容器本身没有价值,有价值的是“容器编排” 一旦“程序”被执行起来,它就从磁盘上的二进制文件,变成了计算机内存中的数据、寄存器里的值、堆栈中的指令、被打开的文件,以及各种设备的状态信息的一个集合。像这样一个程序运行起来后的计算机执行环境的总和,就是我们今天的主角:进程。 容器技术核心功能,就是通过约束和修改进程的动态表现,从而为其创造出一个“边界”
Cgroups 技术是用来制造约束的主要手段,而 Namespace 技术则是用来修改进程视图的主要方法。
其中,名为 Hypervisor 的软件是虚拟机最主要的部分。它通过硬件虚拟化功能,模拟出了运行一个操作系统需要的各种硬件,比如 CPU、内存、I/O 设备等等。然后,它在这些虚拟的硬件上安装了一个新的操作系统,即 Guest OS。 这样,用户的应用进程就可以运行在这个虚拟的机器中,它能看到的自然也只有 Guest OS 的文件和目录,以及这个机器里的虚拟设备。这就是为什么虚拟机也能起到将不同的应用进程相互隔离的作用。 而这幅图的右边,则用一个名为 Docker Engine 的软件替换了 Hypervisor。这也是为什么,很多人会把 Docker 项目称为“轻量级”虚拟化技术的原因,实际上就是把虚拟机的概念套在了容器上。
Namespace 技术实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”,即它的“视线”被操作系统做了限制,只能“看到”某些指定的内容。但对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有太大区别。
在之前虚拟机与容器技术的对比图里,不应该把 Docker Engine 或者任何容器管理工具放在跟 Hypervisor 相同的位置,因为它们并不像 Hypervisor 那样对应用进程的隔离环境负责,也不会创建任何实体的“容器”,真正对隔离环境负责的是宿主机操作系统本身: 所以,在这个对比图里,我们应该把 Docker 画在跟应用同级别并且靠边的位置。这意味着,用户运行在容器里的应用进程,跟宿主机上的其他进程一样,都由宿主机操作系统统一管理,只不过这些被隔离的进程拥有额外设置过的 Namespace 参数。而 Docker 项目在这里扮演的角色,更多的是旁路式的辅助和管理工作。
这是因为,使用虚拟化技术作为应用沙盒,就必须要由 Hypervisor 来负责创建虚拟机,这个虚拟机是真实存在的,并且它里面必须运行一个完整的 Guest OS 才能执行用户的应用进程。这就不可避免地带来了额外的资源消耗和占用。
一个运行着 CentOS 的 KVM 虚拟机启动后,在不做优化的情况下,虚拟机自己就需要占用 100~200 MB 内存。此外,用户应用运行在虚拟机里面,它对宿主机操作系统的调用就不可避免地要经过虚拟化软件的拦截和处理,这本身又是一层性能损耗,尤其对计算资源、网络和磁盘 I/O 的损耗非常大。
而相比之下,容器化后的用户应用,却依然还是一个宿主机上的普通进程,这就意味着这些因为虚拟化而带来的性能损耗都是不存在的;而另一方面,使用 Namespace 作为隔离手段的容器并不需要单独的 Guest OS,这就使得容器额外的资源占用几乎可以忽略不计。
“敏捷”和“高性能”是容器相较于虚拟机最大的优势,也是它能够在 PaaS 这种更细粒度的资源管理平台上大行其道的重要原因。 有利就有弊,基于 Linux Namespace 的隔离机制相比于虚拟化技术也有很多不足之处,其中最主要的问题就是:隔离得不彻底。
Linux Cgroups 就是 Linux 内核中用来为进程设置资源限制的一个重要功能 Linux Cgroups 的全称是 Linux Control Group。它最主要的作用,就是限制一个进程组能够使用的资源上限,包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等等。 此外,Cgroups 还能够对进程进行优先级设置、审计,以及将进程挂起和恢复等操作。在今天的分享中,我只和你重点探讨它与容器关系最紧密的“限制”能力,并通过一组实践来带你认识一下 Cgroups。
$ mount -t cgroup
cpuset on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset)
cpu on /sys/fs/cgroup/cpu type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpu)
cpuacct on /sys/fs/cgroup/cpuacct type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuacct)
blkio on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio)
memory on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory)
...
它的输出结果,是一系列文件系统目录。如果你在自己的机器上没有看到这些目录,那你就需要自己去挂载 Cgroups,具体做法可以自行 Google。
$ docker run -it --cpu-period=100000 --cpu-quota=20000 ubuntu /bin/bash 它意味着在每 100 ms 的时间里,被该控制组限制的进程只能使用 20 ms 的 CPU 时间。 这就意味着这个 Docker 容器,只能使用到 20% 的 CPU 带宽。 容器是一个“单进程”模型。
即使开启了 Mount Namespace,容器进程看到的文件系统也跟宿主机完全一样。 Mount Namespace 修改的,是容器进程对文件系统“挂载点”的认知。但是,这也就意味着,只有在“挂载”这个操作发生之后,进程的视图才会被改变。而在此之前,新创建的容器会直接继承宿主机的各个挂载点。 这就是 Mount Namespace 跟其他 Namespace 的使用略有不同的地方:它对容器进程视图的改变,一定是伴随着挂载操作(mount)才能生效。 不难想到,我们可以在容器进程启动之前重新挂载它的整个根目录“/”。而由于 Mount Namespace 的存在,这个挂载对宿主机不可见,所以容器进程就可以在里面随便折腾了。
通过结合使用 Mount Namespace 和 rootfs,容器就能够为进程构建出一个完善的文件系统隔离环境。当然,这个功能的实现还必须感谢 chroot 和 pivot_root 这两个系统调用切换进程根目录的能力。
而在 rootfs 的基础上,Docker 公司创新性地提出了使用多个增量 rootfs 联合挂载一个完整 rootfs 的方案,这就是容器镜像中“层”的概念。
通过“分层镜像”的设计,以 Docker 镜像为核心,来自不同公司、不同团队的技术人员被紧密地联系在了一起。而且,由于容器镜像的操作是增量式的,这样每次镜像拉取、推送的内容,比原本多个完整的操作系统的大小要小得多;而共享层的存在,可以使得所有这些容器镜像需要的总空间,也比每个镜像的总和要小。这样就使得基于容器镜像的团队协作,要比基于动则几个 GB 的虚拟机磁盘镜像的协作要敏捷得多。
app.py
from flask import Flask
import socket
import os
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \
"<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>"
return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname())
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=80)
dockerfile
# 使用官方提供的Python开发镜像作为基础镜像
FROM python:2.7-slim
# 将工作目录切换为/app
WORKDIR /app
# 将当前目录下的所有内容复制到/app下
ADD . /app
# 使用pip命令安装这个应用所需要的依赖
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
# 允许外界访问容器的80端口
EXPOSE 80
# 设置环境变量
ENV NAME World
# 设置容器进程为:python app.py,即:这个Python应用的启动命令
CMD ["python", "app.py"]
实际上,过去很多的集群管理项目(比如 Yarn、Mesos,以及 Swarm)所擅长的,都是把一个容器,按照某种规则,放置在某个最佳节点上运行起来。这种功能,我们称为“调度”。 而 Kubernetes 项目所擅长的,是按照用户的意愿和整个系统的规则,完全自动化地处理好容器之间的各种关系。这种功能,就是我们经常听到的一个概念:编排。 所以说,Kubernetes 项目的本质,是为用户提供一个具有普遍意义的容器编排工具。不过,更重要的是,Kubernetes 项目为用户提供的不仅限于一个工具。 它真正的价值,乃在于提供了一套基于容器构建分布式系统的基础依赖。
参考 《深入剖析 Kubernetes》