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58同城高可用Docker容器云平臺(tái)的技術(shù)演進(jìn)之路

云計(jì)算
本文和大家分享在私有云平臺(tái)實(shí)施過(guò)程中的相關(guān)容器技術(shù)實(shí)踐,主要從以下三個(gè)部分來(lái)進(jìn)行討論。

 58 私有云平臺(tái)是 58 同城架構(gòu)線基于容器技術(shù)為內(nèi)部服務(wù)開(kāi)發(fā)的一套業(yè)務(wù)實(shí)例管理平臺(tái)。

它支持業(yè)務(wù)實(shí)例按需擴(kuò)展,秒級(jí)伸縮,平臺(tái)提供友好的用戶交互過(guò)程,規(guī)范化的測(cè)試、上線流程,旨在將開(kāi)發(fā)、測(cè)試人員從基礎(chǔ)環(huán)境的配置與管理中解放出來(lái),使其更聚焦于自己的業(yè)務(wù)。

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本文和大家分享在私有云平臺(tái)實(shí)施過(guò)程中的相關(guān)容器技術(shù)實(shí)踐,主要從以下三個(gè)部分來(lái)進(jìn)行討論:

  • 背景:當(dāng)前存在哪些問(wèn)題,為什么使用容器技術(shù)。
  • 整體架構(gòu):整個(gè)容器技術(shù)的架構(gòu)方案。
  • 核心模塊的設(shè)計(jì)方案:一些核心模塊的選型決策與解決方案。

為什么使用容器技術(shù)

在沒(méi)有用容器化技術(shù)之前,我們存在這些問(wèn)題:

01資源利用率問(wèn)題

不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)資源的需求是不一樣的,有 CPU 密集型、內(nèi)存密集型、網(wǎng)絡(luò)密集型,這就可能導(dǎo)致資源利用率不合理的問(wèn)題。比如,一個(gè)機(jī)器上部署的服務(wù)都是網(wǎng)絡(luò)密集型,那么 CPU 資源和內(nèi)存資源就都浪費(fèi)了。

有些業(yè)務(wù)可能只聚焦于服務(wù)本身而忽略機(jī)器資源利用率的問(wèn)題。

02混合部署交叉影響

對(duì)于線上服務(wù),一臺(tái)機(jī)器要混合部署多個(gè)服務(wù),那么服務(wù)之間可能存在相互影響的情況。

比如,一個(gè)服務(wù)由于某些原因突然網(wǎng)絡(luò)流量暴漲,可能把整個(gè)機(jī)器的帶寬都打滿,那么其他服務(wù)就會(huì)受到影響。

03擴(kuò)/縮容效率低

當(dāng)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)需要進(jìn)行擴(kuò)/縮容時(shí),從機(jī)器下線到應(yīng)用部署、測(cè)試,周期較長(zhǎng)。當(dāng)業(yè)務(wù)遇到突發(fā)流量高峰時(shí),機(jī)器到手部署后,可能流量高峰已經(jīng)過(guò)去了。

04多環(huán)境代碼不一致

由于過(guò)去內(nèi)部開(kāi)發(fā)流程的不規(guī)范,存在一些問(wèn)題,業(yè)務(wù)提測(cè)的代碼在測(cè)試環(huán)境測(cè)試完畢后,在沙箱可能會(huì)進(jìn)行修改、調(diào)整,然后再打包上線。

這就會(huì)導(dǎo)致測(cè)試的代碼和線上運(yùn)行的代碼是不一致的,增加了服務(wù)上線的風(fēng)險(xiǎn),也增加了線上服務(wù)故障排查的難度。

05缺少穩(wěn)定的線下測(cè)試環(huán)境

在測(cè)試過(guò)程中,會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題,服務(wù)依賴的其他下游服務(wù)都沒(méi)有提供穩(wěn)定的測(cè)試環(huán)境。

這導(dǎo)致無(wú)法在測(cè)試環(huán)境模擬整個(gè)線上流程進(jìn)行測(cè)試,所以很多測(cè)試同學(xué)會(huì)用線上服務(wù)進(jìn)行測(cè)試,這里有很高的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

為了解決上述問(wèn)題,架構(gòu)線云團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了技術(shù)選型與反復(fù)論證,最終決定使用 Docker 容器技術(shù)。

58 私有云整體架構(gòu)

58 私有云的整體架構(gòu)如下圖:

01基礎(chǔ)設(shè)施

整個(gè)私有云平臺(tái)接管了所有的基礎(chǔ)設(shè)施,包括服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等資源。

02容器層

基礎(chǔ)設(shè)施之上提供了整個(gè)容器初始化層,容器初始化層包含 Kubernetes、Agent、IPAM;Kubernetes 是 Docker 的調(diào)度和管理組件。

Agent 部署在宿主機(jī)上,用于系統(tǒng)資源和底層基礎(chǔ)設(shè)施的管理,包含監(jiān)控采集、日志采集、容器限速等。IPAM 是 Docker 的網(wǎng)絡(luò)管理模塊,用于管理整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的 IP 資源。

03資源管理

容器層之上是資源管理層,包含容器管理、縮擴(kuò)容、回滾降級(jí)、上線發(fā)布、配額管理、資源池管理等模塊。

04應(yīng)用層

運(yùn)行用戶提交的業(yè)務(wù)實(shí)例,可以是任意編程語(yǔ)言。

05基礎(chǔ)組件

私有云平臺(tái)為容器運(yùn)行環(huán)境提供必備的基礎(chǔ)組件,包含服務(wù)發(fā)現(xiàn)、鏡像中心、日志中心、監(jiān)控中心。

06服務(wù)發(fā)現(xiàn)

接入云平臺(tái)的服務(wù)提供統(tǒng)一的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制,便捷業(yè)務(wù)接入云平臺(tái)。

07鏡像中心

存儲(chǔ)業(yè)務(wù)鏡像,分布式存儲(chǔ),可彈性擴(kuò)展。

08日志中心

中心化收集業(yè)務(wù)實(shí)例日志,提供統(tǒng)一的可視化入口,方便用戶分析與查詢。

09監(jiān)控中心

匯總?cè)康乃拗骱腿萜鞅O(jiān)控信息,監(jiān)控視圖化,報(bào)警定制化,為智能化調(diào)度提供基礎(chǔ)。

10統(tǒng)一門(mén)戶

可視化的 UI 門(mén)戶頁(yè)面,規(guī)范化整個(gè)業(yè)務(wù)流程,簡(jiǎn)潔的用戶流程,可動(dòng)態(tài)管理整個(gè)云環(huán)境的所有資源。

全新的架構(gòu)帶來(lái)全新的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)方式:

平臺(tái)定義了四套基礎(chǔ)環(huán)境:

  • 測(cè)試環(huán)境:測(cè)試人員進(jìn)行功能測(cè)試,對(duì)接到線下環(huán)境。
  • 沙箱環(huán)境:程序預(yù)發(fā)布環(huán)境,對(duì)接到線上環(huán)境。
  • 線上環(huán)境:提供服務(wù)的線上環(huán)境。
  • 穩(wěn)定環(huán)境:運(yùn)行在線下環(huán)境的實(shí)例,為其他上游服務(wù)提供穩(wěn)定的測(cè)試環(huán)境實(shí)例。

業(yè)務(wù)基于 SVN 提交的代碼構(gòu)建鏡像,鏡像的整個(gè)生命周期就是在 4 個(gè)環(huán)境中流轉(zhuǎn)。因?yàn)槭腔谕粋€(gè)鏡像創(chuàng)建實(shí)例,所以可以保證測(cè)試通過(guò)的程序與線上運(yùn)行的程序是完全一致的。

核心模塊的設(shè)計(jì)方案

開(kāi)發(fā) 58 私有云平臺(tái)需要考慮很多細(xì)節(jié),這里主要和大家分享下其中的五個(gè)核心模塊:

  • 容器管理。
  • 網(wǎng)絡(luò)模型。
  • 鏡像倉(cāng)庫(kù)。
  • 日志收集。
  • 監(jiān)控告警。

有了這幾個(gè)核心模塊,平臺(tái)就有了基礎(chǔ)框架,可以運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。

01容器管理

我們調(diào)研的基于 Docker 的管理平臺(tái)主要有三個(gè):Swarm、Mesos、Kubernetes,通過(guò)對(duì)比,我們最終選擇了 Kubernetes。

Swarm 功能過(guò)于簡(jiǎn)陋,所以最早就 pass 了,Mesos + Marathon 是一個(gè)成熟的解決方案,但是社區(qū)不夠活躍,而且使用起來(lái)要熟悉兩套框架。

Kubernetes 是專門(mén)針對(duì)容器技術(shù)提供的調(diào)度管理平臺(tái),更專一,社區(qū)非常活躍,配套的組件與解決方案較多,使用它的公司也越來(lái)越多,通過(guò)和一些公司溝通,他們也在逐步的將 Docker 應(yīng)用從 Mesos 遷移到 Kubernetes 上。

下面表格為我們團(tuán)隊(duì)關(guān)注點(diǎn)的一些對(duì)比情況:

02網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)模型是任何云環(huán)境都必須面對(duì)的問(wèn)題,因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)規(guī)模一旦擴(kuò)大之后,會(huì)帶來(lái)各種問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)選型這塊,針對(duì) Docker 和 Kubernetes 的特性,對(duì)六種組網(wǎng)方式進(jìn)行了對(duì)比,如下所示:

針對(duì)每種網(wǎng)絡(luò)模型,云團(tuán)隊(duì)都做了相應(yīng)的性能測(cè)試,Calico 除外,因?yàn)楣舅玫臋C(jī)房不支持開(kāi)啟 BGP 協(xié)議,所以沒(méi)有進(jìn)行測(cè)試。

iPerf 測(cè)試網(wǎng)絡(luò)帶寬結(jié)果如下:

Qperf 測(cè)試 TCP 延遲結(jié)果如下:

Qperf 測(cè)試 UDP 延遲結(jié)果如下:

 

通過(guò)測(cè)試結(jié)果可以看出:Host 模式和 Bridge 模式性能與宿主機(jī)是最接近的,其他組網(wǎng)模式還是有一些差距的,這和 Overlay 的原理有關(guān)。

私有云平臺(tái)最終選擇了 Bridge + VLAN 的組網(wǎng)方式,原因如下:

  • 性能較好,組網(wǎng)簡(jiǎn)單,可以與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)無(wú)縫對(duì)接;可以很好的實(shí)現(xiàn)容器與容器、容器與宿主互通。
  • 故障易于調(diào)試,傳統(tǒng)的 SA 即可解決;適應(yīng)任意物理設(shè)備,可大規(guī)模擴(kuò)展。
  • 公司內(nèi)部服務(wù)之間都是基于 RPC 協(xié)議,有自己的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制,可以很好的兼容;現(xiàn)有內(nèi)部框架改動(dòng)小。

由于 VLAN 最多有 4096 個(gè),所以 VLAN 是有個(gè)數(shù)限制的,這也是為什么會(huì)有 VLAN 的原因。

在云平臺(tái)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中,VLAN 是夠用的,未來(lái)隨著使用規(guī)模的擴(kuò)大,技術(shù)的發(fā)展,我們也會(huì)深入研究更合適的組網(wǎng)方式。

網(wǎng)上也有同學(xué)反饋 Calico 的 IPIP 模式網(wǎng)絡(luò)性能也很高;但是考慮到 Calico 當(dāng)前的坑比較多,需要有專門(mén)的網(wǎng)絡(luò)組來(lái)支撐,而這塊是云團(tuán)隊(duì)所欠缺的,所以沒(méi)有深入調(diào)研。

這里還有一個(gè)問(wèn)題,默認(rèn)的使用 Bridge 模式是每個(gè)宿主機(jī)配置不同網(wǎng)段的地址,這樣就可以保證不同宿主機(jī)上為容器分配的 IP 不沖突,但是這樣也會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)大量的 IP 浪費(fèi)。

機(jī)房的內(nèi)網(wǎng)環(huán)境 IP 資源有限,沒(méi)有辦法這樣配置網(wǎng)絡(luò),所以只能開(kāi)發(fā) IPAM 模塊進(jìn)行全局的 IP 管理。

IPAM 模塊的實(shí)現(xiàn)參考了開(kāi)源項(xiàng)目 Shrike 的實(shí)現(xiàn),將可分配的網(wǎng)段寫(xiě)入 etcd 中,Docker 實(shí)例啟動(dòng)時(shí),會(huì)通過(guò) IPAM 模塊從 etcd 中獲取一個(gè)可用 IP,在實(shí)例關(guān)閉時(shí),會(huì)對(duì) IP 進(jìn)行歸還,整體架構(gòu)如下所示:

另外,由于 Kubernetes 不支持使用 CNM,所以我們針對(duì) Kubernetes 源碼進(jìn)行了修改。網(wǎng)絡(luò)方面還有一個(gè)點(diǎn)需要考慮:就是網(wǎng)絡(luò)限速。

03鏡像倉(cāng)庫(kù)

Docker 的鏡像倉(cāng)庫(kù)使用官方提供的鏡像倉(cāng)庫(kù),但是后端提供的存儲(chǔ)系統(tǒng)我們進(jìn)行選型,默認(rèn)的存在本地磁盤(pán)的方式是無(wú)法應(yīng)用到線上系統(tǒng)的。具體的選型如下:

 

通過(guò)對(duì)比,可以看出 Ceph 是最合適的,但是最終云團(tuán)隊(duì)選擇使用 HDFS 作為鏡像倉(cāng)庫(kù)的后端存儲(chǔ),原因如下:

  • Swift 是官方默認(rèn)提供支持的存儲(chǔ)類型,但是搭建一套 Swift 并保證其穩(wěn)定運(yùn)行需要專人深入研究,由于人員有限所以暫沒(méi)使用,Ceph 也是基于同理沒(méi)有進(jìn)行選擇。
  • HDFS 系統(tǒng)公司有專門(mén)的數(shù)據(jù)平臺(tái)部門(mén)在管理和維護(hù),他們更專業(yè),云團(tuán)隊(duì)可以放心的將 Docker 鏡像托管到 HDFS 上。

但是 HDFS 本身也存在一些問(wèn)題,比如壓力大時(shí),NameNode 無(wú)法及時(shí)響應(yīng),未來(lái)我們會(huì)考慮將后端存儲(chǔ)遷移到架構(gòu)線部門(mén)內(nèi)部自研的對(duì)象存儲(chǔ)中,以提供穩(wěn)定高效的服務(wù)。

04日志系統(tǒng)

傳統(tǒng)服務(wù)遷移到容器環(huán)境,日志是一個(gè)大問(wèn)題。因?yàn)槿萜骷从眉翠N,容器關(guān)閉后,容器的存儲(chǔ)也會(huì)被刪除。

雖然可以把容器中的日志導(dǎo)出到宿主機(jī)上的指定位置,但是容器會(huì)經(jīng)常漂移,在排查故障時(shí),我們還需要知道歷史上的某一時(shí)刻,某個(gè)容器在哪臺(tái)宿主機(jī)上運(yùn)行,并且由于使用方?jīng)]有宿主機(jī)的登陸權(quán)限,所以使用方也沒(méi)法很好的獲取日志。

在容器環(huán)境下,需要新的故障排查方式。這里,一個(gè)通用的解決方案就是采用中心化的日志解決方案,將零散的日志統(tǒng)一進(jìn)行收集存儲(chǔ),并提供靈活的查詢方式。

私有云平臺(tái)采用的方案如下:

使用方在管理門(mén)戶上配置要采集的日志,私有云平臺(tái)通過(guò)環(huán)境變量的方式映射到容器中,宿主機(jī)上部署的 Agent 根據(jù)環(huán)境變量獲取要采集的日志,啟動(dòng) Flume 進(jìn)行采集。

Flume 將日志統(tǒng)一上傳到 Kafka 中,上傳到 Kafka 中的日志保證嚴(yán)格的先后順序。

Kafka 有兩個(gè)訂閱者,一個(gè)將日志上傳到搜索服務(wù)中,供管理門(mén)戶查詢使用;一個(gè)將日志上傳到 HDFS 中,用于歷史日志的查詢和下載,使用方也可以自己編寫(xiě) Hadoop 程序?qū)χ付ㄈ罩具M(jìn)行分析。

05監(jiān)控告警

資源的監(jiān)控和報(bào)警也是一個(gè)云平臺(tái)必不可少的部分。針對(duì)容器的監(jiān)控有很多成熟的開(kāi)源軟件可供選擇,58 內(nèi)部也有專門(mén)的監(jiān)控組件,如何更好的監(jiān)控,云團(tuán)隊(duì)也進(jìn)行了相應(yīng)的選型。

最終,云團(tuán)隊(duì)選擇使用 WMonitor 來(lái)作為容器的監(jiān)控組件,因?yàn)?WMonitor 本身集成了物理機(jī)和報(bào)警邏輯,我們不需要再做相對(duì)應(yīng)的開(kāi)發(fā),只需要開(kāi)發(fā)容器監(jiān)控部分的組件,并且針對(duì)內(nèi)部的監(jiān)控需求,我們可以很好的進(jìn)行定制。

Heapster + InfluxDB + Grafana 是 Kubernetes 官方提供的監(jiān)控組件,規(guī)模小時(shí)用它也沒(méi)有問(wèn)題,但是規(guī)模大時(shí)使用它可能會(huì)存在問(wèn)題,因?yàn)樗禽喸儷@取所有節(jié)點(diǎn)監(jiān)控信息的。

后記

以上內(nèi)容是 58 同城架構(gòu)線針對(duì)容器技術(shù)如何落地進(jìn)行的相關(guān)探索,很多技術(shù)選型無(wú)關(guān)優(yōu)劣,只選擇適合 58 相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景的。整個(gè)云平臺(tái)要解決的技術(shù)點(diǎn)有很多,這里選取了其中幾個(gè)關(guān)鍵的點(diǎn)和大家進(jìn)行分享。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 58架構(gòu)師微信公眾號(hào)
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