从容器到微服务，技术架构、网络和生态详解
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作者
晗狄
文章来源
架构师技术联盟
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谈起容器技术，不得不提Docker技术。
Docker 是 PaaS 提供商 DotCloud 开源的一个高级容器引擎，源代码托管在 Github 上，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker相当于物理行业的集装箱对物流的影响一样，成为Container上运行镜象的统一打包和交换的标准。
我们知道，Docker使用了容器的环境隔离和资源限制技术，把镜像和运行环境打包到Image中。Register支持容器上传和下载功能。
Docker同时提供了Build，Ship和Run，运维只需要在环境重配置好Docker，剩下的工作就是部署容器，实现Build Once Run Anywhere和Configure Once Run Anything；从而促进了容器技术的爆发。
在架构上，Docker采用Client Server模式和插件式架构设计，Docker的后端采用非常松耦合的架构，模块之间相互独立，用户通过Docker Client与Docker Daemon建立通信，并发送请求给Docker Daemon。
Docker Daemon提供Server功能接受Docker Client的请求；随后通过Engine执行Docker内部的一系列工作，每项工作都是以一个Job的形式的存在。
Docker讲底层容器运行时剥离出来，实现更好的平台无关性。LibContainer是对各种容器的抽象，发展为RunC，并贡献给OCP组织作为定义容器环境的标准。Docker容器的三大编排工具，Compose、Swarm和Machine。Compose是服务编排工具，是定义和运行Docker主机上多容器应用的工具，通过单独文件，定义多容器应用并运行容器。
Docker的网络技术和能力一直是容器技术中最难、也是最不看好的技术之一，Libnetwork是Docker公司正在开发的新的网络底层架构，由libcontainer和Docker Engine中的网络相关的代码合并而成。Libnetwork的目标是引入了容器网络模型(CNM)，并为应用程序提供一致的编程API接口以及网络抽象。 Libnetwork的容器网络模型包含了三个重要概念，Network Sandbox，Endpoint和Network。
Weave创建了Networking Plugin技术，目前成熟的有Networking Plugin和Volume Plugin。
Weave方案包含两大组件，用户态Shell脚本和Weave虚拟路由容器。Weave虚拟路由容器需要在每个宿主机上布置第三方插件，把不同宿主机的Route容器连接起来，使得Docker工具生态无缝集成到Docker。
Weave创建一个虚拟网络，链接多个主机的Docker容器，并使他们可以被自动发现，对使用该网络的应用来说，所以容器就像是链接在同一个网络交换机上，无需配置端口映射、链路等参数。
容器和容器OS
CoreOS是最为受欢迎的容器虚拟化OS，专为Docker设计和内核裁剪。 CoreOS中有两个关键容器集群管理工具，etcd主要实现集群服务发现、信息共享和数据同步；而Fleet实现集群状态维护、容器操作和确保服务一致可用。
VMware也推出了容器OS系统Photon，在VMware上创建VM，并且安装Photon系统即可部署运行容器，并且支持目前主流的Docker、Rkt和PGC容器平台。Photon可以容器管理认证工具Lightwave配合，可以实现更好的权限管理。
Docker容器和存储
Docker容器在数据读写和存储上，是采用分层和COW的存储技术实现，Docker本身的COW文件系统不支持数据持久保存，在容器被删除或重启后，之前的文件更改就会丢失（变化的数据被以COW写到一个新的位置）。
Volume的引入虽然解决了数据丢失问题，但是当容器迁移后，数据卷无法跟随Docker容器一起迁移，ClusterHQ的Flocker的出现恰恰解决Volume的不足，使得数据跟随Docker迁移。
Flocker的容器和存储卷迁移分为全迁移和增量同步两个过程，配置文件描述Docker部署方式和状态，运行配置则生效（迁移Redis）；以迁移本地存储（非共享存储）为例，整个过程为先打快照，全迁移，增量同步。
Flocker以Docker Volume Plugin的方式部署在Docker中，与Docker集成。目前共享存储的支持能力比较成熟，支持的产品包括AWS EBS、Scale IO和XtremIO等，并且支持如AWS、Rackspace等云平台；本地存储方式在技术成熟度上并不高。
Flocker通过Storage Driver屏蔽存储差异，并通过存储提供的Flocker标准接口实现对底层存储操作，当主机容器在不同主机间迁移时，Flocker只需要对容器的Volume进行主机的重映射。
Docker与PaaS
随之容器的发展，CaaS容器即服务的概念也应时而生，其大意就是基础设施以容器的方式来供给给应用使用。以容器为单位成为PaaS的共识，基于Docker的容器打包和分发有望成为PaaS平台的标准, Docker将大幅拓宽PaaS的应用范围，并促进PaaS的快速发展。
基于容器的打包一统新一代PaaS，第三代PaaS，DEIS、Flynn等均基于Docker，挑战老的PaaS平台。
PaaS已经出现了数年时间，第一批是Azure和Heroku等公用云服务，之后出现的Cloud Foundry和OpensShift允许用户建立自己的PaaS，包括了内部数据中心以及云环境。现在，第三代PaaS浪潮正在到来。
Flynn是一个开源的PaaS平台，可自动构建部署任何应用到Docker容器集群上运行，其功能特性与组件设计大量参考了传统的PaaS平台Heroku。Flynn目前还不是很稳定。但整个系统非常灵活，相互松耦合，便于任意组件的替换。
Docker与IaaS平台
主流IaaS云平台都支持Docker的运行（AWS、Google Compute Engine、Rackspace等）。Docker弥合了不同IaaS之间的差异，Docker的轻量和可移动性使得其比较适合用在Hybrid Cloud中。降低了IaaS服务商用户粘性，使得跨云服务商迁移更加自由。从而使得IaaS服务商被管道化。如果Container把安全问题解决了，可能就会有比较大的变化。
出现基于Docker的Container as a Service或Orchestration as a Service，如Tutum，可以避免IaaS的锁定，甚至不用关心是运行在物理设施上，还是运行在哪家IaaS平台上。
2014年6月Rackspace宣布和CoreOS合作提供Baremetal as a Service方案OnMetal，结合了云计算的灵活性和基于container的高性能虚拟化，提供single tenant baremetal cloud serivce。
这种模式将影响当前以虚拟机为核心的IaaS平台，预计后续可能出现同时提供Docker over Baremetal、 Docker over VM和VM三种混合的资源分配和调度云平台。
Docker也引发了基于容器的应用集群管理平台，如Kubernetes得到了微软、红帽、IBM、Vmware、Docker、Mesosphere、CoreOS和SaltStack等多家厂商的支持。容器集群管理技术可能导致Openstack边缘化。
Docker与DevOps
基于Docker可以更好的实现DevOps。虽然有许多工具适合DevOps部署，使开发人员和操作更贴近，但Docker是一个与DevOps原则密切相关的框架。使用Docker，开发人员可以专注于他们的代码，而不必担心在生产环境中运行它们的负面影响。
DevOps团队可以将整个容器作为容器处理，文件系统和依赖关系管理的分层方法使得环境的配置更容易维护。在相同的源代码控制系统（如Git工作流程）中版本化和维护Dockerfiles使得它非常有效地管理多个开发/测试环境。不同环境的多个容器可以在同一VM上运行时被隔离。Docker还可以很好地使用现有的工具，如Jenkins，Chef，Puppet，Ansible，Salt Stack，Nagios和Opsworks。
Docker有可能对DevOps生态系统产生重大影响。它可以从根本上改变开发人员和运营专业人员合作的方式。新兴DevOps公司，如CloudMunch，Factor.io，Drone.io可能必须采用Docker并将其带入他们的CI和CD解决方案。
Docker与微服务架构
基于Docker容器和其生态系统的微服务架构是下一代PaaS的核心，在Docker出现之前，虽然我们谈论微服务架构，但是其实是很难实现的。微服务要运行，首先需要一套执行的环境。这套环境不能对外部有依赖性。同时，执行环境的粒度又必须足够的小，这样才能称之为”微“，否则必然是对资源的巨大浪费。
一个微服务可以跑在一台虚拟机上面，但是虚拟机粒度太大，即使最小的虚拟机，也至少也有1个核。服务一个用户的服务，显然用不了一个核。同时，虚拟机有没有一套方便的管理机制，能够快速的让这些服务之间能够组合和重构。
Docker出现以后，我们看到了微服务的一个非常完美的运行环境。一个容器就是一个完整的执行环境，不依赖外部任何的东西，具备独立性。一台物理机器可以同时运行成百上千个容器，粒度细。其计算粒度足够的小。容器可以在秒级进行创建和销毁，非常适合服务的快速构建和重组。数量众多的容器编排管理工具，能够快速的实现 服务的组合和调度。
完
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