CODING 与 DOCKER

• 所有服务都在用 Docker Container 运行。 • 维护自己的私有 Registry 基础镜像，供开发和生产使用。 • 参与 Upstream 开发, 提交多份 Issue / Patch • 自研了生产环境容器编排系统

DOCKER: THE GOOD PARTS

DOCKER: SELF SUFFICENT PACKAGING

DOCKER: EASY APP DISTRIBUTION

DOCKER: UNIVERSAL API

DOCKER: COMMON INFRA

PACKAGING



DISTRIBUTION



DOCKER



RUNTIME



ORCHASTRATION

DOCKER: THE BAD PARTS

鸡肋的 DOCKER IMAGE

一个不那么圆的轮子

DOCKERFILE 真的有用吗

• FROM 的问题

• 基础镜像没有一个靠谱的

• Debian, Ubuntu, 还有 Centos/Fedora 基于什么的都有

• Hub上到处是雷和Abandon-ware • 新一代的 copy & paste 大法

DOCKERFILE 有用吗

• RUN 的问题

• apt-get update –y && apt-get upgrade –y • 每句加一个layer, 轻松来个十几G的镜像 • 没完没了的等，继续等，使劲等

DOCKERFILE 有卵用吗

• CMD / ENTRYPOINT 的问题

• 这俩居然也占layer, 服了. • 编译产生的垃圾谁负责？代码谁负责清理? • 有必要把运行命令写死在镜像里吗.

CODING 实践 1： BUILD & PACKAGE

接口比实现重要一万倍

BUILD

• 所有主流编程语言都已然实现了编译和打包工具

• 大约一万遍

• 依赖管理就不是个问题

• Vendoring, 自包含镜像，等等，除非姿势不正确。

• 接口统一

• 实现自己写去

PACKAGE

• 暂时还是先用 Docker Image

• 随时也可以改

• 正确的 Dockerfile 只有三行

• FROM base20151030:jre8.20u • ADD app.jar /app • CMD [ “java” , “-jar”, “app.jar” ]

• 其实也可以只有两行

废柴的 DOCKER REGISTRY

勉强凑活用，因为实在不重要

REGISTRY 的作用

• Over-engineering 的FTP • API, 客户端 library 也不那么完善 • 实在排不上优先级去折腾，先凑活用吧

坑爹的 DOCKER RUNTIME

小姐的身子，丫鬟的命

DOCKER DAEMON 大坑实录

• docker container 在 stdout/stderr 有大量数据传 输会导致内存泄露，直至 docker daemon OOM

• docker daemon 在频繁创建 container 后，会在 文件系统中遗留很多垃圾文件不清理，导致磁盘 inode 被耗尽

• docker 里面没有init, daemon也没有reap子进程 fork 很多进程，会在系统中出现很多僵尸进程，最终 导致 docker daemon 出现问题。

CODING 实践 2 去其糟粕，取其精华

没有卵用的花哨、前沿功能，一律不用

CODING 的容器配置

• 单进程, 微服务，没必要那么多限制

• trust-cooperative 环境，我们不是IAAS

• Host 网络模式

• 不趟SDN, proxy这样的浑水/雷区，性能也不受影响

• host上数据持久化

• 未来可能可以考虑data container, 但是然并卵 • 直接 mount Host locale, timezone, passwd 等配置.

不存在的 DOCKER 编排系统

Swarm, K8s, Mesos

神仙打架，百姓遭殃

• Swarm, kubernetes, Mesos

• 都处于早期，步子迈的太大。

• 动态伸缩的需求有，但是没那么大

• 静态、手动的资源分配 • IAAS 也降低了对这个的需求。

• 对 docker 容器的直接接管能力都不行.

• 需要的功能都没有，没用的烂事一堆

CODING 实践 3 工具、实用、半自动

把有限的精力花在最需要的功能上

代码化的生产环境

• 记录什么东西跑在什么机器上 • 常用属性的的管理 • Jobs/Tasks 抽象层 • 集群可复制

半自动化操作

• ./coding-job up coding-mart

• 自动使用标准配置启动一个容器

• ./coding-job down coding-mart

• 自动干掉这个容器

• ./coding-job status coding-mart

• 监控容器的状态，内存等

高级自动化操作

• 执行 update 操作，会列出当前的 image 列表，选择后就可 以进行全自动更新。

未来还准备做的功能

• ./coding-job diff

• 在真的更新之前，先看看改了什么

• ./coding-job rolling-update

• Job/Tasks 抽象层可以帮助很快的批量操作一个服务

• ./coding-job web

• 方便网页化, 可以看 status, log, 甚至远程 shell 功能

CODING 实践总结

喊一些口号

三个关注点

• 软件架构的升级

• 微服务、无状态、数据执行分离

• 研发体系、环境管理理念的升级

• 容器化、代码化、自动化

• 资源管理理念的升级

• Pet Vs Cattle • 多留点富余量，迁移能力比压榨能力更重要

开发环境：定死接口，放手实现

生产环境容器化：关注三个重点

DEVOPS 切身实践



代码化

工具化



自动化

BUILD PACKAGE

RUN



可复制 挪的动 打成包



Q&A

代码化 工具化 自动化