【Docker 之Flannel 介绍】

本文介绍了Docker跨主机通信的几种实现方案,包括Pipework、Flannel、Weave等工具的工作原理和技术细节。Flannel通过覆盖网络技术为每个容器分配全局唯一的IP地址,而Weave则通过特殊的路由容器实现跨主机容器间的通信。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Docker跨主机容器间网络通信实现的工具有Pipework、Flannel、Weave、Open vSwitch(虚拟交换机)、Calico实现跨主机容器间的通信。其中Pipework、Weave、Flannel,三者的区别是:

 

Weave的思路

在每个宿主机上布置一个特殊的route的容器,不同宿主机的route容器连接起来。 route拦截所有普通容器的ip请求,并通过udp包发送到其他宿主机上的普通容器。

这样在跨机的多个容器端看到的就是同一个扁平网络。 weave解决了网络问题,不过部署依然是单机的。

 

flannel的思路 

Flannel是CoreOS团队针对Kubernetes设计的一个网络规划服务,简单来说,它的功能是让集群中的不同节点主机创建的Docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。但在默认的Docker配置中,

每个节点上的Docker服务会分别负责所在节点容器的IP分配。这样导致的一个问题是,不同节点上容器可能获得相同的内外IP地址。并使这些容器之间能够之间通过IP地址相互找到,也就是相

互ping通。

 

Flannel的设计目的就是为集群中的所有节点重新规划IP地址的使用规则,从而使得不同节点上的容器能够获得"同属一个内网"且"不重复的"IP地址,并让属于不同节点上的容器能够直接通过内网IP通信。

 

Flannel实质上是一种"覆盖网络(overlay network)",即表示运行在一个网上的网(应用层网络),并不依靠ip地址来传递消息,而是采用一种映射机制,把ip地址和identifiers做映射来资源定位。也就

是将TCP数据包装在另一种网络包里面进行路由转发和通信,目前已经支持UDP、VxLAN、AWS VPC和GCE路由等数据转发方式。

 

原理是每个主机配置一个ip段和子网个数。例如,可以配置一个覆盖网络使用 10.100.0.0/16段,每个主机/24个子网。因此主机a可以接受10.100.5.0/24,主机B可以接受10.100.18.0/24的包。flannel使用etcd来维护分配的子网到实际的ip地址之间的映射。对于数据路径,flannel 使用udp来封装ip数据报,转发到远程主机。选择UDP作为转发协议是因为他能穿透防火墙。例如,AWS Classic无法转发IPoIP or GRE 网络包,是因为它的安全组仅仅支持TCP/UDP/ICMP。

 

flannel 使用etcd存储配置数据和子网分配信息。flannel 启动之后,后台进程首先检索配置和正在使用的子网列表,然后选择一个可用的子网,然后尝试去注册它。

etcd也存储这个每个主机对应的ip。flannel 使用etcd的watch机制监视/coreos.com/network/subnets下面所有元素的变化信息,并且根据他来维护一个路由表

 

 

pipework的思路

pipework是一个单机的工具,组合了brctl等工具,可以认为pipework解决的是宿主机上的设置容器的虚拟网卡、网桥、ip等,可以配合其他网络使用。

 

 

Flannel is a simple and easy way to configure a layer 3 network fabric designed for Kubernetes.

 

How it works

Flannel runs a small, single binary agent called flanneld on each host, and is responsible for allocating a subnet lease to each host out of a larger, preconfigured address space. Flannel uses either the Kubernetes API or etcd directly to store the network configuration, the allocated subnets, and any auxiliary data (such as the host's public IP). Packets are forwarded using one of several backend mechanisms including VXLAN and various cloud integrations.

 

Networking details

Platforms like Kubernetes assume that each container (pod) has a unique, routable IP inside the cluster. The advantage of this model is that it removes the port mapping complexities that come from sharing a single host IP.

 

Flannel is responsible for providing a layer 3 IPv4 network between multiple nodes in a cluster. Flannel does not control how containers are networked to the host, only how the traffic is transported between hosts. However, flannel does provide a CNI plugin for Kubernetes and a guidance on integrating with Docker.

 

Flannel is focused on networking. For network policy, other projects such as Calico can be used.

 

Getting started on Kubernetes

The easiest way to deploy flannel with Kubernetes is to use one of several deployment tools and distributions that network clusters with flannel by default. For example, CoreOS's Tectonic sets up flannel in the Kubernetes clusters it creates using the open source Tectonic Installer to drive the setup process.

 

Though not required, it's recommended that flannel uses the Kubernetes API as its backing store which avoids the need to deploy a discrete etcd cluster for flannel. This flannel mode is known as the kube subnet manager.

 

 

flannel是CoreOS提供用于解决Dokcer集群跨主机通讯的覆盖网络工具。它的主要思路是:预先留出一个网段,每个主机使用其中一部分,然后每个容器被分配不同的ip;让所有的容器认为大家在同一个直连的网络,底层通过UDP/VxLAN等进行报文的封装和转发。

 

 



 

一条网络报文从一个容器发送到另外一个容器的过程:

1、容器直接使用目标容器的ip访问,默认通过容器内部的eth0发送出去。

2、报文通过veth pair被发送到vethXXX。

3、vethXXX是直接连接到虚拟交换机docker0的,报文通过虚拟bridge docker0发送出去。

4、查找路由表,外部容器ip的报文都会转发到flannel0虚拟网卡,这是一个P2P的虚拟网卡,然后报文就被转发到监听在另一端的flanneld。

5、flanneld通过etcd维护了各个节点之间的路由表,把原来的报文UDP封装一层,通过配置的iface发送出去。

6、报文通过主机之间的网络找到目标主机。

7、报文继续往上,到传输层,交给监听在8285端口的flanneld程序处理。

8、数据被解包,然后发送给flannel0虚拟网卡。

9、查找路由表,发现对应容器的报文要交给docker0。

10、docker0找到连到自己的容器,把报文发送过去。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值