前言

本文Harbor高可用依照Harbor官网部署，主要思路如下，大家可以根据具体情况选择搭建。

一、Harbor部署前准备

本文仅说明高可用配置，其余部署请查看《kubernetes搭建Harbor无坑及Harbor仓库同步》

.安装方式

  • helm安装
  • 直接使用博主整理好的编排文件安装（通过Helm生成）

1.helm安装

安装Helm请查看《kubernetes搭建Harbor无坑及Harbor仓库同步》，其中包含Helm安装。

1.1.下载 harbor-helm

git clone https://github.com/goharbor/harbor-helm.git
cd XXX/harbor-helm

1.2.修改value.yaml

database的Postgresql配置

database:
  # if external database is used, set "type" to "external"
  # and fill the connection informations in "external" section
  type: external
  internal:
    image:
      repository: goharbor/harbor-db
      tag: v1.8.2-dev
    # The initial superuser password for internal database
    password: "changeit"
    # resources:
    #  requests:
    #    memory: 256Mi
    #    cpu: 100m
    nodeSelector: {}
    tolerations: []
    affinity: {}
  external:
    host: "stolon-proxy-service" #管理postgresql的stolon的service，因为都在Pod中可相互访问
    port: "5432"
    username: "postgres"
    password: "password1"
    coreDatabase: "registry"
    clairDatabase: "clair"
    notaryServerDatabase: "notaryserver"
    notarySignerDatabase: "notarysigner"
    sslmode: "disable"
  ## Additional deployment annotations
  podAnnotations: {}

redis的配置

redis:
  # if external Redis is used, set "type" to "external"
  # and fill the connection informations in "external" section
  type: external
  internal:
    image:
      repository: goharbor/redis-photon
      tag: v1.8.2-dev
    # resources:
    #  requests:
    #    memory: 256Mi
    #    cpu: 100m
    nodeSelector: {}
    tolerations: []
    affinity: {}
  external:
    host: "10.8.4.133" #haproxy的地址通过haproxy管理redis集群
    port: "6379"
    # The "coreDatabaseIndex" must be "0" as the library Harbor
    # used doesn't support configuring it
    coreDatabaseIndex: "0"
    jobserviceDatabaseIndex: "1"
    registryDatabaseIndex: "2"
    chartmuseumDatabaseIndex: "3"
    password: ""

修改Harbor其他组件replicas(副本数)

# 例如nginx的副本数更改
nginx:
  image:
    repository: goharbor/nginx-photon
    tag: v1.8.2-dev
  replicas: 3

1.3.准备Harbor所需的registry、notarysigner、notaryserver、clair数据库，Harbor会自动在其中建表。

执行sql语句脚本，供stolon-init-database-job.yaml使用

cat <<EOF > ./postgresql.sh
#!/bin/bash

host="stolon-proxy-service"
user="postgres"
db="postgres"
export PGPASSWORD="password1"

args=(
        # force postgres to not use the local unix socket (test "external" connectibility)
        --host "$host"
        --username "$user"
        --dbname "$db"
        --quiet --no-align --tuples-only
)

if select="$(echo 'SELECT 1' | psql "${args[@]}")" && [ "$select" = '1' ]; then
   echo "====notaryserver==database==creating===="
   psql -h stolon-proxy-service -p 5432 -U postgres -f "/docker-entrypoint-initdb.d/initial-notaryserver.sql"
   echo "====notarysigner==database==creating===="
   psql -h stolon-proxy-service -p 5432 -U postgres -f "/docker-entrypoint-initdb.d/initial-notarysigner.sql"
   echo "====registry==database==creating===="
   psql -h stolon-proxy-service -p 5432 -U postgres -f "/docker-entrypoint-initdb.d/initial-registry.sql"
   echo "====clair==database==creating===="
   psql -h stolon-proxy-service -p 5432 -U postgres -f "/docker-entrypoint-initdb.d/initial-clair.sql"   
   exit 0
fi
exit 1
EOF

创建registry数据库

cat <<EOF > ./initial-registry.sql
CREATE DATABASE registry ENCODING 'UTF8';
\c registry;
CREATE TABLE schema_migrations(version bigint not null primary key, dirty boolean not null);
EOF

创建notaryserver数据库

cat <<EOF > ./initial-notaryserver.sql
CREATE DATABASE notaryserver;
CREATE USER server;
alter user server with encrypted password 'password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE notaryserver TO server;
EOF

创建notarysigner数据库

cat <<EOF > ./initial-notarysigner.sql
CREATE DATABASE notarysigner;
CREATE USER signer;
alter user signer with encrypted password 'password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE notarysigner TO signer;                                                           
EOF

创建clair数据库

cat <<EOF > ./initial-clair.sql
CREATE DATABASE clair;
EOF

创建一个job的yaml（stolon-init-database-job.yaml），用于创建数据库，注意更改脚本的挂载位置，并复制脚本到各个节点或为node和yaml加上nodeselect标签，只在当前标签node下复制脚本

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: stolon-init-database-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: stolon-proxy
        image: sorintlab/stolon:master-pg10
        command:
          - "/bin/bash"
          - "/docker-entrypoint-initdb.d/postgresql.sh"
        volumeMounts:
        - mountPath: /docker-entrypoint-initdb.d
          name: database
      restartPolicy: OnFailure     #失败重启
      volumes:
        - name: database
          hostPath:
            path: /root/tmp/harbor/stolon/examples/kubernetes/sql
  activeDeadlineSeconds: 600   #10分钟没有complete，不再重启并移除Pod

1.3.部署Postgresql、redis

  • 按照《kubernetes下Stolon部署高可用Postgresql》部署Postgresql，注意加入stolon-init-database-job.yaml。
  • 按照《kubernetes部署高可用redis》部署redis，之后用haproxy管理redis集群（不可直接使用redis的service暴露，service会访问到slave节点，redis副本是只读不可写的，在harbor中会有报错）
  • 部署haproxy
    1. 安装haproxy
      yum -y install haproxy
      cp /etc/haproxy/haproxy.cfg /etc/haproxy/haproxy.cfg-back
      vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
    2. 加入配置
defaults REDIS
mode tcp
timeout connect 1m
timeout server 6m
timeout client 6m

frontend ft_redis
 bind 0.0.0.0:6379 name redis
 default_backend bk_redis

backend bk_redis
 option tcp-check
 tcp-check connect
 tcp-check send PING\r\n
 tcp-check expect string +PONG
 tcp-check send info\ replication\r\n
 tcp-check expect string role:master
 tcp-check send QUIT\r\n
 tcp-check expect string +OK
 server R1 redis-0.redis-headless.default.svc.cluster.local:6379 check inter 1s
 server R2 redis-1.redis-headless.default.svc.cluster.local:6379 check inter 1s
 server R3 redis-2.redis-headless.default.svc.cluster.local:6379 check inter 1s

listen admin_stats
        stats   enable
        bind    *:9090
        mode    http
        option  httplog
        log     global
        maxconn 10
        stats   refresh 30s
        stats   uri /admin 
        stats   realm haproxy
        stats   auth admin:admin
        stats   hide-version 
        stats   admin if TRUE

systemctl start haproxy && systemctl enable haproxy && systemctl status haproxy
访问 harbor节点Ip:9090/admin如图所示，便成功

redis

⚠️k8s master节点高可用可阅读《haproxy+keepalive实现master集群高可用》

1.4.部署Harbor

安装harbor并将日志写入文件，可编辑文件保留.yaml编排文件，以便以后使用

helm install . --debug --name hub |sed 'w harbor.yaml'

或执行以下命令，编排chart不执行，作用生成编排文件，删除多余部分，进行使用

helm install . --debug --dry-run --name hub |sed 'w harbor.yaml'

2.通过整理好的编排文件执行

链接:https://pan.baidu.com/s/1cr1fnWGHc-70HAxx1YH4kg 密码:21a8
直接使用这个编排文件可能会有问题，最好勤劳以下使用helm跑，也可避免更改配置遗漏或错误的问题，适用用于实验，如若搭建请注意修改Volum、requestsource等Pod设置

From: https://cloud.tencent.com/developer/article/1515187

Kubernetes容器集群 - harbor仓库高可用集群部署说明

之前介绍Harbor私有仓库的安装和使用，这里重点说下Harbor高可用集群方案的部署，目前主要有两种主流的Harbor高可用集群方案：1）双主复制；2）多harbor实例共享后端存储。

一、Harbor双主复制高可用集群

1）主从同步 harbor官方默认提供主从复制的方案来解决镜像同步问题，通过复制的方式，我们可以实时将测试环境harbor仓库的镜像同步到生产环境harbor，类似于如下流程：

 

在实际生产运维的中，往往需要把镜像发布到几十或上百台集群节点上。这时，单个Registry已经无法满足大量节点的下载需求，因此要配置多个Registry实例做负载均衡。手工维护多个Registry实例上的镜像，将是十分繁琐的事情。Harbor可以支持一主多从的镜像发布模式，可以解决大规模镜像发布的难题：

 

只要往一台Harbor上发布，镜像就会像"仙女散花"般地同步到多个Registry中，高效可靠。

如果是地域分布较广的集群，还可以采用层次型发布方式，比如从集团总部机房同步到分公司1机房，再从分公司1机房同步到分公司2机房：

 

然而单靠主从同步，仍然解决不了harbor主节点的单点问题。

2）双主复制说明 所谓的双主复制其实就是复用主从同步实现两个harbor节点之间的双向同步，来保证数据的一致性，然后在两台harbor前端顶一个负载均衡器将进来的请求分流到不同的实例中去，只要有一个实例中有了新的镜像，就是自动的同步复制到另外的的实例中去，这样实现了负载均衡，也避免了单点故障，在一定程度上实现了Harbor的高可用性：

 

这个方案有一个问题就是有可能两个Harbor实例中的数据不一致。假设如果一个实例A挂掉了，这个时候有新的镜像进来，那么新的镜像就会在另外一个实例B中，后面即使恢复了挂掉的A实例，Harbor实例B也不会自动去同步镜像，这样只能手动的先关掉Harbor实例B的复制策略，然后再开启复制策略，才能让实例B数据同步，让两个实例的数据一致。另外，这里还需要多吐槽一句：在实际生产使用中，主从复制十分的不靠谱！！所以这里推荐使用下面要说的这种方案。

二、多harbor实例共享后端存储的高可用集群（推荐方案）

方案说明 共享后端存储算是一种比较标准的方案，就是多个Harbor实例共享同一个后端存储，任何一个实例持久化到存储的镜像，都可被其他实例中读取。通过前置LB进来的请求，可以分流到不同的实例中去处理，这样就实现了负载均衡，也避免了单点故障：

 

这个方案在实际生产环境中部署需要考虑三个问题： 1. 共享存储的选取，Harbor的后端存储目前支持AWS S3、Openstack Swift, Ceph等，在下面的实验环境里，暂且直接使用nfs。 2. Session在不同的实例上共享，这个现在其实已经不是问题了，在最新的harbor中，默认session会存放在redis中，只需要将redis独立出来即可。可以通过redis sentinel或者redis cluster等方式来保证redis的可用性。在下面的实验环境里，暂且使用单台redis。 3. Harbor多实例数据库问题，这个也只需要将harbor中的数据库拆出来独立部署即可。让多实例共用一个外部数据库，数据库的高可用也可以通过数据库的高可用方案保证。

部署记录

1. 环境说明
========================================================================================
ip                  hostname         role
172.16.60.240       host-240         harbor
172.16.60.244       host-244         harbor
172.16.60.245       host-245         nfs
   
需要注意：
这里的环境中，不包括LB负载均衡器的配置，两台harbor前面需要架设一个LB层（比如Nginx+Keepalived），配置这里省略~
   
[root@host-240 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)
[root@host-240 ~]# systemctl stop firewalld
[root@host-240 ~]# systemctl disable firewalld
[root@host-240 ~]# firewall-cmd --state
not running
[root@host-240 ~]# setenforce 0
[root@host-240 ~]# cat /etc/sysconfig/selinux
SELINUX=disabled
 
2. 172.16.60.245节点机操作
=======================================================================================
1) 安装配置nfs
[root@host-245 ~]# yum install -y rpcbind nfs-utils
   
编辑/etc/exports文件
[root@host-245 ~]# vim /etc/exports
/kevin   *(rw,no_root_squash)
   
[root@host-245 ~]# mkdir /kevin
[root@host-245 ~]# chmod -R 777 /kevin
   
开启nfs的RCP服务和查看rpcbind服务端口
[root@host-245 ~]# systemctl start rpcbind
[root@host-245 ~]# systemctl enable rpcbind
   
开启nfs服务
[root@host-245 ~]# systemctl start nfs
[root@host-245 ~]# systemctl enable nfs
 
3. 172.16.60.240/244两台harbor节点机操作
=======================================================================================
1）在两个harbor节点上挂载nfs目录
[root@host-240 harbor]# mount -t nfs 172.16.60.245:/kevin /data
mount: wrong fs type, bad option, bad superblock on 172.16.60.245:/kevin,
       missing codepage or helper program, or other error
       (for several filesystems (e.g. nfs, cifs) you might
       need a /sbin/mount.<type> helper program)
   
       In some cases useful info is found in syslog - try
       dmesg | tail or so.
  
[root@host-240 harbor]# yum install nfs-utils
[root@host-240 harbor]# mount -t nfs 172.16.60.245:/kevin /data

2）安装harbor
可以参考：https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6547616.html
两个节点harbor相互配置同步，实现harbor主主复制
安装harbor后，可以在host-240和host-245节点上查看harbor容器情况：
[root@host-240 harbor]# docker-compose ps
      Name                     Command                  State                 Ports       
---------------------------------------------------------------------------------------------
harbor-core         /harbor/start.sh                 Up (healthy)                         
harbor-db           /entrypoint.sh postgres          Up (healthy)   5432/tcp              
harbor-jobservice   /harbor/start.sh                 Up                                   
harbor-log          /bin/sh -c /usr/local/bin/ ...   Up (healthy)   127.0.0.1:1514->10514/tcp
harbor-portal       nginx -g daemon off;             Up (healthy)   80/tcp                
nginx               nginx -g daemon off;             Up (healthy)   0.0.0.0:80->80/tcp    
redis               docker-entrypoint.sh redis ...   Up             6379/tcp              
registry            /entrypoint.sh /etc/regist ...   Up (healthy)   5000/tcp              
registryctl         /harbor/start.sh                 Up (healthy)
   
可以尝试登录容器
[root@host-240 harbor]# docker ps|grep harbor-db    
680bd1ed9e48        goharbor/harbor-db:v1.8.0     "/entrypoint.sh post…"   6 days ago          Up 6 days (healthy)   5432/tcp                    harbor-db
[root@host-240 harbor]# docker exec -ti harbor-db bash
root [ / ]#
   
这里需要注意：
harbor同步配置可以参考：https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/10995648.html
harbor主主复制(两个harbor节点相互配置到对方的同步策略)时，注意：
"同步管理"规则里的"同步模式"（建议使用push推送模式。push模式是推到目标仓库，pull模式是从源仓库拉取过来）
"同步管理"规则里的"触发模式" (建议采用定时模式，比如每10秒钟同步一次：*/10 * * * * *)
"同步管理"规则里的"源资源过滤器"（如果没有过滤需求，就不要配置这一项）
  
4. LB配置
=======================================================================================
在两个harbor节点的前面部署LB负载均衡层，通过VIP提供统一入口 (如域名)，实现harbor访问的负载均衡和高可用。
可以通过绑定hosts到不同的节点来验证两个节点的负载均衡效果。
 
5. 额外需要注意
=======================================================================================
这里使用nfs作为harbor的后端，还可以使用ceph作为后端存储（ceph部署可参考：https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/9141432.html）
这里没有考虑到harbor高可用时的session问题，如果要解决session问题，可以使用外部的mysql和redis！！
 
1）比如在172.16.60.245机器上再部署mysql和redis（需提前安全docker和docker和docker-compose）
   
docker-compose.yml文件内容如下：
[root@host-245 ~]# vim docker-compose.yml
version: '3'
services:
  mysql-server:
    hostname: mysql-server
    container_name: mysql-server
    image: mysql:5.7
    network_mode: host
    volumes:
      - /mysql57/kevin:/var/lib/mysql
    command: --character-set-server=utf8
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
  redis:
    hostname: redis-server
    container_name: redis-server
    image: redis:3
    network_mode: host
   
启动docker-compose
[root@host-245 ~]# docker-compose up -d
   
启动后查看
[root@host-245 ~]# docker-compose ps
    Name                  Command               State   Ports
-------------------------------------------------------------
mysql-server   docker-entrypoint.sh --cha ...   Up        
redis-server   docker-entrypoint.sh redis ...   Up
   
可以尝试登录mysql容器数据库中
[root@host-245 ~]# docker-compose exec mysql-server bash
root@mysql-server:/# mysql -p123456
   
或者直接登录
[root@host-245 ~]# docker-compose exec mysql-server mysql -p123456
 
2）接着需要往172.16.60.245上部署的mysql数据库中导入harbor节点的registry数据库
 
在两台harbor节点上导出数据库，并将registry.dump复制出来
# docker exec -it harbor_db /bin/bash
  登陆harbor_db容器后执行：
  mysqldump -uroot -p --databases registry > registry.dump
# docker cp  harbor_db:/registry.dump ./
再将registry.dump复制到245节点的mysql容器中
# scp ./registry.dump root@172.16.60.245:/root
 
在245节点上，将registry数据库导入到mysql容器中
# docker cp /root/registry.dump mysql-server:/registry.dump
# docker exec -it mysql-server /bin/bash
  登陆到mysql容器后执行：
  mysql -uroot -p123456
  mysql> source /registry.dump
 
3) 在两个harbor节点上，修改harbor.yml文件，需要修改成使用外部数据库及redis
db_host = 172.16.60.245
db_password = 123456
db_port = 3306
db_user = root
redis_url = 172.16.60.245:6379
 
修改docker-compose.yml配置
由于harbor集群已使用外部的数据库和redis解决session问题，故需要将docker-compose.yml文件里关于数据库和redis的配置去掉。
 
====================================================================================
由于Harbor新版本里增加了对PostgreSQL数据库的支持, 不使用mysql数据库。
可以在docker-compose.yml文件里将对应的postgresql容器改为mysql容器（参考之前的harbor版本配置）

# postgresql # 数据库 # redis
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