本篇内容介绍了“怎么配置docker使用devicemapper”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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docker 最先是跑在ubuntu和debian上的,使用aufs存储器. 由于docker越来越流行,许多公司希望在RHEL上使用,但是上游内核中没有包括aufs,所以rhel不能使用aufs. 最终开发者们开发了一个新的后端存储引擎devicemapper,基于已有的Device Mapper技术,并且使docker支持可插拔,现在全世界有很多真实案例在生产环境使用devicemapper.
devicemapper存储每个镜像和容器在自己的虚拟设备上,也就是说这些设备是按需分配(copy-on-write snapshot devices),Device Mapper技术是工作在block级别的而不是文件级别的.
devicemapper创建镜像的方式是:
devicemapper基于块设备或loop mounted sparse files来创建一个虚拟池.
然后在上面创建一个有文件系统的基础设备(base device).
每个镜像层就是基于这个基础设备的COW快照(snapshot),也就是说这些快照初始化时是空的,只有数据写入时才会占用池中的空间.
容器中的应用请求块0x44f,因为容器层也是个虚拟的快照,不存数据,只有指针.通过指针找到存放数据的镜像层.
根据指针找到a005e层的0xf33.
devicemapper copy其中的数据到容器内存中.
存储驱动器返回数据给请求的应用.
devicemapper写操作是通过allocate-on-demand(按需分配)的方式.更新数据是通过COW方式. 因为devicemapper是一种基于块的技术,所以就算修改一个大文件,也不会copy整个文件过来.只会copy对应要修改的块.
写56k的数据到容器中:
应用请求写56k的数据到容器
按需分配一个新的64k大小的块在容器层.(超过64k,则分配多个)
数据写入新分配的块中
应用请求修改容器中数据
cow操作定位到要更新的块
分配新的块在容器层并将数据copy过来
对数据进行修改
重庆分公司
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devicemapper基于rhel的分支默认使用的devicemapper,并且默认配置成loop-lvm模式运行.这种模式使用文件来作为虚拟池(thin pool)构建镜像和容器的层. 但是生产环境不因该使用这种模式.
通过docker info命令来检查
[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运行在loop-lvm模式下,并且还有个WARNING.
direct-lvm模式生产环境下因该使用direct-lvm,如果之前有镜像在loop-lvm模式下创建,需要切换,则因该将镜像做备份.(push到hub或私有registry)
我给虚拟机分配个30G磁盘
1.停止docker daemon
[root@srv00 ~]# systemctl stop docker
2.创建相关的逻辑卷和thinpool
创建pv
[root@srv00 ~]# fdisk -l <==检查下磁盘 ... 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
创建vg
[root@srv00 ~]# vgcreate vgdocker /dev/xvdb Volume group "vgdocker" successfully created
创建一个thin pool,名字叫thinpool,先来创建逻辑卷
[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%留给它们自动扩展
转换成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.
设置thinpool的自动扩展参数,并应用此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.当空间大于80%时进行扩展.扩展的大小是空闲空间的20%
查看thinpool是否是已监视状态
[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.删除docker存储目录
[root@srv00 ~]# rm -rf /var/lib/docker/*
注意备份重要镜像等
4.修改启动参数并启动
我们通过systemd的drop-in方式修改,也是官方推荐的
[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.否则启动会报错,并且修改daemon参数需要reload
5.检查确认
[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的性能影响Allocate-on-demand性能影响
之前讲说,如果容器中要写数据,则会在容器层分配新的块,每个快64k,如果要写的数据大于64k,则会分配多个块. 如果容器中有许多小文件的写操作..则会影响性能.
Copy-on-write 性能影响
容器中第一次更新一个已有数据时,就会进行cow操作,如果更新大文件的某一部分,则只会copy相应的数据快,这个性能提升很大. 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,不推荐使用在生产环境.生产环境使用direct-lvm模式,它是直接操作raw设备.
使用ssd的话提升更明显
devicemapper内存使用不是最有效的.运行n个容器会加载n次相同文件到内存.所以不是运行pass平台和高密度容器最好的选择.
当然容器中写操作多的话要尽量使用data volume,它是绕过storage driver,性能有保证
“怎么配置docker使用devicemapper”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
