2019年四月月 发布的文章

使用nomad在weave网络中部署工作负载

当初Kubernetes网络的设计目标是使得开发者使用pod时在网络这一层面可以像使用传统物理主机或虚拟机一样。具体的基本要求如下:

  • 所有pod间均应可以在无需NAT的情况下直接通信;
  • 所有集群节点与所有集群的Pod之间均应可以在无需NAT的情况下直接通信;
  • 容器自身的地址和其他pod看到的它的地址是同一个地址;

按照这样的要求,集群中的每个pod都在一个平坦的、共享网络命名空间中,并且每个Pod都拥有一个IP,通信时无需端口映射。 用户也需要额外考虑如何建立Pod之间的连接,也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。基于这些要求而实现的k8s pod网络模型,将具有向后兼容的特性,可以使得Pod从某些角度上可以被看成是一个传统的物理主机或vm来对待。

《使用nomad实现集群管理和微服务部署调度》一文中,我们看到nomad部署调度的driver为docker的服务实例都是通过主机和容器间的端口映射来对外提供服务的。服务实例多的时候,大量服务端口出现在眼前,我们很难用端口判断这是什么服务。并且通过映射端口暴露服务有局限,对于那些需要映射到主机固定端口的服务来说,很可能存在与其他服务的端口冲突而导致部署失败。除此之外,这种端口映射的方式还缺少隔离的作用,所有实例暴露的端口在同一个全局网络空间。

nomad是否可以像k8s一样将服务实例部署到overlay网络中从而实现每个服务实例所在container可以被看成一个独立的vm;并且我们还可以通过划分overlay的网段来隔离,实现某种意义上的“多租户”呢?在本篇文章中,我们来试验一下上述想法是否可行。

一、搭建试验环境

我们这次在一个VirtualBox搭建的三节点环境中进行验证。如果小伙伴对这段很熟悉,或者有现成的环境可用,那么可以跳过这一小节。另外这节不是重点,我不会对这个过程用过多文字做解释。

1. 创建虚机,组建网络

我们在一台ubuntu 18.04 desktop版本主机上搭建环境,所使用的软件版本信息如下:

  • VirtualBox: 5.2.18

  • Guest OS: Ubuntu 16.04.6 LTS (GNU/Linux 4.4.0-142-generic x86_64)

组件环境的虚拟机和网络拓扑示意图如下:

img{512x368}

如上图所示:三个vm 通过连入host-only网络(vboxnet0)实现内网通;通过连入NAT网络(NatNetwork)实现外网通。(怪异:在windows上的virtualbox实际上通过natnetwork即可实现全通的,无需host-only network,但是在ubuntu下居然不行)。

每个vm中网络配置如下:

# cat /etc/network/interfaces

# This file describes the network interfaces available on your system
# and how to activate them. For more information, see interfaces(5).

source /etc/network/interfaces.d/*

# The loopback network interface
auto lo
iface lo inet loopback

# The primary network interface
auto enp0s3
iface enp0s3 inet dhcp

auto enp0s8
iface enp0s8 inet dhcp

保存后,执行/etc/init.d/networking restart生效。

另外每个vm上安装了openssh-server(apt install openssh-server)并设置root可登陆。三个vm的主机名分为为u1、u2和u3(可通过hostnamectl –static set-hostname u1设置。并在/etc/hosts中添加主机名和内网IP的对应关系)。

每台主机上安装了docker引擎(通过apt install docker.io安装),docker版本信息如下:

# docker version
Client:
 Version:           18.09.2
 API version:       1.39
 Go version:        go1.10.4
 Git commit:        6247962
 Built:             Tue Feb 26 23:56:24 2019
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server:
 Engine:
  Version:          18.09.2
  API version:      1.39 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.10.4
  Git commit:       6247962
  Built:            Tue Feb 12 22:47:29 2019
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false

二、使用weave创建跨节点的overlay network

我们选择weave作为overlay network的实现。

1. 安装weave

我们在每个vm节点上安装目前最新版本的weave,以一个节点为例:

# curl -L git.io/weave -o /usr/local/bin/weave
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:--  0:00:01 --:--:--     0
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:--  0:00:02 --:--:--     0
100   595    0   595    0     0     62      0 --:--:--  0:00:09 --:--:--   137
100 52227  100 52227    0     0   4106      0  0:00:12  0:00:12 --:--:-- 21187

# chmod a+x /usr/local/bin/weave

# weave version
weave script 2.5.1

... ...

通过weave setup预先将weave相关的容器Image下载到各个节点,为后面的weave launch所使用。

# weave setup

2.5.1: Pulling from weaveworks/weave
... ...
c458f7a37ca6: Pull complete
Digest: sha256:a170dd93fa7e678cc37919ffd65601d1015da6c3f10878534ac237381ea0db19
Status: Downloaded newer image for weaveworks/weave:2.5.1
2.5.1: Pulling from weaveworks/weaveexec
... ...
c11f30d06b58: Pull complete
Digest: sha256:ad53aaabf648548ec26cceac3ab49394778322e1623f0d184a2b74ad06338087
Status: Downloaded newer image for weaveworks/weaveexec:2.5.1
latest: Pulling from weaveworks/weavedb
9b0681f946a1: Pull complete
Digest: sha256:c280cf4e7208f4ca0d2514539e0f476dd12db70beacdc368793b7736de023d8d
Status: Downloaded newer image for weaveworks/weavedb:latest

2. 启动跨多节点(peer) weave network

weave的一个优点是建立跨节点overlay network时并不需要一个外部的存储(比如etcd),位于多个节点上的weave进程会自动同步相关信息。而且weave支持动态向weave overlay network中添加节点。

我们来初始化这个由三个vm节点构成的weave overlay network:

root@u1:~# weave launch --no-dns 192.168.56.4 192.168.56.5
78f459a4a8acc07d46c1f86a15a519b91978c809876452b9d9c1294e760394a9

root@u2:~# weave launch --no-dns 192.168.56.3 192.168.56.5
1f379e50f3917e05bd133589f75594d7b2da20a680bb1e5e7172e37a18abe3ff

root@u3:~# weave launch --no-dns 192.168.56.3 192.168.56.4
aa600bfad8db8711e2cbc5f8e127022460ca3738226dd7aa33bb5b9b049f8cee

执行完上面命令后,在任意一个vm节点上执行下面命令,查看节点weave之间的连接状态:

root@u1:~# weave status connections
<- 192.168.56.4:54715    established fastdp 8e:d8:ad:a8:32:eb(u2) mtu=1376
<- 192.168.56.5:51504    established fastdp f6:58:43:5c:68:d7(u3) mtu=1376

我们看到u1节点已经和u2、u3节点成功建立了连接,weave的工作模式是fastdp(fast data path),mtu为默认的1376(适当调节weave mtu可以提升weave overlay network的网络性能)。
我们也可以通过weave status命令查看一下weave网络的整体状态:

# weave status

        Version: 2.5.1 (up to date; next check at 2019/04/18 12:35:41)

        Service: router
       Protocol: weave 1..2
           Name: f6:58:43:5c:68:d7(u3)
     Encryption: disabled
  PeerDiscovery: enabled
        Targets: 3
    Connections: 3 (2 established, 1 failed)
          Peers: 3 (with 6 established connections)
 TrustedSubnets: none

        Service: ipam
         Status: ready
          Range: 10.32.0.0/12
  DefaultSubnet: 10.32.0.0/12

        Service: dns
         Domain: weave.local.
       Upstream: 10.0.3.3
            TTL: 1
        Entries: 0

        Service: proxy
        Address: unix:///var/run/weave/weave.sock

        Service: plugin (legacy)
     DriverName: weave

3. 在weave overlay network中创建container并测试overlay网内container的互通性

我们通过为docker指定net driver为weave的方式让docker在weave overlay network中创建container:

root@u1:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

root@u2:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

root@u3:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

我们在u1上启动的容器内去ping位于其他两个vm上启动的新容器:

/ # ping -c 3 10.32.0.1
PING 10.32.0.1 (10.32.0.1): 56 data bytes
64 bytes from 10.32.0.1: seq=0 ttl=64 time=1.540 ms
64 bytes from 10.32.0.1: seq=1 ttl=64 time=1.548 ms
64 bytes from 10.32.0.1: seq=2 ttl=64 time=1.434 ms

--- 10.32.0.1 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 1.434/1.507/1.548 ms

/ # ping -c 3 10.46.0.0
PING 10.46.0.0 (10.46.0.0): 56 data bytes
64 bytes from 10.46.0.0: seq=0 ttl=64 time=5.118 ms
64 bytes from 10.46.0.0: seq=1 ttl=64 time=1.608 ms
64 bytes from 10.46.0.0: seq=2 ttl=64 time=1.837 ms

--- 10.46.0.0 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 1.608/2.854/5.118 ms

我们看到位于weave overlay network中的三个容器是连通的。

4. 测试host到weave overlay网络中容器的连通性

考虑到后续host上的consul会对部署在weave overlay network中的container中的服务做health check,因此需要在host上能连通位于overlay network中的container。

我们来测试一下:

root@u1:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

/ # ip a
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue qlen 1
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
29: ethwe0@if30: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1376 qdisc noqueue
    link/ether aa:8f:45:8f:5f:d6 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.40.0.0/12 brd 10.47.255.255 scope global ethwe0
       valid_lft forever preferred_lft forever
31: eth0@if32: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue
    link/ether 02:42:ac:12:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.18.0.2/16 brd 172.18.255.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever

root@u1:~# ping 10.40.0.0
PING 10.40.0.0 (10.40.0.0) 56(84) bytes of data.

^C
--- 10.40.0.0 ping statistics ---
4 packets transmitted, 0 received, 100% packet loss, time 3024ms

从测试结果来看,在host无法ping通位于weave network上的container。这个问题实则也显而易见,因为当前host上的路由表中没有以weave网络range: 10.32.0.0/12为目的地址的路由,并且weave网络设备也并未启用ip地址:

root@u1:~# ip route
default via 10.0.3.2 dev enp0s8
10.0.3.0/24 dev enp0s8  proto kernel  scope link  src 10.0.3.15
172.17.0.0/16 dev docker0  proto kernel  scope link  src 172.17.0.1
172.18.0.0/16 dev docker_gwbridge  proto kernel  scope link  src 172.18.0.1
192.168.56.0/24 dev enp0s3  proto kernel  scope link  src 192.168.56.3

关于这个问题,weave官方给出了答案:我们可以通过weave expose命令自动为主机上的weave设备分配ip地址,添加到10.32.0.0/12的路由。

root@u1:~# weave expose
10.40.0.1

root@u1:~# ip a

.... ...

7: weave: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1376 qdisc noqueue state UP group default qlen 1000
    link/ether b2:97:b5:7b:0f:a9 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.40.0.1/12 brd 10.47.255.255 scope global weave
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::b097:b5ff:fe7b:fa9/64 scope link
       valid_lft forever preferred_lft forever

.... ...

root@u1:~# ip route
default via 10.0.3.2 dev enp0s8
10.0.3.0/24 dev enp0s8  proto kernel  scope link  src 10.0.3.15
10.32.0.0/12 dev weave  proto kernel  scope link  src 10.40.0.1
172.17.0.0/16 dev docker0  proto kernel  scope link  src 172.17.0.1
172.18.0.0/16 dev docker_gwbridge  proto kernel  scope link  src 172.18.0.1
192.168.56.0/24 dev enp0s3  proto kernel  scope link  src 192.168.56.3

我们看到在u1节点上执行完expose之后,weave设备拥有了自己的ip地址,并且主机路由表中也增加了10.32.0.0/12网络的路由。我们再来测试一下u1上主机到container是否通了:

root@u1:~# ping 10.40.0.0
PING 10.40.0.0 (10.40.0.0) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.40.0.0: icmp_seq=1 ttl=64 time=4.42 ms

64 bytes from 10.40.0.0: icmp_seq=2 ttl=64 time=1.04 ms
64 bytes from 10.40.0.0: icmp_seq=3 ttl=64 time=1.21 ms
^C
--- 10.40.0.0 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2003ms
rtt min/avg/max/mdev = 1.048/2.228/4.425/1.554 ms

网络已经打通。我们继续在u2、u3两个节点上执行weave expose,这样三台主机都可以通过网络reach到位于任何一台主机上的、weave network中的container。

而从container到host,原本就可以访问,以u1上的container为例:

/ # ping 192.168.56.3
PING 192.168.56.3 (192.168.56.3): 56 data bytes
64 bytes from 192.168.56.3: seq=0 ttl=64 time=0.345 ms
^C
--- 192.168.56.3 ping statistics ---
1 packets transmitted, 1 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 0.345/0.345/0.345 ms

/ # ping 192.168.56.4
PING 192.168.56.4 (192.168.56.4): 56 data bytes
64 bytes from 192.168.56.4: seq=0 ttl=63 time=1.277 ms
^C
--- 192.168.56.4 ping statistics ---
1 packets transmitted, 1 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 1.277/1.277/1.277 ms

三、安装consul和nomad集群

《使用nomad实现集群管理和微服务部署调度》一文中,我们已经详细说过consul和nomad的安装配置过程,这里仅列出步骤,不再详细说明。已经有环境的朋友可以略过该步骤!

1. 安装consul

在每个节点上执行下面步骤安装:

# wget -c https://releases.hashicorp.com/consul/1.4.4/consul_1.4.4_linux_amd64.zip
# unzip consul_1.4.4_linux_amd64.zip
# mv consul /usr/local/bin

# mkdir -p ~/consul-install/consul-data

启动consul集群:

u1:

# nohup consul agent -server -ui -dns-port=53 -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-1 -client=0.0.0.0 -bind=192.168.56.3 -datacenter=dc1 > consul-1.log & 2>&1

u2:

# nohup consul agent -server -ui -dns-port=53 -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-2 -client=0.0.0.0 -bind=192.168.56.4 -datacenter=dc1 -join 192.168.56.3 > consul-2.log & 2>&1

u3:

nohup consul agent -server -ui -dns-port=53  -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-3 -client=0.0.0.0 -bind=192.168.56.5 -datacenter=dc1 -join 192.168.56.3 > consul-3.log & 2>&1

查看启动状态:

#  consul operator raft list-peers
Node      ID                                    Address            State     Voter  RaftProtocol
consul-1  db838e7c-2b02-949b-763b-a6646ee51981  192.168.56.3:8300  leader    true   3
consul-2  33c81139-5054-7e76-f320-7d28d7528cc8  192.168.56.4:8300  follower  true   3
consul-3  4eda7d24-3fe2-45f5-f4ad-b95fa39f13c1  192.168.56.5:8300  follower  true   3

如果输出类似上面的日志,则说明consul集群启动成功!

接下来为了利用consul内嵌的DNS server,我们修改一下各个node的DNS配置 /etc/resolvconf/resolv.conf.d/base:

//  /etc/resolvconf/resolv.conf.d/base

nameserver 192.168.56.3
nameserver 192.168.56.4

options timeout:2 attempts:3 rotate single-request-reopen

# /etc/init.d/resolvconf restart

[ ok ] Restarting resolvconf (via systemctl): resolvconf.service.

2. 安装nomad并启动nomad集群

下面是在每个node上安装nomad的步骤:

# wget -c https://releases.hashicorp.com/nomad/0.8.7/nomad_0.8.7_linux_amd64.zip

# mkdir nomad-install

# unzip nomad_0.8.7_linux_amd64.zip

# mv nomad /usr/local/bin

# nomad version
Nomad v0.8.7 (21a2d93eecf018ad2209a5eab6aae6c359267933+CHANGES)

在每个node上创建agent.hcl文件,放到nomad-install下面:

// agent.hcl

data_dir = "/root/nomad-install/nomad.d"

bind_addr = "192.168.56.3" //node 内网ip,这里以u1 host为例

server {
  enabled = true
  bootstrap_expect = 3
}

client {
  enabled = true
}

启动集群(基于consul):

u1:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-1.log & 2>&1

u2:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-2.log & 2>&1

u3:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-3.log & 2>&1

查看nomad集群状态:

# nomad server members -address="http://192.168.56.3:4646"
Name       Address       Port  Status  Leader  Protocol  Build  Datacenter  Region
u1.global  192.168.56.3  4648  alive   false   2         0.8.7  dc1         global
u2.global  192.168.56.4  4648  alive   true    2         0.8.7  dc1         global
u3.global  192.168.56.5  4648  alive   false   2         0.8.7  dc1         global

# nomad operator raft list-peers -address="http://192.168.56.3:4646"
Node       ID                 Address            State     Voter  RaftProtocol
u3.global  192.168.56.5:4647  192.168.56.5:4647  follower  true   2
u2.global  192.168.56.4:4647  192.168.56.4:4647  leader    true   2
u1.global  192.168.56.3:4647  192.168.56.3:4647  follower  true   2

nomad集群启动成功!

四. nomad实现在weave overlay network中的job部署

1. 创建位于weave overlay network中的nomad task service实例

我们定义如下nomad job的配置文件:

//httpbackend.nomad

job "httpbackend" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "service"

  group "httpbackend" {
    count = 3

    task "httpbackend" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpbackendservice:v1.0.0"
        dns_servers =  ["192.168.56.3", "192.168.56.4", "192.168.56.5"]
        network_mode = "weave"
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      resources {
        network {
          mbits = 10
        }
      }

      service {
        name = "httpbackend"
      }
    }
  }
}

与之前文章中job的配置文件不同的是,该job配置在task的config中增加了:

  • dns_servers:由于docker 18.09在-net=weave下,container没有继承host的/etc/resolv.conf文件,我们为了能在container中通过服务的domain查询到其真实ip地址,我们在docker的执行参数中加入dns_servers,我们将u1,u2,u3都作为dns server提供了。

  • network_node:我们希望nomad调度负载、创建docker容器时将docker container创建在weave network中,因此我们在network_node中传入”weave”,这就相当于在执行docker时执行:docker run … –net=weave … …

我们来创建一下该job:

# nomad job run -address=http://192.168.56.3:4646 httpbackend.nomad

==> Monitoring evaluation "806eaecf"
    Evaluation triggered by job "httpbackend"
    Allocation "6e06be74" created: node "11212ed9", group "httpbackend"
    Allocation "e7ed8569" created: node "aa5a06fe", group "httpbackend"
    Allocation "fd6c6a05" created: node "fe7a7e9c", group "httpbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "806eaecf" finished with status "complete"

# nomad job status -address=http://192.168.56.3:4646  httpbackend
ID            = httpbackend
Name          = httpbackend
Submit Date   = 2019-04-19T13:18:21+08:00
Type          = service
Priority      = 50
Datacenters   = dc1
Status        = running
Periodic      = false
Parameterized = false

Summary
Task Group   Queued  Starting  Running  Failed  Complete  Lost
httpbackend  0       0         3        0       0         0

Allocations
ID        Node ID   Task Group   Version  Desired  Status   Created  Modified
6e06be74  11212ed9  httpbackend  0        run      running  54s ago  7s ago
e7ed8569  aa5a06fe  httpbackend  0        run      running  54s ago  6s ago
fd6c6a05  fe7a7e9c  httpbackend  0        run      running  54s ago  12s ago

我们查看一下u1节点上的httpbackend负载的状态和ip:

root@u1:~/nomad-install/jobs# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
2e2229cf8f64        c196c122feea             "/root/httpbackendse…"   49 seconds ago      Up 48 seconds                           httpbackend-e7ed8569-fdde-537b-91b3-84583d1ea238
912ac43350f7        weaveworks/weave:2.5.1   "/home/weave/weaver …"   22 hours ago        Up 22 hours                             weave

root@u1:~/nomad-install/jobs# docker exec 2e2229cf8f64 ip a
... ...
49: ethwe0@if50: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1376 qdisc noqueue
    link/ether a2:f1:ef:d7:89:ee brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.40.0.0/12 brd 10.47.255.255 scope global ethwe0
       valid_lft forever preferred_lft forever
.... ...

我们看到新创建的container的ip为10.40.0.0,是weave network subnet range中的一个地址。

我们访问一下该服务:

# curl http://10.40.0.0:8081
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

我们看到了预期返回的结果。通过consul的域名访问也同样ok:

# curl httpbackend.service.dc1.consul:8081
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

我们从一个位于weave network中的container中去访问httpbackend服务,依然会得到正确的应答结果:

# docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 ubuntu /bin/bash

root@3fe76a39b66f:/# curl httpbackend.service.dc1.consul:8081
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

五、 应用隔离

有些时候我们需要将部署的应用之间做隔离,让彼此无法互相访问。weave overlay network是支持这样做的,我们一起来看一下。

1.重建weave网络

我们首先需要重新创建weave网络,使之能支持划分不同subnet。

先在每个node上执行下面命令,将原有的weave网络清理干净:

# weave reset

执行后,发现weave网络设备、weave相关容器、路由表中有关weave的路由都不见了。

我们重新建立三节点的weave网络,在这个10.32.0.0/16的大网中,我们划分若干subnet,默认的subnet为10.32.0.0/24。

u1:

# weave launch --no-dns --ipalloc-range 10.32.0.0/16 --ipalloc-default-subnet 10.32.0.0/24 192.168.56.4 192.168.56.5

# weave expose

u2:

# weave launch --no-dns --ipalloc-range 10.32.0.0/16 --ipalloc-default-subnet 10.32.0.0/24 192.168.56.3 192.168.56.5

# weave expose

u3:

# weave launch --no-dns --ipalloc-range 10.32.0.0/16 --ipalloc-default-subnet 10.32.0.0/24 192.168.56.3 192.168.56.4

# weave expose

接下来我们在不同的subnet下分别建立两个container:

首先在u1上,在default subnet下建立两个container a1和a2:

#docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a1 busybox /bin/sh

#docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a2 busybox /bin/sh

再在u2上在subnet 10.32.1.0/24下建立两个container:b1和b2

u2上:

# docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b1 busybox /bin/sh

# docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b2 busybox /bin/sh

我们经过测试发现:a1与a2、a1与b1都是可以ping通的,这与我们的预期a1与b1、b2不通不符。我们发现b1(10.32.0.2)、b2(10.32.0.3)两个容器的ip地址居然依然在default subnet内,似乎通过环境变量WEAVE_CIDR传递的subnet信息没有生效。
在weave的一个issue中,有开发者提到:WEAVE_CIDR仅用于weave proxy模式,在weave作为plugin模式工作时,docker不会将该环境变量信息传递给weave。也就是说即便上面在u2上创建b1、b2时设置了环境变量WEAVE_CIDR,weave插件也无法得到该信息,于是依旧在默认subnet范围为b1、b2分配了ip。

2. 让docker使用weave proxy模式

weave proxy是位于docker client与docker engine(docker daemon)之间的代理服务:

docker client --> weave proxy ---> docker engine/daemon

默认情况下,/var/run/docker.sock是docker client和docker engine之间的通信“媒介”,Docker daemon默认监听的Unix域套接字(Unix domain socket):/var/run/docker.sock,docker client以及容器中的进程可以通过它与Docker daemon进行通信。

我们可通过docker -H xxx.sock或通过设置 DOCKER_HOST环境变量的方式让docker client与传入的unix socket通信。这样我们就可以将weave proxy的套接字unix:///var/run/weave/weave.sock(通过weave env查看到)传给docker client了。我们来测试一下:

u1:

# docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a1 busybox /bin/sh

# docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a2 busybox /bin/sh

u2:

# docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock  run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b1 busybox /bin/sh

#docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b2 busybox /bin/sh

四个container启动后,我们发现b1、b2的ip地址都在WEAVE_CIDR指定的空间内,a1、a2间互通;b1、b2间互通,但a1、a2与b1、b2间是不通的。这样就与预期相符了。

3. nomad与weave proxy模式集成实现应用工作负载的隔离

接下来,我们来看看如何将nomad和weave的proxy模式集成在一起,实现工作负载分配在不同subnet。

这里我们就无法仅仅通过在job配置文件中传入参数的方式来实现了,我们需要修改一下agent.hcl并重启nomad集群。以u1节点上的agent.hcl为例,我们需要改为下面这样:

data_dir = "/root/nomad-install/nomad.d"

bind_addr = "192.168.56.5"

server {
  enabled = true
  bootstrap_expect = 3
}

client {
  enabled = true
  "options":{
     "docker.endpoint":"unix://var/run/weave/weave.sock"
  }
}

我们在client配置block中增加一个options,设置了docker.endpoint为weave proxy监听的weave.sock。重启集群:

u1:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-1.log & 2>&1

u2:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-2.log & 2>&1

u3:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-3.log & 2>&1

接下来,我们重建一个httpbackend-another-subnet.nomad,内容如下:

//httpbackend-another-subnet.nomad

job "httpbackend" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "service"

  group "httpbackend" {
    count = 3

    task "httpbackend" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpbackendservice:v1.0.0"
        dns_servers =  ["192.168.56.3", "192.168.56.4", "192.168.56.5"]
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      env {
        WEAVE_CIDR="net:10.32.1.0/24"
      }

      resources {
        network {
          mbits = 10
        }
      }

      service {
        name = "httpbackend"
      }
    }
  }
}

我们去掉了network_mode = “weave”,增加了一个env:WEAVE_CIDR=”net:10.32.1.0/24″。run这个job:

# nomad job run -address=http://192.168.56.3:4646 httpbackend-another-subnet.nomad
==> Monitoring evaluation "e94bdd00"
    Evaluation triggered by job "httpbackend"
    Allocation "3f5032b5" created: node "11212ed9", group "httpbackend"
    Allocation "40d75ae8" created: node "aa5a06fe", group "httpbackend"
    Allocation "627fe1e7" created: node "fe7a7e9c", group "httpbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "e94bdd00" finished with status "complete"

# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
700bbea7c89e        c196c122feea             "/w/w /root/httpback…"   17 seconds ago      Up 16 seconds                           httpbackend-40d75ae8-fe75-c560-b87b-c1272db4850c
8b7e29522b8b        weaveworks/weave:2.5.1   "/home/weave/weaver …"   10 hours ago        Up 10 hours                             weave
root@u1:~/nomad-install/jobs# docker exec 700bbea7c89e ip a
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue qlen 1
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
142: eth0@if143: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue
    link/ether 02:42:ac:11:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.17.0.2/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever
144: ethwe@if145: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1376 qdisc noqueue
    link/ether f2:55:9d:26:72:56 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.32.1.192/24 brd 10.32.1.255 scope global ethwe
       valid_lft forever preferred_lft forever

我们看到新创建的httpbackend container的ip已经分配到10.32.1.0/24 subnet下面了。这种方式使得我们可以任意安排我们的job放入哪个subnet。

4. 遗留问题

我们通过consul go api试图从consul中获取service: httpbackend的ip信息,我们得到了如下的输出:

#  ./services
10.0.3.15 : 0
10.0.3.15 : 0
10.0.3.15 : 0
[]

如果在httpbackend的service配置中使用如下配置:

 service {
        name = "httpbackend"
        address_mode = "driver"
      }

那么,我们得到的是下面结果:

# ./services
172.17.0.3 : 0
172.17.0.2 : 0
172.17.0.2 : 0
[]

也就是说nomad在consul中记录的container的advertise ip不是我们想要的weave subnet网段的ip信息,这样就会导致我们通过consul的DNS服务或者通过consul api获取的服务ip信息有误,导致无法通过这两种方式访问到服务实例。在nomad的最新版v0.9.0中该问题依然存在。

综上,“隔离”的目的得到了部分满足,期待后续nomad的改进。

六、参考资料

  • https://www.weave.works/docs/net/latest/install/installing-weave/

  • https://www.weave.works/docs/net/latest/install/using-weave/#peer-connections

  • https://www.weave.works/docs/net/latest/install/plugin/plugin/#launching

  • https://www.weave.works/docs/net/latest/tasks/manage/host-network-integration/

  • https://docs.docker.com/v17.09/engine/userguide/networking/configure-dns/

  • https://www.nomadproject.io/docs/drivers/docker.html#client-requirements

  • https://www.weave.works/docs/net/latest/tasks/manage/application-isolation/

  • https://www.weave.works/docs/net/latest/tasks/weave-docker-api/weave-docker-api/

  • https://www.nomadproject.io/docs/drivers/docker.html

  • https://www.nomadproject.io/docs/configuration/client.html

  • https://www.nomadproject.io/docs/job-specification/service.html#using-driver-address-mode

  • https://success.docker.com/article/networking

本文涉及到的配置文件和源码,参见这里


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Kubernetes网络插件(CNI)基准测试的最新结果

本文翻译自Alexis Ducastel的文章《Benchmark results of Kubernetes network plugins (CNI) over 10Gbit/s network (Updated: April 2019)》

本文是我之前的基准测试的最新更新,这次测试在最新版Kubernetes 1.14上运行,其中CNI版本在2019年4月更新。

首先,非常感谢Cilium团队对我的帮助,包括协助审查测试结果以及更正我的指标监控脚本。

自2018年11月以来都有哪些新变化

如果你只是想知道自上次以来发生的变化,这里有一个简短的总结:

Flannel仍然是CNI竞赛中最快和最精简的那个选手,但它仍然不支持NetworkPolicies(网络策略),也不支持加密。

Romana不再维护,因此我们决定将其从基准测试中剔除。

WeaveNet现在同时支持Ingress和Egress的NetworkPolicies!但性能要略低于之前的版本。

如果您想获得最佳性能,Calico仍需要手动定制MTU。Calico为安装CNI提供了两个新选项,无需专用ETCD存储

  • 将状态存储在Kubernetes API中作为数据存储区(集群<50个节点)
  • 使用Typha代理将状态存储在Kubernetes API中,以减轻K8S API(集群> 50个节点)的压力

Calico宣布在Istio之上支持应用层策略(Application Layer Policy),为应用层带来安全性。

Cilium现在支持加密!Cilium使用IPSec隧道提供加密,并为WeaveNet提供了加密网络的替代方案。但是,在启用加密的情况下,WeaveNet比Cilium更快。这是由于Cilium 1.4.2仅支持CBC加密,若使用GCM将会更好,但它将是1.5版本的Cilium的一部分。

由于嵌入了ETCD operator,因此Cilium现在更容易部署。

Cilium团队还通过降低内存消耗和CPU成本,努力减少CNI占用空间。但他们仍然比其他选手更重。

基准测试的上下文

基准测试是在通过Supermicro 10Gbit交换机连接的三台Supermicro裸机服务器上进行的。服务器通过DAC SFP +无源电缆直接连接到交换机,并在激活巨型帧(MTU 9000)的同一VLAN中设置。

Kubernetes 1.14.0​在Ubuntu 18.04 LTS上运行,运行Docker 18.09.2(此linux版本中的默认docker版本)。

为了提高可重复性,我们选择始终在第一个节点上设置master,在第二个服务器上设置基准测试的服务器部分,在第三个服务器上设置客户端部分。这是通过Kubernetes deployments中的NodeSelector实现的。

以下是我们将用于描述基准测试结果和解释的表情图:

img{512x368}

为基准测试选择CNI

这个基准测试仅仅关注那些入选kubernetes正式文档:“create a single master cluster with kubeadm”中的CNI列表。在提到的9个CNI中,我们只测试其中的6个,不包括那些我们无法轻松安装和/或不通过以下文档开箱即用的工具(Romana,Contiv-VPP和JuniperContrail / TungstenFabric)

以下是我们将要比较的CNI列表:

  • Calico v3.6
  • Canal v3.6(事实上,Flannel用于网络+ Calico用于防火墙)
  • Cilium 1.4.2
  • Flannel 0.11.0
  • Kube-router 0.2.5
  • WeaveNet 2.5.1

安装

CNI越容易设置,我们对其第一印象就越好。所有参与基准测试的CNI都很容易设置(一个或两个命令行)。

如前所述,服务器和交换机都配置了Jumbo帧激活(通过将MTU设置为9000)。我们非常感谢CNI可以自动发现要使用的MTU,具体取决于适配器。事实上,Cilium和Flannel是唯一能够正确自动检测MTU的选手。大多数其他CNI在GitHub中引发了启用MTU自动检测的问题,但是现在,我们需要通过修改Calico,Canal和Kube-router的ConfigMap或WeaveNet的ENV var来手动修复它。

也许您想知道错误的MTU会产生什么影响?这里有一个图表,显示WeaveNet与默认MTU和WeaveNet与Jumbo帧之间的区别:

img{512x368}

那么,既然我们知道MTU对性能非常重要,那么这些CNI如何自动检测MTU:

img{512x368}

正如我们在上图中看到的,我们必须对Calico,Canal,Kube-router和WeaveNet应用一些MTU调整以获得最佳性能。Cilium和Flannel能够自行正确地自动检测MTU,确保开箱即用的最佳性能。

安全

在比较这些CNI的安全性时,我们谈论两件事:它们加密通信的能力,以及它们对Kubernetes网络策略的实现(根据实际测试,而不是来自他们的文档)。

只有两个CNI可以实现加密通信:Cilium和WeaveNet。通过将加密密码设置为CNI的ENV变量可以来启用WeaveNet加密。WeaveNet文档有点令人困惑,但这很容易做到。Cilium加密是通过创建Kubernetes Secrets和daemonSet修改的命令设置的(比WeaveNet复杂一点,但是Cilium有很棒的文档记录了它)。

在网络策略实现方面,通过实施Ingress和Egress规则,Calico,Canal,Cilium和WeaveNet是最好的控制面板。Kube-router实际上只实现了Ingress规则。

Flannel没有实现网络策略。

以下是结果摘要:

img{512x368}

性能

该基准测试显示每次测试的三次运行(至少)的平均带宽。我们正在测试TCP和UDP性能(使用iperf3),真实应用程序,如HTTP(使用Nginx和curl),或FTP(使用vsftpd和curl),最后是使用SCP协议进行应用程序加密的行为(使用OpenSSH服务器和客户端)。

对于所有测试,我们还在裸机节点(绿色条)上运行基准测试,以比较CNI与本机网络性能的有效性。为了与我们的基准比例保持一致,我们在图表上使用以下颜色:

  • 黄色=非常好
  • 橙色=好
  • 蓝色=一般
  • 红色=差

因为我们不关注错误配置的CNI的性能,所以我们只会显示MTU调整的CNI基准测试结果。(NOTA BENE:如果激活加密,Cilium无法正确计算MTU,因此您必须在v1.4中手动将MTU降低到8900.下一版1.5将自动适应。)

结果如下:

img{512x368}

每个CNI都在TCP基准测试中表现良好。由于加密成本,启用加密的CNI远远落后于其他CNI。

img{512x368}

同样,在UDP基准测试中,所有CNI都表现良好。加密的CNI现在彼此非常接近。Cilium落后于其竞争对手,但事实上,它仅略高于裸机结果的2,3%,这是公平的。我们应该记住的是,Cilium和Flannel都是唯一能够正确自动检测MTU的CNI,从而提供了开箱即用的结果。

img{512x368}

真实世界的应用程序怎么样?使用HTTP基准测试,我们可以看到全局性能略低于TCP测试。即使HTTP支持TCP,在TCP基准测试中,iperf3配置为避免任何“TCP慢启动”副作用,这可以有效地影响HTTP基准测试。这里的每个选手的表现都相当不错,Kube-router有明显的优势,WeaveNet在这项测试中表现非常糟糕,比裸机少了约20%。Cilium加密和WeaveNet加密现在都远远落后于裸机性能。

img{512x368}

使用FTP,另一个TCP支持的协议,结果更加复杂。虽然Flannel和Kube-router的表现非常好,但是Calico,Canal和Cilium稍稍落后,在裸机速度下约为10%。WeaveNet与裸机性能相差甚远,差距为17>%。无论如何,WeaveNet的加密版本比Cilium加密的性能高出约40%。

img{512x368}

通过SCP,我们可以清楚地看到SSH协议的加密成本。大多数CNI表现良好,但WeaveNet再次落后于其他人。当然,由于双重加密成本(SSH加密+ CNI加密)。

以下是性能摘要总结:

img{512x368}

资源消耗

现在让我们比较这些CNI在负载很重的情况下处理所带来的资源消耗如何(在TCP 10Gbit传输期间)。在性能测试中,我们将CNI与裸金属(绿色条)进行比较。对于资源消耗测试,我们还显示了没有任何CNI设置的新闲置Kubernetes(紫色条)的消耗。然后我们可以计算出CNI真正消耗的开销。

让我们从内存方面开始吧。以下是传输期间以MB为单位的平均节点RAM使用率(无缓冲区/缓存)。

img{512x368}

Flannel和Kube-router表现非常好,只有大约50MB的内存占用,其次是Calico和Canal,70MB。WeaveNet的消费量明显高于其竞争对手,资源占用约为130MB。凭借400MB的内存占用,Cilium具有最高的基准内存消耗。

现在,让我们检查CPU消耗。警告:图形单位不是百分比,而是permil。因此裸金属的38 permil实际上是3.8%。结果如下:

img{512x368}

Calico,Canal,Flannel和Kube-router都非常高效的CPU使用,与没有CNI的kubernetes相比,开销仅多出2%。远远落后于WeaveNet,开销约为5%,然后是Cilium,CPU开销超过7%。

以下是资源消耗的摘要:

img{512x368}

摘要

以下是所有结果的汇总概述:

img{512x368}

结论

最后一部分是主观的,并传达了我自己对结果的解释。请记住,此基准测试仅在一个非常小的集群(3个节点)上测试单个连接中的吞吐速度。它不反映大型集群(> 50个节点)的网络行为,也没有多少连接并发。

如果你在相应的场景中,我建议使用以下CNI:

  • 您的群集中有低资源节点(只有几GB的RAM,几个核心)并且您不需要安全功能,请使用Flannel。它是我们测试过的最精简的CNI之一。此外,它与大量架构兼容(amd64,arm,arm64等)。它是唯一一个能够正确自动检测MTU的CNI,和Cilium一起,因此您无需配置任何内容即可使其正常工作。Kube-router也很好,但标准较低,需要您手动设置MTU。
  • 出于安全原因,您需要加密网络,请使用WeaveNet。如果您使用巨型帧并通过在环境变量中提供密码来激活加密,请不要忘记设置MTU大小。但话说回过来,忘掉性能,这就是加密的代价。
  • 对于其他常见用法,我会推荐Calico。这种CNI广泛用于许多kubernetes部署工具(Kops,Kubespray,Rancher等)。就像WeaveNet一样,如果您使用的是巨型帧,请不要忘记在ConfigMap中设置MTU。事实证明,它在资源消耗,性能和安全性方面具有多用途和高效性。

最后但并非最不重要的,我建议你关注Cilium的工作。他们的团队非常活跃,他们正在努力提高他们的CNI(功能,资源节约,性能,安全性,多集群跨越……),他们的路线图听起来非常有趣。

img{512x368}


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