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基于Rook的Kubernetes存储方案

简介

Rook是专用于Cloud-Native环境的文件、块、对象存储服务。它实现了一个自我管理的、自我扩容的、自我修复的分布式存储服务。

Rook支持自动部署、启动、配置、分配（provisioning）、扩容/缩容、升级、迁移、灾难恢复、监控，以及资源管理。 为了实现所有这些功能，Rook依赖底层的容器编排平台。

目前Rook仍然处于Alpha版本，初期专注于Kubernetes+Ceph。Ceph是一个分布式存储系统，支持文件、块、对象存储，在生产环境中被广泛应用。

Rook架构

Rook和K8S的交互关系如下图：

基于Rook的Kubernetes存储方案_第1张图片

 

基于Rook的Kubernetes存储方案_第2张图片

说明如下：

  1. Kubelet是K8S节点上运行的代理程序，负责挂载当前节点的Pod所需要的卷
  2. Rook提供了一种卷插件，扩展了K8S的存储系统。Pod可以挂载Rook管理的块设备或者文件系统
  3. Operator启动并监控：监控Ceph的Pods、OSD（提供基本的RADOS存储）的Daemonset。Operator还管理CRD、对象存储（S3/Swift）、文件系统。Operator通过监控存储守护程序，来保障集群的健康运行。Ceph监控Pod会自动启动和Failover。集群扩缩容时Operator会进行相应的调整
  4. Operator还负责创建Rook Agent。这些代理是部署在所有K8S节点上的Pod。每个代理都配置一个Flexvolume驱动，此驱动和K8S的卷控制框架集成。节点上的所有存储相关操作（例如添加网络存储设备、挂载卷、格式化文件系统）都Agent负责

Rook守护程序（Mons, OSDs, MGR, RGW, MDS）被编译到单体的程序rook中，并打包到一个很小的容器中。该容器还包含Ceph守护程序，以及管理、存储数据所需的工具。

Rook隐藏了Ceph的很多细节，而向它的用户暴露物理资源、池、卷、文件系统、Bucket等概念。

起步
前提条件

K8S版本要求1.6+，Rook需要管理K8S存储的权限，此外你需要允许K8S加载Rook存储插件。

加载存储插件

Rook基于FlexVolume来集成K8S卷控制框架，基于FlexVolume实现的存储驱动，必须存放到所有K8S节点的存储插件专用目录中。

此目录的默认值是/usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec/。但是某些OS下部署K8S时此目录是只读的，例如CoreOS。你可以指定Kubelet的启动参数，修改为其它目录：

Shell
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-- volume - plugin - dir = / var / lib / kubelet / volumeplugins

使用下文的YAML来创建Rook相关资源后，存储插件Rook会自动加载到所有K8S节点的存储插件目录中：

Shell
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ls / usr / libexec / kubernetes / kubelet - plugins / volume / exec / rook .io ~ rook /
# 输出（一个可执行文件）
# rook

在K8S 1.9.x中，需要同时修改rook-operator配置文件中的环境变量：

YAML
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- name : FLEXVOLUME_DIR_PATH
   value : "/var/lib/kubelet/volumeplugins"
部署Rook

Rook官方提供了资源配置文件样例，到这里下载：

Shell
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git clone https : / / github .com / rook / rook .git
部署Rook Operator

执行下面的命令部署：

Shell
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kubectl apply - f    / home / alex / Go / src / rook / cluster / examples / kubernetes / rook - operator .yaml

等待rook-operator和所有rook-agent变为Running状态：

Shell
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kubectl - n rook - system get pod
# NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
# rook-agent-5ttnt                1/1       Running   0          39m
# rook-agent-bmnwn                1/1       Running   0          39m
# rook-agent-n8nwd                1/1       Running   0          39m
# rook-agent-s6b7r                1/1       Running   0          39m
# rook-agent-x5p5n                1/1       Running   0          39m
# rook-agent-x6mnj                1/1       Running   0          39m
# rook-operator-6f8bbf9b8-4fd29   1/1       Running   0          22m

然后继续下一步。

创建Rook Cluster

到这里，Rook Operator以及所有节点的Agent应该已经正常运行了。现在可以创建一个Rook Cluster。你必须正确配置dataDirHostPath，才能保证重启后集群配置信息不丢失。

执行下面的命令部署：

Shell
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kubectl apply - f    / home / alex / Go / src / rook / cluster / examples / kubernetes / rook - cluster .yaml

等待rook名字空间的所有Pod变为Running状态：

Shell
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kubectl - n rook get pod
# NAME                             READY     STATUS    RESTARTS   AGE
# rook-api-848df956bf-blskc        1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-mgr0-cfccfd6b8-x597n   1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-mon0-fj4mx             1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-mon1-7gjjq             1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-mon2-tc4t4             1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-osd-6rkbt              1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-osd-f6x62              1/1       Running   1          39m
# rook-ceph-osd-k4rmm              1/1       Running   0          39m
# rook-ceph-osd-mtfv5              1/1       Running   1          39m
# rook-ceph-osd-sllbh              1/1       Running   2          39m
# rook-ceph-osd-wttj4              1/1       Running   2          39m
块存储

块存储（Block Storage）可以挂载到单个Pod的文件系统中。

提供块存储

在提供（Provisioning）块存储之前，需要先创建StorageClass和存储池。K8S需要这两类资源，才能和Rook交互，进而分配持久卷（PV）。

执行下面的命令创建StorageClass和存储池：

Shell
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kubectl apply - f / home / alex / Go / src / rook / cluster / examples / kubernetes / rook - storageclass .yaml

确认K8S资源的状态：

Shell
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kubectl get storageclass
# NAME         PROVISIONER     AGE
# rook-block   rook.io/block   5m
 
kubectl get pool -- all - namespaces
# NAMESPACE   NAME          AGE
# rook        replicapool   5m 
消费块存储

首先声明一个PVC：

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kubectl create -f - < <EOF
apiVersion : v1
kind : PersistentVolumeClaim
metadata :
   name : test-pvc
   namespace : dev
spec :
   storageClassName : rook-block
   accessModes :
  - ReadWriteOnce
   resources :
     requests :
       storage : 128Mi
EOF

确定PV被成功提供：

Shell
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kubectl - n dev get pvc
#                已经绑定到PV
# NAME           STATUS    VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
# pvc/test-pvc   Bound     pvc-e0   128Mi      RWO            rook-block     10s
 
kubectl - n dev get pv
#                                                        已经绑定到PVC
# NAME        CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS    CLAIM          STORAGECLASS   REASON    AGE
# pv/pvc-e0   128Mi      RWO            Delete           Bound     dev/test-pvc   rook-block               10s

然后，创建一个Pod，使用PV：

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kubectl apply -f - < <EOF
apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
   name : test
   namespace : dev
spec :
   restartPolicy : OnFailure
   containers :
   - name : test-container
     image : busybox
     volumeMounts :
     - name : test-pv
       mountPath : /var/test
     command : ['sh' , '-c' , 'echo Hello > /var/test/data ; exit 0' ]
   volumes :
   - name : test-pv
     persistentVolumeClaim :
       claimName : test-pvc
EOF

此Pod应该很快就执行完毕：

Shell
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kubectl - n dev get pod test
# NAME      READY     STATUS      RESTARTS   AGE
# test      0/1       Completed   0          17s

删除此Pod： kubectl -n dev delete pod test。可以发现持久卷仍然存在。把PV挂载到另外一个Pod：

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kubectl apply -f - < <EOF
apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
   name : test
   namespace : dev
spec :
   restartPolicy : OnFailure
   containers :
   - name : test-container
     image : busybox
     volumeMounts :
     - name : test-pv
       mountPath : /var/test
     command : ['sh' , '-c' , 'cat /var/test/data ; exit 0' ]
   volumes :
   - name : test-pv
     persistentVolumeClaim :
       claimName : test-pvc
EOF

查看第二个Pod的日志输出：

Shell
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kubectl - n dev logs test test - container
# Hello

可以看到，针对PV的读写操作正常。 

清理 

执行下面的命令，解除对块存储的支持：

Shell
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kubectl delete - n rook pool replicapool
kubectl delete storageclass rook - block
清理

如果不再使用Rook，或者希望重新搭建Rook集群，你需要：

  1. 清理名字空间rook-system，其中包含Rook Operator和Rook Agent
  2. 清理名字空间rook，其中包含Rook存储集群（集群CRD）
  3. 各节点的/var/lib/rook目录，Ceph mons和Osds的配置信息缓存于此 

命令示例：

Shell
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kubectl delete - n rook pool replicapool
kubectl delete storageclass rook - block
kubectl delete - n kube - system secret rook - admin
kubectl delete - f kube - registry .yaml
 
# 删除Cluster CRD
kubectl delete - n rook cluster rook
 
# 当Cluster CRD被删除后，删除Rook Operator和Agent
kubectl delete thirdpartyresources cluster .rook .io pool .rook .io objectstore .rook .io filesystem .rook .io volumeattachment .rook .io # ignore errors if on K8s 1.7+
kubectl delete crd clusters .rook .io pools .rook .io objectstores .rook .io filesystems .rook .io volumeattachments .rook .io    # ignore errors if on K8s 1.5 and 1.6
kubectl delete - n rook - system daemonset rook - agent
kubectl delete - f rook - operator .yaml
kubectl delete clusterroles rook - agent
kubectl delete clusterrolebindings rook - agent
 
# 删除名字空间
kubectl delete namespace rook
 
 
# 清理所有节点的dataDirHostPath目录（默认/var/lib/rook）
配置文件
Namespace

通常会把Rook相关的K8S资源存放在以下名字空间：

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apiVersion : v1
kind : Namespace
metadata :
   name : rook-system
 
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apiVersion : v1
kind : Namespace
metadata :
   name : rook
ServiceAccount
YAML
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apiVersion : v1
kind : ServiceAccount
metadata :
   name : rook-operator
   namespace : rook-system
imagePullSecrets :
- name : gmemregsecret 
ClusterRole

定义一个访问权限的集合。

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kind : ClusterRole
apiVersion : rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata :
   name : rook-operator
rules :
- apiGroups :
  - ""
   resources :
  - namespaces
  - serviceaccounts
  - secrets
  - pods
  - services
  - nodes
  - nodes/proxy
  - configmaps
  - events
  - persistentvolumes
  - persistentvolumeclaims
   verbs :
  - get
  - list
  - watch
  - patch
  - create
  - update
  - delete
- apiGroups :
  - extensions
   resources :
  - thirdpartyresources
  - deployments
  - daemonsets
  - replicasets
   verbs :
  - get
  - list
  - watch
  - create
  - update
  - delete
- apiGroups :
  - apiextensions .k8s .io
   resources :
  - customresourcedefinitions
   verbs :
  - get
  - list
  - watch
  - create
  - delete
- apiGroups :
  - rbac .authorization .k8s .io
   resources :
  - clusterroles
  - clusterrolebindings
  - roles
  - rolebindings
   verbs :
  - get
  - list
  - watch
  - create
  - update
  - delete
- apiGroups :
  - storage .k8s .io
   resources :
  - storageclasses
   verbs :
  - get
  - list
  - watch
  - delete
- apiGroups :
  - rook .io
   resources :
  - "*"
   verbs :
  - "*"
ClusterRoleBinding 

为账号rook-operator授予上述角色。

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kind : ClusterRoleBinding
apiVersion : rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata :
   name : rook-operator
   namespace : rook-system
roleRef :
   apiGroup : rbac.authorization.k8s.io
   kind : ClusterRole
   name : rook-operator
subjects :
- kind : ServiceAccount
   name : rook-operator
   namespace : rook-system 
Rook Operator

这是一个Deployment，它在容器中部署Rook Operator。后者启动后会自动部署Rook Agent，Operator和Agent使用的是同一镜像。

对于下面这样的配置，使用私有镜像的，不但需要为rook-operator配置imagePullSecrets，还要为运行Rook Agent的服务账户rook-agent配置imagePullSecrets：

Shell
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kubectl -- namespace = rook - system create secret docker - registry gmemregsecret \
-- docker - server = docker .gmem .cc -- docker - username = alex \
-- docker - password = lavender -- docker - email = k8s @ gmem .cc
kubectl -- namespace = rook - system patch serviceaccount default - p '{"imagePullSecrets": [{"name": "gmemregsecret"}]}'
kubectl -- namespace = rook - system patch serviceaccount rook - agent - p '{"imagePullSecrets": [{"name": "gmemregsecret"}]}'

 配置文件示例：

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apiVersion : apps/v1beta1
kind : Deployment
metadata :
   name : rook-operator
   namespace : rook-system
spec :
   replicas : 1
   template :
     metadata :
       labels :
         app : rook-operator
     spec :
       serviceAccountName : rook-operator
       containers :
       - name : rook-operator
         image : docker.gmem.cc/rook/rook :master
         args : ["operator"]
         env :
         - name : ROOK_MON_HEALTHCHECK_INTERVAL
           value : "45s"
         - name : ROOK_MON_OUT_TIMEOUT
           value : "300s"
         - name : NODE_NAME
           valueFrom :
             fieldRef :
               fieldPath : spec.nodeName
         - name : POD_NAME
           valueFrom :
             fieldRef :
               fieldPath : metadata.name
         - name : POD_NAMESPACE
           valueFrom :
             fieldRef :
               fieldPath : metadata.namespace 
CRD

定制资源定义（Custom Resources Definition，CRD）即Rook相关的资源的配置规格，每种类型的资源具有自己的CRD 。

Cluster

这种资源对应了基于Rook的存储集群。

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apiVersion : rook.io/v1alpha1
kind : Cluster
metadata :
   name : rook
   namespace : rook
spec :
   # 存储后端，当前仅支持Ceph
   backend : ceph
   # 配置文件在宿主机的存放目录
   dataDirHostPath : /var/lib/rook
   # 如果设置为true则使用宿主机的网络，而非容器的SDN（软件定义网络）
   hostNetwork : false
   # 启动mon的数量，必须奇数，1-9之间
   monCount : 3
   # 控制Rook的各种服务如何被K8S调度
   placement :
     # 总体规则，具体服务（api, mgr, mon, osd）的规则覆盖总体规则
     all :
       # Rook的Pod能够被调用到什么节点上
       nodeAffinity :
         # 硬限制                配置变更后已经运行的Pod不被影响
         requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution :
           nodeSelectorTerms :
           # 节点必须具有role=storage-node
           - matchExpressions :
             - key : role
               operator : In
               values :
              - storage-node
       # Rook能够调用到运行了怎样的其它Pod的拓扑域上
       podAffinity :
       podAntiAffinity :
       # 可以容忍具有哪些taint的节点
       tolerations :
       - key : storage-node
         operator : Exists
     api :
       nodeAffinity :
       podAffinity :
       podAntiAffinity :
       tolerations :
     mgr :
       nodeAffinity :
       podAffinity :
       podAntiAffinity :
       tolerations :
     mon :
       nodeAffinity :
       tolerations :
     osd :
       nodeAffinity :
       podAffinity :
       podAntiAffinity :
       tolerations :
   # 配置各种服务的资源需求
   resources :
     api :
       limits :
         cpu : "500m"
         memory : "1024Mi"
       requests :
         cpu : "500m"
         memory : "1024Mi"
     mgr :
     mon :
     osd :
   # 集群级别的存储配置，每个节点都可以覆盖
   storage :
     # 是否所有节点都用于存储。如果指定nodes配置，则必须设置为false
     useAllNodes : true
     # 是否在节点上发现的所有设备，都自动的被OSD消费
     useAllDevices : false
     # 正则式，指定哪些设备可以被OSD消费，示例：
     # sdb 仅仅使用设备/dev/sdb
     # ^sd. 使用所有/dev/sd*设备
     # ^sd[a-d] 使用sda sdb sdc sdd
     # 可以指定裸设备,Rook会自动分区但不挂载
     deviceFilter : ^vd[b-c]
     # 每个节点上用于存储OSD元数据的设备。使用低读取延迟的设备，例如SSD/NVMe存储元数据可以提升性能
     metadataDevice :
     # 集群的位置信息，例如Region或数据中心，被直接传递给Ceph CRUSH map
     location :
     # OSD的存储格式的配置信息
     storeConfig :
       # 可选filestore或bluestore，默认后者，它是Ceph的一个新的存储引擎
       # bluestore直接管理裸设备，抛弃了ext4/xfs等本地文件系统。在用户态下使用Linux AIO直接对裸设备IO
       storeType : bluestore
       # bluestore数据库容量   正常尺寸的磁盘可以去掉此参数，例如100GB+
       databaseSizeMB : 1024
       # filestore日志容量     正常尺寸的磁盘可以去掉此参数，例如20GB+
       journalSizeMB : 1024  
     # 用于存储的节点目录。在一个物理设备上使用两个目录，会对性能有负面影响
     directories :
     - path : /rook/storage-dir
    
     # 可以针对每个节点进行配置
     nodes :
     # 节点A的配置
     - name : "172.17.4.101"
       directories :
       - path : "/rook/storage-dir"
       resources :
         limits :
           cpu : "500m"
           memory : "1024Mi"
         requests :
           cpu : "500m"
           memory : "1024Mi"
     # 节点B的配置      
     - name : "172.17.4.201"
       - name : "sdb"
       - name : "sdc"
       storeConfig :
         storeType : bluestore
     - name : "172.17.4.301"
       deviceFilter : "^sd."
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apiVersion : rook.io/v1alpha1
kind : Pool
metadata :
   name : ecpool
   namespace : rook
spec :
   # 存储池中的每份数据是否是复制的
   replicated :
     # 副本的份数
     size : 3
   # Ceph的Erasure-coded存储池消耗更少的存储空间，必须禁用replicated
   erasureCoded :
     # 每个对象的数据块数量
     dataChunks : 2
     # 每个对象的代码块数量
     codingChunks : 1
   crushRoot : default
ObjectStore
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apiVersion : rook.io/v1alpha1
kind : ObjectStore
metadata :
   name : my-store
   namespace : rook
spec :
   # 元数据池，仅支持replication
   metadataPool :
     replicated :
       size : 3
   # 数据池，支持replication或erasure codin
   dataPool :
     erasureCoded :
       dataChunks : 2
       codingChunks : 1
   # RGW守护程序设置
   gateway :
     # 支持S3
     type : s3
     # 指向K8S的secret，包含数字证书信息
     sslCertificateRef :
     # RGW Pod和服务监听的端口
     port : 80
     securePort :
     # 为此对象存储提供负载均衡的RGW Pod数量
     instances : 1
     # 是否在所有节点上启动RGW。如果为false则必须设置instances
     allNodes : false
     placement :
       nodeAffinity :
         requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution :
           nodeSelectorTerms :
           - matchExpressions :
             - key : role
               operator : In
               values :
              - rgw-node
       tolerations :
       - key : rgw-node
         operator : Exists
       podAffinity :
       podAntiAffinity :
     resources :
       limits :
         cpu : "500m"
         memory : "1024Mi"
       requests :
         cpu : "500m"
         memory : "1024Mi"
Filesystem
YAML
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apiVersion : rook.io/v1alpha1
kind : Filesystem
metadata :
   name : myfs
   namespace : rook
spec :
   # 元数据池
   metadataPool :
     replicated :
       size : 3
   # 数据池
   dataPools :
     - erasureCoded :
       dataChunks : 2
       codingChunks : 1
   # MDS守护程序的设置
   metadataServer :
     # MDS活动实例数量
     activeCount : 1
     # 如果设置为true，则额外的MDS实例处于主动Standby状态，维持文件系统元数据的热缓存
     # 如果设置为false，则额外MDS实例处于被动Standby状态
     activeStandby : true
     placement :
     resources :
Rook工具箱

Rook提供了一个工具箱容器，该容器中的命令可以用来调试、测试Rook：

rook-tools.yaml
YAML
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apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
   name : rook-tools
   namespace : rook
spec :
   dnsPolicy : ClusterFirstWithHostNet
   containers :
   - name : rook-tools
     image : rook/toolbox :master
     imagePullPolicy : IfNotPresent
     env :
       - name : ROOK_ADMIN_SECRET
         valueFrom :
           secretKeyRef :
             name : rook-ceph-mon
             key : admin-secret
     securityContext :
       privileged : true
     volumeMounts :
       - mountPath : /dev
         name : dev
       - mountPath : /sys/bus
         name : sysbus
       - mountPath : /lib/modules
         name : libmodules
       - name : mon-endpoint-volume
         mountPath : /etc/rook
   hostNetwork : false
   volumes :
     - name : dev
       # 将宿主机目录作为Pod的卷
       hostPath :
         path : /dev
     - name : sysbus
       hostPath :
         path : /sys/bus
     - name : libmodules
       hostPath :
         path : /lib/modules
     - name : mon-endpoint-volume
       configMap :
         # 此ConfigMap已经存在
         name : rook-ceph-mon-endpoints
         items :
         - key : data
           path : mon-endpoints

创建好上面的Pod后，执行以下命令连接到它：

Shell
1
kubectl - n rook exec - it rook - tools bash

开箱即用的命令包括rookctl、ceph、rados，你也可以安装任何其它工具。 

rookctl

注意：此命令已经被弃用，如果需要配置集群，请使用CRD。

Rook的客户端工具rookctl可以用来管理集群的块、对象、文件存储。

子命令 说明
block 管理集群中的块设备和镜像：
Shell
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# rookctl block list
# RBD即 RADOS Block Devices
# RADOS 即 Reliable, Autonomic Distributed Object Store 可靠原子分布式对象存储
# RADOS是Ceph的核心之一，能够在动态变化和异质结构的存储设备集群之上提供一种稳定、可扩展、高性能的
# 单一逻辑对象存储接口和能够实现节点的自适应和自管理的存储系统
NAME                                       POOL           SIZE         DEVICE     MOUNT
pvc - 006bea14 - 23bd - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - 145bc143 - 23bf - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - 274e4a9c - 23c1 - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - 2aaaf126 - 23bf - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - 3b70adcb - 23bf - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - 9e6bb98a - 23be - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - c0d5e89b - 23be - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - d6f4938d - 23be - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - e643cf67 - 23be - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
pvc - f9a64409 - 23be - 11e8 - 9763 - deadbeef00a0   replicapool    256.00 MiB   rbd      
filesystem 管理集群中的共享文件系统
object 管理集群中的对象存储
node 管理集群中的节点
pool 管理集群中的存储池
status 输出集群状态：
Shell
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# rookctl status
 
# 整体状态报告
OVERALL STATUS : WARNING
 
SUMMARY :
SEVERITY   NAME             MESSAGE
WARNING     TOO_FEW_PGS       too few PGs per OSD ( 8 < min 30 )
WARNING     MON_CLOCK_SKEW   clock skew detected on mon .rook - ceph - mon1 , mon .rook - ceph - mon3
 
# 总存储空间，及其用量
USAGE :
TOTAL         USED         DATA         AVAILABLE
377.24 GiB    252.17 GiB    105.11 MiB    125.07 GiB
 
MONITORS :
NAME               ADDRESS                 IN QUORUM   STATUS
rook - ceph - mon18    10.96.33.35 : 6790 / 0        true          OK
rook - ceph - mon1      10.97.38.247 : 6790 / 0      true          WARNING
rook - ceph - mon3      10.105.193.133 : 6790 / 0    true          WARNING
 
MGRs :
NAME             STATUS
rook - ceph - mgr0   Active
 
# OSD，即Object Storage Daemon，是Ceph的对象存储守护进程
OSDs :
TOTAL     UP         IN          FULL       NEAR FULL
12          12          12          false      false
 
PLACEMENT GROUPS ( 100 total ) :
STATE           COUNT
active + clean    100
常见问题
rook-ceph-osd无法启动

报错信息：failed to configure devices. failed to config osd 65. failed format/partition of osd 65. failed to partion device vdc. failed to partition /dev/vdc. Failed to complete partition vdc: exit status 4 

报错原因：在我的环境下是节点（本身是KVM虚拟机）的虚拟磁盘太小导致，分配32G的磁盘没有问题，20G则出现上述报错

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    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
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    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
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