彻底解决 Gcr、Quay、DockerHub 镜像下载难题！

本文转载自微信公众号「云原生实验室」，作者米开朗基杨。转载本文请联系云原生实验室公众号。 

前言

在使用 Docker 和 Kubernetes 时，我们经常需要访问 gcr.io 和 quay.io 镜像仓库，由于众所周知的原因，这些镜像仓库在中国都无法访问，唯一能访问的是 Docker Hub，但速度也是奇慢无比。gcr.azk8s.cn 是 gcr.io 镜像仓库的代理站点，原来可以通过 gcr.azk8s.cn 访问 gcr.io 仓库里的镜像，但是目前 *.azk8s.cn 已经仅限于 Azure 中国的 IP 使用，不再对外提供服务了。国内其他的镜像加速方案大多都是采用定时同步的方式来缓存，这种方法是有一定延迟的，不能保证及时更新，ustc 和七牛云等镜像加速器我都试过了，非常不靠谱，很多镜像都没有。

为了能够顺利访问 gcr.io 等镜像仓库，我们需要在墙外自己搭建一个类似于 gcr.azk8s.cn 的镜像仓库代理站点。利用 Docker 的开源项目 registry[1] 就可以实现这个需求，registry 不仅可以作为本地私有镜像仓库，还可以作为上游镜像仓库的缓存，也就是 pull through cache。

先来感受下速度：

1. 前提条件

一台能够施展魔法的服务器(你懂得，可以直接访问 gcr.io)

一个域名和域名相关的 SSL 证书(doc彻底ker pull 镜像时需要验证域名证书)，一般用 Let's Encrypt[2] 就够了。

2. 核心思路

registry 可以通过设置参数 remoteurl 将其作为远端仓库的缓存仓库，这样当你通过这个私有仓库的地址拉取镜像时，regiistry 会先将镜像缓存到本地存储，然后再提供给拉取的客户端(有可能这两个步骤是同时的，我也不太清楚)。我们可以先部署一个私有 registry，然后将 remoteurl 设为需要加速的镜像仓库地址，基本上就可以了。

3. 定制 registry

为了能够支持缓存 docker.io、gcr.io、k8s.gcr.io、quay.io 和 ghcr.io 等常见的公共镜像仓库，我们需要对 registry 的配置文件进行定制，Dockerfile 如下：

FROM registry:2.6 LABEL maintainer="registry-proxy Docker Maintainers https://fuckcloudnative.io" ENV PROXY_REMOTE_URL=""      DELETE_ENABLED="" COPY 解决;entrypoint.sh /entrypoint.sh 

其中 entrypoint.sh 用来将环境变量传入配置文件：

entrypoint.sh

#!/bin/sh  set -e  CONFIG_YML=/etc/docker/registry/config.yml  if [ -n "$PROXY_REMOTE_URL" -a `grep -c "$PROXY_REMOTE_URL" $CONFIG_YML` -eq 0 ]; then     echo "proxy:" >> $CONFIG_YML     echo "  remoteurl: $PROXY_REMOTE_URL" >> $CONFIG_YML     e Gcho "  username: $PROXY_USERNAME" >> $CONFIG_YML     echo "  password: $PROXY_PASSWORD" >> $CONFIG_YML     echo "------ Enabled proxy to remote: $PROXY_REMOTE_URL ------" elif [ $DELETE_ENABLED = true -a `grep -c "delete:" $CONFIG_YML` -eq 0 ]; then     sed -i '/rootdirectory/a  deletcre:' $CONFIG_YML     sed -i '/delete/a    enabled: true' $CONFIG_YML     echo "------ Enabled local storage delete -----" fi  sed -i "/headers/a    Access-Control-Allow-Origin: ['*']" $CONFIG_YML sed -i "/headers/a    Access-Control-Allow-Methods: ['HEAD', 'GET', 'OPTIONS', 'DELETE']" $CONFIG_YML sed -i&n、Qbsp;"/headers/a    Access-Control-Expose-Headers: ['Docker-Content-Digest']" $CONFIG_YML  case "$1" in     *.yaml|*.yml) set -- registry serve "$@" ;;     serve|garbage-collect|help|-*) set -- registry "$@" ;; esac  exec "$@" 

4. 启动缓存服务

构建好 Docker 镜像之后，就可以启动服务了。如果你不想自己构建，可以直接用我的镜像：yangchuansheng/registry-proxy。

一般来说，即使你要同时缓存 docker.io、gcr.io、k8s.gcr.io、quay.io 和 ghcr.io，一台 1C 2G 的云主机ua也足够了(前提是你不在上面跑其他的服务)。我的博客、评论服务和其他一堆乱七八糟的服务都要跑在云主机上，所以一台是不满足我的需求的，我直接买了两台腾讯云香港轻量级服务器。

既然买了两台，肯定得组个 k3s 集群啦，看主机名就知道我是用来干啥的。其中 2C 4G 作为 master 节点，1C 2G 作为 node 节点。

以 docker.io 为例，创建资源清单：

dockerhub.yaml

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:   name: dockerhub   labels:     app: dockerhub spec:   replicas: 1   selector:     matchLabels:       app: dockerhub   tempy、late:     metadata:       labels:         app: dockerhub     spec:       affinity:         podAntiAffinity:           preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:           - podAffinityTerm:     Do          labelSelector:                 matchExpressions:                 - key: app                   operator: In                  &cknbsp;values:                   - dockerhub               topologyKey: kubernetes.io/hostname             weight: 1       dnsPolicy: None       dnsConfig:         nameservers:  &nerbsp;        - 8.8.8.8           - 8.8.4.4       containers:       - name: dockerhub         image: yangchuansheng/registry-proxy:latest         env:         - name: PROXY_REMOTE_URL      &nHubsp;    value: https://registry-1.docker.io         - name: PROXY_USERNAME           value: yangchuansheng         - name: PROXY_PASSWORD           value:  **         ports:         - containerPort: 500b 0           protocol: TCP         volumeMounts:         - mountPath: /etc/localtime           name: localtime         - mountPath: /var/lib/registry           name: registry       volum镜像es:       - name: localtime         hostPath:           path: /etc/localtime       - name: registry         hostPath:           path: /var/lib/registry --- apiVersion: v1 kind: Service metadata:   name: doc下载kerhub   labels:     app: dockerhub spec:   selector:     app: dockerhub   ports:     - protocol: TCP       name: http       port: 5000       targetPort: 5000 

使用资源清单创建对应的服务：