Running your own CloudFoundry based on your IaaS. Part 2

本文详细介绍如何通过模板创建和配置CloudFoundry虚拟机,并搭建一个多节点集群环境,包括配置各节点间的通信及负载均衡。

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Step.3 Configure the new VM created by Template

当安装单节点CloudFoundry完成之后,我们就可以用vmc来测试下组件启动是否正常。测试之后,我们就可以使用IaaS的Template功能,把这个安装了完整CloudFoundry的虚拟机做成一个模板,留到做集群的时候使用。这一步,你完全可以使用自己喜爱的IaaS来做这件事情,比如CloudStack, Openstack, Amazon EC2之类的。这里我以CloudStack为例子。

1、给这个模板虚拟机的ROOT Volume做一个快照snapshot。(或者关机,再直接给这个VM做个Template)

2、然后基于snapshot创建模板

3、接下来就可以使用这个快照创建新VM了。这里的配置我使用的是2G内存 20G硬盘。


但是,这个新创建的虚拟机里的CF是直接启动不起来的。因为IP已经变了。我们需要配置一下。

这里我写了一个脚本,负责把虚拟机里关于CF配置中的IP部分改成新的虚拟机IP,并且重启关键的postgresql服务。(也跟IP相关)

  1. echo -e "\033[32m================== Reconfiguring the CloudFoundry now ===================\n \033[0m"  
  2.   
  3. localip=`/sbin/ifconfig -a|grep inet|grep -v 127.0.0.1|grep -v inet6|awk '{print $2}'|tr -d "addr:"`  
  4.   
  5. grep 172.17.4.221 -rl /root/cloudfoundry/.deployments/devbox/config  
  6.   
  7. if [ $? -ne 0 ]; then  
  8.    
  9.     echo -e "Nothing need to be done here \n"  
  10.   
  11. else  
  12.     sed -i "s/172.17.4.221/${localip}/g" `grep 172.17.4.221 -rl /root/cloudfoundry/.deployments/devbox/config`  
  13.     echo -e "\033[33m\nThe IP address of this CloudFoundry node has been set to ${localip} \033[0m\n"  
  14.   
  15. fi  
  16.   
  17. grep 172.17.4.221 -rl /etc/postgresql  
  18.   
  19. if [ $? -ne 0  ]; then  
  20.     echo -e "Nothing need to be done here \n"  
  21.   
  22. else  
  23.     
  24.     sed -i "s/172.17.4.221/${localip}/g" `grep 172.17.4.221 -rl /etc/postgresql`  
  25.     echo -e "\033[33m\nThe IP address of postgresql node has been set to ${localip} \033[0m\n"  
  26.   
  27. fi  
  28.   
  29.   
  30. echo -e "\033[34mRestarting PostgreSQL ...\n\033[0m"  
  31.   
  32. /etc/init.d/postgresql-8.4 stop  
  33. /etc/init.d/postgresql-8.4 start  
  34.   
  35. /etc/init.d/postgresql stop  
  36. /etc/init.d/postgresql start  
  37.   
  38. echo -e "\033[32m\nReconfiguration successed!\n\033[0m"  
  39. echo -e "\033[32m\nYou can use export CLOUD_FOUNDRY_EXCLUDED_COMPONENT=\"comp1|comp2|...\" to choose services\n\033[0m"  



172.17.4.221就是模板VM的IP。这个脚本非常简单,所以功能有限:

1、grep抓取本机IP信息的那句对于多个网卡(或者安装过VMPlayer之类的)的VM会有问题

2、CloudFoundry路径是写死的

所以,诸位大牛自己可以写一份更好的。


Step4. Configure and connect the VMs together

修改过IP之后,一个新的完整功能的CF节点就可以工作了。CloudFoundry设计非常简洁,模块间耦合度很低,天生就是用来搭建集群的。所以我们接下来的工作很简单:只要分别启动这些VM上所需的组件,并且用NATS把它们连起来即可!

这是我们最简单的一个的多节点部署方案:


node0: LoadBalancer(Nginx)
node1: CC, uaa, router0
node2: dea 0, mysql_node0
node3: dea 1, mysql_node1
node4: NATS, HM
node5: router1,mysql_gateway

这其实就是一个multi-router, multi-dea and multi-mysql的部署而已。

好了,把这些节点一个个克隆出来,然后做下面的简单工作:

1、login到每个VM中,比如node1

2、找到./devbox/config/cloud_controller.yml中nats://nats:nats@172.17.4.219:4222

3、修改该IP为node4的IP,

4、对其它的node做这项工作,然后启动该节点上需要的那几个组件即可(../vcap_dev start xxx xxx ...)

需要特殊处理的情况:

1、HM和CC需要共享数据库,所以如果你的HM是在独立的节点上,把这个IP改成你CC的IP


  1. # This database is shared with the cloud controller.  
  2. database_environment:  
  3.   production:  
  4.     database: cloud_controller  
  5.     host: 172.17.13.86  


另外,把CC的external_url改为api.yourdomain.com。需要注意的是,CF所有组件配置文件中诸如*.vcap.me这样的url都要改,所以需要每个组件都查看一下config。

(这里的*.yourdomain.com域名最终会被绑定到LB上,后面很快有说明)

2、多个Service节点的情况,别忘了给他们编号(index)


  1. index: 1  
  2. pid: /var/vcap/sys/run/mysql_node.pid  
  3. node_id: mysql_node_1  
  4. #CloudFoundry need this index to distinguish those mysql nodes.  

3、在NATS节点上需要单独启动NATS服务

/etc/init.d/nats-server   start


4、Multi-routers:这里我们的策略是用一个Nginx在多个Router前负责分配流量,Nginx节点是独立的,他的配置文件需要这么写:


 upstream cf_routers {
    server ip_of_router_0; 
    server ip_of_router_1;
  }

  server {
    listen       80;
    
# if you do not have a domain, try to use your hosts file.
    server_name  *.yourdomain.com;  
    server_name_in_redirect off; 
    location / {
      access_log   /root/cloudfoundry/.deployments/devbox/log/nginx_access.log main;
      proxy_buffering             off;
      proxy_set_header            Host $host;
      proxy_set_header            X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
      proxy_redirect              off;
      proxy_connect_timeout       10;
      proxy_send_timeout          30;
      proxy_read_timeout          30;

      proxy_pass                 http://cf_routers;
    }
  }

别忘了配置完之后重启一下:/etc/init.d/nginx restart

最后,在你的IaaS层的网络功能里把*.yourdomain.com绑定到这个LB上就可以了,以后target这个domain就可以使用你的集群环境。


Step 5. Other things TODO


截止到这里,你的集群搭建工作其实已经完成了。不过,还有些后续的东西可以做。


首先,这里的CC和HM是单节点的。如果要做成多节点怎么办?其实,这几个节点需要共享如下两个目录:

droplets: /var/vcap/shared/droplets

resources: /var/vcap/shared/resources

所以,我们需要做一个NFS的server,然后几个CC节点都从这个server上mount如上两个目录的文件到它们本地的存储中。这里NFS是原生的,其实你可以替换成支持FUSE的其他文件系统,CF是支持这部分的修改的。

当然,别忘了多个CC对应的是同一个external_url,即api.yourdomain.com,所以别忘了修改CC各自的配置文件。

这时,你对CF的target请求按照如下流程走:

vmc target api.yourdomain.com -> LB -> LB选择某一个Router -> Router选择某一个CloudController


其次,多个CC&HM节点之间还需要共享一个跨node的数据库(从CC&HM的配置文件可以看到这个数据库的配置),然后在上述配置文件中连接CC&HM到这个数据库的master节点上。


顺便说一句,我们的工作其实是在无意中模仿了BOSH。我们实验室在模板VM中建立并启动了一个Http Sever,负责接收Client端的任务请求。这其实也是类似于agent的工作。不过跟BOSH相比,我们的这种部署方法也只是半自动的。只不过,我们实验室用的IaaS不止CloudStack,所以做很多套BOSH CPI目前来看还不太需要。大家可以参考CLoudFoundry官方提供的资料来学习BOSH。

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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