Docker源码分析（一）：Docker架构

淡淡的烟草味﹌ 2022-08-07 01:57 240阅读 0赞

【编者按】在《深入浅出Docker》系列文章的基础上，InfoQ推出了《Docker源码分析》系列文章。《深入浅出Docker》系列文章更多的是从使用角度出发，帮助读者了解Docker的来龙去脉，而《Docker源码分析》系列文章通过分析解读Docker源码，来让读者了解Docker的内部实现，以更好的使用Docker。总之，我们的目标是促进Docker在国内的发展以及传播。另外，欢迎加入InfoQ Docker技术交流群，QQ群号：272489193。

## 1 背景 ##

### 1.1 Docker简介 ###

Docker是Docker公司开源的一个基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目,整个项目基于Go语言开发，并遵从Apache 2.0协议。目前，Docker可以在容器内部快速自动化部署应用，并可以通过内核虚拟化技术（namespaces及cgroups等）来提供容器的资源隔离与安全保障等。由于Docker通过操作系统层的虚拟化实现隔离，所以Docker容器在运行时，不需要类似虚拟机（VM）额外的操作系统开销，提高资源利用率，并且提升诸如IO等方面的性能。

由于众多新颖的特性以及项目本身的开放性，Docker在不到两年的时间里迅速获得诸多厂商的青睐，其中更是包括Google、Microsoft、VMware等业界行业领导者。[Google在今年六月份推出了Kubernetes][Google_Kubernetes]，提供Docker容器的调度服务，而今年8月[Microsoft宣布Azure上支持Kubernetes][Microsoft_Azure_Kubernetes]，随后[传统虚拟化巨头VMware宣布与Docker强强合作][VMware_Docker]。今年9月中旬，[Docker更是获得4000万美元的C轮融资][Docker_4000_C]，以推动分布式应用方面的发展。

从目前的形势来看，Docker的前景一片大好。本系列文章从源码的角度出发，详细介绍Docker的架构、Docker的运行以及Docker的卓越特性。本文是Docker源码分析系列的第一篇——Docker架构篇。

### 1.2 Docker版本信息 ###

本文关于Docker架构的分析都是基于Docker的源码与Docker相应版本的运行结果，其中Docker为最新的1.2版本。

## 2 Docker架构分析内容安排 ##

本文的目的是：在理解Docker源代码的基础上，分析Docker架构。分析过程中主要按照以下三个步骤进行：

*  Docker的总架构图展示
 *  Docker架构图内部各模块功能与实现分析
 *  以Docker命令的执行为例，进行Docker运行流程阐述

## 3 Docker总架构图 ##

学习Docker的源码并不是一个枯燥的过程，反而可以从中理解Docker架构的设计原理。Docker对使用者来讲是一个C/S模式的架构，而Docker的后端是一个非常松耦合的架构，模块各司其职，并有机组合，支撑Docker的运行。

在此，先附上Docker总架构，如图3.1。

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图3.1 Docker总架构图

如图3.1，不难看出，用户是使用Docker Client与Docker Daemon建立通信，并发送请求给后者。

而Docker Daemon作为Docker架构中的主体部分，首先提供Server的功能使其可以接受Docker Client的请求；而后Engine执行Docker内部的一系列工作，每一项工作都是以一个Job的形式的存在。

Job的运行过程中，当需要容器镜像时，则从Docker Registry中下载镜像，并通过镜像管理驱动graphdriver将下载镜像以Graph的形式存储；当需要为Docker创建网络环境时，通过网络管理驱动networkdriver创建并配置Docker容器网络环境；当需要限制Docker容器运行资源或执行用户指令等操作时，则通过execdriver来完成。

而libcontainer是一项独立的容器管理包，networkdriver以及execdriver都是通过libcontainer来实现具体对容器进行的操作。

当执行完运行容器的命令后，一个实际的Docker容器就处于运行状态，该容器拥有独立的文件系统，独立并且安全的运行环境等。

## 4 Docker架构内各模块的功能与实现分析 ##

接下来，我们将从Docker总架构图入手，抽离出架构内各个模块，并对各个模块进行更为细化的架构分析与功能阐述。主要的模块有：Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container。

### 4.1 Docker Client ###

Docker Client是Docker架构中用户用来和Docker Daemon建立通信的客户端。用户使用的可执行文件为docker，通过docker命令行工具可以发起众多管理container的请求。

Docker Client可以通过以下三种方式和Docker Daemon建立通信：tcp://host:port，unix://path\_to\_socket和fd://socketfd。为了简单起见，本文一律使用第一种方式作为讲述两者通信的原型。与此同时，与Docker Daemon建立连接并传输请求的时候，Docker Client可以通过设置命令行flag参数的形式设置安全传输层协议(TLS)的有关参数，保证传输的安全性。

Docker Client发送容器管理请求后，由Docker Daemon接受并处理请求，当Docker Client接收到返回的请求相应并简单处理后，Docker Client一次完整的生命周期就结束了。当需要继续发送容器管理请求时，用户必须再次通过docker可执行文件创建Docker Client。

### 4.2 Docker Daemon ###

Docker Daemon是Docker架构中一个常驻在后台的系统进程，功能是：接受并处理Docker Client发送的请求。该守护进程在后台启动了一个Server，Server负责接受Docker Client发送的请求；接受请求后，Server通过路由与分发调度，找到相应的Handler来执行请求。

Docker Daemon启动所使用的可执行文件也为docker，与Docker Client启动所使用的可执行文件docker相同。在docker命令执行时，通过传入的参数来判别Docker Daemon与Docker Client。

Docker Daemon的架构，大致可以分为以下三部分：Docker Server、Engine和Job。Daemon架构如图4.1。

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图4.1 Docker Daemon架构示意图

#### 4.2.1 Docker Server ####

Docker Server在Docker架构中是专门服务于Docker Client的server。该server的功能是：接受并调度分发Docker Client发送的请求。Docker Server的架构如图4.2。

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图4.2 Docker Server架构示意图

在Docker的启动过程中，通过包gorilla/mux，创建了一个mux.Router，提供请求的路由功能。在Golang中，gorilla/mux是一个强大的URL路由器以及调度分发器。该mux.Router中添加了众多的路由项，每一个路由项由HTTP请求方法（PUT、POST、GET或DELETE）、URL、Handler三部分组成。

若Docker Client通过HTTP的形式访问Docker Daemon，创建完mux.Router之后，Docker将Server的监听地址以及mux.Router作为参数，创建一个httpSrv=http.Server\{\}，最终执行httpSrv.Serve()为请求服务。

在Server的服务过程中，Server在listener上接受Docker Client的访问请求，并创建一个全新的goroutine来服务该请求。在goroutine中，首先读取请求内容，然后做解析工作，接着找到相应的路由项，随后调用相应的Handler来处理该请求，最后Handler处理完请求之后回复该请求。

需要注意的是：Docker Server的运行在Docker的启动过程中，是靠一个名为"serveapi"的job的运行来完成的。原则上，Docker Server的运行是众多job中的一个，但是为了强调Docker Server的重要性以及为后续job服务的重要特性，将该"serveapi"的job单独抽离出来分析，理解为Docker Server。

#### 4.2.2 Engine ####

Engine是Docker架构中的运行引擎，同时也Docker运行的核心模块。它扮演Docker container存储仓库的角色，并且通过执行job的方式来操纵管理这些容器。

在Engine数据结构的设计与实现过程中，有一个handler对象。该handler对象存储的都是关于众多特定job的handler处理访问。举例说明，Engine的handler对象中有一项为：\{"create": daemon.ContainerCreate,\}，则说明当名为"create"的job在运行时，执行的是daemon.ContainerCreate的handler。

#### 4.2.3 Job ####

一个Job可以认为是Docker架构中Engine内部最基本的工作执行单元。Docker可以做的每一项工作，都可以抽象为一个job。例如：在容器内部运行一个进程，这是一个job；创建一个新的容器，这是一个job，从Internet上下载一个文档，这是一个job；包括之前在Docker Server部分说过的，创建Server服务于HTTP的API，这也是一个job，等等。

Job的设计者，把Job设计得与Unix进程相仿。比如说：Job有一个名称，有参数，有环境变量，有标准的输入输出，有错误处理，有返回状态等。

### 4.3 Docker Registry ###

Docker Registry是一个存储容器镜像的仓库。而容器镜像是在容器被创建时，被加载用来初始化容器的文件架构与目录。

在Docker的运行过程中，Docker Daemon会与Docker Registry通信，并实现搜索镜像、下载镜像、上传镜像三个功能，这三个功能对应的job名称分别为"search"，"pull" 与 "push"。

其中，在Docker架构中，Docker可以使用公有的Docker Registry，即大家熟知的[Docker Hub][]，如此一来，Docker获取容器镜像文件时，必须通过互联网访问Docker Hub；同时Docker也允许用户构建本地私有的Docker Registry，这样可以保证容器镜像的获取在内网完成。

### 4.4 Graph ###

Graph在Docker架构中扮演已下载容器镜像的保管者，以及已下载容器镜像之间关系的记录者。一方面，Graph存储着本地具有版本信息的文件系统镜像，另一方面也通过GraphDB记录着所有文件系统镜像彼此之间的关系。Graph的架构如图4.3。

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图4.3 Graph架构示意图

其中，GraphDB是一个构建在SQLite之上的小型图数据库，实现了节点的命名以及节点之间关联关系的记录。它仅仅实现了大多数图数据库所拥有的一个小的子集，但是提供了简单的接口表示节点之间的关系。

同时在Graph的本地目录中，关于每一个的容器镜像，具体存储的信息有：该容器镜像的元数据，容器镜像的大小信息，以及该容器镜像所代表的具体rootfs。

### 4.5 Driver ###

Driver是Docker架构中的驱动模块。通过Driver驱动，Docker可以实现对Docker容器执行环境的定制。由于Docker运行的生命周期中，并非用户所有的操作都是针对Docker容器的管理，另外还有关于Docker运行信息的获取，Graph的存储与记录等。因此，为了将Docker容器的管理从Docker Daemon内部业务逻辑中区分开来，设计了Driver层驱动来接管所有这部分请求。

在Docker Driver的实现中，可以分为以下三类驱动：graphdriver、networkdriver和execdriver。

graphdriver主要用于完成容器镜像的管理，包括存储与获取。即当用户需要下载指定的容器镜像时，graphdriver将容器镜像存储在本地的指定目录；同时当用户需要使用指定的容器镜像来创建容器的rootfs时，graphdriver从本地镜像存储目录中获取指定的容器镜像。

在graphdriver的初始化过程之前，有4种文件系统或类文件系统在其内部注册，它们分别是aufs、btrfs、vfs和devmapper。而Docker在初始化之时，通过获取系统环境变量”DOCKER\_DRIVER”来提取所使用driver的指定类型。而之后所有的graph操作，都使用该driver来执行。

graphdriver的架构如图4.4：

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图4.4 graphdriver架构示意图

networkdriver的用途是完成Docker容器网络环境的配置，其中包括Docker启动时为Docker环境创建网桥；Docker容器创建时为其创建专属虚拟网卡设备；以及为Docker容器分配IP、端口并与宿主机做端口映射，设置容器防火墙策略等。networkdriver的架构如图4.5：

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图4. 5 networkdriver架构示意图

execdriver作为Docker容器的执行驱动，负责创建容器运行命名空间，负责容器资源使用的统计与限制，负责容器内部进程的真正运行等。在execdriver的实现过程中，原先可以使用LXC驱动调用LXC的接口，来操纵容器的配置以及生命周期，而现在execdriver默认使用native驱动，不依赖于LXC。具体体现在Daemon启动过程中加载的ExecDriverflag参数，该参数在配置文件已经被设为"native"。这可以认为是Docker在1.2版本上一个很大的改变，或者说Docker实现跨平台的一个先兆。execdriver架构如图4.6：

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图4.6 execdriver架构示意图

### 4.6 libcontainer ###

libcontainer是Docker架构中一个使用Go语言设计实现的库，设计初衷是希望该库可以不依靠任何依赖，直接访问内核中与容器相关的API。

正是由于libcontainer的存在，Docker可以直接调用libcontainer，而最终操纵容器的namespace、cgroups、apparmor、网络设备以及防火墙规则等。这一系列操作的完成都不需要依赖LXC或者其他包。libcontainer架构如图4.7：

![008.jpg][]

图4.7 libcontainer示意图

另外，libcontainer提供了一整套标准的接口来满足上层对容器管理的需求。或者说，libcontainer屏蔽了Docker上层对容器的直接管理。又由于libcontainer使用Go这种跨平台的语言开发实现，且本身又可以被上层多种不同的编程语言访问，因此很难说，未来的Docker就一定会紧紧地和Linux捆绑在一起。而于此同时，Microsoft在其著名云计算平台Azure中，也添加了对Docker的支持，可见Docker的开放程度与业界的火热度。

暂不谈Docker，由于libcontainer的功能以及其本身与系统的松耦合特性，很有可能会在其他以容器为原型的平台出现，同时也很有可能催生出云计算领域全新的项目。

### 4.7 Docker container ###

Docker container（Docker容器）是Docker架构中服务交付的最终体现形式。

Docker按照用户的需求与指令，订制相应的Docker容器：

*  用户通过指定容器镜像，使得Docker容器可以自定义rootfs等文件系统；
 *  用户通过指定计算资源的配额，使得Docker容器使用指定的计算资源；
 *  用户通过配置网络及其安全策略，使得Docker容器拥有独立且安全的网络环境；
 *  用户通过指定运行的命令，使得Docker容器执行指定的工作。

Docker容器示意图如图4.8：

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图4.8 Docker容器示意图

## 5 Docker运行案例分析 ##

上一章节着重于Docker架构中各个部分的介绍。本章的内容，将以串联Docker各模块来简要分析，分析原型为Docker中的docker pull与docker run两个命令。

### 5.1 docker pull ###

docker pull命令的作用为：从Docker Registry中下载指定的容器镜像，并存储在本地的Graph中，以备后续创建Docker容器时的使用。docker pull命令执行流程如图5.1。

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图5.1 docker pull命令执行流程示意图

如图，图中标记的红色箭头表示docker pull命令在发起后，Docker所做的一系列运行。以下逐一分析这些步骤。

(1) Docker Client接受docker pull命令，解析完请求以及收集完请求参数之后，发送一个HTTP请求给Docker Server，HTTP请求方法为POST，请求URL为"/images/create? "+"xxx"；

(2) Docker Server接受以上HTTP请求，并交给mux.Router，mux.Router通过URL以及请求方法来确定执行该请求的具体handler；

(3) mux.Router将请求路由分发至相应的handler，具体为PostImagesCreate；

(4) 在PostImageCreate这个handler之中，一个名为"pull"的job被创建，并开始执行；

(5) 名为"pull"的job在执行过程中，执行pullRepository操作，即从Docker Registry中下载相应的一个或者多个image；

(6) 名为"pull"的job将下载的image交给graphdriver；

(7) graphdriver负责将image进行存储，一方创建graph对象，另一方面在GraphDB中记录image之间的关系。

### 5.2 docker run ###

docker run命令的作用是在一个全新的Docker容器内部运行一条指令。Docker在执行这条命令的时候，所做工作可以分为两部分：第一，创建Docker容器所需的rootfs；第二，创建容器的网络等运行环境，并真正运行用户指令。因此，在整个执行流程中，Docker Client给Docker Server发送了两次HTTP请求，第二次请求的发起取决于第一次请求的返回状态。Docker run命令执行流程如图5.2。

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图5.2 docker run命令执行流程示意图

如图，图中标记的红色箭头表示docker run命令在发起后，Docker所做的一系列运行。以下逐一分析这些步骤。

(1) Docker Client接受docker run命令，解析完请求以及收集完请求参数之后，发送一个HTTP请求给Docker Server，HTTP请求方法为POST，请求URL为"/containers/create? "+"xxx"；

(2) Docker Server接受以上HTTP请求，并交给mux.Router，mux.Router通过URL以及请求方法来确定执行该请求的具体handler；

(3) mux.Router将请求路由分发至相应的handler，具体为PostContainersCreate；

(4) 在PostImageCreate这个handler之中，一个名为"create"的job被创建，并开始让该job运行；

(5) 名为"create"的job在运行过程中，执行Container.Create操作，该操作需要获取容器镜像来为Docker容器创建rootfs，即调用graphdriver；

(6) graphdriver从Graph中获取创建Docker容器rootfs所需要的所有的镜像；

(7) graphdriver将rootfs所有镜像，加载安装至Docker容器指定的文件目录下；

(8) 若以上操作全部正常执行，没有返回错误或异常，则Docker Client收到Docker Server返回状态之后，发起第二次HTTP请求。请求方法为"POST"，请求URL为"/containers/"+container\_ID+"/start"；

(9) Docker Server接受以上HTTP请求，并交给mux.Router，mux.Router通过URL以及请求方法来确定执行该请求的具体handler；

(10)mux.Router将请求路由分发至相应的handler，具体为PostContainersStart；

(11)在PostContainersStart这个handler之中，名为"start"的job被创建，并开始执行；

(12)名为"start"的job执行完初步的配置工作后，开始配置与创建网络环境，调用networkdriver；

(13)networkdriver需要为指定的Docker容器创建网络接口设备，并为其分配IP，port，以及设置防火墙规则，相应的操作转交至libcontainer中的netlink包来完成；

(14)netlink完成Docker容器的网络环境配置与创建；

(15)返回至名为"start"的job，执行完一些辅助性操作后，job开始执行用户指令，调用execdriver；

(16)execdriver被调用，初始化Docker容器内部的运行环境，如命名空间，资源控制与隔离，以及用户命令的执行，相应的操作转交至libcontainer来完成；

(17)libcontainer被调用，完成Docker容器内部的运行环境初始化，并最终执行用户要求启动的命令。

### 6 总结 ###

本文从Docker 1.2的源码入手，分析抽象出Docker的架构图，并对该架构图中的各个模块进行功能与实现的分析，最后通过两个docker命令展示了Docker内部的运行。

通过对Docker架构的学习，可以全面深化对Docker设计、功能与价值的理解。同时在借助Docker实现用户定制的分布式系统时，也能更好地找到已有平台与Docker较为理想的契合点。另外，熟悉Docker现有架构以及设计思想，也能对云计算PaaS领域带来更多的启发，催生出更多实践与创新。

## 7 作者简介 ##

孙宏亮，[DaoCloud][]初创团队成员，软件工程师，浙江大学VLIS实验室应届研究生。读研期间活跃在PaaS和Docker开源社区，对Cloud Foundry有深入研究和丰富实践，擅长底层平台代码分析，对分布式平台的架构有一定经验，撰写了大量有深度的技术博客。2014年末以合伙人身份加入DaoCloud团队，致力于传播以Docker为主的容器的技术，推动互联网应用的容器化步伐。邮箱：[allen.sun@daocloud.io][allen.sun_daocloud.io]

## 8 参考文献 ##

[http://en.wikipedia.org/wiki/Docker\_(software)][http_en.wikipedia.org_wiki_Docker_software]

[http://www.slideshare.net/rajdeep/docker-architecturev2][http_www.slideshare.net_rajdeep_docker-architecturev2]

[https://github.com/docker/libcontainer][https_github.com_docker_libcontainer]

[http://www.infoq.com/cn/articles/docker-core-technology-preview][http_www.infoq.com_cn_articles_docker-core-technology-preview]

[https://blog.docker.com/2014/03/docker-0-9-introducing-execution-drivers-and-libcontainer/][https_blog.docker.com_2014_03_docker-0-9-introducing-execution-drivers-and-libcontainer]

[https://crosbymichael.com/the-lost-packages-of-docker.html][https_crosbymichael.com_the-lost-packages-of-docker.html]

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感谢[郭蕾][Link 1]对本文的策划和审校。

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[Google_Kubernetes]: https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes
[Microsoft_Azure_Kubernetes]: http://www.infoq.com/cn/news/2014/09/azure-kubernetes
[VMware_Docker]: http://www.infoq.com/cn/news/2014/08/vmware-partners-with-docker
[Docker_4000_C]: https://blog.docker.com/2014/09/docker-closes-40m-series-c-led-by-sequoia/
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[Docker Hub]: https://registry.hub.docker.com/
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[https_github.com_docker_libcontainer]: https://github.com/docker/libcontainer
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