder app)
{
    app.UseRouting();
    app.UseMagiCodesIE();
    app.UseEndpoints(endpoints =>
    {
        endpoints.MapControllers();
    });
}

上面這種以中間件形式可以為我們提供導出服務,那麼我們再看一下另一種方式如下所示:

  public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
            {
                services.AddControllers(options=>options.Filters.Add(typeof(MagicodesFilter)));
            }

上面兩種方式都可以為我們提供導出服務,我們只需要對我們的控制器進行配置我們的特性,在這邊呢 特性主要做的是一個標識作用,標識他的一些相關的內容數據,同時標識他可以當成文件導出。

[HttpGet("excel")]
[Magicodes(Type = typeof(ExportTestDataWithAttrs))]
public List<ExportTestDataWithAttrs> Excel()
{
    return GenFu.GenFu.ListOf<ExportTestDataWithAttrs>(100);
}

上面代碼片段中我們標識這個類允許被導出。同時我們需要通過Type指定我們被導出類的類型。

這樣填寫完后我們可以通過對該地址的調用,但是注意我們必須要添加請求頭以標識被導出的文件類型。如果不添加請求頭,那麼此處將返回的還是json格式的數據。請求頭名稱為Magicodes-Type

       /// <summary>
        ///     XLSX
        /// </summary>
        internal const string XLSXHttpContentMediaType = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet";
        /// <summary>
        ///     PDF
        /// </summary>
        internal const string PDFHttpContentMediaType = "application/pdf";
        /// <summary>
        ///     DOCX
        /// </summary>
        internal const string DOCXHttpContentMediaType = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document";
        /// <summary>
        ///     HTML
        /// </summary>
        internal const string HTMLHttpContentMediaType = "text/html";

如果說是模板導出word或者pdf甚至說html文件那麼我們也是同樣的操作如下所示:

[HttpGet("Word")]
        [Magicodes(Type = typeof(ReceiptInfo), TemplatePath = ".//ExportTemplates//receipt.cshtml")]
        public ReceiptInfo Word()
        {
            return new ReceiptInfo
            {
                Amount = 22939.43M,
                Grade = "2019秋",
                IdNo = "43062619890622xxxx",
                Name = "張三",
                Payee = "湖南心萊信息科技有限公司",
                PaymentMethod = "微信支付",
                Profession = "運動訓練",
                Remark = "學費",
                TradeStatus = "已完成",
                TradeTime = DateTime.Now,
                UppercaseAmount = "貳萬貳仟玖佰叄拾玖圓肆角叄分",
                Code = "19071800001"
            };
        }

我們還是需要對其指定Type,然後通過TemplatePath進行指定模板地址即可

同樣的我們還可以通過請求頭進行標識本次請求是否是文件格式導出。


        [HttpGet("pdf")]
        [Magicodes(Type = typeof(BatchPortraitReceiptInfoInput), TemplatePath = ".//ExportTemplates//batchReceipt.cshtml")]
        public BatchPortraitReceiptInfoInput Pdf()
        {

            var input = new BatchPortraitReceiptInfoInput
            {
                Payee = "湖南心萊信息科技有限公司",
                SealUrl =
                @"data:image/jpeg;base64,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",
                LogoUrl =
                @"data:image/png;base64,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",
                ReceiptInfoInputs = new List<BatchPortraitReceiptInfoDto>()
            };

            for (var i = 0; i < 500; i++)
                input.ReceiptInfoInputs.Add(new BatchPortraitReceiptInfoDto
                {
                    Amount = 22939.43M,
                    Grade = "2019秋",
                    IdNo = "43062619890622xxxx",
                    Name = "張三",
                    PaymentMethod = "微信支付",
                    Profession = "運動訓練",
                    Remark = "學費",
                    TradeStatus = "已完成",
                    TradeTime = DateTime.Now,
                    UppercaseAmount = "貳萬貳仟玖佰叄拾玖圓肆角叄分",
                    Code = "1907180000" + i
                });
            return input;
        }


        [HttpGet("Html")]
        [Magicodes(Type = typeof(ReceiptInfo), TemplatePath = ".//ExportTemplates//receipt.cshtml")]
        public ReceiptInfo Html()
        {
            return new ReceiptInfo
            {
                Amount = 22939.43M,
                Grade = "2019秋",
                IdNo = "43062619890622xxxx",
                Name = "張三",
                Payee = "湖南心萊信息科技有限公司",
                PaymentMethod = "微信支付",
                Profession = "運動訓練",
                Remark = "學費",
                TradeStatus = "已完成",
                TradeTime = DateTime.Now,
                UppercaseAmount = "貳萬貳仟玖佰叄拾玖圓肆角叄分",
                Code = "19071800001"
            };
        }

Reference

https://github.com/dotnetcore/Magicodes.IE

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※超省錢租車方案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※回頭車貨運收費標準

※教你寫出一流的銷售文案?

FB行銷專家,教你從零開始的技巧

雷諾擬與LG Chem合作開發時速400公里的電動車

全球最大可充電電池製造商樂金化學公司(LG Chem),和歐洲電動車先驅雷諾汽車(Renault)聯手,希望未來幾年將電動車的最高時速加快一倍。

據韓國總統朴槿惠的首席經濟幕僚趙源東(Cho Won Dong)透露,這兩家公司正在考慮開發最快時速可達400公里的電動車。目前電動車的最高時速為每小時200公里。

為加強雙邊合作,朴槿惠4日還拜會了雷諾在巴黎南方設立的電動車測試中心。

據悉,兩家公司目前還不會簽署了解備忘錄(MOU),但原則上同意互相合作,正在協商細節上的歧異。由於要開發高速電動車,鋰電池是最重要的環節之一,因此對於雷諾來說,與樂金化學的合作十分重要。

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理
【其他文章推薦】

USB CONNECTOR掌控什麼技術要點? 帶您認識其相關發展及效能

台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

※智慧手機時代的來臨,RWD網頁設計為架站首選

※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

※幫你省時又省力,新北清潔一流服務好口碑

※回頭車貨運收費標準

英國三季度電動汽車銷量環比增25%

據英國媒體報導,第三季度英國電動汽車的銷量環比增長25%,電動汽車補貼登記數量達到1149台,創下2011年1月以來的最高記錄。

2011年1月,英國政府曾宣佈,在隨後的14個月中,只要用戶購買一輛低碳電動汽車,即將獲得高達5000英鎊的補貼。2012年,政府決定把對電動汽車的補貼措施延長到2015年。

不久前,雷諾—日產公司首席執行官卡洛斯•戈恩表示,2016年底之前,將實現不了150萬輛電動汽車的銷售目標,實現目標有可能是在2020年或2021年。他表示,政府對充電站建設的投入不到位,影響了電動汽車的銷售。

日產公司的純電動汽車「聆風」是政府補貼計畫下第一個受益的主要車型,並避開了英國執政聯盟預算縮減的風潮。

聆風由日產公司桑德蘭工廠生產,今年4月在挪威上市以後一炮打響,成為市場上最暢銷的汽車。當然,這部分得益於挪威慷慨的電動汽車減稅政策。

但是聆風也有不少競爭者,如通用雪佛蘭沃藍達在歐洲大陸的版本Vauxhall Ampera、相對便宜的雷諾Zoe和寶馬i3。此外,還有福特福克斯的電動汽車及特斯拉的豪華電動汽車。

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※教你寫出一流的銷售文案?

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※回頭車貨運收費標準

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※超省錢租車方案

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

立凱電擬IPO上市 拚電動汽車商機

準上櫃公司立凱電於昨(19)日舉辦上櫃前業績發表會,做為純電動巴士廠商及磷酸鐵鋰正極材料業者,立凱電將是臺灣首檔電動巴士IPO公司。

立凱電董事長張聖時表示,近年來與台灣各縣市政府共同推動電動巴士,目前已有43輛電動巴士在全台各地運行,未來將結合政府10年200億(新台幣)汰換6,200台柴油巴士計畫,在電動巴士技術上創新。而透過上櫃掛牌,將讓立凱電營運與財務更加透明,以健全技術發展,立足台灣前進亞洲市場。

立凱電成立於2005年,以磷酸鐵鋰電池正極材料研發生產為主,2009年因材料技術突破,出貨穩定取得全球市場佔領先地位。為提升產業鏈附加值,自2009年起全力跨入新能源電動巴士,將其正極材料應用到電力電池領域,集合上中下游廠商力量,於2012年成為全台純電動巴士領導業者。

張聖時說,正極材料決定一顆電池8成性價比表現,立凱電透過開發循環壽命更長的正極材料來降低電池價格。以目前電池與汽油的行駛效能大約相差10倍,立凱電致力縮小差距,期許3年內可以讓油電成本價格到達黃金交叉,擴大磷酸鐵鋰電池的電動巴士普遍運行。

由於中國空氣汙染PM2.5超標大陸政府已高度關注,新能源車補貼政策將大力發展電動巴士;目前申請遞件的中國各城市,已累積35萬輛車,其中10萬輛車為電動巴士,並規定3成採購要來自外地。立凱電將結合西門子馬達,採併聯式電池系統,以期在電動巴士世界市場擦亮MIT品牌。

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※超省錢租車方案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※回頭車貨運收費標準

※教你寫出一流的銷售文案?

FB行銷專家,教你從零開始的技巧

有毒藻類大爆發 波蘭關閉數十海灘

摘錄自2018年07月26日自由時報報導

波蘭衛生當局週三(25日)表示,由於熱浪引發大量有毒藻類爆發,已關閉該國波羅的海沿海的數十個海灘。

《法新社》報導,波蘭北部格坦斯克(Gdansk)的衛生官員奧古斯蒂尼亞克(Tomasz Augustyniak)表示,「這種藻類有毒,對健康構成威脅」。他提到,由於長期高溫炎熱的天氣,導致藍藻大爆發。本週,波蘭電視台也從空中拍攝到被大量藻類覆蓋的大海。

奧古斯蒂尼亞克表示,近年來,含有農場肥料和硝酸鹽、磷酸鹽的汙水流入波羅的海,引發藻類大量繁殖。

本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

USB CONNECTOR掌控什麼技術要點? 帶您認識其相關發展及效能

台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

※智慧手機時代的來臨,RWD網頁設計為架站首選

※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

※幫你省時又省力,新北清潔一流服務好口碑

※回頭車貨運收費標準

德KBA調查Model S著火事件 稱未發現製造商缺陷

據BusinessInsider報導,Tesla昨(2)日表示,德國聯邦汽車運輸管理局(KBA)在對近期發生的三起Model S著火事件調查後得出結論,沒有發現「與製造商相關的缺陷」。

Tesla在一份新聞稿中表示,該公司向KBA提供了事故的相關資料,並接到KBA的一封信。KBA在信中稱:「按照德國產品安全法,沒有必要採取進一步措施。」

今年11月,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)對Model S三起著火事件發起調查。雖然NHTSA的調查正在進行中,但至少德國發佈的結果會讓Tesla安心一些。

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理
【其他文章推薦】

USB CONNECTOR掌控什麼技術要點? 帶您認識其相關發展及效能

台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

※智慧手機時代的來臨,RWD網頁設計為架站首選

※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

※幫你省時又省力,新北清潔一流服務好口碑

※回頭車貨運收費標準

PHEV(插電式混合動力汽車)

插電式混合動力汽車(Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV)的是一種混合動力車輛。其充電電池可以使用外部電源充電,而電池容量比電動車小、但大多大於普通油電混合動力車。

插電式混合動力車輛是針對通勤族設計的,多數通勤族通勤距離在十幾公里內,插電式混合動力車輛的電池續航力只要有二三十公里即可以滿足多數通勤需求(通勤時不需啟動內燃機)。

在長途駕駛的情況下,既使是續航力數百公里的電動車也可能沒電,此時插電式混合動力車輛則使用內燃機提供能量,方便性與傳統汽柴油車輛相近;引擎運轉模式更接近最高效率的定速運轉,因此也很省油,甚至可以讓轉子引擎、渦輪引擎達到低油耗低污染的目標;有些車輛使用小型引擎、且不使用複雜的傳動系統,可以抵銷電池所增加的重量跟成本。

但混合動力車的缺點,插電式混合動力車輛可能更嚴重,例如鋰礦問題、電池成本、製造電池的環境成本。

發售中的插電式混合動力車輛有:比亞迪F3DM(比亞迪汽車)、雪佛蘭伏特(通用汽車)、普銳斯III PHEV(豐田汽車)等。

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※教你寫出一流的銷售文案?

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※回頭車貨運收費標準

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※超省錢租車方案

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

BEV(純電動車)

純電動車(Battery Electric Vehicle, BEV),是指以事前已充滿電的蓄電池供電給電動機,由電動機推動的車輛,而電池的電量由外部電源補充。由於不會在路面排放廢氣,因此不會污染路面的空氣。

原理

純電動車以蓄電池把能量存于車上,相等於一般汽車的油箱,為車輛提供電力給電動機,電動機把電能轉化為動能,推動車輛,結構上非常簡單。

純電動車所使用的電池是蓄電池,在電力用盡後經由車外輸入電源給電池充電。電動機推動車輪的方式可以是像傳統車輛般經差速器傳動到車輪,較新的作法是每個推動輪各自有一個電動機,電動機則直接推動車輪,省減了差速器。

電動機通常除用作推動車輛外,在刹車時也充作再生制動系統的能量轉換器,把車輛的動能回收轉化為電能蓄存放電池中。不同於一般汽車,純電動在停下來時電動機是完全停下,完全不消耗能量。

電池性能決定了純電動車的最大行程、充電時間。電池成本占了整體成本相當大的比重,製造電池的排碳量也占了整個使用週期排碳量相當大部份(43%)。所以電池是純電動車發展的最重要的技術關鍵,重要的電池性能參數有:電池容量、充電時間、電池壽命。

現今純電動車所使用的電池有鎳氫電池(Ni-MH)或鋰離子電池(Li-ion battery),兩種電池都可以回收再用。現在適合並已用於純電動車的鋰電池有磷酸鋰鐵電池及鈦酸鋰電池。

性能

現今的純電動車性能在多方面都相當不錯。跑車方面,Tesla Roadster,加速由0至97公里/小時只需3.9秒,一般房車例如Smart ED0至50km/h是6.5秒,這主要歸功於電動機的性能,但當用在負重較大的用途上時,使用純電動車的還不多,這可能是由於電池的性能及成本所至。在扭力方面是電動機的強項,因此在一般用途扭力不會的是問題。

至於極速,很多純電動車都能達至100km/h以上,像Tesla Roadster一類跑車更達到200km/h以上,而且只需轉一次檔。

由於電動機的扭力輸出穩定,控制也比內燃機容易,純電動車的行駛較暢順,震動及雜訊也較小;也不需如一般汽車那樣需要經常換檔才能確保有足夠動力。

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※超省錢租車方案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※回頭車貨運收費標準

※教你寫出一流的銷售文案?

FB行銷專家,教你從零開始的技巧

009.OpenShift管理及監控

一 資源限制

1.1 pod資源限制

pod可以包括資源請求和資源限制:

  • 資源請求

用於調度,並控制pod不能在計算資源少於指定數量的情況下運行。調度程序試圖找到一個具有足夠計算資源的節點來滿足pod請求。

  • 資源限制

用於防止pod耗盡節點的所有計算資源,基於pod的節點配置Linux內核cgroups特性,以執行pod的資源限制。

儘管資源請求和資源限制是pod定義的一部分,但通常建議在dc中設置。OpenShift推薦的實踐規定,不應該單獨創建pod,而應該由dc創建。

1.2 應用配額

OCP可以執行跟蹤和限制兩種資源使用的配額:

對象的數量:Kubernetes資源的數量,如pod、service和route。

計算資源:物理或虛擬硬件資源的數量,如CPU、內存和存儲容量。

通過避免master的Etcd數據庫的無限制增長,對Kubernetes資源的數量設置配額有助於OpenShift master服務器的穩定性。對Kubernetes資源設置配額還可以避免耗盡其他有限的軟件資源,比如服務的IP地址。

同樣,對計算資源的數量施加配額可以避免耗盡OpenShift集群中單個節點的計算能力。還避免了一個應用程序使用所有集群容量,從而影響共享集群的其他應用程序。

OpenShift通過使用ResourceQuota對象或簡單的quota來管理對象使用的配額及計算資源。

ResourceQuota對象指定項目的硬資源使用限制。配額的所有屬性都是可選的,這意味着任何不受配額限制的資源都可以無限制地使用。

注意:一個項目可以包含多個ResourceQuota對象,其效果是累積的,但是對於同一個項目,兩個不同的 ResourceQuota 不會試圖限制相同類型的對象或計算資源。

1.3 ResourceQuota限制資源

下錶显示 ResourceQuota 可以限制的主要對象和計算資源:

對象名 描述
pods 總計的pod數量
replicationcontrollers 總計的rc數量
services 總計的service數量
secrets 總計的secret數量
persistentvolumeclaims 總計的pvc數量
cpu 所有容器的CPU使用總量
memory 所有容器的總內存使用
storage 所有容器的磁盤總使用量

Quota屬性可以跟蹤項目中所有pod的資源請求或資源限制。默認情況下,配額屬性跟蹤資源請求。要跟蹤資源限制,可以在計算資源名稱前面加上限制,例如limit.cpu。

示例一:使用YAML語法定義的ResourceQuota資源,它為對象計數和計算資源指定了配額:

  1 $ cat
  2 apiVersion: v1
  3 kind: ResourceQuota
  4 metadata:
  5   name: dev-quota
  6 spec:
  7   hard:
  8     services: "10"
  9     cpu: "1300m"
 10     memory: "1.5Gi"
 11 $ oc create -f dev-quota.yml

示例二:使用oc create quota命令創建:

  1 $ oc create quota dev-quota \
  2 --hard=services=10 \
  3 --hard=cpu=1300m \
  4 --hard=memory=1.5Gi
  5 $ oc get resourcequota				#列出可用的配額
  6 $ oc describe resourcequota NAME		#查看與配額中定義的任何與限制相關的統計信息
  7 $ oc delete resourcequota compute-quota		#按名稱刪除活動配額

提示:若oc describe resourcequota命令不帶參數,只显示項目中所有resourcequota對象的累積限制集,而不显示哪個對象定義了哪個限制。

當在項目中首次創建配額時,項目將限制創建任何可能超出配額約束的新資源的能力,然後重新計算資源使用情況。在創建配額和使用數據統計更新之後,項目接受新內容的創建。當創建新資源時,配額使用量立即增加。當一個資源被刪除時,在下一次對項目的 quota 統計數據進行全面重新計算時,配額使用將減少。

ResourceQuota 應用於整個項目,但許多 OpenShift 過程,例如 build 和 deployment,在項目中創建 pod,可能會失敗,因為啟動它們將超過項目 quota。

如果對項目的修改超過了對象數量的 quota,則服務器將拒絕操作,並向用戶返回錯誤消息。但如果修改超出了計算資源的quota,則操作不會立即失敗。OpenShift 將重試該操作幾次,使管理員有機會增加配額或執行糾正操作,比如上線新節點,擴容節點資源。

注意:如果設置了計算資源的 quota,OpenShift 拒絕創建不指定該計算資源的資源請求或資源限制的pod。

1.3 應用限制範圍

LimitRange資源,也稱為limit,定義了計算資源請求的默認值、最小值和最大值,以及項目中定義的單個pod或單個容器的限制,pod的資源請求或限制是其容器的總和。

要理解limit rang和resource quota之間的區別,limit rang為單個pod定義了有效範圍和默認值,而resource quota僅為項目中所有pod的和定義了最高值。

通常可同時定義項目的限制和配額。

LimitRange資源還可以為image、is或pvc的存儲容量定義默認值、最小值和最大值。如果添加到項目中的資源不提供計算資源請求,那麼它將接受項目的limit ranges提供的默認值。如果新資源提供的計算資源請求或限制小於項目的limit range指定的最小值,則不創建該資源。同樣,如果新資源提供的計算資源請求或限制高於項目的limit range所指定的最大值,則不會創建該資源。

OpenShift 提供的大多數標準 S2I builder image 和 templabe 都沒有指定。要使用受配額限制的 template 和 builder,項目需要包含一個 limit range 對象,該對象為容器資源請求指定默認值。

如下為描述了一些可以由LimitRange對象指定的計算資源。


類型 資源名稱 描述
Container cpu 每個容器允許的最小和最大CPU。
Container memory 每個容器允許的最小和最大內存
Pod cpu 一個pod中所有容器允許的最小和最大CPU
Pod memory 一個pod中所有容器允許的最小和最大內存
Image storage 可以推送到內部倉庫的圖像的最大大小
PVC storage 一個pvc的容量的最小和最大容量

示例一:limit rang的yaml示例:

  1 $ cat dev-limits.yml
  2 apiVersion: "v1"
  3 kind: "LimitRange"
  4 metadata:
  5   name: "dev-limits"
  6 spec:
  7   limits:
  8     - type: "Pod"
  9       max:
 10         cpu: "2"
 11         memory: "1Gi"
 12       min:
 13         cpu: "200m"
 14         memory: "6Mi"
 15     - type: "Container"
 16       default:
 17         cpu: "1"
 18         memory: "512Mi"
 19 $ oc create -f dev-limits.yml
 20 $ oc describe limitranges NAME		#查看項目中強制執行的限制約束
 21 $ oc get limits				#查看項目中強制執行的限制約束
 22 $ oc delete limitranges name		#按名稱刪除活動的限制範圍

提示:OCP 3.9不支持使用oc create命令參數形式創建limit rang。

在項目中創建limit rang之後,將根據項目中的每個limit rang資源評估所有資源創建請求。如果新資源違反由任何limit rang設置的最小或最大約束,則拒絕該資源。如果新資源沒有聲明配置值,且約束支持默認值,則將默認值作為其使用值應用於新資源。

所有資源更新請求也將根據項目中的每個limit rang資源進行評估,如果更新后的資源違反了任何約束,則拒絕更新。

注意:避免將LimitRange設的過高,或ResourceQuota設的過低。違反LimitRange將阻止pod創建,並清晰保存。違反ResourceQuota將阻止pod被調度,狀態轉為pending。

1.4 多項目quota配額

ClusterResourceQuota資源是在集群級別創建的,創建方式類似持久卷,並指定應用於多個項目的資源約束。

可以通過以下兩種方式指定哪些項目受集群資源配額限制:

  • 使用openshift.io/requester標記,定義項目所有者,該所有者的所有項目均應用quota;
  • 使用selector,匹配該selector的項目將應用quota。

示例1:

  1 $ oc create clusterquota user-qa \
  2 --project-annotation-selector openshift.io/requester=qa \
  3 --hard pods=12 \
  4 --hard secrets=20			#為qa用戶擁有的所有項目創建集群資源配額
  5 $ oc create clusterquota env-qa \
  6 --project-label-selector environment=qa \
  7 --hard pods=10 \
  8 --hard services=5			#為所有具有environment=qa標籤的項目創建集群資源配額
  9 $ oc describe QUOTA NAME		#查看應用於當前項目的集群資源配額
 10 $ oc delete clusterquota NAME		#刪除集群資源配額

提示:不建議使用一個集群資源配額來匹配超過100個項目。這是為了避免較大的locking開銷。當創建或更新項目中的資源時,在搜索所有適用的資源配額時鎖定項目需要較大的資源消耗。

二 限制資源使用

2.1 前置準備

準備完整的OpenShift集群,參考《003.OpenShift網絡》2.1。

2.2 本練習準備

  1 [student@workstation ~]$ lab monitor-limit setup

2.3 查看當前資源

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u admin -p redhat https://master.lab.example.com
  2 [student@workstation ~]$ oc describe node node1.lab.example.com | grep -A 4 Allocated
  3 [student@workstation ~]$ oc describe node node2.lab.example.com | grep -A 4 Allocated

2.4 創建應用

  1 [student@workstation ~]$ oc new-project resources
  2 [student@workstation ~]$ oc new-app --name=hello \
  3 --docker-image=registry.lab.example.com/openshift/hello-openshift
  4 [student@workstation ~]$ oc get pod -o wide
  5 NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP            NODE
  6 hello-1-znk56   1/1       Running   0          24s       10.128.0.16   node1.lab.example.com

2.5 刪除應用

  1 [student@workstation ~]$ oc delete all -l app=hello

2.6 添加資源限制

作為集群管理員,向項目quota和limit range,以便為項目中的pod提供默認資源請求。

  1 [student@workstation ~]$ cd /home/student/DO280/labs/monitor-limit/
  2 [student@workstation monitor-limit]$ cat limits.yml		#創建limit range
  3 apiVersion: "v1"
  4 kind: "LimitRange"
  5 metadata:
  6   name: "project-limits"
  7 spec:
  8   limits:
  9     - type: "Container"
 10       default:
 11         cpu: "250m
 12 [student@workstation monitor-limit]$ oc create -f limits.yml	#創建limit range
 13 [student@workstation monitor-limit]$ oc describe limitrange	#查看limit range

  1 [student@workstation monitor-limit]$ cat quota.yml		#創建配額
  2 apiVersion: v1
  3 kind: ResourceQuota
  4 metadata:
  5   name: project-quota
  6 spec:
  7   hard:
  8     cpu: "900m"
  9 [student@workstation monitor-limit]$ oc create -f quota.yml
 10 [student@workstation monitor-limit]$ oc describe quota		#確保創建了resource限制

2.7 授權項目

  1 [student@workstation monitor-limit]$ oc adm policy add-role-to-user edit developer

2.8 驗證資源限制

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u developer -p redhat https://master.lab.example.com
  2 [student@workstation ~]$ oc project resources			#選擇項目
  3 Already on project "resources" on server "https://master.lab.example.com:443".
  4 [student@workstation ~]$ oc get limits				#查看limit
  5 NAME             AGE
  6 project-limits   14m
  7 [student@workstation ~]$ oc delete limits project-limits	#驗證限制是否有效,但developer用戶不能刪除該限制
  8 Error from server (Forbidden): limitranges "project-limits" is forbidden: User "developer" cannot delete limitranges in the namespace "resources": User "developer" cannot delete limitranges in project "resources"
  9 [student@workstation ~]$ oc get quota
 10 NAME            AGE
 11 project-quota   15m

2.9 創建應用

  1 [student@workstation ~]$ oc new-app --name=hello \
  2 --docker-image=registry.lab.example.com/openshift/hello-openshift
  3 [student@workstation ~]$ oc get pod
  4 NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
  5 hello-1-t7tfn   1/1       Running   0          35s

2.10 查看quota

  1 [student@workstation ~]$ oc describe quota
  2 Name:       project-quota
  3 Namespace:  resources
  4 Resource    Used  Hard
  5 --------    ----  ----
  6 cpu         250m  900m

2.11 查看節點可用資源

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u admin -p redhat \
  2 https://master.lab.example.com
  3 [student@workstation ~]$ oc get pod -o wide -n resources
  4 [student@workstation ~]$ oc describe node node1.lab.example.com | grep -A 4 Allocated
  5 [student@workstation ~]$ oc describe pod hello-1-t7tfn | grep -A2 Requests

2.12 擴容應用

  1 [student@workstation ~]$ oc scale dc hello --replicas=2		#擴容應用
  2 [student@workstation ~]$ oc get pod				#查看擴容后的pod
  3 [student@workstation ~]$ oc describe quota			#查看擴容后的quota情況
  4 [student@workstation ~]$ oc scale dc hello --replicas=4		#繼續擴容至4個
  5 [student@workstation ~]$ oc get pod				#查看擴容的pod
  6 [student@workstation ~]$ oc describe dc hello | grep Replicas	#查看replaces情況

結論:由於超過了配額規定,會提示控制器無法創建第四個pod。

2.13 添加配額請求

  1 [student@workstation ~]$ oc scale dc hello --replicas=1
  2 [student@workstation ~]$ oc get pod
  3 [student@workstation ~]$ oc set resources dc hello --requests=memory=256Mi	#設置資源請求
  4 [student@workstation ~]$ oc get pod
  5 [student@workstation ~]$ oc describe pod hello-2-4jvpw | grep -A 3 Requests
  6 [student@workstation ~]$ oc describe quota					#查看quota

結論:由上可知從項目的配額角度來看,沒有什麼變化。

2.14 增大配額請求

  1 [student@workstation ~]$ oc set resources dc hello --requests=memory=8Gi	#將內存請求增大到超過node最大值
  2 [student@workstation ~]$ oc get pod						#查看pod
  3 [student@workstation ~]$ oc logs hello-3-deploy					#查看log
  4 [student@workstation ~]$ oc status

結論:由於資源請求超過node最大值,最終显示一個警告,說明由於內存不足,無法將pod調度到任何節點。

三 OCP升級

3.1 升級OPENSHIFT

當OCP的新版本發布時,可以升級現有集群,以應用最新的增強功能和bug修復。這包括從以前的次要版本(如從3.7升級到3.9)升級,以及對次要版本(3.7)應用更新。

提示:OCP 3.9包含了Kubernetes 1.8和1.9的特性和補丁的合併。由於主要版本之間的核心架構變化,OpenShift Enterprise 2環境無法升級為OpenShift容器平台3,必須需要重新安裝。

通常,主版本中不同子版本的node是向前和向後兼容的。但是,運行不匹配的版本的時間不應超過升級整個集群所需的時間。此外,不支持使用quick installer將版本3.7升級到3.9。

3.2 升級方式

有兩種方法可以執行OpenShift容器平台集群升級,一種為in-place升級(可以自動升級或手動升級),也可以使用blue-green部署方法進行升級。

in-place升級:使用此方式,集群升級將在單個運行的集群中的所有主機上執行。首先升級master,然後升級node。在node升級開始之前,Pods被遷移到集群中的其他節點。這有助於減少用戶應用程序的停機時間。

注意:對於使用quick和高級安裝方法安裝的集群,可以使用自動in-place方式升級。

當使用高級安裝方法安裝集群時,您可以通過重用它們的庫存文件執行自動化或手動就地升級。

blue-green部署:blue-green部署是一種旨在減少停機時間同時升級環境的方法。在blue-green部署中,相同的環境與一個活動環境一起運行,而另一個環境則被更新。OpenShift升級方法標記了不可調度節點,並將pod調度到可用節點。升級成功后,節點將恢復到可調度狀態。

3.3 執行自動化集群升級

使用高級安裝方法,可以使用Ansible playbook自動化執行OpenShift集群升級過程。用於升級的劇本位於/usr/share/ansible/openshift-ansible/Playbooks/common/openshift-cluster/updates/中。該目錄包含一組用於升級集群的子目錄,例如v3_9。

注意:將集群升級到 OCP 3.9 前,集群必須已經升級到 3.7。集群升級一次不能跨越一個以上的次要版本,因此,如果集群的版本早於3.6,則必須先漸進地升級,例如從3.5升級到3.6,然後從3.6升級到3.7

要執行升級,可以使用ansible-playbook命令運行升級劇本,如使用v3_9 playbook將運行3.7版本的現有OpenShift集群升級到3.9版本。

自動升級主要執行以下任務:

  • 應用最新的配置更改;
  • 保存Etcd數據;
  • 將api從3.7更新到3.8,然後從3.8更新到3.9;
  • 如果存在,將默認路由器從3.7更新到3.9;
  • 如果存在,則將默認倉庫從3.7更新到3.9;
  • 更新默認is和Templates。

注意:在繼續升級之前,確保已經滿足了所有先決條件,否則可能導致升級失敗。

如果使用容器化的GlusterFS,節點將不會從pod中撤離,因為GlusterFS pod作為daemonset的一部分運行。要正確地升級運行容器化GlusterFS的集群,需要:

1:升級master服務器、Etcd和基礎設施服務(route、內部倉庫、日誌記錄和metric)。

2:升級運行應用程序容器的節點。

3:一次升級一個運行GlusterFS的節點。

注意:在升級之前,使用oc adm diagnostics命令驗證集群的健康狀況。這確認節點處於ready狀態,運行預期的啟動版本,並且沒有診斷錯誤或警告。對於離線安裝,使用–network-pod-image=’REGISTRY URL/ IMAGE參數指定要使用的image。

3.4 準備自動升級

下面的過程展示了如何為自動升級準備環境,在執行升級之前,Red Hat建議檢查配置Inventory文件,以確保對Inventory文件進行了手動更新。如果配置沒有修改,則使用默認值覆蓋更改。

  1. 如果這是從OCP 3.7升級到3.9,手動禁用3.7存儲庫,並在每個master節點和node節點上啟用3.8和3.9存儲庫:
  1 [root@demo ~]# subscription-manager repos \
  2 --disable="rhel-7-server-ose-3.7-rpms" \
  3 --enable="rhel-7-server-ose-3.9-rpms" \
  4 --enable="rhel-7-server-ose-3.8-rpms" \
  5 --enable="rhel-7-server-rpms" \
  6 --enable="rhel-7-server-extras-rpms" \
  7 --enable="rhel-7-server-ansible-2.4-rpms" \
  8 --enable="rhel-7-fast-datapath-rpms"
  9 [root@demo ~]# yum clean all

  1. 確保在每個RHEL 7系統上都有最新版本的atom-openshift-utils包,它還更新openshift-ansible-*包。
  1 [root@demo ~]# yum update atomic-openshift-utils
  1. 在OpenShift容器平台的以前版本中,安裝程序默認將master節點標記為不可調度,但是,從OCP 3.9開始,master節點必須標記為可調度的,這是在升級過程中自動完成的。

如果沒有設置默認的節點選擇器(如下配置),它們將在升級過程中添加。則master節點也將被標記為master節點角色。所有其他節點都將標記為compute node角色。

  1 openshift_node_labels="{'region':'infra', 'node-role.kubernetes.io/compute':'true'}
  1. 如果將openshift_disable_swap=false變量添加到的Ansible目錄中,或者在node上手動配置swap,那麼在運行升級之前禁用swap內存。

3.5 升級master節點和node節點

在滿足了先決條件(如準備工作)之後,則可以按照如下步驟進行升級:

  1. 在清單文件中設置openshift_deployment_type=openshift-enterprise變量。
  2. 如果使用自定義Docker倉庫,則必須顯式地將倉庫的地址指定為openshift_web_console_prefix和template_service_broker_prefix變量。這些值由Ansible在升級過程中使用。
  1 openshift_web_console_prefix=registry.demo.example.com/openshift3/ose-
  2 template_service_broker_prefix=registry.demo.example.com/openshift3/ose-

  1. 如果希望重啟service或重啟node,請在Inventory文件中設置openshift_rolling_restart_mode=system選項。如果未設置該選項,則默認值表明升級過程在master節點上執行service重啟,但不重啟系統。
  2. 可以通過運行一個Ansible Playbook (upgrade.yml)來更新環境中的所有節點,也可以通過使用單獨的Playbook分多個階段進行升級。
  3. 重新啟動所有主機,重啟之後,如果沒有部署任何額外的功能,可以驗證升級。

3.6 分階段升級集群

如果決定分多個階段升級環境,根據Ansible Playbook (upgrade_control_plan .yml)確定的第一個階段,升級以下組件:

  1. master節點;
  2. 運行master節點的節點services;
  3. Docker服務位於master節點和任何獨立Etcd主機上。

第二階段由upgrade_nodes.yml playbook,升級了以下組件。在運行此第二階段之前,必須已經升級了master節點。

  1. node節點的服務;
  2. 運行在獨立節點上的Docker服務。

兩個階段的升級過程允許通過指定自定義變量自定義升級的運行方式。例如,要升級總節點的50%,可以運行以下命令:

  1 [root@demo ~]# ansible-playbook \
  2 /usr/share/ansible/openshift-ansible/playbooks/common/openshift-cluster/upgrades/
  3 v3_9/upgrade_nodes.yml \
  4 -e openshift_upgrade_nodes_serial="50%"

若要在HA region一次升級兩個節點,請運行以下命令:

  1 [root@demo ~]# ansible-playbook \
  2 /usr/share/ansible/openshift-ansible/playbooks/common/openshift-cluster/upgrades/
  3 v3_9/upgrade_nodes.yml \
  4 -e openshift_upgrade_nodes_serial="2"
  5 -e openshift_upgrade_nodes_label="region=HA"

要指定每個更新批處理中允許有多少節點失敗,可使用openshift_upgrade_nodes_max_fail_percent選項。當故障百分比超過定義的值時,Ansible將中止升級。

使用openshift_upgrade_nodes_drain_timeout選項指定中止play前等待的時間。

示例:如下所示一次升級10個節點,以及如果20%以上的節點(兩個節點)失敗,以及終止play執行的等待時間。

  1 [root@demo ~]# ansible-playbook \
  2 /usr/share/ansible/openshift-ansible/playbooks/common/openshift-cluster/upgrades/
  3 v3_9/upgrade_nodes.yml \
  4 -e openshift_upgrade_nodes_serial=10 \
  5 -e openshift_upgrade_nodes_max_fail_percentage=20 \
  6 -e openshift_upgrade_nodes_drain_timeout=600

3.7 使用Ansible Hooks

可以通過hook為特定的操作執行定製的任務。hook允許通過定義在升級過程中特定點之前或之後執行的任務來擴展升級過程的默認行為。例如,可以在升級集群時驗證或更新自定義基礎設施組件。

提示:hook沒有任何錯誤處理機制,因此,hook中的任何錯誤都會中斷升級過程。需要修復hook並重新運行升級過程。

使用Inventory文件的[OSEv3:vars]部分來定義hook。每個hook必須指向一個.yaml文件,該文件定義了可能的任務。該文件是作為include語句的一部分集成的,該語句要求定義一組任務,而不是一個劇本。Red Hat建議使用絕對路徑來避免任何歧義。

以下hook可用於定製升級過程:

1. openshift_master_upgrade_pre_hook:hook在更新每個master節點之前運行。

2. openshift_master_upgrade_hook:hook在每個master節點升級之後、主服務或節點重新啟動之前運行。

3.openshift_master_upgrade_post_hook:hook在每個master節點升級並重啟服務或系統之後運行。

示例:在庫存文件中集成一個鈎子。

  1 [OSEv3:vars]
  2 openshift_master_upgrade_pre_hook=/usr/share/custom/pre_master.yml
  3 openshift_master_upgrade_hook=/usr/share/custom/master.yml
  4 openshift_master_upgrade_post_hook=/usr/share/custom/post_master.yml

如上示例,引入了一個pre_master.yml,包括了以下任務:

  1 ---
  2 - name: note the start of a master upgrade
  3 debug:
  4 msg: "Master upgrade of {{ inventory_hostname }} is about to start"
  5 - name: require an operator agree to start an upgrade pause:
  6 prompt: "Hit enter to start the master upgrade"

3.8 驗證升級

升級完成后,應該執行以下步驟以確保升級成功。

  1 [root@demo ~]# oc get nodes		#驗證node處於ready
  2 [root@demo ~]# oc get -n default dc/docker-registry -o json | grep \"image\"
  3 #驗證倉庫版本
  4 [root@demo ~]# oc get -n default dc/router -o json | grep \"image\
  5 #驗證image版本
  6 [root@demo ~]# oc adm diagnostics	#使用診斷工具

3.9 升級步驟匯總

  1. 確保在每個RHEL 7系統上都有atom-openshift-utils包的最新版本。
  2. 如果使用自定義Docker倉庫,可以選擇將倉庫的地址指定為openshift_web_console_prefix和template_service_broker_prefix變量。
  3. 禁用所有節點上的swap。
  4. 重新啟動所有主機,重啟之後,檢查升級。
  5. 可選地:檢查Inventory文件中的節點選擇器。
  6. 禁用3.7存儲庫,並在每個master主機和node節點主機上啟用3.8和3.9存儲庫。
  7. 通過使用合適的Ansible劇本集,使用單個或多個階段策略進行更新。
  8. 在清單文件中設置openshift_deployment_type=openshift-enterprise變量。

四 使用probes監視應用

4.1 OPENSHIFT探針介紹

OpenShift應用程序可能會因為臨時連接丟失、配置錯誤或應用程序錯誤等問題而異常。開發人員可以使用探針來監視他們的應用程序。探針是一種Kubernetes操作,它定期對正在運行的容器執行診斷。可以使用oc客戶端命令或OpenShift web控制台配置探針。

目前,可以使用兩種類型的探測:

  • Liveness探針

Liveness探針確定在容器中運行的應用程序是否處於健康狀態。如果Liveness探針返回檢測到一個不健康的狀態,OpenShift將殺死pod並試圖重新部署它。開發人員可以通過配置template.spec.container.livenessprobe來設置Liveness探針。

  • Readiness探針

Readiness探針確定容器是否準備好為請求服務,如果Readiness探針返回失敗狀態,OpenShift將從所有服務的端點刪除容器的IP地址。開發人員可以使用Readiness探針向OpenShift發出信號,即使容器正在運行,它也不應該從代理接收任何流量。開發人員可以通過配置template.spec.containers.readinessprobe來設置Readiness探針。

OpenShift為探測提供了許多超時選項,有五個選項控制支持如上兩個探針:

initialDelaySeconds:強制性的。確定容器啟動后,在開始探測之前要等待多長時間。

timeoutSeconds:強制性的確定等待探測完成所需的時間。如果超過這個時間,OpenShift容器平台會認為探測失敗。

periodSeconds:可選的,指定檢查的頻率。

successThreshold:可選的,指定探測失敗后被認為成功的最小連續成功數。

failureThreshold:可選的,指定探測器成功后被認為失敗的最小連續故障。

4.2 檢查應用程序健康

Readiness和liveness probes可以通過三種方式檢查應用程序的健康狀況:

HTTP檢查:當使用HTTP檢查時,OpenShift使用一個webhook來確定容器的健康狀況。如果HTTP響應代碼在200到399之間,則認為檢查成功。

示例:演示如何使用HTTP檢查方法實現readiness probe 。

  1 ...
  2 readinessProbe:
  3   httpGet:
  4     path: /health			#檢測的URL
  5     port: 8080				#端口
  6   initialDelaySeconds: 15		#在容器啟動后多久才能檢查其健康狀況
  7   timeoutSeconds: 1			#要等多久探測器才能完成
  8 ...

4.3 容器執行檢查

當使用容器執行檢查時,kubelet agent在容器內執行命令。退出狀態為0的檢查被認為是成功的。

示例:實現容器檢查。

  1 ...
  2 livenessProbe:
  3   exec:
  4     command:
  5     - cat
  6     - /tmp/health
  7   initialDelaySeconds: 15
  8   timeoutSeconds: 1
  9 ...

4.4 TCP Socket檢查

當使用TCP Socket檢查時,kubelet agent嘗試打開容器的socket。如果檢查能夠建立連接,則認為容器是健康的。

示例:使用TCP套接字檢查方法實現活動探測。

  1 ...
  2 livenessProbe:
  3   tcpSocket:
  4     port: 8080
  5   initialDelaySeconds: 15
  6   timeoutSeconds: 1
  7 ...

4.5 使用Web管理probes

開發人員可以使用OpenShift web控制台管理readiness和liveness探針。對於每個部署,探針管理都可以從Actions下拉列表中獲得。

對於每種探針類型,開發人員可以選擇該類型,例如HTTP GET、TCP套接字或命令,併為每種類型指定參數。web控制台還提供了刪除探針的選項。

web控制台還可以用於編輯定義部署配置的YAML文件。在創建探針之後,將一個新條目添加到DC的配置文件中。使用DC編輯器來檢查或編輯探針。實時編輯器允許編輯周期秒、成功閾值和失敗閾值選項。

五 使用探針監視應用程序實驗

5.1 前置準備

準備完整的OpenShift集群,參考《003.OpenShift網絡》2.1。

5.2 本練習準備

  1 [student@workstation ~]$ lab probes setup

5.3 創建應用

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u developer -p redhat \
  2 https://master.lab.example.com
  3 [student@workstation ~]$ oc new-project probes
  4 [student@workstation ~]$ oc new-app --name=probes \
  5 http://services.lab.example.com/node-hello
  6 [student@workstation ~]$ oc status

  1 [student@workstation ~]$ oc get pods -w
  2 NAME             READY     STATUS      RESTARTS   AGE
  3 probes-1-build   0/1       Completed   0          1m
  4 probes-1-nqpwh   1/1       Running     0          12s

5.4 暴露服務

  1 [student@workstation ~]$ oc expose svc probes --hostname=probe.apps.lab.example.com
  2 [student@workstation ~]$ curl http://probe.apps.lab.example.com
  3 Hi! I am running on host -> probes-1-nqpwh

5.5 檢查服務

  1 [student@workstation ~]$ curl http://probe.apps.lab.example.com/health
  2 OK
  3 [student@workstation ~]$ curl http://probe.apps.lab.example.com/ready
  4 READY

5.6 創建readiness探針

使用Web控制台登錄。並創建readiness探針。

Add readiness probe

參考5.5存在的用於檢查健康的鏈接添加probe。

5.7 創建Liveness探針

使用Web控制台登錄。並創建Liveness探針。

參考5.5存在的用於檢查健康,特意使用healtz錯誤的值而不是health創建,從而測試相關報錯。這個錯誤將導致OpenShift認為pod不健康,這將觸發pod的重新部署。

提示:由於探針更新了部署配置,因此更改將觸發一個新的部署。

5.8 確認探測

通過單擊側欄上的Monitoring查看探測的實現。觀察事件面板的實時更新。此時將標記為不健康的條目,這表明liveness探針無法訪問/healtz資源。

view details查看詳情。

[student@workstation ~]$ oc get events –sort-by=’.metadata.creationTimestamp’ | grep ‘probe failed’ #查看probe失敗事件

5.9 修正probe

修正healtz為health。

5.10 再次確認

  1 [student@workstation ~]$ oc get events \
  2 --sort-by='.metadata.creationTimestamp'

#從終端重新運行oc get events命令,此時OpenShift在重新部署DC新版本,以及殺死舊pod。同時將不會有任何關於pod不健康的信息。

六 Web控制台使用

6.1 WEB控制台簡介

OpenShift web控制台是一個可以從web瀏覽器訪問的用戶界面。它是管理和監視應用程序的一種方便的方法。儘管命令行界面可以用於管理應用程序的生命周期,但是web控制台提供了額外的優勢,比如部署、pod、服務和其他資源的狀態,以及

關於系統範圍內事件的信息。

可使用Web查看基礎設施內的重要信息,包括:

  • pod各種狀態;
  • volume的可用性;
  • 通過使用probes獲得應用程序的健康行;

登錄並選擇項目之後,web控制台將提供項目項目的概述。

  1. 項目允許在授權訪問的項目之間切換。
  2. Search Catalog:瀏覽image目錄。
  3. Add to project:向項目添加新的資源和應用程序。可以從文件或現有項目導入資源。
  4. Overview:提供當前項目的高級視圖。它显示service的名稱及其在項目中運行的相關pod。
  5. Applications:提供對部署、pod、服務和路由的訪問。它還提供了對Stateful set的訪問,Kubernetes hat特性為pod提供了一個惟一的標識,用於管理部署的順序。
  6. build:提供對構建和IS的訪問。
  7. Resources:提供對配額管理和各種資源(如角色和端點)的訪問。
  8. Storage:提供對持久卷和存儲請求的訪問。
  9. Monitoring選項卡提供對構建、部署和pod日誌的訪問。它還提供了對項目中各種對象的事件通知的訪問。
  10. Catalog選項卡提供對可用於部署應用程序包的模板的訪問。

6.2 使用HAWKULAR管理指標

Hawkular是一組用於監控環境的開源項目。它由各種組件組成,如Hawkular services、Hawkular Application Performance Management (APM)和Hawkular metrics。Hawkular可以通過Hawkular OpenShift代理在OpenShift集群中收集應用程序指標。通過在OpenShift集群中部署Hawkular,可以訪問各種指標,比如pod使用的內存、cpu數量和網絡使用情況。

在部署了Hawkular代理之後,web控制台可以查看各種pod的圖表了。

6.3 管理Deployments和Pods

·Actions按鈕可用於pod和部署,允許管理各種設置。例如,可以向部署添加存儲或健康檢查(包括準備就緒和活動探測)。該按鈕還允許訪問YAML編輯器,以便通過web控制台實時更新配置。

6.4 管理存儲

web控制台允許訪問存儲管理,可以使用該接口創建卷聲明,以使用向項目公開的卷。注意,該接口不能用於創建持久卷,因為只有管理員才能執行此任務。管理員創建持久性卷之後,可以使用web控制台創建請求。該接口支持使用選擇器和標籤屬性。

定義卷聲明之後,控制台將显示它所使用的持久性卷,這是由管理員定義的。、

七 Web控制台監控指標

7.1 前置準備

準備完整的OpenShift集群,參考《003.OpenShift網絡》2.1。

同時安裝OpenShift Metrics,參考《008.OpenShift Metric應用》3.1

7.2 本練習準備

  1 [student@workstation ~]$ lab web-console setup

7.3 創建項目

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u developer -p redhat \
  2 https://master.lab.example.com
  3 [student@workstation ~]$ oc new-project load
  4 [student@workstation ~]$ oc new-app --name=load http://services.lab.example.com/node-hello

7.4 ·暴露服務

  1 [student@workstation ~]$ oc expose svc load
  2 [student@workstation ~]$ oc get pod
  3 NAME           READY     STATUS    RESTARTS   AGE
  4 load-1-build   1/1       Running   0          48s

7.5 壓力測試

  1 [student@workstation ~]$ sudo yum install httpd-tools
  2 [student@workstation ~]$ ab -n 3000000 -c 20 \
  3 http://load-load.apps.lab.example.com/

7.6 控制台擴容pod

workstation節點上登錄控制填,並擴展應用。

查看概覽頁面,確保有一個pod在運行。單擊部署配置load #1,所显示的第一個圖,它對應於pod使用的內存。並指示pod使用了多少內存,突出显示第二張圖,該圖表示pods使用的cpu數量。突出显示第三個圖,它表示pod的網絡流量。

單擊pod視圖圈旁的向上指向的箭頭,將此應用程序的pod數量增加到兩個。

導航到應用程序→部署以訪問項目的部署

注意右側的Actions按鈕,單擊它並選擇Edit YAML來編輯部署配置。

檢查部署的YAML文件,確保replicas條目的值為2,該值與為該部署運行的pod的數量相匹配。

7.7 查看metric

單擊Metrics選項卡訪問項目的度量,可以看到應用程序的四個圖:使用的內存數量、使用的cpu數量、接收的網絡數據包數量和發送的網絡數據包數量。對於每個圖,有兩個圖,每個圖被分配到一個pod。

7.8 查看web控制監視

在側窗格中,單擊Monitoring以訪問Monitoring頁面。Pods部分下應該有兩個條目,deployment部分下應該有一個條目。

向下滾動以訪問部署,並單擊部署名稱旁邊的箭頭以打開框架。日誌下面應該有三個圖表:一個表示pod使用的內存數量,一個表示pod使用的cpu數量,一個表示pod發送和接收的網絡數據包。

7.9 創建PV

為應用程序創建PVC,此練習環境已經提供了聲明將綁定到的持久卷。

單擊Storage創建持久卷聲明,單擊Create Storage來定義聲明。輸入web-storage作為名稱。選擇Shared Access (RWX)作為訪問模式。輸入1作為大小,並將單元保留為GiB

單擊Create創建持久卷聲明。

7.10 嚮應用程序添加存儲

導航到應用程序——>部署來管理部署,單擊load條目以訪問部署。單擊部署的Actions,然後選擇Add Storage選項。此選項允許將現有的持久卷聲明添加到部署配置的模板中。選擇web-storage作為存儲聲明,輸入/web-storage作為掛載路徑,web-storage作為卷名。

7.11 檢查存儲

從deployment頁面中,單擊由(latest)指示的最新部署。等待兩個副本被標記為活動的。確保卷部分將卷web存儲作為持久卷。從底部的Pods部分中,選擇一個正在運行的Pods。單擊Terminal選項卡打開pod的外殼。

也可在任何一個pod中運行如下命令查看:

八 管理和監控OpenShift

8.1 前置準備

準備完整的OpenShift集群,參考《003.OpenShift網絡》2.1。

8.2 本練習準備

  1 [student@workstation ~]$ lab review-monitor setup

8.3 創建項目

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u developer -p redhat https://master.lab.example.com、
  2 [student@workstation ~]$ oc new-project load-review

8.4 創建limit range

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u admin -p redhat
  2 [student@workstation ~]$ oc project load-review
  3 [student@workstation ~]$ cat /home/student/DO280/labs/monitor-review/limits.yml
  4 apiVersion: "v1"
  5 kind: "LimitRange"
  6 metadata:
  7   name: "review-limits"
  8 spec:
  9   limits:
 10     - type: "Container"
 11       max:
 12         memory: "300Mi"
 13       default:
 14         memory: "200Mi"
 15 [student@workstation ~]$ oc create -f /home/student/DO280/labs/monitor-review/limits.yml
 16 [student@workstation ~]$ oc describe limitrange
 17 Name:       review-limits
 18 Namespace:  load-review
 19 Type        Resource  Min  Max    Default Request  Default Limit  Max Limit/Request Ratio
 20 ----        --------  ---  ---    ---------------  -------------  -----------------------
 21 Container   memory    -    300Mi  200Mi            200Mi          -

8.5 創建應用

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u developer -p redhat
  2 [student@workstation ~]$ oc new-app --name=load http://services.lab.example.com/node-hello
  3 [student@workstation ~]$ oc get pods
  4 NAME           READY     STATUS      RESTARTS   AGE
  5 load-1-6szhm   1/1       Running     0          6s
  6 load-1-build   0/1       Completed   0          43s
  7 [student@workstation ~]$ oc describe pod load-1-6szhm

8.6 擴大資源請求

  1 [student@workstation ~]$ oc set resources dc load --requests=memory=350M
  2 [student@workstation ~]$ oc get events | grep Warning

結論:請求資源超過limit限制,則會出現如上告警。

  1 [student@workstation ~]$ oc set resources dc load --requests=memory=200Mi

8.7 創建ResourceQuota

  1 [student@workstation ~]$ oc status ; oc get pod

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u admin -p redhat
  2 [student@workstation ~]$ cat /home/student/DO280/labs/monitor-review/quotas.yml
  3 apiVersion: "v1"
  4 kind: "LimitRange"
  5 metadata:
  6   name: "review-limits"
  7 spec:
  8   limits:
  9     - type: "Container"
 10       max:
 11         memory: "300Mi"
 12       default:
 13         memory: "200Mi"
 14 [student@workstation ~]$ oc create -f /home/student/DO280/labs/monitor-review/quotas.yml
 15 [student@workstation ~]$ oc describe quota
 16 Name:            review-quotas
 17 Namespace:       load-review
 18 Resource         Used  Hard
 19 --------         ----  ----
 20 requests.memory  200M  600Mi   -

8.8 創建應用

  1 [student@workstation ~]$ oc login -u developer -p redhat
  2 [student@workstation ~]$ oc scale --replicas=4 dc load
  3 [student@workstation ~]$ oc get pods
  4 NAME           READY     STATUS      RESTARTS   AGE
  5 load-1-build   0/1       Completed   0          7m
  6 load-3-577fc   1/1       Running     0          5s
  7 load-3-nnncf   1/1       Running     0          4m
  8 load-3-nps4w   1/1       Running     0          5s
  9 [student@workstation ~]$  oc get events | grep Warning

結論:當前已應用配額規定會阻止創建第四個pod。

  1 [student@workstation ~]$ oc scale --replicas=1 dc load

8.9 暴露服務

  1 [student@workstation ~]$ oc expose svc load --hostname=load-review.apps.lab.example.com

8.10 創建探針

Web控制台創建。

Applications ——> Deployments ——> Actions ——> Edit Health Checks。

9.11 確認驗證

導航到Applications ——> Deployments,選擇應用程序的最新部署。

在Template部分中,找到以下條目:

  1 [student@workstation ~]$ lab review-monitor grade #腳本判斷結果
  2 

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理
【其他文章推薦】

USB CONNECTOR掌控什麼技術要點? 帶您認識其相關發展及效能

台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

※智慧手機時代的來臨,RWD網頁設計為架站首選

※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

※幫你省時又省力,新北清潔一流服務好口碑

※回頭車貨運收費標準

01 . 容器編排簡介及Kubernetes核心概念

Kubernetes簡介

Kubernetes是谷歌嚴格保密十幾年的秘密武器—Borg的一個開源版本,是Docker分佈式系統解決方案.2014年由Google公司啟動.

Kubernetes提供了面嚮應用的容器集群部署和管理系統。Kubernetes的目標旨在消除編排物理/虛擬計算,網絡和存儲基礎設施的負擔,並使應用程序運營商和開發人員完全將重點放在以容器為中心的原語上進行自助運營。Kubernetes 也提供穩定、兼容的基礎(平台),用於構建定製化的workflows 和更高級的自動化任務。 Kubernetes 具備完善的集群管理能力,包括多層次的安全防護和准入機制、多租戶應用支撐能力、透明的服務註冊和服務發現機制、內建負載均衡器、故障發現和自我修復能力、服務滾動升級和在線擴容、可擴展的資源自動調度機制、多粒度的資源配額管理能力。 Kubernetes 還提供完善的管理工具,涵蓋開發、部署測試、運維監控等各個環節。

Kubernetes作為雲原生應用的基石,相當於一個雲操作系統,其重要性不言而喻。

容器編排

容器編排引擎三足鼎立:

    Mesos
    Docker Swarm+compose
    Kubernetes

早在 2015 年 5 月,Kubernetes 在 Google 上的搜索熱度就已經超過了 Mesos 和 Docker Swarm,從那兒之後更是一路飆升,將對手甩開了十幾條街,容器編排引擎領域的三足鼎立時代結束。

目前,AWS、Azure、Google、阿里雲、騰訊雲等主流公有雲提供的是基於 Kubernetes 的容器服務;Rancher、CoreOS、IBM、Mirantis、Oracle、Red Hat、VMWare 等無數廠商也在大力研發和推廣基於 Kubernetes 的容器 CaaS 或 PaaS 產品。可以說,Kubernetes 是當前容器行業最炙手可熱的明星。

Google 的數據中心裏運行着超過 20 億個容器,而且 Google 十年前就開始使用容器技術。

最初,Google 開發了一個叫 Borg 的系統(現在命名為 Omega)來調度如此龐大數量的容器和工作負載。在積累了這麼多年的經驗后,Google 決定重寫這個容器管理系統,並將其貢獻到開源社區,讓全世界都能受益。這個項目就是 Kubernetes。簡單的講,Kubernetes 是 Google Omega 的開源版本。

跟很多基礎設施領域先有工程實踐、後有方法論的發展路線不同,Kubernetes 項目的理論基礎則要比工程實踐走得靠前得多,這當然要歸功於 Google 公司在 2015 年 4 月發布的 Borg 論文了。

Borg 系統,一直以來都被譽為 Google 公司內部最強大的”秘密武器”。雖然略顯誇張,但這個說法倒不算是吹牛。

因為,相比於 Spanner、BigTable 等相對上層的項目,Borg 要承擔的責任,是承載 Google 公司整個基礎設施的核心依賴。在 Google 公司已經公開發表的基礎設施體系論文中,Borg 項目當仁不讓地位居整個基礎設施技術棧的最底層。

由於這樣的定位,Borg 可以說是 Google 最不可能開源的一個項目。而幸運地是,得益於 Docker 項目和容器技術的風靡,它卻終於得以以另一種方式與開源社區見面,這個方式就是 Kubernetes 項目。

所以,相比於”小打小鬧”的 Docker 公司、”舊瓶裝新酒”的 Mesos 社區,Kubernetes 項目從一開始就比較幸運地站上了一個他人難以企及的高度:在它的成長階段,這個項目每一個核心特性的提出,幾乎都脫胎於 Borg/Omega 系統的設計與經驗。更重要的是,這些特性在開源社區落地的過程中,又在整個社區的合力之下得到了極大的改進,修復了很多當年遺留在 Borg 體系中的缺陷和問題。

所以,儘管在發布之初被批評是”曲高和寡”,但是在逐漸覺察到 Docker 技術棧的”稚嫩”和 Mesos 社區的”老邁”之後,這個社區很快就明白了:k8s 項目在 Borg 體系的指導下,體現出了一種獨有的”先進性”與”完備性”,而這些特質才是一個基礎設施領域開源項目賴以生存的核心價值。

什麼是編排

一個正在運行的 Linux 容器,可以分成兩部分看待

1 . 容器的靜態視圖

一組聯合掛載在 /var/lib/docker/aufs/mnt 上的 rootfs,這一部分稱為”容器鏡像”(Container Image)

2 . 容器的動態視圖

一個由 Namespace+Cgroups 構成的隔離環境,這一部分稱為”容器運行時”(Container Runtime)

作為一名開發者,其實並不關心容器運行時的差異。在整個”開發 – 測試 – 發布”的流程中,真正承載着容器信息進行傳遞的,是容器鏡像,而不是容器運行時。

這正是容器技術圈在 Docker 項目成功后不久,就迅速走向了”容器編排”這個”上層建築”的主要原因:作為一家雲服務商或者基礎設施提供商,我只要能夠將用戶提交的 Docker 鏡像以容器的方式運行起來,就能成為這個非常熱鬧的容器生態圖上的一個承載點,從而將整個容器技術棧上的價值,沉澱在我的這個節點上。

更重要的是,只要從這個承載點向 Docker 鏡像製作者和使用者方向回溯,整條路徑上的各個服務節點,比如 CI/CD、監控、安全、網絡、存儲等等,都有可以發揮和盈利的餘地。這個邏輯,正是所有雲計算提供商如此熱衷於容器技術的重要原因:通過容器鏡像,它們可以和潛在用戶(即,開發者)直接關聯起來。

從一個開發者和單一的容器鏡像,到無數開發者和龐大的容器集群,容器技術實現了從”容器”到”容器雲”的飛躍,標志著它真正得到了市場和生態的認可。

這樣,容器就從一個開發者手裡的小工具,一躍成為了雲計算領域的絕對主角;而能夠定義容器組織和管理規範的”容器編排”技術,則當仁不讓地坐上了容器技術領域的”頭把交椅”。

最具代表性的容器編排工具

# 1. Docker 公司的 Compose+Swarm 組合
# 2. Google 與 RedHat 公司共同主導的 Kubernetes 項目

編排工具

Swarm與CoreOS

Docker 公司發布 Swarm 項目

Docker 公司在 2014 年發布 Swarm 項目. 一個有意思的事實:雖然通過”容器”這個概念完成了對經典 PaaS 項目的”降維打擊”,但是 Docker 項目和 Docker 公司,兜兜轉轉了一年多,卻還是回到了 PaaS 項目原本深耕多年的那個戰場:如何讓開發者把應用部署在我的項目上

Docker 項目從發布之初就全面發力,從技術、社區、商業、市場全方位爭取到的開發者群體,實際上是為此後吸引整個生態到自家”PaaS”上的一個鋪墊。只不過這時,”PaaS”的定義已經全然不是 Cloud Foundry 描述的那個樣子,而是變成了一套以 Docker 容器為技術核心,以 Docker 鏡像為打包標準的、全新的”容器化”思路。

這正是 Docker 項目從一開始悉心運作”容器化”理念和經營整個 Docker 生態的主要目的。

Docker 公司在 Docker 項目已經取得巨大成功后,執意要重新走回 PaaS 之路的原因:

雖然 Docker 項目備受追捧,但用戶們最終要部署的,還是他們的網站、服務、數據庫,甚至是雲計算業務。只有那些能夠為用戶提供平台層能力的工具,才會真正成為開發者們關心和願意付費的產品。而 Docker 項目這樣一個只能用來創建和啟停容器的小工具,最終只能充當這些平台項目的”幕後英雄”。

Docker 公司的老朋友和老對手 CoreOS:

CoreOS 是一個基礎設施領域創業公司。 核心產品是一個定製化的操作系統,用戶可以按照分佈式集群的方式,管理所有安裝了這個操作系統的節點。從而,用戶在集群里部署和管理應用就像使用單機一樣方便了。

Docker 項目發布后,CoreOS 公司很快就認識到可以把”容器”的概念無縫集成到自己的這套方案中,從而為用戶提供更高層次的 PaaS 能力。所以,CoreOS 很早就成了 Docker 項目的貢獻者,並在短時間內成為了 Docker 項目中第二重要的力量。

2014 年底,CoreOS 公司與 Docker 公司停止合作,並推出自己研製的 Rocket(後來叫 rkt)容器。

原因是 Docker 公司對 Docker 項目定位的不滿足。Docker 公司的解決方法是讓 Docker 項目提供更多的平台層能力,即向 PaaS 項目進化。這與 CoreOS 公司的核心產品和戰略發生了嚴重衝突。

Docker 公司在 2014 年就已經定好了平台化的發展方向,並且絕對不會跟 CoreOS 在平台層面開展任何合作。這樣看來,Docker 公司在 2014 年 12 月的 DockerCon 上發布 Swarm 的舉動,也就一點都不突然了。

CoreOS 項目

依託於一系列開源項目(比如 Container Linux 操作系統、Fleet 作業調度工具、systemd 進程管理和 rkt 容器),一層層搭建起來的平台產品

Swarm 項目:

以一個完整的整體來對外提供集群管理功能。Swarm 的最大亮點是它完全使用 Docker 項目原本的容器管理 API 來完成集群管理,比如:

單機 Docker 項目
docker run 我的容器

多機 Docker 項目

“docker run -H ” 我的 Swarm 集群 API 地址 ” ” 我的容器 “`

在部署了 Swarm 的多機環境下,用戶只需使用原先的 Docker 指令創建一個容器,這個請求就會被 Swarm 攔截下來處理,然後通過具體的調度算法找到一個合適的 Docker Daemon 運行起來。

這個操作方式簡潔明了,對於已經了解過 Docker 命令行的開發者們也很容易掌握。所以,這樣一個”原生”的 Docker 容器集群管理項目一經發布,就受到了已有 Docker 用戶群的熱捧。相比之下,CoreOS 的解決方案就顯得非常另類,更不用說用戶還要去接受完全讓人摸不着頭腦、新造的容器項目 rkt 了。

Swarm 項目只是 Docker 公司重新定義”PaaS”的關鍵一環。2014 年到 2015 年這段時間里,Docker 項目的迅速走紅催生出了一個非常繁榮的”Docker 生態”。在這個生態里,圍繞着 Docker 在各個層次進行集成和創新的項目層出不窮.

cncf(Fig/Compose)

Fig 項目

被docker收購后改名為 Compose

Fig 項目基本上只是靠兩個人全職開發和維護的,可它卻是當時 GitHub 上熱度堪比 Docker 項目的明星。

Fig 項目受歡迎的原因

是它在開發者面前第一次提出”容器編排”(Container Orchestration)的概念。

“編排”(Orchestration)在雲計算行業里不算是新詞彙,主要是指用戶如何通過某些工具或者配置來完成一組虛擬機以及關聯資源的定義、配置、創建、刪除等工作,然後由雲計算平台按照這些指定的邏輯來完成的過程。

容器時代,”編排”就是對 Docker 容器的一系列定義、配置和創建動作的管理。而 Fig 的工作實際上非常簡單:假如現在用戶需要部署的是應用容器 A、數據庫容器 B、負載均衡容器 C,那麼 Fig 就允許用戶把 A、B、C 三個容器定義在一個配置文件中,並且可以指定它們之間的關聯關係,比如容器 A 需要訪問數據庫容器 B。

接下來,只需執行一條非常簡單的指令:# fig up

Fig 就會把這些容器的定義和配置交給 Docker API 按照訪問邏輯依次創建,一系列容器就都啟動了;而容器 A 與 B 之間的關聯關係,也會交給 Docker 的 Link 功能通過寫入 hosts 文件的方式進行配置。更重要的是,你還可以在 Fig 的配置文件里定義各種容器的副本個數等編排參數,再加上 Swarm 的集群管理能力,一個活脫脫的 PaaS 呼之欲出。

它成了 Docker 公司到目前為止第二大受歡迎的項目,一直到今也依然被很多人使用。

當時的這個容器生態里,還有很多開源項目或公司。比如:

專門負責處理容器網絡的 SocketPlane 項目(後來被 Docker 公司收購)

專門負責處理容器存儲的 Flocker 項目(後來被 EMC 公司收購)

專門給 Docker 集群做圖形化管理界面和對外提供雲服務的 Tutum 項目(後來被 Docker 公司收購)等等。

Mesosphere與Mesos

老牌集群管理項目 Mesos 和它背後的創業公司 Mesosphere:Mesos 社區獨特的競爭力:

超大規模集群的管理經驗

Mesos 早已通過了萬台節點的驗證,2014 年之後又被廣泛使用在 eBay 等大型互聯網公司的生產環境中。

Mesos 是 Berkeley 主導的大數據套件之一,是大數據火熱時最受歡迎的資源管理項目,也是跟 Yarn 項目殺得難捨難分的實力派选手。

大數據所關注的計算密集型離線業務,其實並不像常規的 Web 服務那樣適合用容器進行託管和擴容,也沒有對應用打包的強烈需求,所以 Hadoop、Spark 等項目到現在也沒在容器技術上投下更大的賭注;

但對於 Mesos 來說,天生的兩層調度機制讓它非常容易從大數據領域抽身,轉而去支持受眾更加廣泛的 PaaS 業務。

在這種思路指導下,Mesosphere 公司發布了一個名為 Marathon 的項目,這個項目很快就成為 Docker Swarm 的一個有力競爭對手。

通過 Marathon 實現了諸如應用託管和負載均衡的 PaaS 功能之後,Mesos+Marathon 的組合實際上進化成了一個高度成熟的 PaaS 項目,同時還能很好地支持大數據業務。

Mesosphere 公司提出”DC/OS”(數據中心操作系統)的口號和產品:

旨在使用戶能夠像管理一台機器那樣管理一個萬級別的物理機集群,並且使用 Docker 容器在這個集群里自由地部署應用。這對很多大型企業來說具有着非同尋常的吸引力。

這時的容器技術生態, CoreOS 的 rkt 容器完全打不開局面,Fleet 集群管理項目更是少有人問津,CoreOS 完全被 Docker 公司壓制了。

RedHat 也是因為對 Docker 公司平台化戰略不滿而憤憤退出。但此時,它竟只剩下 OpenShift 這個跟 Cloud Foundry 同時代的經典 PaaS 一張牌可以打,跟 Docker Swarm 和轉型后的 Mesos 完全不在同一個”競技水平”之上。

google與k8s

2014 年 6 月,基礎設施領域的翹楚 Google 公司突然發力,正宣告了一個名叫 Kubernetes 項目的誕生。這個項目,不僅挽救了當時的 CoreOS 和 RedHat,還如同當年 Docker 項目的橫空出世一樣,再一次改變了整個容器市場的格局。

這段時間,也正是 Docker 生態創業公司們的春天,大量圍繞着 Docker 項目的網絡、存儲、監控、CI/CD,甚至 UI 項目紛紛出台,也湧現出了很多 Rancher、Tutum 這樣在開源與商業上均取得了巨大成功的創業公司。

在 2014~2015 年間,整個容器社區可謂熱鬧非凡。

這令人興奮的繁榮背後,卻浮現出了更多的擔憂。這其中最主要的負面情緒,是對 Docker 公司商業化戰略的種種顧慮。

事實上,很多從業者也都看得明白,Docker 項目此時已經成為 Docker 公司一個商業產品。而開源,只是 Docker 公司吸引開發者群體的一個重要手段。不過這麼多年來,開源社區的商業化其實都是類似的思路,無非是高不高調、心不心急的問題罷了。

而真正令大多數人不滿意的是,Docker 公司在 Docker 開源項目的發展上,始終保持着絕對的權威和發言權,並在多個場合用實際行動挑戰到了其他玩家(比如,CoreOS、RedHat,甚至谷歌和微軟)的切身利益。

那麼,這個時候,大家的不滿也就不再是在 GitHub 上發發牢騷這麼簡單了。

相信很多容器領域的老玩家們都聽說過,Docker 項目剛剛興起時,Google 也開源了一個在內部使用多年、經歷過生產環境驗證的 Linux 容器:lmctfy(Let Me Container That For You)。

然而,面對 Docker 項目的強勢崛起,這個對用戶沒那麼友好的 Google 容器項目根本沒有招架之力。所以,知難而退的 Google 公司,向 Docker 公司表示了合作的願望:關停這個項目,和 Docker 公司共同推進一个中立的容器運行時(container runtime)庫作為 Docker 項目的核心依賴。

不過,Docker 公司並沒有認同這個明顯會削弱自己地位的提議,還在不久后,自己發布了一個容器運行時庫 Libcontainer。這次匆忙的、由一家主導的、並帶有戰略性考量的重構,成了 Libcontainer 被社區長期詬病代碼可讀性差、可維護性不強的一個重要原因。

至此,Docker 公司在容器運行時層面上的強硬態度,以及 Docker 項目在高速迭代中表現出來的不穩定和頻繁變更的問題,開始讓社區叫苦不迭。

這種情緒在 2015 年達到了一個高潮,容器領域的其他幾位玩家開始商議”切割”Docker 項目的話語權。而”切割”的手段也非常經典,那就是成立一个中立的基金會。

於是,2015 年 6 月 22 日,由 Docker 公司牽頭,CoreOS、Google、RedHat 等公司共同宣布,Docker 公司將 Libcontainer 捐出,並改名為 RunC 項目,交由一個完全中立的基金會管理,然後以 RunC 為依據,大家共同制定一套容器和鏡像的標準和規範。

這套標準和規範,就是 OCI( Open Container Initiative )。OCI 的提出,意在將容器運行時和鏡像的實現從 Docker 項目中完全剝離出來。這樣做,一方面可以改善 Docker 公司在容器技術上一家獨大的現狀,另一方面也為其他玩家不依賴於 Docker 項目構建各自的平台層能力提供了可能。

不過,OCI 的成立更多的是這些容器玩家出於自身利益進行干涉的一個妥協結果。儘管 Docker 是 OCI 的發起者和創始成員,它卻很少在 OCI 的技術推進和標準制定等事務上扮演關鍵角色,也沒有動力去积極地推進這些所謂的標準。

這也是迄今為止 OCI 組織效率持續低下的根本原因。

OCI 並沒能改變 Docker 公司在容器領域一家獨大的現狀,Google 和 RedHat 等公司於是把第二把武器擺上了檯面。

Docker 之所以不擔心 OCI 的威脅,原因就在於它的 Docker 項目是容器生態的事實標準,而它所維護的 Docker 社區也足夠龐大。可是,一旦這場鬥爭被轉移到容器之上的平台層,或者說 PaaS 層,Docker 公司的競爭優勢便立刻捉襟見肘了。

在這個領域里,像 Google 和 RedHat 這樣的成熟公司,都擁有着深厚的技術積累;而像 CoreOS 這樣的創業公司,也擁有像 Etcd 這樣被廣泛使用的開源基礎設施項目。

可是 Docker 公司卻只有一個 Swarm。

所以這次,Google、RedHat 等開源基礎設施領域玩家們,共同牽頭髮起了一個名為 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)的基金會。這個基金會的目的其實很容易理解:它希望,以 Kubernetes 項目為基礎,建立一個由開源基礎設施領域廠商主導的、按照獨立基金會方式運營的平台級社區,來對抗以 Docker 公司為核心的容器商業生態。

為了打造出一個圍繞 Kubernetes 項目的”護城河”,CNCF 社區就需要至少確保兩件事情:

# 1. Kubernetes 項目必須能夠在容器編排領域取得足夠大的競爭優勢
# 2. CNCF 社區必須以 Kubernetes 項目為核心,覆蓋足夠多的場景

CNCF 社區如何解決 Kubernetes 項目在編排領域的競爭力的問題:

在容器編排領域,Kubernetes 項目需要面對來自 Docker 公司和 Mesos 社區兩個方向的壓力。Swarm 和 Mesos 實際上分別從兩個不同的方向講出了自己最擅長的故事:Swarm 擅長的是跟 Docker 生態的無縫集成,而 Mesos 擅長的則是大規模集群的調度與管理。

這兩個方向,也是大多數人做容器集群管理項目時最容易想到的兩個出發點。也正因為如此,Kubernetes 項目如果繼續在這兩個方向上做文章恐怕就不太明智了。

Kubernetes 選擇的應對方式是:Borg

k8s 項目大多來自於 Borg 和 Omega 系統的內部特性,這些特性落到 k8s 項目上,就是 Pod、Sidecar 等功能和設計模式。

這就解釋了,為什麼 Kubernetes 發布后,很多人”抱怨”其設計思想過於”超前”的原因:Kubernetes 項目的基礎特性,並不是幾個工程師突然”拍腦袋”想出來的東西,而是 Google 公司在容器化基礎設施領域多年來實踐經驗的沉澱與升華。這正是 Kubernetes 項目能夠從一開始就避免同 Swarm 和 Mesos 社區同質化的重要手段。

CNCF 接下來的任務是如何把這些先進的思想通過技術手段在開源社區落地,並培育出一個認同這些理念的生態?

RedHat 發揮了重要作用。當時,Kubernetes 團隊規模很小,能夠投入的工程能力十分緊張,這恰恰是 RedHat 的長處。RedHat 更是世界上為數不多、能真正理解開源社區運作和項目研發真諦的合作夥伴。

RedHat 與 Google 聯盟的成立,不僅保證了 RedHat 在 Kubernetes 項目上的影響力,也正式開啟了容器編排領域”三國鼎立”的局面。

Mesos 社區與容器技術的關係,更像是”借勢”,而不是這個領域真正的參与者和領導者。這個事實,加上它所屬的 Apache 社區固有的封閉性,導致了 Mesos 社區雖然技術最為成熟,卻在容器編排領域鮮有創新。

一開始,Docker 公司就把應對 Kubernetes 項目的競爭擺在首要位置:
一方面,不斷強調”Docker Native”的”重要性”
一方面,與 k8s 項目在多個場合進行了直接的碰撞。

這次競爭的發展態勢,很快就超過了 Docker 公司的預期。

Kubernetes 項目並沒有跟 Swarm 項目展開同質化的競爭
所以 “Docker Native”的說辭並沒有太大的殺傷力
相反 k8s 項目讓人耳目一新的設計理念和號召力,很快就構建出了一個與眾不同的容器編排與管理的生態。

Kubernetes 項目在 GitHub 上的各項指標開始一騎絕塵,將 Swarm 項目遠遠地甩在了身後.

CNCF 社區如何解決第二個問題:

在已經囊括了容器監控事實標準的 Prometheus 項目后,CNCF 社區迅速在成員項目中添加了 Fluentd、OpenTracing、CNI 等一系列容器生態的知名工具和項目。

而在看到了 CNCF 社區對用戶表現出來的巨大吸引力之後,大量的公司和創業團隊也開始專門針對 CNCF 社區而非 Docker 公司制定推廣策略。

2016 年,Docker 公司宣布了一個震驚所有人的計劃:放棄現有的 Swarm 項目,將容器編排和集群管理功能全部內置到 Docker 項目當中。

Docker 公司意識到了 Swarm 項目目前唯一的競爭優勢,就是跟 Docker 項目的無縫集成。那麼,如何讓這種優勢最大化呢?那就是把 Swarm 內置到 Docker 項目當中。

從工程角度來看,這種做法的風險很大。內置容器編排、集群管理和負載均衡能力,固然可以使得 Docker 項目的邊界直接擴大到一個完整的 PaaS 項目的範疇,但這種變更帶來的技術複雜度和維護難度,長遠來看對 Docker 項目是不利的。

不過,在當時的大環境下,Docker 公司的選擇恐怕也帶有一絲孤注一擲的意味。

k8s 的應對策略

是反其道而行之,開始在整個社區推進”民主化”架構,即:從 API 到容器運行時的每一層,Kubernetes 項目都為開發者暴露出了可以擴展的插件機制,鼓勵用戶通過代碼的方式介入到 Kubernetes 項目的每一個階段。

Kubernetes 項目的這個變革的效果立竿見影,很快在整個容器社區中催生出了大量的、基於 Kubernetes API 和擴展接口的二次創新工作,比如:
目前熱度極高的微服務治理項目 Istio;
被廣泛採用的有狀態應用部署框架 Operator;
還有像 Rook 這樣的開源創業項目,它通過 Kubernetes 的可擴展接口,把 Ceph 這樣的重量級產品封裝成了簡單易用的容器存儲插件。

在鼓勵二次創新的整體氛圍當中,k8s 社區在 2016 年後得到了空前的發展。更重要的是,不同於之前局限於”打包、發布”這樣的 PaaS 化路線,這一次容器社區的繁榮,是一次完全以 Kubernetes 項目為核心的”百花爭鳴”。

面對 Kubernetes 社區的崛起和壯大,Docker 公司也不得不面對自己豪賭失敗的現實。但在早前拒絕了微軟的天價收購之後,Docker 公司實際上已經沒有什麼迴旋餘地,只能選擇逐步放棄開源社區而專註於自己的商業化轉型。

所以,從 2017 年開始,Docker 公司先是將 Docker 項目的容器運行時部分 Containerd 捐贈給 CNCF 社區,標志著 Docker 項目已經全面升級成為一個 PaaS 平台;緊接着,Docker 公司宣布將 Docker 項目改名為 Moby,然後交給社區自行維護,而 Docker 公司的商業產品將佔有 Docker 這個註冊商標。

Docker 公司這些舉措背後的含義非常明確:它將全面放棄在開源社區同 Kubernetes 生態的競爭,轉而專註於自己的商業業務,並且通過將 Docker 項目改名為 Moby 的舉動,將原本屬於 Docker 社區的用戶轉化成了自己的客戶。

2017 年 10 月,Docker 公司出人意料地宣布,將在自己的主打產品 Docker 企業版中內置 Kubernetes 項目,這標志著持續了近兩年之久的”編排之爭”至此落下帷幕。

2018 年 1 月 30 日,RedHat 宣布斥資 2.5 億美元收購 CoreOS。

2018 年 3 月 28 日,這一切紛爭的始作俑者,Docker 公司的 CTO Solomon Hykes 宣布辭職,曾經紛紛擾擾的容器技術圈子,到此塵埃落定。

容器技術圈子在短短几年裡發生了很多變數,但很多事情其實也都在情理之中。就像 Docker 這樣一家創業公司,在通過開源社區的運作取得了巨大的成功之後,就不得不面對來自整個雲計算產業的競爭和圍剿。而這個產業的垄斷特性,對於 Docker 這樣的技術型創業公司其實天生就不友好。

在這種局勢下,接受微軟的天價收購,在大多數人看來都是一個非常明智和實際的選擇。可是 Solomon Hykes 卻多少帶有一些理想主義的影子,既然不甘於”寄人籬下”,那他就必須帶領 Docker 公司去對抗來自整個雲計算產業的壓力。

只不過,Docker 公司最後選擇的對抗方式,是將開源項目與商業產品緊密綁定,打造了一個極端封閉的技術生態。而這,其實違背了 Docker 項目與開發者保持親密關係的初衷。相比之下,Kubernetes 社區,正是以一種更加溫和的方式,承接了 Docker 項目的未盡事業,即:以開發者為核心,構建一個相對民主和開放的容器生態。

這也是為何,Kubernetes 項目的成功其實是必然的。

很難想象如果 Docker 公司最初選擇了跟 Kubernetes 社區合作,如今的容器生態又將會是怎樣的一番景象。不過我們可以肯定的是,Docker 公司在過去五年裡的風雲變幻,以及 Solomon Hykes 本人的傳奇經歷,都已經在雲計算的長河中留下了濃墨重彩的一筆。

小結
# 1. 容器技術的興起源於 PaaS 技術的普及;
# 2. Docker 公司發布的 Docker 項目具有里程碑式的意義;
# 3. Docker 項目通過"容器鏡像",解決了應用打包這個根本性難題。

# 容器本身沒有價值,有價值的是"容器編排"。
# 也正因為如此,容器技術生態才爆發了一場關於"容器編排"的"戰爭"。而這次戰爭,最終以 Kubernetes 項目和 CNCF 社區的勝利而告終。

Kubernetes核心概念

什麼是Kubernetes?

Kubernetes是一個完備的分佈式系統支撐平台。

Kubernetes具有完備的集群管理能力,包括多層次的安全防護和准入機制/多租戶應用支撐能力、透明的服務註冊和服務發現機制、內建智能負載均衡器、強大的故障發現和自我修復功能、服務滾動升級和在線擴容能力、可擴展的資源自動調度機制,以及多粒度的資源配額管理能力。同時kubernetes提供了完善的管理工具,這些工具覆蓋了包括開發、測試部署、運維監控在內的各個環節;因此kubernetes是一個全新的基於容器技術的分佈式架構解決方案,並且是一個一站式的完備的分佈式系統開發和支撐平台.

Kubernetes Service介紹

Service是分佈式集群結構的核心,一個Server對象有以下關鍵特徵:

# 1. 擁有一個唯一指定的名字(比如mysql-server)
# 2. 擁有一個虛擬IP(Cluster IP,Service IP或VIP和端口號)
# 3. 能夠提供某種遠程服務能力
# 4. 被映射到了提供這種服務能力的一組容器應用上.

Service的服務進程目前都基於Socker通信方式對外提供服務,比如redis、memcache、MySQL、Web Server,或者是實現了某個具體業務的一個特定的TCP Server進程。雖然一個Service通常由多個相關的服務進程來提供服務,每個服務進程都有一個獨立的Endpoint(IP+Port)訪問點,但Kubernetes 能夠讓我們通過Service虛擬Cluster IP+Service Port連接到指定的Service上。有了Kubernetes內建的透明負載均衡和故障恢復機制,不管後端有多少服務進程,也不管某個服務進程是否會由於發生故障而重新部署到其他機器,都不會影響到我們對服務的正常調用。更重要的是這個Service本身一旦創建就不再變化,這意味着Kubernetes集群中,我們再也不用為了服務的IP地址變來變去的問題而頭疼。

Kubernetes Pod介紹

Pod概念 Pod運行在一個我們稱之為Node的環境中,可以是私有雲也可以是公有雲的虛擬機或者物理機上,通常在一個節點上運行幾百個Pod,每個Pod運行着一個特殊的稱之為Pause的容器,其他容器則為業務容器,這些業務容器共享着Pause容器的網絡棧和Volume掛載卷,因此他們之間的通訊和數據交換更為高效,在設計時我們充分利用這一特徵將一組密切相關的服務進程放入同一個Pod中.

並不是每個Pod和它裏面的容器都映射到一個Service上,只是那些提供服務(無論是內還是對外)的一組Pod才會被映射成一個服務.

Service和Pod如何關聯

容器提供了強大的隔離功能,所以有必要把Service提供服務的這組容器放入到容器中隔離,Kubernetes設計了Pod服務,將每個服務進程包裝成相應的Pod中,使其成為Pod中運行的一個容器Container,為了建立Service和Pod間的關聯關係,Kubernetes首先給每個Pod貼上了一個標籤Label,給運行Mysql的Pod貼上了name=mysql標籤,給運行PHP貼上name=php標籤,然後給相應的Service定義標籤選擇器Label Selector,比如Mysql Service的標籤選擇器選擇條件為name=mysql,意為該Service要作用於所有包含name=mysql Label的Pod上,這樣就巧妙的解決了Service和Pod關聯的問題.

Kubernetes RC介紹

RC介紹在Kubernetes集群中,你只需要為需要擴容的Service關聯的Pod創建一個RC(Replication Controller),則該Service的擴容以至於後來的Service升級等頭疼問題都可以迎刃而解,定義一個RC文件包含以下3個關鍵點.

# 1. 目標Pod的定義
# 2. 目標Pod需要運行的副本數量(Replicas)
# 3. 要監控的目標Pod的標籤(Label)

在創建好RC系統自動創建號Pod后,Kubernetes會通過RC中定義的Label篩選出對應的Pod實例並監控其狀態和數量,如果實例數量少於定義的副本數量Replicas則會用RC中定義的Pod模板來創建一個新的Pod,然後將Pod調度到合適的Node上運行,直到Pod實例的數量達到預定目標,這個過程完全是自動化的,無需人干預,只需要修改RC中的副本數量即可.

Kubernetes Master介紹

Kubernetes 里的Master指的是集群控制節點,每個Kubernetes集群里需要有一個Master節點來負責整個集群的管理和控制,基本上Kubernetes所有的控制命令都發給它,它負責具體的執行過程,我們後面執行的所有命令基本上都是在Master節點上運行的。如果Master宕機或不可用,那麼集群內容器的管理都將失效.

Master節點上運行一下一組關鍵進程:

  1. Kubernetes API Server: 提供了HTTP Rest接口的關鍵服務進程,是Kubernetes里所有資源的增刪改查等操作的唯一入口,也是集群控制的入門進程.
  2. Kubernetes Controller Manager 里所有的資源對象的自動化控制中心.
  3. Kubernetes Scheduler: 負責資源調度(Pod調度)的進程

另外在Master節點還需要啟動一個etcd服務,因為Kubernetes里所有資源對象的數據全部保存在etcd中.

Kubernetes Node介紹

除了Master,集群中其他機器稱為Node節點,每個Node都會被分配一些工作負載Docker容器,當某個Node宕機,其上的工作負載都會被Master自動轉移到其他節點上去.

每個Node節點上都運行着以下一組關鍵進程

# 1. kubelet: 負責Pod對應的創建、停止等服務,同時與Master節點密切協作,實現集群管理的基本功能.
# 2. kube-proxy: 實現Kubernetes Service的通信與負載均衡機制的重要組件.
# 3. Docker Engine: Docker引擎,負責本機的容器創建和管理工作

在集群管理方面,Kubernetes將集群中的機器劃分為一個Master節點和一群工作節點(Node)中,在Master節點上運行着集群管理相關的一組進程kube-apiserver,kube-controller-manager和kube-scheduler,這些進程實現了整個集群的資源管理,Pod調度,彈性伸縮,安全控制,系統監控和糾錯等管理功能,並且都是全自動完成的、Node作為集群中的工作節點,運行真正的應用程序,在Node上Kubernetes最小運行單元是Pod,Node上運行着Kubernetes的Kubelet、kube-proxy服務進程,這些服務進程負責Pod創建、啟動、監控、重啟、銷毀以及軟件模式的負載均衡.

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※教你寫出一流的銷售文案?

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※回頭車貨運收費標準

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※超省錢租車方案

※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!