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镜像批量迁移利器:image-transfer

 芝士0012 2021-01-30

概述

用户业务在上云或者云迁移过程中,需要对镜像进行批量迁移。基于此背景,腾讯云容器专家团队开发了镜像批量迁移工具:image-transfer。该工具支持多种云厂商镜像仓库之间的批量迁移,同时支持腾讯云镜像仓库 TCR 个人版 CCR 一键全量迁移至腾讯云镜像仓库企业版 TCR。 本文首先介绍业务上云/迁移过程中镜像迁移的痛点。随后详细介绍镜像批量迁移工具 image-transfer 的设计思想,功能模块以及最佳实践。

业务上云,镜像怎么迁移?

业务上云主要有几种场景,一是自建 idc 上云,二是第三方云迁移,三是异地灾备,即混合云。这些场景中,无论是上云还是云迁移,迁移流程主要有如下几步。

网络规划。vpc 配置,子网划分等。

数据迁移。对象存储,文件存储等。

应用迁移。业务,配置等。

在数据迁移过程中,如果业务大量使用容器化部署,则需要批量镜像迁移。而目前大部分云厂商的镜像仓库服务没有提供镜像仓库批量迁移的能力。业务想要迁移,只能先在本地下载原镜像,修改 tag 后,再上传至目的镜像仓库。这个过程存在以下几个缺点:

耗时耗力。仅仅对于单个镜像迁移,就需要三步操作,并且需要时刻盯着,若出现失败情况,需进一步处理。

完全人肉操作,易出现差错。在对原镜像修改 tag 时,由于是人为修改,极易操作失误,tag 修改错了等。

镜像量大时,成本增加,上云进度缓慢。如果有几百上千个镜像,这样人肉操作,迁移进度会十分缓慢,且迁移成本会大大增加。

image-transfer 的原理

设计目标

针对镜像迁移的痛点。我们希望开发一种镜像批量迁移工具。它对使用者而言,只需要简单的配置,就可以实现镜像批量迁移,无需人工干预,提高业务上云/迁移的进度,降低成本。具体而言,该工具有以下设计目标。

配置简单,无需复杂输入。我们希望对使用者而言这个工具是简单易用的,仅需配置源、目的镜像地址和鉴权,即可完成批量迁移。

快速高效迁移海量镜像,降低迁移成本。针对大量的镜像迁移需求,我们希望工具可以高效完成,借助高并发的一些技术,实现快速迁移。一定的容错能力,减少人工干预维护。在迁移过程中,我们希望工具可以进行一些错误的识别和自动修复,尽量减少人工维护,提高运维效率。

对运行环境没有依赖,提高工具普适性。我们希望工具是可以在任何 linux,mac os,windows 操作系统中运行,而不用依赖 docker 及其他程序。

支持腾讯云 CCR 一键全量迁移模式。目前,腾讯云容器镜像服务 TCR 企业版正式上线,腾讯云 TCR 个人版(CCR)将在未来逐步减少维护,直到下线。因此工具需要支持 CCR 仓库一键全量迁移至 TCR 企业版。

支持自定义 qps 限速。批量迁移镜像,频繁的调用镜像仓库接口有可能导致镜像仓库崩溃,因此需要对 qps 进行限制。

通用模式输入(默认):用于接受用户下发的镜像迁移任务。包括镜像迁移配置文件和鉴权配置文件。该模式用于实现云厂商之间的镜像迁移。

CCR 一键迁移模式输入:需要在工具输入参数添加 --ccrToTcr=true,该模式用于 CCR 仓库一键全量迁移至 TCR 企业版。除了添加 --ccrToTcr=true 参数,还需鉴权配置文件和腾讯云 secret 配置文件。pipeline:该模块是工具处理镜像迁移的核心。负责处理用户下发的镜像迁移任务,包括根据迁移配置文件处理镜像仓库的同步规则,以及进行镜像的分层拉取和传输任务。模块采用了高并发的 pipeline 模型,提高迁移速度。重试次数可根据用户输入参数而定,默认为 2 次。

Pipeline

由于工具采用 golang 语言编写,因此核心处理模块采用了 go 的 pipeline 高并发模型。整个 pipeline 模块分为三个小模块。

多协程处理镜像仓库同步规则

这里是对用户输入的镜像迁移配置文件进行处理解析,获取每一个需要传输的源镜像地址(包括 repo 和 tag),以及对应的目的镜像地址。然后针对每个源镜像地址和目的镜像地址组成一个 job。如果镜像配置文件中没有指定源镜像的 tag,则会拉取该 repo 下的所有 tag,再针对每个 tag,组成一个 job。这个过程采用 golang 的多协程方式处理,增加处理速度。协程数量可由用户在输入参数指定 --proc,默认是 5 个。每个 job 组成后,会被放入task channel 中,等待被消费。

Task传输通道

task 通道可看作一个简易中间件,由 golang 的 channel 实现,每个 job 被生产后,会被放入该 channel 中,等待被消费。该设计可以保证生产者生产出 job 就会立即被放入消费线,一旦消费端有空闲,即可进行消费处理。提高 job 处理效率。

多协程处理 task这些协程就是 job 的消费端。拿到 job 后,会首先拉去 job 中源地址的 manifest,判断是否为多 manifest 镜像,接着对每个 blob 进行拉取,再将 blob 传输到目的地址,最后再将 manifest 传输到目的地址,整个过程都是利用缓存,数据不落盘,提高效率。这个过程采用 golang 的多协程方式处理,增加处理速度。协程数量可由用户在输入参数指定 --routines,默认是 5 个。

镜像迁移最佳实践

本节将介绍如何利用 image-transfer 工具,实现不同场景下的批量镜像迁移。包含场景如下:

不同云厂商之间的镜像迁移。例,从阿里云镜像仓库 ACR 迁移到腾讯云镜像仓库 TCR。

开源/自建镜像仓库迁移上云。例,从 harbor 镜像仓站长博客库迁移到腾讯云镜像仓库 TCR。

腾讯云 TCR 个人版 (CCR) 一键迁移至腾讯云镜像仓库企业版 TCR。

工具安装:

首先对工具进行下载编译,有两种方式,一种是直接获取二进制文件,第二种是下载源码编译。

示例采用下载源码编译进行演示:

编译过程也非常简单,进入源码目录,

编译完成后,会在当前目录生成 image-transfer 二进制文件。即可使用。接下来进行最佳实践演示。

最佳实践之场景一:不同云厂商之间的镜像迁移

以从阿里云镜像仓库 ACR 迁移到腾讯云镜像仓库 TCR 为例。

1. 准备腾讯云镜像仓库 TCR 以及阿里云镜像仓库 ACR 的访问凭证信息文件:auth.json

   grant-test.tencentcloudcr.com:

   username: xxx

   password: xxx

   grant-test2.tencentcloudcr.com:

   username: xxx

   password: xxx

   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com:

   username: xxx

   password: xxx

   ccr.ccs.tencentyun.com:

   username: xxx

   password: xxx

   registry.hub.docker.com:

   username: xxx

   password: xxx

配置很简单,输入需要访问源镜像仓库地址,和目的镜像仓库地址。并输入对应镜像仓库的用户名和密码即可。

其中 insecure 表示,registry 是否是 http 服务,如果是,insecure 字段需要为 true,默认是 false,可选。

而目的镜像仓库的用户需要拥有 push 以及创建仓库权限,如果没有提供,则默认匿名访问。

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