深入理解虚拟机容器和Hyper技术

Posted 2020-09-05 allcloud

本文首先介绍了操作系统，然后引出容器技术以及虚拟机技术，最后介绍了Docker和Hyper技术。通过本文可以清楚地对三者有感性认识。

操作系统概述

我们可以把操作系统简化为：

操作系统 = 内核 + apps

其中内核负责管理底层硬件资源，包括CPU、内存、IO设备等，并向上为apps提供系统调用接口，上层apps应用必须通过系统调用方式使用硬件资源，通常并不能直接访问资源。这里的apps指的是用户接口，比如shell、gui、services、包管理工具等（linux的图形界面也是作为可选应用之一，而不像Windows是集成到内核中的），注意与我们手动安装的应用区别开来。同一个内核加上不同的apps，就构成了不同的操作系统发行版，比如Ubuntu、Red Hat、android等。因此我们可以认为，不同的Linux发行版本其实就是由应用apps构成的环境的差别，比如默认安装的软件、链接库、软件包管理以及图形界面等。我们把所有这些apps环境打成一个包，就可以称之为镜像。

问题来了，假如我们同时有多个apps环境，能否在同一个内核上运行呢？因为操作系统只负责提供服务，而并不管为谁服务，因此同一个内核之上可以同时运行多个apps环境是没有问题的。比如假设我们现在有ubuntu和fedora的apps环境，即两个发行版镜像，分别位于/home/int32bit/ubuntu和/home/int32bit/fedora，我们最简单的方式，采用chroot工具即可快速切换到指定的应用环境中，相当于同时有多个apps环境在运行。

容器技术

我们以上通过chroot方式，感觉上就已经接近了容器的功能，但其实容器并没有那么简单，工作其实还差得远。首先要作为云资源管理还必须满足：

资源隔离

因为云计算本质就是集中资源再分配（社会主义），再分配过程就是资源的逻辑划分，提供资源抽象的实现方式，我们暂且定义为虚拟实体，虚拟实体可以是虚拟机、容器等。虚拟实体必须满足隔离性，包括用户隔离（或者说权限隔离）、进程隔离、网络隔离、文件系统隔离等，即虚拟实体只能感知其内部的资源，并且自以为是独占整个资源空间，它既不能感知其所在宿主机的真实资源，也不能感知其他虚拟实体的资源。

资源控制

资源控制指为虚拟实体分配一定量的资源，虚拟实体得到所分配的资源，不能超出资源最大使用量。

以上是虚拟实体的两个最基本要求，当然还包括其他很多条件，比如安全、性能等。本文主要基于以上两个基本条件进行研究。

虚拟机技术

显然满足以上两个条件，虚拟机是一种实现方式，这是因为：

• 隔离毋容置疑，因为不同的虚拟机运行在不同的内核，虚拟机内部是一个独立的隔离环境。
• 资源控制也是毋容置疑的，Hypervisor能够对虚拟机分配指定的资源。

目前OpenStack Nova和AWS EC2都是基于虚拟机提供计算服务，实现CPU、RAM、Disk等资源分配。其他比如Vagrant也是基于虚拟机快速构建应用环境。

但是虚拟机也带来很多问题，比如：

• 镜像臃肿庞大，不仅包括apps，还包括一个庞大的内核。
• 创建和启动时间开销大，不利于应用快速构建重组。
• 额外资源开销大，部署密度小。
• 性能损耗。
• ...

 

容器技术

除了虚拟机，有没有其他实现方式能符合以上两个基本条件呢？容器技术便是另一种实现方式。表面上和我们使用chroot方式相似，所有的容器实例直接运行在宿主机中，所有实例共享宿主机的内核，而虚拟机实例内部的进程是运行在GuestOS中。由以上原理可知，容器相对于虚拟机有以上好处：

• 镜像体积更小，只包括apps以及所依赖的环境，没有内核。
• 创建和启动快，不需要启动GuestOS，应用启动开销基本就是应用本身启动的时间开销。
• 无GuestOS，无hypervisor，无额外资源开销，资源控制粒度更小，部署密度大。
• 使用的是真实物理资源，因此不存在性能损耗。
• 轻量级。
• ...

目前比较流行的容器实现比如LXC、LXD以及rkt等，我们需要验证容器是否能够实现资源隔离和控制。

隔离性

主要通过内核提供namespace技术实现隔离性，以下参考酷壳：

Linux Namespace是Linux提供的一种内核级别环境隔离的方法。不知道你是否还记得很早以前的Unix有一个叫chroot的系统调用（通过修改根目录把用户jail到一个特定目录下），chroot提供了一种简单的隔离模式：chroot内部的文件系统无法访问外部的内容。Linux Namespace在此基础上，提供了对UTS、IPC、mount、PID、network、User等的隔离机制。

Linux Namespace有如下种类：

• Mount Namespaces
• UTS Namespaces
• IPC Namespaces
• PID Namespaces
• Network Namespaces
• User Namespaces

官方文档在这里《Namespace in Operation》。

由上表可知，容器利用内核的Namespaces技术可以实现隔离性。比如网络隔离，我们可以通过sudo ip netns ls查看Namespaces，通过ip netns add NAME增加Namespaces，不同的Namespaces可以有不同的网卡、Router、iptables等。

资源控制

内核实现了对进程组的资源控制，即Linux Control Group，简称CGroup，它能为系统中运行进程组根据用户自定义组分配资源。简单来说，可以实现把多个进程合成一个组，然后对这个组的资源进行控制，比如CPU，内存大小、网络带宽、磁盘iops等，Linux把CGroup抽象成一个虚拟文件系统，可以挂载到指定的目录下，Ubuntu 14.04默认自动挂载在/sys/fs/cgroup下，用户也可以手动挂载，比如挂载Memory子系统（子系统可以实现某类资源的控制，比如CPU、Memory、blkio等）到/mnt下：

sudo mount  -t cgroup -o memory  memory /mnt

挂载后就能像查看本地文件一样浏览进程组以及资源控制情况，控制组并不是孤立的，而是组织成树状结构构成进程组树，控制组的子节点会继承父节点。下面以Memory子系统为例，

ls /sys/fs/cgroup/memory/

输出：

cgroup.clone_children  memory.kmem.failcnt                 memory.kmem.tcp.usage_in_bytes   memory.memsw.usage_in_bytes      memory.swappiness
cgroup.event_control   memory.kmem.limit_in_bytes          memory.kmem.usage_in_bytes       memory.move_charge_at_immigrate  memory.usage_in_bytes
cgroup.procs           memory.kmem.max_usage_in_bytes      memory.limit_in_bytes            memory.numa_stat                 memory.use_hierarchy
cgroup.sane_behavior   memory.kmem.slabinfo                memory.max_usage_in_bytes        memory.oom_control               notify_on_release
docker                 memory.kmem.tcp.failcnt             memory.memsw.failcnt             memory.pressure_level            release_agent
memory.failcnt         memory.kmem.tcp.limit_in_bytes      memory.memsw.limit_in_bytes      memory.soft_limit_in_bytes       tasks
memory.force_empty     memory.kmem.tcp.max_usage_in_bytes  memory.memsw.max_usage_in_bytes  memory.stat                      user

以上是根控制组的资源限制情况，我们以创建控制内存为4MB的Docker容器为例：

docker run  -m 4MB -d busybox ping localhost

返回ID为0532d4f4af67，自动会创建以Docker实例DI为名的控制组，位于/sys/fs/cgroup/memory/docker/0532d4f4af67...，我们查看该目录下的memory.limit_in_bytes文件内容为：

cat memory.limit_in_bytes
4194304

即最大的可使用的内存为4MB，正好是我们启动Docker所设定的。

由以上可知，容器可以通过CGroup实现资源控制。

Docker技术

在Docker之前其实容器技术早就有了，Google的Borg以及Omega都利用了容器技术。但是之前容器一直没有形成一个标准，也没有一个很好的管理工具。LXC是Linux原生支持的容器，很多工具依赖于具体的发行版，可能会出现移植性差的问题，并且也缺乏一组完善的管理工具集。而Docker基于底层的内核特性的基础上，在上层构建了一个更高层次的具备多个强大功能的工具集，它是PaaS提供商dotCloud开源的一个基于LXC的高级容器引擎，简单说Docker提供了一个能够方便管理容器的工具并形成标准。Docker相当于把应用以及应用所依赖的环境完完整整地打成了一个包，这个包拿到哪里都能原生运行。

其特性包括：

• 快速构建基于容器的分布式应用
• 具有容器的所有优点
• 提供原生的资源监控
• 自动构建和版本控制
• 快速构建和重组
• ...

Docker与虚拟机原理对比：

容器技术在很早就有了，因此不能说Docker发明了容器技术，而仅仅是发明了一套完整的管理容器的工具集。但其实Docker核心的创新在于它的镜像管理，因此有人说：

Docker = LXC + Docker Image

Docker镜像的创新之处在于使用了类似层次的文件系统AUFS，简单说就是一个镜像是由多个镜像层层叠加的，从一个Base镜像中通过加入一些软件构成一个新层的镜像，依次构成最后的镜像，如图： 

知乎：Docker的几点疑问:

Image的分层，可以想象成Photoshop中不同的layer。每一层中包含特定的文件，当Container运行时，这些叠加在一起的层就构成了Container的运行环境（包括相应的文件、运行库等，不包括内核）。Image通过依赖的关系，来确定整个镜像内到底包含那些文件。之后的版本的Docker，会推出Squash的功能，把不同的层压缩成为一个，和Photoshop中合并层的感觉差不多。
作者：Honglin Feng
链接：https://www.zhihu.com/question ... 71258
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

这里利用了COW（copy on write）技术，即从一个镜像启动一个容器实例，这个镜像是以只读形式挂载的，即不允许任何修改操作。当在容器实例中修改一个文件时，会首先从镜像里把这个文件拷贝到可写层，然后执行更新操作。当读一个文件时，会首先从可写层里找这个文件，若这个文件存在，直接返回文件内容，如果不存在这个文件，则会从最顶层的镜像开始查找，直到最底层的Base镜像。这里存在的一个问题是，当镜像层很多时，查找一个文件可能需要一层一层查找，影响性能。基于Ceph构建OpenStack创建虚拟机也一样的原理，我们上传一个镜像到Glance时，首先对这个镜像创建一个快照并保护起来不允许写操作，当基于这个镜像创建虚拟机时，直接从镜像快照克隆一个新的rbd image作为虚拟机的根磁盘，最开始这个根磁盘除了指向其parent快照的指针，没有任何内容，不占任何磁盘空间，当虚拟机需要修改一个对象时，首先从parent中拷贝这个对象到它所在的空间，再执行更新操作。当读一个文件时，如果存在这个文件，直接读取，否则需要去parent所在的image中查找。

这样的好处是：

• 节省存储空间——多个镜像共享Base Image存储；
• 节省网络带宽——拉取镜像时，只需要拉取本地没有的镜像层，本地已经存在的可以共享，避免多次传输拷贝；
• 节省内存空间——多个实例可共享Base Image，多个实例的进程命中缓存内容的几率大大增加。如果基于某个镜像启动一个虚拟机需要资源k，则启动n个同一个镜像的虚拟机需要占用资源kn，但如果基于某个镜像启动一个Docker容器需要资源k，无论启动多少个实例，资源都是k；
• 维护升级方便——相比于copy-on-write类型的FS，Base Image也是可以挂载为可Writeable的，可以通过更新Base Image而一次性更新其之上的Container；
• 允许在不更改Base Image的同时修改其目录中的文件——所有写操作都发生在最上层的writeable层中，这样可以大大增加Base Image能共享的文件内容。

使用容器技术，带来了很多优点，但同时也存在一些问题：

• 隔离性相对虚拟机弱-由于和宿主机共享内核，带来很大的安全隐患，容易发生逃逸。
• 如果某些应用需要特定的内核特性，使用容器不得不更换宿主机内核。
• ...

更多关于AUFS参考酷壳：Docker基础技术-AUFS。

Hyper技术

上文提到容器存在的问题，并且Docker的核心创新在于镜像管理，即：

Docker = LXC + Docker Image

于是就有人提出把容器替换成最初的Hypervisor，而又利用Docker Image的优势，接下来介绍的Hyper技术以及VMware最新的vic技术大体如此，Hyper官方定义：

Hyper - a Hypervisor-based Containerization solution

即：

Hyper = Hypervisor + Docker Image

简而言之Hyper是一种基于虚拟化技术（Hypervisor）的Docker引擎。官方认为：

虽然Hyper同样通过VM来运行Docker应用，但HyperVM里并没有GuestOS，相反的，一个HyperVM内部只有一个极简的HyperKernel，以及要运行的Docker镜像。这种Kernel Image的"固态"组合使得HyperVM和Docker容器一样，实现了Immutable Infrastructure的效果。借助VM天然的隔离性，Hyper能够完全避免LXC共享内核的安全隐患.

创建一个基于Hyper的Ubuntu：

sudo hyper run -t ubuntu:latest bash

创建时间小于1秒，确实达到启动容器的效率。

查看内核版本：

[email protected]:/# uname -a
Linux ubuntu-latest-7939453236 4.4.0-hyper  #0 SMP Mon Jan 25 01:10:46 CST 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

宿主机内核版本：

$ uname  -a
Linux lenovo 3.13.0-77-generic #121-Ubuntu SMP Wed Jan 20 10:50:42 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

启动基于Docker的Ubuntu并查看内核版本：

$ docker run -t -i ubuntu:14.04 uname -a
Linux 73a88ca16d94 3.13.0-77-generic #121-Ubuntu SMP Wed Jan 20 10:50:42 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

我们发现Docker和宿主机的内核版本是一样的，即3.13.0-77-generic，而Hyper内核不一样，版本为4.4.0-hyper。

以下为官方数据：

因此Hyper是容器和虚拟机的一种很好的折衷技术，未来可能前景广大，但需要进一步观察，我个人主要存在以下疑问：

• 使用极简的内核，会不会导致某些功能丢失？
• 是不是需要为每一个应用维护一个微内核？
• 有些应用需要特定内核，这些应用实际多么？可以通过其他方式避免么？
• Hyper引擎能否提供和Docker引擎一样的api，能否在生态圈中相互替代？
• 隔离性加强的同时也牺牲了部分性能，如何权衡？

 

总结

近年来容器技术以及微服务架构非常火热，CaaS有取代传统IaaS的势头，未来云计算市场谁成为主流值得期待。