几种 Docker 和 Kubernetes 镜像源不可用的解决方法

Posted by Mike on 2020-05-23

由于众所周知的原因, Docker 官方镜像仓库和 Google 镜像仓库在国内访问速度很慢或者不可用。这样就给我们在部署和使用 Kubernetes 时带来了极大的不便。今天我们就来介绍几种方法,可以让你愉快的解决该问题。

既然是网络方面的问题,解决该问题的思路就很简单了,当然是使用国内可用的镜像源。这里为大家推荐两个好用的国内镜像源:Azure 中国镜像源和中科大镜像源。

Azure 中国镜像源

中科大镜像源

使用镜像源加速 镜像仓库

hub.docker.com 是 Docker 官方镜像仓库,也是我们平时在使用 Docker 过程使用最多的一个镜像仓库。该镜像仓库平时拉取速度通常就只有几十 Kb,非常的慢,使用起来严重影响了工作效率。

既然现在国内有镜像源可用,我们当然直接使国内镜像源便可。下面分别对其使用方法进行介绍。

  • 如果在 Docker 官方仓库拉取的是官方镜像

拉取方法类似如下:

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$ docker pull xxx:yyy

使用中科大镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/library/xxx:yyy

使用 Azure 中国镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull dockerhub.azk8s.cn/library/xxx:yyy
  • 如果在 Docker 官方仓库拉取的镜像是私有仓库

拉取方法类似如下:

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$ docker pull xxx/yyy:zz

使用中科大镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/xxx/yyy:zz

使用 Azure 中国镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull dockerhub.azk8s.cn/xxx/yyy:zz
  • 演示一个使用镜像源拉取的实例

下面我们以拉取 mysql:5.7 和 360cloud/wayne 为例:

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# 使用中科大镜像源 
$ docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/library/mysql:5.7
$ docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/360cloud/wayne

# 使用 Azure 中国镜像源
$ docker pull dockerhub.azk8s.cn/library/mysql:5.7
$ docker pull dockerhub.azk8s.cn/360cloud/wayne

注:首次拉取时可能会有 Error:image library/mysql:5.7 not found 类似报错,这说明镜像源中没有缓存该镜像。这个属于正常现像,因为加速镜像都是先从官方镜像仓库进行拉取的,然后缓存到本地。遇到这种情况,你可以尝试多拉取几次即可。

使用镜像源加速 镜像仓库

  • 如果拉取的 Google 镜像仓库中容器镜像类似如下:
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$ docker pull gcr.io/xxx/yyy:zzz

使用中科大镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull gcr.mirrors.ustc.edu.cn/xxx/yyy:zzz

使用 Azure 中国镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull gcr.azk8s.cn/xxx/yyy:zzz
  • 演示一个使用镜像源拉取的实例

下面我们以拉取 gcr.io/kubernetes-helm/tiller:v2.9.1 为例:

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# 使用中科大镜像源 
$ docker pull gcr.mirrors.ustc.edu.cn/kubernetes-helm/tiller:v2.9.1

# 使用 Azure 中国镜像源
$ docker pull gcr.azk8s.cn/kubernetes-helm/tiller:v2.9.1

使用镜像源加速 镜像仓库

部署或使用 Kubernetes 时我们会使用到很多相关的镜像,而这些镜像通常会使用 k8s.gcr.io 这个镜像仓库。

其实 k8s.gcr.io 就是 gcr.io/google-containers 下面的容器镜像,这样我们也可以使用中科大镜像源或者 Azure 中国镜像源来对此进行加速。

  • 如果我们拉取的 Kubernetes 所需容器镜像类似以下形式:
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$ docker pull k8s.gcr.io/xxx:yyy

# 相当于
$ docker pull gcr.io/google-containers/xxx:yyy

使用中科大镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull gcr.mirrors.ustc.edu.cn/google-containers/xxx:yyy

使用 Azure 中国镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull gcr.azk8s.cn/google-containers/xxx:yyy
  • 演示一个使用镜像源拉取的实例

下面我们以拉取 k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.3 为例:

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# 使用中科大镜像源 
$ docker pull gcr.mirrors.ustc.edu.cn/google-containers/addon-resizer:1.8.3

# 使用 Azure 中国镜像源
$ docker pull gcr.azk8s.cn/google-containers/addon-resizer:1.8.3

使用镜像源加速 镜像仓库

部署或使用 Kubernetes 相关周边组件或生态时我们经常会从 quay.io 镜像仓库拉取镜像。quay.io 默认情况下在国内也是不可用的,同样我们也可以通过中科大镜像源和 Azure 中国镜像源进行加速访问。

  • 如果我们拉取的 quay.io 下所需容器镜像类似以下形式:
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$ docker pull quay.io/xxx/yyy:zzz

使用中科大镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull quay.mirrors.ustc.edu.cn/xxx/yyy:zzz

使用 Azure 中国镜像源,应该类似这样拉取:

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$ docker pull quay.azk8s.cn/xxx/yyy:zzz
  • 演示一个使用镜像源拉取的实例

下面我们以拉取 quay.io/coreos/kube-state-metrics:v1.5.0 为例:

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# 使用中科大镜像源 
$ docker pull quay.mirrors.ustc.edu.cn/coreos/kube-state-metrics:v1.5.0

# 使用 Azure 中国镜像源
$ docker pull quay.azk8s.cn/coreos/kube-state-metrics:v1.5.0

一些自动化工具

上面我们讲解和演示了如何使用中科大和 Azure 中国镜像源加速拉取镜像的方法。不过这些方法都是手动的,还不够方便。下面将介绍两个小工具,让你可以更加方便和快速的使用这些镜像源。

docker-wrapper

一个 Python 编写的工具脚本,可以替代系统的 Docker 命令,自动从 Azure 中国拉取镜像并自动 Tag 为目标镜像和删除 Azure 镜像,一气呵成。

项目地址:https://github.com/silenceshell/docker_wrapper

docker-wrapper 安装

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$ git clone https://github.com/silenceshell/docker-wrapper.git
$ sudo cp docker-wrapper/docker-wrapper.py /usr/local/bin/

docker-wrapper 使用

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$ docker-wrapper pull k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.14.1
$ docker-wrapper pull gcr.io/google_containers/kube-apiserver:v1.14.1
$ docker-wrapper pull nginx
$ docker-wrapper pull silenceshell/godaddy:0.0.2

azk8spull

一个 Shell 编写的脚本,这个脚本功能和 docker-wrapper 类似。同样可以自动从 Azure 中国拉取镜像并自动 Tag 为目标镜像和删除 Azure 镜像。

项目地址:https://github.com/xuxinkun/littleTools#azk8spull

azk8spull 安装

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$ git clone https://github.com/xuxinkun/littleTools
$ cd littleTools
$ chmod +x install.sh
$ ./install.sh

azk8spull 使用

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$ azk8spull quay.io/kubernetes-ingress-controller/nginx-ingress-controller:0.24.1
$ azk8spull k8s.gcr.io/pause-amd64:3.1

参考文档

  1. https://www.google.com

  2. https://ieevee.com/tech/2019/03/02/azure-gcr-proxy.html

  3. https://www.cnblogs.com/xuxinkun/p/11025020.html

  4. https://www.ilanni.com/?p=14534