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容器與容器編排

在相當(dāng)長的時間里,，“把應(yīng)用程序部署到生產(chǎn)環(huán)境中去”，許多資深研發(fā)和運維人員都有很多故事可以講,。系統(tǒng)上線過程中,，各種說不清道不明的靈異事件，層出不窮,。這一窘境讓很多IT從業(yè)者對軟件開發(fā)所面臨的風(fēng)險心懷畏懼,，企業(yè)技術(shù)升級迭代也因此受阻。

Chef,，Puppet,，Ansible，持續(xù)集成和部署這些工具的出現(xiàn),，使測試和部署的標(biāo)準(zhǔn)化更加容易,。這些工具把開發(fā)人員和運維人員從瑣碎的部署運維細(xì)節(jié)中解救了出來。近些年火起來的容器也可以標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境并抽象出硬件和底層操作系統(tǒng)的細(xì)節(jié),。

容器是一種軟件技術(shù),，它給操作系統(tǒng)級的虛擬化提供了一個抽象和自動化層。Docker 是開源的廣泛應(yīng)用的容器引擎,。Docker產(chǎn)生的初衷是為了克服部署在同一系統(tǒng)中的多個應(yīng)用之間的庫和依賴的版本沖突問題,。

為了減輕用戶在處理系統(tǒng)配置問題上的負(fù)擔(dān)，Docker利用Linux的cgroups和namespaces的功能,，將應(yīng)用及其依賴封裝在特殊的包中,。這個包就是容器的鏡像，只要是裝了Docker引擎的系統(tǒng)上，都可以根據(jù)鏡像來創(chuàng)建容器實例并運行,。不會受系統(tǒng)中其它容器或者系統(tǒng)本身安裝的依賴的影響,。這種讓開發(fā)者可以打包他們的應(yīng)用以及依賴包到一個可移植的容器中，然后發(fā)布到任何流行的 Linux 機器上的技術(shù),。

Docker由Solomon Hykes創(chuàng)建于2013年,。到2017年，它已經(jīng)成為用于部署的最熱門的開源項目之一,。Docker在開發(fā)和運維領(lǐng)域發(fā)展勢頭正猛,。其中一個主要原因就是它具有跨環(huán)境的一致性。

Docker非常適合持續(xù)部署和測試,。Docker容器能在多個開發(fā)和發(fā)布周期之間保持一致性,，有助于標(biāo)準(zhǔn)化運行環(huán)境。單個的容器主機本身可以把開發(fā)和生產(chǎn)環(huán)境中從底部抽象出來,，但是在實際生產(chǎn)環(huán)境中只使用Docker容器,，還會面臨諸多問題。

經(jīng)過多年的發(fā)展,，Docker已經(jīng)開始被考慮在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行部署使用了,。為了推進(jìn)Docker技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)展，在實際生產(chǎn)環(huán)境中,，在多臺物理主機中協(xié)調(diào)容器資源成為首要要解決的問題,。這一問題被統(tǒng)稱為容器編排。容器領(lǐng)域現(xiàn)階段爭論的重點也正在于為容器主機群管理提供怎樣容器編排架構(gòu)與功能,。

目前比較流行的容器編排工具包括Docker Swarm,，Kubernetes和Mesos+Marathon。容器編排讓容器使用者不必去考慮哪個服務(wù)將托管于哪個特定容器,，也不用關(guān)注對容器的啟停,，監(jiān)控等具體的操作。容器使用的最核心問題也恰是容器編排,，如何部署和管理這些容器,。Docker Swarm，Kubernetes,，Mesos+Marathon都可用于容器的部署,、管理以及實現(xiàn)基于容器的應(yīng)用擴縮容，但這三種容器編排工具著重處理和適用的問題是非常不同的,。這些容器編排工具在架構(gòu),、周邊生態(tài)環(huán)境等方面也都不盡相同。

Docker Swarm

Swarm是Docker自己的容器編排工具,。它使用標(biāo)準(zhǔn)的Docker API和網(wǎng)絡(luò),，易于融入已經(jīng)使用Docker容器的環(huán)境中,。

圖 1 Docker Swarm 架構(gòu)示意圖

（來源：ibm developerworks）

如圖 1所示，Swarm由管理器和運行服務(wù)的工作節(jié)點組成,。管理器在整個集群中分配任務(wù),，一個管理器協(xié)調(diào)管理眾多構(gòu)成群集的工作節(jié)點。工作節(jié)點運行管理器分配的Docker容器,。服務(wù)是在群集中運行的某組特定Docker容器的接口,。任務(wù)是某特定服務(wù)所需的命令以及運行鏡像的Docker容器。Swarm的設(shè)置簡單,。使用Docker Engine來啟動主節(jié)點,，并可提供一個可在每個工作節(jié)點上使用的命令以將這些節(jié)點添加到集群。群集一旦運行,，可使用Docker Compose指定服務(wù),。服務(wù)啟動后，它們將部署在群集的各個主機上,，而不是單個主機上,。用戶定義的任何網(wǎng)絡(luò)也可以跨整個群集工作,。

Swarm有一定的模塊化, 用戶可以置換出鍵值存儲,，并且已有實驗使用 Mesos 作為備用調(diào)度程序。Swarm不僅以容器為中心, 而且是以Docker為中心,。Docker公司在Docker Swarm投入了大量精力,，所以其發(fā)展迅速。

到目前為止,，Swarm 已被認(rèn)為至少是適合于實驗和小規(guī)模部署的,，雖然它還是不如 Kubernetes 和 Mesos承認(rèn)度高。Docker Swarm 提供了一個輕松的方式來進(jìn)行容器編排,，且不違背對現(xiàn)有 Docker 工具和思維的熟悉度,。

Kubernetes

Kubernetes基于Google在生產(chǎn)環(huán)境中大規(guī)模工作負(fù)載經(jīng)驗，雖然不是Google容器編排系統(tǒng)Borg的開放源碼,，但是借鑒了Google從運行Borg獲得的經(jīng)驗教訓(xùn),。Kubernetes是受Google內(nèi)部管理系統(tǒng)Borg啟發(fā)而催生的一個新的開源項目。Borg曾經(jīng)號稱是Google內(nèi)部最重要的系統(tǒng),，更可以說是Google的秘密武器,。2016年3月，Google把Kubernetes項目交給了CNCF來維護(hù),，但Google還仍然是Kubernetes的主要貢獻(xiàn)力量,。

圖 2 Kubernetes架構(gòu)圖示

（來源：Wikipedia）

Swarm始于擴展單主機Docker，而Kubernetes的起始點就是集群本身,。使用Kubernetes,須跳出Docker思維模式,。如圖 2所示,，Kubernetes集群默認(rèn)情況下，單個master處理API調(diào)用,，分配工作負(fù)載并維護(hù)配置狀態(tài),。Minion是運行工作負(fù)載和其他任何不在master上的工作的服務(wù)器。Pods是一些由一個或幾個部署在同一主機上的容器組成的計算能力單位,，它們共同執(zhí)行任務(wù),，且在pods內(nèi)具有單個IP地址和網(wǎng)絡(luò)。服務(wù)是pods的負(fù)載平衡器和前端,，它可提供一個浮動IP用于訪問為服務(wù)提供支持的pods,，這意味著在pod發(fā)生更改的同時可以保持接口穩(wěn)定。復(fù)制控制器負(fù)責(zé)維護(hù)pod的多個副本,。標(biāo)簽是用戶和系統(tǒng)用于標(biāo)識pod,，復(fù)制控制器和服務(wù)的鍵值標(biāo)記。

使用Kubernetes與單獨使用Docker的方式不同,。雖然Kubernetes的CLI和API與Docker的不同,，但因其風(fēng)頭正勁，所以找到適用的組件大多數(shù)情況還是可以辦到的,。模塊化是Kubernetes方法的基礎(chǔ),。例如，用戶可以選擇Flannel,，Weave,，Calico和其他網(wǎng)絡(luò)選項。用戶也可以置換出stock調(diào)度程序而使用Mesos代替,。這種模塊化還可以擴展到容器本身,。

Kubernetes不僅限于在Docker上使用，它還可以使用rkt和其他容器格式,。Kubernetes對于應(yīng)用開發(fā)人員來說是降低對基礎(chǔ)設(shè)施和運維人員依賴性的利器,。Kubernetes功能豐富?；贙ubernetes來開發(fā)商業(yè)化的容器云產(chǎn)品也相對容易,。部署和運維Kubernetes的難度也比早期下降了不少。Kubernetes是在CNCF管理下的開源項目,，比起受控于Docker公司的Docker Swarm,，更加吸引開源貢獻(xiàn)者。Kubernetes的核心訴求是為便利無狀態(tài)Docker容器的運維管理,。Kubernetes在有狀態(tài)服務(wù)和大數(shù)據(jù)方面也有意要推進(jìn),，但是目前沒有得到充分的發(fā)展。因而有狀態(tài)服務(wù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用要采用Kubernetes,，目前并不是合適的選擇,。

Kubernetes非常適合運行復(fù)雜應(yīng)用程序的中大型集群,。如果用戶有多套無狀態(tài)微服務(wù)器，那么Kubernetes可以提供一個框架以建立它們之間的交互規(guī)則并運行這個結(jié)構(gòu),。Kubernetes到目前為止還是不太適合要運行有狀態(tài)的應(yīng)用程序（如數(shù)據(jù)庫）的用戶,，已開始支持具有配置依賴項并需要有狀態(tài)的失效備援的“pet”式容器。Kubernetes的學(xué)習(xí)曲線和設(shè)置比Docker Swarm需要花費更多的精力,，但是它模塊化做得比較好,，具有靈活性，適應(yīng)于大規(guī)模部署應(yīng)用的部署,。

Mesos和Marathon

Apache Mesos比Docker出現(xiàn)得更早,，被稱做是分布式系統(tǒng)內(nèi)核。Mesos抽象了多臺計算機,，形成單一邏輯視圖,。Mesos是使計算資源可用于框架的集群管理器。Marathon是一個專門在Mesos集群上運行應(yīng)用程序和容器的計算框架,。Marathon早在2014年就提供了對Docker鏡像的支持,。Mesos和Marathon在一起提供了相當(dāng)于Kubernetes的功能，但卻同時支持非容器化的工作負(fù)載,。

Mesos采用模塊化的架構(gòu)設(shè)計,，被Twitter、Uber,、Apple,、Netflix等公司所青睞,，不僅僅支持微服務(wù),，還支持大數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)分析等。Mesos是集群資源管理工具,，和Kubernetes所處理的問題屬于不同的層次,。Mesos將數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中心資源抽象為統(tǒng)一的資源池，打破不同的業(yè)務(wù)負(fù)載的資源分配界限以提高資源分配的效率,。Mesos集群管理的自動化工具豐富,，可以為集群架構(gòu)高容錯高可用。擴展集群功能和規(guī)模時,，不會對原先部署在集群上的應(yīng)用以及集群管理系統(tǒng)產(chǎn)生影響,。

圖 3 基于Mesos的容器編排架構(gòu)

（來源： Apache Mesos）

如圖 3所示，Mesos運行兩級調(diào)度,。Mesos從節(jié)點向主節(jié)點報告自己的可用資源,。Mesos根據(jù)先前設(shè)置的策略將該資源提供給上層計算框架。計算框架再根據(jù)定義的策略將資源提供給進(jìn)程,。在Mesos上層可以同時運行多個計算框架,，例如Marathon,、Cassandra、Storm,、Spark,。Marathon還可以來部署其他計算框架，來利用Marathon的健康檢查功能來實現(xiàn)計算框架的高可用,。

Mesos上的應(yīng)用負(fù)載可以是各種類型的,，如無狀態(tài)微服務(wù),、批處理任務(wù),、有狀態(tài)服務(wù),、實時數(shù)據(jù)分析處理任務(wù)以及傳統(tǒng)應(yīng)用。Mesos集群用Zookeeper管理至少三個主節(jié)點,，并通過規(guī)定這些節(jié)點的額定數(shù)目來實現(xiàn)高可用性,。從節(jié)點運行框架傳遞的任務(wù),。Mesos本身對工作負(fù)載一無所知，而計算框架決定如何處理Mesos提供給它們的資源,。在Mesos頂層,，Marathon是高可用性的計算框架。通過專用的DNS服務(wù)以及其他選項提供服務(wù)發(fā)現(xiàn),。通過HAProxy提供負(fù)載平衡,。為了控制集群中某些工作負(fù)載的運行位置,，約束管理為這些工作負(fù)載維護(hù)一定的資源水平,，實現(xiàn)機架感知和其他約束,。用戶可以在集群上運行的長期運行Docker容器或其他類型的工作負(fù)載,。REST API可以用于部署，更改和銷毀工作負(fù)載,。

Mesos和Marathon都可擴展到上萬節(jié)點規(guī)模,。對于相對較小的集群，這么大的系統(tǒng)資源運行和管理開銷并不太合適,。特別是與Docker Swarm相比,，它的設(shè)置也更加復(fù)雜,。Mesos和Marathon的使用也和Swarm或Kubernetes有所不同,。它有另一套工具和API,。

Mesos已在生產(chǎn)環(huán)境中被成千上萬的節(jié)點證明了可靠性,。Mesos和Marathon比Kubernetes或Swarm出現(xiàn)時間更早有更多的驗證助其修復(fù)bug并在大規(guī)模的長期運行的實踐中收獲了用戶群,。如果用戶需要與容器同時運行非容器式工作負(fù)載且運行規(guī)模巨大,，Mesos和Marathon是不二之選,。但它的學(xué)習(xí)曲線更陡峭,。

結(jié)論

無論選擇Kubernetes,、Docker Swarm還是Mesos+Marathon作為容器編排技術(shù)路線，都可以用來管理容器實踐基于容器來打包應(yīng)用這種方式的可移植和可擴展性,。對于不同編排方式的選擇,，最根本的還是要根據(jù)上層業(yè)務(wù)的實際需求,。

表格 1 容器編排技術(shù)選型

如表格 1所示,，如果上層應(yīng)用的需求是構(gòu)建一個穩(wěn)定的,，業(yè)務(wù)類型混雜的容器平臺，那么Mesos+Marathon是最恰當(dāng)?shù)倪x擇,。這種架構(gòu)甚至可以將公有云資源納管進(jìn)來,，對復(fù)雜多變的甚至不確定的用戶需求非常實用。如果要采用當(dāng)前流行的Kubernetes,，那么評估一下實際的應(yīng)用場景是不是專注于Devops以及持續(xù)集成,，對數(shù)據(jù)分析處理以及其他業(yè)務(wù)是否也有潛在的容器化需求。當(dāng)然,，并不是所有想用Docker的團(tuán)隊都得花精力來跟Kubernetes和 Mesos+Marathon這樣的高復(fù)雜性的技術(shù)架構(gòu)打交道,。如果團(tuán)隊的目的只是將自己的應(yīng)用以Docker容器的形式來打包,，以適應(yīng)容器這種虛擬化技術(shù)以及應(yīng)用微服務(wù)化的這種發(fā)展趨勢,。方便搭建使用的Docker Swarm就夠用了。

如果暫時應(yīng)用場景不明確,，為了構(gòu)建容器平臺而構(gòu)建，也不用感到困惑,。因為,，上容器平臺這個選擇,，無論選擇了哪種技術(shù)路線,，都會方便計算存儲資源的高效利用，讓軟件開發(fā)以及應(yīng)用打包方式更加靈活以及適應(yīng)于容器化這一明朗的IT架構(gòu)發(fā)展趨勢,。在這種情況下,，編排管理工具的選擇則可以從其它方面來考慮,。

目前容器編排相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化工作還不夠到位,，找到一個滿足企業(yè)個性化需求的集群管理方案并不容易,。對于容器初級用戶，這三者間兩個最大的差異就是它們的學(xué)習(xí)曲線和可擴展性了,。團(tuán)隊技能和人數(shù)是不可忽視的因素,，這決定了企業(yè)可以在多大程度上優(yōu)化集群管理器以實現(xiàn)最佳配置,。Docker Swarm最便于使用,， Docker API靈活性,，易于集成,，還可以用自定義接口和調(diào)度來定制腳本或構(gòu)建應(yīng)用等,。Kubernetes更加通用,，開源社區(qū)發(fā)展迅速,。Mesos和Marathon更加適用于大型系統(tǒng)，有最大的冗余,。Kubernetes和Mesos靈活性開放性更高,，但是開發(fā)運維工作量對IT團(tuán)隊要求比較高。Mesos最適用于已經(jīng)運行數(shù)百或數(shù)千臺主機的公司,，并且已經(jīng)在上萬節(jié)點規(guī)模上得到了證實,，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)解決方案。Swarm對于中小型系統(tǒng),，價值極大,，易于擴展。Kubernetes最適合中等規(guī)模,，高度冗余的系統(tǒng),，對技術(shù)團(tuán)隊要求較高。Mesos是最穩(wěn)定的平臺,，但對于10-20個節(jié)點的小型系統(tǒng)來說過于復(fù)雜,。

這三個主要容器編排工具在實現(xiàn)以及與用戶互動方式上有很大差異。Docker的Swarm提供了編排Docker主機群集的最簡單的方式。Kubernetes以容器為中心,，但相對于容器本身,，更多著力于部署和管理。Marathon的Mesos可以承載巨大的規(guī)模,，使用復(fù)雜性也不低,。當(dāng)然，在實際項目需求中,，單靠文檔調(diào)研來確定技術(shù)路線選型無法做出最客觀的選擇,。系統(tǒng)原型實測結(jié)合應(yīng)用程序的工作原理以及負(fù)載分析僅可以輔助技術(shù)選型。

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