Dragonfly 在 Kubernetes 多集群环境下分发文件和镜像

2023-11-03 22:40
文章标签 镜像 集群 kubernetes 环境 分发 dragonfly

本文主要是介绍Dragonfly 在 Kubernetes 多集群环境下分发文件和镜像，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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文｜戚文博（花名：百蓦）

Dragonfly Maintainer

蚂蚁集团软件工程师

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主要负责「基于 P2P 的文件分发以及镜像加速系统」。

本文 2036 字 阅读 8 分钟

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

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

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

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准备 Kubernetes 集群

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

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

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

使用配置文件创建 Kind 集群：

kind create cluster --config kind-config.yaml

切换 Kubectl 的 context 到 Kind 集群：

kubectl config use-context kind-kind

Kind 加载 Dragonfly 镜像

下载 Dragonfly latest 镜像：

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

Kind 集群加载 Dragonfly latest 镜像：

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

创建 Dragonfly 集群 A

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

基于 Helm Charts 创建

Dragonfly 集群 A

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

containerRuntime:containerd:enable: trueinjectConfigPath: trueregistries:- 'https://ghcr.io'scheduler:image: dragonflyoss/schedulertag: latestnodeSelector:cluster: areplicas: 1metrics:enable: trueconfig:verbose: truepprofPort: 18066seedPeer:image: dragonflyoss/dfdaemontag: latestnodeSelector:cluster: areplicas: 1metrics:enable: trueconfig:verbose: truepprofPort: 18066dfdaemon:image: dragonflyoss/dfdaemontag: latestnodeSelector:cluster: ametrics:enable: trueconfig:verbose: truepprofPort: 18066manager:image: dragonflyoss/managertag: latestnodeSelector:cluster: areplicas: 1metrics:enable: trueconfig:verbose: truepprofPort: 18066jaeger:enable: true

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

$ helm repo add dragonfly https://dragonflyoss.github.io/helm-charts/
$ helm install --wait --create-namespace --namespace cluster-a dragonfly dragonfly/dragonfly -f charts-config-cluster-a.yaml
NAME: dragonfly
LAST DEPLOYED: Mon Aug  7 22:07:02 2023
NAMESPACE: cluster-a
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Get the scheduler address by running these commands:export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-a -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-a $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")kubectl --namespace cluster-a port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORTecho "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"2. Get the dfdaemon port by running these commands:export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-a -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-a $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.3. Configure runtime to use dragonfly:https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/4. Get Jaeger query URL by running these commands:export JAEGER_QUERY_PORT=$(kubectl --namespace cluster-a get services dragonfly-jaeger-query -o jsonpath="{.spec.ports[0].port}")kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:$JAEGER_QUERY_PORTecho "Visit http://127.0.0.1:16686/search?limit=20&lookback=1h&maxDuration&minDuration&service=dragonfly to query download events"

检查 Dragonfly 集群 A 是否部署成功：

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

创建 Manager REST 服务的

NodePort Service 资源

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

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: manager-restnamespace: cluster-a
spec:type: NodePortports:- name: httpnodePort: 30950port: 8080selector:app: dragonflycomponent: managerrelease: dragonfly

使用配置文件创建 Manager REST 服务的 Service 资源：

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

访问 Manager 控制台

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

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

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创建 Dragonfly 集群 B

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

Manager 控制台创建

Dragonfly 集群 B 的记录

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

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创建 Dragonfly 集群 B 记录成功。

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使用 Scopes 配置区分

不同 Dragonfly 集群

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

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

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

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

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

基于 Helm Charts 创建

Dragonfly 集群 B

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

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  • Scheduler.config.manager.schedulerClusterID 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 Scheduler cluster ID 值。

  • Scheduler.config.manager.addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。

  • seedPeer.config.scheduler.manager.seedPeer.clusterID 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 Seed peer cluster ID 值。

  • seedPeer.config.scheduler.manager.netAddrs[0].addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。

  • dfdaemon.config.host.idc 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 IDC 值。

  • dfdaemon.config.scheduler.manager.netAddrs[0].addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。

  • externalManager.host 是 Manager 的 GRPC 服务的 Host。

  • externalRedis.addrs[0] 是 Redis 的服务地址。

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

containerRuntime:containerd:enable: trueinjectConfigPath: trueregistries:- 'https://ghcr.io'scheduler:image: dragonflyoss/schedulertag: latestnodeSelector:cluster: breplicas: 1config:manager:addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003schedulerClusterID: 2seedPeer:image: dragonflyoss/dfdaemontag: latestnodeSelector:cluster: breplicas: 1config:scheduler:manager:netAddrs:- type: tcpaddr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003seedPeer:enable: trueclusterID: 2dfdaemon:image: dragonflyoss/dfdaemontag: latestnodeSelector:cluster: bconfig:host:idc: cluster-2scheduler:manager:netAddrs:- type: tcpaddr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003manager:enable: falseexternalManager:enable: truehost: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.localrestPort: 8080grpcPort: 65003redis:enable: falseexternalRedis:addrs:- dragonfly-redis-master.cluster-a.svc.cluster.local:6379password: dragonflymysql:enable: falsejaeger:enable: true

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

$ helm install --wait --create-namespace --namespace cluster-b dragonfly dragonfly/dragonfly -f charts-config-cluster-b.yaml
NAME: dragonfly
LAST DEPLOYED: Mon Aug  7 22:13:51 2023
NAMESPACE: cluster-b
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Get the scheduler address by running these commands:export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-b -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-b $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")kubectl --namespace cluster-b port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORTecho "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"2. Get the dfdaemon port by running these commands:export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-b -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-b $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.3. Configure runtime to use dragonfly:https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/4. Get Jaeger query URL by running these commands:export JAEGER_QUERY_PORT=$(kubectl --namespace cluster-b get services dragonfly-jaeger-query -o jsonpath="{.spec.ports[0].port}")kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:$JAEGER_QUERY_PORTecho "Visit http://127.0.0.1:16686/search?limit=20&lookback=1h&maxDuration&minDuration&service=dragonfly to query download events"

检查 Dragonfly 集群 B 是否部署成功：

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

创建 Dragonfly 集群 B 成功。

dc50216db2afaab80e10666e5844eb74.png

使用 Dragonfly 在多集群环境下分发镜像

集群 A 中 Containerd 通过

Dragonfly 首次回源拉镜像

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

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

暴露 Jaeger 16686 端口：

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

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

020a8be599a4c6b9082eae61f57e4421.jpeg

Tracing 详细内容：

5d544950f5e15878ccd6df43720ca6ed.jpeg

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

集群 A 中 Containerd 下载镜像命中

Dragonfly 远程 Peer 的缓存

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

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

暴露 Jaeger 16686 端口：

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

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

eebff4854c66642c69b6e87bd9e4783c.jpeg

Tracing 详细内容：

7857f1fdf98f25136495774485cc933f.jpeg

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

集群 B 中 Containerd 通过

Dragonfly 首次回源拉镜像

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

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

暴露 Jaeger 16686 端口：

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

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

226ef4148cb6eeea45552050466a1299.jpeg

Tracing 详细内容：

cd63eb2a3a3c0cf2f45738898f6bc6ef.jpeg

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

集群 B 中 Containerd 下载镜像命中

Dragonfly 远程 Peer 的缓存

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

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

暴露 Jaeger 16686 端口：

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

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

289a6ba1c3e29461379a11522956fd15.jpeg

Tracing 详细内容：

4765a9af2cdfd68f2f7d693011b37388.jpeg

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

Dragonfly Star 一下✨：
https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

相关链接

[1]Kind：https://kind.sigs.k8s.io/

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

[3]Dragonfly 官网：https://d7y.io/

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

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

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

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

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

[9]Nydus 官网: https://nydus.dev/

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这篇关于Dragonfly 在 Kubernetes 多集群环境下分发文件和镜像的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/341359。

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