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本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收錄，有一線大廠面試完整考點、資料以及我的系列文章。

前言

鎖我想不需要我過多的去說，大家都知道是怎麼一回事了吧？

在多線程環境下，由於上下文的切換，數據可能出現不一致的情況或者數據被污染，我們需要保證數據安全，所以想到了加鎖。

所謂的加鎖機制呢，就是當一個線程訪問該類的某個數據時，進行保護，其他線程不能進行訪問，直到該線程讀取完，其他線程才可使用。

還記得我之前說過Redis在分佈式的情況下，需要對存在併發競爭的數據進行加鎖，老公們十分費解，Redis是單線程的嘛？為啥還要加鎖呢？

看來老公們還是年輕啊，你說的不需要加鎖的情況是這樣的：

單個服務去訪問Redis的時候，確實因為Redis本身單線程的原因是不用考慮線程安全的，但是，現在有哪個公司還是單機的呀？肯定都是分佈式集群了嘛。

老公們你看下這樣的場景是不是就有問題了：

你們經常不是說秒殺嘛，拿到庫存判斷，那老婆告訴你分佈式情況就是會出問題的。

我們為了減少DB的壓力，把庫存預熱到了KV，現在KV的庫存是1。

1. 服務A去Redis查詢到庫存發現是1，那說明我能搶到這個商品對不對，那我就準備減一了，但是還沒減。
2. 同時服務B也去拿發現也是1，那我也搶到了呀，那我也減。
3. C同理。
4. 等所有的服務都判斷完了，你發現誒，怎麼變成-2了，超賣了呀，這下完了。

老公們是不是發現問題了，這就需要分佈式鎖的介入了，我會分三個章節去分別介紹分佈式鎖的三種實現方式（Zookeeper，Redis，MySQL），說出他們的優缺點，以及一般大廠的實踐場景。

正文

一個騷里騷氣的面試官啥也沒拿的就走了進來，你一看，這不是你老婆嘛，你正準備叫他的時候，發現他一臉嚴肅，死鬼還裝嚴肅，肯定會給我放水的吧。

B站搜：三太子敖丙

咳咳，我們啥也不說了，開始今天的面試吧。

正常線程進程同步的機制有哪些？

• 互斥：互斥的機制，保證同一時間只有一個線程可以操作共享資源 synchronized，Lock等。
• 臨界值：讓多線程串行話去訪問資源
• 事件通知：通過事件的通知去保證大家都有序訪問共享資源
• 信號量：多個任務同時訪問，同時限制數量，比如發令槍CDL，Semaphore等

那分佈式鎖你了解過有哪些么？

分佈式鎖實現主要以Zookeeper（以下簡稱zk）、Redis、MySQL這三種為主。

那先跟我聊一下zk吧，你能說一下他常見的使用場景么？

他主要的應用場景有以下幾個：

• 服務註冊與訂閱（共用節點）
• 分佈式通知（監聽znode）
• 服務命名（znode特性）
• 數據訂閱、發布（watcher）
• 分佈式鎖（臨時節點）

zk是啥？

他是個數據庫，文件存儲系統，並且有監聽通知機制（觀察者模式）

存文件系統，他存了什麼？

節點

zk的節點類型有4大類

• 持久化節點（zk斷開節點還在）

• 持久化順序編號目錄節點

• 臨時目錄節點（客戶端斷開後節點就刪除了）

• 臨時目錄編號目錄節點

節點名稱都是唯一的。

節點怎麼創建？

我特么，這樣問的么？可是我面試只看了分佈式鎖，我得好好想想！！！

還好我之前在自己的服務器搭建了一個zk的集群，我剛好跟大家回憶一波。

create /test laogong // 創建永久節點 

那臨時節點呢？

create -e /test laogong // 創建臨時節點

臨時節點就創建成功了，如果我斷開這次鏈接，這個節點自然就消失了，這是我的一個zk管理工具，目錄可能清晰點。

如何創建順序節點呢？

create -s /test // 創建順序節點

臨時順序節點呢？

我想聰明的老公都會搶答了

create -e -s /test  // 創建臨時順序節點

我退出后，重新連接，發現剛才創建的所有臨時節點都沒了。

開篇演示這麼多呢，我就是想給大家看到的zk大概的一個操作流程和數據結構，中間涉及的搭建以及其他的技能我就不說了，我們重點聊一下他在分佈式鎖中的實現。

zk就是基於節點去實現各種分佈式鎖的。

就拿開頭的場景來說，zk應該怎麼去保證分佈式情況下的線程安全呢？併發競爭他是怎麼控制的呢？

為了模擬併發競爭這樣一個情況，我寫了點偽代碼，大家可以先看看

我定義了一個庫存inventory值為1，還用到了一個CountDownLatch發令槍，等10個線程都就緒了一起去扣減庫存。

是不是就像10台機器一起去拿到庫存，然後扣減庫存了？

所有機器一起去拿，發現都是1，那大家都認為是自己搶到了，都做了減一的操作，但是等所有人都執行完，再去set值的時候，發現其實已經超賣了，我打印出來給大家看看。

是吧，這還不是超賣一個兩個的問題，超賣7個都有，代碼裏面明明判斷了庫存大於0才去減的，怎麼回事開頭我說明了。

那怎麼解決這個問題？

sync，lock也只能保證你當前機器線程安全，這樣分佈式訪問還是有問題。

上面跟大家提到的zk的節點就可以解決這個問題。

zk節點有個唯一的特性，就是我們創建過這個節點了，你再創建zk是會報錯的，那我們就利用一下他的唯一性去實現一下。

怎麼實現呢？

上面不是10個線程嘛？

我們全部去創建，創建成功的第一個返回true他就可以繼續下面的扣減庫存操作，後續的節點訪問就會全部報錯，扣減失敗，我們把它們丟一個隊列去排隊。

那怎麼釋放鎖呢？

刪除節點咯，刪了再通知其他的人過來加鎖，依次類推。

我們實現一下，zk加鎖的場景。

是不是，只有第一個線程能扣減成功，其他的都失敗了。

但是你發現問題沒有，你加了鎖了，你得釋放啊，你不釋放後面的報錯了就不重試了。

那簡單，刪除鎖就釋放掉了，Lock在finally裏面unLock，現在我們在finally刪除節點。

加鎖我們知道創建節點就夠了，但是你得實現一個阻塞的效果呀，那咋搞？

死循環，遞歸不斷去嘗試，直到成功，一個偽裝的阻塞效果。

怎麼知道前面的老哥刪除節點了嗯？

監聽節點的刪除事件

但是你發現你這樣做的問題沒？

是的，會出現死鎖。

第一個仔加鎖成功了，在執行代碼的時候，機器宕機了，那節點是不是就不能刪除了？

你要故作沉思，自問自答，時而看看遠方，時而看看面試官，假裝自己什麼都不知道。

哦我想起來了，創建臨時節點就好了，客戶端連接一斷開，別的就可以監聽到節點的變化了。

嗯還不錯，那你發現還有別的問題沒？

好像這種監聽機制也不好。

怎麼個不好呢？

你們可以看到，監聽，是所有服務都去監聽一個節點的，節點的釋放也會通知所有的服務器，如果是900個服務器呢？

這對服務器是很大的一個挑戰，一個釋放的消息，就好像一個牧羊犬進入了羊群，大家都四散而開，隨時可能幹掉機器，會佔用服務資源，網絡帶寬等等。

這就是羊群效應。

那怎麼解決這個問題？

繼續故作沉思，啊啊啊，好難，我的腦袋。。。。

你TM別裝了好不好？

好的，臨時順序節點，可以順利解決這個問題。

怎麼實現老公你先別往下看，先自己想想。

之前說了全部監聽一個節點問題很大，那我們就監聽我們的前一個節點，因為是順序的，很容易找到自己的前後。

和之前監聽一個永久節點的區別就在於，這裏每個節點只監聽了自己的前一個節點，釋放當然也是一個個釋放下去，就不會出現羊群效應了。

以上所有代碼我都會開源到我的https://github.com/AobingJava/Thanos其實上面的還有瑕疵，大家可以去拉下來改一下提交pr，我會看合適的會通過的。

你說了這麼多，挺不錯的，你能說說ZK在分佈式鎖中實踐的一些缺點么？

Zk性能上可能並沒有緩存服務那麼高。

因為每次在創建鎖和釋放鎖的過程中，都要動態創建、銷毀瞬時節點來實現鎖功能。

ZK中創建和刪除節點只能通過Leader服務器來執行，然後將數據同步到所有的Follower機器上。（這裏涉及zk集群的知識，我就不展開了，以後zk章節跟老公們細聊）

還有么？

使用Zookeeper也有可能帶來併發問題，只是並不常見而已。

由於網絡抖動，客戶端可ZK集群的session連接斷了，那麼zk以為客戶端掛了，就會刪除臨時節點，這時候其他客戶端就可以獲取到分佈式鎖了。

就可能產生併發問題了，這個問題不常見是因為zk有重試機制，一旦zk集群檢測不到客戶端的心跳，就會重試，Curator客戶端支持多種重試策略。

多次重試之後還不行的話才會刪除臨時節點。

Tip：所以，選擇一個合適的重試策略也比較重要，要在鎖的粒度和併發之間找一個平衡。

有更好的實現么？

基於Redis的分佈式鎖

能跟我聊聊么？

我看看了手上的表，老公，今天天色不早了，你全問完了，我怎麼多水幾篇文章呢？

行確實很晚了，那你回家去把家務幹了吧？

我？？？？

=

總結

zk通過臨時節點，解決掉了死鎖的問題，一旦客戶端獲取到鎖之後突然掛掉（Session連接斷開），那麼這個臨時節點就會自動刪除掉，其他客戶端自動獲取鎖。

zk通過節點排隊監聽的機制，也實現了阻塞的原理，其實就是個遞歸在那無限等待最小節點釋放的過程。

我上面沒實現鎖的可重入，但是也很好實現，可以帶上線程信息就可以了，或者機器信息這樣的唯一標識，獲取的時候判斷一下。

zk的集群也是高可用的，只要半數以上的或者，就可以對外提供服務了。

這周會寫完Redis和數據庫的分佈式鎖的，老公們等好。

我是敖丙，一個在互聯網苟且偷生的工具人。

最好的關係是互相成就，老公們的「三連」就是丙丙創作的最大動力，我們下期見！

注：如果本篇博客有任何錯誤和建議，歡迎老公們留言，老公你快說句話啊！

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上篇文章準備了離線安裝 OCP 所需要的離線資源，包括安裝鏡像、所有樣例 Image Stream 和 OperatorHub 中的所有 RedHat Operators。本文就開始正式安裝 OCP（Openshift Container Platform） 集群，包括 DNS 解析、負載均衡配置、ignition 配置文件生成和集群部署。

OCP 安裝期間需要用到多個文件：安裝配置文件、Kubernetes 部署清單、Ignition 配置文件（包含了 machine types）。安裝配置文件將被轉換為 Kubernetes 部署清單，然後將清單包裝到 Ignition 配置文件中。 安裝程序使用這些 Ignition 配置文件來創建 Openshift 集群。運行安裝程序時，所有原始安裝配置文件都會修改，因此在安裝之前應該先備份文件。

1. 安裝過程

在安裝 OCP 時，我們需要有一台引導主機（Bootstrap）。這個主機可以訪問所有的 OCP 節點。引導主機啟動一個臨時控制平面，它啟動 OCP 集群的其餘部分然後被銷毀。引導主機使用 Ignition 配置文件進行集群安裝引導，該文件描述了如何創建 OCP 集群。安裝程序生成的 Ignition 配置文件包含 24 小時後過期的證書，所以必須在證書過期之前完成集群安裝。

引導集群安裝包括如下步驟：

• 引導主機啟動並開始託管 Master 節點啟動所需的資源。
• Master 節點從引導主機遠程獲取資源並完成引導。
• Master 節點通過引導主機構建 Etcd 集群。
• 引導主機使用新的 Etcd 集群啟動臨時 Kubernetes 控制平面。
• 臨時控制平面在 Master 節點啟動生成控制平面。
• 臨時控制平面關閉並將控制權傳遞給生產控制平面。
• 引導主機將 OCP 組件注入生成控制平面。
• 安裝程序關閉引導主機。

引導安裝過程完成以後，OCP 集群部署完畢。然後集群開始下載並配置日常操作所需的其餘組件，包括創建計算節點、通過 Operator 安裝其他服務等。

2. 準備服務器資源

服務器規劃如下：

• 三個控制平面節點，安裝 Etcd、控制平面組件和 Infras 基礎組件。
• 兩個計算節點，運行實際負載。
• 一個引導主機，執行安裝任務，集群部署完成后可刪除。
• 一個基礎節點，用於準備上節提到的離線資源，同時用來部署 DNS 和負載均衡。
• 一個鏡像節點，用來部署私有鏡像倉庫 Quay。

主機類型	操作系統	Hostname	vCPU	內存	存儲	IP	FQDN
鏡像節點	RHEL 7.6	registry	4	8GB	150GB	192.168.57.70	registry.openshift4.example.com
基礎節點	RHEL 7.6	bastion	4	16GB	120GB	192.168.57.60	bastion.openshift4.example.com
引導主機	RHCOS	bootstrap	4	16GB	120GB	192.168.57.61	bootstrap.openshift4.example.com
控制平面	RHCOS	master1	4	16GB	120GB	192.168.57.62	master1.openshift4.example.com
控制平面	RHCOS	master2	4	16GB	120GB	192.168.57.63	master2.openshift4.example.com
控制平面	RHCOS	master3	4	16GB	120GB	192.168.57.64	master3.openshift4.example.com
計算節點	RHCOS 或 RHEL 7.6	worker1	2	8GB	120GB	192.168.57.65	worker1.openshift4.example.com
計算節點	RHCOS 或 RHEL 7.6	worker2	2	8GB	120GB	192.168.57.66	worke2.openshift4.example.com

3. 防火牆配置

接下來看一下每個節點的端口號分配。

所有節點（計算節點和控制平面）之間需要開放的端口：

協議	端口	作用
ICMP	N/A	測試網絡連通性
TCP	9000-9999	節點的服務端口，包括 node exporter 使用的 9100-9101 端口和 Cluster Version Operator 使用的 9099 端口
	10250–10259	Kubernetes 預留的默認端口
	10256	openshift-sdn
UDP	4789	VXLAN 協議或 GENEVE 協議的通信端口
	6081	VXLAN 協議或 GENEVE 協議的通信端口
	9000–9999	節點的服務端口，包括 node exporter 使用的 9100-9101 端口
	30000–32767	Kubernetes NodePort

控制平面需要向其他節點開放的端口：

協議	端口	作用
TCP	2379–2380	Etcd 服務端口
	6443	Kubernetes API

除此之外，還要配置兩個四層負載均衡器，一個用來暴露集群 API，一個用來暴露 Ingress：

端口	作用	內部	外部	描述
6443	引導主機和控制平面使用。在引導主機初始化集群控制平面后，需從負載均衡器中手動刪除引導主機	x	x	Kubernetes API server
22623	引導主機和控制平面使用。在引導主機初始化集群控制平面后，需從負載均衡器中手動刪除引導主機		x	Machine Config server
443	Ingress Controller 或 Router 使用	x	x	HTTPS 流量
80	Ingress Controller 或 Router 使用	x	x	HTTP 流量

4. 配置 DNS

按照官方文檔，使用 UPI 基礎架構的 OCP 集群需要以下的 DNS 記錄。在每條記錄中，<cluster_name> 是集群名稱，<base_domain> 是在 install-config.yaml 文件中指定的集群基本域，如下錶所示：

組件	DNS記錄	描述
Kubernetes API	api.<cluster_name>.<base_domain>.	此 DNS 記錄必須指向控制平面節點的負載均衡器。此記錄必須可由集群外部的客戶端和集群中的所有節點解析。
	api-int.<cluster_name>.<base_domain>.	此 DNS 記錄必須指向控制平面節點的負載均衡器。此記錄必須可由集群外部的客戶端和集群中的所有節點解析。
Routes	*.apps.<cluster_name>.<base_domain>.	DNS 通配符記錄，指向負載均衡器。這個負載均衡器的後端是 Ingress router 所在的節點，默認是計算節點。此記錄必須可由集群外部的客戶端和集群中的所有節點解析。
etcd	etcd-<index>.<cluster_name>.<base_domain>.	OCP 要求每個 etcd 實例的 DNS 記錄指向運行實例的控制平面節點。etcd 實例由 值區分，它們以 0 開頭，以 n-1 結束，其中 n 是集群中控制平面節點的數量。集群中的所有節點必須都可以解析此記錄。
	_etcd-server-ssl._tcp.<cluster_name>.<base_domain>.	因為 etcd 使用端口 2380 對外服務，因此需要建立對應每台 etcd 節點的 SRV DNS 記錄，優先級 0，權重 10 和端口 2380

DNS 服務的部署方法由很多種，我當然推薦使用 CoreDNS，畢竟雲原生標配。由於這裏需要添加 SRV 記錄，所以需要 CoreDNS 結合 etcd 插件使用。以下所有操作在基礎節點上執行。

首先通過 yum 安裝並啟動 etcd：

$ yum install -y etcd
$ systemctl enable etcd --now

然後下載 CoreDNS 二進制文件：

$ wget https://github.com/coredns/coredns/releases/download/v1.6.9/coredns_1.6.9_linux_amd64.tgz
$ tar zxvf coredns_1.6.9_linux_amd64.tgz
$ mv coredns /usr/local/bin

創建 Systemd Unit 文件：

$ cat > /etc/systemd/system/coredns.service <<EOF
[Unit]
Description=CoreDNS DNS server
Documentation=https://coredns.io
After=network.target

[Service]
PermissionsStartOnly=true
LimitNOFILE=1048576
LimitNPROC=512
CapabilityBoundingSet=CAP_NET_BIND_SERVICE
AmbientCapabilities=CAP_NET_BIND_SERVICE
NoNewPrivileges=true
User=coredns
WorkingDirectory=~
ExecStart=/usr/local/bin/coredns -conf=/etc/coredns/Corefile
ExecReload=/bin/kill -SIGUSR1 $MAINPID
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

新建 coredns 用戶：

$ useradd coredns -s /sbin/nologin

新建 CoreDNS 配置文件：

$ cat > /etc/coredns/Corefile <<EOF
.:53 {  # 監聽 TCP 和 UDP 的 53 端口
    template IN A apps.openshift4.example.com {
    match .*apps\.openshift4\.example\.com # 匹配請求 DNS 名稱的正則表達式
    answer "{{ .Name }} 60 IN A 192.168.57.60" # DNS 應答
    fallthrough
    }
    etcd {   # 配置啟用 etcd 插件,後面可以指定域名,例如 etcd test.com {
        path /skydns # etcd 裏面的路徑 默認為 /skydns，以後所有的 dns 記錄都存儲在該路徑下
        endpoint http://localhost:2379 # etcd 訪問地址，多個空格分開
        fallthrough # 如果區域匹配但不能生成記錄，則將請求傳遞給下一個插件
        # tls CERT KEY CACERT # 可選參數，etcd 認證證書設置
    }
    prometheus  # 監控插件
    cache 160
    loadbalance   # 負載均衡，開啟 DNS 記錄輪詢策略
    forward . 192.168.57.1
    log # 打印日誌
}
EOF

其中 template 插件用來實現泛域名解析。

啟動 CoreDNS 並設置開機自啟：

$ systemctl enable coredns --now

驗證泛域名解析：

$ dig +short apps.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

$ dig +short x.apps.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

添加其餘 DNS 記錄：

$ alias etcdctlv3='ETCDCTL_API=3 etcdctl'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/api '{"host":"192.168.57.60","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/api-int '{"host":"192.168.57.60","ttl":60}'

$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/etcd-0 '{"host":"192.168.57.62","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/etcd-1 '{"host":"192.168.57.63","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/etcd-2 '{"host":"192.168.57.64","ttl":60}'

$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/_tcp/_etcd-server-ssl/x1 '{"host":"etcd-0.openshift4.example.com","ttl":60,"priority":0,"weight":10,"port":2380}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/_tcp/_etcd-server-ssl/x2 '{"host":"etcd-1.openshift4.example.com","ttl":60,"priority":0,"weight":10,"port":2380}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/_tcp/_etcd-server-ssl/x3 '{"host":"etcd-2.openshift4.example.com","ttl":60,"priority":0,"weight":10,"port":2380}'

# 除此之外再添加各節點主機名記錄
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/bootstrap '{"host":"192.168.57.61","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/master1 '{"host":"192.168.57.62","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/master2 '{"host":"192.168.57.63","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/master3 '{"host":"192.168.57.64","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/worker1 '{"host":"192.168.57.65","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/worker2 '{"host":"192.168.57.66","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/registry '{"host":"192.168.57.70","ttl":60}'

驗證 DNS 解析：

$ yum install -y bind-utils
$ dig +short api.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

$ dig +short api-int.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

$ dig +short etcd-0.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.62
$ dig +short etcd-1.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.63
$ dig +short etcd-2.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.64

$ dig +short -t SRV _etcd-server-ssl._tcp.openshift4.example.com @127.0.0.1
10 33 2380 etcd-0.openshift4.example.com.
10 33 2380 etcd-1.openshift4.example.com.
10 33 2380 etcd-2.openshift4.example.com.

$ dig +short bootstrap.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.61
$ dig +short master1.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.62
$ dig +short master2.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.63
$ dig +short master3.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.64
$ dig +short worker1.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.65
$ dig +short worker2.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.66

5. 配置負載均衡

負載均衡我選擇使用 Envoy，先準備配置文件：

Bootstrap

# /etc/envoy/envoy.yaml
node:
  id: node0
  cluster: cluster0
dynamic_resources:
  lds_config:
    path: /etc/envoy/lds.yaml
  cds_config:
    path: /etc/envoy/cds.yaml
admin:
  access_log_path: "/dev/stdout"
  address:
    socket_address:
      address: "0.0.0.0"
      port_value: 15001

LDS

# /etc/envoy/lds.yaml
version_info: "0"
resources:
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_openshift-api-server
  address:
    socket_address:
      address: 0.0.0.0
      port_value: 6443
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: openshift-api-server
        cluster: openshift-api-server
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_machine-config-server
  address:
    socket_address:
      address: "::"
      ipv4_compat: true
      port_value: 22623
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: machine-config-server
        cluster: machine-config-server
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_ingress-http
  address:
    socket_address:
      address: "::"
      ipv4_compat: true
      port_value: 80
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: ingress-http
        cluster: ingress-http
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_ingress-https
  address:
    socket_address:
      address: "::"
      ipv4_compat: true
      port_value: 443
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: ingress-https
        cluster: ingress-https
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout

CDS

# /etc/envoy/cds.yaml
version_info: "0"
resources:
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: openshift-api-server
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: openshift-api-server
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.61
              port_value: 6443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.62
              port_value: 6443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.63
              port_value: 6443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.64
              port_value: 6443
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: machine-config-server
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: machine-config-server
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.61
              port_value: 22623
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.62
              port_value: 22623
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.63
              port_value: 22623
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.64
              port_value: 22623
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: ingress-http
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: ingress-http
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.65
              port_value: 80
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.66
              port_value: 80
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: ingress-https
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: ingress-https
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.65
              port_value: 443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.66
              port_value: 443

配置看不懂的去看我的电子書：Envoy 中文指南

啟動 Envoy：

$ podman run -d --restart=always --name envoy --net host -v /etc/envoy:/etc/envoy envoyproxy/envoy

6. 安裝準備

生成 SSH 私鑰並將其添加到 agent

在安裝過程中，我們會在基礎節點上執行 OCP 安裝調試和災難恢復，因此必須在基礎節點上配置 SSH key，ssh-agent 將會用它來執行安裝程序。

基礎節點上的 core 用戶可以使用該私鑰登錄到 Master 節點。部署集群時，該私鑰會被添加到 core 用戶的 ~/.ssh/authorized_keys 列表中。

密鑰創建步驟如下：

① 創建無密碼驗證的 SSH key：

$ ssh-keygen -t rsa -b 4096 -N '' -f ~/.ssh/new_rsa

② 啟動 ssh-agent 進程作為後台任務：

$ eval "$(ssh-agent -s)"

③ 將 SSH 私鑰添加到 ssh-agent：

$ ssh-add ~/.ssh/new_rsa

後續集群安裝過程中，有一步會提示輸入 SSH public key，屆時使用前面創建的公鑰 new_rsa.pub 就可以了。

獲取安裝程序

如果是在線安裝，還需要在基礎節點上下載安裝程序。但這裡是離線安裝，安裝程序在上篇文章中已經被提取出來了，所以不需要再下載。

創建安裝配置文件

首先創建一個安裝目錄，用來存儲安裝所需要的文件：

$ mkdir /ocpinstall

自定義 install-config.yaml 並將其保存在 /ocpinstall 目錄中。配置文件必須命名為 install-config.yaml。配置文件內容：

apiVersion: v1
baseDomain: example.com
compute:
- hyperthreading: Enabled
  name: worker
  replicas: 0
controlPlane:
  hyperthreading: Enabled
  name: master
  replicas: 3
metadata:
  name: openshift4
networking:
  clusterNetwork:
  - cidr: 10.128.0.0/14
    hostPrefix: 23
  networkType: OpenShiftSDN
  serviceNetwork:
  - 172.30.0.0/16
platform:
  none: {}
fips: false
pullSecret: '{"auths": ...}'
sshKey: 'ssh-rsa ...'
additionalTrustBundle: |
  -----BEGIN CERTIFICATE-----
  省略，注意這裏要前面空兩格
  -----END CERTIFICATE-----
imageContentSources:
- mirrors:
  - registry.openshift4.example.com/ocp4/openshift4
  source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-release
- mirrors:
  - registry.openshift4.example.com/ocp4/openshift4
  source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev

• baseDomain : 所有 Openshift 內部的 DNS 記錄必須是此基礎的子域，並包含集群名稱。
• compute : 計算節點配置。這是一個數組，每一個元素必須以連字符 - 開頭。
• hyperthreading : Enabled 表示啟用同步多線程或超線程。默認啟用同步多線程，可以提高機器內核的性能。如果要禁用，則控制平面和計算節點都要禁用。
• compute.replicas : 計算節點數量。因為我們要手動創建計算節點，所以這裏要設置為 0。
• controlPlane.replicas : 控制平面節點數量。控制平面節點數量必須和 etcd 節點數量一致，為了實現高可用，本文設置為 3。
• metadata.name : 集群名稱。即前面 DNS 記錄中的 <cluster_name>。
• cidr : 定義了分配 Pod IP 的 IP 地址段，不能和物理網絡重疊。
• hostPrefix : 分配給每個節點的子網前綴長度。例如，如果將 hostPrefix 設置為 23，則為每一個節點分配一個給定 cidr 的 /23 子網，允許 \(510 (2^{32 – 23} – 2)\) 個 Pod IP 地址。
• serviceNetwork : Service IP 的地址池，只能設置一個。
• pullSecret : 上篇文章使用的 pull secret，可通過命令 cat /root/pull-secret.json|jq -c 來壓縮成一行。
• sshKey : 上面創建的公鑰，可通過命令 cat ~/.ssh/new_rsa.pub 查看。
• additionalTrustBundle : 私有鏡像倉庫 Quay 的信任證書，可在鏡像節點上通過命令 cat /data/quay/config/ssl.cert 查看。
• imageContentSources : 來自前面 oc adm release mirror 的輸出結果。

備份安裝配置文件，便於以後重複使用：

$ cd /ocpinstall
$ cp install-config.yaml  install-config.yaml.20200604

創建 Kubernetes 部署清單

創建 Kubernetes 部署清單后 install-config.yaml 將被刪除，請務必先備份此文件！

創建 Kubernetes 部署清單文件：

$ openshift-install create manifests --dir=/ocpinstall

修改 manifests/cluster-scheduler-02-config.yml 文件，將 mastersSchedulable 的值設為 flase，以防止 Pod 調度到控制節點。

創建 Ignition 配置文件

創建 Ignition 配置文件后 install-config.yaml 將被刪除，請務必先備份此文件！

$ cp install-config.yaml.20200604 install-config.yaml
$ openshift-install create ignition-configs --dir=/ocpinstall

生成的文件：

├── auth
│   ├── kubeadmin-password
│   └── kubeconfig
├── bootstrap.ign
├── master.ign
├── metadata.json
└── worker.ign

準備一個 HTTP 服務，這裏選擇使用 Nginx：

$ yum install -y nginx

修改 Nginx 的配置文件 /etc/nginx/nginx/.conf，將端口改為 8080（因為負載均衡器已經佔用了 80 端口）。然後啟動 Nginx 服務：

$ systemctl enable nginx --now

將 Ignition 配置文件拷貝到 HTTP 服務的 ignition 目錄：

$ mkdir /usr/share/nginx/html/ignition
$ cp -r *.ign /usr/share/nginx/html/ignition/

獲取 RHCOS 的 BIOS 文件

下載用於裸機安裝的 BIOS 文件，並上傳到 Nginx 的目錄：

$ mkdir /usr/share/nginx/html/install
$ wget https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/dependencies/rhcos/4.4/latest/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz -O /usr/share/nginx/html/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz

獲取 RHCOS 的 ISO 文件

本地下載 RHCOS 的 ISO 文件：https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/dependencies/rhcos/4.4/latest/rhcos-4.4.3-x86_64-installer.x86_64.iso，然後上傳到 vSphere。步驟如下：

① 首先登陸 vSphere，然後點擊『存儲』。

② 選擇一個『數據存儲』，然後在右邊的窗口中選擇『上載文件』。

③ 選擇剛剛下載的 ISO 文件，上傳到 ESXI 主機。

7. 安裝集群

Bootstrap

最後開始正式安裝集群，先創建 bootstrap 節點虛擬機，操作系統選擇『Red Hat Enterprise Linux 7 (64-Bit)』，並掛載之前上傳的 ISO，按照之前的表格設置 CPU 、內存和硬盤，打開電源，然後按照下面的步驟操作：

① 在 RHCOS Installer 安裝界面按 Tab 鍵進入引導參數配置選項。

② 在默認選項 coreos.inst = yes 之後添加（由於無法拷貝粘貼，請輸入仔細核對后再回車進行）：

ip=192.168.57.61::192.168.57.1:255.255.255.0:bootstrap.openshift4.example.com:ens192:none nameserver=192.168.57.60 coreos.inst.install_dev=sda coreos.inst.image_url=http://192.168.57.60:8080/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz coreos.inst.ignition_url=http://192.168.57.60:8080/ignition/bootstrap.ign 

其中 ip=... 的含義為 ip=$IPADDRESS::$DEFAULTGW:$NETMASK:$HOSTNAMEFQDN:$IFACE:none。

如圖所示：

③ 如果安裝有問題會進入 emergency shell，檢查網絡、域名解析是否正常，如果正常一般是以上參數輸入有誤，reboot 退出 shell 回到第一步重新開始。

安裝成功后從基礎節點通過命令 ssh -i ~/.ssh/new_rsa core@192.168.57.61 登錄 bootstrap 節點，然後驗證：

• 網絡配置是否符合自己的設定：
  • hostname
  • ip route
  • cat /etc/resolv.conf
• 驗證是否成功啟動 bootstrap 相應服務：
  • podman ps 查看服務是否以容器方式運行
  • 使用 ss -tulnp 查看 6443 和 22623 端口是否啟用。

這裏簡單介紹一下 bootstrap 節點的啟動流程，它會先通過 podman 跑一些容器，然後在容器裏面啟動臨時控制平面，這個臨時控制平面是通過 CRIO 跑在容器里的，有點繞。。直接看命令：

$ podman ps -a --no-trunc --sort created --format "{{.Command}}"

start --tear-down-early=false --asset-dir=/assets --required-pods=openshift-kube-apiserver/kube-apiserver,openshift-kube-scheduler/openshift-kube-scheduler,openshift-kube-controller-manager/kube-controller-manager,openshift-cluster-version/cluster-version-operator
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
render --dest-dir=/assets/cco-bootstrap --cloud-credential-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:244ab9d0fcf7315eb5c399bd3fa7c2e662cf23f87f625757b13f415d484621c3
bootstrap --etcd-ca=/assets/tls/etcd-ca-bundle.crt --etcd-metric-ca=/assets/tls/etcd-metric-ca-bundle.crt --root-ca=/assets/tls/root-ca.crt --kube-ca=/assets/tls/kube-apiserver-complete-client-ca-bundle.crt --config-file=/assets/manifests/cluster-config.yaml --dest-dir=/assets/mco-bootstrap --pull-secret=/assets/manifests/openshift-config-secret-pull-secret.yaml --etcd-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:aba3c59eb6d088d61b268f83b034230b3396ce67da4f6f6d49201e55efebc6b2 --kube-client-agent-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:8eb481214103d8e0b5fe982ffd682f838b969c8ff7d4f3ed4f83d4a444fb841b --machine-config-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:31dfdca3584982ed5a82d3017322b7d65a491ab25080c427f3f07d9ce93c52e2 --machine-config-oscontent-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:b397960b7cc14c2e2603111b7385c6e8e4b0f683f9873cd9252a789175e5c4e1 --infra-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:d7862a735f492a18cb127742b5c2252281aa8f3bd92189176dd46ae9620ee68a --keepalived-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:a882a11b55b2fc41b538b59bf5db8e4cfc47c537890e4906fe6bf22f9da75575 --coredns-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:b25b8b2219e8c247c088af93e833c9ac390bc63459955e131d89b77c485d144d --mdns-publisher-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:dea1fcb456eae4aabdf5d2d5c537a968a2dafc3da52fe20e8d99a176fccaabce --haproxy-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:7064737dd9d0a43de7a87a094487ab4d7b9e666675c53cf4806d1c9279bd6c2e --baremetal-runtimecfg-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:715bc48eda04afc06827189883451958d8940ed8ab6dd491f602611fe98a6fba --cloud-config-file=/assets/manifests/cloud-provider-config.yaml --cluster-etcd-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:9f7a02df3a5d91326d95e444e2e249f8205632ae986d6dccc7f007ec65c8af77
render --prefix=cluster-ingress- --output-dir=/assets/ingress-operator-manifests
/usr/bin/cluster-kube-scheduler-operator render --manifest-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:187b9d29fea1bde9f1785584b4a7bbf9a0b9f93e1323d92d138e61c861b6286c --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/kube-scheduler-bootstrap --config-output-file=/assets/kube-scheduler-bootstrap/config
/usr/bin/cluster-kube-controller-manager-operator render --manifest-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:187b9d29fea1bde9f1785584b4a7bbf9a0b9f93e1323d92d138e61c861b6286c --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/kube-controller-manager-bootstrap --config-output-file=/assets/kube-controller-manager-bootstrap/config --cluster-config-file=/assets/manifests/cluster-network-02-config.yml
/usr/bin/cluster-kube-apiserver-operator render --manifest-etcd-serving-ca=etcd-ca-bundle.crt --manifest-etcd-server-urls=https://localhost:2379 --manifest-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:187b9d29fea1bde9f1785584b4a7bbf9a0b9f93e1323d92d138e61c861b6286c --manifest-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:718ca346d5499cccb4de98c1f858c9a9a13bbf429624226f466c3ee2c14ebf40 --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/kube-apiserver-bootstrap --config-output-file=/assets/kube-apiserver-bootstrap/config --cluster-config-file=/assets/manifests/cluster-network-02-config.yml
/usr/bin/cluster-config-operator render --config-output-file=/assets/config-bootstrap/config --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/config-bootstrap
/usr/bin/cluster-etcd-operator render --etcd-ca=/assets/tls/etcd-ca-bundle.crt --etcd-metric-ca=/assets/tls/etcd-metric-ca-bundle.crt --manifest-etcd-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:aba3c59eb6d088d61b268f83b034230b3396ce67da4f6f6d49201e55efebc6b2 --etcd-discovery-domain=test.example.com --manifest-cluster-etcd-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:9f7a02df3a5d91326d95e444e2e249f8205632ae986d6dccc7f007ec65c8af77 --manifest-setup-etcd-env-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:31dfdca3584982ed5a82d3017322b7d65a491ab25080c427f3f07d9ce93c52e2 --manifest-kube-client-agent-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:8eb481214103d8e0b5fe982ffd682f838b969c8ff7d4f3ed4f83d4a444fb841b --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/etcd-bootstrap --config-output-file=/assets/etcd-bootstrap/config --cluster-config-file=/assets/manifests/cluster-network-02-config.yml
render --output-dir=/assets/cvo-bootstrap --release-image=registry.openshift4.example.com/ocp4/openshift4@sha256:4a461dc23a9d323c8bd7a8631bed078a9e5eec690ce073f78b645c83fb4cdf74
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml

$ crictl pods

POD ID              CREATED             STATE               NAME                                                                  NAMESPACE                             ATTEMPT
17a978b9e7b1e       3 minutes ago       Ready               bootstrap-kube-apiserver-bootstrap.openshift4.example.com             kube-system                           24
8a0f79f38787a       3 minutes ago       Ready               bootstrap-kube-scheduler-bootstrap.openshift4.example.com             kube-system                           4
1a707da797173       3 minutes ago       Ready               bootstrap-kube-controller-manager-bootstrap.openshift4.example.com    kube-system                           4
0461d2caa2753       3 minutes ago       Ready               cloud-credential-operator-bootstrap.openshift4.example.com            openshift-cloud-credential-operator   4
ab6519286f65a       3 minutes ago       Ready               bootstrap-cluster-version-operator-bootstrap.openshift4.example.com   openshift-cluster-version             2
457a7a46ec486       8 hours ago         Ready               bootstrap-machine-config-operator-bootstrap.openshift4.example.com    default                               0
e4df49b4d36a1       8 hours ago         Ready               etcd-bootstrap-member-bootstrap.openshift4.example.com                openshift-etcd                        0

如果驗證無問題，則可以一邊繼續下面的步驟一邊觀察日誌：journalctl -b -f -u bootkube.service

RHCOS 的默認用戶是 core，如果想獲取 root 權限，可以執行命令 sudo su（不需要輸入密碼）。

Master

控制節點和之前類似，先創建虛擬機，然後修改引導參數，引導參數調整為：

ip=192.168.57.62::192.168.57.1:255.255.255.0:master1.openshift4.example.com:ens192:none nameserver=192.168.57.60 coreos.inst.install_dev=sda coreos.inst.image_url=http://192.168.57.60:8080/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz coreos.inst.ignition_url=http://192.168.57.60:8080/ignition/master.ign 

控制節點安裝成功後會重啟一次，之後同樣可以從基礎節點通過 SSH 密鑰登錄。

然後重複相同的步驟創建其他兩台控制節點，注意修改引導參數（IP 和主機名）。先不急着創建計算節點，先在基礎節點執行以下命令完成生產控制平面的創建：

$ openshift-install --dir=/ocpinstall wait-for bootstrap-complete --log-level=debug

DEBUG OpenShift Installer 4.4.5
DEBUG Built from commit 15eac3785998a5bc250c9f72101a4a9cb767e494
INFO Waiting up to 20m0s for the Kubernetes API at https://api.openshift4.example.com:6443...
INFO API v1.17.1 up
INFO Waiting up to 40m0s for bootstrapping to complete...
DEBUG Bootstrap status: complete
INFO It is now safe to remove the bootstrap resources

待出現 It is now safe to remove the bootstrap resources 提示之後，從負載均衡器中刪除引導主機，本文使用的是 Envoy，只需從 cds.yaml 中刪除引導主機的 endpoint，然後重新加載就好了。

觀察引導節點的日誌：

$ journalctl -b -f -u bootkube.service

...
Jun 05 00:24:12 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:12.108179       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:21 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:21.595680       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:26 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:26.250214       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:26 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:26.306421       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:29.097072       1 waitforceo.go:64] Cluster etcd operator bootstrapped successfully
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:29.097306       1 waitforceo.go:58] cluster-etcd-operator bootstrap etcd
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com podman[16531]: 2020-06-05 00:24:29.120864426 +0000 UTC m=+17.965364064 container died 77971b6ca31755a89b279fab6f9c04828c4614161c2e678c7cba48348e684517 (image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:9f7a02df3a5d91326d95e444e2e249f8205632ae986d6dccc7f007ec65c8af77, name=recursing_cerf)
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: bootkube.service complete

Worker

計算節點和之前類似，先創建虛擬機，然後修改引導參數，引導參數調整為：

ip=192.168.57.65::192.168.57.1:255.255.255.0:worker1.openshift4.example.com:ens192:none nameserver=192.168.57.60 coreos.inst.install_dev=sda coreos.inst.image_url=http://192.168.57.60:8080/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz coreos.inst.ignition_url=http://192.168.57.60:8080/ignition/worker.ign 

計算節點安裝成功后也會重啟一次，之後同樣可以從基礎節點通過 SSH 密鑰登錄。

然後重複相同的步驟創建其他計算節點，注意修改引導參數（IP 和主機名）。

登錄集群

可以通過導出集群 kubeconfig 文件以默認系統用戶身份登錄到集群。kubeconfig 文件包含有關 CLI 用於將客戶端連接到正確的集群和 API Server 的集群信息，該文件在 OCP 安裝期間被創建。

$ mkdir ~/.kube
$ cp /ocpinstall/auth/kubeconfig ~/.kube/config
$ oc whoami
system:admin

批准 CSR

將節點添加到集群時，會為添加的每台節點生成兩個待處理證書籤名請求（CSR）。必須確認這些 CSR 已獲得批准，或者在必要時自行批准。

$ oc get node

NAME                             STATUS   ROLES           AGE     VERSION
master1.openshift4.example.com   Ready    master,worker   6h25m   v1.17.1
master2.openshift4.example.com   Ready    master,worker   6h39m   v1.17.1
master3.openshift4.example.com   Ready    master,worker   6h15m   v1.17.1
worker1.openshift4.example.com   NotReady worker          5h8m    v1.17.1
worker2.openshift4.example.com   NotReady worker          5h9m    v1.17.1

輸出列出了創建的所有節點。查看掛起的證書籤名請求（CSR），並確保添加到集群的每台節點都能看到具有 Pending 或 Approved 狀態的客戶端和服務端請求。針對 Pending 狀態的 CSR 批准請求：

$ oc adm certificate approve xxx

或者執行以下命令批准所有 CSR：

$ oc get csr -ojson | jq -r '.items[] | select(.status == {} ) | .metadata.name' | xargs oc adm certificate approve

Operator 自動初始化

控制平面初始化后，需要確認所有的 Operator 都處於可用的狀態，即確認所有 Operator 的 Available 字段值皆為 True：

$ oc get clusteroperators

NAME                                       VERSION   AVAILABLE   PROGRESSING   DEGRADED   SINCE
authentication                             4.4.5     True        False         False      150m
cloud-credential                           4.4.5     True        False         False      7h7m
cluster-autoscaler                         4.4.5     True        False         False      6h12m
console                                    4.4.5     True        False         False      150m
csi-snapshot-controller                    4.4.5     True        False         False      6h13m
dns                                        4.4.5     True        False         False      6h37m
etcd                                       4.4.5     True        False         False      6h19m
image-registry                             4.4.5     True        False         False      6h12m
ingress                                    4.4.5     True        False         False      150m
insights                                   4.4.5     True        False         False      6h13m
kube-apiserver                             4.4.5     True        False         False      6h15m
kube-controller-manager                    4.4.5     True        False         False      6h36m
kube-scheduler                             4.4.5     True        False         False      6h36m
kube-storage-version-migrator              4.4.5     True        False         False      6h36m
machine-api                                4.4.5     True        False         False      6h37m
machine-config                             4.4.5     True        False         False      6h36m
marketplace                                4.4.5     True        False         False      6h12m
monitoring                                 4.4.5     True        False         False      6h6m
network                                    4.4.5     True        False         False      6h39m
node-tuning                                4.4.5     True        False         False      6h38m
openshift-apiserver                        4.4.5     True        False         False      6h14m
openshift-controller-manager               4.4.5     True        False         False      6h12m
openshift-samples                          4.4.5     True        False         False      6h11m
operator-lifecycle-manager                 4.4.5     True        False         False      6h37m
operator-lifecycle-manager-catalog         4.4.5     True        False         False      6h37m
operator-lifecycle-manager-packageserver   4.4.5     True        False         False      6h15m
service-ca                                 4.4.5     True        False         False      6h38m
service-catalog-apiserver                  4.4.5     True        False         False      6h38m
service-catalog-controller-manager         4.4.5     True        False         False      6h39m
storage                                    4.4.5     True        False         False      6h12m

如果 Operator 不正常，需要進行問題診斷和修復。

完成安裝

最後一步，完成集群的安裝，執行以下命令：

$ openshift-install --dir=/ocpinstall wait-for install-complete --log-level=debug

注意最後提示訪問 Web Console 的網址及用戶密碼。如果密碼忘了也沒關係，可以查看文件 /ocpinstall/auth/kubeadmin-password 來獲得密碼。

本地訪問 Web Console，需要添加 hosts：

192.168.57.60 console-openshift-console.apps.openshift4.example.com
192.168.57.60 oauth-openshift.apps.openshift4.example.com

瀏覽器訪問 https://console-openshift-console.apps.openshift4.example.com，輸入上面輸出的用戶名密碼登錄。首次登錄後會提示：

You are logged in as a temporary administrative user. Update the Cluster OAuth configuration to allow others to log in.

我們可以通過 htpasswd 自定義管理員賬號，步驟如下：

① htpasswd -c -B -b users.htpasswd admin xxxxx

② 將 users.htpasswd 文件下載到本地。

③ 在 Web Console 頁面打開 Global Configuration：

然後找到 OAuth，點擊進入，然後添加 HTPasswd 類型的 Identity Providers，並上傳 users.htpasswd 文件。

④ 退出當前用戶，注意要退出到如下界面：

選擇 htpasswd，然後輸入之前創建的用戶名密碼登錄。

如果退出后出現的就是用戶密碼輸入窗口，實際還是 kube:admin 的校驗，如果未出現如上提示，可以手動輸入 Web Console 地址來自動跳轉。

⑤ 登錄后貌似能看到 Administrator 菜單項，但訪問如 OAuth Details 仍然提示：

oauths.config.openshift.io "cluster" is forbidden: User "admin" cannot get resource "oauths" in API group "config.openshift.io" at the cluster scope

因此需要授予集群管理員權限：

$ oc adm policy add-cluster-role-to-user cluster-admin admin

Web Console 部分截圖：

如果想刪除默認賬號，可以執行以下命令：

$ oc -n kube-system delete secrets kubeadmin

8. 參考資料

• OpenShift 4.2 vSphere Install with Static IPs
• OpenShift Container Platform 4.3部署實錄
• Chapter 1. Installing on bare metal

Kubernetes 1.18.2 1.17.5 1.16.9 1.15.12離線安裝包發布地址http://store.lameleg.com ，歡迎體驗。 使用了最新的sealos v3.3.6版本。 作了主機名解析配置優化，lvscare 掛載/lib/module解決開機啟動ipvs加載問題， 修復lvscare社區netlink與3.10內核不兼容問題,sealos生成百年證書等特性。更多特性 https://github.com/fanux/sealos 。歡迎掃描下方的二維碼加入釘釘群 ，釘釘群已經集成sealos的機器人實時可以看到sealos的動態。

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在這次北京車展專門跑去瑪莎拉蒂展台個性化配置專區感受一番這種浪漫情懷，並通過看、聽、聞、觸、味全方位體驗。

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看瑪莎拉蒂全系車型就是一種享受，造型不僅獨特個性，且在不經意間會發現瑪莎拉蒂融入車裡的品牌造型，比如，你會發現在輪轂的形狀就是圍繞瑪莎拉蒂的標誌（海神三叉戟）而設計。並且全系車型都接受定製，從車身顏色、車漆種類、輪轂、制動卡鉗到內飾材料、多功能方向盤、豪華還是運動座椅、座椅面料等等，無不體現屬於自己的個性訂製。

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Quick Start: https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

 

在Spark 2.0之前，Spark的編程接口為RDD (Resilient Distributed Dataset)。而在2.0之後，RDDs被Dataset替代。Dataset很像RDD，但是有更多優化。RDD仍然支持，不過強烈建議切換到Dataset，以獲得更好的性能。 RDD文檔： https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html Dataset文檔： https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html  

一、最簡單的Spark Shell交互分析

scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md")   # 構建一個Dataset
textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

scala> textFile.count()  # Dataset的簡單計算
res0: Long = 104 

scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contain("Spark"))  # 由現有Dataset生成新Dataset
res1: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
# 等價於:
# res1 = new Dataset()
# for line in textFile:
#     if line.contain("Spark"):
#         res1.append(line)
# linesWithSpark = res1

scala> linesWithSpark.count()
res2: Long = 19

# 可以將多個操作串行起來
scala> textFile.filter(line => line.contain("Spark")).count()
res3: Long = 19

 

進一步的Dataset分析：

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a,b) => if (a > b) a else b)
res12: Int = 16
# 其實map和reduce就是兩個普通的算子，不要被MapReduce中一個map配一個reduce、先map后reduce的思想所束縛
# map算子就是對Dataset的元素X計算fun(X)，並且將所有f(X)作為新的Dataset返回
# reduce算子其實就是通過兩兩計算fun(X,Y)=Z，將Dataset中的所有元素歸約為1個值

# 也可以引入庫進行計算
scala> import java.lang.Math
import java.lang.Math

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))
res14: Int = 16

# 還可以使用其他算子
scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()

# flatMap算子也是對Dataset的每個元素X執行fun(X)=Y，只不過map的res是
#     res.append(Y)，如[[Y11, Y12], [Y21, Y22]]，結果按元素區分
# 而flatMap是
#     res += Y，如[Y11, Y12, Y21, Y22]，各元素結果合在一起

# groupByKey算子將Dataset的元素X作為參數傳入進行計算f(X)，並以f(X)作為key進行分組，返回值為KeyValueGroupedDataset類型
# 形式類似於(key: k; value: X1, X2, ...)，不過KeyValueGroupedDataset不是一個Dataset，value列表也不是一個array
# 注意：這裏的textFile和textFile.flatMap都是Dataset，不是RDD，groupByKey()中可以傳func；如果以sc.textFile()方法讀文件，得到的是RDD，groupByKey()中間不能傳func

# identity就是函數 x => x，即返回自身的函數

# KeyValueGroupedDataset的count()方法返回(key, len(value))列表，結果是Dataset類型

scala> wordCounts.collect()
res37: Array[(String, Long)] = Array((online,1), (graphs,1), ...
# collect操作：將分佈式存儲在集群上的RDD/Dataset中的所有數據都獲取到driver端

 

數據的cache：

scala> linesWithSpark.cache()  # in-memory cache，讓數據在分佈式內存中緩存
res38: linesWithSpark.type = [value: string]

scala> linesWithSpark.count()
res41: Long = 19

 

二、最簡單的獨立Spark任務（spark-submit提交）

需提前安裝sbt，sbt是scala的編譯工具（Scala Build Tool），類似java的maven。 brew install sbt   1）編寫SimpleApp.scala

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SimpleApp {
    def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "/Users/dxm/work-space/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/README.md"
        val spark = SparkSession.builder.appName("Simple Application").getOrCreate()
        val logData = spark.read.textFile(logFile).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()  # 包含字母a的行數
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()  # 包含字母b的行數
        println(s"Lines with a: $numAs, Lines with b: $numBs")
        spark.stop()
    }
}

 

2）編寫sbt依賴文件build.sbt

name := "Simple Application"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.12.10"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.5"

 

其中，”org.apache.spark” %% “spark-sql” % “2.4.5”這類庫名可以在網上查到，例如https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql_2.10/1.0.0

 

3）使用sbt打包 目錄格式如下，如果SimpleApp.scala和build.sbt放在一個目錄下會編不出來

$ find .
.
./build.sbt
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/SimpleApp.scala

 

sbt目錄格式要求見官方文檔 https://www.scala-sbt.org/1.x/docs/Directories.html

src/
  main/
    resources/
       <files to include in main jar here>
    scala/
       <main Scala sources>
    scala-2.12/
       <main Scala 2.12 specific sources>
    java/
       <main Java sources>
  test/
    resources
       <files to include in test jar here>
    scala/
       <test Scala sources>
    scala-2.12/
       <test Scala 2.12 specific sources>
    java/
       <test Java sources>

 

使用sbt打包

# 打包
$ sbt package
...
[success] Total time: 97 s (01:37), completed 2020-6-10 10:28:24
# jar包位於 target/scala-2.12/simple-application_2.12-1.0.jar

 

4）提交並執行Spark任務

$ bin/spark-submit --class "SimpleApp" --master spark://xxx:7077 ../scala-tests/SimpleApp/target/scala-2.12/simple-application_2.12-1.0.jar
# 報錯：Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: scala.runtime.LambdaDeserialize
# 參考：https://stackoverflow.com/questions/47172122/classnotfoundexception-scala-runtime-lambdadeserialize-when-spark-submit
# 這是spark版本和scala版本不匹配導致的

 

查詢spark所使用的scala的版本

$ bin/spark-shell --master spark://xxx:7077

scala> util.Properties.versionString
res0: String = version 2.11.12

 

修改build.sbt： scalaVersion := “2.11.12” 從下載頁也可驗證，下載的spark 2.4.5使用的是scala 2.11  

 

重新sbt package，產出位置變更為target/scala-2.11/simple-application_2.11-1.0.jar 再次spark-submit，成功

 

$ bin/spark-submit --class "SimpleApp" --master spark://xxx:7077 ../scala-tests/SimpleApp/target/scala-2.11/simple-application_2.11-1.0.jar 
Lines with a: 61, Lines with b: 30

 

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目錄

• 簡介
• 軟件功能
• 下載
• 安裝
• 卸載
• 使用
• License
• 作者
• FAQ

簡介

macOS上有一個很方便的功能：“觸發角”。通過這個功能可以設置當鼠標移動到屏幕的四個角時的觸發事件，例如觸發啟動屏幕保護程序等，显示桌面等功能。和我們習慣的熱鍵相對應，macOS將其稱之為“Hot Corners(熱角)”。筆者接下來要介紹的軟件“HotCorner“就是用於讓Windows系統擁有像macOS那樣的觸發角，實現下面動圖展示的效果：

當鼠標移動到屏幕的左上角時，自動打開Windows的時間軸試圖，實現快捷切換任務。

這個程序來源於一個國外大神（Google的信息安全工程師）Tavis Ormandy 的一個小項目 hotcorner，他創作這個項目是因為習慣於一款Linux操作系統桌面：GNOME 3，這款桌面可以在鼠標移動到左上角時觸發任務視圖。他發現每當自己使用Windows 10時，總是會忘記Windows中並沒有這個功能，四處尋找替代軟件都無法令他滿意，因此自己用C語言手擼了一個小程序來實現這個功能。但這個小程序只有一個功能：屏幕左上角觸發Windows時間軸視圖。並且軟件的安裝，卸載都需要通過命令行或者手動實現，十分不方便。

筆者在原先的項目基礎上做出了如下改動：

1. 用屏幕的左下角來觸發開始菜單
2. 將軟件打包成安裝引導程序（安裝包）
3. 給軟件添加圖標
4. 安裝時可選擇軟件開機啟動
5. 編寫中文文檔

下面一張動圖演示了筆者添加的左下角觸發開始菜單的功能

軟件功能

• 當鼠標移動至屏幕左上角時显示Windows 10時間軸視圖
• 當鼠標移動至屏幕右下角時显示Windows 開始菜單

下載

Github地址：下載地址

碼雲地址：下載地址

如果你不打算參与本軟件開發，只需要下載HotcornerInstaller.exe這個安裝程序即可
國內推薦使用碼雲地址進行下載，速度比較快，但如果你需要提交issue，請前往Github地址。

安裝

從上述下載地址將HotcornerInstaller.exe下載下來之後，雙擊打開即可開始安裝。

卸載

找到軟件的安裝位置（默認是C:\Program Files (x86)\HotCorner），雙擊該文件夾下的unins000.exe即可完成卸載。在卸載之前請先停止軟件運行（同時按下Ctrl+Alt+C）。

使用

軟件安裝完成之後會自動添加到開始菜單的應用列表中，在其中找到HotCorner，單擊之後軟件即可後台運行。如果你使用了如圖所示的屏幕縮放，並且縮放比例不是100%時，則需要進行下面的配置

正常情況下，軟件可以自動獲取屏幕的高度，但是在系統使用屏幕縮放時，會導致軟件獲取到的不是屏幕的真實高度，因此你需要編輯軟件安裝路徑（默認是C:\Program Files (x86)\HotCorner）下的config.txt文件，在這個文件中寫入屏幕的真實高度，例如圖中的屏幕真實高度為1080（無單位），然後重啟軟件。（config.txt中的默認值是0，表示自動獲取屏幕高度。）

在軟件運行過程中同時按下Ctrl+Alt+C可以關閉程序

License

代碼使用GPL3協議進行開源，如需使用代碼請遵循CPL3協議相關規定。

作者

• Tavis Ormandy @taviso – Original Author
• Ahmed Samy @asamy – HotKey support
• Yuchao Huang @misterchaos – Application Package

FAQ

• Q: 屏幕左上角可以觸發時間軸視圖，但是屏幕右下角沒有反應？

• A: 你可能使用了屏幕縮放，查看配置說明

• Q: 我想修改屏幕角觸發的事件，怎麼辦？

• A: 目前只能自己下載源代碼進行修改，然後重新編譯運行。

• Q: 軟件運行之後怎麼關閉？

• A: 在軟件運行過程中同時按下Ctrl+Alt+C可以關閉程序

• Q: 怎麼讓軟件在開機時運行？

• A: 在安裝過程中可以選擇開機啟動，如果安裝時沒有選擇，可以手動實現（方法自己百度即可）

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這樣的加速放眼這個價位，可以說是數一數二了。當你大腳油門跺下去時，馬牌的MC5輪胎雖然捉地力不錯，但還是響着胎竄出去了，確實有那麼點性能車的味道。儘管動力確實不俗，但是代號DQ380的7速濕式雙離合變速箱還是小小地拖了一下後腿。

大眾在中國深耕多年，絕大部分車系都賣得相當不錯，今天要給大家講講的是奢適寬體轎跑——凌渡。這款車在今年1至3月累計賣出了超過4萬台，實力不用小覷。

動力可以說是凌渡一個小小的賣點，TSI+DSG這套黃金組合併沒有讓我們失望。即便是凌渡的1.4T低功版車型，在實測時，也能有9.1s左右的零百成績。不過在起步時不能憋轉速，這點對於那些玩家來說，還是有點小遺憾。

1.8T車型的零百成績為7.9s，表現比1.4T車型好不少。雖然都是7擋雙離合，但1.8T車型採用的是7擋濕式雙離合。這套雙離合較好地改善了凌渡低速蠕行時的頓挫問題，1/2擋之間的切換不再顯得猶豫。

不過這套7擋雙離合也是有一點點問題，那就是為了平順性，犧牲了一點換擋速度。急加速時的降擋會稍微慢了那麼一點，但也在一個合理的範圍內。如果不是一個對駕駛有很高要求的人，這樣的動力響應已然不錯。

2.0T GTS車型可以說是凌渡的精華所在，220馬力推動僅1475kg的車身，出來的便是6.9s的零百加速。這樣的加速放眼這個價位，可以說是數一數二了。當你大腳油門跺下去時，馬牌的MC5輪胎雖然捉地力不錯，但還是響着胎竄出去了，確實有那麼點性能車的味道。

儘管動力確實不俗，但是代號DQ380的7速濕式雙離合變速箱還是小小地拖了一下後腿。這套變速箱的表現與1.8T車型上的那副相近，都是平順為先，急加速時的降擋還是稍顯拖沓了一些。

除了轎跑這個賣點外，奢適也是凌渡的一大優點。前懸架採用的是麥弗遜式獨立懸架，后懸架則為多連桿獨立懸架，這種結構在同級車中極為常見，但凌渡的調校在操控與舒適之間拿捏得恰到好處。

在過濾路面的震動時，凌渡表現出了足夠的厚實感。即便是在遇到一些大坑窪時，車身的拋跳也不會很明顯。走高速遇到一些接縫位置時，凌渡的底盤貼服性相當不錯。

既然說是奢適寬體轎跑，空間自然不得不提。175cm的體驗者坐在前排時，能獲得3指左右的頭部空間，同時前排的包裹性和舒適性都做得不錯，只是中央扶手的位置稍微低了一些。

二排來看，由於車身偏低矮，所以175cm的體驗者坐在裏面直接就頂頭了，還好腿部依然有兩拳的空間。凌渡的二排中央地板凸起較為明顯，對於中間的乘客不太友好，不過勝在帶有中央頭枕。同時，整個二排的橫向空間表現不錯，坐滿三人時也不會覺得過於擁擠，這點還是值得表揚。

總結

可以看到凌渡這款車表現得頗為全面，無愧於奢適寬體轎跑的名號。動力水平高，儘管換擋稍稍慢了一些，但整體平順性確實好；底盤調校得有高級感，容易討好乘客；最大問題恐怕還是二排頭部空間稍微小了一些。目前凌渡的終端優惠能有5萬塊左右，喜歡的人可以果斷出手了。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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