怎么配置docker使用devicemapper
本篇內(nèi)容介紹了“怎么配置docker使用devicemapper”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！
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devicemapper 最佳實踐
docker 最先是跑在ubuntu和debian上的,使用aufs存儲器. 由于docker越來越流行,許多公司希望在RHEL上使用,但是上游內(nèi)核中沒有包括aufs,所以rhel不能使用aufs. 最終開發(fā)者們開發(fā)了一個新的后端存儲引擎devicemapper,基于已有的Device Mapper技術(shù),并且使docker支持可插拔,現(xiàn)在全世界有很多真實案例在生產(chǎn)環(huán)境使用devicemapper.
鏡像層與共享
devicemapper存儲每個鏡像和容器在自己的虛擬設(shè)備上,也就是說這些設(shè)備是按需分配(copy-on-write snapshot devices),Device Mapper技術(shù)是工作在block級別的而不是文件級別的.
devicemapper創(chuàng)建鏡像的方式是:
devicemapper基于塊設(shè)備或loop mounted sparse files來創(chuàng)建一個虛擬池.然后在上面創(chuàng)建一個有文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)備(base device).
每個鏡像層就是基于這個基礎(chǔ)設(shè)備的COW快照(snapshot),也就是說這些快照初始化時是空的,只有數(shù)據(jù)寫入時才會占用池中的空間.
devicemapper的讀操作
容器中的應(yīng)用請求塊
0x44f,因為容器層也是個虛擬的快照,不存數(shù)據(jù),只有指針.通過指針找到存放數(shù)據(jù)的鏡像層.根據(jù)指針找到
a005e層的0xf33.devicemappercopy其中的數(shù)據(jù)到容器內(nèi)存中.存儲驅(qū)動器返回數(shù)據(jù)給請求的應(yīng)用.
devicemapper的寫操作
devicemapper寫操作是通過allocate-on-demand(按需分配)的方式.更新數(shù)據(jù)是通過COW方式. 因為devicemapper是一種基于塊的技術(shù),所以就算修改一個大文件,也不會copy整個文件過來.只會copy對應(yīng)要修改的塊.
寫新數(shù)據(jù)
寫56k的數(shù)據(jù)到容器中:
應(yīng)用請求寫56k的數(shù)據(jù)到容器
按需分配一個新的64k大小的塊在容器層.(超過64k,則分配多個)
數(shù)據(jù)寫入新分配的塊中
修改數(shù)據(jù)
應(yīng)用請求修改容器中數(shù)據(jù)
cow操作定位到要更新的塊
分配新的塊在容器層并將數(shù)據(jù)copy過來
對數(shù)據(jù)進行修改
配置docker使用devicemapper
基于rhel的分支默認使用的devicemapper,并且默認配置成loop-lvm模式運行.這種模式使用文件來作為虛擬池(thin pool)構(gòu)建鏡像和容器的層. 但是生產(chǎn)環(huán)境不因該使用這種模式.
通過docker info命令來檢查
[root@srv00 ~]# docker info WARNING: Usage of loopback devices is strongly discouraged for production use. Either use `--storage-opt dm.thinpooldev` or use `--storage-opt dm.no_warn_on_loop_devices=true` to suppress this warning. ... Data loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/data Metadata loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/metadata Library Version: 1.02.107-RHEL7 (2015-12-01) ...
Data loop file,Metadata loop file指示了docker運行在loop-lvm模式下,并且還有個WARNING.
為生產(chǎn)環(huán)境配置direct-lvm模式
生產(chǎn)環(huán)境下因該使用direct-lvm,如果之前有鏡像在loop-lvm模式下創(chuàng)建,需要切換,則因該將鏡像做備份.(push到hub或私有registry)
我給虛擬機分配個30G磁盤
1.停止docker daemon
[root@srv00 ~]# systemctl stop docker
2.創(chuàng)建相關(guān)的邏輯卷和thinpool
創(chuàng)建pv
[root@srv00 ~]# fdisk -l <==檢查下磁盤 ... Disk /dev/xvdb: 32.2 GB, 32212254720 bytes, 62914560 sectors Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes [root@srv00 ~]# pvcreate /dev/xvdb Physical volume "/dev/xvdb" successfully created
創(chuàng)建vg
[root@srv00 ~]# vgcreate vgdocker /dev/xvdb Volume group "vgdocker" successfully created
創(chuàng)建一個thin pool,名字叫thinpool,先來創(chuàng)建邏輯卷
[root@srv00 ~]# lvcreate --wipesignatures y -n thinpool -l 95%VG vgdocker Logical volume "thinpool" created. [root@srv00 ~]# lvcreate --wipesignatures y -n thinpoolmeta -l 1%VG vgdocker Logical volume "thinpoolmeta" created. [root@srv00 ~]# lvscan ACTIVE '/dev/centos/swap' [4.00 GiB] inherit ACTIVE '/dev/centos/root' [35.47 GiB] inherit ACTIVE '/dev/vgdocker/thinpool' [28.50 GiB] inherit ACTIVE '/dev/vgdocker/thinpoolmeta' [304.00 MiB] inherit
剩余的4%留給它們自動擴展
轉(zhuǎn)換成thin pool
[root@srv00 ~]# lvconvert -y --zero n -c 512K --thinpool vgdocker/thinpool --poolmetadata vgdocker/thinpoolmeta WARNING: Converting logical volume vgdocker/thinpool and vgdocker/thinpoolmeta to pool's data and metadata volumes. THIS WILL DESTROY CONTENT OF LOGICAL VOLUME (filesystem etc.) Converted vgdocker/thinpool to thin pool.
設(shè)置thinpool的自動擴展參數(shù),并應(yīng)用此profile
[root@srv00 ~]# vi /etc/lvm/profile/docker-thinpool.profile
activation {
thin_pool_autoextend_threshold=80
thin_pool_autoextend_percent=20
}
[root@srv00 ~]# lvchange --metadataprofile docker-thinpool vgdocker/thinpool
Logical volume "thinpool" changed.當(dāng)空間大于80%時進行擴展.擴展的大小是空閑空間的20%
查看thinpool是否是已監(jiān)視狀態(tài)
[root@srv00 ~]# lvs -o+seg_monitor LV VG Attr LSize Pool Origin Data% Meta% Move Log Cpy%Sync Convert Monitor root centos -wi-ao---- 35.47g swap centos -wi-ao---- 4.00g thinpool vgdocker twi-a-t--- 28.50g 0.00 0.02 monitored
3.刪除docker存儲目錄
[root@srv00 ~]# rm -rf /var/lib/docker/*
注意備份重要鏡像等
4.修改啟動參數(shù)并啟動
我們通過systemd的drop-in方式修改,也是官方推薦的
[root@srv00 ~]# mkdir /etc/systemd/system/docker.service.d [root@srv00 ~]# vi /etc/systemd/system/docker.service.d/daemon.conf [Service] ExecStart= ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// --storage-driver=devicemapper --storage-opt=dm.thinpooldev=/dev/mapper/vgdocker-thinpool --storage-opt dm.use_deferred_removal=true [root@srv00 ~]# systemctl daemon-reload [root@srv00 ~]# systemctl start docker
ExecStart=第一行是空.否則啟動會報錯,并且修改daemon參數(shù)需要reload
5.檢查確認
[root@srv00 docker]# docker info Containers: 0 Running: 0 Paused: 0 Stopped: 0 Images: 0 Server Version: 1.11.1 Storage Driver: devicemapper Pool Name: vgdocker-thinpool Pool Blocksize: 524.3 kB Base Device Size: 10.74 GB Backing Filesystem: xfs ... [root@srv00 docker]# lvs -a LV VG Attr LSize Pool Origin Data% Meta% Move Log Cpy%Sync Convert root centos -wi-ao---- 35.47g swap centos -wi-ao---- 4.00g [lvol0_pmspare] vgdocker ewi------- 304.00m thinpool vgdocker twi-a-t--- 28.50g 0.07 0.02 [thinpool_tdata] vgdocker Twi-ao---- 28.50g [thinpool_tmeta] vgdocker ewi-ao---- 304.00m [root@srv00 docker]# lsblk NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sr0 11:0 1 114.4M 0 rom xvda 202:0 0 40G 0 disk ├─xvda1 202:1 0 500M 0 part /boot └─xvda2 202:2 0 39.5G 0 part ├─centos-root 253:0 0 35.5G 0 lvm / └─centos-swap 253:1 0 4G 0 lvm [SWAP] xvdb 202:16 0 30G 0 disk ├─vgdocker-thinpool_tmeta 253:2 0 304M 0 lvm │ └─vgdocker-thinpool 253:5 0 28.5G 0 lvm └─vgdocker-thinpool_tdata 253:3 0 28.5G 0 lvm └─vgdocker-thinpool 253:5 0 28.5G 0 lvm
然后就可以正常的docker run 了
devicemapper的性能影響
Allocate-on-demand性能影響
之前講說,如果容器中要寫數(shù)據(jù),則會在容器層分配新的塊,每個快64k,如果要寫的數(shù)據(jù)大于64k,則會分配多個塊. 如果容器中有許多小文件的寫操作..則會影響性能.
Copy-on-write性能影響
容器中第一次更新一個已有數(shù)據(jù)時,就會進行cow操作,如果更新大文件的某一部分,則只會copy相應(yīng)的數(shù)據(jù)快,這個性能提升很大. 如果更新大量小文件(<=64k),devicemapper的性能就比AUFS差.
其他
loop-lvm模式的性能很差,不推薦使用在生產(chǎn)環(huán)境.生產(chǎn)環(huán)境使用direct-lvm模式,它是直接操作raw設(shè)備.使用ssd的話提升更明顯
devicemapper內(nèi)存使用不是最有效的.運行n個容器會加載n次相同文件到內(nèi)存.所以不是運行pass平臺和高密度容器最好的選擇.當(dāng)然容器中寫操作多的話要盡量使用data volume,它是繞過storage driver,性能有保證
“怎么配置docker使用devicemapper”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！
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