Docker提供了一種在安全、可重復的環境中自動部署軟件的方式，拉開了基於雲計算平台發布產品方式的變革序幕。騰訊內部對Docker有著廣泛 的使用，其基於Yarn的代號為Gaia的調度平台可以同時兼容Docker和非Docker類型的應用，並提供高並發任務調度和資源管理，它具有高度可 伸縮性和可靠性，能夠支持MR等離線業務。為了剖析Docker on Gaia背後的實現細節，InfoQ專訪了騰訊數據平台部高級工程師羅韓梅，另外作為QCon全球軟件開發大會的講師，羅韓梅將會分享題為《Gaia——萬台規模的Docker應用實戰》的演講。
羅韓梅，騰訊數據平台部高級工程師，任數據中心資源調度組副組長。2009年加入騰訊，主要從事統一資源管理調 度平台的開發和運營，承擔過騰訊自研雲平台“台風”中Torca資源調度子系統的研發，目前主要專注於開源技術、分布式數據倉庫、分布式資源調度平台、 Docker等領域。
InfoQ：能否介紹下目前Gaia平台的狀態？你們什麼時候開始使用Docker的？有多大的規模？
羅韓梅：Gaia平台是騰訊數據平台部大數據平台的底層資源管理和調度系統，其上層業務包括離線、實時以及在線 service服務，如Hadoop MR、Spark、Storm、Hive以及騰訊內部的Lhotse、Hermes、廣點通等業務。最大單集群規模達8800台、並發資源池個數達 2500個，服務於騰訊所有事業群。我們是2014年10月份正式上線Docker，之所以選擇Docker，一方面是因為Gaia本來就一直在使用 cgroups類型的容器，深知其在共享機器資源、靈活、輕量、易擴展、隔離等方面的重要意義。另一重要原因，是Gaia作為一個通用的雲操作系統，適合 所有類型的業務，但是各個業務的環境依賴是一個比較困擾用戶的問題，因此我們引入Docker來解決，主要目的還是通過Docker來將Gaia雲平台以 更有效的方式呈獻給各個業務。
我們使用的OS是騰訊內部的tlinux 1.2版本，最新版本正在tlinux2.0上測試，除了Docker，也使用了etcd用來做服務注冊和服務發現。我們的集群都是同時兼容Docker 應用和非Docker類型的應用的，MR等應用還是使用的cgroups類型的容器，其它服務使用的Docker容器，目前，大概有15000多常駐的 Docker容器，還有大量業務接入測試中。由於我們原本就是使用的cgroups容器，所以換成Docker後，性能基本也無損耗，可以滿足線上需求。
InfoQ：騰訊是如何把Yarn與Docker深度結合的？
羅韓梅：在騰訊的場景下，首先一個特點就是，業務總類極大，尤其是離線處理規模很大，因此Yarn原生的調度 器，效率遠遠跟不上，因此我們開發了自研調度器SFair，解決了調度器效率和擴展性問題。另外，騰訊的業務特性多樣，因此我們引入了Docker，雖然 Yarn支持不同的應用類型可以實現不同的AM（應用管理器），但是對於絕大多數應用來說，他們並不熟悉Yarn，實現一個支持容災、可擴展的完善AM， 困難較大，因此我們抽象了可以使用Docker的業務，對其進行封裝，實現了統一的AM，並且對用戶透明，而對用戶提供的是另一套全新的基本的、易於理解 的高級接口。同時，我們為Docker業務實現了統一的服務注冊和發現機制，並也將其封裝在了新接口中。另外，在資源管理方面，我們修改了內存管理機制， 引入了磁盤和網絡帶寬管理。
除了Yarn之外，其實我們對Docker本身也做了一定的修改和bug修復，對於Registry等服務也做了優化，保證了其服務的高可靠和性能。
實現方面，我們並沒有使用社區提供的Docker調度器，我們研發Gaia的時候社區還沒有相應的調度器，並且我們也有特殊要求，需要同時支持同時支持Docker類型應用和非Docker類型應用。
InfoQ：你們如何確定哪些業務適合使用Docker？
羅韓梅：我們認為，Docker提供了一種在安全、可重復的環境中自動部署軟件的方式，拉開了基於雲計算平台發 布產品方式的變革序幕，因此，其實Docker對於Gaia來講，只是一個選擇，我們並不主動向業務推廣Docker，而是Docker on Gaia的整套方案，所以，我們對於需要共享資源、降低成本，需要支持快速的動態擴容縮容、容災容錯，以及大規模分布式系統尤為建議使用Docker on Gaia。
InfoQ：能否詳細介紹下你們對Docker以及Registry做了哪些優化？
羅韓梅：對於Docker，我們主要做了三個方面的優化：首先是bug修復，比如Docker非0退出時rm不 生效，對於bindmount為true時config path無法清除等bug。其次是優化Docker的資源管理策略，比如內存的Hardlimit的管理策略，不但使用戶進程容易被kill，更加造成了 資源的浪費，對用戶估計自己業務的資源需求也非常高。Gaia引入了EMC（Elastic Memory Control）的彈性內存管理機制。最後一個方面是資源管理緯度，Docker在資源管理緯度方面只有CPU和內存兩個維度，這對於共享的雲環境下需要 完善，也是目前相對於虛擬機不足的地方。Gaia引入磁盤容量管理，網絡出入帶寬控制以及磁盤IO的控制維護。其實不僅僅在Docker層做控制，還將會 引進調度器，不但實現資源的隔離，還要實現資源的保證。
對於Registry的優化，主要有下面幾個方面：
- 容量問題。開源的Registry是單機模式，其容量會受單個機器的限制。我們修改存儲driver，取締原有的mount方式，開發後端存儲driver，直接使用HDFS，實現了存儲的無限容量。
- 可靠性和可用性的問題。單機版本的Docker Registry，其可靠性和可用性都成了最大的問題，我們引入數據平台部的tPG系統，實現Registry server的無狀態化，便於實現服務的高可用性。
- 性能問題。將單機版的Registry擴展成Registry集群，並實現在Registry server pool中的負載均衡，提升性能。
- 網絡問題。解決了全國不同IDC的Gaia集群對Registry的訪問，采取就近訪問的原則，不產生跨IDC流量。
- 自動同步官方鏡像。Docker提供的官方鏡像中，有很多還是非常有價值的，而官方的Registry又在牆外，為此，我們自動同步docker的官方鏡像到我們的私有倉庫中。
InfoQ：能否介紹下目前的一個workflow？
羅韓梅：目前使用Docker on Gaia的方式有三種：1）通過Gaia Portal；2）直接調用Gaia api；3）通過上層各種PaaS平台透明間接使用Gaia。比如在第一種方式中，用戶通過Gaia Portal提交應用，之後Gaia調度器會自動分配資源，並且部署、啟動Docker容器，用戶可以在Portal上直接查看每個實例的狀態、日志、異 常等，甚至可以直接通過webshell登陸。同時，也可以根據需求對應用進行擴容、縮容、重啟，以及灰度變更、停止實例/應用等操作。
InfoQ：目前平台主要部署了哪些服務？服務之間的調度是如何實現的？
羅韓梅：目前平台上的服務有Hermes、通用推薦、廣點通、游戲雲等服務，很多服務都需要多實例部署，因此跨 主機部署非常普遍，而不同服務直接也經常會有調用的需求，主要是通過Gaia提供的服務注冊和服務發現機制。具體地，NM（Yarn的一個組件）在啟動 Docker容器時，會將該Docker的真正地址，包括ip和所有的端口映射，都會通過etcd做自動的服務注冊。對於Docker內部的服務，我們通 過修改Docker源碼，擴展了幾個Gaia相關的環境變量，將IP以及端口映射傳入。服務的注冊和發現本質上一種名字服務，因此不難理解為什麼在創建應 用的時候，讓用戶填一個應用 name的字段。而這種基於名字的服務是貫穿這個Gaia的過程的：在提交作業時，用戶不需要指定Gaia master的地址，而是通過指定Gaia 集群的name即可；在獲取應用的地址時，也是通過應用的名字獲取；本質上port mapping也是一種名字，只不過是將用戶原來expose的端口作為name，將實際端口作為value。至此，不難理解為什麼name需要檢查沖 突。
InfoQ：萬台規模的Docker容器，網絡問題是如何解決的？
原文：http://www.infoq.com/cn/articles/tencent-millions-scale-docker-application-practice羅韓梅：網卡及交換鏈路的帶寬資源是有限的。如果某個作業不受限制產生過量的網絡流量，必然會擠占其它作業的網 絡帶寬和響應時延。因此Gaia將網絡和CPU、內存一樣，作為一種資源維度納入統一管理。業務在提交應用時指定自己的網絡IO需求，我們使用 TC（Traffic Control）+ cgroups實現網絡出帶寬控制，通過修改內核，增加網絡入帶寬的控制。具體的控制目標有：
- 在某個cgroup網絡繁忙時，能保證其設定配額不會被其他cgroup擠占；
- 在某個cgroup沒有用滿其配額時，其他cgroup可以自動使用其空閒的部分帶寬；
- 在多個cgroup分享其他cgroup的空閒帶寬時，優先級高的優先； 優先級相同時，配額大的占用多，配額小的占用少；
- 盡量減少為了流控而主動丟包。
