为何Docker还未在产品中取得广泛成功

[编者的话] 作为工作与第一线的Docker使用者，本文作者向大家描述了当前Docker无法满足产品用例的几个方面，以及未来的发展动向，供广大Docker使用者参考。

注:由于原文作者文笔十分“神奇”，译文无法保证准确表达作者的本意，请参考原文理解。

截至上周，Docker一直处于上升势头，这其中也涉及到一些实质性问题。对于当今许多产品的用户而言，使用Docker却是弊大于利的。Docker漂亮地使得容器技术对于开发者充满吸引，尤其是在开发、测试以及CI环境下，但是它也确实破坏了生产。在DockerCon 2015的 “Docker in Production”一主题中，我想开诚布公地谈谈Docker面临的挑战，以使它能适合产品的用例。这里提到的都不是新问题；它们均在GitHub中以某种形式存在着。其中绝大多数问题，我都已经在会议中提及，或已和Docker团队讨论过。本文不会明确指出哪些问题已经不复存在：例如，新的注册机制改进了旧版本的很多缺板。虽然许多看似存在问题的地方不会在文中提及，但是我个人坚信接下来提到的问题是至关重要的，需要在短时间内修复，以使得更多的组织能够在产品中使用容器。在Shopify，我们大规模地使核心平台运行于容器之上，现已超过一年时间，因此这里的列表无疑更倾向于本人使用Docker的经验。对于像Docker这样发展如此迅速的技术，保证一切通用基本是不可能的。因此，当你发现错误时，还望能够伸出援手。

镜像搭建

为大型应用搭建容器镜像依旧是一项挑战。如果我们依靠容器镜像来进行测试、CI和应急部署，那么我们便须在1分钟内准备好这个镜像。 Dockerfile的存在使其这对于大型应用而言基本是不可能的完成的事。纵使它易于使用，但是它的抽象层次太高，以至于不能应对复杂的用例：

为重量级的面向应用的依赖提供带外缓存
在构建期间的访问密钥，避免提交到镜像
对于最终镜像层级的完全控制
层级构建的并行化

绝大多数人不需要这些特性，但是对于大型应用而言，它们却是快速构建的前提条件。诸如Chef和Puppet之类的广泛应用的配置管理软件，对于镜像构建而言依旧过于笨拙。我敢打赌，未来5年内当前这种形式的系统将不复存在，并为容器取代。然而，许多应用依靠它们实现供应、部署和业务流。 Dockerfile并不能实实在在地应对当前由配置管理所管控的复杂度，但在某些地方这种复杂度确实需要被控制。在Shopify，我们最终通过 docker的commit API 重新实现了我们的系统。这是痛苦的，我希望大家不会经历这个“痛苦”并渴望摒弃它，但目前我们真的只能自己来排除困难。只是很少有人会如此大篇幅地来讨论面向产品的容器。

很难说这个领域将出现什么，并且当前在这个领域也并未进行多少探索(其中一个例子是 dockramp ，另一个是 packer )。未来Docker引擎将继续改进，以拆分客户端(Dockerfile)的构建原语(如添加文件、设置入口等)。合并到1.8版本的工作将会使得上述工作变得更加简单，它将向配置管理供应商、爱好者及公司开放一块试验田。考虑到供应系统的历史，认为一个标准会解决这些问题是不切实际的，正如运行时那样。同样，关于可伸缩镜像构建这一特性当前也是相当不明确的。据我所知，并没有人在积极地倡导，更糟糕的是，它已经有一年以上没变化了。

垃圾回收

每个Docker的主要部署人员最终都会写一个垃圾回收器(以下简称GC)，来移除主机中的旧镜像。这用到了各种方法，例如移除x天之前的镜像，并确保至多只有y个镜像存在主机中。Spotify最近将它们开源了。很早之前，我们也一样实现了我们自己的GC。我能够理解为GC实现一个可预见的UI有多难，但这确实是最需要的东西。大多数人发现他们只是在其产品容器的空间不足时，才偶尔需要GC。最后，你也将会遇到这个问题：传到Docker registry的相同镜像溢出为大镜像[译者：复数]，好在，这个问题已经在分布式规划中提出。

迭代速度以及内核状态

在1.x的发行版中Docker引擎关注的是稳定性。Pre-1.5则是投入了少量工作来降低产品接入使用的门槛。开放容器生态模型是Docker成功所必须的，并且他们害怕破坏这个模型。当前，Docker迭代速度总是得忍受如下问题：每次UX变更都要经历过多流程。Docker 1.7则是发布了网络和存储插件牵头的实验性版本。这些特性被明确标注为“不适用于产品”并且随时可能会被移除或修改。对于那些已经押注Docker的公司而言，这是一则好消息，因为这将使得核心团队对于新特性完成更快速的迭代，且无需关心“最佳实践”中的向后兼容性。对于公司而言，修改Docker内核依旧很困难，因为这需要fork或是取得上游的采用，前者风险高，维护负担重，后者对于那些有趣的补丁而言则显得耗时费力。随着1.7版插件模式的公布，处理这类问题的策略变得明晰：使每个可选组件都是可插拔的。这种“水果拼盘”式的哲学于 DockerCon Europe 2014 首次引入，尽管还很模糊。在6月的DockerCon，很高兴地得知这个策略由作为第一纵列的 Plumbing团队全权文档化 (这对我是最重要的，因为海象是我最喜爱的海洋哺乳动物，而Plumbing正是以它作为吉祥物 )[译者：呵呵]。正如过去2年一样，它现在依旧是一个痛处，即使未来终于看起来有点盼头了。

日志记录

日志是本可以早点改进而获利的领域之一。它很难成为一个有吸引力的问题，但是它绝对是一个普遍性的问题。当前并没有优秀且通用的解决方案。这里充斥着各种方案：tail日志文件，记录到容器内，记录到挂载的主机，记录到主机的syslog，通过某些东西暴露日志(如 fluentd )，通过应用记录到网络，或者是记录到一个文件并由另一个进程将日志发送到Kafka。 Docker1.6支持合并到内核中的日志驱动；然而，驱动被内核采纳是很不容易的。1.7版本中，进程外插件被实验性支持，但是，令人失望的是，它并未附带日志驱动。我认为这将是1.8版本的计划，但并未找到任何官方记录。就这点来看，供应商未来将能够编写它们自己的日志驱动。或许，社区内分享将会变得微不足道，而且大型应用将不再需要定制解决方案。

密钥

在“频繁而遍存”这一类目中，我们同样找到了密钥。大多数人在迁移容器时，依赖配置管理来安全地提供机器上的密钥；然而，因为密钥而一直采用同样的在配置管理路径并不太理想。一个可选方案是通过镜像来散布它们，但这具有安全隐患，并且会使得在开发、持续集成以及生产之间循环镜像变得困难。最纯粹的方案是通过网络获取密钥，保持镜像的文件系统无状态。直到最近，这个领域还不存在什么面向容器的解决方案，但是即将有2款引人注目的密钥代理开源，分别是 Vault 和 Keywhiz 。在Shopify，我们于一年半前开发了ejson 来解决这个问题，它被用来管理JSON格式的非对称加密密钥文件；然而，它会对其运行环境做一定的假设，因此和密钥代理相比，显得不是那么通用(如果你感兴趣，可以阅读这篇文章 )。

文件系统

Docker依赖于文件系统的写时复制 CoW (LWN上关于联合文件系统Union FS的系列文章，它们使CoW成为可能)。这项特性确保当你拥有100个容器时，不需要对应的100倍磁盘空间。每个容器都只是在镜像的顶部创建CoW层，它们只在改变原始镜像的文件时才使用必要的磁盘空间。好的容器使用者会尽可能避免对容器内部的文件系统产生影响，因为这意味着使容器保持某种状态，是为大忌。这种状态应该被存储在映射到主机的卷或者网络上。此外，层级存储能够在部署时节省空间，因为镜像通常是相似的，它们拥有一些共同的层。在Linux上支持CoW的问题在于它们太“新”了。在Shopify有几百台主机在重负荷下运行，这里有一些经验：

AUFS 曾发现在需要重新挂载时，整个分区被锁住的情况。迟钝且占用大量内存。代码基巨大，难以阅读，似乎这正是它不被上游接受的原因，因此需要一个定制的内核。
BTRFS 因为du和ls不能工作，新的工具集有一定的学习曲线。和AUFS一样，我们同样发现了分区冻结和内核锁死，不管我们如何更新内核版本。当接近磁盘空间上限时，BTRFS的行为变得不可预测，并且当我们拥有1000份CoW层(BTRFS中的子卷)时，BTRFS同样会占用大量内存。
OverlayFS 这在Linux3.18内核中并入，对于我们而言，它现在已经相当稳定和快速了。由于采用在inode间共享页缓存，它占用的内存少了很多。不幸的是，它需要你运行最新的内核，而这些内核往往未被大多数发行版采用，因此通常需要我们自己来编译一个。

所幸的是，对于Docker而言，Overlay很快就会普及了，而默认的AUFS对于产品而言依旧不太安全，根据我们的经验，这种情况在运行大量节点时尤甚。很难说这里需要做些什么，因为大多数发行版并未配备兼容Overlay的内核( Overlay被提议为默认FS ，但是由于这里的原因最终被拒了)。虽然Overlay正是此领域的发展方向，不过我们还需等一阵子。

依赖于内核边缘特性

正如Docker依赖前沿的文件系统那样，它同样依赖大量内核的新特性，也就是namespace和cgroup(不是新的但却是最常用的)。这些特性(尤其是命名空间)还不够成熟以在生产中广泛应用。我们偶尔会遇到由于它们所造成的模糊的bug。在产品中，我们并未开启网络命名空间，因为我们曾经历过一些软锁死的情况，并追踪到它的实现，但没能修复其上游。内存cgroup会使用相当数量的内存，并且我们也收到过外界谓之不可靠的报告。随着容器被越来越频繁地使用，相信大公司应该会率先解决稳定性问题的。

我们曾遇到过的一个顽固的例子就是僵尸进程。一个容器运行在PID命名空间，意味着这个容器内的第一个进程的pid就是1。容器内的init需要有获知子进程结束的特殊能力。当一个进程结束时，它并不会马上从内核的进程数据结构中消失，而是成为一个僵尸进程。这保证了其父进程可以通过wait(2)来检测其是否终止。然而，如果一个进程没有父进程，那么它的父进程将被设置为init。当这个进程结束时，通过wait(2)获知子进程的终止就成了init的工作，否则这个僵尸进程就永远不会结束。通过这种方式，你便可以通过僵尸进程耗尽内核的进程数据结构。在基于进程的master/worker模型中，这种场景是十分普遍的。如果一个worker需要调用命令[原文：shell out]，这会占用很长世间，master可能会通过SIGKILL终止worker对shell命令的等待(除非你使用进程组并一次性kill整个组，但基本不这么做)。由于命令调用而Fork出来的进程之后会被init继承。当它最终结束时，init需要对其使用wait(2)。Docker引擎可以通过PR_SET_CHILD_SUBREAPER来承认部分容器内的僵尸进程，这在 #11529 中有描述。

安全

对于容器而言，运行时的安全在某种情况下依旧是一个问题，并且要让其对于产品足够“坚固”是一个经典“鸡与蛋”的安全问题。在我们的例子中，我们并不依靠容器提供任何额外的安全保证。不过，有些用例却这么做了。出于这个原因，大多数供应商依旧在虚拟机上运行容器，这种安全是经过考验过的。我希望在未来10年内看到虚拟机绝迹，因为操作系统虚拟化赢得了这场“战争”，正如某人曾经在Linux邮件列表中所说：“我曾听到过一种言论:管理程序的存在是操作系统无能的证据”。容器提供了介于虚拟机(硬件级虚拟化)和PaaS(应用层次)之间的完美的中庸之道。我知道更多对于运行时的改进已经完成，比如系统调用黑名单。围绕镜像的安全也已经引起关注，但是Docker正在通过 libtrust 和 notary 改进这个问题，后者是新的分布层的一部分。

镜像层和传输

在Docker的第一次迭代中，它对于镜像构建、传输和运行时就走了一条捷径。它并不是针对每个问题选取正确的工具，而是选择了一个能够解决所有情况的工具：文件系统层。这种抽象一直暴露到在产品中运行容器。[译者：This abstraction leaks all the way down to running the container in production.大家自己理解下吧。。。]这是一种完全可以接受的最小成本的产品使用主义，但是其中的每个问题本都可以被更加有效地解决：

镜像创建 这项工作可以用有向图表示。它允许识别出可以缓存和并行化的部分，以完成快速的可预测的构建。
镜像传输 它完全可以使用二进制diff ，而不是使用镜像层。这是一个已经研究了几十年的课题。分布层和运行时层变得越来越分离，开放了这方面的优化空间。
运行时 应该只是做一个单独的CoW层，而不是再次使用任意的镜像层抽象。如果你正在使用一个联合文件系统，比如AUFS，在第一次读取时，你需要便利一个文件链表来组装成最终的文件，缓慢且完全不必要的。

这个层次模型对于传输而言是一个问题(正如之前所述，对构建也一样)。这意味着，您需要格外关心镜像中的每一层有些什么东西，否则你可能轻易地需要为一个巨大的应用传输100多兆数据。如果在你的数据中心中有大量链接，这并不是什么大问题，但是我如果你希望使用诸如Docker Hub之类的注册服务，这可是在开放网络上传输的。镜像分布在继续工作着。这里有很多理由促使Docker公司让其变得坚固、安全和迅速。正如构建一样，我希望它能够对插件开放，以形成一个好的解决方案。与构建器相反，如果有诸如bittorrent分布的特殊机制，人们应该能够普遍认可。

总结

这里有意避免提及许多话题，诸如存储、网络、多租户、业务流以及服务发现。Docker现在更需要的是让更多人在生产环境中大规模使用容器。不幸的是，许多公司从一开始就朝着在PaaS的光辉下过分补偿它们的技术栈。这种方式只适用于小规模产品，且计划使用Docker进行绿场部署[译者：从无到有]，这种情况下基本不会遭遇产品的模糊性[译者：联系灰场部署理解]。为了见到Docker在产品中更广泛的应用，我们需要解决上面强调的问题，来支持Docker。

Docker置身于一个有趣的位置，它作为PaaS的接口进行探索，使得应用的网络发现和服务发现不需要关心下层设施。这是一则好消息，因为正如Solomon所说，关于Docker最好的部分便是它让人们就某些事达成共识。我们终于开始赞同除了镜像和运行时之外的东西。

上述的话题，我都已经和Docker公司的好些人讨论过了，并且GitHub Issue也有很多留给他们。这里我所尝试做的只是，为最重要的领域提供一个可选的视角，来降低准入门槛。对于未来，我很兴奋，但是我们依旧要做很多工作来使在产品中运行Docker更加可行。