谷歌的容器之路:从 Borg 到 Kubernetes

阅读数:4101 2015 年 5 月 12 日

话题:语言 & 开发架构Kubernetes容器

作为谷歌公司的开源容器集群管理系统,Kubernetes 在 Docker 技术之上,为容器化的应用提供了资源调度、部署运行、服务发现和扩容缩容等丰富多样的功能。在项目公开后不久,微软、IBM、VMware、Docker、CoreOS 以及 SaltStack 等多家公司便纷纷加入了 Kubernetes 社区,为该项目发展作出贡献。谷歌高级副总裁 Urs Hölzle 也曾表示,通过多家公司及社区的共同合作,要确保 Kubernetes 在任何应用程序和任何环境(私有云、公共云以及混合云任何环境)都是一个强大并且开放容器的管理架构。

目前,Kubernetes 正处在快速发展的阶段,努力成长为容器管理领域的领导者。其迅速崛起吸引了大量开发人员的注意。除了对产品本身的兴趣,人们更感兴趣的是 Kubernetes 背后成功的原因和其发展过程中所经历的教训。但是,谷歌公司在之前对于内部管理系统 Borg 相关的信息都一直避而不谈,让外界很难了解 Borg 以及 Borg 与 Kubernetes 的关系。在 2015 年的 Eurosys 会议上,谷歌终于公布了相关的细节,让大家可以了解谷歌从 Borg 到 Kubernetes 的成功之路。接下来,本文就从全角度多方面分析,详细揭示 Kubernetes 与 Borg 的关系,从而探究谷歌领先全球技术的奥秘。

Borg 是谷歌公司的内部容器管理系统。早在十几年前,该公司就已经部署 Borg 系统对来自于几千个应用程序所提交的 job 进行接收、调试、启动、停止、重启和监控。该项目的目的是实现资源管理的自动化以及跨多个数据中心的资源利用率最大化。Kubernetes 项目的创始人Brendan Burns 曾表示,针对 Borg 系统 ,谷歌进行了很多尝试,积累了大量经验。Kubernetes 项目的目的就是将 Borg 最精华的部分提取出来,使现在的开发者能够更简单、直接地应用。它以 Borg 为灵感,但又没那么复杂和功能全面,更强调了模块性和可理解性。因此,在 2013 年启动的 Kubernetes 项目只是谷歌公司顺应时代发展步伐,把 Borg 相关的技术和经验予以公开和定制化的产物。接下来,我们首先从四个方面来分析 Kubernetes 从 Borg 项目所继承的内容,展示 Borg 所带来的经验。

Pod 是 Kubernetes 最基本的部署调度单元,用来定义一个或多个相关的容器。通过定义一个 Replication Controller,Kubernetes 可以将同一个模块部署到任意多个容器中,并自动管理这些容器,大大简化了系统管理的难度和工作量。其实,在 Borg 项目中已经有完成类似功能的模块——Alloc。在 Borg 中,Alloc 主要用于运行服务集群文件系统相关的日志以及数据传输工作的 web 服务器以及用户自定义的一些处理函数。Kubernetes 在提供这种一个容器运行一个应用的服务模式的基础上,又包含了一个虚拟机运行多个进程的功能。可以看出,谷歌在 Kubernetes 的开发过程中,既继承了 Alloc 的优势,又结合实际需求进行了改进,促进了 Pod 这一核心概念的成熟。

另外一方面,Kubernetes 继承了 Borg 项目中集群管理的理念。在 Borg 项目中,其所管理的对象是细粒度的任务或者机器。但是,Borg 中运行的应用程序用到了针对集群层次的重命名和负载平衡服务。正是这些服务令开发人员认识到了集群层次进行管理的高效之处。因此,Kubernetes 项目直接把 service 作为了基本操作单元。Service 是真实应用服务的抽象,对外表现为一个单一访问接口。这样,外部不需要了解后端运行情况就可以直接使用 service,方便了扩展和后端维护工作。

调试技术是 Kubernetes 从 Borg 项目中受益的另一个方面。在 Borg 项目中,由于使用人员都是谷歌公司内部员工,开发人员采用了把调试信息直接暴露给用户的方式。在遇到问题时,用户可以首先通过相互沟通来解决普遍存在的问题。此外,Borg 还提供了各种层次的 UI 和调试工具,让用户可以在面对大量数据时很好的针对自己遇到的据情况进行详细分析。通过借鉴 Borg 中的成功经验,Kubernetes 提供了 cAdvisor 资源监控工具、基于 Elasticserach 等日志聚合工具等。这些工具和机制为用户调试相关问题提供了很大的方便。

最后一方面是关于分布式系统的主节点 Master。Master 是一个控制器进程,在单元的级别上运行,并保存着所有 Borglet 上的状态数据。作为 Borg 生态系统中的核心,Master 包含了准入控制、周期性任务提交等服务。Kubernetes 在此基础上进一步提供了处理请求和管理下层状态对象的 API 服务器。类似节点控制器和复制控制器的集群管理逻辑都变为了 API 服务器的客户端。

通过以上四个方面,读者可以看到在 Borg 的设计中,谷歌公司已经采用了很多具有可扩展性的设计思路。这些想法为 Kubernetes 开发提供了成功的例子,使得谷歌可以在 Docker 崭露头角之时迅速启动 Kubernetes 项目。当然,Borg 项目也给出了一些深刻的教训,为 Kubernetes 设计提供了前车之鉴。

Borg 把 Job 作为任务 Task 的唯一成组机制。针对 Job 中的部分服务或者 Task 中的部分 Job,Borg 不能把他们进行局部成组尽心管理。针对该问题,Kubernetes 提出了 Label 的改变。Label 是用于区分 Pod、Service、Replication Controller 的 key/value 键值对,Pod、Service、 Replication Controller 可以有多个 label,但是每个 label 的 key 只能对应一个 value。正是通过 Label,Service 和 Replication Controller 能够更好的与多个容器进行沟通。另外,Borg 还存在一个机器上的所有 Task 使用同一个 IP 以及配置过于复杂等问题。Kubernetes 针对这些问题都进行了优化。

可以看出,正是在过去十年间经验与教训的基础上,Kubernetes 项目才顺势崛起,迅速成为一个强大的容器管理架构。通过比较这些方面,广大开发者可以学习到谷歌公司从 Borg 走向 Kubernetes 的艰辛之路以及其在技术发展方面的前瞻性。


感谢崔康对本文的审校。

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