jony456123
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Docker集群安装

                     CentOS7下 Docker集群安装

本docker集群采用docker-engine + flannel + k8s来搭建

将机器分为master和node两个角色，master上相对node多了registry，etcd，kube-apiserver,kube-scheduler,kube-controller-manager

master为：192.168.1.200

其他为node

1. 安装docker engine.（所有机器）

1.1 升级所有软件包及系统内核：yum update

1.2reboot

1.3 安装docker-engine:curl -fsSL https://get.docker.com/ | sh

1.4 设为开机启动：systemctl enable docker

2. 修改registry （master）

docker官方的Docker Hub由于各种原因在国内基本无法访问，好在有daocloud.io 提供的国内镜像。

在/etc/systemd/system/docker.service.d/下新建docker.conf文件，内容为：

[Service]

ExecStart=

ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// --graph="/data/docker-data" --storage-driver=overlay  --registry-mirror=http://78967139.m.daocloud.io --insecure-registry=78967139.m.daocloud.io

重启docker：

systemctl daemon-reload

systemctl restart docker

3. 安装私有仓库 （master）

registry v2和v1之间有些区别，v2中如果registry配置了proxy，那这个registry就不能push image上去了。我们建私仓当然得push image上去了，所以私仓和proxy就得分开搭建。私仓用来管理我们自己的私有image，proxy用来加速Registry Hub。

由于是搭建的内部集群，datacenter以外访问不了，故不考虑安全问题，将registry运行在container中：

私仓：

docker run -d -p 80:5000 -v /data/docker-registry/private:/var/lib/registry  --restart=always --name=registry_private registry:2

Proxy:

docker run -d -p 5000:5000 -v /data/docker-registry/proxy:/var/lib/registry  -e REGISTRY_PROXY_REMOTEURL=http://78967139.m.daocloud.io  --restart=always --name=registry_proxy registry:2

4. 将docker里面的registry配置从daocloud改成私有仓库 （所有机器）

修改/etc/systemd/system/docker.service.d/下的docker.conf文件，将相应地址改成私有仓库的地址即可

[Service]

ExecStart=

ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// --graph="/data/docker-data" --storage-driver=overlay  --registry-mirror=http://192.168.1.200:5000 --insecure-registry=192.168.1.200

然后重启docker

systemctl daemon-reload

systemctl restart docker

5. 安装etcd （master）

etcd是给flannel和k8s用的配置管理中心，和zookeeper类似。本来想用docker跑etcd，但是由于flannel依赖etcd，而docker会依赖flannel，如果etcd再依赖docker，这样就变成了循环依赖，在启动的时候不知道哪个应该最先启动了。所以etcd还是只能直接跑在宿主机上。只部署了单台的etcd，考虑到HA，未来需扩展成为etcd集群。

yum install etcd

systemctl enable etcd

修改etcd配置文件/etc/etcd/etcd.conf：

修改这项：ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001

默认是监听的localhost，这样会导致其他机器无法访问etcd

启动etcd：

systemctl start etcd

如果其他机器无法连接到etcd，可能是firewall的原因，根据情况配置或者直接关闭，我是直接关闭：systemctl stop firewalld

6. 安装flannel（所有机器）

docker下的网络解决访问主要有calico,flannel,weave,docker overlay.他们的使用和对比可以参考下面这个blog：http://chunqi.li/2015/11/15/Battlefield-Calico-Flannel-Weave-and-Docker-Overlay-Network/

经过了一些粗浅的比较，在calico和flannel vxlan之间纠结了一下，最后我选择的是flannel vxlan. 选择主要考量是性能和易用性

使用yum安装flannel:yum install flannel，repository里的并不是最新版本的flannel，如果需要最新版本的可以自己下载安装. 仓库中的flannel的-etcd-prefix默认值是/atomic.io/network 而自己安装的是/coreos.com/network,在写配置到etcd时需注意。

flannel依赖etcd来获取配置和存储网络信息

使用etcdctl将配置写入etcd:

etcdctl set /atomic.io/network/config '{"Network": "10.0.0.0/16","SubnetLen": 24,"SubnetMin": "10.0.1.0","SubnetMax": "10.0.200.0","Backend": {"Type": "vxlan"}}'

修改flannel配置/etc/sysconfig/flanneld :

FLANNEL_ETCD="http://192.168.1.200:2379"

FLANNEL_OPTIONS="-ip-masq=true"

-ip-masq=true 这个参数的目的是让flannel进行ip伪装，而不让docker进行ip伪装。这么做的原因是如果docker进行ip伪装，流量再从flannel出去，其他host上看到的source ip就是flannel的网关ip，而不是docker容器的ip。hadoop和hbase会依赖这个ip进行集群管理，而把flannel的网关当做cluster node将会出现问题。

参见：https://luqmansahaf.github.io/2015/11/29/on-setting-hadoop-hbase-docker-networking/

关闭firewall：

systemctl stop firewalld

systemctl disable firewalld

启动flanneld

systemctl start flanneld

添加flanneld为开机启动

systemctl enable flanneld

修改docker启动脚本 /etc/systemd/system/docker.service.d/docker.conf：

[Service]

ExecStart=

ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd://  $DOCKER_NETWORK_OPTIONS --graph="/data/docker-data" --storage-driver=overlay --registry-mirror=http://192.168.1.200:5000 --insecure-registry=192.168.1.200

重启docker：

systemctl deamon-reload

systemctl restart docker

通过以下命令检查docker0是否应用到了flanneld获取到的网络配置

ip add

docker0: flags=4163  mtu 1450

inet 10.0.94.1  netmask 255.255.255.0  broadcast 0.0.0.0

inet6 fe80::42:faff:fef6:fe2  prefixlen 64  scopeid 0x20

ether 02:42:fa:f6:0f:e2  txqueuelen 0  (Ethernet)

RX packets 78103  bytes 150034637 (143.0 MiB)

RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0

TX packets 151950  bytes 160736481 (153.2 MiB)

TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

上面的信息说明docker0已经应用了 10.0.94.0/24 这个子网

也可以通过systemctl status docker查看docker的启动参数中是否有--bip=**的参数来验证

至此所有机器上已经安装好flannel了，为了测试flannel，可以分别在两台host上启动一个centos container，查看各自的ip，以及测试否能够互相ping通。如果可以ping通，则代表flannel能够正常工作了。

7. 安装kube-node （所有机器）

kube-node上的组件有kubelet和kube-proxy

下载kubenetes的最新版本：https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases

解压后再

tar -xzf kubernetes/server/kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz

tar -xzf kubernetes/server/kubernetes-salt.tar.gz

将kubernets/server/bin下的 kubelet，kube-proxy,kubectl copy 到/usr/local/bin/下面.

将kubernetes/saltbase/salt/kubelet/kubelet.service copy 到/lib/systemd/system/下面.

然后在/etc/sysconfig/下创建kubelet文件，内容为：

DAEMON_ARGS="--api-servers=http://192.168.1.200:8080 --config=/etc/kubernetes/manifests --log-dir=/data/kube-node/ --logtostderr=false --allow-privileged=true --register-node=true --cluster-dns=10.0.201.10 --cluster-domain=test.com --docker-root=/data/docker-data --pod-infra-container-image=woodbird/pause:2.0"

kube-proxy的kube-proxy.service文件kubenetes并未提供，原因可能是kubenetes希望将kube-proxy运行在docker里面，通过kubelet来启动。而我希望和kubelet一致，都作为服务启动。

在/lib/systemd/system/下创建kube-proxy.service文件，其内容为：

[Unit]

Description=kube-proxy

After=kubelet

Requires=kubelet

[Service]

ExecStart=/usr/local/bin/kube-proxy --master=http://192.168.1.200:8080    --log-dir=/data/kube-node/

[Install]

WantedBy=multi-user.target

需要将参数里面的kube-master替换成实际的值

最后将服务设置为自动启动，并启动服务

systemctl daemon-reload

systemctl enable kubelet

systemctl enable kube-proxy

systemctl start kubelet

systemctl start kube-proxy

8. 安装kube-master

kube-master的组件有kube-apiserver,kube-scheduler,kube-controller-manager. 将他们以deamon pod的方式运行在docker里面。

在/etc/kubernetes/manifests/下创建相关pod声明文件：

kube-apiserver.yaml:

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

name: kube-apiserver

namespace: kube-system

spec:

containers:

- command:

- /bin/sh

- -c

- /hyperkube apiserver

--etcd-servers=http://192.168.1.200:4001

--service-cluster-ip-range=10.0.201.0/24

--insecure-bind-address=0.0.0.0

--allow-privileged=true

image: woodbird/hyperkube:v1.2.3

imagePullPolicy: IfNotPresent

livenessProbe:

httpGet:

host: 127.0.0.1

path: /healthz

port: 8080

scheme: HTTP

initialDelaySeconds: 15

timeoutSeconds: 15

name: kube-apiserver

ports:

- containerPort: 443

hostPort: 443

name: https

protocol: TCP

- containerPort: 8080

hostPort: 8080

name: local

protocol: TCP

resources:

requests:

cpu: 250m

volumeMounts:

- mountPath: /srv/kubernetes

name: srvkube

readOnly: true

- mountPath: /etc/ssl

name: etcssl

readOnly: true

- mountPath: /usr/share/ca-certificates

name: usrsharecacerts

readOnly: true

- mountPath: /srv/sshproxy

name: srvsshproxy

dnsPolicy: ClusterFirst

hostNetwork: true

restartPolicy: Always

terminationGracePeriodSeconds: 30

volumes:

- hostPath:

path: /srv/kubernetes

name: srvkube

- hostPath:

path: /etc/ssl

name: etcssl

- hostPath:

path: /usr/share/ca-certificates

name: usrsharecacerts

- hostPath:

path: /srv/sshproxy

name: srvsshproxy

kube-sheduler.yaml:

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

name: kube-scheduler

namespace: kube-system

spec:

containers:

- command:

- /bin/sh

- -c

- /hyperkube scheduler

--master=192.168.1.200:8080

--address=0.0.0.0

image: woodbird/hyperkube:v1.2.3

imagePullPolicy: IfNotPresent

livenessProbe:

httpGet:

host: 127.0.0.1

path: /healthz

port: 10251

scheme: HTTP

initialDelaySeconds: 15

timeoutSeconds: 15

name: kube-scheduler

resources:

requests:

cpu: 100m

dnsPolicy: ClusterFirst

hostNetwork: true

nodeName: kubernetes-master

restartPolicy: Always

terminationGracePeriodSeconds: 30

kube-controller-manager.yaml:

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

name: kube-controller

namespace: kube-system

spec:

containers:

- command:

- /bin/sh

- -c

- /hyperkube controller-manager

--master=192.168.1.200:8080

--cluster-name=fxsoft

--cluster-cidr=10.0.0.0/16

--address=0.0.0.0

image: woodbird/hyperkube:v1.2.3

imagePullPolicy: IfNotPresent

livenessProbe:

httpGet:

host: 127.0.0.1

path: /healthz

port: 10252

scheme: HTTP

initialDelaySeconds: 15

timeoutSeconds: 15

name: kube-controller-manager

resources:

limits:

cpu: 200m

requests:

cpu: 200m

volumeMounts:

- mountPath: /srv/kubernetes

name: srvkube

readOnly: true

- mountPath: /etc/ssl

name: etcssl

readOnly: true

- mountPath: /usr/share/ca-certificates

name: usrsharecacerts

readOnly: true

dnsPolicy: ClusterFirst

hostNetwork: true

restartPolicy: Always

terminationGracePeriodSeconds: 30

volumes:

- hostPath:

path: /srv/kubernetes

name: srvkube

- hostPath:

path: /etc/ssl

name: etcssl

- hostPath:

path: /usr/share/ca-certificates

name: usrsharecacerts

由于GFW，无法访问google的registry，我将google registry上的需要用到的image tag 并push到docker Hub 上了。

9 安装dns

官方的dns addon职责是对service进行dns解析，即将service名称解析成为service ip。

而在我的使用过程中，我还希望这个dns能做到host的解析，即能够将机器名解析成ip，同时也能支持反向解析，即通过ip解析成机器名。所以自己新增了这部分功能,image 是：woodbird/pod2dns:0.5. 这个image中包含一个shell脚本，脚本会从kubernetes apiserver中拿到所有pod的信息，然后写到skydns的etcd当中

skydns-rc.yaml:

apiVersion: v1

kind: ReplicationController

metadata:

name: kube-dns-v10

namespace: kube-system

labels:

k8s-app: kube-dns

version: v10

kubernetes.io/cluster-service: "true"

spec:

replicas: 1

selector:

k8s-app: kube-dns

version: v10

template:

metadata:

labels:

k8s-app: kube-dns

version: v10

kubernetes.io/cluster-service: "true"

spec:

containers:

- name: etcd

image: woodbird/etcd:2.0.9

resources:

# keep request = limit to keep this container in guaranteed class

limits:

cpu: 100m

memory: 50Mi

requests:

cpu: 100m

memory: 50Mi

command:

- /usr/local/bin/etcd

- -data-dir

- /var/etcd/data

- -listen-client-urls

- http://127.0.0.1:2379,http://127.0.0.1:4001

- -advertise-client-urls

- http://127.0.0.1:2379,http://127.0.0.1:4001

- -initial-cluster-token

- skydns-etcd

volumeMounts:

- name: etcd-storage

mountPath: /var/etcd/data

- name: kube2sky

image: woodbird/kube2sky:1.12

resources:

# keep request = limit to keep this container in guaranteed class

limits:

cpu: 100m

memory: 50Mi

requests:

cpu: 100m

memory: 50Mi

command:

- /kube2sky

args:

- -domain=fxsoft.com

- -kube_master_url=http://192.168.1.200:8080

- name: pod2dns

image: woodbird/pod2dns:0.5

resources:

# keep request = limit to keep this container in guaranteed class

limits:

cpu: 100m

memory: 50Mi

requests:

cpu: 100m

memory: 50Mi

command:

- /bin/bash

- -c

- /usr/bin/schedulePod2dns.sh

--cluster_domain=fxsoft.com

--kube_master_url=http://192.168.1.200:8080

- name: skydns

image: woodbird/skydns:2015-10-13-8c72f8c

resources:

# keep request = limit to keep this container in guaranteed class

limits:

cpu: 100m

memory: 50Mi

requests:

cpu: 100m

memory: 50Mi

command:

- /skydns

args:

- -machines=http://127.0.0.1:4001

- -addr=0.0.0.0:53

- -ns-rotate=false

- -domain=fxsoft.com

- -nameservers=192.168.1.1:53

ports:

- containerPort: 53

name: dns

protocol: UDP

- containerPort: 53

name: dns-tcp

protocol: TCP

livenessProbe:

httpGet:

path: /healthz

port: 8080

scheme: HTTP

initialDelaySeconds: 30

timeoutSeconds: 5

readinessProbe:

httpGet:

path: /healthz

port: 8080

scheme: HTTP

initialDelaySeconds: 1

timeoutSeconds: 5

- name: healthz

image: woodbird/exechealthz:1.0

resources:

# keep request = limit to keep this container in guaranteed class

limits:

cpu: 10m

memory: 20Mi

requests:

cpu: 10m

memory: 20Mi

command:

- /exechealthz

args:

- -cmd=nslookup kubernetes.default.svc.fxsoft.com 127.0.0.1 >/dev/null

- -port=8080

ports:

- containerPort: 8080

protocol: TCP

volumes:

- name: etcd-storage

emptyDir: {}

dnsPolicy: Default  # Don't use cluster DNS.

至此整个集群就基本搭建完成了。

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    上篇《Docker基础入门及示例》文章介绍了Docker部署，以及相关.netcore的打包示例。这篇文章我将以oss.offical.site站点为例，主要介绍下在linux机器下完整的部署流程，.netcore在docker容器中的运行已经介绍，这里.netcore运行环境我会介绍直接在linux运行的场景，内容主要包含以下几个部分：1.基础工具和Linux环境准备2..NetCore环境安装
  • Linux+Nginx+Asp.net Core部署 dotNET跨平台
    上篇《Docker基础入门及示例》文章介绍了Docker部署，以及相关.netcore的打包示例。这篇文章我将以oss.offical.site站点为例，主要介绍下在linux机器下完整的部署流程，.netcore在docker容器中的运行已经介绍，这里.netcore运行环境我会介绍直接在linux运行的场景，内容主要包含以下几个部分：1.基础工具和Linux环境准备2..NetCore环境安装
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