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Docker容器平台选型调研

[TOC]

Docker容器平台选型调研

编排选型

Swarm

  1. Swarm可以从一个Dockerfile来构建镜像,但是构建的镜像只能在单一节点上运行,而不能够被分布到集群上的其他节点上。因此,应用被认为是一个容器,这种方式不是细粒度的。
  2. Swarm需要使用docker-compose scale来扩展其中一个容器,这个新的容器将会根据调度器规则进行调度。如果容器负载过重,Docker Swarm并不会自动扩展容器
    • 正常情况下,必须去检查容器是否达到瓶颈, 能够及时的扩容
  3. Swarm cluster ,在docker1.12版本中已经支持失败节点自动检测并拉取
  4. 目前 Swarm 可以通过overlay networks 来支持多主机容器网络的访问, 旧版不支持.

Mesos & Marathon(最新版1.4.1)

  1. Mesos 提供资源管理和调度框架抽象的功能,第三方应用需要实现 Mesos 框架提供的 API 才能接入 Mesos 所管理的资源.
    • mesos在底层添加一个轻量的共享层,提供一个统一的api接口,供其他框架集群访问.
    • Mesos并不负责调度而是负责委派授权,有很多相应框架已经实现了复杂的调度,如Marathon
  2. 相比于Swarm,Mesos的容错性更强,因为Mesos能够在JSON文件中对某个应用使用监测检查
  3. Marathon 有用户UI界面,可以将其视为一个应用程序,它可以看作一个框架来管理容器, 容器可以通过REST API 与Marathon 一起工作, 方便运维。
    • 新版Marathon很好的支持了应用的更新和回滚,除去了容器启动对静态配置文件的依赖,使应用容器更新发布、回滚更加方便.
  4. Mesos在弹性扩缩容后会导致宿主机上产生大量的 Exit 状态的 Docker 容器,清除时较消耗资源,影响系统稳定性。
    • 默认 Mesos 只有基于时长的清除策略,比如几小时,几天后清除,没有基于指定时间的清除策略,比如在系统闲时清除,也无法针对每个服务定制清除策略。
    • 可以修改 Marathon 的源码程序,添加 Docker 容器垃圾清理接口,可以对不同服务按指定策略将Exit状态的Docker容器进行清理。
  5. Mesos不支持抢占,无法设置任务优先级
    • 目前 Apache Aurora 这个插件已经支持优先级和资源抢占, 但是它是和marathon同级别的.
  6. 对于 mysql / Kafka这类有状态的存储类应用,目前 mesos+ Marathon还支持得不是很好
    • 在有失败发生或者一个简单的服务重启的场景下,Marathon会随机的在任何符合服务定义约束的资源上重启服务,这样对于有状态服务是不适合的,因为这样的话需要很高的操作代价来将本地状态迁移到新的服务上
    • 但是可以通过Marathon本地持久化卷来达到能够部署有状态服务的目的
      • 本地持久化卷后,下次再启动该容器的时候marathon与mesos会将这个容器再次部署到原先的宿主机上,而不是其他机器.
  7. 可以自研所需的framwork.插件化处理. 不过Marathon本身是Scala编写的,UI是React编写,不利于二次开发
  8. 其他组件如: mesos-dns 和 marathon-lb.
    • mesos-dns 是一个服务发现工具
    • marathon-lb 不仅是服务发现工具,还是负载均衡工具, 要使用marathonn-lb,每组app必须设置HAPROXY_GROUP标签, 采用haproxy进行负载均衡
  9. 接入mesos的公司: http://mesos.apache.org/documentation/latest/powered-by-mesos/

Kubernetes(最新版1.6)

  1. Kubernetes使用ReplicationController来保证应用至少有一个实例在运行。当在Kubernetes集群中创建了一个pod时,需要创建一个叫做负载均衡的Kubernetes服务,它负责转发流量到各个容器。
    • 如果只有一个实例,也可以使用这种服务,因为它决定了能否将流量准确的转发到拥有动态IP的pod上。
  2. Kubernetes添加了pod和replica的逻辑。这个为调度器和编排工具提供了更加丰富的功能,比如说负载均衡,扩展或者收缩应用的能力。并且还能够更新正在运行中的容器实例。Kubernetes 拥有自我修复,自动化推出和回滚和存储编排. 主要优点:
    • AutoScale:根据收集的业务 metric 来决定是否需要自动扩缩容
    • Rolling Deployents:滚动部署新版本并不中断服务,在新版本部署完成后老版本退出
    • Work Queue:将 Service 从 1:1 的关系扩展到 1:N,为被访问的 Service 前置一层代理 Agent,用来转发请求
  3. Kubernetes 擅长自动修复问题, 并且可以快速地对容器进行重启. 这会导致使用方不会注意容器是否崩溃
    • 为了解决这个问题,可以添加一个集中式日志系统 或其他方式 进行监控
  4. 有状态服务集: StatefulSets (1.4版本叫PetSets )
    • 对于PetSet中的Pod,每个Pod挂载自己独立的存储,如果一个Pod出现故障,从其他节点启动一个同样名字的Pod,要挂在上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。(保证ip/hostname不变)
    • 适合于PetSet的业务包括数据库服务MySQL/PostgreSQL,集群化管理服务Zookeeper、etcd等有状态服务。
    • 使用PetSet,Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用,而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性,PetSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性
  5. golang语言编写, 有助于二次开发, 社区活跃度高, 可以加入社区提高公司影响力
  6. 大致统计下使用kubernetes的公司: eBay、Yahoo、微软、IBM、英特尔、华为、VMware、HPE、Mirantis、网易、普元、亚信, 乐视 , 腾讯, 京东

容器技术栈

技术点技术方案
资源调度 & 编排Mesos + marathon Swarm(Compose) Kubernetes
镜像 & 仓库harbor DockerHub Quay.io Artifactory
监控cAdvisor Graphite Sysdig Datadog Prometheus ,Zabbix + pythonAgent
日志ELK Graylog flume heka fluentd
服务注册和发现 / 负载均衡HAProxy Etcd consul nginx Confd / DNS(好像有坑)
存储devicemapper, overlayfs, Volume, Ceph ,Gluster , NFS, OpenStack swift, glance ,iSCSI SAN
网络HOST, VXLAN IPSEC . OpenFlow .Flannel. Docker Bridge, Calico, Neutron ,pipework ,weave , SocketPlane
分布式计划任务chronos
安全Notary Vault
自动化工具ansible, salt

业界使用架构

  1. 京东
    • Openstack Icehouse + docker1.3 + OVS2.1.3/2.3.2+Centos6.6 ==> K8s + Docker + Flannel +Neutron + OVS + DPDK +JFS
    • 某个容器失效,自动触发RC(保持IP丌变“迁移”)
    • OVS-VLAN
  2. 知乎
    • Git+Jenkins(CI/CD) + mesos + 自研framework + group(隔离) + Consul + haproxy + DNS + Graphite + cAdvisor
      • 通过group做故障隔离
      • 镜像仓库通过hdfs和水平扩展做高可用
      • Mesos 集群的横向扩展
    • docker网络
      • bridge
      • NAT is not bad
      • iptables 有些坑
    • 服务发现
      • DNS Client
    • 自动Scale
      • 突发响应 & 资源高效利用
      • 根据cpu指标调整容器数量
      • 快伸慢缩
      • Max & Min Hard Limit
      • 支持自定义指标
  3. 携程
    • Openstack + Mesos + Docker + Chronos + ELK
    • 监控:telegraf -> Influxdb -> Grafana
    • 日志:elk
      • mesos stdout、stderr
  4. 去哪儿
    • OpenStack + nova-docker + VLAN =>Mesos + Marathon + Docker(–net=host) + 随机端口 => Mesos + Marathon + Docker + Calico
  5. 阿里电商云
    • 自研EWS, 基于compose, 参考Kubernetes的设计. 支持多region.
      • cAdvisor + InfuxDB + prometheus
      • etcd + consul + zk + docker overlay
        • 使用RDS,OSS,OCS等服务化存储
    • docker容器的正确姿势
      • 每次代码提交重新构建镜像
      • 禁止修改运行中的镜像
      • 利用volume保存持久化数据
    • 存储管理
      • 利用docker volume plugin支持不同的存储类型
        • 块存储,云盘
        • 对象存储,OSSFS
        • 网络文件系统 NFS
  1. 同程
    • swarm + swarm agent + etcd + zabbix + Jenkins + (Nginx+Lua) + 配置中心
    • 使用现状
      • 容器5000个,高峰扩容到8000
      • Docker应用600个, 塞入容器的还有:Mongodb, Redis,Mysql
      • cpu利用率由20%提升为80%
    • 资源隔离层面
      • 物理机利用率提升,合理的编排应用
      • 各应用间资源隔离,避免环境和资源的冲突,提示安全性
      • 爆发式流量进入: 快速扩容和迁移
      • 应用迁移: 减少买服务器的花费
      • 运维工作: 更多的自动化,更精细化的监控和报警
    • 优化
      • dockfile 优化,缩小层数从20层到5层,构建速度快1倍
      • 存储驱动从devicemapper改到overlayfs,构建速度快1倍
      • 发布一个较大应用,耗时只需40s
      • 自动测试系统直接调用容器系统部署环境,测试完成就可回收,供其他测试使用
      • 实测物理机和Container之间的性能几乎没有损耗
        • redis性能对比: redis-benchmark -h 127.0.01 -p6379 -q -d 100
    • 镜像管理
      • 基础镜像池的建设
      • 基础镜像之上再构建应用镜像
      • 应用镜像每次发布时重新构建
      • 应用镜像多版本存储
      • 一次构建镜像,各处可用
      • 各应用的回滚、扩容全部基于应用的镜像来完成
    • 网络的思考
      • 在私有云的网络可控性本身比较高
      • 多租户的隔离在私有云的意义不多
      • 稳定可控可扩展才是急需求
      • 整体带宽的高保证
      • 对docker容器的网络考虑
        • 本机网络模式和OVS模式
          • 本机网络模式:如web
          • OVS模式: 如数据分析
  1. 网易蜂巢
    • openstack + K8S + etcd + OpenFlow + iscsi + Ceph + billing + 多机房
  2. 腾讯
    • Kubernetes + 网络(Bridge + VLAN / SR-IOV / overlay) + lxcfs + Ceph + configmapsecret + 蓝鲸管控平台
    • 目前,大概有15000多常驻的Docker容器, Docker平台上已经跑了数十款端游、页游和手游
    • 集群都是同时兼容Docker应用和非Docker类型的应用的
    • Gaia将网络和CPU、内存一样,作为一种资源维度纳入统一管理。业务在提交应用时指定自己的网络IO需求,我们使用TC(Traffic Control)+ cgroups实现网络出带宽控制,通过修改内核,增加网络入带宽的控制
    • 具体网络选型
      • 集群内 pod 与 pod 的之间的通信,由于不需要内网 IP(可以用虚拟 IP)所以采用 overlay 网络,由 flannel 组件实现。
      • 公司内网到集群内 pod 通信,例如 HAProxy,游戏某些模块,采用 SR-IOV 网络,由自己定制的 sriov-cni 组件实现。这类 pod 具备双重网络, eth0 对应 overlay 网络, eth1 对应 SR-IOV 网络。
      • pod 到公司内网之间的通信。在微服务场景下,游戏的数据存储,周边系统等,部署在物理机或者虚拟机上,因此 pod 到这些模块、系统的访问,走的是 NAT 网络。
      • (Internet) 接入,采用公司的 TGW 方案。
  3. 滴滴
    • Kubernetes
    • 目前了解的资料,滴滴使用docker化的时间不长,没有太多参考架构设计
  4. uber
    • 待补充
  5. 蘑菇街
    • Kubernetes + VLAN
  6. 七牛云
    • Mesos + 自研容器调度框架(DoraFramework) + Bridge+ NAT + Open vSwitch + Consul + Prometheus + Ansible
    • 七牛目前已经达到近千台物理机的规模, mesos支持大规模调度更合适
    • 不选择Mesos的核心框架Marathon 而选择自研
      • Marathon有些方面不支持我们期望的使用姿势,比如不太好无缝对接服务发现
      • Marathon采用 scala 开发,出了问题不好排查,也不方便我们做二次开发
      • 如果选用 Marathon的话,我们上面还是要再做一层对 Marathon的包装才能作为Dora的调度服务,这样模块就会变多,部署运维会复杂
  7. 魅族云
    • OVS & VLAN + SR-IOV +ceph(保证镜像存储可靠性) + 自己现有的监控系
    • 主机间Container通过大二层网络通讯,通过vlan隔离
    • 异地镜像同步
    • 容器设计理念
      • 容器化的虚拟机,创建的Container需要长时间运行
      • 每个Container拥有独立、唯一的IP
      • 主机间Container通过大二层网络通讯,通过vlan隔离
      • Container开启ssh服务,可通过堡垒机登陆
      • Container开启其他常用服务,如crond
    • 网络
      • Iperf test: Bridge < OVS veth pair < OVS internal port
      • Iperf test: Native > SR-IOV > OVS > Bridge
      • Docker with DPDK
        • 轮询处理数据包,避免中断开销
        • 用户态驱动,避免内存拷贝、系统调用 – CPU亲和、大页技术
      • Idea
        • virtio作后端接口
        • 用户态socket挂载到Container
        • Container内跑DPDK applications
    • Container存储
      • Devicemapper: 成熟稳定, 裸设备, snapshot
      • IOPS: Native 基本等于 Devicemapper
      • 数据盘存储-LVM
        • 按Container进行配额, 支持在线更改配额
    • 镜像存储与同步
      • 镜像存储
        • LVS前端负载均衡,保证高可用
        • distribution管理镜像
        • 后端ceph保证镜像存储可靠性
      • 异地镜像同步
        • webhook notification机制
        • 强一致同步机制
    • 容器集群调度系统
      • 调度请求落到集群相应节点
      • 根据IDC、资源与区、Container类型筛选宿主机
      • 根据宿主机资源状态、请求的CPU/内存/磁盘大小动态调度
      • 机柜感知,将同一业务Container调度到不同机柜
  8. ucloud
    • kubernetes + Jenkins
      • -v 挂载到主机, Flume/Logstash/rsyslog + elasticserach (日志)
      • vswitch overlay的”大二层”网络SDN组网方案 + ipvlan
    • 主要问题类型和解决思路
      • 模块配置
        • 模块上下游关系, 后端服务
        • 运行环境,机房的差异性配置等
      • 一致性和依赖
        • 开发、测试、运行环境的不一致性
        • 依赖于不同的基础库
      • 部署
        • 部署效率低下,步骤多,耗时长
        • 部署状态缺少检查机制
        • 应用管理
          • 大量容器实例的管理、扩容、缩容成本高
          • 程序构建、打包、运行和运维统一管理
          • 监控、日志分析
      • 解决方案
        • 模块配置
          • 分离环境、IDC、资源类等差异化的配置项信息
          • 配置模板,提交到cedebase进行版本化管理
          • 对不同的deploys派生不同配置值,填充模板,启动脚本
          • 运行在不同的deploys汇总,只需通过环境变量传递给container即可
        • 一致性和依赖
          • 开发、测试、线上运行环境均采用docker生成的镜像,保证一致
          • 基础系统、基本工具、框架,分层构建
          • 基础镜像在开发、测试、线上环境统一预部署
        • 私有镜像仓库
          • V2版本
          • 支持UFile驱动
          • 定时pull最新镜像
      • 一些经验
        • docker日志
          • 日志打印耗费性能
          • 最好关闭logdriver,将日志打印在后台
        • docker daemon
          • 退出kill container, 升级docker daemon, kill可选
        • docker网络
          • NAT模式下会启用nf_conntrack,造成性能下降,调节内核参数
        • docker镜像
          • 编写dockfile规范、减少镜像层数,基础部分放前面
          • 分地域部署镜像registry

主要问题

  1. 单实例性能调优 + 万兆卡的性能发挥出来。需要对OVS(Open vSwitch)做一些改进
  2. 多机房:多机房及可用域支持
  3. 容器网络需求
    • Iptables 有些坑
    • 跨主机容器间网络访问
    • 容器网络是否需要具备IP地址漂移能力
  4. 容器网络面临的问题
    • Docker Host 模式,混布存在端口冲突。
    • Docker NAT 模式,Ip地址敏感服务改造大,无法支持服务发现
    • Overlay网络,涉及IP地址规划,MAC地址分配,网络设备收敛比等问题
    • Overlay网络安全性,可维护性, 容量规划
  5. 版本升级(docker/mesos/k8s)本身的升级
  6. docker 对有状态的服务进行容器化的问题
    • kafka / mysql

网络选型(k8s和mesos)

思考 && 痛点

  1. 可否跨机器访问? 跨域访问?
    • flannel可以跨容器通信
    • 跨主机的容器互联
    • 容器与外部互联
  2. 是否支持静态ip , 固定ip ? 域名访问?
    • 固定ip的话,那么就需要每次部署或者更新或重启的时候,ip保持不变
    • overlay network, Docker 1.6 可以实现跨主机通信
  3. 是否支持dns?
  4. 4层/7层访问
  5. 容器库容后的网络
  6. ip端口,最好不要自行手动规划
  7. 网络策略,防御 ,隔离 ?
    • 容器集群不同应用之间的网络隔离和流量限制
  8. docker 网络
    • host模式: 容器都是直接共享主机网络空间的,容器需要使用-p来进行端口映射, 无法启动两个都监听在 80 端口的容器, 并且没有做到隔离
    • container模式: 一个容器直接使用另外一个已经存在容器的网络配置:ip 信息和网络端口等所有网络相关的信息都共享
    • Bridge模式: 从docker0子网中分配一个IP给容器使用,并设置docker0的IP地址为容器的默认网关
      • 容器的IP在容器重启的时候会改变
      • 不同主机间容器通信需要依赖第三方方案如:pipework

方案

  1. 方案类别
    • 隧道方案, 通过隧道,或者说Overlay Networking的方式:
      • Weave,UDP广播,本机建立新的BR,通过PCAP互通。
      • Open vSwitch(OVS),基于VxLAN和GRE协议,但是性能方面损失比较严重。
      • Flannel,UDP广播,VxLan。
    • 路由方案
      • Calico,基于BGP协议的路由方案,支持很细致的ACL控制,对混合云亲和度比较高。
      • Macvlan,从逻辑和Kernel层来看隔离性和性能最优的方案,基于二层隔离,所以需要二层路由器支持,大多数云服务商不支持,所以混合云上比较难以实现。
      • 性能好,没有NAT,效率比较高, 但是受限于路由表,另外每个容器都有一个ip,那么业务ip可能会被用光.
  2. 网络的两大阵营
    • Docker Libnetwork Container Network Model(CNM)阵营(Docker Libnetwork的优势就是原生,而且和Docker容器生命周期结合紧密)
      • Docker Swarm overlay
      • Macvlan & IP network drivers
      • Calico
      • Contiv(from Cisco)
    • Container Network Interface(CNI)阵营 (CNI的优势是兼容其他容器技术(e.g. rkt)及上层编排系统(Kuberneres & Mesos))
      • Kubernetes
      • Weave
      • Macvlan
      • Flannel
      • Calico
      • Contiv
      • Mesos CNI
  1. 常见的解决方案有:
    • flannel vxlan,overlay方式
    • calico
      • 容器间网络三层隔离,无需要担心arp风暴
      • 基于iptable/linux kernel包转发效率高,损耗低
      • Calico没有多租户的概念,所有容器节点都要求可被路由,IP地址不能重复
    • ipvlan macvlan,物理二层/三层隔离,目前需要pipework工具在单个节点上配置,仅做了vlan隔离,不解决arp广播
    • swarm native vxlan,跟flannel vxlan类似
    • neutron sdn,选择就多种了,ml2+ovsplugin,midonet,vlan or vxlan
    • Weave
      • 能够创建一个虚拟网络来连接部署在多台主机上的Docker容器, 外部设备能够访问Weave网络上的应用程序容器所提供的服务,同时已有的内部系统也能够暴露到应用程序容器上
    • contiv
      • 思科主导,sdn解决方案,可以用纯软的ovs,也可以用ovs+cisco硬件sdn controller
      • 基于 OpenvSwitch,以插件化的形式支持容器访问网络,支持 VLAN,Vxlan,多租户,主机访问控制策略等
      • SDN能力,能够对容器的网络访问做更精细的控制
      • 京东基于相同的技术栈(OVS + VLAN)已支持10w+ 容器的运行
    • linux bridge+三层交换机:host上 linux bridge 设置为三层交换机的子网网段,容器之间通信走二层交换,容器与外部走三层交换机的网关。
  2. 业界常用网络选型
    • kubernetes + flannel
      • Kubernetes采用扁平化的网络模型,要求每个Pod拥有一个全局唯一IP,Pod直接可以跨主机通信。目前比较成熟的方案是利用Flannel
      • Flannel已经支持UDP、VxLAN、AWS VPC和GCE路由等数据转发模式。
      • kubernetes 下有 flannel、openvswitch和weave可以实现Overlay Network
      • 唯品会 contiv netplugin方案(固定外网ip) + flannel
      • 京东 Flannel + Neutron + OVS
      • Flannel性能: 官方:带宽没有下降,延迟明显变大
    • Mesos + Caclio
      • Mesos支持CNI标准规范
      • 一容器一ip, 网络隔离, DNS服务发现, ip分配, L3的虚拟网络
      • 去哪儿 Mesos + Caclio
      • 七牛 Bridge+ NAT + Open vSwitch
- 魅族云 OVS & VLAN + SR-IOV - ucloud: vswitch overlay的"大二层"网络SDN组网方案 + ipvlan 

日志监控选型(包括监控,统计)

docker由于分层设计模式,容器里面无法固化数据, 容器销毁里面的数据就会丢失, 因此建议将日志挂载到宿主机上, 或者使用分布式存储如ceph

stdout/stderr类型的日志,可通过logspout转发到syslog中心来收集

Docker 的LogDriver 能输出日志到特定的端点,例如Fluentd,Syslog,或者Journald。 Logspout能将容器日志路由到Syslog或者第三方的诸如Redis,Kafka或者Logstash的模块中。

  1. 方案介绍
    • 采用容器外收集。将主机磁盘挂在为容器中的日志目录和文件。
    • 将容器中应用的控制到日志也重定向到日志目录。
    • 在主机上对应用日志目录和docker日志目录做日志收集和轮换。
  2. 监控可选方案
    • cAdvisor + InfluxDB + Grafana
    • cAdvisor + Prometheus + Grafana
    • Graphite
    • Zabbix
    • Datadog
  3. 日志可选方案
    • logstash
    • ELK
    • Graylog
    • flume
    • heka
    • fluentd
  4. 业界方案
    • 阿里云 : cAdvisor + InfuxDB + prometheus
    • 协程: ELK
    • 知乎: Graphite + cAdvisor

镜像管理

  1. 镜像总是从Dockerfile生成
  2. 镜像之间应该避免依赖过深,建议为三层,这三层分别是基础的操作系统镜像、中间件镜像和应用镜像
  3. 所有镜像都应该有对应的Git仓库,以方便后续的更新
  4. Registry
    • 单点问题,对应的解决方案可以考虑DRBD、分布式存储以及云存储
    • Regitry的性能问题,目前可用的解决方案是通过HTTP反向代理缓存来加速Layer的下载, 或者提供镜像mirror
    • Registry用户权限,Nginx LUA可以提供一个简单快速的实现方案

总结

  1. 选型不能只看编排, 还要看存储/网络等方面的支持
    • swarm以前有些缺陷,如不能检测失败节点并重启,最新版的也实现
    • k8s 只是用来调度docker
    • mesos是用来管理机器集群. 通过Marathon才能间接管理docker
  2. 对应网络的支持
    • 是否能够跨主机/跨域
    • 是否能够固定ip/ dns解析?
    • CNI 标准的支持?
  3. 对于存储的支持
    • 是否能够固化?
    • 是否支持分布式存储?
  1. 对于编排/调度/升级
    • 是否支持回滚? 在线升级? 滚动升级?
    • 是否能够细粒度分配cpu/内存等
    • 是否支持有状态服务的容器化 和 调度
    • 自动扩缩容能力?
  2. 服务注册/发现机制 / 负载均衡
    • 是否有合适的服务注册机制?
    • 负载均衡是否能够满足各种业务场景需求?
  3. 其他
    • 隔离, 除了cgroup和namespace, 还有其他的隔离,比如网络隔离

始发于简书:吴德宝AllenWu

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