使用DragonFly进行智能镜像分发

Dragonfly 是一款基于 P2P 的智能镜像和文件分发工具。它旨在提高文件传输的效率和速率，最大限度地利用网络带宽，尤其是在分发大量数据时，例如应用分发、缓存分发、日志分发和镜像分发。


在阿里巴巴，Dragonfly 每个月会被调用 20 亿次，分发的数据量高达 3.4PB。Dragonfly 已成为阿里巴巴基础设施中的重要一环。


尽管容器技术大部分时候简化了运维工作，但是它也带来了一些挑战：例如镜像分发的效率问题，尤其是必须在多个主机上复制镜像分发时。


Dragonfly 在这种场景下能够完美支持 Docker 和 PouchContainer。它也兼容其他格式的容器。相比原生方式，它能将容器分发速度提高 57 倍，并让 Registry 网络出口流量降低 99.5%。
Dragonfly 能让所有类型的文件、镜像或数据分发变得简单而经济。


更多请通过官方文档了解。

纯Docker部署

这里采用多机部署，方案如下：

应用 IP
服务端   172.17.100.120  
客户端   172.17.100.121  
客户端   172.17.100.122  

部署服务端

以docker方式部署，命令如下：

docker run -d --name supernode --restart=always -p 8001:8001 -p 8002:8002 \ dragonflyoss/supernode:0.3.0 -Dsupernode.advertiseIp=172.17.100.120

部署客户端

准备配置文件
Dragonfly 的配置文件默认位于 /etc/dragonfly 目录下，使用容器部署客户端时，需要将配置文件挂载到容器内。
为客户端配置 Dragonfly Supernode 地址：

cat <<EOD > /etc/dragonfly/dfget.yml nodes: - 172.17.100.120 EOD

启动客户端 docker run -d --name dfclient --restart=always -p 65001:65001 \ -v /etc/dragonfly:/etc/dragonfly \ dragonflyoss/dfclient:v0.3.0 --registry https://index.docker.io

registry是仓库地址，这里使用的官方仓库

修改Docker Daemon配置

我们需要修改 Dragonfly 客户端机器（dfclient0, dfclient1）上 Docker Daemon 配置，通过 mirror 方式来使用 Dragonfly 进行镜像的拉取。
在配置文件 /etc/docker/daemon.json 中添加或更新如下配置项：

{ "registry-mirrors": ["http://127.0.0.1:65001"] }

然后重启Docker

systemctl restart docker

拉取镜像测试

在任意一台客户端上进行测试，比如：

docker pull tomcat

验证

查看client端的日志，如果输出如下，则表示是通过DragonFly来传输的。

docker exec dfclient grep 'downloading piece' /root/.small-dragonfly/logs/dfclient.log 2020-06-20 15:56:49.813 INFO sign:146-1592668602.159 : downloading piece:{"taskID":"4d977359836129ce2eec4b8418a7042c47db547a239e2a577ddc787ee177289c","superNode":"172.17.100.120","dstCid":"cdnnode:172.17.100.120~4d977359836129ce2eec4b8418a7042c47db547a239e2a577ddc787ee177289c","range":"0-4194303","result":503,"status":701,"pieceSize":4194304,"pieceNum":0}

如果需要查看镜像是否通过其他 peer 节点来完成传输，可以执行以下命令：

docker exec dfclient grep 'downloading piece' /root/.small-dragonfly/logs/dfclient.log | grep -v cdnnode

如果以上命令没有输出结果，则说明镜像没有通过其他peer节点完成传输，否则说明通过其他peer节点完成传输。

在Kubernetes中部署

服务端以Deployment的形式部署

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: supernode name: supernode namespace: kube-system spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: supernode template: metadata: labels: app: supernode annotations: scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: "" spec: containers: - image: dragonflyoss/supernode:0.3.0 name: supernode ports: - containerPort: 8080 hostPort: 8080 name: tomcat protocol: TCP - containerPort: 8001 hostPort: 8001 name: register protocol: TCP - containerPort: 8002 hostPort: 8002 name: download protocol: TCP volumeMounts: - mountPath: /etc/localtime name: ltime - mountPath: /home/admin/supernode/logs/ name: log - mountPath: /home/admin/supernode/repo/ name: data hostNetwork: true dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet restartPolicy: Always tolerations: - effect: NoExecute operator: Exists - effect: NoSchedule operator: Exists nodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" volumes: - hostPath: path: /etc/localtime type: "" name: ltime - hostPath: path: /data/log/supernode type: DirectoryOrCreate name: log - hostPath: path: /data/supernode/repo/ type: DirectoryOrCreate name: data --- kind: Service apiVersion: v1 metadata: name: supernode namespace: kube-system spec: selector: app: supernode ports: - name: register protocol: TCP port: 8001 targetPort: 8001 - name: download protocol: TCP port: 8002 targetPort: 8002

以hostNetwork的形式部署在master上。

部署过后可以看到supernode已经正常启动了。

# kubectl get pod -n kube-system | grep supernode supernode-86dc99f6d5-mblck 1/1 Running 0 4m1s