Docker是云技術(shù)和IT技術(shù)的未來，這一點正在被越來越多的公司認識到，但是對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，如何將傳統(tǒng)的應(yīng)用遷移到Docker是一個迫切需要解決的問題。傳統(tǒng)企業(yè)，尤其是國內(nèi)的傳統(tǒng)企業(yè)，IT建設(shè)普遍滯后，當(dāng)大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都在大面積使用Docker的時候，傳統(tǒng)企業(yè)還在為虛擬化、公有云和敏捷開發(fā)掙扎。很多企業(yè)都在提工業(yè)4.0，但是信息化建設(shè)卻沒有提高到一定的高度。企業(yè)的信息化程度，很大程度上決定了企業(yè)的生產(chǎn)效率，而Docker則從應(yīng)用層面提出了非常好的解決方案。本文也將從遷移的角度來闡述如何在傳統(tǒng)企業(yè)中使用Docker。

傳統(tǒng)應(yīng)用容器化遷移的思考

對于傳統(tǒng)應(yīng)用來說，使用和不使用Docker可能并不能直接給企業(yè)帶來好處，相反使用中遇到了問題肯定會給企業(yè)帶來麻煩。那我們?yōu)槭裁匆褂肈ocker呢？Docker最大的好處是標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用交付，當(dāng)然隨之提高了工作效率，并節(jié)約了成本，據(jù)國外的統(tǒng)計使用Docker平均可以提升60%的效率，同時節(jié)約40%的成本。我們可以把Docker比作一條軟件的生產(chǎn)線，當(dāng)你有了這條生產(chǎn)線后，帶來的效率提升是質(zhì)的飛躍。不過，當(dāng)你在引進Docker這條生產(chǎn)線的時候，你肯定會有很多的疑慮，比如：

如何能保證現(xiàn)有生產(chǎn)線到Docker的平滑過渡？

如何確保員工能夠快速的上手？

如何合理利用現(xiàn)有的資源，比如數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)等？

如何使用新的服務(wù)框架？

如何重新定義軟件層的依賴？

如何處理操作系統(tǒng)的問題？

如何重新定義軟件的生命周期？

傳統(tǒng)應(yīng)用的容器化遷移建議

當(dāng)我們需要遷移一個應(yīng)用的時候，首先需要了解一個應(yīng)用當(dāng)前正在使用的資源有哪些。你需要了解當(dāng)前系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有的拓撲結(jié)構(gòu)是遷移的最好參考，傳統(tǒng)的單體模式下，很多應(yīng)用程序運行在一臺主機之上，但在微服務(wù)體系下，我們更傾向于通過容器來解耦合，實際上，并不是所有系統(tǒng)都適合于解耦合，我們的進程間通訊是必須要考慮的因素，任何一個企業(yè)在遷移過程中都不愿意去重新對一個模塊進行重編碼，因為有的程序可能根本就找不到代碼。本文結(jié)合我們的實際經(jīng)驗闡述傳統(tǒng)應(yīng)用在容器化遷移中需要考慮的一些因素。

操作系統(tǒng)

如果你的應(yīng)用是基于Windows系統(tǒng)，并且不打算使用Linux，可以直接忽略本文（很多應(yīng)用是可以遷移到Linux的，比如Java、PHP、Python等）。對于進程來說，它是只工作在Ring 3還是工作在Ring 0-3是至關(guān)重要的，如果你進程涉及到內(nèi)核的操作，需要非常的小心，因為他可能會引起系統(tǒng)崩潰。我們知道通常system call是會從用戶態(tài)轉(zhuǎn)到內(nèi)核態(tài)，所以基本都會涉及到內(nèi)核操作。我所說的內(nèi)核操作是指你自己寫了相應(yīng)的驅(qū)動或者內(nèi)核模塊，因為你的kernel代碼肯定是更容易出問題的。因此，我們需要了解容器并不是虛擬機，它本身是一個進程，一個受到諸多管控的進程。即使你的容器里面的內(nèi)核版本很高，但骨子里都是你的Host內(nèi)核。因此，容器的隔離并不會像虛擬機一樣徹底，對于一個虛擬機，即使你的內(nèi)核操作引起的崩潰，也不會導(dǎo)致其他虛擬機崩潰，但是，容器則會和大家一起崩潰。所以，我們應(yīng)當(dāng)盡量通過容器來隔離不涉及內(nèi)核操作的應(yīng)用。如果您不清楚是否涉及內(nèi)核，也不用擔(dān)心，目前基本上95%以上的Linux應(yīng)用都不直接涉及內(nèi)核操作。我們一般的web服務(wù)器，后端服務(wù)，基本都不涉及內(nèi)核操作。

CPU

對于單個應(yīng)用程序，首先需要考慮的是CPU問題，需要幾個CPU，需要多強的CPU。如果是CPU消耗性的程序，要在不影響其他應(yīng)用情況下，盡可能多的分配CPU。CPU一般是稀缺資源，需要結(jié)合實際使用的上限值、下限值和均值做規(guī)劃。最好的方法就是利用ps、top、htop等工具進行跟蹤，最好能跟蹤一個軟件運行周期，得到軟件的CPU上限和下限。CPU的跟蹤結(jié)果會左右后續(xù)的容器資源限定值。

內(nèi)存的大小

使用容器的一大目的就是要限定應(yīng)用的資源使用，因此我們需要獲得容器的初始內(nèi)存大小，運行中內(nèi)存大小以及最大內(nèi)存。這一部分可以通過vmstat等工具來獲得。需要指出的是，內(nèi)存和CPU都是利用CGroup內(nèi)核技術(shù)進行控制的，所以控制的是使用上限，并不是分配以后就專屬于某個容器。只不過如果你的應(yīng)用使用內(nèi)存超過了上限，程序會觸發(fā)OOM（out of memory），可能會被Kill掉，例如你是通過tomcat來封裝應(yīng)用的，由于啟動時候需要使用更多的內(nèi)存，可能會存在被Kill的可能性。這些都可以通過docker log和系統(tǒng)日志來進行查看。

進程模型

隨著高級語言的出現(xiàn)，熟悉操作系統(tǒng)進程模型的人越來越少。父進程是什么，子進程是什么，進程樹是怎么樣的，線程是怎么構(gòu)建的都需要弄清楚。這有助于理解應(yīng)用在一臺服務(wù)器中所處的位置，以及它能帶來的影響。這一部分是通過ps命令來查看的。

網(wǎng)絡(luò)部分

應(yīng)用使用的是TCP還是UDP，使用了哪些端口，同時數(shù)據(jù)包的大小是怎么樣的，網(wǎng)絡(luò)的上下行負載在什么程度。這些可以通過tcpdump、 sar和netstat來獲得，有了這些才能設(shè)計出容器將要使用的網(wǎng)絡(luò)模型，是橋接、Host、Overlay、自定義還是網(wǎng)絡(luò)插件，每一種容器網(wǎng)絡(luò)都有一定的特點，性能和復(fù)雜度也各不相同，我們需要選擇最合適的模型來進行規(guī)劃，而不是選擇最復(fù)雜的。

用戶管理及安全

傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)里面可能有自己的一套安全體系，比如ldap、 active directory等，因此這一部分也是需要考慮的，而安全這部分，也需要考慮證書、防火墻等問題。容器可以有效的提升用戶管理的效率，我們可以把ldap做到容器里面，同時也可以只暴露需要的端口，降低被攻擊的可能性。

日志處理

傳統(tǒng)的應(yīng)用有的可能沒有日志管理，有的可能使用syslog或者rsyslog，然后通過中心日志服務(wù)器來進行日志匯總。有了容器以后，我們可以借助諸如Ghostcloud的第三方平臺，集中化收集日志?？梢栽赿aemon層面，也可以在容器層面來進行收集。有了容器之后，你可以很方便的收集全系統(tǒng)日志，如果你有一個基于日志的大數(shù)據(jù)平臺，可以在改動很小的情況下做分析。

共享存儲及數(shù)據(jù)庫

很多傳統(tǒng)應(yīng)用都會使用跨主機的文件服務(wù)，比如NFS、CIFS。當(dāng)遷移含有這些服務(wù)的應(yīng)用時，需要添加外部掛在卷。對于MySQL或者Mongo等數(shù)據(jù)庫，在遷移的時候需要考慮是否將數(shù)據(jù)持久化進容器，還是通過外部的掛在卷。如果通過外部掛在卷，需要考慮容器的HA。同時，如果你的數(shù)據(jù)庫沒有辦法提供Linux平臺的支持，你的數(shù)據(jù)庫肯定是不能做遷移的，當(dāng)然如果數(shù)據(jù)庫提供Linux下的客戶端，你可以將數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用做一次拆分，再做遷移。對于存儲和磁盤的跟蹤也是必須注意的，Host的RAID怎么做，是否需要支持動態(tài)擴展，應(yīng)用程序的運行目錄大小及層次結(jié)構(gòu)，應(yīng)用程序的運行時磁盤操作，應(yīng)用程序的持久化操作以及應(yīng)用的日志及Crash Core都是需要考慮的地方。這一部分，需要一些專業(yè)的知識，同時借助于strace等跟蹤工具來進行分析，這些將決定后續(xù)容器的掛載卷及空間分配，同時也會決定容器文件系統(tǒng)設(shè)計方案。

服務(wù)發(fā)現(xiàn)

傳統(tǒng)企業(yè)或者應(yīng)用可能會用到諸如ESB的服務(wù)總線，但是隨著開源技術(shù)的出現(xiàn)和微服務(wù)架構(gòu)的興起，我們完全可以借助于開源項目或者第三方服務(wù)來實現(xiàn)，用的比較多的是consul、etcd 和Zookeeper，其中ZK也是使用非常多的高可用中間件，只不過前兩者更專注于服務(wù)發(fā)現(xiàn)，后者是一個通用的組件，并不僅針對服務(wù)發(fā)現(xiàn)。以前企業(yè)里面涉及到服務(wù)發(fā)現(xiàn)，很多時候都需要對微服務(wù)的方式進行統(tǒng)一約定，而由于容器本身有一個外部的daemon引擎，其服務(wù)發(fā)現(xiàn)方式可以通過Registrator內(nèi)置到daemon里面，跟傳統(tǒng)模式也有區(qū)別。

持續(xù)集成

很多傳統(tǒng)應(yīng)用出現(xiàn)的時候還沒有敏捷、DevOps和CI/CD，但是隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，軟件的更新越來越頻繁，很多時候一個系統(tǒng)需要在一天內(nèi)部署幾十次。通過不斷重復(fù)的部署和測試，可以極大的提高軟件的穩(wěn)定性。Docker的快速啟動和鏡像倉庫是天生為CI/CD設(shè)計的，以前我們啟動一個虛擬機需要幾分鐘，而啟動容器只需要幾秒鐘，有了這種能力以后集群式的和并行的持續(xù)集成才能成為可能。對于持續(xù)集成目前業(yè)界也沒有一個通用的模式，而且每個團隊可能習(xí)慣的方式和關(guān)注點都不一樣，因此存在很多定制的地方，有的以鏡像為引導(dǎo)，有的以代碼為引導(dǎo)，沒有最好的方式，只有最適合團隊的方式；同時，持續(xù)集成的流程也沒有最好的，只有更好的。需要不斷在開發(fā)過程中進行優(yōu)化。以前國內(nèi)很多企業(yè)受一些國外廠商的影響，花了巨資去購買流程及其復(fù)雜的流程軟件，其實現(xiàn)在看來并不都適合國內(nèi)的開發(fā)環(huán)境。一個簡單的例子就是，由于眾所周知的原因，國內(nèi)訪問外網(wǎng)的速度就很慢，而現(xiàn)在很多開源項目都放在github上，國外很多看似理所當(dāng)然的事情，并不適合國內(nèi)環(huán)境。