PCS - Pacemaker/Corosync 配置系统技术文档
2024-12-26 21:48:46作者:段琳惟
1. 安装指南
1.1 依赖项
在安装 PCS 之前,请确保系统已安装以下依赖项:
- Python 3.12+
- python3-cryptography
- python3-dateutil 2.7.0+
- python3-lxml
- python3-pycurl
- python3-pyparsing 3.0.0+
- python3-tornado 6.1.0+
- dacite
- Ruby 3.1.0+
- killall (psmisc 包)
- Corosync 3.x
- Pacemaker 3.x
1.2 从源码安装
除了上述运行时依赖项外,从源码安装还需要以下开发工具:
- Python 开发文件 (python3-devel, python3-setuptools 66.1+, python3-wheel)
- Ruby 开发文件 (ruby-devel)
- rubygems
- rubygem bundler (rubygem-bundler 或 ruby-bundler 或 bundler)
- autoconf, automake
- gcc
- gcc-c++
- FFI 开发文件 (libffi-devel 或 libffi-dev)
- printf (coreutils 包)
- redhat-rpm-config (适用于 Fedora)
- wget (用于下载捆绑的库)
安装步骤如下:
./autogen.sh
./configure
make
make install
如果使用 systemd,安装完成后需要执行以下命令:
systemctl daemon-reload
systemctl start pcsd
systemctl enable pcsd
1.3 包管理器安装
PCS 已集成到 Fedora、RHEL、CentOS 和 Debian 及其衍生版本中。可以通过包管理器直接安装:
- Fedora:
dnf install pcs - RHEL/CentOS:
yum install pcs - Debian/Ubuntu:
apt-get install pcs
2. 使用说明
2.1 快速开始
2.1.1 认证集群节点
在所有节点上为 hacluster 用户设置相同的密码:
passwd hacluster
在其中一个节点上运行以下命令进行认证(将 node1, node2, node3 替换为集群中的节点列表):
pcs host auth node1 node2 node3 -u hacluster
2.1.2 创建集群
在其中一个节点上运行以下命令创建集群(将 cluster_name 替换为集群名称,node1, node2, node3 替换为集群中的节点列表):
pcs cluster setup cluster_name node1 node2 node3 --start --enable
2.1.3 检查集群状态
集群启动后,可以通过以下命令检查集群状态:
pcs status
2.1.4 添加集群资源
可以使用以下命令添加 STONITH 代理和资源:
pcs stonith create --help
pcs resource create --help
3. API 使用文档
PCS 提供了丰富的命令行接口(CLI)来管理 Pacemaker 和 Corosync 集群。以下是一些常用的 API 命令:
3.1 集群管理
- 启动集群:
pcs cluster start - 停止集群:
pcs cluster stop - 启用集群自启动:
pcs cluster enable - 禁用集群自启动:
pcs cluster disable
3.2 资源管理
- 创建资源:
pcs resource create <resource_name> <resource_type> [options] - 删除资源:
pcs resource delete <resource_name> - 查看资源状态:
pcs resource status
3.3 STONITH 管理
- 创建 STONITH 设备:
pcs stonith create <stonith_name> <stonith_type> [options] - 删除 STONITH 设备:
pcs stonith delete <stonith_name> - 查看 STONITH 状态:
pcs stonith status
4. 项目安装方式
PCS 支持从源码安装和通过包管理器安装两种方式。具体安装步骤已在第1节中详细介绍。
4.1 源码安装
源码安装适用于需要自定义编译选项或在不支持包管理器的系统上安装 PCS 的场景。
4.2 包管理器安装
包管理器安装是最简单快捷的方式,适用于大多数 Linux 发行版。
通过本文档,您可以快速上手 PCS,并了解如何安装、配置和管理 Pacemaker/Corosync 集群。如有进一步问题,请参考官方文档或社区资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
617
793
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.01 K
1.01 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
433
394
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.18 K
152
暂无简介
Dart
983
252
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
348
403
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.68 K
989