Docker基础原理

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Docker发展历程

容器技术的演进：

  1. 1979年：Unix V7 chroot技术的引进开启了进程隔离的大门。
  2. 2000年：FreeBSD Jails将计算机分为多个独立的小型计算机系统。
  3. 2006年：Process Containers 进程的资源使用限制。
  4. 2008年：LXC 第一个完整的容器管理工具。
  5. 2013年：LMCTFY Libcontainer的重要组成。
  6. 2013年：Docker。

容器迅猛发展的背景：

  1. 应用架构正在发生变革—–微服务化。
  2. 基础架构系统也在发生变革—虚拟化、混合云。

容器技术：

面临越多的应用数据和种类，各种底层环境， 容器技术可以完美的将各种组件封装起来，应用开发完成以后，一次开发，多次部署，随时迁移。完全不需要关注底层结构，从而更好的支持微服务架构的实现。

定义标准+服务应用：

  • 基础设施标准化—Docker Engine。

    当前所有的Linux系统均已支持Docker Engine，有了Docker Engine就可以使Docker容器运行起来。

  • 应用交付标准化—Docker Image。

    提供了一套可以快速打包为轻量级Docker Image的方法。开发人员在代码完成以后，竟可以将其打包为镜像。运维人员也不在需要准备应用、准备系统、运行环境、组件和基础软件包。

  • 运维管理标准化—Docker Container。

    运维将关注在这些标准的容器中，而不再是关注底层的复杂系统环境。

  • 分发部署标准化—Docker Registry。

    指的是容器化以后，不同版本的应用镜像都存储在镜像仓库中，运维人员可以将镜像仓库中特定版本的镜像一键部署到开发环境，测试环境或者是生产环境中。也可以实现快速的版本升级，或者回退。

史无前例的发展速度：

  1. 2016年6月，已经有46万的应用部署在容器中。容器化应用在两年内增长了3000%。
  2. 截止2016年1月为止，容器镜像下载数次达16亿次。2016年6月，次数飙升到41亿次。

容器技术精髓剖析

namespace：

Namespace的6项隔离：

namespace 隔离的内容
UTS 主机名与域名
IPC 信号量、消息队列和共享内容
PID 进程编号
Network 网络设备、网络栈、端口
Mount 文件系统
User 用户和用户组

利用Namespace可以构建一个相对隔离的容器。

cgroups：

通过Cgroups可以实现为容器设置系统资源的限额。

包括CPU，内存，I/O等等。

其他相关的Linux Kernel技术：

Linux Kernel技术

图：Linux Kernel

  • selinux和apparmor可以增强对容器的访问控制。
  • capabilitise的主要实现在于将超级用户root的主要权限分割成各种不同的capabilities。从而更严格的控制容器的权限。
  • netlink技术可以完成Docker容器的网络环境配置和创建。

这些Linux Kernel技术从安全、隔离、防火墙、访问等方面为容器的成熟和落地打下了坚实的基础。

容器管理：

Linux

图：Lxc和Libcontainer

  • Lxc是第一个完整意义上的容器管理技术，通过Lxc可以方便的创建、启动和停止一个容器。还可以通过它来操作容器中的应用，也可以查看容器的运行状态。

  • Libcontainer用于容器管理的包，管理namespaces、cgroups、capabilities以及文件系统来对容器控制。可用Libcontainer创建容器，并对容器进行管理。pivot_root 用于改变进程的根目录，可以将进程控制在rootfs中。如果rootfs是基于ramfs的（不支持pivot_root），那会在mount时使用MS_MOVE标志位加上chroot来顶替。

    Libcontainer通过接口的方式定义了一系列容器管理的操作，包括处理容器的创建（Factory）、容器生命周期管理（Container）、进程生命周期管理（Process）等一系列接口。

Docker：

docker

图：Docker构造架构

Docker是一个传统的Client-Server架构，装好了Docker工具后，同时也就装好了Docker Cilent端和Server端。Client是Docker命令行工具，也可以是GitHub上开源的图形化工具。通过Client工具可以发起创建、管理容器的指令至Server端进行处理。

Docker技术原理：

docker技术原理

图：Docker技术原理

Docker是依赖Linux中一些核心技术来实现的。

Docker Daemon(守护进程)通过libcontainer、lxc等容器管理工具来接收Client端的指令完成容器管理操作。

Docker三个重要的组件：

  1. execdriver：

    存储了容器定义的配置信息了，libcontainer拿到这些配置信息后，将会调用底层的namespace和cgroups等技术来完成容器的创建和管理。

  2. networkdirver：

    主要作用是完成Docker容器的网络环境配置，包括容器的IP地址，端口，防火墙策略，以及与主机的端口映射等。

  3. graphdriver：

    主要负责对容器镜像的管理。

Docker核心技术

VM vs Docker：

vm

图：VM 和 容器的对比

通过对比，容器的运行时不需要安装虚拟机的操作系统，是比虚拟机更加轻量型的虚拟化技术。

Docker的优势：

对比项 VM Docker
隔离性 强 较弱
计算资源开销 大 小
镜像大小 几百MB至几GB 可小至几MB
启动速度 数秒至数分钟 毫秒级
快速扩展能力 一般 强
跨平台迁移能力 一般 强
对微服务架构的支持 一般 强
对Devops的支持 一般 强

容器、镜像、仓库：

  1. Docker Container，容器与虚拟机一样，都是承载相关应用的载体。
  2. Docker Image，镜像可以与虚拟机模板进行类比，将安装好的应用打包成一个镜像，需要的时候可以直接快速安装。
  3. Docker Registry，仓库是存储镜像的地方。

Docker容器：

Docker容器的三种状态：

Docker容器状态

图：Docker容器的状态

通过docker 命令可以将容器重启、停止，挂起或恢复启动。

Docker镜像：

docker镜像

图：Docker 镜像构建

将镜像下载到本地可通过docker run 命令就可以启动基于镜像的容器。当对镜像做一些修改以后，可以将容器commit 回去，这时会生成一个新版本的镜像。

镜像的生成除了使用commit置位，还有一种更为标准，更常用的方式。使用dockerfile 来build镜像。这种方式build出来的镜像，更新干净，透明。

镜像

图：Docker层级文件系统

Docker镜像是一种层级结构的文件系统，镜像的最上层往往是可写的，存储着已经运行容器的修改信息，当我们对容器进行kill 时，这些信息就会被删掉。当将容器commit 称为新的镜像后，这些修改信息也会保存成新的层级。

Docker仓库：

docker仓库

图：Docker仓库结构

Dockerhub是官方的镜像仓库，仓库中存放了各种标准化的镜像。可以使用pull 命令直接从Docker仓库中下载镜像到本地进行使用。

还可以构建企业自己的私有仓库，用于存放常用的镜像，以及企业自定义的镜像。可以通过pull 下载镜像，也可以通过push 上传镜像到私有仓库中。

Docker的核心技术Build，Ship，Run：

docker核心技术

图；Docker的Build，ship，run流程

实现Docker一次构建，在任何地方能够运行的构想。

Docker数据卷：

数据卷存在的意义：

  1. 容器运行时可使用数据卷中的文件。
  2. 数据卷可在多个容器间共享。
  3. 存储容器运行过程中产生的数据。
  4. 方便主机对容器数据的访问。

Docker网络：

网络

图：Docker网络架构

Docker网络的四种网络模式：

  1. Bridged:表示容器可以与主机上的容器，主机，外部进行通信。
  2. Host：表示容器只能与主机镜像通信。
  3. Container：表示容器只能与容器之间进行通信，而无法与主机进行通信。
  4. None：表示没有网络连接。

比较常用的是Bridged模式，安装完Docker之后，主机会生成一个Docker网桥，每个容器拥有自己的虚拟网卡，容器网卡通过网桥连接到主机的物理网卡与外部进行通信。

Docker平台架构

Orchestration：

编排

图：容器的广义编排

  • 集群管理：容器平台是由一系列的主机来提供计算资源，通过集群，管理技术，将这些主机管理起来，获取这些主机的配置信息。实时的资源使用情况，并可以快速增加主机节点，并且需要保证整个集群的高可用性。
  • 容器调度：集群管理能够让我们知道每一个主机的资源使用情况，我们可以将容器平均的部署到每个主机上，并且可以在某个主机资源紧张的情况下，可以让容器在其他主机上跑起来。还可以设定调度策略，实现将某几个通信紧密的容器在同样一个主机上运行，或者某些资源消耗大的容器，总是运行在不同的主机上。这就是所谓的互斥。
  • 故障恢复：容器平台需要具备对主机和容器的健康性检查。当主机出现问题的时候，需要在其他主机上将入容器启动起来，并做好相关的服务注册。当容器出现问题是，需要将容器进行重启，或者重新部署来保证应用的健康运行。
  • 应用编排：容器时代，应用是由一个个细微的容器来组成。每一个容器之间，具有一定的逻辑关系，我们需要使用简单明了的编排语句将这些容器管理起来。比如，容器之间的端口访问，容器的启动顺序等等，从而实现整个应用的逻辑架构。

三大Orchestration工具：

编排工具 厂商 发布时间 说明
Swarm Docker 2014年 内置于Docker，和Compose一起使用
Mesos Apache 2007年 一般会结合marathon、Zookeeper一起使用
Kubernets Google 2014年 结合Etcd一起使用

负载均衡与服务发现：

负载均衡

图：负载均衡与服务发现

  • 负载均衡：指的是请求到达负载均衡器以后，负载均衡器将请求平均分配到后面的每个容器上。

    常用的负载均衡技术有：haproxy、LVS、F5、Nginx。

  • 服务发现：服务发现会自动将容器的配置信息发送给配置中心，包括IP、端口、对外的域名等。负载均衡器会周期性的从配置中心获取相关配置信息。并且将容器加入到相关的负载均衡器访问架构中。

    常用的服务发现技术有：Etcd、Zookeeper、Consul。

日志管理：

容器时代，对日志处理平台的要求是，集中化、海量存储、灵活过滤、快速查询、伸缩性架构、高可用、强大的UI。日志管理

图：日志管理平台EOK架构

日志管理平台EOK包含的三个组件：

  1. LogStash Shipper：主要用于收集各种各样的日志。
  2. ElasticSearch：主要用于存储和搜索日志。
  3. Kibana：是一个用于界面展示的管理工具。

Docker监控：

docker监控

图：Docker监控架构

从主机，应用，镜像，容器的维度进行监控。并构建监控相关的告警，跟踪相关的监控，这样的一个流程体系。即WANT原则。

当前常用的监控工具有：Zabbix、Nagios、cAdvisor、Datedog、Scout。

Docker平台架构：

docker平台架构

图：Docker平台架构

  • 基础平台有：集群管理，网络存储，镜像管理，容器调度，应用编排。
  • 集成功能有：弹性架构，负载均衡，性能监控，日志管理，用户中心，租户管理，持续交付，版本控制。
  • 同时需要提供强大的Web UI和开放的API服务。

Docker平台技术体系：

docker平台技术体系

图：Docker平台技术体系

Docker平台的对比

三大编排工具之—Mesos：

Mesos Slave安装在集群节点上的，Mesos Master作为集群的管理节点。Slave会将资源的使用情况周期性的报告给Master节点。Mesos需要配合计算架构的Framework进行资源的调度。

Mesos配合Framework的工作流程如下：

Mesos

图：Mesos配合Framework的工作流程

  1. Master会定期将所有主机的计算机资源使用情况报告给Framework Scheduler。
  2. Scheduler进行调配后，下发部署的任务给集群节点。
  3. 节点上的Framework Executor获取任务，进行容器的部署，在容器架构中，Executor就是容器的引擎。
  4. 节点会将部署情况反馈给Master。
  5. Master会更新最新的主机资源状态给Scheduler。

Mesos+Marathon+Zookeeper来构架Docker平台。

mesos+Marathon

图：Mesos+Marathon+Zookeeper

  • Marathon是一个可调用Docker引擎的Framework。Marathon可以将容器按照一定的调度策略部署到合适的主机上。
  • Zookeeper主要是用来保证Mesos和Marathon来管理节点的高可用性。即当Master节点宕机以后，可以快速的选举中新的Master节点，从而不影响整个逻辑架构。Zookeeper本身也是一个高可用性的分布式架构。

三大编排工具之—Kubernetes：

Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、 扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用，其主要功能如下：

  1. 使用Docker对应用程序包装(package)、实例化(instantiate)、运行(run)。
  2. 以集群的方式运行、管理跨机器的容器。
  3. 解决Docker跨机器容器之间的通讯问题。
  4. Kubernetes的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。

Kubernetes中的pod：

pod

图：Kubernetes中的pod

  • Mesos构造的平台中容器是最小的单元。
  • Kubernetes构建的平台中Pod是最小的单元。容器是被封装在Pod中的。一个Pod可以拥有一个或多个Docker容器。
  • Kubernetes设计Pod的目的主要是为了将需要紧密联系的容器放置到一个独立的空间内，即Pod。
  • 同个pod中的容器可以方便的共享存储。
  • 同个pod中的容器可直接访问另一个容器。

Kubernetes的整体架构：

Kubernetes平台架构

图：Kubernetes的整体架构

三大编排工具之—Swarm：

Swarm特点：

  • 对外以Docker API接口呈现，这样带来的好处是，如果现有系统使用Docker Engine，则可以平滑将Docker Engine切到Swarm上，无需改动现有系统。
  • Swarm对用户来说，之前使用Docker的经验可以继承过来。非常容易上手，学习成本和二次开发成本都比较低。同时Swarm本身专注于Docker集群管理，非常轻量，占用资源也非常少。 *“Batteries included but swappable”，简单说，就是插件化机制，Swarm中的各个模块都抽象出了API，可以根据自己一些特点进行定制实现。
  • Swarm自身对Docker命令参数支持的比较完善，Swarm目前与Docker是同步发布的。Docker的新功能，都会第一时间在Swarm中体现。

Docker开源容器管理项目Swarm.

Swarm

图：Swarm架构

Docker平台的对比：

Mesos Swarm Kubernetes
应用定义 应用组定义的容器集合 Compose中定义的容器逻辑集合 Pods的集合
应用扩展 可以以容器或应用组为单位进行扩展 以容器为单位进行扩展 以pod为单位进行扩展
高可用 一般依赖于Zookeeper 依赖依赖于自己的etcd等工具 依赖于Etcd
负载均衡 可依赖于Marathon-lib 自身继承lvs 可依赖于haproxy
日志和监控 使用外部工具 使用外部工具 可使用自带工具，也可使用外部工具

Docker生态圈及企业应用案例

应用场景：快速交付与CICD：

应用场景

图：Docker应用，快速交付

应用场景：弹性扩展：

弹性扩展

图：弹性扩展

Docker自测题

  1. （判断题）Docker容器本质上是宿主机上的进程，宿主机只能是硬件服务器。 答案：错。

  2. 下列哪个不是Docker引擎的组件？

    A.Docker daemon

    B.Rest API接口

    C.Docker CLI

    D.Docker registries

  3. 下列关于Docker的namespace特征特性描述中哪一项是不正确的？

    A.不同用户的进程通过pid namespace隔离开

    B.mnt namespace允许不同namespace的进程看到的文件结构不同

    C.通过net namespace实现网络隔离

    D.namespace不允许每个container拥有独立的hostname和domain name

  4. 在Docker中，关于容器的描述中不正确的哪项？

    A.Docker 利用容器来运行应用

    B.容器看做是一个简易版的 Linux 环境

    C.每个容器都是相互隔离的

    D.Docker容器比较适合运行多个进程

  5. （多选）Docker 作为成功的容器解决方案，具有下列哪些特性？

    A.可移植

    B.简单易用

    C.跨平台

    D.无需维护

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