# 示例 - 配置 master 高可用模式

Alluxio (opens new window) 服务的高可用性（HA）是通过在系统多个不同节点上运行Alluxio master进程来实现的。这些master节点中的一个将被选为leading master做为首联节点服务所有workers节点。其他masters进程节点做为standby masters, standby masters通过跟踪共享日记来与leading master保持相同的文件系统状态。注意，standby masters不服务任何客户端或worker请; 但是，如果leading master出现故障，一个standby master会被自动选举成新的leading master来接管。一旦新的leading master开始服务，Alluxio客户端和workers将恢复照常运行。在故障转移到standby master期间，客户端可能会遇到短暂延迟或瞬态错误。实现HA的主要挑战是在服务重新启动期间维持共享文件系统状态一致性和在故障转移后在所有masters中间保证对任何时间leading master选举结果的共识。目前 Alluxio 推荐使用基于RAFT的内部复制状态机来存储文件系统日志和leading master的选举。这种方法是在Alluxio 2.0中引入的，不需要依赖任何外部服务。这里我们提供接口配置使用Alluxio Master模式以及配置master数量。

本文档通过一个简单的例子演示了上述功能特性

# 前提条件

在运行该示例之前，请参考安装文档完成安装，并检查Fluid各组件正常运行：

$ kubectl get pod -n fluid-system
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alluxioruntime-controller-5b64fdbbb-84pc6   1/1     Running   0          8h
csi-nodeplugin-fluid-fwgjh                  2/2     Running   0          8h
csi-nodeplugin-fluid-ll8bq                  2/2     Running   0          8h
dataset-controller-5b7848dbbb-n44dj         1/1     Running   0          8h

通常来说，你会看到一个名为controller-manager的Pod和多个名为csi-nodeplugin的Pod正在运行。其中，csi-nodeplugin这些Pod的数量取决于你的Kubernetes集群中结点的数量。

# 新建工作环境

$ mkdir <any-path>/master-ha
$ cd <any-path>/master-ha

# 运行示例

查看待创建的Dataset资源对象

$ cat<<EOF >dataset.yaml
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: Dataset
metadata:
  name: hbase
spec:
  mounts:
    - mountPoint: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/stable/
      name: hbase
EOF

注意: 上述mountPoint中使用了Apache清华镜像源进行演示，如果你的环境位于海外，请更换为https://downloads.apache.org/hbase/stable/进行尝试

在这里，我们将要创建一个kind为Dataset的资源对象(Resource object)。Dataset是Fluid所定义的一个Custom Resource Definition(CRD)，该CRD被用来告知Fluid在哪里可以找到你所需要的数据。Fluid将该CRD对象中定义的mountPoint属性挂载到Alluxio之上，因此该属性可以是任何合法的能够被Alluxio识别的UFS地址。在本示例中，为了简单，我们使用WebUFS (opens new window)进行演示。

更多有关UFS的信息，请参考Alluxio文档-底层存储系统 (opens new window)部分。

本示例将以Apache镜像站点上的Hbase v2.25相关资源作为演示中使用的远程文件。这个选择并没有任何特殊之处，你可以将这个远程文件修改为任意你喜欢的远程文件。但是，如果你想要和我们一样使用WebUFS进行操作的话，最好还是选择一个Apache镜像源站点( e.g. 清华镜像源 (opens new window) )，因为根据目前WebUFS的实现，如果你选择其他更加复杂的网页作为WebUFS，你可能需要进行更多更复杂的配置 (opens new window)

创建Dataset资源对象

$ kubectl create -f dataset.yaml
dataset.data.fluid.io/hbase created

查看Dataset资源对象状态

$ kubectl get dataset hbase
NAME    UFS TOTAL SIZE   CACHED   CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE      AGE
hbase                                                                  NotBound   13s

如上所示，status中的phase属性值为NotBound，这意味着该Dataset资源对象目前还未与任何AlluxioRuntime资源对象绑定，接下来，我们将创建一个AlluxioRuntime资源对象。

查看待创建的AlluxioRuntime资源对象 注意这里对 AlluxioRuntime 的 spec.master.replicas 设置你需要 master 的数量，如果不设置或者设置为1时，即为单 master 模式，如果设置大于1则为 HA 模式，这里建议设置大于1的奇数例如 3、5，该例中我们设置为3。

$ cat<<EOF >runtime.yaml
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: AlluxioRuntime
metadata:
  name: hbase
spec:
  replicas: 2
  tieredstore:
    levels:
      - mediumtype: MEM
        path: /dev/shm
        quota: 2Gi
        high: "0.95"
        low: "0.7"
  master:
    replicas: 3
EOF

创建AlluxioRuntime资源对象

$ kubectl create -f runtime.yaml
alluxioruntime.data.fluid.io/hbase created

检查AlluxioRuntime资源对象是否已经创建

$ kubectl get alluxioruntime
NAME    AGE
hbase   55s

AlluxioRuntime是另一个Fluid定义的CRD。一个AlluxioRuntime资源对象描述了在Kubernetes集群中运行一个Alluxio实例所需要的配置信息。

等待一段时间，让AlluxioRuntime资源对象中的各个组件得以顺利启动，你会看到类似以下状态：

$ kubectl get pod
NAME                 READY   STATUS              RESTARTS   AGE   IP          NODE        NOMINATED NODE   READINESS GATES
hbase-fuse-74qws     1/1     Running             0          18s   10.0.1.15   10.0.1.15   <none>           <none>
hbase-fuse-tpvs9     0/1     Running             0          18s   10.0.1.2    10.0.1.2    <none>           <none>
hbase-master-0       2/2     Running             0          61s   10.0.1.10   10.0.1.10   <none>           <none>
hbase-master-1       2/2     Running             0          58s   10.0.1.15   10.0.1.15   <none>           <none>
hbase-master-2       2/2     Running             0          53s   10.0.1.2    10.0.1.2    <none>           <none>
hbase-worker-8l6j5   2/2     Running             0          18s   10.0.1.2    10.0.1.2    <none>           <none>
hbase-worker-kj7lw   2/2     Running             0          18s   10.0.1.15   10.0.1.15   <none>           <none>

再次查看Dataset资源对象状态

$ kubectl get dataset hbase
NAME     UFS TOTAL SIZE   CACHED   CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE      AGE
hbase    550.82MiB        0.00B    4.00GiB          0.0%                Bound      2m58s

因为已经与一个成功启动的AlluxioRuntime绑定，该Dataset资源对象的状态得到了更新，此时PHASE属性值已经变为Bound状态。通过上述命令可以获知有关资源对象的基本信息

查看AlluxioRuntime状态

$ kubectl get alluxioruntime hbase -o wide
NAME    READY MASTERS   DESIRED MASTERS   MASTER PHASE   READY WORKERS   DESIRED WORKERS   WORKER PHASE   READY FUSES   DESIRED FUSES   FUSE PHASE   AGE
hbase   3               3                 Ready          2               2                 Ready          2             2               Ready        2m46s

AlluxioRuntime资源对象的status中包含了更多更详细的信息

查看与远程文件关联的PersistentVolume以及PersistentVolumeClaim

$ kubectl get pv
NAME    CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM           STORAGECLASS   REASON   AGE
hbase   100Gi      RWX            Retain           Bound    default/hbase                           18m

$ kubectl get pvc
NAME    STATUS   VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
hbase   Bound    hbase    100Gi      RWX                           18m

Dataset资源对象准备完成后（即与Alluxio实例绑定后），与该资源对象关联的PV, PVC已经由Fluid生成，应用可以通过该PVC完成远程文件在Pod中的挂载，并通过挂载目录实现远程文件访问

# 确定缓存引擎正常运行

查看 master 状态

$ kubectl exec -it hbase-master-0 /bin/bash
$ alluxio fs masterInfo
Current leader master: hbase-master-0:20000
All masters: [hbase-master-0:20000, hbase-master-1:20000, hbase-master-2:20000]

正如你所见，一共有三个 master，目前的 Leading Master 为 hbase-master-0

# 远程文件访问

查看待创建的应用

$ cat<<EOF >nginx.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
    - name: nginx
      image: nginx
      volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: hbase-vol
  volumes:
    - name: hbase-vol
      persistentVolumeClaim:
        claimName: hbase
EOF

启动应用进行远程文件访问

$ kubectl create -f nginx.yaml

登录Nginx Pod:

$ kubectl exec -it nginx -- bash

查看远程文件挂载情况：

$ ls -1 /data/hbase
CHANGES.md
RELEASENOTES.md
api_compare_2.3.4_to_2.3.5RC1.html
hbase-2.3.5-bin.tar.gz
hbase-2.3.5-client-bin.tar.gz
hbase-2.3.5-src.tar.gz

$ du -h /data/hbase/*
1.1M	/data/hbase/CHANGES.md
652K	/data/hbase/RELEASENOTES.md
29K	/data/hbase/api_compare_2.3.4_to_2.3.5RC1.html
263M	/data/hbase/hbase-2.3.5-bin.tar.gz
252M	/data/hbase/hbase-2.3.5-client-bin.tar.gz
36M	/data/hbase/hbase-2.3.5-src.tar.gz

登出Nginx Pod:

$ exit

正如你所见，WebUFS上所存储的全部文件(也就是hbase v2.3.5的相关文件)可以和本地文件完全没有区别的方式存在于某个Pod中，并且可以被该Pod十分方便地访问

# 远程文件访问加速

为了演示在访问远程文件时，你能获得多大的加速效果，我们提供了一个测试作业的样例:

查看待创建的测试作业

$ cat<<EOF >app.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: fluid-copy-test
spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
        - name: busybox
          image: busybox
          command: ["/bin/sh"]
          args: ["-c", "set -x; time cp -r /data/hbase ./"]
          volumeMounts:
            - mountPath: /data
              name: hbase-vol
      volumes:
        - name: hbase-vol
          persistentVolumeClaim:
            claimName: hbase
EOF

启动测试作业

$ kubectl create -f app.yaml
job.batch/fluid-test created

该测试程序会执行time cp -r /data/hbase ./的shell命令，其中/data/hbase是远程文件在Pod中挂载的位置，该命令完成后会在终端显示命令执行的时长：

等待一段时间,待该作业运行完成,作业的运行状态可通过以下命令查看:

$ kubectl get pod
NAME                    READY   STATUS      RESTARTS   AGE     IP             NODE        NOMINATED NODE   READINESS GATES
fluid-copy-test-b7fbq   0/1     Completed   1          8m11s     172.16.1.201   10.0.1.15

如果看到如上结果,则说明该作业已经运行完成

注意: fluid-copy-test-b7fbq中的b7fbq为作业生成的标识,在你的环境中,这个标识可能不同,接下来的命令中涉及该标识的地方请以你的环境为准

查看测试作业完成时间

$ kubectl logs fluid-copy-test-b7fbq
+ time cp -r /data/hbase ./
real  0m 41.21s
user  0m 0.00s
sys   0m 1.35s

可见，第一次远程文件的读取耗费了接近41s的时间。当然，你可能会觉得这并没有你预期的那么快，但是：

查看Dataset资源对象状态

NAME    UFS TOTAL SIZE   CACHED      CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
hbase   550.85MiB        550.85MiB   4.00GiB          100%               Bound   10min

现在，所有远程文件都已经被缓存在了Alluxio中

再次启动测试作业

$ kubectl delete -f app.yaml
$ kubectl create -f app.yaml

由于远程文件已经被缓存，此次测试作业能够迅速完成：

$ kubectl get pod
$ po
NAME                    READY   STATUS      RESTARTS   AGE     IP             NODE        NOMINATED NODE   READINESS GATES
fluid-copy-test-n49md   0/1     Completed   0          18s     172.16.1.202   10.0.1.15   <none>           <none>
...

$ kubectl logs fluid-copy-test-n49md
+ time cp -r /data/hbase ./
real  0m 0.40s
user  0m 0.00s
sys   0m 1.27s

同样的文件访问操作仅耗费了0.4s

这种大幅度的加速效果归因于Alluxio所提供的强大的缓存能力，这种缓存能力意味着，只要你访问某个远程文件一次，该文件就会被缓存在Alluxio中，你的所有接下来的重复访问都不再需要进行远程文件读取，而是从Alluxio中直接获取数据，因此对于数据的访问加速也就不难解释了。

注意： 上述文件的访问速度与示例运行环境的网络条件有关，如果文件访问速度过慢，请更换更小的远程文件尝试

# 环境清理

$ kubectl delete -f .

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