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    11选5 直播:Docker容器实现原理及容器隔离性踩坑介绍

    本文讲述了 关于容器隔离性的一个“坑”

    正如Docker官方的口号:“Build once,Run anywhere,Configure once,Run anything”,Docker 被贴上了如下标签:轻巧、秒级启动、版本管理、可移植性等等,这些优点让它出现之初就收到极大的关注。现在,Docker已经不仅仅是开发测试阶段使用的工具,大家已经在生产环境中大量使用。今天我们给大家介绍关于容器隔离性的一个“坑”。在此之前,我们先来回顾一下 Docker 容器的底层实现原理。

    容器底层实现

    我们都知道,虚拟机与容器的底层实现原理是不同的,正如下图对比:

    虚拟机实现资源隔离的方法是利用一个独立的 Guest OS,并利用 Hypervisor 虚拟化CPU、内存、IO 设备等实现的。例如,为了虚拟化内存,Hypervisor 会创建一个shadow page table,正常情况下,一个 page table 可以用来实现从虚拟内存到物理内存的翻译。相比虚拟机实现资源和环境隔离的方案,Docker 就显得简练很多,它不像虚拟机一样重新加载一个操作系统内核,引导、加载操作系统内核是一个比较耗时而又消耗资源的过程,Docker 是利用 Linux 内核特性实现的隔离,运行容器的速度几乎等同于直接启动进程。

    关于 Docker 实现原理,简单总结如下:

    • 使用 Namespaces 实现了系统环境的隔离,Namespaces 允许一个进程以及它的子进程从共享的宿主机内核资源(网络栈、进程列表、挂载点等)里获得一个仅自己可见的隔离区域,让同一个 Namespace 下的所有进程感知彼此变化,对外界进程一无所知,仿佛运行在一个独占的操作系统中;
    • 使用 CGroups 限制这个环境的资源使用情况,比如一台16核32GB的机器上只让容器使用2核4GB。使用 CGroups 还可以为资源设置权重,计算使用量,操控任务(进程或线程)启停等;
    • 使用镜像管理功能,利用 Docker 的镜像分层、写时复制、内容寻址、联合挂载技术实现了一套完整的容器文件系统及运行环境,再结合镜像仓库,镜像可以快速下载和共享,方便在多环境部署。

    正因为 Docker 不像虚机虚拟化一个 Guest OS,而是利用宿主机的资源,和宿主机共用一个内核,所以会存在下面问题:

    注意:存在问题并不一定说就是安全隐患,Docker 作为最重视安全的容器技术之一,在很多方面都提供了强安全性的默认配置,其中包括:容器 root 用户的 Capability 能力限制,Seccomp 系统调用过滤,Apparmor 的 MAC 访问控制,ulimit 限制,镜像签名机制等。

    1、Docker 是利用 CGroups 实现资源限制的,只能限制资源消耗的最大值,而不能隔绝其他程序占用自己的资源;

    2、Namespace 的6项隔离看似完整,实际上依旧没有完全隔离 Linux 资源,比如/proc 、/sys 、/dev/sd*等目录未完全隔离,SELinux、time、syslog 等所有现有 Namespace 之外的信息都未隔离。

    容器隔离性踩过的坑

    在使用容器的时候,大家很可能遇到过这几个问题:

    1、在 Docker 容器中执行 top、free 等命令,会发现看到的资源使用情况都是宿主机的资源情况,而我们需要的是这个容器被限制了多少 CPU,内存,当前容器内的进程使用了多少;

    2、在容器里修改/etc/sysctl.conf,会收到提示”sysctl: error setting key ‘net.ipv4….’: Read-only file system”;

    3、程序运行在容器里面,调用API获取系统内存、CPU,取到的是宿主机的资源大??;

    4、对于多进程程序,一般都可以将 worker 数量设置成 auto,自适应系统CPU核数,但在容器里面这么设置,取到的CPU核数是不正确的,例如 Nginx,其他应用取到的可能也不正确,需要进行测试。

    这些问题的本质都一样,在 Linux 环境,很多命令都是通过读取/proc 或者 /sys 目录下文件来计算资源使用情况,以free命令为例:

    [email protected]:~$ strace free
    execve("/usr/bin/free", ["free"], [/* 66 vars */]) = 0
    ...
    statfs("/sys/fs/selinux", 0x7ffec90733a0) = -1 ENOENT (No such file or directory)
    statfs("/selinux", 0x7ffec90733a0) = -1 ENOENT (No such file or directory)
    open("/proc/filesystems", O_RDONLY) = 3
    ...
    open("/sys/devices/system/cpu/online", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3
    ...
    open("/proc/meminfo", O_RDONLY) = 3
    +++ exited with 0 +++
    [email protected]:~$

    包括各个语言,比如 Java,NodeJS,这里以 NodeJS 为例:

    const os = require('os');
    const total = os.totalmem();
    const free = os.freemem();
    const usage = (free - total) / total * 100;

    NodeJS 的实现,也是通过读取/proc/meminfo文件获取内存信息。Java 也是类似。

    我们都知道,JVM 默认的最大 Heap 大小是系统内存的1/4,假若物理机内存为10G,如果你不手动指定Heap大小,则JVM默认Heap大小就为2.5G。JavaSE8(<8u131) 版本前还没有针对在容器内执行高度受限的 Linux 进程进行优化,JDK1.9以后开始正式支持容器环境中的CGroups内存限制,JDK1.10这个功能已经默认开启,可以查看相关Issue (Issue地址:https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-8146115 )。熟悉 JVM 内存结构的人都清楚,JVM Heap 是一个只增不减的内存模型,Heap 的内存只会往上涨,不会下降。在容器里面使用Java,如果为 JVM 未设置 Heap 大小,Heap 取得的是宿主机的内存大小,当 Heap 的大小达到容器内存大小时候,就会触发系统对容器OOM,Java 进程会异常退出。常见的系统日志打印如下:

    memory: usage 2047696kB, limit 2047696kB, failcnt 23543
    memory+swap: usage 2047696kB, limit 9007199254740991kB, failcnt 0
    ......
    Free swap = 0kB
    Total swap = 0kB
    ......
    Memory cgroup out of memory: Kill process 18286 (java) score 933 or sacrifice child

    对于 Java 应用,下面提供两个办法来设置 Heap

    1、对于 JavaSE8(<8u131)版本,手动指定最大堆大小。

    docker run 的时候通过环境变量传参确切限制最大 heap 大?。?/p>

    docker run -d -m 800M -e JAVA_OPTIONS='-Xmx300m' openjdk:8-jdk-alpine

    2、对于 JavaSE8(>8u131)版本,可以使用上面手动指定最大堆大小,也可以使用下面办法,设置自适应容器内存限制。

    docker run 的时候通过环境变量传参确切限制最大 heap 大小

    docker run -d -m 800M -e JAVA_OPTIONS='-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap -XX:MaxRAMFraction=1' openjdk:8-jdk-alpine

    对比这两种方式,第一种方式缺乏灵活性,在确切知道内存限制大小的情况下可以使用,第二种方法必须在 JavaSE8(>8u131) 版本才能使用。

    当你启动一个容器时候,Docker 会调用 libcontainer 实现对容器的具体管理,包括创建 UTS、IPS、Mount 等 Namespace 实现容器之间的隔离和利用 CGroups 实现对容器的资源限制,在其中,Docker 会将宿主机一些目录以只读方式挂载到容器中,其中包括/proc、/dev、/dev/shm、/sys目录,同时还会建立以下几个链接:

    • /proc/self/fd->/dev/fd
    • /proc/self/fd/0->/dev/stdin
    • /proc/self/fd/1->/dev/stdout
    • /proc/self/fd/2->/dev/stderr 

    保证系统 IO 不会出现问题,这也是为什么在容器里面取到的是宿主机资源原因。

    了解了这些,那么我们在容器里该如何获取实例资源使用情况呢,下面介绍两个方法。

    从CGroups中读取

    Docker 在 1.8 版本以后会将分配给容器的 CGroups 信息挂载进容器内部,容器里面的程序可以通过解析 CGroups 信息获取到容器资源信息。

    在容器里面可以运行 mount 命令查看这些挂载记录

    ...
    cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpu)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuacct type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuacct)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/devices type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,devices)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/freezer type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,freezer)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/perf_event type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,perf_event)
    cgroup on /sys/fs/cgroup/hugetlb type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,hugetlb)
    ...

    在这里我们不讲解 CGroups 对 CPU 和内存的限制都有哪些,只介绍基于Kubernetes 编排引擎下的计算资源管理,对容器 CGroups 都做了哪些支持:

    • 当为 Pod 指定了 requests,其中 requests.cpu 会作为 –cpu-shares 参数值传递给 docker run 命令,当一个宿主机上有多个容器发生 CPU 资源竞争时这个参数就会生效,参数值越大,越容易被分配到 CPU,requests.memory 不会作为参数传递给 Docker,这个参数在 Kubernetes 的资源 QoS 管理时使用;
    • 当为Pod指定了 limits,其中limits.cpu会作为 –cpu-quota 参数的值传递给docker run 命令,docker run 命令中另外一个参数–cpu-period 默认设置为100000,通过这两个参数限制容器最多能够使用的CPU核数,limits.memory 会作为–memory 参数传递给docker run 命令,用来限制容器内存,目前Kubernetes 不支持限制 Swap 大小,建议在部署 Kubernetes 时候禁用 Swap.

    Kubernetes 1.10以后支持为 Pod 指定固定 CPU 编号,我们在这里不详细介绍,就以常规的计算资源管理为主,简单讲一下以 Kubernetes 作为编排引擎,容器的CGroups 资源限制情况:

    1、读取容器 CPU 核数

    # 这个值除以100000得到的就是容器核数
    ~ # cat  /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us
    400000

    2、获取容器内存使用情况(USAGE / LIMIT)

    ~ # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes
    4289953792
    ~ # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes
    4294967296

    将这两个值相除得到的就是内存使用百分比。

    3、获取容器是否被设置了 OOM,是否发生过 OOM

    ~ # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control
    oom_kill_disable 0
    under_oom 0
    ~ #
    ~ #

    这里需要解释一下:

    • oom_kill_disable 默认为0,表示打开了 oom killer,就是当内存超时会触发 kill进程??梢栽谑褂?docker run 时候指定 disable oom,将此值设置为1,关闭oom killer;
    • under_oom 这个值仅仅是用来看的,表示当前的 CGroups 的状态是不是已经oom 了,如果是,这个值将显示为1。

    4、获取容器磁盘I/O

    ~ # cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.throttle.io_service_bytes
    253:16 Read 20015124480
    253:16 Write 24235769856
    253:16 Sync 0
    253:16 Async 44250894336
    253:16 Total 44250894336
    Total 44250894336

    5、获取容器虚拟网卡入/出流量

    ~ # cat /sys/class/net/eth0/statistics/rx_bytes
    10167967741
    ~ # cat /sys/class/net/eth0/statistics/tx_bytes
    15139291335
    ~ #

    使用LXCFS

    由于习惯性等原因,在容器中使用 top、free 等命令仍然是一个较为普遍存在的需求,但是容器中的/proc、/sys目录等还是挂载的宿主机目录,有一个开源项目:LXCFS.LXCFS 是基于 FUSE 实现的一套用户态文件系统,使用 LXCFS,让你在容器里面继续使用 top、free 等命令变成了可能。但需要注意,LXCFS 可能会存在很多问题,建议在线上环境先不要使用。

    总结

    容器给大家带来了很多便利,很多公司已经或正在把业务往容器上迁移。在迁移过程中,需要清楚上面介绍的这个问题是不是会影响应用的正常运行,并采取相应的办法绕过这个坑。

    这篇文章的分享就到这里,希望对大家有所帮助。

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