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Jeff Liu · Maio 15 24min de leitura

Open Exchange

#AWS #Azure #Google Cloud Platform (GCP) #Kubernetes #Backup #Tolerância a falhas #Espelhamento #Alta Disponibilidade #InterSystems IRIS

在本文中，我们将使用基于分布式存储的 Kubernetes 部署来构建一个 IRIS 的高可用配置，而不使用“传统的”IRIS Mirror。这种部署将能够容忍与基础架构相关的故障，如节点、存储和可用区故障。所描述的方法可以大大降低部署的复杂性，代价是 RTO的略微延长。图 1 - 传统镜像与采用分布式存储的 Kubernetes

ha-iris-k8s 下载
TL;DR

假设您有一个正在运行的 3 节点集群，并且您对 Kubernetes 有一定了解 – 请继续：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/master/deploy/longhorn.yaml
kubectl apply -f https://github.com/antonum/ha-iris-k8s/raw/main/tldr.yaml

如果您不确定上面两行有什么作用，或者没有可执行这些命令的系统，请跳转至“高可用性要求”部分。我们将在后面详细介绍。

第一行安装 Longhorn - 开源分布式 Kubernetes 存储。第二行安装 InterSystems IRIS ，将基于 Longhorn 的卷用于 Durable SYS。

等待所有 pod 进入运行状态。 kubectl get pods -A

您现在应该能通过 http://<IRIS Service Public IP>:52773/csp/sys/%25CSP.Portal.Home.zen（默认密码为“SYS”）访问 IRIS 管理门户，并通过以下命令访问 IRIS 命令行：

kubectl exec -it iris-podName-xxxx -- iris session iris

模拟故障

现在开始制造一些混乱。但在操作之前，先尝试将一些数据添加到数据库中，并确保当 IRIS 重新上线后数据仍然存在。

kubectl exec -it iris-6d8896d584-8lzn5 -- iris session iris
USER>set ^k8stest($i(^k8stest))=$zdt($h)_" running on "_$system.INetInfo.LocalHostName()
USER>zw ^k8stest
^k8stest=1
^k8stest(1)="01/14/2021 14:13:19 running on iris-6d8896d584-8lzn5"

我们的“混乱工程”从这里开始：

# Stop IRIS - Container will be restarted automatically
kubectl exec -it iris-6d8896d584-8lzn5 -- iris stop iris quietly
 
# Delete the pod - Pod will be recreated
kubectl delete pod iris-6d8896d584-8lzn5
 
# "Force drain" the node, serving the iris pod - Pod would be recreated on another node
kubectl drain aks-agentpool-29845772-vmss000001 --delete-local-data --ignore-daemonsets --force
 
# Delete the node - Pod would be recreated on another node
# well... you can't really do it with kubectl. Find that instance or VM and KILL it.
# if you have access to the machine - turn off the power or disconnect the network cable. Seriously!

高可用性要求

我们正在构建可以容忍以下故障的系统：

容器/VM 内的 IRIS 实例。 IRIS – 级别故障。
pod/容器故障。
个别集群节点暂时不可用。一个典型的例子是可用区临时下线。
个别集群节点或磁盘的永久性故障。

基本上，是我们刚才在“模拟故障”部分中尝试实现的场景。

如果发生上述任何一种故障，系统应该在没有任何人工干预的情况下保持在线，并且没有数据丢失。从技术上说，数据持久性的保证是有限制的。 IRIS 本身可以根据应用程序内的日志循环和事务使用情况提供：https://docs.intersystems.com/irisforhealthlatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GCDI_journal#GCDI_journal_writecycle。无论如何，我们讨论的是低于两秒的 RPO（恢复目标时间）。

系统的其他组件（Kubernetes API 服务、etcd 数据库、LoadBalancer 服务、DNS 等等）不在讨论范围内，它们通常由 Azure AKS 或 AWS EKS 等托管 Kubernetes 服务管理，因此我们假定它们已经高度可用。

换一个角度看 – 我们负责处理个别的计算和存储组件故障，并假设其余故障由基础设施/云提供商处理。

架构

在谈到 InterSystems IRIS 的高可用性时，传统的建议是使用镜像。使用镜像时，有两个始终在线的 IRIS 实例同步复制数据。每个节点都维护一个完整的数据库副本，如果主节点宕机，用户将重新连接到备份节点。本质上，在镜像方法中，IRIS 负责计算和存储的冗余。

利用部署在不同可用区的Mirror，镜像方法提供了容忍计算和存储故障所需的冗余，并且实现了只有几秒的出色 RTO（目标恢复时间或系统在故障后重新上线所需的时间）。您可以在以下网址找到在 AWS 云上部署 IRIS Mirror的模板：https://community.intersystems.com/post/intersystems-iris-deployment%C2%A0guide-aws%C2%A0using-cloudformation-template

Mirror的缺点是设置、执行备份/恢复程序比较复杂，而且缺少对安全设置和本地非数据库文件的复制。

Kubernetes 等容器编排器通过部署对象提供计算冗余，在出现故障时会自动重启有故障的 IRIS Pod/容器。所以在 Kubernetes 架构图上只能看到一个 IRIS 节点在运行。我们没有让另一个 IRIS 节点始终保持运行，而是将计算可用性外包给 Kubernetes。 Kubernetes 将确保当原始 pod 因任何原因发生故障时，重新创建 IRIS pod。

图 2 故障转移方案

到目前为止还不错... 如果 IRIS 节点发生故障，Kubernetes 就会创建一个新节点。根据集群的情况，发生计算故障后，让 IRIS 重新上线需要 10 到 90 秒的时间。相对于Mirror只需要几秒即可恢复，这确实有些退步，但如果万一发生中断时您可以容忍这一点，那么回报就是复杂度大大降低。无需配置镜像。无需担心安全设置和文件复制。

说实话，如果您在容器内登录，在 Kubernetes 中运行 IRIS，您甚至不会注意到您正在高可用环境中运行。一切都像单实例 IRIS 部署一样。

等等，那存储呢？我们还要处理数据库... 无论我们想象到什么样的故障转移方案，我们的系统都应该确保数据持久性。 Mirror依赖于 IRIS 节点本地的计算。如果节点故障或只是暂时不可用 – 该节点的存储也会变得如此。这就是IRIS 需要在Mirror配置内解决 IRIS 层面的数据复制的原因。

我们需要的存储不仅能在容器重启后保留数据库的状态，而且能针对节点或整个网段（可用区）宕机等事件提供冗余。就在几年前，这个问题还没有简单的答案。不过从上图可以猜到 – 我们现在有了这样的答案。它称为分布式容器存储。

分布式存储将多个基础主机卷抽象成一个联合存储，供 k8s 集群的每个节点使用。在本文中，我们使用 Longhorn https://longhorn.io；它免费、开源且相当容易安装。但是您也可以看看其他提供相同功能的产品，例如 OpenEBS、Portworx 和 StorageOS。 Rook Ceph 是另一个可以考虑的 CNCF 孵化项目。在高端领域 – 有企业级存储解决方案，如 NetApp、PureStorage 等。

分步指南

在 TL;DR 部分中，我们一次性安装了整套系统。附录 B 将指导您完成逐步安装和验证过程。

Kubernetes 存储

让我们往回退一步，从总体上谈谈容器和存储，以及 IRIS 如何融入其中。

默认情况下，容器内的所有数据都是暂时的。当容器消亡时，数据也会消失。在 docker 中，可以使用卷的概念。本质上，它允许将主机操作系统上的目录公开给容器。

docker run --detach
  --publish 52773:52773
  --volume /data/dur:/dur
  --env ISC_DATA_DIRECTORY=/dur/iconfig
  --name iris21 --init intersystems/iris:2020.3.0.221.0

在上面的示例中，我们启动了 IRIS 容器，并使主机本地的“/data/dur”目录可以被“/dur”挂载点上的容器访问。所以，容器在该目录内存储的任何内容都会保留下来，并可在下次容器启动时使用。

在 IRIS 方面，我们可以通过指定 ISC_DATA_DIRECTORY 来指示 IRIS 将所有需要在容器重启后存活的数据存储在特定目录中。 Durable SYS 是您可能需要在文档 https://docs.intersystems.com/irisforhealthlatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=ADOCK#ADOCK_iris_durable_running 中查找的 IRIS 功能的名称

在 Kubernetes 中，语法有所不同，但概念是相同的。

以下是 IRIS 的基本 Kubernetes 部署。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: iris
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: iris
  strategy:
    type: Recreate
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: iris
    spec:
      containers:
      - image: store/intersystems/iris-community:2020.4.0.524.0
        name: iris
        env:
        - name: ISC_DATA_DIRECTORY
          value: /external/iris
        ports:
        - containerPort: 52773
          name: smp-http
        volumeMounts:
        - name: iris-external-sys
          mountPath: /external
      volumes:
      - name: iris-external-sys
        persistentVolumeClaim:
          claimName: iris-pvc

在上面的部署规范中，“volumes”部分列出了存储卷。可以在容器外部通过“iris-pvc”等 persistentVolumeClaim 访问它们。 volumeMounts 在容器内公开了此卷。 “iris-external-sys”是将卷挂载绑定到特定卷的标识符。在现实中，我们可能有多个卷，此名称即用来区分各个卷。如果您愿意，还可以叫它“steve”。

我们已经熟悉的环境变量 ISC_DATA_DIRECTORY 指示 IRIS 使用一个特定挂载点来存储所有需要在容器重启后存活的数据。

现在，我们来看一下持久卷声明 iris-pvc。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: iris-pvc
spec:
  storageClassName: longhorn
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

相当直接。请求 10 GB，只能在一个节点上以读/写方式挂载，使用“longhorn”存储类。

storageClassName: longhorn 在这里实际上很关键。

我们看一下我的 AKS 集群上可用的存储类：

kubectl get StorageClass
NAME                             PROVISIONER                     RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE   ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
azurefile                        kubernetes.io/azure-file        Delete          Immediate           true                   10d
azurefile-premium                kubernetes.io/azure-file        Delete          Immediate           true                   10d
default (default)                kubernetes.io/azure-disk        Delete          Immediate           true                   10d
longhorn                         driver.longhorn.io              Delete          Immediate           true                   10d
managed-premium                  kubernetes.io/azure-disk        Delete          Immediate           true                   10d

默认安装了 Azure 的几个存储类，还有一个来自于 Longhorn，是我们在第一个命令中安装的：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/master/deploy/longhorn.yaml

如果在持久卷声明定义中注释掉 #storageClassName: longhorn，则将使用当前标记为“default”的存储类，它是一个常规 Azure 磁盘。

为了说明为什么需要分布式存储，让我们重复本文开头所述的没有 longhorn 存储的“混乱工程”实验。前两种情况（停止 IRIS 和删除 Pod）将成功完成，系统将恢复到运行状态。尝试耗尽或终止节点将使系统进入故障状态。

#forcefully drain the node
kubectl drain aks-agentpool-71521505-vmss000001 --delete-local-data --ignore-daemonsets

kubectl describe pods
...
  Type     Reason            Age                  From               Message
  ----     ------            ----                 ----               -------
  Warning  FailedScheduling  57s (x9 over 2m41s)  default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) were unschedulable, 2 node(s) had volume node affinity conflict.

基本上，Kubernetes 会尝试重启集群上的 IRIS pod，但最初启动该 pod 的节点不可用，另外两个节点存在“卷节点相关性冲突”。对于这种存储类型，卷只在最初创建它的节点上可用，因为它基本上与节点主机上可用的磁盘绑定。

使用 longhorn 作为存储类时，“强制耗尽”和“节点终止”实验均会成功，并且 IRIS pod 很快会恢复运行。为了实现这一目标，Longhorn 控制了集群的 3 个节点上的可用存储，并将数据复制到全部三个节点上。如果其中一个节点永久不可用，Longhorn 会迅速修复集群存储。在我们的“节点终止”场景中，系统立即使用其余的两个卷副本在其他节点上重启 IRIS pod。然后，AKS 提供一个新节点来替换丢失的节点，一旦准备就绪，Longhorn 就会介入，并在新节点上重建所需数据。一切都是自动的，不需要您参与。

图 3 Longhorn 在替换的节点上重建卷副本。

备份/恢复和存储扩展

Longhorn 提供了基于 Web 的 UI 来配置和管理卷。

使用 kubectl 标识 pod、运行 longhorn-ui 组件和建立端口转发：

kubectl -n longhorn-system get pods
# note the longhorn-ui pod id.

kubectl port-forward longhorn-ui-df95bdf85-gpnjv 9000:8000 -n longhorn-system

Longhorn UI 将可通过 http://localhost:9000 访问

图 4 Longhorn UI

除了高可用性，大多数 Kubernetes 容器存储解决方案还提供了方便的备份、快照和恢复选项。细节是特定于实现的，但通常的惯例是备份与 VolumeSnapshot 关联。对于 Longhorn 来说就是这样。根据您的 Kubernetes 版本和提供商，您可能还需要安装卷快照工具 https://github.com/kubernetes-csi/external-snapshotter

“iris-volume-snapshot.yaml”是此类卷快照的示例。在使用它之前，您需要在 Longhorn 中配置备份到 S3 存储桶或 NFS 卷。 https://longhorn.io/docs/1.0.1/snapshots-and-backups/backup-and-restore/...

# Take crash-consistent backup of the iris volume
kubectl apply -f iris-volume-snapshot.yaml

对于 IRIS，建议在获取备份/快照之前执行外部冻结，之后再解冻。有关详细信息，请参见：https://docs.intersystems.com/irisforhealthlatest/csp/documatic/%25CSP.Documatic.cls?LIBRARY=%25SYS&CLASSNAME=Backup.General#ExternalFreeze

要增加 IRIS 卷的大小，请调整 IRIS 使用的持久卷声明（文件“iris-pvc.yaml”）中的存储请求。

...
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi #change this value to required

然后，重新应用 pvc 规范。当卷连接到正在运行的 Pod 时，Longhorn 无法实际应用此更改。请在部署中暂时将副本数更改为零，以便增加卷大小。

高可用性 – 概述

在文章开头，我们为高可用性设置了一些标准。下面来说明我们如何通过此架构来实现：

故障域	自动缓解方式
容器/VM 内的 IRIS 实例。 IRIS – 级别故障。	部署运行情况探测将在 IRIS 故障时重启容器
pod/容器故障。	部署重新创建 pod
个别集群节点暂时不可用。一个典型的例子是可用区下线。	部署在其他节点上重新创建 pod。 Longhorn 使数据在其他节点上可用。
个别集群节点或磁盘的永久性故障。	同上，并且 k8s 集群自动缩放器会将受损节点替换为新节点。 Longhorn 在新节点上重建数据。

Zoombie和其他要考虑的事项

如果您熟悉在 Docker 容器中运行 IRIS，则可能已经使用了“--init”标志。

docker run --rm -p 52773:52773 --init store/intersystems/iris-community:2020.4.0.524.0

此标志的目标是防止形成“僵尸进程”。在 Kubernetes 中，可以使用“shareProcessNamespace: true”（安全注意事项适用）或在您自己的容器中使用“tini”。使用 tini 的 Dockerfile 示例：

FROM iris-community:2020.4.0.524.0
...
# Add Tini
USER root
ENV TINI_VERSION v0.19.0
ADD https://github.com/krallin/tini/releases/download/${TINI_VERSION}/tini /tini
RUN chmod +x /tini
USER irisowner
ENTRYPOINT ["/tini", "--", "/iris-main"]

从 2021 年开始，InterSystems 提供的所有容器映像都默认包括 tini。

您可以通过调整一些参数来进一步减少“强制耗尽节点/终止节点”场景下的故障切换时间。

Longhorn Pod 删除策略 https://longhorn.io/docs/1.1.0/references/settings/#pod-deletion-policy-when-node-is-down 和 kubernetes 基于 taint 的逐出：https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/#taint-based-evictions

免责声明

作为 InterSystems 员工，我必须在这里说明：本文使用 Longhorn 作为 Kubernetes 分布式块存储的示例。 InterSystems 不会对个别存储解决方案或产品进行验证或发布官方支持声明。您需要测试和验证是否有任何特定存储解决方案符合您的需求。

分布式存储与节点本地存储相比，性能特征可能有很大差别。特别是在写入操作方面，数据必须写入到多个位置才会被认为处于持久状态。请确保测试您的工作负载，并了解您的 CSI 驱动程序具有的特定行为和选项。

基本上，InterSystems 不会验证和/或认可具体的存储解决方案（如 Longhorn），就像我们不会验证单个硬盘品牌或服务器硬件制造商一样。我个人认为 Longhorn 很容易使用，而且开发团队在项目的 GitHub 页面上响应迅速且乐于助人。https://github.com/longhorn/longhorn

结论

Kubernetes 生态系统在过去几年有了长足的发展，通过使用分布式块存储解决方案，您现在可以构建一个高可用性配置来维持 IRIS 实例、集群节点甚至是可用区故障。

您可以将计算和存储高可用性外包给 Kubernetes 组件，这样与传统 IRIS 镜像相比，系统的配置和维护都大为简化。同时，此配置可能无法提供与镜像配置相同的 RTO 和存储级别性能。

在本文中，我们使用 Azure AKS 作为托管的 Kubernetes 和 Longhorn 分布式存储系统，构建了一个高可用性 IRIS 配置。你可以探索多种替代方案，如 AWS EKS、用于托管 K8s 的 Google Kubernetes Engine、StorageOS、Portworx 和 OpenEBS 作为分布式容器存储，甚至 NetApp、PureStorage、Dell EMC 等企业级存储解决方案。

附录 A. 在云中创建 Kubernetes 集群

来自公共云提供商之一的托管 Kubernetes 服务是创建此设置所需的 k8s 集群的简单方法。 Azure 的 AKS 默认配置可以直接用于本文所述的部署。

创建一个新的 3 节点 AKS 集群。其他所有设置都保持默认。

图 5 创建 AKS 集群

在您的计算机上本地安装 kubectl：https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-kubectl/

使用本地 kubectl 注册 AKS 集群

图 6 使用 kubectl 注册 AKS 集群

之后，您可以回到文章开头，并安装 longhorn 和 IRIS 部署。

在 AWS EKS 上安装更复杂一些。您需要确保您的节点组中的每个实例都已安装 open-iscsi。

sudo yum install iscsi-initiator-utils -y

在 GKE 上安装 Longhorn 需要额外步骤，请参见此处：https://longhorn.io/docs/1.0.1/advanced-resources/os-distro-specific/csi-on-gke/

附件 B. 分步安装

第 1 步 – Kubernetes 集群和 kubectl

您需要 3 节点 k8s 集群。附录 A 介绍了如何在 Azure 上获得一个这样的集群。

$ kubectl get nodes
NAME                                STATUS   ROLES   AGE   VERSION
aks-agentpool-29845772-vmss000000   Ready    agent   10d   v1.18.10
aks-agentpool-29845772-vmss000001   Ready    agent   10d   v1.18.10
aks-agentpool-29845772-vmss000002   Ready    agent   10d   v1.18.10

第 2 步 – 安装 Longhorn

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/master/deploy/longhorn.yaml

确保“longhorn-system”命名空间中的所有 pod 都处于运行状态。这可能需要几分钟。

$ kubectl get pods -n longhorn-system
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
csi-attacher-74db7cf6d9-jgdxq              1/1     Running   0          10d
csi-attacher-74db7cf6d9-l99fs              1/1     Running   1          11d
...
longhorn-manager-flljf                     1/1     Running   2          11d
longhorn-manager-x76n2                     1/1     Running   1          11d
longhorn-ui-df95bdf85-gpnjv                1/1     Running   0          11d

有关详细信息和故障排除，请参见 Longhorn 安装指南 https://longhorn.io/docs/1.1.0/deploy/install/install-with-kubectl

第 3 步 – 克隆 GitHub 仓库

$ git clone https://github.com/antonum/ha-iris-k8s.git
$ cd ha-iris-k8s
$ ls
LICENSE                   iris-deployment.yaml      iris-volume-snapshot.yaml
README.md                 iris-pvc.yaml             longhorn-aws-secret.yaml
iris-cpf-merge.yaml       iris-svc.yaml             tldr.yaml

第 4 步 – 逐个部署和验证组件

tldr.yaml 文件将部署所需的所有组件捆绑在一起。这里我们将逐个进行安装，并单独验证每一个组件的设置。

# If you have previously applied tldr.yaml - delete it.
$ kubectl delete -f https://github.com/antonum/ha-iris-k8s/raw/main/tldr.yaml

# Create Persistent Volume Claim
$ kubectl apply -f iris-pvc.yaml
persistentvolumeclaim/iris-pvc created

$ kubectl get pvc
NAME       STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
iris-pvc   Bound    pvc-fbfaf5cf-7a75-4073-862e-09f8fd190e49   10Gi       RWO            longhorn       10s

# Create Config Map
$ kubectl apply -f iris-cpf-merge.yaml

$ kubectl describe cm iris-cpf-merge
Name:         iris-cpf-merge
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>

Data
====
merge.cpf:
----
[config]
globals=0,0,800,0,0,0
gmheap=256000
Events:  <none>

# create iris deployment
$  kubectl apply -f iris-deployment.yaml
deployment.apps/iris created

$ kubectl get pods                    
NAME                    READY   STATUS              RESTARTS   AGE
iris-65dcfd9f97-v2rwn   0/1     ContainerCreating   0          11s

# note the pod name. You’ll use it to connect to the pod in the next command

$ kubectl exec -it iris-65dcfd9f97-v2rwn   -- bash

irisowner@iris-65dcfd9f97-v2rwn:~$ iris session iris
Node: iris-65dcfd9f97-v2rwn, Instance: IRIS

USER>w $zv
IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for x86-64 Containers) 2020.4 (Build 524U) Thu Oct 22 2020 13:04:25 EDT
# h<enter> to exit IRIS shell
# exit<enter> to exit pod

# access the logs of the IRIS container
$ kubectl logs iris-65dcfd9f97-v2rwn
...
[INFO] ...started InterSystems IRIS instance IRIS
01/18/21-23:09:11:312 (1173) 0 [Utility.Event] Private webserver started on 52773
01/18/21-23:09:11:312 (1173) 0 [Utility.Event] Processing Shadows section (this system as shadow)
01/18/21-23:09:11:321 (1173) 0 [Utility.Event] Processing Monitor section
01/18/21-23:09:11:381 (1323) 0 [Utility.Event] Starting TASKMGR
01/18/21-23:09:11:392 (1324) 0 [Utility.Event] [SYSTEM MONITOR] System Monitor started in %SYS
01/18/21-23:09:11:399 (1173) 0 [Utility.Event] Shard license: 0
01/18/21-23:09:11:778 (1162) 0 [Database.SparseDBExpansion] Expanding capacity of sparse database /external/iris/mgr/iristemp/ by 10 MB.

# create iris service
$ kubectl apply -f iris-svc.yaml   
service/iris-svc created

$ kubectl get svc
NAME         TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP    PORT(S)           AGE
iris-svc     LoadBalancer   10.0.214.236   20.62.241.89   52773:30128/TCP   15s

第 5 步 – 访问管理门户

最后使用服务的外部 IP http://20.62.241.89:52773/csp/sys/%25CSP.Portal.Home.zen 连接到 IRIS 的管理门户，用户名 _SYSTEM，密码 SYS。您第一次登录时将被要求更改密码。

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