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阿里超大规模Docker化之路




发布时间: 2016-12-14 11:53:39  
36大数据

  文 | 林昊,花名毕玄,阿里巴巴研究员。


  12月6-7日,由阿里巴巴集团、阿里巴巴技术发展部、阿里云云栖社区联合主办,以“2016双11技术创新”为主题的阿里巴巴技术论坛上,阿里巴巴研究员林昊分享了阿里超大规模Docker化之路。阿里在Docker化这条路上,碰到了规模、多元化场景所带来的各种挑战,这次分享中将给大家介绍阿里为什么要引入Docker,以及如何完成这次超大规模的Docker化。


  Docker化之前


  Docker化之前,阿里主要交易业务已经容器化。采用T4做容器化,T4是2011年开发的一套系统,基于LXC开发,在开发T4的过程中,跟业界很大的不同在于,T4更像VM的容器。当用户登进T4后,看起来与标准的KVM等几乎完全一样,对用户来讲是非常透明化的。所以,容器化不是我们推进Docker的原因。


  a)触发我们Docker化的主要原因一:Docker很重要的一点是镜像化,可以做到拿着镜像就可以从一台完全空的机器的应用环境搭建起来,可以把单机环境完全从零搭好。Docker化之前,阿里巴巴的应用部署方式主要由Java、C来编写的,不同的业务BU可能采用完全不同的部署方式,没有统一标准。内部尝试通过基线来建立部署标准,定义的基线包括应用依赖的基础环境(OS、JDK版本等)、应用依赖的脚本,基础环境的配置(启动脚本、Nginx配置等)、应用目录结构、应用包、应用依赖的DNS、VIP、ACI等,但不成功。部署标准做不了,直接导致自动化很难做到。


  b)触发我们Docker化的主要原因二:DevOps是一个更好的方向,阿里巴巴做了很多运维和研发融合的调整。Docker是帮助DevOps思想真正落地的一种手段,所有的思想很终都体现在工具或框架上,变成一个强制性的手段,Docker会通过Dockerfile的描述,来声明应用的整个运行环境是怎样的,也就意味着在编写Dockerfile过程中,就已经清楚在不同环境中的依赖状况到底是怎样的,而且,这个环境是通过一个团队来维护的。


  Docker化目标


  2016年7月,阿里巴巴制定了两个Docker化目标:


  交易核心应用100%Docker化;


  DB其中一个交易单元全部Docker化。


  Docker化之路


  推进Dcoker之前,我们有一个准备的过程。在准备阶段,我们需要Docker更像VM和更贴合阿里运维体系的Docker,我们将改造过的Docker称为AliDocker;除了AliDocker以外,我们需要支持AliDocker的工具体系,比如编译、镜像库、镜像分发机制,在完成这些准备工作后,我们认为可以一帆风顺地开始大规模的AliDocker上线。但事实并非如此。


  ➤轮Docker化


  我们碰到了很多问题:


  工具不完善,阿里很多应用之前都是在T4容器中,怎样将T4容器转换成AliDocker是首要面临的问题;


  镜像Build后上传,以前阿里一个应用转成多个,很多时候需要在自己的机器上做Build,然后自己上传,导致做应用时很痛苦;


  应用从T4切换成走Docker的链路,链路没有完全准备好,从资源创建到发布,很多需要手工去做,大规模去做效率非常低。


  ➤第二轮Docker化


  在推进的过程中,我们又遭遇了新的问题。Docker的发布模式是典型的通过镜像,拉到镜像后将原来的容器销毁,重新创建一个容器,把镜像放进去,拉起来。Docker单一化的发布方式支持不了多种发布模式,更改velocity模板发布效率低;有本地内存cache的发布,重启本地内存cache就会消失。怎样在基于镜像模式情况下又能支持多种发布模式呢?


  我们在Docker的镜像模式基础上做出一个crofix的模式,这个模式不是绕开镜像,而是从镜像中拉起我们需要的文件,去做覆盖等动作,这样就可以完成整个发布。Docker化镜像模式是必须坚持的,否则失去了Docker化的意义。


  ➤第三轮Docker化


  继续推进到很多应用切换到Docker的时候,我们又遇到了更大的问题:


  首先,很多研发人员都有明显的感受,切换到Docker后变慢。,编译打包镜像慢,编译打包完应用的压缩包后,还需要把整个环境打包成镜像,这是在原有基础上增加的过程,如果编译时每次都是新机器,以前依赖的所有环境都要重新拉,一个应用Docker的完整镜像通常会很大,因为它包括依赖的所有环境。


  对此,我们在编译层做了很多优化,尽可能让你每次都在之前编译的基础上进行编译。第二,镜像压缩问题,Go在1.6以前的版本压缩是单线程,意味着压缩整个镜像时效率会非常低,所以我们选择暂时把镜像压缩关闭掉。


  其次是发布问题,Docker的镜像化模式决定了分发一定是镜像分发,使用Docker时不能完全把它当作透明化东西去用,对所有研发人员来说,要非常清楚依赖的环境、Dockerfile中镜像的分层改怎么做,将频繁变化部分与不频繁变化部分做好分层,镜像分层是改变Docker慢的重要方案;


  阿里制定了镜像分发多机房优化,比如打包后将所有镜像同步到所有机房;阿里也做了发布优化(P2P、镜像预分发、流式发布),还通过Docker Volume将目录绑定到Dockerfile中,可以保证镜像文件每次拉起时不会被删掉。


  在整个Docker化的过程中,我们在“慢”这个问题上遇到了的挑战,不管是编译慢还是发布慢,都做了很多突击的改造项目,很后才让整个编译过程、发布过程在可控的响应速度内。


  ➤第四轮Docker化


  在推进过程中,我们还遇到规模问题:


  由于规模比较大,开源软件很容易碰到支撑规模不够,稳定性差的问题。目前我们使用Swarm来管理,Swarm的规模能力大概可以支撑1000个节点、50000个容器,而我们需要单Swarm实例健康节点数在3W+,对此,我们对Swarm进行了优化。


36大数据

  规模我们做到从支撑1000到3W+,压力减小了很多。而Swarm的稳定性对我们来讲,的问题在HA上,一个Swarm实例如果挂掉,重新拉起需要时间,所以我们在用Swarm时进行了改造。在前面加了一层Proxy,不同业务、不同场景都可以通过Proxy转换到自己不同的Swarm实例上。另外,所有的Swarm节点我们都会用一个备方案在旁边,而且都是不同机房去备。


  通过改造增强HA机制后,可以做到每次切换、简单发布。


  ➤Bugfix和功能增强


  除了上面四轮次比较明显的问题,在整个Docker化过程中,还做了很多的Bugfix和功能增强,具体有以下几方面:


  Daemon升级或crash后,所有容器被自动销毁的问题;


  Cpuset、cpuacct和CPU子系统mount到一起时CGroup操作错误的bug;


  支持基于目录的磁盘配额功能(依赖内核patch);


  支持制定IP启动容器,支持通过DHCP获取IP;


  支持启动容器前后执行特定脚本;


  支持镜像下载接入各种链式分发和内部mirror的机制;


  增加Docker Build时的各种参数优化效率和适应内部运维环境;


  优化Engine和Registry的交互。


  经历了这么多坎坷,我们终于完成了全部目标,实现双11时交易所有核心应用都AliDocker化,DB其中一个交易单元全部AliDocker化,生产环境共几十万的AliDocker。


  未来


  容器化的好处是可以把很多对物理机型的强制要求虚拟化,可能也需要Docker在内核层面的改造,对于未来,我们已经做好了准备,希望:


  所有软件AliDocker化;


  和Docker公司紧密合作回馈社区;


  AliDocker生态体系逐渐输出到阿里云。


  End.


  来自36大数据(36dsj.com)

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