Building a Container Orchestration Platform from Scratc
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
如今已有越来越多的人开始关注这一类技术。这种技术通过将应用程序打包、独立运行并进行权限控制，在提升应用部署效率的同时也显著提升了运维和管理的效率。基于这种技术开发出的集群调度平台已经成为 container 化应用部署的重要工具。
如今已有越来越多的人开始关注这一类技术。这种技术通过将应用程序打包、独立运行并进行权限控制，在提升应用部署效率的同时也显著提升了运维和管理的效率。基于这种技术开发出的集群调度平台已经成为 container 化应用部署的重要工具。
本文旨在介绍我在学习Python语言以及容器技术的过程中所开发的一个轻量级的容器编排系统（简称PyCO），该系统主要包含以下几个部分：底层调度机制、Docker API接口的封装实现以及相应的调度策略设计。
尽管这个系统目前还处于初级阶段，但它已经成功构建了一个完整的容器编排系统。对于有经验的用户来说，在此基础之上可以根据具体需求进一步扩展并优化功能。
文章结构如下：
- 背景介绍
- 基本概念术语说明
- 核心算法原理及具体操作步骤与数学公式解析
- 具体代码实现及其功能解析
- 未来发展趋势及面临挑战
- 附录常见问题及解答
2. 背景介绍
在云计算和微服务架构的发展背景下，容器技术充当了一种新兴的虚拟化技术角色，并获得了越来越多的企业和个人的认可与采用。与此同时，在开源社区中逐渐涌现出了诸如Kubernetes、Mesos、Nomad等之类优秀的容器编排工具。
但是，在container技术基础上构建的集群调度平台仍停留在初期发展阶段，在众多开源项目中都依赖于底层技术栈和框架架构的存在而导致这些工具的使用变得更加复杂。本文旨在介绍我在学习Python语言以及container技术的过程中所开发的一个轻量级容器编排系统PyCO（简称：Python Container Orchestration），以便帮助读者更好地理解container编排的基本原理及其实现机制。
PyCO概述
PyCO（Python-based Container Orchestration）是一种基于Python开发的轻量级容器编排系统。它的主要特色包括以下几个方面：
- 易于使用: 只需定义容器镜像及其运行参数即可启动容器。
- 扩展性良好: 通过调用Docker API接口支持多种编排策略。
- 高度可靠: 使用Python语言编写时性能优异且稳定。
- 适应能力极强: 支持多种操作系统版本及云服务部署。
3. 基本概念术语说明
Docker
Docker是一个开源的应用与依赖容器引擎。它允许开发者构建他们的应用及其依赖项，并将其打包成一个轻量级且可移植的容器。然后将这些容器部署到任何主流的Linux或Windows机器上，并且能够实现虚拟化。
Docker Hub
Docker Hub是一套开放式的公共镜像仓库。用户能在其中上传自己制作的镜像，在线供他人下载使用。
Dockerfile
作为文件,Dockerfile包含了多条指令用于指导Docker构建镜像
容器
一种轻量级的虚拟环境称为容器，在不影响主机系统的情况下能够运行特定程序。每个容器都是独立于主机操作系统的进程，并各自拥有独立的网络空间、PID名称空间和其他隔离机制。
镜像
镜像是一个由Docker生成用于存储和运行容器的模板结构。每个镜像都涵盖一套完整的一套操作系统环境配置,其中包括但不限于根文件系统、命令行解释器、预装软件包以及必要的配置文件等组件。每个镜像是专为在此模板上构建新的容器而设计的基础架构,不允许对镜像进行任何修改操作,必须在此基础上新建新的容器才能继续操作。
容器编排
在容器编排领域中涉及管理和自动化容器化应用的生命周期。它涵盖了从容器调度到负载均衡再到服务发现等多个关键环节，并且通过配置中心和密钥管理来优化整个系统。该方法支持对容器集群进行快速部署，并根据需要进行弹性伸缩操作。
通常情况下，容器编排工具通过控制资源分配、优化运行效率并支持标准化的API交互来完成对应用开发环境的支持工作。该系统能够帮助设计者制定灵活的应用部署方案，并在实际运行中实现对资源利用率的有效监控和优化；同时该工具还具备完整的扩展性框架，在面对业务需求增长时能够快速响应；此外该系统还具备完善的容错与自动恢复能力，在发生故障时能够迅速采取措施减少影响并恢复正常运行状态
当前市场中广泛使用的容器编排工具主要包括Kubernetes平台、Apache Mesos集群以及Nomad框架等其他相关技术产品。
4. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
集群调度模块
该模块负责将任务分配至合适的位置。接着，它从调度队列中提取待处理的任务。若相关资源满足需求，则将任务移交给该节点处理。当资源不足时，则将其重新放回队列中等待下次调度。
Docker API接口封装
PyCO为此提供了更为灵活的解决方案以支持更加丰富的编排策略。通过封装Docker API接口实现了对Docker API各项核心功能的有效调用从而提升了操作效率并增强了系统的扩展性。在实际应用中我们可以根据需求实现对Docker API各项核心功能的有效调用包括但不限于创建新容器启动现有容器停止运行中的容器以及删除已停用的容器等操作以满足复杂的编排需求
调度策略
目前主流的容器编排工具包括Kubernetes和Apache Mesos等都具备多样化的调度策略。例如，在使用时可采用多种调度策略包括最短时延调度以及轮询调度等方式；而Mesos则支持基于Docker的操作以及自身特有的调度机制。
由于PyCO基于Python开发，并且具有强大的扩展能力, 因此我们可以利用Docker API接口及其第三方库（如NumPy）来实现新的调度策略
具体代码实例和解释说明
创建容器
import docker
client = docker.from_env()
container = client.containers.create("nginx", detach=True, ports={"80/tcp": ("127.0.0.1", "80")})
print(container.id)
代码解读docker.from_env() 方法被用来连接本地运行的Docker容器服务进程或者远程运行在其他计算机上的Docker守护进程，并通过专用的UNIX socket进行通信。
client.containers.create() 方法用于生成新容器，在其定义中接受三个关键参数：首先指定镜像名称；其次设置为True时表示该操作将在后台执行（不会阻塞直到容器关闭）；最后定义了宿主机与容器之间的端口映射关系（形式为字典类型："宿主机端口/协议" : ("容器内地址", "容器端口")）。
print(container.id) 语句用于输出新创建的容器ID。
启动容器
container.start()
代码解读container.start() 方法用于启动容器，该方法会尝试启动容器中的主进程。
停止容器
container.stop()
代码解读container.stop() 由该方法负责终止容器运行，并启动杀进程程序以清除其中的所有运行进程；随后系统会从系统中移除该容器
删除容器
container.remove()
代码解读container.remove() 方法负责完成整个移除过程。该方法会执行以下操作：将其相关的数据、关联的虚拟机以及镜像一并处理。
具体操作步骤以及数学公式讲解
作者基于读者对Docker工具的使用情况作出假定, 假定读者不仅了解容器和镜像的基本概念, 而且清楚地理解了构建Docker文件的相关步骤.
安装Python模块
本文将用到的模块有：
- Docker: 一个广泛使用的容器运行时框架。
- NumPy: 提供了支持高效多维数组运算的核心库。
可以使用pip安装以上模块：
pip install docker numpy
代码解读操作流程
- 导入必要的模块。
import time
import random
import math
import docker
# 初始化Docker客户端
client = docker.from_env()
while True:
# 获取正在运行的容器列表
containers = client.containers.list()
if len(containers) == 0:
print("没有可用的容器！")
continue
# 从可用容器列表随机选择一个容器
container = random.choice(containers)
# 计算容器CPU利用率
stats = container.stats(stream=False)
cpu_percent = float(stats["cpu_stats"]["cpu_usage"]["total_usage"]) / (10**9 * stats["cpu_stats"]["system_cpu_usage"])
print("容器 {} 的CPU利用率为 {:.2f}%".format(container.name, cpu_percent*100))
# 根据CPU利用率选择调度策略
strategy = "random" # 随机策略
if cpu_percent > 0.5 and not is_busy(): # CPU利用率超过50%且资源不忙，采用先来先服务策略
strategy = "fifo"
# 调度策略决策
if strategy == "random": # 随机策略
container = random.choice(containers)
elif strategy == "fifo": # 先来先服务策略
for c in containers:
if has_enough_resource(c):
return c
# 若尚无可用的容器，则继续等待
if container is None:
continue
# 执行调度策略
start_time = time.time() # 记录调度开始时间
container.kill() # 杀死当前容器
container.start() # 启动新的容器
end_time = time.time() # 记录调度结束时间
print("{} 开始调度容器 {} -> {}".format(strategy, container.attrs["Config"]["Image"], new_container.attrs["Config"]["Image"]))
print("调度耗时：{:.2f}秒".format(end_time - start_time))
代码解读- 设置策略变量。
本文设计了三种调度策略，分别是“随机”策略、FIFO策略和“亲和性”策略。
用于while True循环中获取容器状态，并依据CPU利用率进行调度策略分析。
随机策略
当容器数量较小时，在这种情况下随机分配策略更适合使用。这将有助于实现尽可能均匀地分配资源以达到均衡负载的目的。
每次调度时，随机选择一个可用的容器。
如果所有容器都不可用，则跳过本次调度。
FIFO策略
FIFO（First In First Out），先进先出策略，在资源闲置时优先处理最先提交的任务。
当容器数量较多时，先来先服务策略会比较合适。
在调度过程中依次扫描可用的容器池，在发现存在一个内存空间足以支持当前任务需求的情况下，则直接启动任务。
如果找不到这样的容器，则跳过本次调度。
“亲和性”策略
”亲和性“策略是一种特殊的“先来先服务”策略。
当容器属于同一组的时候，适合使用“亲和性”策略。
例如，在运行两个容器时，在组1中的一台容器运行着较高的CPU负载任务，在组2中的所有容器都处于低负载状态，则更适合采用亲和性负载均衡算法。
该方法会在每次调度前先找出最邻近的有效容器，并从这些不相邻的容器中进行选择。
- 调度策略决策。
判断是否需要执行亲和性调度策略：
def is_same_group(a, b): # 判断两个容器是否属于同一组
for label in ["project", "app"]: # 以指定的标签判断是否属于同一组
if a.labels.get(label)!= b.labels.get(label):
return False
return True
def select_nearest_neighbor(container): # 查找最接近的邻居容器
group_label = list(set([container.labels[l] for l in container.labels]))[0] # 获取属于同一组的标签值
candidates = [] # 存储邻居容器
for c in containers:
if c.status == "running" and is_same_group(c, container): # 选取属于同一组的运行态容器
candidates.append((math.fabs(len(groups)-distance(container, c)), c)) # 用距离衡量亲缘程度
nearest = min(candidates)[1] # 返回最小距离的邻居
return nearest
代码解读判断是否需要执行FIFO调度策略：
def has_enough_resource(container): # 判断容器是否有足够的资源支持所需的任务
usage = get_memory_usage(container) + task_size # 当前内存占用+任务大小
limit = int(container.attrs["HostConfig"]["Memory"][:-2]) # 容器限额
return usage <= limit # 判断资源是否充足
def distance(a, b): # 求两容器之间的距离
same_group = set(["project", "app"]).intersection(a.labels.keys()) & set(["project", "app"]).intersection(b.labels.keys())
if same_group: # 属于同一组，优先调度亲缘容器
return abs(int(a.attrs["Name"].split("_")[0]) - int(b.attrs["Name"].split("_")[0]))
else: # 不属于同一组，优先调度最近的空闲容器
r1 = map(int, re.findall('\d+', a.attrs["Name"]))
r2 = map(int, re.findall('\d+', b.attrs["Name"]))
d1 = sum([(x1 - x2)**2 for x1, x2 in zip(r1, r2)])
d2 = sum([(y1 - y2)**2 for y1, y2 in zip(r1, r2)])
return math.sqrt(d1 + d2)
代码解读- 模拟调度过程。
本文模拟了“随机”、“先来先服务”以及“亲和性”调度策略的调度过程。
- 执行调度。
# 模拟调度过程
groups = {"group1": [c for c in containers if 'group' in c.labels and c.labels['group'] == 'group1'],
"group2": [c for c in containers if 'group' in c.labels and c.labels['group'] == 'group2']}
i = 0 # 记录当前调度次数
while True:
i += 1 # 累计调度次数
tasks = [(i+j)%10 for j in range(task_num)] # 生成不同任务号
allocation = {t: "" for t in tasks} # 初始化任务分配结果
available_resources = [""]*node_num # 存储节点资源剩余情况
busy = [] # 存储已执行任务的容器
idle = [c for c in containers if c not in busy] # 存储空闲容器
for task in tasks: # 按顺序执行任务
resource = find_available_resource(idle, busy, available_resources) # 寻找可用资源
if resource: # 有可用资源
assignment = assign_task(task, resource) # 分配任务
busy.extend(assignment) # 更新已执行任务的容器
idle.remove(resource) # 更新空闲容器
available_resources[resource.index] -= task_size # 更新节点剩余资源
else: # 无可用资源
break # 跳出循环
print("调度{}次完成，已完成的任务：{}".format(i, ", ".join(map(str, busy)))) # 打印调度结果
def find_available_resource(idle, busy, available_resources): # 查找可用资源
for resource in idle:
if has_enough_resource(resource): # 资源足够支持任务
return resource # 返回空闲资源
return max(enumerate(available_resources), key=lambda item:item[1])[0] \
if any(available_resources) else None # 如果有空闲资源，返回最大剩余内存的资源
def assign_task(task, resource): # 分配任务
assignment = [] # 记录分配结果
for candidate in filter(has_enough_resource, idle): # 筛选候选资源
neighbor = find_neighboring_container(candidate, resource) # 查找邻居
if neighbor: # 邻居存在
assignment.append((resource, candidate, neighbor)) # 添加分配结果
idle.remove(candidate) # 更新空闲容器
break # 跳出循环
if not assignment: # 无候选资源
raise Exception("No resource found!") # 抛出异常
for source, target, neighbor in assignment: # 修改容器状态
resources = get_memory_usage(target) # 目标节点剩余内存
update_available_resources(source.index, resources) # 更新源节点剩余资源
return [a[1] for a in assignment] # 返回分配结果
def find_neighboring_container(resource, source): # 查找邻居容器
neighbors = filter(lambda n:is_same_group(n, resource) and n!= source, idle)
return random.choice(neighbors) if neighbors else None
代码解读5. 未来发展趋势与挑战
拓展功能
- 多样的调度策略方案。
- 全面的API功能支持。
- 优化资源配置能力。
- 更高的服务质量保障水平。
- 更加完善的文档资源库
测试与调试
- 测试。
- 集成测试。
- 单元测试。
- 压力测试。
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