Device Mapper是一个基于kernel的框架，它增强了很多Linux上的高级卷管理技术。Docker的devicemapper驱动在镜像和容器管理上，利用了该框架的超配和快照功能。为了区别，本文使用Device Mapper指驱动中的框架，而devicemapper指Docker的存储驱动。
注意：商业支持的Docker Engine（CS-Engine）建议在RHEL和CentOS上使用devicemapper存储驱动。
AUFS之外的另一种选择
Docker最初运行在Ubuntu和Devian上，并且使用AUFS作为存储后端。当Docker变得流行后，很多想使用它的公司正在使用RHEL。不幸的是，因为Linux主线kernel并不包含AUFS，所以RHEL并没有支持AUFS。
为了改变这种情况，Red Hat开发者研究将AUFS包含进kernel主线。最后，他们认为开发一种新的存储后端是更好的主意。此外，他们打算使用已经存在的Device Mapper技术作为新存储后端的基础。
Red Hat与Docker公司合作贡献这个新驱动。因为这次合作，Docker Engine被重新设计为存储驱动插件化。因此devicemapper成为Docker支持的第二个存储驱动。
Device Mapper在2.6.9之后就被何如Linux kernel主线，也是RHEL家族发布包的核心部分。这意味着devicemapper存储驱动基于稳定的代码，有着大量的工作产品和极强的社区支持。
镜像分层和共享
devicemapper驱动把每个镜像和容器都存储在它自己的虚拟设备中，这些设备是超配的copy-on-write快照设备。Device Mapper技术工作在块级别而不是文件级别，也就是说devicemapper存储驱动的超配和copy-on-write操作直接操作块，而不是整个文件。
注意：快照也是使用的thin设备或者虚拟设备。
使用devicemapper时，Docker如下创建镜像：
devicemapper存储驱动创建一个thin池。
这个池是在块设备或者loop mounted sparse file上创建的。
然后创建一个基础设备。
该基础设备是一个带文件系统的thin设备。可以通过docker info命令中的Backing filesystem值，来查看后端使用的是哪种文件系统。
每个新的镜像（和镜像层）都是该基础设备的快照。
这些都是超配的copy-on-write快照。也就是说它们初始化的时候是空的，只有在有数据写向它们时，才会从池中消耗空间。
使用devicemapper，容器层是基于镜像的快照。和镜像一样，容器快照也是超配的copy-on-write快照。容器快照保存了容器的所有更新，当向容器写数据时，devicemapper按需从池中分配空间给容器层。
下图展示了一个thin池、基础设备和两个镜像。
如果你仔细观察图片，你会发现每个镜像层都是它下层的快照，镜像的最底层是池中基础设备的快照。这个基础设备是Device Mapper产生的，并不是一个Docker镜像层。
而容器又是镜像的一个快照，下图展示了两个容器在整个存储驱动的层次。
devicemapper的读操作
下图显示了在一个容器中读取一个块（地址是0x44f）的过程。
应用在容器中请求访问块0x44f。
因为容器是镜像的一个thin快照，它没有实际的数据。但它有指针，指向镜像栈中数据所在的镜像快照。
存储驱动根据指针找到对应镜像层a005的快照块0xf33。
devicemapper拷贝镜像快照中块0xf33的数据到容器内存中。
容器驱动将数据返回给请求应用。
写操作
使用devicemapper驱动，写数据到容器是通过一个按需分配操作来完成的。更新已有的数据使用了copy-on-write操作。不过Device Mapper是基于块存储的技术，所以这些操作都发生在块的级别。
例如，要对容器中的一个大文件作小的修改，devicemapper驱动不拷贝整个文件，它只拷贝要修改的内容对应的块，每个块大小为64KB。
写数据
向容器写55KB的数据：
应用向容器发起写56KB数据的请求；
按需分配操作给容器快照分配了一个新的64KB的块。
如果写的数据大于64KB，就需要分配多个块给容器快照。
数据写向新分配的块。
覆写已有数据
第一次修改已有的数据：
应用向容器发起修改数据的请求；
copy-on-write操作定位到需要更新的块；
分配新的块给容器快照，并拷贝数据到这些块中；
修改的数据写向新分配的这些块。
容器中的应用并不会感知到这些按需分配和copy-on-write操作。然而，这些操作还是可能会对应用的读写带来一些延迟。
Docker中配置devicemapper
devicemapper是部分Linux发行版的默认Docker存储驱动，这其中就包括RHEL和它的分支。当前，以前发行版支持该驱动：
●RHEL/CentOS/Fedora
●Ubuntu
●Debian
●Arch Linux
Docker host使用loop-lvm的配置模式来运行devicemapper。该模式使用系数文件来创建thin池，这些池用于镜像和容器快照。并且这些模式是开箱即用的，无需额外配置。不过，不建议在产品部署中使用loop-lvm模式。
可以通过docker info命令来查看是否使用了该模式。
$ sudo docker infoContainers: 0Images: 0Storage Driver: devicemapper
Pool Name: docker-202:2-25220302-pool
Pool Blocksize: 65.54 kB
Backing Filesystem: xfs
[...]
Data loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/data
Metadata loop file: /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/metadata
Library Version: 1.02.93-RHEL7 (2015-01-28)
[...]
通过上面输出可得出，Docker host使用devicemapper存储驱动。并且，还使用了loop-lvm模式，因为/var/lib/docker/devicemapper/devicemapper下有Data loop file和Metadata loop file这两个文件。这些都是loopback映射的稀疏文件。
在产品中配置direct-lvm模式
产品部署中应该使用direct-lvm模式，该模式使用块设备来创建thin池。下面的步骤描述了如何在Docker host使用direct-lvm模式得devicemapper存储驱动。
注意：如果你已经在Docker host上运行了Docker daemon，并且有一些想保存的镜像，那么在执行以下步骤之前，把它们push到Docker Hub，或者你的私有Docker Registry。
以下步骤会创建一个逻辑卷，配置为thin池，用作后端的存储池。假设你有一个稀疏块设备/dev/xvdf，并且该设备有足够的空间来完成这个任务。在你的环境中，设备标识符和卷的大小可能不同，在你执行下面过程时，你应该替换为适合你环境的值。另外，以下的步骤应该在Docker Daemon停止的时候来执行。
1) 进入Docker host，并停止Docker daemon；
2) 安装LVM2和thin-provisioning-tools安装包；
LVM2安装包提供了用户空间的工具，用于管理逻辑卷。
thin-provisioning-tools用于激活和管理池。
# on Ubuntu$ sudo apt -y install lvm2# On CentOS$ sudo yum install -y lvm2
3) 创建一个物理卷/dev/xvdf来替换块设备；
$ pvcreate /dev/xvdf
4) 创建卷组docker；
$ vgcreate docker /dev/xvdf
5) 创建名为thinpool和thinpoolmeta的虚拟卷；
在该示例中，数据大小是docker卷组大小的95%，留下这些空闲空间，是用于数据或元数据的自动扩容。
$ lvcreate --wipesignatures y -n thinpool docker -l 95%VG$ lvcreate --wipesignatures y -n thinpoolmeta docker -l 1%VG
6) 把池转换为thin池；
$ lvconvert -y --zero n -c 512K --thinpool docker/thinpool --poolmetadata docker/thinpoolmeta
7) 通过lvm文件来配置thin池的自动扩容；
$ vi /etc/lvm/profile/docker-thinpool.profile
8) 指定thin_pool_autoextend_threshold值；
该值是lvm尝试扩容到可用空间时，当前已空间使用量的百分比（100=禁止）。
thin_pool_autoextend_threshold = 80
9) 修改thin_pool_autoextend_percent；
该值是thin池要扩容的百分比（100=禁止）。
thin_pool_autoextend_percent = 20
10) 检查上面的步骤，你的docker-thinpool.profile文件应该是类似下面的内容：
一个/etc/lvm/profile/docker-thinpool.profile示例文件：
activation {
thin_pool_autoextend_threshold=80
thin_pool_autoextend_percent=20
}
11) 应用新的lvm profile文件；
$ lvchange --metadataprofile docker-thinpool docker/thinpool
12) 确认lv是否被修改；
$ lvs -o+seg_monitor
13) 如果之前Docker daemon被启动过，那么需要将之前的graph driver目录给挪走；
移动graph driver会删除所有的镜像容器和卷。下面的命令将/var/lib/docker的内容移动到另一个目录中。
$ mkdir /var/lib/docker.bk
$ mv /var/lib/docker/* /var/lib/docker.bk
14) 使用特殊的devicemapper选项来配置Docker daemon；
有两种方法来配置Docker daemon的devicemapper存储驱动。你可以运行daemon时加上以下参数：
--storage-driver=devicemapper \--storage-opt=dm.thinpooldev=/dev/mapper/docker-thinpool \--storage-opt=dm.use_deferred_removal=true \--storage-opt=dm.use_deferred_deletion=true
也可以在daemon配置文件中配置，如默认的配置文件/etc/docker/daemon.json中，可如下配置：
{
"storage-driver": "devicemapper",
"storage-opts": [ "dm.thinpooldev=/dev/mapper/docker-thinpool", "dm.use_deferred_removal=true", "dm.use_deferred_deletion=true"
]
}
注意：总是使用dm.use_deferred_removal=true和dm.use_deferred_deletion=true选项，以防止无意地泄露映射资源信息。
15) （可选的）如果使用了systemd，并且修改了daemon配置文件，需要重载systemd信息；
$ systemctl daemon-reload
16) 重启Docker daemon。
$ systemctl start docker
当你启动Docker daemon后，确保一直监控者thin池和卷组的可用空间。当卷组自动扩容时，可能会占满所有空间。可以使用lvs或lvs -a命令来监控逻辑卷，可以查看到数据和元数据的大小。另外，还可以使用vgs命令来监控卷组的可用空间。
当到达阈值后，日志会显示thin池的自动扩容信息，可使用以下命令来查看日志：
$ journalctl -fu dm-event.service
当你确认你的配置文件无误时，就可以删除之前的备份目录了。
$ rm -rf /var/lib/docker.bk
你还可以使用dm.min_free_space参数。该值保证党可用空间到达或者接近最小值时，操作失败会有提示。可以查看更多的驱动选项。
检查devicemapper结构体
可以通过lsblk命令查看devicemapper存储驱动创建的pool相关的设备文件。
$ sudo lsblkNAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
xvda 202:0 0 G 0 disk
└─xvda1 202:1 0 G 0 part /
xvdf 202:80 0 0G 0 disk
├─vg--docker-data 253:0 0 0G 0 lvm
│ └─docker-202:1-1032-pool 253:2 0 0G 0 dm
└─vg--docker-metadata 253:1 0 G 0 lvm
└─docker-202:1-1032-pool 253:2 0 0G 0 dm
下图显示了上面示例的镜像信息。
图中，pool的名称叫做Docker-202:1-1032-pool，横跨data和metadata两个设备。devicemapper的pool名称格式为：
Docker-MAJ:MIN-INO-pool
MAJ，MIN和INFO分别表示major、minor设备号，和inode号。
有两个主要的目录。/var/lib/docker/devicemapper/mnt目录包含镜像和容器层的映射点。/var/lib/docker/devicemapper/metadata目录为每个镜像层和容器快照都对应了一个文件，文件以JSON格式保存每个快照的元数据。
Device Mapper和Docker性能
理解按需分配和copy-on-write可以让你对容器性能有个整体的了解。
按需分配性能影响
devicemapper存储驱动在按需分配操作时会给容器分配一个新的块。也就是说每次应用向容器某个位置写数据时，一个或多个块就会从池里面分配，并且映射给容器。
所有的块都是64KB大小，一个小于64KB的写请求也会导致分配64KB的块，大于64KB的写请求就要求多个64KB的块。这会影响容器的性能，尤其容器有很多小的写请求时。然而，一旦一个块分配给容器后，后续的读写都会直接操作这个新分配的块。
Copy-on-write性能影响
每次容器第一次更新已有数据时，devicemapper存储驱动都会执行copy-on-write操作，该操作会将数据从镜像快照拷贝到容器快照。这在容器性能上有着明显的影响。
所有的copy-on-write操作都有64KB的粒度。因此，要修改1GB文件的32KB内容时，只需要拷贝64KB大小的块到容器即可。如果要拷贝整个大文件到容器层时，该特性较于文件层的copy-on-write操作有着明显的性能优势。
然而，实际中，如果容器执行大量的小的写请求时（<64KB），devicemapper性能差于AUFS。
其他device mapper性能注意事项
还有一些点会影响devicemapper存储驱动的性能。
模式。Docker运行devicemapper存储驱动的默认模式是loop-lvm。该模式使用稀疏文件，并且性能堪忧。在产品中不建议使用该模式，产品环境中建议使用direct-lvm，这样存储驱动就可以直接写向块设备。
高速存储。为了更好的性能，可以将Data文件和Metadata文件放在高速存储（如SSD）上。当然，也可以直接连接到SAN或NAS array上。
内存使用。devicemapper不是内存最高效的Docker存储驱动。启动同一个容器的n份拷贝需要将其文件大小的n份拷贝加载到内存中，这对于Docker host的内存有一定影响。因此，devicemapper存储驱动可能不是Pass或其他高密度用例的最优方案。
最后一点，数据卷提供了更好和可预测的性能。因此，应该将负载高的写请求写到数据卷中。
本文转自 憬薇 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/welcomeweb/1921289
