PaaS 平台的网络需求

Posted 2020-07-12 求知

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PaaS 平台的网络需求相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

在使用 Docker 构建 PaaS 平台的过程中，我们首先遇到的问题是需要选择一个满足需求的网络模型：

让每个容器拥有自己的网络栈，特别是独立的 IP 地址
能够进行跨服务器的容器间通讯，同时不依赖特定的网络设备
有访问控制机制，不同应用之间互相隔离，有调用关系的能够通讯

调研了几个主流的网络模型：

Docker 原生的 Bridge 模型：NAT 机制导致无法使用容器 IP 进行跨服务器通讯（后来发现自定义网桥可以解决通讯问题，但是觉得方案比较复杂）
Docker 原生的 Host 模型：大家都使用和服务器相同的 IP，端口冲突问题很麻烦
Weave OVS 等基于隧道的模型：由于是基于隧道的技术，在用户态进行封包解包，性能折损比较大，同时出现问题时网络抓包调试会很蛋疼

在对上述模型都不怎么满意的情况下，发现了一个还不怎么被大家关注的新项目：Project Calico 。

技术分享

Project Calico 是纯三层的 SDN 实现，它基于 BPG 协议和 Linux 自己的路由转发机制，不依赖特殊硬件，没有使用 NAT 或 Tunnel 等技术。能够方便的部署在物理服务器，虚拟机（如 OpenStack）或者容器环境下。同时它自带的基于 Iptables 的 ACL 管理组件非常灵活，能够满足比较复杂的安全隔离需求。

使用 Calico 来实现 Docker 的跨服务器通讯

环境准备

两个 Linux 环境 node1|2（物理机，VM 均可），假定 IP 为：192.168.78.21|22
为了简单，请将 node1|2 上的 Iptables INPUT 策略设为 ACCEPT，同时安装 Docker
一个可访问的 Etcd 集群（192.168.78.21:2379），Calico 使用其进行数据存放和节点发现

启动 Calico

在 node1|2 上面下载控制脚本：

# wget https://github.com/projectcalico/calico-docker/releases/download/v0.4.9/calicoctl

启动

# export ETCD_AUTHORITY=192.168.78.21:2379
# ./calicoctl node --ip=192.168.78.21|22

docker ps 能看到：

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
74cc20b90b0f calico/node:v0.4.9 "/sbin/my_init" 24 seconds ago Up 23 seconds calico-node

部署测试实例

在 Calico 中，有一个 Profile 的概念（类似 AWS 的 Security Group），位于同一个 Profile 中的实例才能互相通讯，所以我们先创建一个名为 db 的 Profile：

在 node1 上执行：

[node1]# ./calicoctl profile add db

然后启动测试实例：

[node1]# export DOCKER_HOST=localhost:2377
[node1]# docker run -n container1 -e CALICO_IP=auto -e CALICO_PROFILE=db -td ubuntu

这里大家注意，我们注入了两个环境变量：CALICO_IP 和 CALICO_PROFILE 。

前者告诉 CALICO 自动进行 IP 分配，后者将此容器加入到 Profile db 中。

那么 Calico 是怎么做到在容器启动的时候分配 IP 的呢？

大家注意我们在 run 一个容器前，先执行了一个 export，这里其实就是将 Docker API 的入口劫持到了 Calico 那里。Calico 内部是一个 twistd 实现的 Python Daemon，转发所有 Docker 的 API 请求给真正的 Docker 服务，如果发现是start 则插入自己的逻辑创建容器的网络栈。

容器启动后我们查看 container1 获取的 IP 地址：

[container1]# ip addr
...
8: eth1: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP group default qlen 1000
link/ether 1e:48:3e:ec:71:52 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 192.168.0.1/32 scope global eth1
valid_lft forever preferred_lft forever

我们会看到 eth1 这个网络接口被设置了 IP 192.168.0.1。

同样在 node2 上面部署 container2。

默认设置下 IP 会在 192.168.0.0/16 中按顺序分配，所以 container2 会是192.168.0.2。

然后我们就会发现 container1|2 能够互相 ping 通了！

路由实现

接下来让我们看一下在上面的 demo 中，Calico 是如何让不在一个节点上的两个容器互相通讯的：

Calico 节点启动后会查询 Etcd，和其他 Calico 节点使用 BGP 协议建立连接

[node1]# netstat -anpt | grep 179
tcp 0 0 0.0.0.0:179 0.0.0.0:* LISTEN 21887/bird
tcp 0 0 192.168.78.21:46427 192.168.78.22:179 ESTABLISHED 21887/bird

容器启动时，劫持相关 Docker API，进行网络初始化
- 如果没有指定 IP，则查询 Etcd 自动分配一个可用 IP
- 创建一对 veth 接口用于容器和主机间通讯，设置好容器内的 IP 后，打开 IP 转发
- 在主机路由表添加指向此接口的路由

主机上：
[node1]# ip link show
...
7: cali2466cece7bc: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP mode DEFAULT qlen 1000
link/ether 96:c4:86:4d:d7:2c brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
容器内：
[container1]# ip addr
...
8: eth1: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP group default qlen 1000
link/ether 1e:48:3e:ec:71:52 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 192.168.0.1/32 scope global eth1
valid_lft forever preferred_lft forever
主机路由表：
[node1]# ip route
...
192.168.0.1 dev cali2466cece7bc scope link

然后将此路由通过 BGP 协议广播给其他所有节点，在两个节点上的路由表最终是这样的：

[node1]# ip route
...
192.168.0.1 dev cali2466cece7bc scope link
192.168.0.2 via 192.168.78.22 dev enp0s8 proto bird
[node2]# ip route
...
192.168.0.1 via 192.168.78.21 dev enp0s8 proto bird
192.168.0.2 dev caliea3aaf5a7be scope link

大家看这个路由，node2 上面的 container2 要访问 container1（192.168.0.1），通过查路由表得知需要将包转给 192.168.78.21，也就是 node1。形象的展示数据流向是这样的：

container2[eth1] -> node2[caliea3aaf5a7be] -> route -> node1[cali2466cece7bc] -> container1[eth1]

至此，跨节点通讯打通，整个流程没有任何 NAT，Tunnel 封包。所以只要三层可达的环境，就可以应用 Calico。

利用 Profile 实现 ACL

在之前的 demo 中我们提到了 Profile，Calico 每个 Profile 都自带一个规则集，用于对 ACL 进行精细控制，如刚刚的db 的默认规则集是：

[node1]# ./calicoctl profile db rule json
{
"id": "db",
"inbound_rules": [
{
"action": "allow",
"src_tag": "db"
}
],
"outbound_rules": [
{
"action": "allow"
}
]
}

这个规则集表示入连接只允许来自 Profile 名字是 db 的实例，出连接不限制，最后隐含了一条默认策略是不匹配的全部 drop，所以同时位于不同 Profile 的实例互相是不能通讯的，这就解决了隔离的需求。

下面是一个更复杂的例子：

在常见的网站架构中，一般是前端 WebServer 将请求反向代理给后端的 APP 服务，服务调用后端的 DB：

WEB -> APP -> DB

所以我们要实现：

WEB 暴露 80 和 443 端口
APP 允许 WEB 访问
DB 允许 APP 访问 3306 端口
除此之外，禁止所有跨服务访问

那么我们就可以如此构建 json：

对于 WEB

[node1]# cat web-rule.json
{
"id": "web",
"inbound_rules": [
{
"action": "allow",
"src_tag": "web"
},
{
"action": "allow",
"protocol": "tcp",
"dst_ports": [
80,
443
]
}
],
"outbound_rules": [
{
"action": "allow"
}
]
}
[node1]# ./calicoctl profile web rule update < web-rule.json

入站规则我们增加了一条允许 80 443

对于 APP

[node1]# cat app-rule.json
{
"id": "app",
"inbound_rules": [
{
"action": "allow",
"src_tag": "app"
},
{
"action": "allow",
"src_tag": "web"
}
],
"outbound_rules": [
{
"action": "allow"
}
]
}
[node1]# ./calicoctl profile app rule update < app-rule.json

对于后端服务，我们只允许来自 web 的连接。

对于 DB，我们在只允许 APP 访问的基础上还限制了只能连接 3306。

[node1]# cat db-rule.json
{
"id": "db",
"inbound_rules": [
{
"action": "allow",
"src_tag": "db"
},
{
"action": "allow",
"src_tag": "APP",
"protocol": "tcp",
"dst_ports": [
3306
]
}
],
"outbound_rules": [
{
"action": "allow"
}
]
}
[node1]# ./calicoctl profile db rule update < db-rule.json

很简单的几条规则，我们就实现了上述需求。

Profile 高级特性：Tag

有同学可能说，在现实环境中，会有多组不同的 APP 都需要访问 DB，如果每个 APP 都在 db 中增加一条规则也很麻烦同时还容易出错。

这里我们可以利用Profile 的高级特性 Tag 来简化操作：

每个 Profile 默认拥有一个和 Profile 名字相同的 Tag
每个 Profile 可以有多个 Tag，以 List 形式保存

利用 Tag 我们可以将一条规则适配到指定的一组 Profile 上。

参照上面的例子，我们给所有需要访问 DB 的 APP 的 Profile 都加上 db-users这个 Tag：

[node1]# ./calicoctl profile app1 tag add db-users
[node1]# ./calicoctl profile app2 tag add db-users
[node1]# ./calicoctl profile app3 tag add db-users
...

然后修改 db-rule.json 为：

{
"id": "db",
"inbound_rules": [
{
"action": "allow",
"src_tag": "db"
},
{
"action": "allow",
"src_tag": "db-users",
"protocol": "tcp",
"dst_ports": [
3306
]
}
],
"outbound_rules": [
{
"action": "allow"
}
]
}

将之前的 src_tag: app 替换为 src_tag: db-users。这样所有打了 db-user 这个 Tag 的实例就都能访问数据库了。

Profile 的实现

Profile 的实现基于 Iptables 和 IPSet。我们以刚刚的 db 规则集中 inbound 部分为例：

Calico 在启动后会在 Iptables 中新建一些 Chain，数据包会在不同的 Chain 之间跳转，下面我截取了一些关键的规则列表：

[node1]# iptables -n -L -v
Chain FORWARD (policy ACCEPT 0 packets, 0 bytes)
target prot in out source destination
felix-FORWARD all * * 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0
Chain felix-FORWARD (1 references)
target prot in out source destination
felix-TO-ENDPOINT all * cali+ 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0
Chain felix-TO-ENDPOINT (1 references)
target prot in out source destination
felix-to-2466cece7bc all * cali2466cece7bc 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 [goto]
Chain felix-to-2466cece7bc (1 references)
target prot in out source destination
felix-p-db-i all * * 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0
Chain felix-p-db-i (2 references)
target prot in out source destination
RETURN all * * 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 match-set felix-v4-db src
RETURN tcp * * 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 match-set felix-v4-db-users src multiport dports 3306

这个略复杂，我们慢慢看。基本上数据包是从上到下一步步跳转的。

当发给 container1 的数据包到达 node1 后，由于目标 IP 192.168.0.1和 node1 自身 IP 不同，会被放入FORWARD 链，然后跳转到felix-FORWARD，通过查询路由表：

192.168.0.1 dev cali2466cece7bc scope link

得知下一跳接口为 cali2466cece7bc，于是先跳转到felix-TO-ENDPOINT，再跳转到 felix-to-2466cece7bc。

在这里，定义了具体的 ACL 列表，felix-p-db-i，这个 db 是不是很眼熟？

对，就是这个 container 所属 Profile 的名字，而 felix-p-db-i 中就是 Profiledb 的 inbound 规则集。而 felix-p-db-i 的内容：

match-set felix-v4-db src
match-set felix-v4-db-users src multiport dports 3306

felix-v4-db 和 felix-v4-db-users 是不是也很熟悉？

在 db 规则集中的两个 Tag 在这里加了个前缀变成了 IPSet，它包括了所有打了这个 Tag 的 IP 列表：

[node1]# ipset list
...
Name: felix-v4-db
Type: hash:ip
Revision: 1
Header: family inet hashsize 1024 maxelem 65536
Size in memory: 16576
References: 1
Members:
192.168.0.1
192.168.0.2

至此，ACL 部分分析完毕。可见 Calico 灵活运用了 Iptables 的种种高级特性。

性能测试

来自官方测试结果

测试环境

8 core CPU
64GiB RAM
10Gb 网卡直连
Ubuntu 14.04.2 with 3.13 Kernel（3.10 版本的 Kernel 修复了一些 veth 性能的问题）
没有额外的内核参数调优

测试了四种场景：

物理服务器（基准）
部署了 Calico 的容器之间
部署了 Calico 的 OpenStack VM 之间
部署了 OVS with VxLAN 的 OpenStack VM 之间

测试了两种数据大小：

20000 byte
500 byte

吞吐量 & CPU 使用率测试

吞吐量极限

技术分享

同一时刻 CPU 的使用率

技术分享

把它们合并成一张图就是每 Gb/s 的 CPU 使用率

技术分享

可以看到，部署了 Calico 的两个场景都非常贴近物理服务器的性能。

延迟测试

测试方法是：节点间交换 1 byte 数据包

技术分享

这个结果显示，Calico 容器非常接近物理服务器，而 OpenStack 场景由于网络虚拟化的缘故延迟稍大。

结论

测试结果表明，Calico 的性能非常接近物理服务器，比基于隧道的 OVS 性能好很多。

Calico 的发展

Calico 和 Docker 一样是很年轻的项目，但是坑比后者少多了，我遇到了一些，如docker inspect 没有显示 Calico 分配的 IP，BGP 客户端重启姿势不正确导致路由周期性消失重建等等。但是他们的开发进度非常快，一个 issue 提出来到修复可能就一两天时间（再次鄙视 Docker）。

目前唯一一个比较麻烦的问题是，Calico 这种劫持 Docker API 的方式，容器的网络栈是在容器启动后才进行初始化，所以在头几秒其实是没有网络可用的，这会导致那些启动就要访问网络的容器挂掉。解决方案有两个：

升级 Docker 到支持 libnetwork 的版本，Calico 在新版本（>0.5）中支持了 libnetwork，理论上能够解决这个问题。但是代价要踩新版本 Docker 带来的更多的坑。
自定义容器的 CMD，实现一个 entry 脚本，待网络可用后再 exec 载入真正的进程。

Q&A

Q：自定义容器的 CMD，实现一个 entry 脚本，待网络可用后再 exec 载入真正的进程。有没有具体的？

主要实现方式就是 Dockerfile 中的 CMD 可以这个样子： /entry.sh your-cmd 。这个 entry.sh 中判断 IP 是否已经分配好，如果没有就 sleep 重试。分配好后再用 exec 载入后面的 your-cmd 。

Q：是否每增加一个容器宿主机就需要增加一条路由？如果容器数量很多会有问题吗？

是的。关于这个问题我咨询过开发团队，他们表示压测过单机 10 万条路由，没有问题。同时将来会推出路由段的广播机制，即：每台服务器使用一小段，之间只需要广播此段即可。

Q：如果要做容器间通讯限速，Calico能做吗？

由于每个由 Calico 管理的容器在宿主机上面都有一个唯一的网络接口（veth 的一端），通过限制此接口流量即可进行限速。Calico 官方没有提供这个功能，我们可以用常规的其他手段解决。同时这个接口还有一个好处就是非常容易做容器的流量监控，只要看接口计数器即可。

Q：Calico 和 Kubernetes 的整合你们尝试过吗？Calico只是接管了容器间的通信，和 Kubernetes 的 Service Cluster IP 没有关系吧？

我们没有使用 Kubernetes 的解决方案，而是自行开发的调度编排等组件。Cailco 官方是支持的并且有相关文档可以参考。具体请参考：https://github.com/projectcalico/calico-docker/blob/master/docs/kubernetes/README.md

原文链接

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