Kubernetes存储系统-云原生存储Rook部署
Rook是基于的Ceph的分布式存储系统，可以使用kubectl命令部署，也可以使用 Helm进行管理和部署。
- Rook官网，https://rook.io
- 使用Helm部署Rook Operator，https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1627182
- Kubernets实用工具和部署的yaml文件，https://github.com/openthings/kubernetes-tools
- Kubernetes中用Helm安装Ceph存储服务，https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1819623
- Ceph的官方文档，http://docs.ceph.org.cn/。
- 本文地址，https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1819630
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。内容包括：
- 安装Rook Operator。
- 安装Rook Cluster。
- 创建PV。
- 请求PVC。
- 创建StorageClass。
- 使用PVC和StorageClass。
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：
说明如下：
- 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
- 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
- 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
- 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。
1、部署基础服务
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。
注意：K8S 1.10已经通过CSI接口支持容器存储，不需要下面的插件加载操作。
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：
--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：
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：
- name: FLEXVOLUME_DIR_PATH
value: "/var/lib/kubelet/volumeplugins"下载Rook源代码
Rook官方提供了资源配置文件样例，到这里下载：
git clone https://github.com/rook/rook.git部署Rook Operator
执行下面的命令部署：
kubectl apply -f /home/alex/Go/src/rook/cluster/examples/kubernetes/rook-operator.yamlor
- Kubernetes中用Helm安装Ceph存储服务，https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1819623
- /cluster/charts
等待rook-operator和所有rook-agent变为Running状态：
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 22m2、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：
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：
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 39m3、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：
kubectl apply -f /home/alex/Go/src/rook/cluster/examples/kubernetes/rook-storageclass.yaml确认K8S资源的状态：
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，创建部署文件 pvc-test.yml：
apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata:
name: test-pvc
namespace: dev
spec:
storageClassName: rook-block
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 128Mi保存，然后进行部署：
kubectl create -f pvc-test.yml确定PV被成功提供：
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配置文件pv-consumer.yml，使用PV：
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部署该pv-consumer.yml：
kubectl apply -f pv-consumer.yml此Pod应该很快就执行完毕：
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（pv-consumer2.yml）：
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部署该Pod，如下：
kubectl apply -f pv-consumer2.yml查看第二个Pod的日志输出：
kubectl -n dev logs test test-container
# Hello可以看到，针对PV的读写操作正常。
4、清理系统
- 清理块存储
执行下面的命令，解除对块存储的支持：
kubectl delete -n rook pool replicapool
kubectl delete storageclass rook-block- 清理Rook集群
如果不再使用Rook，或者希望重新搭建Rook集群，你需要：
- 清理名字空间rook-system，其中包含Rook Operator和Rook Agent
- 清理名字空间rook，其中包含Rook存储集群（集群CRD）
- 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：
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）5、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：
apiVersion: v1 kind: Namespace metadata:
name: rook-system
---
apiVersion: v1 kind: Namespace metadata:
name: rookServiceAccount
apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata:
name: rook-operator
namespace: rook-system
imagePullSecrets:
- name: gmemregsecretClusterRole
定义一个访问权限的集合。
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。
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：
kubectl --namespace=rook-system create secret docker-registry gmemregsecret \
--docker-server=docker.gmem.cc --docker-username=alex \
--docker-password=lavender [email protected]
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：
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。
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."Pool
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: defaultObjectStore
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
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）：
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：
kubectl -n rook exec -it rook-tools bashrookctl开箱即用的命令包括rookctl、ceph、rados，你也可以安装任何其它工具。
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： |
| 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： |
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