深入浅出CoreOS(二):cloud-config和etcd

六,Spring Cloud Config配置管理 写在前面的话:本文大部分(说全部也没问题)都是抄写的,课堂的资料给的特别好。感觉耻于提笔,但不写上就影响整个博客内容了。以后会改/写出我的笔记的。 感谢你的路过,希望学生的笔记能给你一点微不足道的参考(2/100) Java基础思维导图,完整Java体系的链接 微服务部分内容链接。感谢开课吧。 大概十几个文章吧 6.1 Spring Cloud Config 简介    在Spring Boot项目中,默认会提供一个application.properties/applicat 阅读详情

这是关于深入浅出CoreOS的第二篇文章。在我上一篇文章中,主要阐述了CoreOS与其他Linux系统之间的不同、CoreOS的自动更新机制、发布渠道和集群发现的原理等。这篇文章中,我主要介绍一下cloud-config和etcd,文章最后会谈一些常见的集群架构。

Cloud-Config

Cloud-Config允许用户以声明的方式自定义各种级别的系统项目,例如网络配置,用户账户,systemd units(这将在下一篇文章中叙述)。Cloud-Config起源于Ubuntu,但在CoreOS中做了一些简单的修改。

在每一个CoreOS集群的核心,都有CoreOS-Cloudinit,我们用cloud-config文件来做初始化配置操作,在系统启动或者运行时用于配置系统。

什么是Cloud-Config?

Cloud-config是用YAML格式编写,规定使用空格和换行来限制列表、关联数组和值。这是关键性的格式化配置,所以在cloud-config部署到一个节点之前,必须使用CoreOS提供的在线工具进行验证。一个cloud-config文件必须使用#cloud-config开头,后续可以跟一个或多个关键字组成的关联数组。

下面是一些经常用到的关键字:

  • CoreOS: 处理CoreOS的一些比如更新策略、etcd2,、fleet、flannel、units等的细节
  • write_files: 使用命令在本地文件系统定义一系列文件
  • ssh-authorized-keys 添加可以验证核心用户的ssh公钥

下面是一个cloud-config的例子:

#cloud-config
hostname: core-01
coreos:
update:
reboot-strategy: off
etcd2:
name: core-01
initial-advertise-peer-urls: http://127.0.0.1:2380
initial-cluster-token: core-01_etcd
initial-cluster: core-01=http://127.0.0.1:2380
initial-cluster-state: new
listen-peer-urls: http://0.0.0.0:2380,http://0.0.0.0:7001
listen-client-urls: http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001
advertise-client-urls:  http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001
units:
- name: etcd2.service
  command: start
- name: fleet.service
  command: start
- name: docker-tcp.socket
  command: start
  enable: true
  content: |
    [Unit]
    Description=Docker Socket for the API

    [Socket]
    ListenStream=2375
    BindIPv6Only=both
    Service=docker.service

    [Install]
    WantedBy=sockets.target
- name: docker.service
  command: start
  drop-ins:
    - name: 50-insecure-registry.conf
      content: |
        [Unit]
        [Service]
        Environment=DOCKER_OPTS='--insecure-registry="0.0.0.0/0"'
write-files:
- path: /etc/conf.d/nfs
permissions: '0644'
content: |
 OPTS_RPC_MOUNTD=""
ssh_authorized_keys:
- ssh-rsa 121313dqx1e123e12… user@my_mac

想了解更过关于cloud-config的配置参数,请参考文档说明。

ETCD2.X

Etcd是一个开源的分布式键值对存储系统,专门为集群之间提供可靠的共享数据服务。

Etcd运行在每一个etcd集群的中央服务机器上(不用担心,随后我们会详细讲述此处),可以兼容机器运行的失败,甚至是中心机器运行失败(此时其他机器会替代中心机器)。

系统使用Raft一致性算法将数据的复制分发到etcd的节点。一致性是容错分布式系统的一个基本的要求,一致性也包含很多服务上的数据一致。这样一旦系统得出结论,这就是最终的结论了。

Deis使用etcd来存储数据,Kubernates同样也在使用etcd存储数据。

优化etcd集群的大小

Etcd集群的推荐3个、5个或者7个成员。尽管更大的集群可以提供更好的容错能力,但是它的写操作性能会不断降低,因为此时数据需要被复制到更多的机器上。常规上,集群中使用3或者5个成员就足够满足系统需求了。推荐集群中的成员数量是奇数个的,奇数个成员的集群不会更改大部分的需求数量,但可以通过增加额外的成员从而增加系统的容错能力。

下面的实践中我们对比一下偶数个成员和奇数个成员的不同:

28ab6d9e4dc3a840825d458a31028cdb.png

正如表中描述,增加额外一个成员扩充集群的大小到奇数成员数量是值得的。

在网络分区中,集群奇数成员可以保证在网络分区结束后总还会有大部分可以操作的集群。

更多关于etcd的内容,请参考etcd的文档说明。

下面是一个中央服务器的etcd设置:

#cloud-config
coreos:
etcd2:
# generate a new token for each unique cluster from https://discovery.etcd.io/new
discovery: https://discovery.etcd.io/60887e46255f4efew37077ccf12b5f06a54a
initial-advertise-peer-urls: http://$private_ipv4:2380
# listen on both the official ports and the legacy ports
# legacy ports can be omitted if your application doesn't depend on them
listen-client-urls: http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001
listen-peer-urls: http://$private_ipv4:2380,http://$private_ipv4:7001
data-dir: /var/lib/etcd2

https://discovery.etcd.io/new?size=3 已经定义使用,因此在初始化etcd是必须满足是3个成员的集群。

代理模式

当你为提供一个中央服务而启动一个隔离的etcd集群,worker机器就需要连接到etcd集群,并把自己作为一个集群成员注册进去,这样就可以接收部署集群 fleet units,获取操作系统的更新等等。

运行在每一个工作节点最容易的方式是通过代理,而不是启动etcd本地服务。运行etcd作为代理允许你网络上的etcd容易被发现,因为它可以作为本机服务运行在每一台机器上。在这个模式下,etcd作为一个反向代理主动向etcd节点发送客户端请求。由于etcd代理不能参与etcd的一致性复制,所以它既增加了还原力,也不减少集群的写操作。

需要通信的etcd服务可以连接到本机。

Etcd目前支持两种代理模式:readwrite和readonly。

默认的代理模式是readwrite,可以提供对集群的读写请求操作。

通过集群成员列表,代理可以周期性的轮转到每个成员,这样可以表面将所有的流量转发给一个成员。

下面是一个设置代理的例子:

#cloud-config
coreos:
etcd2:
listen-client-urls: http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001
advertise-client-urls: http://0.0.0.0:2379,http://0.0.0.0:4001
discovery: https://discovery.etcd.io/60887e46255f4efew37077ccf12b5f06a54a
proxy: on

通过下面URL,这些经由本地的客户端连接访问etcd中央服务:

https://discovery.etcd.io/60887e46255f4efew37077ccf12b5f06a54a

关于更多etcd代理的介绍可以参考文档。

集群架构

根据集群的大小和集群的使用场景,下面有几条共同的集群架构准则是必须遵守的。

我们强烈建议设置固定数量的机器运行etcd中央集群服务,再分离出一个单独固定数量的机器专门用于分布式应用控制,例如Deis,kubernetes,Mesos,OpenStack等。

分离出这些服务到固定数量的机器,可以确保它们能跨数据中心和可用区域分配,设置的静态网络允许简单启动。

如果你担心依赖发现服务,这种设计可以消除你的后顾之忧。

然后就可以设置你的worker机器连接到中央服务。在这种设置中,你可以放大或者缩小你的机器从而满足你的需求,再也不用担心超多集群的额定人数。

想获得通过cloud-config文件配置设计不同集群的架构的更多信息,请参考文档。

下面我们一起看几个例子:

笔记本上的DOCKER开发环境

如果你在本地开发,但是计划在生产环境运行容器,本地环境将帮助你获取镜像。

在本地笔记本上很容易就可以运行Docker命令,从而操作VMware或者VituralBox中的CoreOS VM。

下面是一个CoreOS VM开发环境:

![76b9bd79fa907a2b40118845357c4512.png](uploading 0%)

一个容易开发测试的集群

下面的CoreOS集群开发测试被充分利用:

17eeb0552835f57488789dd08b6e2a38.png

这种设置对运行你的开发环境,测试环境,裸机环境或者云虚拟主机都十分有用。

如果你是第一次使用CoreOS,你会经常调整你的cloud-config文件,需要启动,重启甚至重装好多机器。

这样不用通过生成新的发现URL和重启etcd,很容易就可以开启一个etcd节点。通过这种方式,你就可以根据你的需求从etcd节点自由地引导更多的机器。

fleet、locksmith、和 etcdctl的所有功能照常工作,但是通过etcd代理连接集群,而不是使用本地etcd实例。因为etcd只通过代理模式访问所有的机器,你的CPU和RAM会减少一些压力。

现在设置的这种环境具有最佳的性能。

一个CoreOS生产集群分为中央服务部分和worker部分:

92fccb09df5e77890e41a7f5c2e81d8e.png

将集群划分为中央服务和worker利于生产环境。对于大的集群,我们推荐要有三到四台机器运行中央服务。这样设置完成后,就可以在worker部门增加任意多的机器完成任务。每一个worker机器通过本地etcd代理使用在中央机器的分布式etcd集群。Fleet通过使用机器元数据和全局fleet units引导中央服务和worker机器上的jobs。我们将在下一篇文章中叙述这些。

注意:如果你有Deis,Kubernetes,或者需要专门机器的其他服务,不要把这些服务放到etcd集群机器中。相反专门使用固定数量的机器完成。我们推荐使用etcd集群奇迹运行其他任何etcd服务。

总结

这篇文章中我们讲到:

  • Cloud-config配置文件
  • 为什么建议etcd集群的机器数量为奇数
  • 代理模式运行etcd
  • 一些etcd集群的常规设置

在下一篇文章中我们就会更详细地学习一下sytemd和flee

CoreOS实践之路(高清完整,带目录) CoreOS实践之路,高清完整,带目录。 《CoreOS实战之路》是一本介绍CoreOS 操作系统使用和周边技术的入门实践类书籍。《CoreOS实战之路》内容分为三个主要部分。 第一部分(第1 章)主要介绍CoreOS 的基本概念和系统的安装,为后续各个组件的使用做好铺垫工作; 第二部分(第2~6 章)主要介绍Co reOS 中最核心的内置组件,通过这些组件,使用者能够完成大部分CoreOS 的日常操作和开发任务; 第三部分(第7~9 章)主要针对CoreOS 中一些比较进阶的话题以及组件进行更具体的讲解,并介绍一些CoreOS 使用技巧。 在通读了这些内容后,相信读者会对 CoreOS 系统有一个比较全面的认识。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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coreos 操作系统的使用

设置cloud-conf文件 sudo coreos-cloudinit --from-file=/home/core/cloud-config.yaml 查看系统的启动过程: journalctl --identifier=coreos-cloudinit   修改系统密码 启动的时候按e后进入,然后按F10启动。 coreos.autologin   etcd分为etcd和e...

qq_15156403的博客 2079

CoreOS Cloudinit指南

CoreOS Cloudinit指南 一、项目介绍 CoreOS Cloudinit,[已废弃],是CoreOS操作系统早期用于定制化配置的重要工具,允许用户通过提供云配置文档(cloud-config)或通过用户数据传递可执行脚本来初始化设置。该项目现已被Ignition取代,不再进行积极开发。它支持通过云-config对CoreOS机器进行一系列自定义,包括单位文件管理、etcd集群的引导等C...

gitblog_01098的博客 383

coreos-vagrant 调试终极指南:串口日志(serial logging)与 7 个常见问题排查技巧

> 📌 项目简介:coreos-vagrant 是一个极简的 Vagrantfile 模板项目(官方描述为 "Minimal Vagrantfile for Container Linux"),它让你用一条 `vagrant up` 命令,就能在本地的 VirtualBox 或 VMware 中快速启动一台 Container Linux(原 CoreOS)虚拟机。 当虚拟机启动卡住、SSH

gitblog_00761的博客 645

etcd3集群配置教程:Tack中的高可用键值存储解决方案

Tack是一个基于Terraform的Kubernetes集群部署工具,专为在AWS VPC中运行Container Linux by CoreOS而设计。本文将详细介绍如何在Tack项目中配置高可用的etcd3集群,确保Kubernetes集群数据存储的可靠性和稳定性。 ## 为什么选择etcd3作为Kubernetes的键值存储 etcd3是一个分布式、高可用的键值存储系统,作为Kuber

gitblog_00010的博客 313

coreos-vagrant 环境搭建完全指南:VirtualBox 与 Vagrant 安装配置一步到位

想快速体验 CoreOS(Container Linux)系统,又不想折腾复杂的安装流程?**coreos-vagrant 环境搭建**正是为你准备的捷径。这个开源项目提供了一份极简的 Vagrantfile 模板,配合 **VirtualBox 与 Vagrant 安装配置**这对黄金搭档,只需两三条命令,就能在本地拉起一台开箱即用的 CoreOS 虚拟机,非常适合新手学习容器技术与 Linux

gitblog_00064的博客 543

coreos-vagrant 源码深度剖析:Vagrantfile 核心逻辑逐行解读

coreos-vagrant 是一个专为 Container Linux(前身 CoreOS)打造的极简 Vagrant 虚拟机模板,整个仓库的核心资产就是一份只有 170 多行的 **Vagrantfile**。别小看这份文件,它一口气封装了插件自动安装、多节点集群创建、Ignition 系统初始化、NFS 共享目录、端口转发等能力。本文将以逐行解读的方式,带你彻底看懂 Vagrantfile

gitblog_00610的博客 481

coreos 安装

一、挂载coreos 镜像 引导live-cd 配置初始化coreos 系统 网卡和密码   进入live版系统后呈现这个状态 1 #任意编辑一个.network 文件,文件名随意,该文件不存在需自己创建 2 sudo vi /etc/systemd/network/static.network #配置网卡 3 [Match] 4 Name=ens32 ...

weixin_30387799的博客 225

etcd 生产环境采用全景:从 ADOPTERS.md 生产用户清单看 etcd 的集群规模、备份策略与源码佐证

[AUTOPTERS](https://link.gitcode.com/i/5728e4d9b42c114aef3981568818ccf5) 记录了 etcd 在各家生产环境中的真实落地情况,是了解这个分布式键值存储"被谁在用、怎么用"的第一手资料。本文以该清单为骨架,完整继承其中每个生产用户的部署细节(应用类型、集群规模、数据量级、运行环境、备份策略),并结合当前仓库源码,解释这些生产参数背

gitblog_00961的博客 805

如何利用CoreOS服务器对常见问题进行故障排查

提供:ZStack云计算 系列教程本教程为CoreOS上手指南系列九篇中的第八篇。内容简介CoreOS提供一系列强大的技术成果,能够显著简化分布式系统的构建流程。然而,新人用户们对这些工具往往并不熟悉。由于其中存在众多抽象层,因此我们往往很难确定问题的具体根源。在本教程中,我们将了解与CoreOS主机、Docker容器以及各服务管理工具相关的故障排查知识。对Cloud-Config文件进行调试Cor

zstack_org的博客 5820
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hxpjava1
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