阿里P8架构师谈:Docker简介、组成架构、使用步骤、以及生态产品

Docker简介

Docker是DotCloud开源的、可以将任何应用包装在Linux container中运行的工具。

Docker基于Go语言开发,代码托管在Github上,目前超过10000次commit。

基于Docker的沙箱环境可以实现轻型隔离,多个容器间不会相互影响;Docker可以自动化打包和部署任何应用,方便地创建一个轻量级私有PaaS云,也可以用于搭建开发测试环境以及部署可扩展的web应用等。

Docker vs VM

从下图可以看出,VM是一个运行在宿主机之上的完整的操作系统,VM运行自身操作系统会占用较多的CPU、内存、硬盘资源。

Docker不同于VM,只包含应用程序以及依赖库,基于libcontainer运行在宿主机上,并处于一个隔离的环境中,这使得Docker更加轻量高效,启动容器只需几秒钟之内完成。

由于Docker轻量、资源占用少,使得Docker可以轻易的应用到构建标准化的应用中。但Docker目前还不够完善,比如隔离效果不如VM,共享宿主机操作系统的一些基础库等;网络配置功能相对简单,主要以桥接方式为主;查看日志也不够方便灵活。

另外,IBM发表了一篇关于虚拟机和Linux container性能对比的论文,论文中实际测试了虚拟机和Linux container在CPU、内存、存储IO以及网络的负载情况,结果显示Docker容器本身几乎没有什么开销,但是使用AUFS会一定的性能损耗,不如使用Docker Volume,Docker的NAT在较高网络数据传输中会引入较大的工作负载,带来额外的开销。不过container的性能与native相差不多,各方面的性能都一般等于或者优于虚拟机。Container和虚拟机在IO密集的应用中都需要调整优化以更好的支持IO操作,两者在IO密集型的应用中都应该谨慎使用。

Docker架构设计

Docker是CS架构,主要由下面三部分组成

  1. Docker daemon: 运行在宿主机上,Docker守护进程,用户通过Docker client(Docker命令)与Docker daemon交互
  2. Docker client: Docker 命令行工具,是用户使用Docker的主要方式,Docker client与Docker daemon通信并将结果返回给用户,Docker client也可以通过socket或者RESTful api访问远程的Docker daemon
  3. Docker hub/registry: 共享和管理Docker镜像,用户可以上传或者下载上面的镜像,官方地址为https://registry.hub.docker.com/,也可以搭建自己私有的Docker registry。

了解了Docker的组成,再来了解一下Docker的两个主要概念:

  1. Docker image:镜像是只读的,镜像中包含有需要运行的文件。镜像用来创建container,一个镜像可以运行多个container;镜像可以通过Dockerfile创建,也可以从Docker hub/registry上下载。
  2. Docker container:容器是Docker的运行组件,启动一个镜像就是一个容器,容器是一个隔离环境,多个容器之间不会相互影响,保证容器中的程序运行在一个相对安全的环境中。

Docker网络

Docker的网络功能相对简单,没有过多复杂的配置,Docker默认使用birdge桥接方式与容器通信,启动Docker后,宿主机上会产生docker0这样一个虚拟网络接口, docker0不是一个普通的网络接口, 它是一个虚拟的以太网桥,可以为绑定到docker0上面的网络接口自动转发数据包,这样可以使容器与宿主机之间相互通信。

每次Docker创建一个容器,会产生一对虚拟接口,在宿主机上执行ifconfig,会发现多了一个类似veth****这样的网络接口,它会绑定到docker0上,由于所有容器都绑定到docker0上,容器之间也就可以通信。

在宿主机上执行ifconfig,会看到docker0这个网络接口, 启动一个container,再次执行ifconfig, 会有一个类似veth****的interface,每个container的缺省路由是宿主机上docker0的ip,在container中执行netstat -r可以看到如下图所示内容:

容器中的默认网关跟docker0的地址是一样的:

当容器退出之后,veth*虚拟接口也会被销毁。

除bridge方式,Docker还支持host、container、none三种网络通信方式,使用其它通信方式,只要在Docker启动时,指定–net参数即可,比如:

docker run -i -t --net=host ubuntu /bin/bash

host方式可以让容器无需创建自己的网络协议栈,而直接访问宿主机的网络接口,在容器中执行ip addr会发现与宿主机的网络配置是一样的,host方式让容器直接使用宿主机的网络接口,传输数据的效率会更加高效,避免bridge方式带来的额外开销,但是这种方式也可以让容器访问宿主机的D-bus等网络服务,可能会带来意想不到的安全问题,应谨慎使用host方式;container方式可以让容器共享一个已经存在容易的网络配置; none方式不会对容器的网络做任务配置,需要用户自己去定制。

Docker 使用

首先要在宿主机上安装Docker,Docker安装参考官方安装文档

Docker命令也比较类似Git,支持push以及pull操作上传以及下载Docker镜像。

1.查看当前Docker的版本

docker version

2.查看当前系统Docker信息

docker info

3.查看宿主机上的镜像,Docker镜像保存在/var/lib/docker目录下:

docker images

4.从Docker hub上下载某个镜像:

docker pull ubuntu:latest
docker pull ubuntu:latest

执行docker pull ubuntu会将Ubuntu这个仓库下面的所有镜像下载到本地repository。

5.启动一个容器使用docker run:

docker run -i -t ubuntu /bin/bash 启动一个容器
docker run -i -t --rm ubuntu /bin/bash --rm表示容器退出后立即删除该容器
docker run -t -i --name test_container ubuntu /bin/bash --name指定容器的名称,否则会随机分配一个名称
docker run -t -i --net=host ubuntu /bin/bash --net=host容器以Host方式进行网络通信
docker run -t -i -v /host:/container ubuntu /bin/bash -v绑定挂在一个Volume,在宿主机和Docker容器中共享文件或目录

6.查看当前有哪些容器正在运行,使用docker ps:

7.启动或停止某个container使用docker start/stop container_id:

8.使用docker commit可以将container的变化作为一个新的镜像,比如:

xzs@host:~(0)$ docker commit -m="test docker commit" 50a1261f7a8b docker_test
55831c956ebf46a1f9036504abb1b29d7e12166f18f779cccce66f5dc85de38e
xzs@host:~(0)$ docker images | grep docker_test
docker_test latest 55831c956ebf 10 seconds ago 290.7 MB

除了从Docker hub上下载镜像,也可以写Dockerfile创建一个镜像,以创建一个Django程序为例,Dockerfile如下所示:

xzs@host:/tmp/docker(0)$ cat Dockerfile
FROM ubuntu:12.04
MAINTAINER Your Name
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y python-software-properties python-pip
ADD myproject /opt/code
RUN pip install -r /opt/code/requirement.txt

9.写完Dockerfile,在Dockerfile所在目录执行docker build创建镜像:

docker build -t docker_test .
docker run -i -t docker_test /bin/bash -c "cd /opt/code;python manage.py runserver 0.0.0.0:8080"

10.将制作的镜像上传到private registry:

docker tag test docker.example.com/test
docker push docker.example.com/test

11.删除镜像:docker rm

经过长时间使用,主机上存储了很多已无用的镜像,想将它们删除则用docker rm或者docker rmi,比如:

docker rm container_id
docker rmi image_id

Docker生态

随着Docker迅速火遍全球, 以Docker为基础的生态系统也迅速的发展起来,从以部署和运行container为基础的CoreOS到各种各样的管理工具和PaaS软件,Docker以及生态产品都在迅猛发展,以下介绍几个代表性的软件。

首先介绍CoreOS,它的出现极大地推动了Docker技术的推广和发展,CoreOS是专门为大规模服务部署而设计的一种新的Linux发行版,通过运行轻量级的容器方便扩展和维护大规模的服务。它具有以下特点:

  1. CoreOS使用container管理服务(容器即服务),即以容器的角度去管理服务,服务的代码和依赖都打包到容器里,打包后的容器直接在CoreOS上运行管理。通过容器用户不再需要关注虚拟机环境等,极大地降低了服务和系统环境的耦合性。另外部署在CoreOS的多个容器都运行在各自独立的环境中,不会相互影响。
  2. CoreOS专门为cluster等大规模部署而设计,提供了Etcd进行服务发现,以及Fleet管理容器保证服务可用。
  3. CoreOS更加精简,比如RAM使用比普通Linux低40%。
  4. CoreOS采用双分区模式(Dual-Partition),主分区为主动模式,负责系统运行,被动模式分区负责系统更新,更新时将整个CoreOS系统下载下来。

CoreOS是为集群服务而设计的,提供了Etcd、Fleet等管理工具管理容器和服务。Etcd是一种类似Zookeeper的分布式key/value存储服务,用于服务发现和配置管理。Fleet是容器管理工具,保证服务的可用性,当某个机器的服务不可用时,Fleet会将服务迁移到其它机器上运行。

Docker生态中还有一个非常重要的容器管理工具–Kubernetes它是Google开源的用于在集群环境中管理、维护、自动扩展容器,通过Kubernetes可以很方便地在多个机器上管理和部署容器服务。现在已经得到IBM、Microsoft、RedHat等多个大公司的支持。

在Kubernetes中pod是一个基本单元,一个pod可以是提供相同功能的多个container,这些容器会被部署在同一个minion上。Replication controller定义了多个pod或者容器需要运行,如果当前集群中运行的pod或容器达不到配置的数量,replication controller会调度容器在多个minion上运行,保证集群中的pod数量。service则定义真实对外提供的服务,一个service会对应后端运行的多个container。

Kubernetes的架构由一个master和多个minion组成,master通过api提供服务,接受kubectl的请求来调度管理整个集群。minion是运行Kubelet的机器,它接受master的指令创建pod或者容器。

最后介绍一下基于Docker实现的PaaS软件,Docker PaaS软件中以Deis和Flynn最为知名。Deis是基于Docker和CoreOS实现的轻量级的PaaS,受到Heroku的启发,遵循“十二要素”构建应用方法。

Deis是以应用程序为中心设计的,分为build、release、run三个阶段,用户执行”git push”后,Deis使用Docker 容器编译并将编译结果保存在Docker镜像;发布阶段,一次build和配置文件产生一个数字标识的发布镜像,将发布镜像保存到Docker registry中以供后续发布到线上运行;运行阶段应用镜像会被调度到主机上运行,并更新相应的路由。

Flynn与Deis类似,也是以应用为中心,Flynn组件分为两层,layer0是底层资源的抽象,主要负责资源调度以及服务发现等,为上层应用容器的运行提供底层资源调度支持;layer1处理具体应用,通过Docker容器编译、部署和维护上层应用程序。

Docker总结

Docker从2013年发布第一个版本以来,已经火遍全球,技术迭代也比较频繁,其周边产品和技术也越来越丰富,由于Docker更新频繁,会出现新版本有时不兼容旧版本的情况,Docker周边产品基本都处于开发阶段还不具备生产环境下使用。

Docker的轻量级容器不仅实现了资源隔离,而且几乎可以运行在任何地方,使得部署和扩展变得非常容易,随着Docker的日趋完善,希望Docker被越来越多的公司应用到生产环境中。


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