圖解 Docker 架構

01 Docker 的總體架構


Docker 是一個 C/S 模式的架構,後端是一個松耦合架構,模塊各司其職。下圖是它的總體架構圖:

1 用戶是使用 Docker Client 與 Docker Daemon 建立通信,併發送請求給後者。

2 Docker Daemon 作爲 Docker 架構中的主體部分,首先提供 Docker Server 的功能使其可以接受 Docker Client 的請求。

3 Docker Engine 執行 Docker 內部的一系列工作,每一項工作都是以一個 Job 的形式的存在。

4 Job 的運行過程中,當需要容器鏡像時,則從 Docker Registry 中下載鏡像,並通過鏡像管理驅動 Graphdriver 將下載鏡像以 Graph 的形式存儲。

5 當需要爲 Docker 創建網絡環境時,通過網絡管理驅動 Networkdriver 創建並配置 Docker 容器網絡環境。

6 當需要限制 Docker 容器運行資源或執行用戶指令等操作時,則通過 Execdriver 來完成。

7 Libcontainer 是一項獨立的容器管理包,Networkdriver 以及 Execdriver 都是通過 Libcontainer 來實現具體對容器進行的操作。

02 Docker 各模塊組件分析

2.1 Docker Client「發起請求」

1 Docker Client 是 和 Docker Daemon 建立通信的客戶端。用戶使用的可執行文件爲 docker(一個命令行可執行文件),docker 命令使用後接參數的形式來實現一個完整的請求命令(例如:docker images,docker 爲命令不可變,images 爲參數可變)。

2 Docker Client 可以通過以下三種方式和 Docker Daemon 建立通信:tcp://host:port、unix://pathtosocket 和 fd://socketfd

3 Docker Client 發送容器管理請求後,由 Docker Daemon 接受並處理請求,當 Docker Client 接收到返回的請求相應並簡單處理後,Docker Client 一次完整的生命週期就結束了。(一次完整的請求:發送請求→處理請求→返回結果),與傳統的 C/S 架構請求流程並無不同。

2.2 Docker Daemon(後臺守護進程)

Docker daemon 架構圖

Docker Server 架構圖

1 Docker Server 相當於 C/S 架構的服務端。功能爲接受並調度分發 Docker Client 發送的請求。接受請求後,Docker Server 通過路由與分發調度,找到相應的 Handler 來執行請求。

2 在 Docker 的啓動過程中,通過包 gorilla/mux 創建了一個 mux.Router 來提供請求的路由功能。在 Golang 中 gorilla/mux 是一個強大的 URL 路由器以及調度分發器。該 mux.Router 中添加了衆多的路由項,每一個路由項由 HTTP 請求方法(PUT、POST、GET 或 DELETE)、URL、Handler 三部分組成。

3 創建完 mux.Router 之後,Docker 將 Server 的監聽地址以及 mux.Router 作爲參數來創建一個 httpSrv=http.Server{},最終執行 httpSrv.Serve() 爲請求服務。

4 在 Docker Server 的服務過程中,Docker Server 在 listener 上接受 Docker Client 的訪問請求,並創建一個全新的 goroutine 來服務該請求。在 goroutine 中,首先讀取請求內容並做解析工作,接着找到相應的路由項並調用相應的 Handler 來處理該請求,最後 Handler 處理完請求之後回覆該請求。

2.3 Docker Engine

5 Docker Engine 是 Docker 架構中的運行引擎,同時也 Docker 運行的核心模塊。它扮演 Docker Container 存儲倉庫的角色,並且通過執行 Job 的方式來操縱管理這些容器。

6 在 Docker Engine 數據結構的設計與實現過程中,有一個 Handler 對象。該 Handler 對象存儲的都是關於衆多特定 Job 的 Handler 處理訪問。舉例說明: Docker Engine 的 Handler 對象中有一項爲:{“create”: daemon.ContainerCreate,},則說明當名爲”create” 的 Job 在運行時,執行的是 daemon.ContainerCreate 的 Handler。

Job

1 一個 Job 可以認爲是 Docker 架構中 Docker Engine 內部最基本的工作執行單元。Docker 可以做的每一項工作,都可以抽象爲一個 Job。例如:在容器內部運行一個進程,這是一個 Job;創建一個新的容器,這是一個 Job。Docker Server 的運行過程也是一個 Job,名爲 ServeApi。

2 Job 的設計者,把 Job 設計得與 Unix 進程相仿。比如說:Job 有一個名稱、有參數、有環境變量、有標準的輸入輸出、有錯誤處理,有返回狀態等。

2.4 Docker Registry(鏡像註冊中心)

1 Docker Registry 是一個存儲容器鏡像的倉庫(註冊中心),可理解爲雲端鏡像倉庫。按 Repository 來分類,docker pull 按照 [repository]:[tag] 來精確定義一個具體的 Image。

2 在 Docker 的運行過程中,Docker Daemon 會與 Docker Registry 通信,並實現搜索鏡像、下載鏡像、上傳鏡像三個功能,這三個功能對應的 Job 名稱分別爲:“search”、”pull” 與 “push”。

3 Docker Registry 可分爲公有倉庫( Docker Hub)和私有倉庫。

2.5 Graph 「Docker 內部數據庫」

Graph 架構圖

Repository

1 已下載鏡像的保管者(包括下載的鏡像和通過 Dockerfile 構建的鏡像)。

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2 一個 Repository 表示某類鏡像的倉庫(例如:Ubuntu),同一個 Repository 內的鏡像用 Tag 來區分(表示同一類鏡像的不同標籤或版本)。一個 Registry 包含多個 Repository,一個 Repository 包含同類型的多個 Image。

4 同時在 Graph 的本地目錄中存儲有關於每一個的容器鏡像具體信息,包含有:該容器鏡像的元數據、容器鏡像的大小信息、以及該容器鏡像所代表的具體 rootfs。

GraphDB

1 已下載容器鏡像之間關係的記錄者。

2 GraphDB 是一個構建在 SQLite 之上的小型數據庫,實現了節點的命名以及節點之間關聯關係的記錄。

2.6 Driver 「執行部分」

Driver 是 Docker 架構中的驅動模塊。通過 Driver 驅動,Docker 可以實現對 Docker 容器執行環境的定製。即 Graph 負責鏡像的存儲,Driver 負責容器的執行。

Graphdriver

Graphdriver 架構圖

1 Graphdriver 主要用於完成容器鏡像的管理,包括存儲與獲取。

2 存儲:docker pull 下載的鏡像由 Graphdriver 存儲到本地的指定目錄 (Graph 中)。

3 獲取:docker run(create)用鏡像來創建容器的時候由 Graphdriver 到本地 Graph 中獲取鏡像。

Networkdriver

Networkdriver 架構圖

Networkdriver 的用途是完成 Docker 容器網絡環境的配置,其中包括:

Execdriver

Execdriver 架構圖

1 Execdriver 作爲 Docker 容器的執行驅動,負責創建容器運行命名空間、容器資源使用的統計與限制、容器內部進程的真正運行等。

2 現在 Execdriver 默認使用 Native 驅動,不依賴於 LXC。

2.7 Libcontainer 「函數庫」

Libcontainer 架構圖

1 Libcontainer 是 Docker 架構中一個使用 Go 語言設計實現的庫,設計初衷是希望該庫可以不依靠任何依賴,直接訪問內核中與容器相關的 API。

2 Docker 可以直接調用 Libcontainer 來操縱容器的 Namespace、Cgroups、Apparmor、網絡設備以及防火牆規則等。

3 Libcontainer 提供了一整套標準的接口來滿足上層對容器管理的需求。或者說 Libcontainer 屏蔽了 Docker 上層對容器的直接管理。

2.8 Docker Container 「服務交付的最終形式」

Docker Container 架構

1 Docker Container( Docker 容器 )是 Docker 架構中服務交付的最終體現形式。

2 Docker 按照用戶的需求與指令,訂製相應的 Docker 容器:

作者:胡偉煌

來源:blog.csdn.net/huwh_/article/details/71308236

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來源https://mp.weixin.qq.com/s/yePgrAEEDtq3uFPUC7VXiQ