探讨分享 - 容器与持久化存储

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分享主题

• 容器正逐渐成为云上应用的标准部署单元，容器该如何解决持久化存储的需求？

• 容器编排系统已成当红炸子鸡，在无状态的容器中，存储系统面临哪些新的挑战？

• 容器与持久化存储系统是融合架构还是分离架构？

本次交流与大家围绕上述几个问题探讨容器和持久化存储相关知识。

容器对存储插件的定义

以Docker为例，Docker对存储卷定义了一组简单的接口，外部存储只要实现简单的接口便可以和外部存储对接。

Docker daemon和plugin daemon基于unix域套接字，使用Restful API进行通信，下面是详细的API：

• Plugin.Activate :                    握手。

• VolumeDriver.Create :           创建卷。

• VolumeDriver.Mount :            挂载卷。

• VolumeDriver.Path :               获取卷的路径。

• VolumeDriver.Unmount :        卸载卷。

• VolumeDriver.Remove :          删除卷。

• VolumeDriver.List :                 获取volume列表。

• VolumeDriver.Get :                 获取volume信息。

• VolumeDriver.Capabilities :     获取volume属性。

从上面这组接口可以看出，Docker容器是通过mount的方式将外部存储挂载到本地目录，尽量使内部应用程序对存储是无感知的，应用程序就像使用本地目录一样使用外部存储卷，而将外部存储的管理交给存储Plugin负责（如Flocker、RancherConvoy，REX-Ray等）。

容器正逐渐成为云计算平台应用程序的标准部署单元，容器能轻易的将各式各样的应用程序及其runtime打包成统一的对象，于是编排调度系统能把各种应用程序当成统一的容器进行处理，大大简化编排调度系统的复杂度。结合Docker对存储插件的定义，不难看出Docker希望容器的运行环境独立而纯粹，不希望引入有状态和复杂的存储系统。

存储插件

Convoy作为一个Dockervolume plugin，支持不同的后端存储，为Docker提供MountPoint，也就是一个的目录，可能是挂载了后端存储、本地块设备或者就是本地目录。

Convoy的代码从结构、风格和使用的库，都与Docker十分相似，并且比Docker简单很多。在源码级别上值得留意的点，我感觉有两点。①插件式结构与Interface的运用。② 作者对事物的抽象能力与方法。

1、Convoy Daemon (Convoy/Daemon) 

Daemon是主要的功能模块，可以接收来自Convoy client和Docker的命令，对Backend存储进行了抽象，以便统一管理。下面先从Daemon的启动开始。

1.1Daemon进程启动

1）执行命令： convoy daemon --drivers glusterfs --driver-opts glusterfs.servers=192.168.0.3 --driver-opts glusterfs.defaultvolumepool=vol2

2）Convoy程序解析参数，获得Daemon子命令，调用到daemon.Start函数（convoy/daemon/daemon.go)，Start函数中主要围绕Daemon Struct建立所需要环境和配置。

3）Driver初始化，优先从配置文件读取信息忽略命令行输入的参数，如果配置文件不存在则根据命令行参数初始化。

图2. Convoy配置文件内容

遍历DriverList，找到配置文件或命令行指定的Driver，执行初始化函数Init，并添加到Daemon.ConvoyDrivers中。

4）根据Convoy的工作目录的内容，更新管理元数据，图1中也有相应的模块。

• • NameUUIDIndex： volume name : volume UUID

  • SnapshotVolumeIndex：snapshot UUID : volume UUID

图3.convoy工作目录和volume配置文件

5）Router注册：Router提供两部分的路由，并将Daemon的Router指向该Router。

① 处理Convoy Client的命令Client Request Router，处理客户端发送的http request。

②处理来自Docker的请求Docker Volume Plugin Router，Convoy本身就是Docker的Volume Plugin，提供了如下的接口。

6） http server启动，根据sockFile=/var/run/convoy/convoy.sock 和 上一步骤的Router，启动http server。

2.2 Daemon的请求处理逻辑

Daemon启动后便可以处理请求（Convoy client或Docker），主要处理逻辑Router收到HTTP请求，将请求分发给各个模块：Docker、Volume、Snapshot、Backup。这个4个逻辑模块根据Drivername(指定的或者默认的)从Daemon.ConvoyDrivers中获取对应的Driver。ConvoyDrivers中的Driver是实现了ConvoyDriver interface的结构。

图4.convoy daemon请求处理逻辑

从图4中可以看出ConvoyDriver接口规定了3组接口对应Volume，Snapshot，Backup的操作，用于操作Backend Storage。逻辑处理最终调用这些接口访问Backend Storage。

2.3 ConvoyDriver implement

截止到0.4.3版本，Convoy支持4中后端存储（实现了ConvoyDriver接口），如下表。Convoy是如何对后端存储进行抽象和管理的，主要使用了4种结构Driver：

Volume，Snapshot，Device：

• Driver：主要实现了ConvoyDriver接口，提供对Volume，Snapshot，Backup等功能。

• Volume：管理提供到Docker或者Convoy Client的Volume。

• Snapshot：用于管理Volume的快照。

• Device：管理后端存储提供的存储空间，如：Devicemapper的Device；Glusterfs的Volume；Vfs的目录等。

图5.ConvoyDriver的实现

图5Device结构内容，记录了该Driver的后端存储的信息。

2.4 Objectstore提供实现备份的框架

Objectstore模块是实现BackupOperations接口所需要的基本功能，目前实现了两种备份后端：S3和VFS。提供了两种备份方案：DeltaBlockBackup（增量块）和BackupFile（备份文件）。

• Devicemapper使用DeltaBlockBackup方式备份，实现了DeltaBlockBackupOperations接口。

• Vfs使用BackFile方式备份。

• Volume，Snapshot，Backup用于管理备份存储的数据。

• ObjectStoreDriver后端备份存储需要实现的接口。

• S3ObjectStoreDriver，VfsObjectStoreDriver实现ObjectStoreDriver。

Ebs在实现BackupOperations接口时，使用Ebs自身的Client来实现Backup。Ebs本身就是一个分布式存储系统，不再需要额外的Objectstore对其进行备份。

图6. objectstore框架

通过Vfs备份的目录结构：

Volume.Cfg的内容，保存图6中的Volume结构

Backup_[id].cfg，保存图6中的Backup结构

Blocks目录保存了Snapshot存储的真实数据，以Block的形式存储在不同目录。

容器、应用程序、持久化存储

容器与持久化存储，在我看来本不该拿来一起讨论，二者关联性是比较弱的。容器是一种打包方式，基于这种打包方式带来了一系列的好处，如部署、程序运行环境统一，编排，调度等，诚然这些貌似与外部持久化存储真心没太大关系。其实对持久化存储真正有需求的是容器里面的应用程序，应用程序对存储的需求是多种多样的。基于容器化应用程序带来的好处，运维工程师都是期望能将更多的应用程序容器化，以减轻运维负担。

对于无状态应用程序，容器化几乎带来的只有好处。但对于一些有状态的应用程序，如数据库，需要进行容器化时，便面临持久化存储的问题。下面是一个外部持久化存储解决 mysql 容器化问题的例子。

三台运行Mysql数据库的主机将持久化存储系统的虚拟磁盘映射上，Mysql将数据写入这些虚拟磁盘中。

当其中一个MySQLl数据库发生故障时，在新的主机上将故障主机的虚拟磁盘映射上，供MySQL使用，可以快速恢复数据库故障。

此时，将MySQL数据库容器化将变得十分简单，编排调度系统，能够快速发现MySQL集群异常，并快速调度其他主机上，减少故障时间。

由上述讨论，其实无论容器在或不在，存储还是存储。当然为了适应容器的快速迁移（相对于虚拟机），多种多样的应用程序对存储也提出了细粒度控制、应用感知、快速创删等新的需求，但存储作为以稳定性为重的基础设施，依然万变不离其宗。

持久化存储系统的选择

持久化存储系统可分为开源存储系统和商业存储系统。通常商业存储系统会由厂商解决所有问题，这里就不谈商业化存储了。开源分布式存储方案如下：

• 块存储： Ceph rbd，Sheepdog

• 文件存储： Glusterfs，Cephfs，Hdfs

• 对象存储： OpenStack Swift，Ceph Rgw

块存储、文件存储、对象存储三种存储访问方式不同的存储系统，最合适容器的，我想应该是对象存储系统，对象存储系统是通过URL访问的，应用程序只需要知道对象存储系统的URL就可以直接访问存储系统，这种方式更贴近容器的无状态、临时性和快速调度。

为什么选择分布式存储系统？

1. 云计算时代，传统存储不能满足虚拟化、容器对存储的需求

• 传统存储缺少灵活性，虚拟机、容器的部署及其负载是快速变化的，并且容器还是快速迁移的。

• 传统存储缺少自动化

• 传统存储缺少细粒度控制

• 传统存储的配置是非常严格的

2. 构建存储的TCO(总拥有成本)十分高昂

• 数据量成指数级增长，但存储的预算却没有相应的增长，传统存储的价格是无法承受之痛。

• 数据规模快速增长，企业往往需要过度预算，过度采购，因为传统存储的扩展，升级和替换是十分昂贵的。

3. 高昂的存储系统运营成本(OPEX)

• 需要专业的存储管理团队，不仅需要学习专业的存储知识，还要学习存储厂商指定的技巧。

• 处理存储系统问题是相当花费时间。

当然开源分布式存储系统，只解决了第1，2点，第3点并没有得到有效的解决，反而有点加深的趋势。

Q&A

Q1：有容云在Ceph上遇到哪些坑？都是怎么解决的？

A：有容云并没有使用ceph，我们考虑到Ceph本身过于庞大和复杂，产品化难度太大，于是完全自研一套分布式存储产品。

Q2：Ceph做过哪些优化？

A：Ceph结与 Linux 都有许多参数进行调优，Ceph本身也有多种Cache，目前也使用Spdk进行优化。

Q3：问个与存储无关的问题，在优化了DockerFile后，构建 Java 镜像还是大约要6分钟左右，还有其他优化方案吗？每天开发环境要构建上100次感觉太慢了。

A：这个需要先找到构建镜像的瓶颈在哪里，是否存在需要在网络上下载安装包，还是编译时间太长，导致构建缓慢。针对瓶颈解决问题。

Q4：Gluster与Ceph的区别是啥？应用场景有哪些不同？

A：Gluster支持文件接口，Ceph支持块，文件，对象接口；简单的Gluster比较简单，社区版本就已经足够稳定，但是海量小文件问题比较突出。Ceph随着OpenStack已经十分火了，社区很活跃，也有不少存储厂商基于Ceph做分布式存储产品。

Q5：我用了Glusterfs，我想问下有什么需要注意和优化的地方？

A：Glusterfs社区版本就足够稳定了，在规划初期尽量避免出现单卷出现海量小文件问题。

Q6：Convoy不支持Ceph？并没有说明Docker怎么与Ceph结合使用。

A：Convoy不支持Ceph，并且已经不再更新，Docker跟Ceph结合非常简单，或者说Docker跟所有外部存储结合都非常简单，就像分享内容提到的满足几个接口就行了。

Q7：对象存储，和块存储是不是有不同的技术选型？

A：当然两者应用场景不一样，块存储主要是在虚拟化环境、数据库场景。对象存储优势在于大规模海量数据和HTTP接口上。 针对不同的应用场景选型，如果需要非常大规模的，跨区域的场景建议使用OpenStack Swift，简单好用。如果应用场景既需要块存储，对象存储只需要中小规模的情况，一个Ceph搞定所有，也是不小的诱惑。如果公司内部没有专业的研发和运维团队，谨慎使用开源存储上生产。

Q8：开源化存储Ceph和Sheepdog的Iops能达到多少？这两种存储的使用场景。

A：具体的IOPS跟物理的存储介质和如何设置Cache的关系太大了，Ceph用的最多的地方就是块存储，Sheepdog是块存储。个人感觉，Ceph的设计比较学院派，大而全，数据拆分很细，元数据很多，维护难度较大，但是社区活跃，找人比较容易一些。Sheepdog体量小，架构复杂度较低，但出问题估计找人难度大。两者都可以块存储，应用场景类似。

Q9：Docker已经提供了Volume功能，Convoy做为Docker的插件，在那方面有做改进或者优化？而且我们在实际部署Docker应用的时候，一般都没有考虑过存储的问题，都是通过存储工程师分配好的文件（包含共享存储），为何要引入Convoy？

A：Docker的Volume是使用本地存储系统，通过Volume Plugin机制访问外部存储，如Convoy就是Docker Volume Plugin的一种实现。

Q10：Ceph的稳定性和性能如何？

A：无异常情况稳定性还是可以的，分布式存储系统性能都是个问题，最好有专门的工程师进行调优和维护，任何软件长时间运行总是会出问题的，必须找到人救火。

Q11：我刚来没太看清楚，但是对最后那个MySQL的例子比较感兴趣，我的理解是三个MySQL实例同时连接到存储，然后一个挂了后，另起一个实例，我的问题是，这之前的三个存储是共享数据的Cluster集群环境嘛？如果是怎么保证数据的一致性和写入冲突问题？

A：多个MySQL最好不要挂同一个存储空间，数据的性能瓶颈在于存储端，多个挂一个存储卷并不会提升性能。通常都是有上层业务来实现分表分库，负载均衡，从而避免一致性问题。例子中是每个MySQL实例挂载一个单独卷。

Q12：Kafka、Zk、Redius这些本地集群化组件，是否有必要容器化部署，有什么衡量标准？

A：还是容器化带来一系列好处吧，快速部署，开发测试运行环境统一、灵活，扩容缩容等。具体没什么衡量标准，由架构决定是否需要容器化。建议尽可能多的容器化。

Q13：能说下Ceph的瓶颈在哪方面吗？

A：磁盘和网络，计算机体系结构中最慢的两个部件。Ceph的代码级没有什么可以优化的空间。当然Ceph的强一致性，造成io路径加长会影响性能。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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