K8s 终将废弃 docker，TKE 早已支持 containerd

Posted 2021-03-31 腾讯云原生

李志宇，腾讯云后台开发工程师。负责腾讯云TKE集群节点和运行时相关的工作，包括 containerd、docker等容器运行时组件的定制开发和问题排查。

洪志国，腾讯云工程师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，Mesh 数据面等基础组件研发。

近日 K8s 官方称最早将在 1.23 版本弃用 docker 作为容器运行时，并在博客中强调可以使用如 containerd 等 CRI 运行时来代替 docker。

本文会做详细解读，并介绍 docker 与 containerd 的关系，以及为什么 containerd 是更好的选择。

这里先回答下TKE用户关心的问题：我们的集群该怎么办？

TKE集群该怎么办

• TKE早在 2019 年 5月就已经支持选择 containerd 作为容器运行时。如果新建集群，推荐选择 containerd 作为容器运行时

• 已有集群在升级到 K8s 1.23（假定 TKE 第一个不支持 dockershim 的 K8s 版本，也可能是 1.24）之前，仍然可以继续使用 docker 作为容器运行时

• 已有集群通过 TKE 集群升级功能升级到 1.23时， TKE会提供切换运行时为 containerd 的选项。当然，这种情况下没办法做到 Pod 不受影响，只能采用重装节点的方式来升级

• 已有集群也可以将运行时切换为 containerd ，新增节点会使用 containerd ， 存量节点不受影响仍然使用 docker （注意：这会造成同一集群中 docker 节点与 containerd 节点共存，如果有使用 Docker in Docker， 或者其他依赖节点上 docker daemon 与 docker.sock 的业务，需要提前采取措施来避免产生问题，例如通过按节点标签调度，保证这类业务调度到 docker 节点；或者采用如前文所述在 containerd 集群运行 Docker in Docker 的方案）
• 当然，在未来 docker 也有可能在内部实现 CRI 或者添加一个 dockershim 进程，如果 docker 做了相应适配，TKE 这边在未来也会进行支持。

解读 K8s 弃用 dockershim

Docker support in the kubelet is now deprecated and will be removed in a future release. The kubelet uses a module called "dockershim" which implements CRI support for Docker and it has seen maintenance issues in the Kubernetes community. We encourage you to evaluate moving to a container runtime that is a full-fledged implementation of CRI (v1alpha1 or v1 compliant) as they become available. (#94624^[1], @dims^[2]) [SIG Node]

K8s 在 1.20的 change log 中提到 K8s 将于 1.20版本开始逐步放弃对 Docker 的支持。在 K8s 的官方博客中也提到具体的声明和一些 FAQ。

• Don't Panic: Kubernetes and Docker^[3]
• Dockershim FAQ^[4]

在博客中提到 K8s 将在 1.20 版本中添加不推荐使用 docker 的信息，且最早将于 1.23 版本中把 dockershim 从 kubelet 中移除，届时用户将无法使用 docker 作为 K8s 集群的运行时，不过通过 docker 构建的镜像在没有 docker 的 K8s 集群中依然可以使用。

“寄生”在 kubelet 中的 dockershim

本次改动主要内容是准备删除 kubelet 中的 dockershim，当然这种做法也是符合预期的。

在早期 rkt 和 docker 争霸时，kubelet 中需要维护两坨代码分别来适配 docker 和 rkt ，这使得 kubelet 每次发布新功能都需要考虑对运行时组件的适配问题，严重拖慢了新版本发布速度。

另外虚拟化已经是一个普遍的需求，如果出现了类型的运行时，SIG-Node 小组可能还需要把和新运行时适配的代码添加到 kubelet 中。这种做法并不是长久之计，于是在 2016 年，SIG-Node 提出了容器操作接口 CRI（Container Runtime Interface）。

CRI 是对容器操作的一组抽象，只要每种容器运行时都实现这组接口，kubelet 就能通过这组接口来适配所有的运行时。但 Docker 当时并没有（也不打算）实现这组接口， kubelet 只能在内部维护一个称之为“dockershim”组件，这个组件充当了 docker 的 CRI 转接器，kubelet 在创建容器时通过 CRI 接口调用 dockershim ，而 dockershim 在通过 http 请求把请求交给 docker 。

于是 kubelet 的架构变成下图这样：

在使用实现了 CRI 接口的组件作为容器运行时的情况下，kubelet 创建容器的调用链如图中红色箭头所示，kubelet 中的 ContainerManager 可以直接通过 CRI 调用到容器运行时，这过程中只需要一次 grpc 请求；

而在使用 docker 时，ContainerManager 会走图中蓝色的调用链， CRI 的请求通过 unix:///var/run/dockershim.sock 流向dockershim，dockershim 做转换后把请求转发给 docker，至于为什么 docker 后面还有个 containerd 稍后会讲到。

在 kubelet 中实现 docker 的转接器本来就是一种不优雅的实现，这种做法让调用链变长且不稳定性，还给 kubelet 的维护添加了额外工作，把这部分内容从 kubelet 删掉就是时间问题了。

弃用 Docker 后会有什么不同？

If you’re an end-user of Kubernetes, not a whole lot will be changing for you. This doesn’t mean the death of Docker, and it doesn’t mean you can’t, or shouldn’t, use Docker as a development tool anymore. Docker is still a useful tool for building containers, and the images that result from running docker build can still run in your Kubernetes cluster.

消息一出，大家最关心的事情应该就是弃用 docker 后到底会产生什么影响？

官方的答复是：Don't Panic！随后又重点解释了几个大家最关心的问题，我们来分析下官方提到的这些方面：

• 正常的 K8s 用户不会有任何影响

  是的，生产环境中高版本的集群只需要把运行时从 docker 切换到其他的 runtime（如 containerd）即可。containerd 是 docker 中的一个底层组件，主要负责维护容器的生命周期，跟随 docker 经历了长期考验。同时 2019年初就从 CNCF 毕业，可以单独作为容器运行时用在集群中。TKE 也早在 2019 年就已经提供了 containerd 作为运行时选项，因此把 runtime 从 docker 转换到 containerd 是一个基本无痛的过程。CRI-O  是另一个常被提及的运行时组件，由 redhat 提供，比 containerd 更加轻量级，不过和 docker 的区别较大，可能转换时会有一些不同之处。

• 开发环境中通过docker build构建出来的镜像依然可以在集群中使用

  镜像一直是容器生态的一大优势，虽然人们总是把镜像称之为“docker镜像”，但镜像早就成为了一种规范了。具体规范可以参考image-spec^[5]。在任何地方只要构建出符合 Image Spec 的镜像，就可以拿到其他符合 Image Spec 的容器运行时上运行。

• 在 Pod 中使用 DinD（Docker in Docker）的用户会受到影响

  有些使用者会把 docker 的 socket (/run/docker.sock)挂载到 Pod 中，并在 Pod 中调用 docker 的 api 构建镜像或创建编译容器等，官方在这里的建议是使用 Kaniko、Img 或 Buildah。我们可以通过把 docker daemon 作为 DaemonSet 或者给想要使用 docker 的 Pod 添加一个 docker daemon 的 sidecar 的方式在任意运行时中使用 DinD 的方案。TKE 也专门为在 containerd 集群中使用 DinD 提供了方案，详见 在containerd中使用DinD^[6]。

containerd 的今生前世

所以 containerd 到底是个啥？和 docker 又是什么关系？可能有些同学看到博客后会发出这样的疑问，接下来就给同学们讲解下 containerd 和 docker 的渊源。

docker 与 containerd

2016年，docker 把负责容器生命周期的模块拆分出来，并将其捐赠给了社区，也就是现在的 containerd。docker 拆分后结构如下图所示（当然 docker 公司还在 docker 中添加了部分编排的代码）。在我们调用 docker 命令创建容器后，docker daemon 会通过 Image 模块下载镜像并保存到 Graph Driver 模块中，之后通过 client 调用containerd 创建并运行容器。我们在使用 docker 创建容器时可能需要使用--volume给容器添加持久化存储；还有可能通过--network连接我们用 docker 命令创建的几个容器，当然，这些功能是 docker 中的 Storage 模块和 Networking 模块提供给我们的。但 K8s 提供了更强的卷挂载能力和集群级别的网络能力，在集群中 kubelet 只会使用到 docker 提供的镜像下载和容器管理功能，而编排、网络、存储等功能都不会用到。下图中可以看出当前的模式下各模块的调用链，同时图中被红框标注出的几个模块就是 kubelet 创建 Pod 时所依赖的几个运行时的模块。containerd 被捐赠给CNCF社区后，社区给其添加了镜像管理模块和 CRI 模块，这样 containerd 不只可以管理容器的生命周期，还可以直接作为 K8s 的运行时使用。于是 containerd 在 2019年2月从 CNCF 社区毕业，正式进入生产环境。下图中能看出以 containerd 作为容器运行时，可以给 kubelet 带来创建 Pod 所需的全部功能，同时还得到了更纯粹的功能模块以及更短的调用链。从上面的对比可以看出从 containerd 被捐赠给社区开始，就一直以成为简单、稳定且可靠的容器运行时为目标；而 docker 则是希望能成为一个完整的产品。官方文档中也提到了这一点，docker 为了给用户更好的交互和使用体验以及更多的功能，提供了很多开发人员所需要的特性，同时为了给 swarm 做基础，提供了网络和卷的功能。而这些功能其实都是是 K8s 用不上的；containerd 则相反，仅提供了 kubelet 创建 Pod 所需要的基础功能，当然这换来的就是更高的鲁棒性以及更好的性能。在一定程度上讲，即使在 kubelet 1.23 版本之后 docker 提供了 CRI 接口，containerd 仍然是更好的选择。

在 Kubernetes 集群中使用 containerd

当然现在有诸多的 CRI 实现者，比较主要的除了 containerd 还有 CRI-O。CRI-O 是主要由 Red Hat 员工开发的 CRI 运行时，完全和 docker 没有关系，因此从 docker 迁移过来可能会比较困难。无疑 containerd 才是 docker 被抛弃后的 CRI 运行时的最佳人选，对于开发同学来说整个迁移过程应该是无感知的，不过对于部分运维同学可能会比较在意部署和运行中细节上的差异。接下来我们重点介绍下在 K8s 中使用 containerd 和 docker 的几处区别。

• 容器日志对比项

• cni 配置方式的区别 在使用 docker 时，kubelet 中的 dockershim 负责调用 cni 插件，而 containerd 的场景中 containerd 中内置的 containerd-cri 插件负责调用 cni，因此关于 cni 的配置文件需要放在 containerd 的配置文件中（/etc/containerd/containerd.toml）：

   [plugins.cri.cni]
        bin_dir = "/opt/cni/bin"
        conf_dir = "/etc/cni/net.d"
  

• stream 服务的区别

  说明：

  Kubectl exec/logs 等命令需要在 apiserver 跟容器运行时之间建立流转发通道。

  如何在 containerd 中使用并配置 Stream 服务？

  Docker API 本身提供 stream 服务，kubelet 内部的 docker-shim 会通过 docker API 做流转发。而containerd 的 stream 服务需要单独配置：

    [plugins.cri]
    stream_server_address = "127.0.0.1"
    stream_server_port = "0"
    enable_tls_streaming = false  [plugins.cri]  stream_server_address = "127.0.0.1"  stream_server_port = "0"  enable_tls_streaming = false
  

K8s 1.11 前后版本配置区别是什么？

containerd 的 stream 服务在 K8s 不同版本运行时场景下配置不同。

• 在 K8s 1.11 之前：kubelet 不会做 stream proxy，只会做重定向。即 kubelet 会将 containerd 暴露的 stream server 地址发送给 apiserver，并让 apiserver 直接访问 containerd 的 stream 服务。此时，您需要给 stream 服务转发器认证，用于安全防护。
• 在 K8s 1.11 之后：K8s1.11 引入了 kubelet stream proxy^[7]， 使 containerd stream 服务只需要监听本地地址即可。

在 TKE 集群中使用 containerd

从 2019年5月份开始，TKE就开始支持把 containerd 作为容器运行时选项之一。随着TKE逐步在 containerd 集群中支持日志收集服务和 GPU 能力，2020年 9月份 containerd 在 TKE 也摘掉了 Beta 版本的标签，可以正式用于生产环境中了。在长期使用中，我们也发现了一些 containerd 的问题并且及时进行了修复，如：

想要在 TKE 集群中使用 containerd 作为运行时有三种方式：

1. 在创建集群时，选择 1.12.4 及以上版本的 K8s 后，选择 containerd 为运行时组件即可

   

2. 在已有 docker 集群中，通过创建运行时为 containerd 的节点池来创建一部分 containerd 节点（新建节点池 > 更多设置 > 运行时组件）

   

3. 在已有 docker 集群中，修改集群或者节点池的"运行时组件"属性为"containerd"

注意： 后两种方式会造成同一集群中 docker 节点与 containerd 节点共存，如果有使用 Docker in Docker， 或者其他依赖节点上 docker daemon 与 docker.sock 的业务，需要提前采取措施来避免产生问题，例如通过按节点标签调度，保证这类业务调度到 docker 节点；或者采用如前文所述在 containerd 集群运行 Docker in Docker 的方案。

现阶段关于 containerd 和 docker 选择问题可以查看文档如何选择 Containerd 和 Docker^[8]。

参考资料

[1]

#94624: https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/94624

[2]

@dims: https://github.com/dims

[3]

Don't Panic: Kubernetes and Docker: https://kubernetes.io/blog/2020/12/02/dont-panic-kubernetes-and-docker/

[4]

Dockershim FAQ: https://kubernetes.io/blog/2020/12/02/dockershim-faq/

[5]

image-spec: https://github.com/opencontainers/image-spec

[6]

在containerd中使用DinD: https://tencentcloudcontainerteam.github.io/2020/12/08/dind-in-containerd/

[7]

kubelet stream proxy: https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/64006

[8]

如何选择 Containerd 和 Docker: https://cloud.tencent.com/document/product/457/35747

[9]

Dockershim Removal Kubernetes Enhancement Proposal: https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/1985-remove-dockershim

[10]

kubernetes CHANGELOG-1.20: https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1.20.md#deprecation

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