蘑菇街 私有云Docker实例应用

蘑菇街 私有云Docker实例应用

对于蘑菇街而言，每年的11.11已经成为一年中最大的考验，考验的是系统稳定性，容灾能力，紧急故障处理，运维等各个方面的能力。蘑菇街的私有云平台，从无到有，已经经过了近一年的发展，生产环境上经历了3次大促，稳定性方面得到了初步验证。本文我将从架构、技术选型、应用等角度来谈谈蘑菇街的私有云平台。

另，ArchSummit全球架构师峰会北京站将于2015年12月18日~19日在北京国际会议中心召开，大会设置了《揭秘双十一背后的技术较量》专题来深入解读双十一背后的技术故事，欢迎关注。

蘑菇街的私有云平台（以下简称蘑菇街私有云）是蘑菇街面向内部上层业务提供的基础性平台。通过基础设施的服务化和平台化，可以使上层业务能够更加专注在业务自身，而不是关心底层运行环境的差异性。它通过基于Docker的CaaS层和KVM的IaaS层来为上层提供IaaS/PaaS层的云服务，以提高物理资源的利用率，以及业务部署和交付的效率，并促进应用架构的拆分和微服务化。

在架构选型的时候，我们觉得Docker的轻量化，秒级启动，标准化的打包／部署／运行的方案，镜像的快速分发，基于镜像的灰度发布等特性，都十分适合我们的应用场景。而Docker自身的集群管理能力在当时条件下还很不成熟，因此我们没有选择刚出现的Swarm，而是用了业界最成熟的OpenStack，这样能同时管理Docker和KVM虚拟机。相对来说，Docker适合于无状态，分布式的业务，KVM适合对安全性，隔离性要求更高的业务。
对于上层业务来说，它不需要关心是运行在容器中，还是KVM虚拟机里。今后的思路是应用的微服务化，把上层的业务进行拆分，变成一个个微服务，从而对接PaaS基于容器的部署和灰度发布。

技术架构

在介绍双十一的准备工作之前，我先简单介绍一下蘑菇街私有云的技术架构。

我们采用的是OpenStack＋novadocker＋Docker的架构模式，novadocker是StackForge上一个开源项目，它做为nova的一个插件，通过调用Docker的RESTful接口来控制容器的启停等动作。每个Docker就是所谓的“胖容器”，它会有独立的IP地址，通过supervisord来管理容器内的子进程，常见的如SSHD、监控agent等进程。

我们在IaaS的基础上自研了PaaS层的编排调度等组件，实现了应用的d性伸缩、灰度升级，支持一定的调度策略。我们通过Docker和Jenkins实现了持续集成（CI）。Git中的项目如果发生了git push等动作，便会触发Jenkins Job进行自动构建，如果构建成功便会生成Docker Image并push到镜像仓库。基于CI生成的Docker Image，可以通过PaaS的API或界面，进行开发测试环境的实例更新，并最终进行生产环境的实例更新，从而实现持续集成和持续交付。
网络方面，我们没有采用Docker默认提供的NAT网络模式，NAT会造成一定的性能损失。通过OpenStack，我们支持Linux bridge和openvswitch，不需要启动iptables，Docker的性能接近物理机的95%。

准备工作 稳定性

迎战双11，最重要的当然是确保稳定性。通过近一年的产品化和实际使用，我们积累了丰富的提高稳定性的经验。
对于那些已遇到过的问题，需要及时采用各种方式进行解决或者规避。

比如说，CentOS6.5对network namespace支持不好，在Docker容器内创建Linux bridge会导致内核crash，upstream在2.6.32-504中修复了这个bug，因此线上集群的内核版本，必须升级至2.6.32－504或以上。

又比如，CentOS6.5自带的device mapper存在dm-thin discard导致内核可能随机crash，这个问题我们早在四月份的时候已经发现并解决了，解决的办法是关闭discard support，在docker配置中添加“--storage-opt dm.mountopt=nodiscard --storage-opt dm.blkdiscard=false”，并且严格禁止磁盘超配，因为磁盘超配可能会导致整个device mapper无法分配磁盘空间，而把整个文件系统变成只读，从而引起严重问题。

监控

我们在双11前重点加强的是针对容器的监控。

在此之前，我们已经自研了一套container tools。主要功能有两个：一是能够以容器为粒度计算load值，可以根据load值进行容器粒度的qps限流。二是替换了原有的top、free、iostat、uptime等命令，确保运维在容器内使用常用命令时看到的是容器的值，而不是整个物理机的值。双十一之后我们还会把lxcfs移植到我们的平台上来。

在宿主机上，我们增加了多维度的阈值监控和报警，包括对关键进程的存活性监控／语义监控，内核日志的监控，实时pid数量的监控，网络连接跟踪数的监控，容器oom的监控报警等等。

实时pid数量监控

为什么要监控实时的pid数量呢？因为目前的Linux内核对pid的隔离性支持是不完善的。还没有任何Linux发行版能做到针对pid按照容器粒度进行pid_max限制。

曾经发生过一个真实的案例是：某个用户写的程序有bug，创建的线程没有及时回收，容器中产生了大量的线程，最后在宿主机上都无法执行命令或者ssh登陆，报的错是"bash: fork: Cannot allocate memory"，但是此时通过free命令看到空闲的内存却是足够的。

为什么会这样呢？根本原因是内核中的pid_max(/proc/sys/kernel/pid_max)是全局共享的。当一个容器中的pid数目达到上限32768，会导致宿主机和其他容器无法创建新的进程。最新的4.3-rc1才支持对每个容器进行pid_max的限制。

内存使用监控

值得一提的是，我们发现cgroup提供的内存使用值是不准确的，比真实使用的内存值要低。因为内核memcg无法回收slab cache，也不对dirty cache量进行限制，所以很难估算容器真实的内存使用情况。曾经发生过统计的内存使用率一到70-80%，就发生OOM的情况。为此，我们调整了容器内存的计算算法，根据经验值，将cache的40%算做rss，调整后的内存计算比之前精确了不少。

日志乱序

还有一个问题是跑Docker的宿主机内核日志中经常会产生字符乱序，这样会导致日志监控无法取到正确的关键字进行报警。
经过分析发现，这个跟我们在宿主机和Docker容器中都跑了rsyslogd有关。由于内核中只有一个log_buf缓冲区，所有printk打印的日志先放到这个缓冲区中，docker host以及container上的rsyslogd都会通过syslog从kernel的log_buf缓冲区中取日志，导致日志混乱。通过修改container里的rsyslog配置，只让宿主机去读kernel日志，就能解决这个问题。

隔离开关

平时我们的容器是严格隔离的，我们做的隔离包括CPU、内存和磁盘IO，网络IO等。但双十一的业务量可能是平时的十几倍或几十倍。我们为双十一做了不少开关，在压力大的情况下，我们可以为个别容器进行动态的CPU，内存等扩容或缩容，调整甚至放开磁盘iops限速和网络的TC限速。

健康监测

我们还开发了定期的健康监测，定期的扫描线上可能存在的潜在风险，真正做到提前发现问题，解决问题。
灾备和紧急故障处理

除了稳定性，灾备能力也是必须的，我们做了大量的灾备预案和技术准备。比如我们研究了不启动Docker Daemon的情况下，离线恢复Docker中数据的方法。具体来说，是用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到Docker实例所用的dm设备号，通过mount这个临时设备，就可以恢复出原来的数据。

我们还支持Docker容器的冷迁移。通过管理平台的界面可以一键实现跨物理机的迁移。
与已有运维系统的对接

Docker集群必须能与现有的运维系统无缝对接，才能快速响应，真正做到秒级的d性扩容／缩容。我们有统一的容器管理平台，实现对多个Docker集群的管理，从下发指令到完成容器的创建可以在7秒内完成。

性能优化

我们从系统层面也对docker做了大量的优化，比如针对磁盘IO的性能瓶颈，我们调优了像vm.dirty_expire_centisecs,vm.dirty_writeback_centisecs, vm.extra_free_kbytes这样的内核参数。还引入了Facebook的开源软件flashcache，将SSD作为cache，显著的提高docker容器的IO性能。

我们还通过合并镜像层次来优化docker pull镜像的时间。在docker pull时，每一层校验的耗时很长，通过减小层数，不仅大小变小，docker pull时间也大幅缩短。

镜像

文件层数

文件大小

docker pull时间

原镜像 13 1.051 GB 2m13 新镜像 1 674.4 MB 0m26

总结

总的来说，双11是对蘑菇街私有云的一次年终大考，对此我们已有了充分的准备。随着Docker集群部署的规模越来越大，我们还有很多技术难题有待解决，包括容器本身的隔离性问题，集群的d性调度问题等等。同时我们也很关注Docker相关的开源软件Kubernetes、Mesos、Hyper、criu、runC的发展，未来将引入容器的热迁移，Docker Daemon的热升级等特性。

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