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用Python操作Kubernetes的Job

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已经部署的容器化服务,也不是不需要维护的。而且,由于生产环境往往有这样那样的严格要求,往往需要些非常规操作。Image(镜像)、Container(容器)和Volume(数据卷)的迁移,就是一类有用的非常规操作。

用Python操作Kubernetes的Job插图

以下镜像,均以最简单的Alpine为例。

Image

镜像的迁移,适用于离线环境。

一般离线环境,都会自建Docker Registry。无论官方的,还是最近流行的Harbor,都是不错的选择。但是,这个世界上就是有些环境,或者说一些环境在某些时期,没有外网,也没有内部的Registry。这个时候要部署Docker的服务,怎么办?

只能通过镜像的迁移。实际上,Harbor的offline installer,就是采用这种形式。

Save

推荐使用-o的形式,因为利用stdout的做法虽然直观,但在某些场景下无效,比如利用ssh远程执行命令。

Load

Container

容器的迁移,适用于已经上线,且状态复杂、从零开始启动不能正常工作的服务。容器迁移的包,包含了镜像。

Export

先准备一个正在运行的服务,并且弄脏环境。

Import

首先,关闭刚才运行的服务。

要注意的是,import后得到的是一个镜像,相当于是执行了docker commit后的内容。当然,docker commit不是一个推荐的操作,所以容器的导入、导出,就显得不是那么的顺眼。

最后,检查之前创建的文件。

可以看到,前面创建的文件是存在的,并且时间戳完全一致。

Volume

用Python操作Kubernetes的Job插图(1)

数据卷的迁移,比较麻烦。Docker并未提供官方的简单方案。

当然,直接用root用户访问文件系统的Docker数据,比如默认的/var/lib/docker/volumes/下的文件夹,直接进行打包操作,也不是不行。但这毫无疑问是最糟糕的方案。

目前参考《Use volumes | Docker Documentation》,找到的最佳方案是,用另一个容器,把数据卷内容打包,并且通过挂载的形式传递到宿主机。

Backup

首先,准备一个Volume。

执行备份操作:

直接在已运行容器中打包,然后通过docker cp复制出来,也是一个方案。但这会对正在运行的容器有影响,不建议在真正重要的容器中使用。

这里利用了一个Alpine镜像来执行操作。实际上,任何一个自带tar的镜像都是可以的。

Restore

首先,清理刚才的容器和数据卷。

执行还原操作:

最后,检查还原后的结果。

结论

以上三招六式,其实都不是常规手段。

Image的传递,更应该依赖于内部Docker Registry而非tar。(当然,也有例外,比如集群部署大镜像的P2P方案,也许可以借鉴这个手段。)

Container的状态,应该是可弃的。一个运行了很长时间的Container,应该是可以restart、甚至kill后再重新run也不影响既有功能的。任何有依赖的状态,都应该考虑持久化、网络化,而不能单纯地保存在本地文件系统中。

Volume的手动迁移,的确可以采用上述方式。但是,Volume需要手动迁移、备份吗?这需要专业而完善的插件来实现。

原文来自:http://dwz.win/MHG
作者:匿蟒

本文链接:http://www.yunweipai.com/37085.html

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