简单介绍Docker的架构特性与局限

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作者:云计算爱好者

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。

Docker 架构 Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类形

Docker面向对象容器对象镜像类

Docker采用 C/S架构 Docker daemon 作为服务端接受来自客户的请求,并处理这些请求(创建、运行、分发容器)。 客户端和服务端既可以运行在一个机器上,也可通过 socket 或者RESTful API 来进行通信。 Docker daemon 一般在宿主主机后台运行,等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令,用户用这些命令实现跟 Docker daemon 交互。 特性 在docker的网站上提到了docker的典型场景:

Automating the packaging and deployment of applications(使应用的打包与部署自动化)

Creation of lightweight, private PAAS environments(创建轻量、私密的PAAS环境)

Automated testing and continuous integration/deployment(实现自动化测试和持续的集成/部署)

Deploying and scaling web apps, databases and backend services(部署与扩展webapp、数据库和后台服务)

由于其基于LXC的轻量级虚拟化的特点,docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快,资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境,轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境,以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

构建标准化的运行环境,现有的方案大多是在一个baseOS上运行一套puppet/chef,或者一个image文件,其缺点是前者需要base OS许多前提条件,后者几乎不可以修改(因为copy on write 的文件格式在运行时rootfs是read only的)。并且后者文件体积大,环境管理和版本控制本身也是一个问题。

PaaS环境是不言而喻的,其设计之初和dotcloud的案例都是将其作为PaaS产品的环境基础

因为其标准化构建方法(buildfile)和良好的REST API,自动化测试和持续集成/部署能够很好的集成进来

因为LXC轻量级的特点,其启动快,而且docker能够只加载每个container变化的部分,这样资源占用小,能够在单机环境下与KVM之类的虚拟化方案相比能够更加快速和占用更少资源

局限 Docker并不是全能的,设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品,简单总结几点:

Docker是基于Linux 64bit的,无法在32bit的linux/Windows/unix环境下使用

LXC是基于cgroup等linux kernel功能的,因此container的guest系统只能是linux base的

隔离性相比KVM之类的虚拟化方案还是有些欠缺,所有container公用一部分的运行库

网络管理相对简单,主要是基于namespace隔离

cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量(所以dotcloud主要是按内存收费)

Docker对disk的管理比较有限

container随着用户进程的停止而销毁,container中的log等用户数据不便收集

针对1-2,有windows base应用的需求的基本可以pass了; 3-5主要是看用户的需求,到底是需要一个container还是一个VM, 同时也决定了docker作为 IaaS 不太可行。

针对6,7虽然是docker本身不支持的功能,但是可以通过其他手段解决(disk quota, mount --bind)。总之,选用container还是vm, 就是在隔离性和资源复用性上做权衡。

另外即便docker 0.7能够支持非AUFS的文件系统,但是由于其功能还不稳定,商业应用或许会存在问题,而AUFS的稳定版需要kernel 3.8, 所以如果想复制dotcloud的成功案例,可能需要考虑升级kernel或者换用ubuntu的server版本(后者提供deb更新)。这也是为什么开源界更倾向于支持ubuntu的原因(kernel版本)

Docker并非适合所有应用场景,Docker只能虚拟基于Linux的服务。Windows Azure 服务能够运行Docker实例,但到目前为止Windows服务还不能被虚拟化。

可能最大的障碍在于管理实例之间的交互。由于所有应用组件被拆分到不同的容器中,所有的服务器需要以一致的方式彼此通信。这意味着任何人如果选择复杂的基础设施,那么必须掌握应用编程接口管理以及集群工具,比如Swarm、Mesos或者Kubernets以确保机器按照预期运转并支持故障切换。

Docker在本质上是一个附加系统。使用文件系统的不同层构建一个应用是有可能的。每个组件被添加到之前已经创建的组件之上,可以比作为一个文件系统更明智。分层架构带来另一方面的效率提升,当你重建存在变化的Docker镜像时,不需要重建整个Docker镜像,只需要重建变化的部分。

可能更为重要的是,Docker旨在用于弹性计算。每个Docker实例的运营生命周期有限,实例数量根据需求增减。在一个管理适度的系统中,这些实例生而平等,不再需要时便各自消亡了。

针对Docker环境存在的不足,意味着在开始部署Docker前需要考虑如下几个问题。首先,Docker实例是无状态的。这意味着它们不应该承载任何交易数据,所有数据应该保存在数据库服务器中。

其次,开发Docker实例并不像创建一台虚拟机、添加应用然后克隆那样简单。为成功创建并使用Docker基础设施,管理员需要对系统管理的各个方面有一个全面的理解,包括Linux管理、编排及配置工具比如Puppet、Chef以及Salt。这些工具生来就基于命令行以及脚本

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180117A0GK3600?refer=cp_1026

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