同时面向运维和开发的企业级PaaS平台--OpenShift

Posted 2020-07-20

大卫说：笔者在年初分享过一篇文章《大卫看Docker-第一篇》。文中介绍了Docker一些基本概念。本文同时作为《大卫看Docker-第二篇》而存在。
    

    随着容器技术的兴起，越来越多的人都在关注这项技术。既然Docker是一项很不错的技术，如何将它应用到企业中呢？对此，红帽的提供了基于容器的、同时面向运维和开发的企业级开源PaaS解决方案。

    此前文章已经提到过，红帽作为开源界的领导者，其所有企业级解决方案在社区都有对应的开源项目，openshift也不例外。2011年，Redhat启动了PaaS平台项目OpenShift。一年以后，Redhat宣布将OpenShiftOrigin项目开源。Origin既是PaaS平台OpenShift的开源代码库，也是其社区与项目的名称。

    谈到OpenShift，必须提到另外两个开源项目：Atomic和Kubernetes。

AtomicProject

2014年，红帽启动Atomic项目。Atomic是一个用于运行Docker容器的原型系统。Atomic项目并不是为了构建另一个操作系统。Atomic项目的核心是一个软件包安装系统，即rpm-ostree。简单而言就是用容器运行操作系统内部的服务，提供容器化的Linux操作系统。

 

KubernetesProject

Kubernetes是Google和红帽发起的开源项目，它提供容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用，功能很强大，谷歌每天用它管理20亿个容器。其主要功能有：

• 使用Docker对应用程序包装(package)、实例化(instantiate)、运行(run)；

• 以集群的方式运行、管理跨机器的容器；

• 解决Docker跨机器容器之间的通讯问题；

• Kubernetes的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。

 

OpenShift的企业解决方案

Docker的技术本身大家应该都比较熟悉了，不熟悉的同学可以参照笔者此前的文章《大卫看Docker第一篇》。Docker是一种容器的技术，有它的优势，也有其明显的劣势。比如缺乏持久化存储、高可用缺失、网络方面限制、容器的编排实现（弹性扩展等）等等，如果Docker想为企业生产所使用，这些问题必须都得到解决。

 

Kubernetes主要解决的是docker的编排部署问题，此外，提供了一定的运维能力。例如， Kubernetes可以控制Pod（容器的集合）的副本数，一个坏了，马上新生成一个，从而强制保证应用的高可用

OpenShift在Docker和Kubernetes之上，提供了持久化存储、企业内部registry、认证等功能，并增强了客户体验。Openshift的版本经历了1.0, 2.0等，目前最新的版本是3.2。

同时面向运维和开发的PaaS解决方案

通常PaaS解决方案主要是针对开发的。而红帽提供的OpenShift既面向运维，又面向开发。简而言之，OpenShift=容器云解决方案+应用管理解决方案（程序打包，管理）。OpenShift面向运维主要体现在能够保证Pod（包含一个或多个容器)中运行应用的高可用、实现Pod的编排部署、弹性伸缩等。

OpenShift面向开发主要体现在Source to Imagine（S2I）。OpenShift通过Image Streams跟踪imagine，实现从从源码到生产使用镜像进行***式打通，它大大缩短了客户应用开发的时间，从而帮助客户实现敏捷式开发。

由于篇幅有限，本文先着重介绍OpenStack本身的架构，S2I的内容会在随后的文章中介绍。

OpenShift的架构

 

OpenShift内部几大组件： Master节点、Node节点、RoutingLayer、Service Layer、持久存储、Registry。

 

• master是OpenShift集群的管理节点，它包含管理组件，如API Server，controller manager server, 和etcd。Master节点通过Node节点上的服务管理Node节点，管理Node节点的健康状态。在生产环境中，通常至少部署3个master节点。

• Node节点提供容器的运行环境。每个Node节点都被Master管理。Node节点可以是物理机，也可以是虚拟机（当然需要安装RHEL），甚至可以是云环境。生产中，Node节点通常多余一个。

• Service Layer负责不同Service之间通讯的。Service是Openshift中的一个客户应用，如Tomcat。

• Routing layer：提供对外网服务。把外部的请求，路由到内部。

• 持久存储：为容器的数据盘提供持久存储。

• Registry：企业内部镜像库。

 

在以上的概念中，Master和Node节点的概念相对好理解，前者负责管理，后者服务提供容器运行所依赖的资源。针对后几个概念，笔者用相对通俗的语言进行介绍。

 

Pod的意义

在OpenShift中，Pod是最小可管理单元。一个Pod包含一个或者多个容器。一个Pod中通常运行提供一个应用服务的一个或者多个容器。一个Pod只能在一个Node节点上，pod有自己的IP。多个Pod一起为一个应用提供服务，组成一个Service，它有一个Service IP。Service不同的pod可以运行在不同node上。

 

举个比较容易理解的例子：客户有一套三层的应用，nginx/Tomcat/Msql。三层都放到容器里。其中，Tomcat和mysql由于比较重要，需要设置两个副本，Nginx不需要设置副本。那么Pod如何划分比较好？

比较好的做法是，把Nginx，Tomcat，Mysql分成三个Pod。将后两个pod的副本数设置为2。这样，Tomcat，Mysql就会分别对应两个pod。

一般情况下，我们有强逻辑关系的容器放到一个pod里。比如，Tomcat的pod包含三个容器，一个负责运行tomcat，一个负责日志收集，一个负责健康检查，后两个容器为tomcat的正常运行提供辅助功能。这样，这个pod就是一个能够提供独立tomcat服务的一个单元，如果对其设置副本，只需要在本Node或者其他Node上运行第二个Pod即可，pod之间可以实现负载均衡。

Nginx，tomcat，mysql三个service之间的通讯，是通过service IP实现内部通讯。如果Nginx需要对外提供服务，那么就需要Routing layer的协助。Routing Layer也是一个pod，里面运行HAproxy。每个node节点上有一个Routing pod。HAproxy会获取到Pod的IP地址，并将应用对外提供的域名和80端口与Pod IP之对应起来。当对应关系建立起来以后，互联网请求访问域名时，请求就会直接链接到Pod IP上（如果一个应用有多个Pod，HAproxy胡会自动实现负载均衡），而不必再经过Service IP层。请记住，Service IP只负责Pod(一个或者多个node上)之间的通讯。

 

举一个例子，在实验环境中，有一个Master节点，一个Node节点，4个Service，每个Service都有自己的IP地址，我们主要关注bookstore-mysql这个service，它的IP是172.30.90.222。

登录到node节点上，通过iptables看service IP的指向：

bookstore-mysql的service IP指向172.25.6.11:52176，172.25.6.11是Node的本机IP。我么

可以看到，不同的service绑定Node IP不同的端口。

我们进一步查看一个Service IP和Pod IP的对应关系，以及Pod IP如何对外提供服务。

首先先查看一个名为bookstore的service。它的service IP是172.30.87.202。

可以查看到，service ip后端对应的两个pod的IP，分别是10.1.0.17和10.1.0.22。

我们通过图形化界面，也可以看到两个pod的信息以及IP地址：

Routing Layer对域名查看

首先进入到routing对应的pod，查看HAproxy的配置文件(haproxy.conf)，在配置文件中，最后部分是backend的对应地址，也就是pod的地址：

查看配置文件中前面的部分，可以查看/var/lib/haproxy/conf/os_http_be.map。该文件记录了Routing对外提供的域名。

查看该配置文件，可以看到对外暴露的域名：

其中，bookstore-template.cloudapps6.example.com就是应用对外的域名。通过它，用户就可以访问这个域名，然后请求按照负载均衡的方式会，被转发到两个Pod上，它们的IP是：10.1.0.17、10.1.0.22。

Pod的弹性扩展：

在虚拟化时代，应用的弹性扩展是比较复杂的，而在OpenShift中，我们可以通过一条命令，动态增加或者减少一个应用Pod的数量，从而实现弹性扩展。接上面的实验，bookstore service对应两个pod，将其扩展到三个：

我们在页面上看到，pod的副本数已经变成了三个：

 新生成的pod的IP地址，10.1.0.24，也会随后被自动添加到HAProxy的对应表中，与外网域名对应起来，新的外部访问请求进来以后，新的pod就可以承担负载了。

持久化存储的意义

Pod由于意外down以后，Pod在分钟级别就可以完成重建。但我们知道，对客户而言，数据时最重要的，这就需要为容器提供持久化存储。有了持久化存储，重建的Pod可以访问之前Pod存放的数据，迅速恢复应用。如果将应用部署在多个Pod上，就可以轻松实现应用的多活。

Openshit提供的持久化存储目前支持主流存储协议，iscsi，NFS，ceph等。OpenShift提供持久化存储，有两个概念：PV（Persistent Volume）和PVC（Persistent VolumeClaim）

 

概念听起来比较难复杂，为了方便理解，我举一个例子。

我们要新建一个pod，pod中有三个容器，这个Pod需要2G的持久存储空间。那我们需要做什么?

首先，创建PV。也就是这个2G的空间。就操作方式而言，是修改PV的JSON配置文件，指定PV的大小和PV存放的地址：

然后根据修改好的JSON文件创建PV。PV创建好以后，接着创建PVC。

PVC的JSON文件中，除了定义了Pod需要的存储空间大小，还会定义其他参数，如对PV的访问方式等等。

接下来，通过OpenShift命令创建PVC，

#oc create -f ./pvc.json

PVC创建好以后，它会根据自己配置文件中的设置（容量等），主动寻找PV并与之关联。PV和PVC之间是一一对应的。

#oc get pvc

创建Pod的时候，就可以在它的JSON文件中，指定它访问的PVC，因为PVC已经与PC强关联起来，Pod在创建的时候，就能够申请到持久化存储空间了。

 

下图是创建Pod的JSON文件的部分内容，在该文件存储配置部分指定了创建Pod访问的PVC，因为这个PVC已经与PV，也就是mysqldb-volume关联起来了，Pod创建好以后，数据就会存在这个PV上。

很多时候，多个Pod可能需要访问共同的外部数据，那么就可以在Pod的JSON文件中，指定多个PVC。也就是说，让一个PVC被多个Pod关联。但需要注意的是，被共享的PV，在其JSON的配置文件中，需要指明access mode的方式为ReadWriteMany：

AccessModes可以被设置成三种方式：

• ReadWriteOnce：PV可以被单个Pod读写。

• ReadOnlyMany：PV可以被多Pods只读。

• ReadWriteMany：PV可以被多个Pods读写。

Registry

有了OpenShift，用户获取image可以有三种方式：

通过Docker组织的Registry获取；

通过红帽认提供的Registry获取；

通过OpenShift自建的Registry获取；

内部Registry方便实现SI2中的BC或者DC获取和上传image，而不必连接到公网。

 

配置registry的步骤比较简单和常见，这里就不再进行详细介绍了。

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