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安装docker

每台节点机器都要安装 docker 并设置下列操作

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curl -sSL https://get.docker.io | bash
  • docker daemon 设置为 shared 模式
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mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d/kolla.conf
cat > /etc/systemd/system/docker.service.d/kolla.conf << EOF
[Service]
MountFlags=shared
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
  • 加速 docker ,设置本地镜像仓库
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cat > /etc/docker/daemon.json << EOF
{"registry-mirrors": ["http://3b374b76.m.daocloud.io"], "insecure-registries": ["172.16.44.101:4000"]}
EOF
  • 设置本地 docker 镜像仓库
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docker run -d -p 4000:5000 --restart=always -v /opt/data/registry:/var/lib/registry --name registry registry
# 验证
curl -i http://172.16.44.101:4000/v2/

安装基本工具

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apt install python-dev libffi-dev gcc libssl-dev python-selinux python-setuptools python-pip
pip install docker kolla-ansible
# 拷贝配置文件至/etc/
cp -r /usr/local/share/kolla-ansible/etc_examples/kolla /etc/

kolla-ansible配置

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cat /etc/kolla/global.yml

在虚机上部署要设置为qemu

设置本地镜像服务器

双网卡环境，一块设置静态IP，一块设置自动获取

openstack_release版本号

部署openstack

mutlinode 部署时，必须先从官方 docker 仓库中 pull 必要 image，push 到本地镜像仓库

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# pull镜像
kolla-ansible -i multinode pull

# 将镜像打标后push到本地镜像仓库
images=`docker images | awk '$1 !~ /172.16.44.101/ && $2=="queens" {print $1":"$2}'`
# taging
for image in $images
do
    docker tag $image
done

tagedImages=`docker images | awk '$1 ~ /172.16.44.101/ && $2=="queens" {print $1":"$2}'`
# pull to local register
for image in $tagedImages
do
    docker push $image
    # remove tag
    docker rmi $image
done
  • 部署
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# 预检查，注意 prechecks 有`MountFlags`报错时，
# /usr/local/share/kolla-ansible/ansible/roles/neutron/tasks/precheck.yml中的
# result.stdout.find('MountFlags=shared')的值应该等于shared，而不是1048576
kolla-ansible -i multinode prechecks
kolla-ansible -i multinode deploy
  • 安装管理工具
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pip install python-openstackclient python-glanceclient python-neutronclient
  • 生成管理配置
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kolla-ansible post-deploy -i multinode
# 生成密码
kolla-genpwd
  • 初始化管理配置
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source /etc/kolla/admin-openrc.sh
  • 编辑 init-runonce，初始化网络环境
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cp /usr/local/share/kolla-ansible/init-runonce .
./init-runonce

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在工作中需要ping大量主机检测状态，为了方便，采用python的multiprocess的进程池，方便的将现有函数改造成多进程运行：

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# _*_coding:utf-8_*_

import subprocess
from multiprocessing import Pool


def getStatusList(ip_list):
    status = {}
    t_list = tuple()
    pool = Pool(processes=len(ip_list))
    for ip in ip_list:
        p = pool.apply_async(ping, (ip,))
        t_list += (p,)
    pool.close()
    pool.join()

    for result in t_list:
        status.update(result.get())

    return status


def ping(ip):
    status = subprocess.call(["ping", "-q", "-c 2", "-W 1", ip], shell=False, stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)
    return {ip: status}


if __name__ == '__main__':
    print(getStatusList(['127.0.0.1', '192.168.0.1', '192.168.0.2', '192.168.0.3', '192.168.0.4', '192.168.0.5', '192.168.0.6']))

这里使用了Pool对象，异步调用了ping，可以方便的将现有函数进行改造。

另外，由于GIL的存在，python的多线程无法合理的使用cpu，如果是CPU密集型程序，还是使用多线程更为合理，multiprocess的调用也更加方便。

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这是一篇测试hexo文章…