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使用go-ceph管理Ceph RBD映像

在《使用Ceph RBD为Kubernetes集群提供存储卷》一文中,我们了解到,在Kubernetesceph的集成过程中,有一个步骤是需要手动操作的,那就是创建ceph osd pool下面的rbd image。我们需要想办法去除这一手动步骤。关于方案,我们首先想到的就是是否可以调用Ceph提供的REST API来管理rbd的pool和image?

Ceph提供了两套REST API方案:ceph-rest-apiCalamari。不过从现有资料来看,这两套REST API似乎都没有提供操作pool下image的服务接口。Calamari计划实现image的service接口,但目前已经没有实现。

在Ceph REST API对rbd的覆盖还全面的情况下,我们只能自己动手,丰衣足食了:我们需要利用ceph提供library API实现对pool和image的管理,并对外提供自定义的Service API。如果你是一名gopher,那么go-ceph这个golang ceph library API binding将会给你带来不小的帮助。go-ceph实质上是通过cgo做的一个ceph c library的golang binding,覆盖较为全面:rados、rbd和cephfs都支持。

一、安装go-ceph和依赖

首先,由于用的是cgo,使用go-ceph包的程序在编译时势必要去链接ceph的c library,因此我们在开发环境中需要首先安装go-ceph包的一些依赖(在ubuntu 14.04上):

# apt-get install librados-dev
# apt-get install librbd-dev

# ls /usr/include/rados
buffer_fwd.h  buffer.h  crc32c.h  librados.h  librados.hpp  memory.h  page.h  rados_types.h  rados_types.hpp
# ls /usr/include/rbd
features.h  librbd.h  librbd.hpp

接下来就是安装go-ceph自身了,我们通过最常用的go get命令就可以很顺利的下载到go-ceph包。

# go get github.com/ceph/go-ceph

二、go-ceph:连接Ceph集群

go-ceph的文档不多,但go-ceph使用起来并不算困难,关于go-ceph中各个包的用法,可以参考对应包中的*_test.go文件。

连接Ceph集群的方法之一如下:

//github.com/bigwhite/experiments/blob/master/go-ceph/conn.go
package main

import (
    "fmt"

    "github.com/ceph/go-ceph/rados"
)

func main() {
    conn, err := rados.NewConn()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when invoke a new connection:", err)
        return
    }

    err = conn.ReadDefaultConfigFile()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when read default config file:", err)
        return
    }

    err = conn.Connect()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when connect:", err)
        return
    }

    fmt.Println("connect ceph cluster ok!")
    conn.Shutdown()
}

这里conn对象采用的是读取默认配置文件(/etc/ceph/ceph.conf)的方式获取的mon node信息,go-ceph文档中称还可以通过命令行参数以及环境变量的方式获取。但命令行参数的方式,我个人试了几次都没能连上。即便是对照着librados c api的文档进行参数传递也没成。

三、go-ceph:管理pool

Pool是Ceph集群的一个逻辑概念,一个Ceph集群可以有多个pool,每个pool是逻辑上的隔离单位。不同的pool可以有完全不一样的数据处理方式,比如Replica Size(副本数)、Placement Groups、CRUSH Rules、快照、所属者等。go-ceph支持对pool的创建、查看以及删除等管理操作:

//github.com/bigwhite/experiments/blob/master/go-ceph/pool.go

... ...
func newConn() (*rados.Conn, error) {
    conn, err := rados.NewConn()
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    err = conn.ReadDefaultConfigFile()
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    err = conn.Connect()
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    return conn, nil
}

func listPools(conn *rados.Conn, prefix string) {
    pools, err := conn.ListPools()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when list pool", err)
        os.Exit(1)
    }
    fmt.Println(prefix, ":", pools)
}

func main() {
    conn, err := newConn()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when invoke a new connection:", err)
        return
    }
    defer conn.Shutdown()
    fmt.Println("connect ceph cluster ok!")

    listPools(conn, "before make new pool")

    err = conn.MakePool("new_pool")
    if err != nil {
        fmt.Println("error when make new_pool", err)
        return
    }
    listPools(conn, "after make new pool")

    err = conn.DeletePool("new_pool")
    if err != nil {
        fmt.Println("error when delete pool", err)
        return
    }

    listPools(conn, "after delete new_pool")
}

执行pool.go:

# go run pool.go
connect ceph cluster ok!
before make new pool : [rbd rbd1]
after make new pool : [rbd rbd1 new_pool]
after delete new_pool : [rbd rbd1]

四、go-ceph:管理image

image是我们真正要去管理的对象(pool可以采用默认的”rbd”),image的管理依赖go-ceph下的rbd包:

//github.com/bigwhite/experiments/blob/master/go-ceph/image.go
... ...
func listImages(ioctx *rados.IOContext, prefix string) {
    imageNames, err := rbd.GetImageNames(ioctx)
    if err != nil {
        fmt.Println("error when getImagesNames", err)
        os.Exit(1)
    }
    fmt.Println(prefix, ":", imageNames)
}

func main() {
    conn, err := newConn()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when invoke a new connection:", err)
        return
    }
    defer conn.Shutdown()
    fmt.Println("connect ceph cluster ok!")

    ioctx, err := conn.OpenIOContext("rbd")
    if err != nil {
        fmt.Println("error when openIOContext", err)
        return
    }
    defer ioctx.Destroy()

    listImages(ioctx, "before create new image")

    name := "go-ceph-image"
    img, err := rbd.Create(ioctx, name, 1<<20, 20)
    if err != nil {
        fmt.Println("error when create rbd image", err)
        return
    }
    listImages(ioctx, "after create new image")

    err = img.Remove()
    if err != nil {
        fmt.Println("error when remove image", err)
        return
    }
    listImages(ioctx, "after remove new image")
}

这里要注意的是rbd.Create这个方法,如果第三个参数(image size)传递过小,那么rbd.Create会报错,比如;如果我们将那一伙代码改为:

img, err := rbd.Create(ioctx, name, 1<<10, 10)

那么执行image.go时,会得到一下错误:

error when create rbd image rbd: ret=-33

33就是linux errno,其含义是:

#define EDOM        33  /* Math argument out of domain of func */

猜测这个参数的单位是字节,具体参数的合法范围,文档和代码并没有给出显式说明。

五、小结

go-ceph实现了rbd pool/images的基本管理功能,为提供rbd restful api奠定了基础。写了三篇长文后,来一篇短的,营养算不上多,用于备忘还好。

理解Unikernels

Docker, Inc在今年年初宣布收购Unikernel Systems公司时,Unikernel对大多数技术人员来说还是很陌生的。直到今天,知名问答类网站知乎上也没有以Unikernel为名字的子话题。国内搜索引擎中关于Unikernel的内容很少,实践相关的内容就更少了。Docker收购Unikernel Systems,显然不是为了将这个其未来潜在的竞争对手干掉,而是嗅到了Unikernel身上的某些技术潜质。和关注Docker一样,本博客后续将持续关注Unikernel的最新发展和优秀实践,并将一些国外的优秀资料搬(翻)移(译)过来供国内Unikernel爱好者和研究人员参考。

本文翻译自BSD Magazine2016年第3期中Russell Pavlicek的文章《Understanding Unikernels》,译文全文如下。

当我们描述一台机器(物理的或虚拟的)上的操作系统内核时,我们通常所指的是运行在特定处理器模式(内核模式)下且所使用的地址空间有别于机器上其他软件运行地址空间的一段特定的软件代码。操作系统内核通常用于提供一些关键的底层函数,这些函数被操作系统中其他软件所使用。内核通常是一段通用的代码,(有需要时)一般会被做适当裁剪以适配支持机器上的应用软件栈。这个通用的内核通常会提供各种功能丰富的函数,但很多功能和函数并不是内核支持的特定应用程序所需要的。

事实上,如果看看今天大多数机器上运行的整体软件栈,我们会发现很难弄清楚到底哪些应用程序运行在那台机器上了。你可能会发现即便没有上千,也会有成百计的低级别实用程序(译注:主要是指系统引导起来后,常驻后台的一些系统服务程序),外加许多数据库程序,一两个Web服务程序,以及一些指定的应用程序。这台机器可能实际上只承担运行一个单独的应用程序,或者它也可能被用于同时运行许多应用。通过对系统启动脚本的细致分析来确定最终运行程序的集合是一个思路,但还远非精准。因为任何一个具有适当特权的用户都可以去启动系统中已有应用程序中的任何一个。

Unikernel的不同之处

基于Unikernel的机器的覆盖面(footprint)是完全不同的。在物理机器(或虚拟机映像)中,Unikernel扮演的角色与其他内核是相似的,但实现特征显著不同。

例如,对一个基于Unikernel的机器的代码进行分析就不会受到大多数其他软件栈的模糊性的影响。当你考虑分析一个Unikernel系统时,你会发现系统中只存在一个且只有一个应用程序。那种标准的多应用程序软件栈不见了,前面提到的过多的通用实用程序和支持函数也不见了。不过裁剪并未到此打住。不仅应用软件栈被裁剪到了最低限度,操作系统功能也同样被剪裁了。例如,多用户支持、多进程支持以及高级内存管理也都不见了。

认为这很激进?想想看:如果整个独立的操作系统层也不见了呢!内核不再有独立的地址空间,应用程序也不再有独立的地址空间了。为什么?因为内核的功能函数和应用程序现在都成为了同一个程序的一部分。事实上,整个软件栈是由一个单独的软件程序构成的,这个程序负责提供应用程序所需的所有代码以及操作系统的功能函数。如果这还不够的话,只需在Unikernel中提供应用所需的那些功能函数即可,所有其他应用程序所不需要的操作系统功能函数都会被整体移除掉。

一个反映新世纪现实的软件栈

Unikernel的出现,其背后的目的在于对这个行业的彻底的反思。几十年来,在这个行业里我们的工作一直伴随着这样一个理念:机器的最好架构是基于一个通用多用户操作系统启动,加载一系列有用的实用工具程序,添加我们可能需要使用的应用程序。最后,再使用一些包管理软件来管理这种混乱的情况。

35年前,这种做法是合乎情理的。那个时候,硬件很昂贵,虚拟化的选择非常有限甚至是不可用。安全仅局限于保证计算中心坐在你身旁的人没有在偷看你输密码。一台机器需要同时处理许多用户运行的许多应用程序以保证较高的成本效益。当我还在大学(1、2千年前。 译注:作者开玩笑,强调那时的古老^_^)时,在个人计算机出现之前,学校计算机中心有一个超级昂贵的机器(以今天的标准来看) – 一台DEC PDP-11/34a,配置了248K字节的内存和25M磁盘,为全校的计算机科学、工程以及数学专业的学生使用。这台机器必须服务于几百名学生每个学期想出的每个功能。

对比计算机历史上那个远古时代的恐龙和现代的智能手机,你会发现手机拥有的计算能力高出那台机器几个数量级。这样一来,我们为什么还要用在计算机石器时代所使用的那些原则去创建机器内核映像呢?重新思考与新的计算现实相匹配的软件栈难道不是很有意义吗?

在现代世界,硬件十分便宜。虚拟化无处不在且运行效率很高。几乎所有计算设备都连接在一个巨大的、世界范围的且存在潜在恶意黑客的网络中。想想看:一台DNS服务器真的不需要上千兆的字节去完成它的工作;一台应用服务器也真的不需要为刚刚利用一个漏洞获得虚拟命令行访问权的黑客准备数千实用工具程序。 一个Web服务器并不需要验证500个不同的分时用户的命令行登录。那么为什么我们现在仍然在使用支持这些不需要的场景的过时的软件栈概念呢?

Unikernel的美丽新世界

那么一个现代软件栈应该是什么样子的呢?下面这个怎么样:单一应用映像,虚拟化的,高度安全的,超轻量的,具有超快启动速度。这些正是Unikernel所能提供的。我们逐一来说:

单一映像

叠加在一个通用内核上的数以百计的实用工具程序和大量应用程序被一个可执行体所替代。这个可执行体将所有需要的应用程序和操作系统代码放置在一个单一的映像中。它只包含它所需要的。

虚拟化的

就在几年前,你可以很幸运地在一台服务器上启动少量虚拟机。硬件的内存限制以及守旧的、吃内存的软件栈不允许你在一台服务器上同时启动太多虚机。今天我们有了配置了数千兆内存的高性能服务器,我们不再满足于每台机器仅能启动少量虚机了。如果每个虚机映像足够小,我们可以在一个服务器上同事运行数百个,甚至上千个虚机应用。

安全

在云计算时代,我们发现恶意黑客可以例行公事般入侵各地的服务器,即便是那些知名大公司和政府机构的服务器也不例外。这些违规行为常常是利用了某个网络服务的缺陷并进入了软件栈的更低层。从那开始,恶意入侵者可以利用系统中已有的实用程序或其他应用程序来实施他们的邪恶行为。在Unikernel栈中,没有其他软件可以协助这些恶意的黑客。黑客必须足够聪明才能入侵其中的应用程序,但接下来还是没有驻留的工具可以用来协助做坏事。虽然Unikernel栈不会使得软件彻底完全的变安全,但是它确能显著提升软件的安全级别。并且这是云计算时代长期未兑现的一种进步。

超轻量

一个正常的VM仅仅是为了能在网络中提供少量的服务就要占用千兆的磁盘和内存空间。若使用Unikernel,我们可以不再纠结于这些资源需求。例如,使用MirageOS(一个非常流行的Unikernel系统),我们可以构建出一个具备DNS服务功能的VM映像,其占用的磁盘空间仅仅为449K – 是的,还不到半兆。使用ClickOS,一个来自NEC实验室的网络应用Unikernel系统制作的网络设备仅仅使用6兆内存却可以成功达到每秒5百万包的处理能力。这些绝不是基于Unikernel的设备的非典型例子。鉴于Unikernels的小巧精简,在单主机服务器上启动数百或数千这类微小虚拟机的想法似乎不再遥不可及。

快速启动

普通VM的引导启动消耗较长时间。在现代硬件上启动一个完整操作系统以及软件栈直到服务上线需要花费一分钟甚至更多的时间。但是对于基于Unikernel的VM来说,这种情况却不适用。绝大多数的Unikernel VM引导启动时间少于十分之一秒。例如,ClickOS网络VM文档中记录的引导启动时间在30毫秒以下。这个速度快到足以在服务请求到达网络时再启动一个用于处理该请求的VM了(这正是Jitsu项目所要做的事情,参见http://unikernel.org/files/2015-nsdi-jitsu.pdf)。

但是,容器不已经做到这一点了吗?

在创建轻量级,快速启动的VM方面,容器已经走出了很远。但在幕后容器依然依赖着一个共享的、健壮的操作系统。从安全的角度来看,容器还有很多要锁定的地方。很明显我们需要加强我们在云中的安全,但不是去追求这些相同的、陈旧的、在云中就会快速变得漏洞百出的安全方法。除此之外,Unikernel的最终覆盖面仍然要比容器能提供的小得很多。因此容器走在了正确的方向上,而Unikernel则设法在这个未来云所需要的方向上走的更远。

Unikernels是如何工作的?

正如之前提到的,传统机器自底向上构建:你选择一个通用的操作系统内核,添加大量实用工具程序,最后添加应用程序。Unikernel正好相反:它们是自顶向下构建的。聚焦在你要运行的应用程序上,恰到好处地添加使其刚好能运行的操作系统函数。大多数Unikernel系统依靠一个编译链接系统,这个系统编译应用程序源码并将应用程序所需的操作系统函数库链接进来,形成一个单独的编译映像。无需其他软件,这个映像就可以运行在VM中。

如何对结果进行调试?

由于在最终的成品中没有操作系统或实用工具程序,绝大多数Unikernel系统使用了一种分阶段的方法来开发。通常,在开发阶段一次编译会生成一个适合在Linux或类Unix操作系统上进行测试的可执行程序。这个可执行程序可以运行和被调试,就像任何一个标准程序那样。一旦你对测试结果感到满意,你可以重新编译,打开开关,创建独立运行在VM中的最终映像。

在生产环境机器上缺少调试工具并没有最初想象的那样糟糕。绝大多数组织不允许开发人员在生产机器上调试,相反,他们收集日志和其他信息,在开发平台重现失败场景,修正问题并重新部署。这个事实让调试生产映像的限制也有所缓和。在Unikernel世界中,这个操作顺序也已具备。你只需要保证你的生产环境映像可以输出足够多的日志以方便重构失败场景。你的标准应用程序可能正在做这些事情了。

有哪些可用的Unikernel系统?

现在有很多Unikernel可供选择,它们支持多种编程语言,并且Unikernel项目还在持续增加中。一些较受欢迎的Unikernel系统包括:

  • MirageOS:最早的Unikernels系统之一,它使用Ocaml语言;
  • HaLVM:另外一个早期Unikernels系统,由Haskell语言实现;
  • LING:历史悠久的项目,使用Erlang实现;
  • ClickOS:为网络应用优化的系统,支持C、C++和Python;
  • OSv:稍有不同的Unikernel系统,它基于Java,并支持其他一些编程语言。支持绝大多数JAR文件部署和运行。
  • Rumprun:使用了来自NetBSD项目的模块代码,目标定位于任何符合POSIX标准的、不需要Fork的应用程序,特别适合将现有程序移植到Unikernel世界。

Unikernel是灵丹妙药吗?

Unikernel远非万能的。由于他们是单一进程实体,运行在单一地址空间,没有高级内存管理,很多程序无法很容易地迁移到Unikernel世界。不过,运行于世界各地数据中心中的大量服务很适合该方案。将这些服务转换为轻量级Unikernel,我们可以重新分配服务器能力,任务较重的服务可以从额外的资源中受益。

转换成Unikernel的任务数量比你想象的要多。在2015年,Martin Lucina宣布成功创建了一个”RAMP”栈 – LAMP栈(Linux、Apache、MySQL和PHP/Python)的变种。RAMP栈使用了NGINX,MySQL和PHP,它们都构建在Rumprun之上。Rumprun是Rump内核的一个实例,而Rump内核则是基于NetBSD工程模块化操作系统功能函数集合的一个Unikernel系统。所以这种常见的解决方案堆栈可以成功地转化迁移到Unikernels世界中。

更多信息

要想学习更多有关Unikernels方面的内容,可以访问http://www.unikernel.org或观看2015年我在Southeast Linuxfest的演讲视频

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