略谈分布式系统中的容器设计模式

谭中意

前言：云原生（Cloud Native）不仅仅是趋势，更是现在进行时，它是构建现代的，可弹性伸缩的，快速迭代的计算网络服务的事实标准。其中容器编排系统Kubernetes和容器是基石。所以每个工程师都需要学习和了解他们。学习过程中，很多工程师可能会问：为什么Pod而不是容器是K8S部署的最小单位？基于K8S设计分布式系统有没有什么套路？本文针对这些问题，并参考K8S创始人的很多文档，给出了解答。本文适合进行研发工作2到3年的同学，对架构设计比较感兴趣，有一定架构设计意识，同时对容器（Docker）和容器编排系统（kubernetes）有一定了解。希望可以通过此文，让同学们更深入的了解到分布式容器系统中的几种常见模式，以便以后更好的设计和实现云原生的分布式系统。

先从一篇论文说起：

首先介绍一篇论文，标题是《Design patterns for container-based distributed systems》，作者是Brendan Burns和David Oppenheimer，论文发表于2016年，是原原生领域系统设计的代表作。

第一作者Brenda Burns，相信熟悉云原生领域的同学都认识他，他之前是Google的工程师，是Kubernetes的三位创始人之一，他在这项目中负责系统设计，很多关键的设计决策都是出自他之手，包括声明式，Pod等。

在论文中，他介绍了基于容器的分布式系统中出现的几种设计模式：单容器模式，单节点多容器模式，以及多节点模式。像之前的面对对象模式一样，这些分布式系统中的pattern可以简化开发，并使使用他们的系统更加可靠。他感言，在google做了很多年的分布式系统设计，从web search做到后来的cloud系统，基本都是从头做起，很费力，因为没有什么成熟可重用的模块；但是进入云原生时代，随着容器（docker）和容器编排（k8s）的出现，极大的改变了分布式系统的设计和开发，从而为大规模的重用提供了巨大的可能。

系统设计是随着计算机体系的发展而发展的，计算机系统从单机发展到Client/Server再到Distributed System，而系统设计也从单一的算法Algorithm（例如Quick sort）发展到OOP（面对对象的编程语言），再发展到现在容器系统。

Design Pattern是a repeatable solution to a problem，即对软件设计中普遍存在（反复出现）的各种问题所提出的解决方案，类似围棋中的定式（围棋爱好者应该很熟悉）。在GANG of Four的名著《Design Patters》中，对用面对对象语言实现的，针对编程语言中Interface级别的各种Design Pattern做了很深入的解释。其中一些设计原则，例如Single Responsibility对后续的系统设计也是非常适用。

为什么我们需要使用Design Pattern？因为绝大多数我们在系统开发中碰到的问题是相似的，可以借鉴别人的经验，所以站在巨人的肩上作创新；其次Design Pattern给我们提供了共享的概念和词汇，很容易沟通，例如我们一说起factory，我们就知道这是一个用来创建其他对象的对象；还有我们可以build可重用的组件。Design Pattern的核心：解耦（Decouple）和重用（Reuse）。这两个核心原则贯穿系统设计的始终，不管我们是基于一种编程语言，使用接口来实现，还是在分布式系统设计中。

分布式系统中之前很少有pattern，mapreduce算是一个，但是在容器和容器编排成为主流后，有了大量的可重用的组件，也总结出了大量的pattern，单容器，单节点多容器，多节点等。限于篇幅，本文不介绍多节点容器设计模式，感兴趣的同学可以参考书后的资料。

先说第一个pattern，Single Container Patten.

先从最小的组件容器开始说起，容器简单来说，就是把应用程序和它所需要的依赖库打成一个包。容器（Docker）的出现，极大改变了程序打包和部署的方式，更是彻底改变分布式系统设计的最基础组件。

Container就好比OOP Java编程语言中的Object（Class），是容器分布式系统的最基础对象。有人做过一个简单的类比，在java语言中，最基本的对象载体是Class，class被运行起来就是Object，而在容器系统中，最基本的对象载体是Container Image，当被运行起来后就是Container。Java对象有自己的初始化机制，Container中也有自己的Init Container机制。Java对象有销毁机制，Container也有preStop函数来优雅的停止。

在现实的设计中，需要把一个应用拆为多个容器来实现，这么做的理由有三个：1. 针对资源建立边界（不同的容器需要不同的CPU和内存，根据实际需要进行限制，而且不同容器间资源隔离，互不影响。2.建立团队归属边界，即一个Container有一个敏捷团队来own，最好6到8人。3.提供兴趣隔离（separation of concern）。容器的作用和职责应该满足Single Responsibility的原则，按照Domain Model Design的原则来进行设计，这样容易理解，也容易测试、更新和部署。那么在设计用于生产环境的容器的时候，需要设置内存和CPU的最高和最低限制，同时需要设置Liveness Probe和Readiness Probe。

在设计的时候，需要重点考虑：解耦和重用。不断的问自己几个问题：我的容器足够解耦了吗？是否还可以拿出部分来作为独立的容器？这些容器是否可以很方便的被重用到其他地方？

再说多个容器组合成的pattern。

同学们在学习K8S的过程中，肯定会有疑问：为什么Pod（含有一个或者多个Container）是最小的部署单元，而不能直接是容器。这里就要涉及到K8S中一个非常精巧的设计了。Pod是一组共享生命周期，并部署在同一个节点的容器的组合，他们可以通过共享的volume/network和IPC来进行通讯。之所以不是一个单一容器，而是多个容器来完成特定功能的原因在于：这些容器要完成的职责不同，根据单一职责（single responsibility）的原则，他们应该属于不同的组件；其次因为职责不同，维护他们的team也不同，迭代周期也不一样；最后其中一些容器是可以被复用在其他的环境中的。所以从“解耦”和“复用”的设计原则出发，Kubernetes通过增加一个虚拟层即POD，给系统设计带来了极大的灵活性，同时也产生了多种设计模式。即在一个POD中除了抗流量完成业务的容器（文中称之为app container）外，还存在其他的辅助容器，可以分为两类：1. Init Container 2. Sidecar container。

Init Container Pattern

就想Java语言中Object有初始化函数一样，Pod中的Init Container起的作用也是用来初始化。当app container需要满足一些前置条件才能启动，例如它依赖一些外部服务db service ready才能启动，或者需要初始化的更新文件（例如从github clone最新版本的文件）。

我们来看一个简单的例子，如上图。其中myapp-container是app container，它是来执行业务逻辑的，它的启动依赖后台的mydb和myservice两个服务。所以有两个init containers，他们分别执行nslookup来检查依赖服务是否已经启动，如果没有启动，等待2秒之后再检查，如果已经启动，则顺利启动自身容器，然后app container再启动。能看出这个例子中，app container利用init container来force wait，直到依赖的两个后台服务启动之后再启动。这样app container的启动逻辑就无需关心这两个依赖服务是否ready。

使用Init Container的注意事项如下：1. Init container的执行顺序是在pod启动过程中，最先执行，而且是顺序执行，即一个init container执行结束后，再执行下一个init containers。他没有readiness probe check，应该是逻辑简单，而且执行快速的。2. Init Container也是container，它也占CPU/内存系统资源，所以在计算资源消耗的时候，需要把它也加进去，不然调度的时候可能会有问题。

Sidecar pattern：

下面介绍Sidecar pattern。

所谓sidecar，就是类似这种摩托车。在K8S中，sidecar container是和app container同时启动，并且有自己的职责，并能在别的地方进行复用的容器。Sidecar container和app container之间共享磁盘/网络/IPC等，我们来看一个典型的例子。

App Container是一个web server，sidecar container定期从github sync代码下来，两者通过Pod的volume来共享文件。这样做的好处是把从github定期sync代码的逻辑剥离出来，成为一个可以重用的模块，并且能用到其他的场合。而app container只需要单纯的做web服务就好，不需要考虑sync之类的逻辑。

什么时候考虑使用sidecar呢？ 当这两个container需要同时部署，但是各有自己的职责，而且可以分别去迭代和演进，而且有重用的可能性。

那么什么时候不适合sidecar呢？当这两个container有不同的扩容需求时候，即两者需要独立的扩容时候，不要sidecar这种模式；另外，两者的通信可能会带来一些网络的消耗，带来一定的延迟，如果这点延迟是业务无法接受的话，也不要使用sidecar。

Ambassadaor Design Pattern：

它是一种特殊的sidecar，其实就是app container的一个proxy，它来接流量，然后进行处理，然后把流量转发给app container，让其完成真正的商业逻辑。

• 例如：我想给一个web server加上认证逻辑或者SSL，但是我又不想改动原来的web server或者改动比较困难，我可以在其所在pod内再部署一个proxy，让这个proxy来处理这些认证的逻辑，而原有的app container无需任何改动。如下图所示，完整的例子在https://medium.com/@lukas.eichler/securing-pods-with-sidecar-proxies-d84f8d34be3e。

此外，ambassador pattern还可用于shard a service或者A/B 测试。另外最近新崛起的技术热点ServiceMesh和其实现istio，都是利用sidecar的方式来做服务代理，把流量控制的逻辑下沉到基础架构层，通过ambassador的方式很方便的实现。他们的出现将极大的改变微服务架构，可能让其更关注业务逻辑的高效实现，而把流量控制（包括服务发现，服务限流，小流量等服务路由功能统一交给service mesh来解决。

Adapter Pattern：

又是一种特殊的sidecar，如果希望对外输出的内容符合下游的要求而不对app container进行修改，可以增加一个adapter的sidecar，由它来做类似日志转换的事情。例如：

App container按照自身的要求生成日志并保存到文件系统中，另外的adapter container通过共享存储读取该日志，然后进行日志转换等工作，以便把内容输出给下游的metrics系统。

总结：

设计模式（Design Pattern）的核心是解耦和重用；在容器和容器编排的分布式系统中，有大量可重用的组件和pattern，其中Single container和multiple container又是最基本的组件。

参考资料：

• https://ai.google.com/research/pubs/pub45406
• https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/hotcloud16_slides_burns.pdf