文｜戚文博 （花名：百蓦）
Dragonfly Maintainer蚂蚁集团软件工程师
主要负责「基于 P2P 的文件以及镜像加速系统」。
本文 2175 字 阅读 15 分钟
PART. 1 背景
自 17 年开源以来，Dragonfly 被许多大规模互联网公司选用并投入生产使用，并在 18 年 10 月正式进入 CNCF，成为中国第三个进入 CNCF 沙箱级别的项目。2020 年 4 月，CNCF 技术监督委员会 （TOC） 投票决定接受 Dragonfly 作为孵化级别的托管项目。Dragonfly 多年生产实践经验打磨的下一代产品，它汲取了上一代 Dragonfly1.x[1] 的优点并针对已知问题做了大量的优化。
Nydus 作为 Dragonfly 的子项目优化了 OCIv1 镜像格式，并以此设计了一个用户态文件系统，使容器可以按需下载镜像，不再需要下载完整镜像即可启动容器。在最新版本中 Dragonfly 完成了和子项目 Nydus 的集成，让容器启动即可以按需下载镜像，减少下载量。也可以在传输过程中利用 Dragonfly P2P 的传输方式，降低回源流量并且提升下载速度。
PART. 2 实践
注:如果没有可用的 Kubernetes 集群进行测试，推荐使用 Kind[2]。
安装 Dragonfly
基于 Kubernetes cluster 详细安装文档可以参考：
https://d7y.io/docs/next/getting-started/quick-start/kubernetes/ 。
使用 Kind 安装 Kubernetes 集群
创建 Kind 多节点集群配置文件 kind-config.yaml ，配置如下:
kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
nodes:
- role: control-plane
- role: worker
extraPortMappings:
- containerPort: 30950
hostPort: 65001
- role: worker使用配置文件创建 Kind 集群:
kind create cluster --config kind-config.yaml切换 Kubectl 的 context 到 Kind 集群:
kubectl config use-context kind-kindKind 加载 Dragonfly 镜像
下载 Dragonfly latest 镜像:
docker pull dragonflyoss/scheduler:latest
docker pull dragonflyoss/manager:latest
docker pull dragonflyoss/dfdaemon:latestKind 集群加载 Dragonfly latest 镜像:
kind load docker-image dragonflyoss/scheduler:latest
kind load docker-image dragonflyoss/manager:latest
kind load docker-image dragonflyoss/dfdaemon:latest基于 Helm Charts
创建 Dragonfly P2P 集群
创建 Helm Charts 配置文件 charts-config.yaml 并且开启 Peer 的预取功能, 配置如下:
scheduler:
replicas: 1
metrics:
enable: true
config:
verbose: true
pprofPort: 18066
seedPeer: replicas: 1
metrics:
enable: true
config:
verbose: true
pprofPort: 18066
download:
prefetch: true
dfdaemon:
hostNetwork: true
config:
verbose: true
pprofPort: 18066
metrics: :8000
download:
prefetch: true
proxy:
defaultFilter: 'Expires&Signature&ns'
security:
insecure: true
tcpListen:
listen: 0.0.0.0
port: 65001
registryMirror:
dynamic: true
url: https://index.docker.io
proxies:
- regx: blobs/sha256.*
manager:
replicas: 1
metrics:
enable: true
config:
verbose: true
pprofPort: 18066使用配置文件部署 Dragonfly Helm Charts:
$ helm repo add dragonfly
https://dragonflyoss.github.io/helm-charts/$ helm install --wait --create-namespace --namespace dragonfly-system dragonfly
dragonfly/dragonfly
-f
charts-config.yamlNAME: dragonflyLAST
DEPLOYED: Wed Oct 19 04:23:22
2022NAMESPACE: dragonfly-system
STATUS: deployedREVISION: 1TEST
SUITE: None
NOTES:
1. Get the scheduler address by running these commands: export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace dragonfly-system -l
"app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name}) export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl
get pod --namespace dragonfly-system $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")
kubectl --namespace dragonfly-system port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORT echo "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"
2. Get the dfdaemon port by running these commands: export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods
--namespace dragonfly-system -l
"app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name}) export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$
(kubectl get pod --namespace dragonfly-system $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{
.spec.containers[0].ports[0].containerPort}") You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.
3. Configure runtime to use dragonfly: https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/检查 Dragonfly 是否部署成功:
$ kubectl get po -n dragonfly-systemNAME
READY STATUS RESTARTS
AGEdragonfly-dfdaemon-rhnr6
1/1 Running 4 (101s ago) 3m27sdragonfly-dfdaemon-s6sv5
1/1 Running 5 (111s ago) 3m27sdragonfly-manager-67f97d7986-8dgn8
1/1 Running 0 3m27sdragonfly-mysql-0
1/1 Running 0 3m27sdragonfly-redis-master-0
1/1 Running 0 3m27sdragonfly-redis-replicas-0
1/1 Running 1 (115s ago) 3m27sdragonfly-redis-replicas-1
1/1 Running 0 95sdragonfly-redis-replicas-2
1/1 Running 0 70sdragonfly-scheduler-0
1/1 Running 0 3m27sdragonfly-seed-peer-0
1/1 Running 2 (95s ago) 3m27s创建 Peer Service 配置文件 peer-service-config.yaml 配置如下:
apiVersion: v1
kind: Servicemeta
data: name: peer
namespace:
dragonfly-systemspec:
type: NodePort ports:
- name: http
nodePort: 30950
port: 65001
selector:
app: dragonfly
component: dfdaemon
release: dragonfly使用配置文件部署 Peer Service:
kubectl apply -f peer-service-config.yamlContainerd 集成 Nydus
生产环境 Containerd 集成 Nydus 详细文档可以参考：
下面例子使用 Systemd 管理 nydus-snapshotter 服务。
下载安装 Nydus 工具
下载 containerd-nydus-grpc 二进制文件, 下载地址为：
https://github.com/containerd/nydus-snapshotter/releases/latest 。
NYDUS_SNAPSHOTTER_VERSION=0.3.0w
get
https://github.com/containerd/nydus-snapshotter/releases/download/v$NYDUS_SNAPSHOTTER_VERSION/nydus-snapshotter-v$NYDUS_SNAPSHOTTER_VERSION-x86_64.tgztar zxvf nydus-snapshotter-v$NYDUS_SNAPSHOTTER_VERSION-x86_64.tgz安装 containerd-nydus-grpc 工具:
sudo cp nydus-snapshotter/containerd-nydus-grpc /usr/local/bin/下载 nydus-image、nydusd 以及 nydusify 二进制文件, 下载地址为
https://github.com/dragonflyoss/image-service/releases/latest :
NYDUS_VERSION=2.1.0wget
https://github.com/dragonflyoss/image-service/releases/download/v$NYDUS_VERSION/nydus-static-v
$NYDUS_VERSION-linux-amd64.tgztar zxvf nydus-static-v
$NYDUS_VERSION-linux-amd64.tgz安装 nydus-image、nydusd 以及 nydusify 工具:
sudo cp nydus-static/nydus-image nydus-static/nydusd nydus-static/nydusify /usr/local/bin/Containerd 集成
Nydus Snapshotter 插件
配置 Containerd 使用 nydus-snapshotter 插件, 详细文档参考：
首先修改 Containerd 配置在 /etc/containerd/config.toml 添加下面内容:
[proxy_plugins]
[proxy_plugins.nydus]
type = "snapshot"
address = "/run/containerd-nydus/containerd-nydus-grpc.sock"
[plugins.cri]
[plugins.cri.containerd]
snapshotter = "nydus"
disable_snapshot_annotations = false重启 Containerd 服务:
sudo systemctl restart containerd验证 Containerd 是否使用 nydus-snapshotter 插件:
$ ctr -a /run/containerd/containerd.sock plugin ls | grep nydusio.containerd.snapshotter.v1 nydus - okSystemd 启动
Nydus Snapshotter 服务
Nydusd 的 Mirror 模式配置详细文档可以参考：
创建 Nydusd 配置文件 nydusd-config.json,配置如下:
{ "device": { "backend": { "type": "registry", "config": { "mirrors": [ { "host": "http://127.0.0.1:65001", "auth_through": false, "headers": { "X-Dragonfly-Registry": "https://index.docker.io" } } ], "scheme": "https", "skip_verify": false, "timeout": 10, "connect_timeout": 10, "retry_limit": 2 } }, "cache": { "type": "blobcache", "config": { "work_dir": "/var/lib/nydus/cache/" } } }, "mode": "direct", "digest_validate": false, "iostats_files": false, "enable_xattr": true, "fs_prefetch": { "enable": true, "threads_count": 10, "merging_size": 131072, "bandwidth_rate": 1048576 }}复制配置文件至
/etc/nydus/config.json 文件:
sudo mkdir /etc/nydus && cp nydusd-config.json /etc/nydus/config.json创建 Nydus Snapshotter Systemd 配置文件 nydus-snapshotter.service , 配置如下:
[Unit]Description=nydus snapshotterAfter=network.targetBefore=containerd.service
[Service]Type=simpleEnvironment=HOME=/rootExecStart=/usr/local/bin/containerd-nydus-grpc --config-path /etc/nydus/config.jsonRestart=alwaysRestartSec=1KillMode=processOOMScoreAdjust=-999StandardOutput=journalStandardError=journal
[Install]WantedBy=multi-user.target复制配置文件至
/etc/systemd/system/ 目录:
sudo cp nydus-snapshotter.service /etc/systemd/system/Systemd 启动 Nydus Snapshotter 服务:
$ sudo systemctl enable nydus-snapshotter$ sudo systemctl start nydus-snapshotter$ sudo systemctl status nydus-snapshotter● nydus-snapshotter.service - nydus snapshotter Loaded: loaded (/etc/systemd/system/nydus-snapshotter.service; enabled; vendor preset: enabled) Active: active (running) since Wed 2022-10-19 08:01:00 UTC; 2s ago Main PID: 2853636 (containerd-nydu) Tasks: 9 (limit: 37574) Memory: 4.6M CPU: 20ms CGroup: /system.slice/nydus-snapshotter.service └─2853636 /usr/local/bin/containerd-nydus-grpc --config-path /etc/nydus/config.json
Oct 19 08:01:00 kvm-gaius-0 systemd[1]: Started nydus snapshotter.Oct 19 08:01:00 kvm-gaius-0 containerd-nydus-grpc[2853636]: time="2022-10-19T08:01:00.493700269Z" level=info msg="gc goroutine start..."Oct 19 08:01:00 kvm-gaius-0 containerd-nydus-grpc[2853636]: time="2022-10-19T08:01:00.493947264Z" level=info msg="found 0 daemons running"转换 Nydus 格式镜像
转换 python:latest 镜像为 Nydus 格式镜像, 可以直接使用已经转换好的
dragonflyoss/python-nydus:latest 镜像, 跳过该步骤。转换工具可以使用Nydusify[3] 也可以使用 acceld[4]。
登陆 Dockerhub
转换 Nydus 镜像,
DOCKERHUB_REPO_NAME 环境变量设置为用户个人的镜像仓库:
DOCKERHUB_REPO_NAME=dragonflyosssudo nydusify convert --nydus-image /usr/local/bin/nydus-image --source python:latest --target $DOCKERHUB_REPO_NAME/python-nydus:latestNerdctl 运行 Nydus 镜像
使用 Nerdctl 运行 python-nydus:latest , 过程中即通过 Nydus 和 Dragonfly 下载镜像:
sudo nerdctl --snapshotter nydus run --rm -it $DOCKERHUB_REPO_NAME/python-nydus:latest搜索日志验证 Nydus 基于 Mirror 模式通过 Dragonfly 分发流量:
$ grep mirrors /var/lib/containerd-nydus/logs/**/*log[2022-10-19 10:16:13.276548 +00:00] INFO [storage/src/backend/connection.rs:271] backend config: ConnectionConfig { proxy: ProxyConfig { url: "", ping_url: "", fallback: false, check_interval: 5, use_http: false }, mirrors: [MirrorConfig { host: "http://127.0.0.1:65001", headers: {"X-Dragonfly-Registry": "https://index.docker.io"}, auth_through: false }], skip_verify: false, timeout: 10, connect_timeout: 10, retry_limit: 2 }PART. 3
性能测试
测试 Nydus Mirror 模式与 Dragonfly P2P 集成后的单机镜像下载的性能。测试是在同一台机器上面做不同场景的测试。由于机器本身网络环境、配置等影响，实际下载时间不具有参考价值，但是不同场景下载时间所提升的比率是有重要意义的。
●OCIv1: 使用 Containerd 直接拉取镜像并且启动成功的数据。
●Nydus Cold Boot: 使用 Containerd 通过 Nydus 拉取镜像，没有命中任何缓存并且启动成功的数据。
●Nydus & Dragonfly Cold Boot: 使用 Containerd 通过 Nydus 拉取镜像，并且基于 Nydus Mirror 模式流量转发至 Dragonfly P2P，在没有命中任何缓存并且启动成功的数据。
●Hit Dragonfly Remote Peer Cache: 使用 Containerd 通过 Nydus 拉取镜像，并且基于 Nydus Mirror 模式流量转发至 Dragonfly P2P，在命中 Dragonfly 的远端 Peer 缓存的情况下并且成功启动的数据。
●Hit Dragonfly Local Peer Cache: 使用 Containerd 通过 Nydus 拉取镜像，并且基于 Nydus Mirror 模式流量转发至 Dragonfly P2P，在命中 Dragonfly 的本地 Peer 缓存的情况下并且成功启动的数据。
●Hit Nydus Cache: 使用 Containerd 通过 Nydus 拉取镜像，并且基于 Nydus Mirror 模式流量转发至 Dragonfly P2P，在命中 Nydus 的本地缓存的情况下并且成功启动的数据。
测试结果表明 Nydus Mirror 模式和 Dragonfly P2P 集成。使用 Nydus 下载镜像对比OCIv1的模式，能够有效减少镜像下载时间。Nydus 冷启动和 Nydus & Dragonfly 冷启动数据基本接近。
其他命中 Dragonfly Cache 的结果均好于只使用 Nydus 的情况。最重要的是如果很大规模集群使用 Nydus 拉取镜像，会将每个镜像层的下载分解按需产生很多 Range 请求。增加镜像仓库源站 QPS 。
而 Dragonfly 可以基于 P2P 技术有效减少回源镜像仓库的请求数量和下载流量。最优的情况，Dragonfly 可以保证大规模集群中每个下载任务只回源一次。
｜相关链接｜
[1]Dragonfly1.x:https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly
[2]Kind:https://kind.sigs.k8s.io/
[3]Nydusify:https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/docs/nydusify.md
[4]Acceld:https://github.com/goharbor/acceleration-service
｜社区相关网址｜
Dragonfly 社区官网网站:
Github 仓库:
https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2
Slack Channel:
#dragonflyonCNCF Slack
Discussion Group:
dragonfly-discuss@googlegroups.com
Twitter: @dragonfly_oss
Nydus 社区官方网站:
Github 库:
https://github.com/dragonflyoss/image-service
Slack Channel: #nydus
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Dragonfly Star 一下✨：
https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2
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