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测试环境docker化实践

2017年03月29日

简介(已过时)

为什么要docker化?

  1. 标准化

    • 配置标准化,以部署tomcat为例,实际物理环境中,通常一台物理机部署多个tomcat,这就存在tomcat的端口及目录管理问题。 理想状态下:一个项目一个主机tomcat,tomcat永远位于/usr/local/tomcat(或其它你喜欢的位置)下,对外端口是8080,debug端口是8000.

    • 部署标准化,现在云平台越来越流行,同时,也不会立即丢弃物理环境,因此必然存在着同时向云环境和物理环境部署的问题。这就需要一系列工具,能够屏蔽物理环境和云环境的差异,docker在其中扮演重要角色。

  2. api化,通过api接口操作项目的部署(cpu、内存分配、机器分配、实例数管理等),而不是原来物理机环境的的手工命令行操作。
  3. 自动化,调度系统可以根据api进行一些策略性的反应,比如自动扩容缩容。

上述工作,原有的技术手段不是不可以做,可是太麻烦,可用性和扩展性都不够好。

此外还有一些调度问题,比如:测试机器多了之后(比如100台), 对于一个新项目,到底部署在哪一台机器上呢(哪一台机器的负载比较低呢)?

几个小目标

  1. 业务之间不互相干扰

    • 一个项目/war一虚拟机/容器
    • Ip-pert-task
  2. 容器之间、容器与物理机之间可以互通
  3. 容器编排:健康检查、容器调度等
  4. 使用方式:通过yaml/json来描述任务,通过api部署
  网段 对外抽象
基本环境:物理环境 192.168.0.0/16 一台台互联互通的物理机,大部分要手工
目标:容器环境 172.xx.0.0/16 marathon标准化的api,大部分操作(deploy、scal等)可以自动化

总结一下,基于n台物理机搭建容器环境,整个工作的主线:一个项目一个主机 ==> 物理机资源不够 ==> 虚拟化 ==> 轻量级虚拟化 ==> docker ==> 针对docker容器带来的网络、存储等问题 ==> 集群编排 ==> 对CI/CD的影响。

网络

虚拟化网络的两种思路:

  1. Overlay

    • 隧道,通常用到一个专门的解封包工具
    • 路由,每个物理机充作一个路由器,对外,将容器数据路由到目标机器上;对内,将收到的数据路由到目标容器中。

    通常需要额外的维护物理机以及物理机上容器ip(段)的映射关系

  2. Underlay,不准确的说,容器的网卡暴露在物理网络中,直接收发,通常由外部设备(交换机)负责网络的连通性。

经过对比,我们采用了macvlan,主要是因为:

  1. 简单
  2. 效率高
  3. 我们就是想将容器“当成”虚拟机用,容器之间互通就行,不需要支持复杂的网络伸缩、隔离、安全等策略。

关于macvlan,这涉及到lan ==> vlan => macvlan 的发展过程,请读者自行了解。网络部分参见docker macvlan实践

ip分配问题

对于物理机、kvm等虚拟机来说,其生命周期很长,ip一经分配便几乎不变,因此通常由人工通过命令或web界面手动分配。而对于docker容器来说,尤其是测试环境,容器的创建和销毁非常频繁,这就涉及到频繁的ip分配和释放。因此,ip分配必须是自动的,并且有一个ip资源池来管理ip。

在docker网络中,CNM(Container Network Management)模块通过IPAM(IP address management)driver管理IP地址的分配。我们基于TalkingData/Shrike改写了自己的ipam插件,fix了在多实例部署模式(一个docker host部署一个ipam,以防止单实例模式出现问题时,整个系统不可用的问题)下的重复存取问题。

编排

docker解决了单机的虚拟化,但当一个新部署任务到达,由集群中的哪一个docker执行呢?因此,docker之外,需要一个编排工具,实现集群的资源管理和任务调度。

编排工具 优缺点
swarm/swarm mode docker原生,但目前更多是一个docker任务分发工具;换句话说,作为docker分发工具是够用的,但作为集群资源管理和任务调度工具是勉强的
k8s k8s提供的pod、service、replicaController概念简(固)化了一些问题,但使用起来也相对复杂
mesos + marathon(本文采用) 在docker管理和分布式资源管理之间,找到了一个比较好的平衡点

这些工具均采用maser/slave架构,假设我们将物理机分为master和slave,这些工具在slave上运行一个agent(任务执行和数据上报),在master上运行一个manager(任务分发和数据汇总)。从功能上说,任务分发和容器资源汇总,这些工具基本都可以满足要求。就我的理解,其实这些工具的根本区别就是:发展历程的不同。

  1. 从一个docker/容器化调度工具, 扩展成一个分布式集群管理工具
  2. 从一个分布式资源管理工具 ,增加支持docker的feature

其中的不同,请大家自己体会一下。

到目前为止,根据我们测试环境的实践,发现我司有以下特点

  1. 对编排的需求很弱,基本都是单个微服务项目的部署。微服务项目的协同、服务发现等由公司的服务治理框架负责。
  2. 基础服务,比如mysql、hadoop等暂不上docker环境
  3. 需要查询编排工具的api接口,同时有一个良好的web界面,对编排工具的数据汇总、资源管理能力有一定要求。

因此,最终我们决定使用marathon + mesos 方案。当然,后面在实践的过程中,因为网络和编排工具的选择,ip变化的问题给我们带来很大的困扰,甚至专门开发了几个小工具,参见下文。

image的组织

docker的厉害之处,不在于发明了一系列新技术,而在于整合了一系列老技术,比如aufs、lxc等,在docker之前,我司运维也经常使用cgroup来限制一些c项目进程使用的资源。阿里、腾讯等大厂在cgroup、namespace等基础上搞一套自己的容器工具,现在也广为人知。甚至在《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》关于docker部分中提到,对于阿里,使用docker初衷是docker镜像化,也就是其带来的应用环境标准化,而不是容器化。

docker镜像的实践主要涉及到以下问题:

  1. 搭建私有image repository
  2. 对layer进行组织
  3. 镜像的分发较慢

    • 预分发,但这不解决根本,只适用部分场景
    • 对layer进行压缩,京东目前采用该方案
  4. 镜像化带来的容器重启问题。因为镜像是一体的,哪怕只有一点更改,镜像的发布都必须销毁之前的容器,然后按照新镜像创建新容器。耗时是一方面,对以下场景也很不友好

    • 只是更新一个文件,项目、容器均不需要重启
    • 因为加载缓存等原因,项目、容器启动比较耗时

    对于具体的场景,可以有具体的办法规避。对于通用的解决方案,阿里通过改写docker,对镜像支持hotfix标识,deploy这类镜像,不再创建新容器,而是更新容器。

我们要对镜像的layer进行组织,以最大化的复用layer。

镜像名 功能
alpine base image
alpine+ 一些基本的命令
jdk6/7/8、ssh 新增jdk
tomcat6/tomcat7/tomcat8 新增tomcat

因为我们还只是在测试环境使用,镜像较慢的矛盾还不是太突出,这方面并没有做什么工作。

写到这里,我们可以看到一个技术之外的技术问题。阿里对于docker image feature的改造

  1. 可以减少容器的重启次数,进而减少ip的分配和释放。容器生命周期的延长,给用户的感觉是更像一个虚拟机。减少ip变化对其它组件的影响,一些组件不再必要。
  2. 影响到容器的编排策略。即deploy新的任务不再是选择一个机器运行容器,而是找到原来的容器应用变更。这大概是阿里采用docker swarm编排工具并改造docker swarm的部分原因。毕竟docker swarm起点就是一个docker编排工具,跟docker更亲近,也更容易改造。
  3. 我们在docker化的过程中,对docker的各种特性一则认为天经地义,二则逆来顺受。出现问题,要么想办法规避,要么在外围造个轮子去解决(还是规避)。这让我想到了最近在看的《大明王朝1566》,皇帝要大兴土木,严党要贪污,胡宗宪左支右绌,勉力维持。海瑞认为问题的根儿在皇帝,直接上了《治安疏》。两者都算不上什么错,胡宗宪在他的位置,重要的是保住总督的位置,这样才能打倭寇。作为一个名义上的严党分子,这样的话也不能他来说。我们在技术的选择上,也经常碰到这样的问题,各种妥协。但越早的认识到各种方案的缺陷,才会避免陷入为了方案而方案,做到预判,嗅到风向变化,随机应变。

CI

本质上jenkins如何跟marathon结合的问题,现成的方案很多,本文不再赘述。

关键是提供几套不同的模板,以方便不同业务的童鞋使用。

容器变化带来的问题

使用docker后,容器在物理机之间自由漂移,物理机的角色弱化成了:单纯的提供计算资源。但带来的问题是,影响了许多系统的正常运行。

ip变化

许多系统的正常运行依赖ip,ip不稳定带来一系列的问题。而解决ip的变化问题主要有以下方案

  1. 新增组件屏蔽ip变化
  2. 提供dns服务(有缓存和多实例问题)
  3. 不要改变ip

    • 既然重启后,ip会改变,就减少容器重启
    • 服务与ip绑定(这个方案非常不优雅)

对于web服务,ip的变化导致要经常更改nginx配置,为此,我们专门改写了一个nginx插件来解决这个问题。参见一个大牛的工具weibocom/nginx-upsync-module,我为大牛的工具新增了zk支持,参见qiankunli/nginx-upsync-module-zk

对于rpc服务,我司有自己独立开发的服务治理系统,实现服务注册和发现。但该系统有审核机制,系统认为服务部署在新的机器上时(通过ip识别新机器)应先审核才能对外使用。我们和开发同学协调,在服务上线时,进行额外处理来屏蔽掉这个问题。遗憾的是,对于跨语言调用,因为rpc客户端不通用,仍有很多不便。

文件存储

有许多项目会将业务数据存储在文件中,这就意味着项目deploy进而容器重启之后,要能找到并访问这些文件。在docker环境下主要有以下两种方案:

  1. Docker volumn + cluster fs
  2. Docker volume plugin

我们当下主要采用第一种,将cluster fs mount到每台docker host的特定目录(例如/data),打通container /data ==> docker host /data == cluster fs /data,任意容器即可共享访问/data目录下的数据。

日志采集与查看

为了将日志持久化存储,我们将容器的日志目录映射到了物理机上。but,一个项目的日志分散在多个物理机中。

我司原有日志采集报警系统,负责日志采集、汇总、报警。因此容器化后,日志的采集和报警并不会有什么影响。但该系统只采集错误日志,导致开发人员要查看日志以调试程序时,比较麻烦。最初,我们提供了一个web console来访问容器,操作步骤为:login ==> find container ==> input console ==> op。但很多童鞋依然认为过于繁琐,并且web console的性能也不理想。而直接为每个容器配置ssh server,又会对safe shutdown等产生不良影响。因此

  1. 登陆测试环境,90%是为了查看日志
  2. 和开发约定项目的日志目录,并将其映射到物理机下
  3. 间接配置ssh。每个物理机启动一个固定ip的ssh container,并映射日志目录
  4. 使用go语言实现了一个essh工具,essh -i marathon_app_name即可访问对应的ssh container实例并查看日志。

当然,日志的问题,也可以通过elk解决。

部署有状态服务

其它问题

mesos + marathon + docker的文章很多,其实这才是本文的重点。

  1. Base image的影响

  2. 时区、tomcat PermGensize、编码等参数值的修正
  3. base image为了尽可能精简,使用了alpine。其一些文件的缺失,导致一些java代码无法执行。比如,当去掉/etc/hosts中ip和容器主机名的映射后,加上/etc/sysconfig/network的缺失,导致java代码InetAddress.getLocalHost()执行失败。参见ava InetAddress.getLocalHost() 在linux里实现

  4. Safe shutdown,部分服务退出时要保存状态数据
  5. 支持sshd(已解决,但对解决其他问题是个有益的参考),以方便大家查看日志文件(web console对查看大量日志时,还是不太好用)
    1. 使用supervisord(管理ssh和tomcat),需要通过supervisord传导SIGTERM信号给tomcat,以确保tomcat可以safeshutdown。该方法比较low,经常发生supervisord让tomcat退出,但自己不退出的情况。
    2. 每台机器启动跟一个专门的容器,映射一些必要的volume,以供大家查看日志等文件
  6. Marathon多机房主备问题
  7. 容器的漂移对日志采集、分析系统的影响
  8. 对容器提供dns服务,以使其可以正确解析外部服务的hostname
  9. 如何更好的推广与应用的问题(这是个大问题,包括分享ppt的写作思路、jenkins模板的创建等,不比解决技术难题耗费的精力少)

todo

  1. 日志采集,简化日志搜索
  2. 一个集中式的DC。当下,项目部署的各个阶段分散在不同的组件中。呈现出来的使用方式,不是面向用户的。

    • jenkins负责代码的编译和marathon job的触发
    • marathon负责任务调度、销毁和回滚等
    • portainer负责容器数据的界面化以及web console

这样带来的问题是

  1. 对于运维人员人说,一些操作不能固化下来,比如回滚等,手工操作易出错。
  2. 对于用户来说,容易想当然的通过portainer进行增删改容器的操作,进而引起系统的不一致。
  3. 因为是现成系统,很难加入我们自己的逻辑,这使得配置上经常出现一些语义冲突的情况。

引用

Docker 在 Bilibili 的实战:由痛点推动的容器化