Docker这5年的架构演进之路

 Docker君   2019-08-07 15:49   2942 人阅读  0 条评论

Docker这5年的架构演进之路  第1张


前言


Docker已经推出了5年,在这5年中它极大的改变了互联网产品的架构,推进了新的产品开发、测试和运维方法。但是它自身也在激烈变化中。特别是最近2年随着Docker开源项目的不断演化,Docker内部结构发生了翻天覆地的变化。作为一个容器平台的使用者,可以不用关注具体的Docker演进细则,但是必须明白Docker的衍化会对自己的PaaS平台带来什么样的影响(如果您对Docker技术细节不关注,你可以直接看第2章和最后两章)。本文材料来自于Docker社区,对Docker最近几年的变化趋势做出了总结。同时在结尾处给出了基于k8s PaaS平台在底层容器上选型建议。 

演进方向



Docker这5年的架构演进之路  第2张
图2-1 Docker结构图

这里先把结论抛出来,Docker这几年的架构演进方向:
1、原有引擎功能下沉入containerd,containerd向着独立于Docker 作为通用容器运行时工具方向演进
2、swarm功能整合入引擎,swarmkit模块不断弱化,最终将被引擎吸收
3、引擎内部功能不断解藕出新模块,同时新功能不断加入Docker 引擎。
一言以蔽之:containerd核心化,引擎集群化。


背景

Docker公司在集群管理服务编排工具竞争上落败



Docker公司在2015年Docker 1.9推出了自己的集群管理服务编排工具swarm,刚开始swarm作为一个独立的工具,在Docker 引擎之外。但是从Docker 1.12开始Docker公司将swarm整合入了Docker引擎。至此Docker swarm作为一个完整的服务编排工具和谷歌主导、红帽支持的kubernetes社区直接冲突。于此同时Docker公司在2015开启了自己的商业化之路,开源社区为了避免Docker公司商业化过程中将Docker沦为绑架社区的工具,所以顺势推出了多个Docker替代方案例如rkt。kubernetes社区推出了CRI-O标准,只要是遵从此标准的容器运行时都可以被K8s支持。一时间Docker大有被主流社区抛弃之势!经过2年和K8s的竞争时间来到2017年,Docker swarm已经在事实上彻底落败,Kubernetes社区已经成为开源项目中热度最高的项目。为了应对如此多的不利因素,Docker公司在2017年将自己主导的containerd捐献给CNCF基金会(k8s是旗下的子项目);并且将更多的Docker引擎的功能下沉到Containerd中。借此避免自己在开源社区中被边缘化。


容器世界的标准化不断推进



Docker公司在2013念推出Docker后,极大的颠覆了这个行业,也推进了业务容器化过程。2015 Docker公司主导之下社区推出了容器的第一个行业标准OCI标准(开放容器协议)。彼时Docker公司推出了第一个OCI标准的容器运行时runc。runc作为第一个oci标准运行时(runtime),只是一个参考实现,仅仅承担容器与主机之间的交互。容器运行状态检查、监控,容器生命期管理,io管理、信号传递等一些列容器运行必不可少的功能却“无处安放”。所以Docker公司将Containerd定位为一个生产环境下的OCI 标准运行时。它承担了runc所缺少的大部分容器运行必要功能:生命期管理,io管理,信号管理。在2017年的时候OCI v1标准发布,Docker公司将Docker镜像格式捐献给了OCI协议。所以在2017年发布的Containerd1.0中存储管理这些原来由引擎承担的功能也进入了Containerd(网络管理功能,在https://containerd.io路线图中被列为roadmap,但是在2016年12月份Containerd的主要维护者投票中,网络功能不被列入containerd的功能范畴 而继续交给上层完成,在github containerd的readme中2017 1月12日正式将网络部分功能从containerd 维护范畴中删除)


Containerd


Containerd在Docker 1.11中才正式出现,刚开始时0.x版本;2017年才推出了1.x标准。如上文所说,Container d作为一个生产环境可用的Oci 实现,它利用了OCI 运行时和镜像格式.下图展现了Containerd对自己在社区中地位作出了诠释




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图2-1 Containerd在Paas社区上的定位

可以看到Containerd作为PaaS工具的通用容器运行时适配层,它利用已有的oci运行时(Containerd使用runc作为运行时,在windows上则是hcsshim),屏蔽底层操作系统的差异;为Paas提供通用的容器支撑。从这个图可以看到Containerd计划支持所有现有应用广泛的Paas平台工具。现在可以确认的是AWS ECS,k8s,Docker上使用containerd。Mesos和cloud foundry今天(2018年9月)尚未确定。

下图为Containerd 1.x的架构图
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图2-2 Containerd1.x架构图

从此架构图可以清楚的看到Containerd对上提供grpc接口方式的api,而Metric api是度量功能使用的。所有的编排工具容器适配层都可以使用grpc api作为containerd的客户端,使用containerd操作容器。
Distribution用于容器镜像的pull和push动作(这部分出现在Containerd中完全是因为oci v1标准推出Docker公司将自己镜像格式贡献了出去,所以containerd理所当然需要对镜像进行管理了)。Bundle(在docker的语景里是容器运行的目录集)子系统用于容器存储管理它的作用就是原来的graphdriver,它提供将容器镜像拆解成容器运行时刻需要的Bundle。Runtime子系统用于容器执行和监控,就是它直接操作runtime,传递和接收信号(signal),中转fifo,记录日志。Content、Metadata和Snapshots是存储管理组建,Excutor和Supervisor是执行体组建。整个系统通过Event事件驱动。
根据github上containerd的介绍containerd项目工作内容集中在如下几个领域上:
1、执行:容器创建、运行、停止、暂停、恢复,exec,信号传递、和删除。
2、cow 文件系统支持:在overlay,aufs和其他cow文件系统上内置了存储功能
3、度量系统
4、发布:容器镜像的pull和push,镜像的管理和获取
下面内容不作为containerd项目的工作范畴:
1、网络:网络的创建和管理由高层来完成
2、build:镜像的构建
3、volumes:volume管理:mounts,bind等针对volume的功能应该有高层来完成
4、logging
此处需要说明一下网络曾经作为containerd社区争论的焦点。但是在16年年底的社区维护者投票中多数人支持网络不留在containerd中,因为按照大多数维护者的认识网络过于复杂,而且网络设置常常需要跨越节点。这部分功能由containerd的客户端(Docker Engine 或k8s)做更合适。
这里顺便介绍一下Containerd版本兼容规则:Containerd同一个大版本下的连续两个小版本是兼容的。例Containerd1.1.0和1.2.0却是兼容的,1.0.0和1.2.0却不保证兼容。




Docker的演进


下图介绍了containerd在1.11之前(不含)的Docker架构




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图3-1Docker1.11(不含)之前的架构

可以看到在Docker1.11之前,没有containerd模块,由libcontainer直接操作主机os接口。
下图介绍了在Docker 1.11--Docker 17.10之间的docker架构




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图3-2 Docker 1.12-17.10之前(含)架构

从图3-2看到这一时期的Docker架构变化就是引入了Containerd和runc,由Containerd完成容器生命期管理。
下图列出了Docker 17.11(Docker 17.12为真正的stable版)开始的架构




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图3-3 docker 17.12以后架构




需要注意的一点图网络部分并不在containerd中,仍然在docker engine里。


Docker 17的具体架构演进



这里介绍的内容均来自于Moby社区的roadmap和Docker\docker-ce 的分析。
17.06---17.10的路线图描述此一时期,moby社区(引擎)的主要工作是:
1、插件功能的提升:方便插件的发布(通过registry以docker镜像方式发布),解决插件开发的共性问题(插件任何时候的需要active,在用户容器启动之前就start,以及插件写在困难)
2、引擎内部解藕:api已完成重构,builder实现在daemon中已完全独立。
3、提升引擎集群管理能力:当前跨节点网络(overlay网络)和节点发现已经整合到引擎里。但是引擎尚不能不依赖于swarmkit完成task调度
4、cli从engine中独立出来(这一点源自于github moby代码分析)。

17.11--18.03 的路线描述此一时期,moby社区(引擎)的主要工作:
1、引擎使用Containerd1.0
2、引擎内部解藕,计划整合buildkit工具



Docker架构演进大事记



1、Docker 1.9 推出swarm,作为独立工具,用于集群管理和服务编排
2、Docker 1.11 推出containerd和runc。
3、Docker 1.12 swarm进入引擎
4、Docker 17.06 引擎社区更名为moby,do c ke r社区版本更名为docker-ce(类似于红帽的fedora和rhel)
5、Docker 17.12 Docker正式引入containerd 1.0
6、Docker 18.06 正式在engine里加入了buildkit,在设置一个环境变量后可以使用buildkit完成docker build过程。
Docker 18.06.1正式将containerd 1.1引入docker。



k8s社区对Docker 17.03之后版本态度



在Docker 17.03后Docker因为moby和containerd等原因版本变动比较大,我们可以看到k8s r11发布后的2018年9月仍然没有将Docker 17.03以后(不含)版本作为k8s的兼容Docker版本。从社区的讨论来看社区已经推荐将containerd直接对接cri,完成k8s的集成。见https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/42926,其中cpuguy83(此人为moby社区的主要维护者)推荐直接使用containerd替代docker 17.03以后的版本对接k8s。本来docker在k8s社区中的兼容性测试由k8s sig-node 工作组完成,但是通过k8s讨论可以看到sig-node并没有计划做docker 17.03以后docker的兼容性测试。
最新消息是2018年9月27日k8s出r12 rc的时候,kubeadm里已经加入了对docker18.06的支持,且完成了ci测试。12 rc 文档里将docker17.12,18.03,18.06之后列入支持表。但在k8s中 sig-node工作组负责底层容器接口,docker在k8s版本的兼容性测试本应由此工作组完成,但是sig-node对于docker 17.03版本以后docker版本的态度依然冷淡,一直未列入明确的工作计划中。sig-node工作组两位主席是谷歌和红帽的,它们对于cri更感兴趣。在2018年5月,sig-node和containerd社区共同完成了cri-containerd合入containerd1.1的工作,并发布了containerd 整合到kubenetes的GA。完成此部分工作后,k8s驱动containerd的结构更简单明确。下图介绍了docker,containerd在k8s上的架构图:




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docker在k8s上的架构图






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containerd1.1在k8s上的架构图
从上面两幅图我们可以看到containerd1.1在k8s上拥有更简单的结构图,驱动更为简单。而且根据k8s社区的测试,直接使用containerd替代docker可以获得容器启动时间、内存消耗和cpu消耗减少的红利。上述结论来自于:
https://kubernetes.io/blog/2018/05/24/kubernetes-containerd-integration-goes-ga/
所以sig-node工作组对docker 高版本不感冒。目前多方力量博弈,未来k8s下层的runtime花落谁家还再观察。




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kubelet调用docker容器的方式
docker-manager是老的kubelet介入docker的方式。
cri从k8s 1.6开始正式进入k8s
cri直接介入containerd是从18年4月,containerd1.1开始



PaaS平台选型建议



如果你正在对基于k8s的PaaS平台进行生产环境选型,我建议你使用Docker17.03,因为它成熟稳定且k8s r9,r10和r11做过稳定、兼容性测试。如果你喜欢尝试新事物,我建议你跳过Docker17.03之后,直接在kublet上使用containerd1.1如果你喜欢docker新版本,那么你可以尝试docker18.06,因为Docker17.12是Docker变化最剧烈的一个版本稳定性不好说,且kuberadm中r12 rc里加入了对18.06的支持所以用最新的好了。而且更关键的一点docker 18.06.1使用containerd 1.1,它支持一个特性:上层容器控制平台的namespace隔离,简单点说就是docker和k8s均可以在同一个节点上操作同一个containerd,且相互隔离不可见。如此可以预留选择传统k8s+docker组合时刻,保留将来切换成k8s+containerd组合的可能性,进而为自己的框架保持演进的灵活性


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