技术

并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go细节 codereview mat使用 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 MVCC 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes自动扩容缩容 神经网络模型优化 直觉上理解机器学习 knative入门 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 《阿里巴巴云原生实践15讲》笔记 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 扩展Kubernetes 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占cpu怎么办? 容器狂打日志怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects之编排对象 源码分析体会 自动化mock AIOps说的啥 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 kubernetes实践 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 marathon-client 源码分析 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 swagger PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 《深入剖析kubernetes》笔记 精简代码的利器——lombok 学习 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 mysql 批量操作优化 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 mesos 的一些tips mesos 集成 calico calico学习 AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 硬件对软件设计的影响 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 从一个marathon的问题开始的 docker 环境(主要运行java项目)常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 network channel network byte buffer 测试环境docker化实践 netty(七)netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 mesos深入 Macvlan Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty(六)netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 机器学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 那些有用的sql语句 异构数据库表在线同步 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM内存与执行 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp mesos简介 缓存系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Kubernetes存储 Kubernetes 其它特性 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 使用etcd + confd + nginx做动态负载均衡 如何通过fleet unit files 来构建灵活的服务 CoreOS 安装 CoreOS 使用 Go学习 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

标签


《自己动手写docker》笔记

2018年05月13日

简介

背景材料

docker中涉及到的一些linux知识

整体流程

该图是两个角色,并不准确,还未准确理解mydocker,mydocker runCommand进程,mydocker initCommand进程,以及用户自定义command的作用关系。但大体可以分为 mydocker 一方,容器一方。

据猜测应该是,mydocker runCommand 进程 启动 了 initCommand 进程(相当于 mydocker run 内部执行了 mydocker init),同时为两者沟通建立管道,并为其配置cgroup。 initComand 启动后挂载文件系统,从管道中读取用户输入的command,用户输入的command 顶替掉 initCommand

从图中可以看到,能在父进程的干的,就在父进程干了(不准确的说,runCommand 是“父进程”的父进程,父进程是initCommand的父进程)。比如提前预备好子进程的root目录,子进程只是change root 一下。比如配置父进程的namespace 和 cgroup,因为子进程会自动继承。 父进程 还负责 在子进程 退出时 进行子进程相关资源的清理工作。 go语言中

{
	cmd:=NewProcess(xx)	// 创建进程对象
	if err:= cmd.Start();err != nil {	 // 启动子进程
		log.Error(err)		
	}
	...  // 这里cmd.Process.pid 拿到子进程的pid 能干很多事,比如设置cgroup
	cmd.Wait() // 该函数阻塞知道子进程退出,比如子进程命令敲入exit
	...	 // 这里可以做一些 清理工作
}

镜像的来龙去脉

镜像是一个压缩后的文件夹

  1. 通过namespace,可以让容器工作在一个隔离的环境中。但用户输入的command 比如/bin/sh 仍然是宿主机上的可执行文件。(注意,此时只是新的mnt namespace,还没有change root)
  2. 下载busybox 镜像,将其解压至目录/root/busybox,会看到内容为

     bin
     dev
     etc
     home
     lib
     mnt
     opt
     proc
     bin
     sbin
     tmp
     ...
    

changeroot

2019.3.13 补充:Mount Namespace 修改的,是容器进程对文件系统“挂载点”的认知。但是,这也就意味着,只有在“挂载”这个操作发生之后,进程的视图才会被改变。而在此之前,新创建的容器会直接继承宿主机的各个挂载点。

  1. 启动带有namespace 隔离的进程,并将/root/busybox 作为其根目录。那么该进程运行的 可执行文件 便来自 /root/busybox 这片小天地了。
  2. /root/busybox 作为进程根目录之后,mount -t proc proc /proc mount -t tmpfs dev /devproc 和 dev 都是临时数据,busybox 提供不了(或无需提供)。此时,跟一个容器就很像了:进程隔离,资源限制,所有的数据文件被限制在/root/busybox 下。学名叫:一个有镜像的环境。此时,可以用centos 的内核跑出ubuntu的感觉。

联合挂载——不想让进程直接操作镜像文件

  1. 但是,/root/busybox 中的数据 都是busybox 镜像文件的内容,进程的运行会更改这些镜像文件。所以,aufs 终于可以登场了。学名叫:容器和镜像隔离。
  2. 镜像文件夹 /root/busybox,别名readOnlyLayer. 另创建一个/root/writeLayer 作为writeLayer. 通过mount -t aufs -o dirs=/root/busybox:/root/writeLayer none /root/mnt 挂到 /root/mnt 并将其作为 进程的根目录。 进程退出时,卸载/root/mnt,删除/root/writeLayer/root/busybox 独善其身。所谓的layer 就是一个个文件夹,不管是提供操作系统文件还是单纯提供一个挂载点,在root namespace 看是平级关系,在容器 namespace 看是有层次关系。

  3. 容器退出后,删除/root/writeLayer,写入的数据全丢了,通常也不是我们想要的。因此在上述挂载完/root/mnt,执行 mount -t aufs -o dirs=/root/hostVolume /root/mnt/containerVolume 将主机的/root/hostVolume 目录挂载到 主机的/root/mnt/containerVolume 上,也就是容器的/containerVolume 上。
  4. 所谓镜像打包,就是将 进程的 根目录/root/mnt 打包成tar文件。因为子进程挂载的 /proc,/dev 父进程也看不到,它们是内存数据,再加上打包时,通常已经退出了容器进程,所以不用担心 打包无效数据进去。

上述 过程 阐述了二层模式的镜像分层存储的原理, 虽然不是docker的最终形态,但非常直观的将 namespace、cgroup、aufs 等技术与docker 关联在了一起。

mount namespace 虽然很重要,但隔离本身并不能让容器工作,解压镜像、挂载/proc、专门的读写层、挂载volume 这系列技术的组合运用才是 关键

几个问题

为什么tty 和 d 不能共存?

使用tty后,mydocker没有退出,其实是卡在哪里,等待子进程退出。但因为你将mydocker 的 stdin和stdout 也赋给了 子进程,你shell 输入的 stdin 数据会被 容器/子进程的/bin/sh 接收,子进程的输出stdout也 会展示到 当前的shell 上。你shell 敲入 exit,则子进程退出, 父进程 cmd.Wait()返回,代码执行完毕也退出了。

d 表示 mydocker/父进程退出时,子进程仍然可以运行。此时,父进程代码中,只能

{
	... 
	if tty{
		cmd.Wait()
	}
}

即 父子进程 支持detach 之后,父进程 启动 子进程后会立即退出,自然也就不存在 通过 父进程的stdin 给 子进程 传命令的 可能了。

当我在说“进入容器“时,我在说什么?

  1. 你拿到了容器进程 关联的stdin,并且容器进程 能够处理stdin(比如各种bash),则你可以和容器 进程交互。
  2. 你新创建一个进程,并且它的namespace 与 容器中的进程一样。就像docker exec -it containerName bash,本质就是为bash 进程赋予了containerName 一样的namesapce

从这个角度看, 容器中的进程有两类

  1. 容器启动进程及其 衍生的进程
  2. 人为设定的进程, 类似于容器 环境的 attacker

为什么通过子进程 实现command 的执行?

docker 中这样做有两个场景:

  1. docker run
  2. docker exec

类似docker ps 本质就是到特定 位置读取文件数据,而command 可以看简单,也可以很复杂(比如tomcat等),此时就需要单独的进程来执行。更重要的是,docker run 要为command 创建独立的环境, docker exec要为 command 赋予 特定的环境。

停止容器的本质是什么?

以daemon 方式启动容器后,docker 在创建 容器进程后 就退出了,容器进程 此时和 linux pid=1 进程为父子关系。docker stop 进程与 容器进程 没啥关系。docker stop 的工作 就是找到 容器进程的 pid,向其发送 sigterm(你自己 kill -TERM pid也可以), 并更改容器状态文件。

容器网络

linux 实际是通过 网络设备 去操作和使用网卡的,系统装了一个网卡之后会为其 生成一个网络设备实例, 比如eth0(注意,这是一个”网络设备“,不是网卡)。而随着网络虚拟化技术的发展,Linux 支持创建出虚拟化的设备, 可以通过虚拟化设备的组合实现多种多样的功能和网络拓扑。

eth0 在linux中 就是一个 struct device , 每一个struct device 都有一个irq(中断号)。网络数据到达,触发中断,执行网卡驱动程序,根据中断号找到 struct device,从下到上执行 网络协议栈 流程,参见Linux网络源代码学习

此处有几个基本抽象

  1. 网络

     type Network struct{
         Name string		// 网络名
         IpRange *net.IPNet	// 地址段
         Driver string		// 网络驱动名
     }
    
  2. 网络端点

     type Endpoint struct{
         ID string,
         Device netlink.Veth
         IPAddress net.IP
         MacAddress net.HardwareAddr
         PortMapping []string
         Network *Network
     }
    
  3. 网络驱动

     type NetworkDriver interface{
         Name() string
         Create(subnet string,name string)(*Network,error)
         Delete(network Network) error
         Connect(network *Network,endpoint * Endpoint) error
         Disconnect(network *Network,endpoint * Endpoint) error
     }
    
  4. ipam

     type IPAM struct{
         ...
     }
     func (ipam *IPAM)Allocate(subnet *net.IPNet)(ip net.IP,err error)
     func (ipam *IPAm)Release(subnet *net.IPNet,ipaddr *net.IP) error
    

从中可以看到

  1. 网络信息的dump,就是将 Network json化并写入文件中
  2. 对于bride network driver

    1. 网络的创建 就是调用IPAM 获取网关地址,创建一个网桥(包括创建和配置网桥,设置iptables 规则)
    2. 网络的删除 就是删除 网桥
    3. Connect 操作的步骤

      1. 创建veth
      2. 挂载一端到Bridge上
      3. 将另一端移动到netns 中
      4. 设置另一端的ip 地址
      5. 设置netns中的路由
      6. 设置端口映射
  3. 网络的生命周期 和 容器是不同的,网络也是mydocker 数据(也可以叫资源)管理的一部分。所以此处 网络的抽象很了不起,Create和Delete 用于管理网路的生命周期(还有mydocker network ls),Connect和Disconnect 用于 和容器生命周期的交互。

mydocker 与 docker 区别

  1. mydocker commond 都是直接执行 代码,而docket command 实际是 docker client 发送命令到 dockerd或后来的 containerd

小结

我们常说,docker的核心技术是namespace、cgroup、aufs。具体的说,光namespace,没有其他“微操”,比如veth pair 也是很尴尬的。《自己动手写docker》 提供了一个很有意思的线:

  1. 光有namespace,进程什么样
  2. namespace + cgroup + base image files + change root 是啥效果
  3. 加上aufs 呢
  4. 数据持久化呢
  5. 后台运行呢
  6. 排查调错呢

我们有机会看到:从无到有,每扩充一个特性,“容器”是个什么样子。

其它

Docker:一场令人追悔莫及的豪赌 要点如下:

  1. 将所有依赖关系、一切必要配置乃至全部必要的资源都塞进同一个二进制文件,从而简化整体系统资源机制。 如果具备这种能力,docker 便不是必要的。

    • 静态链接库方式。一些语言,比如go,可以将依赖一起打包,生成一个毫无依赖的二进制文件。
    • macos 则从 更广泛的意义上实现了 该效果
  2. Docker 的重点 不在于 提供可移植性、安全性以及资源管理与编排能力,而是 标准化。docker 做的事情以前各种运维工程师也在做,只是在A公司的经验无法复制到B公司上。
  3. 在我看来,Docker有朝一日将被定性为一个巨大的错误。其中最强有力的论据在于,即使最终成为标准、始终最终发展成熟,Docker也只是为科技行业目前遭遇的种种难题贴上一张“创可贴”

Is K8s Too Complicated?

  • Kubernetes is a complex system. It does a lot and brings new abstractions. Those abstractions aren’t always justified for all problems. I’m sure that there are plenty of people using Kubernetes that could get by with something simpler.
  • That being said, I think that, as engineers, we tend to discount the complexity we build ourselves vs. complexity we need to learn. 个人也觉得 k8s 管的太宽了,实现基本功能,外围的我们自己做,也比学它的弄法要好。
  • 文章的后半部分基本都是吐槽,没啥实质的内容。

An architecture of small apps