文｜严松（花名：井守）
Nydus 镜像开源项目 Maintainer、蚂蚁集团技术专家
蚂蚁集团基础设施研发，专注云原生镜像与容器运行时生态
本文 7060 字 阅读 15 分钟
｜前言｜
容器镜像是云原生的基础设施之一，作为容器运行时文件系统视图基础，从它诞生到现在，衍生出了镜像构建、存储、分发到运行时的整个镜像生命周期的各种生态。
然而，虽然镜像生态众多，但自它诞生以来，镜像设计本身并没有多少改进。这篇文章要探讨的就是对容器镜像未来发展的一些思考，以及 Nydus 容器镜像的探索和实践。
读完这篇文章，你能够了解到：
- 容器镜像的基本原理，以及它的组成格式；
- 目前的镜像设计有哪些问题，应该如何改进；
- Nydus 容器镜像做了哪些探索，以及怎么实践。
PART. 1
容器镜像
OCI 容器镜像规范
容器提供给了应用一个快速、轻量且有着基本隔离环境的运行时，而镜像提供给了容器 RootFS，也就是容器内能看到的整个 Filesystem 视图，其中至少包括了文件目录树结构、文件元数据以及数据部分。镜像的特点如下：
- 易于传输，例如通过网络以 HTTP 的方式从 Registry 上传或下载；
- 易于存储，例如可以打包成 Tar Gzip 格式，存储在 Registry 上；
- 具备不可变特性，整个镜像有一个唯一 Hash，只要镜像内容发生变化，镜像 Hash 也会被改变。
早期的镜像格式是由 Docker 设计的，经历了从 Image Manifest V1[1]、V2 Scheme 1[2]到 V2 Scheme 2[3]的演进。后来出现了诸如 CoreOS 推出的其他容器运行时后，为了避免竞争和生态混乱，OCI 标准化社区成立。它定义了容器在运行时、镜像以及分发相关的实现标准，我们目前用的镜像格式基本都是 OCI 兼容的。
镜像主要是由镜像层和容器配置两大部分组成的。
什么是镜像层？
可以回想下平时写的 Dockerfile 文件：每条 ADD、COPY、RUN 指令都可能会产生新的镜像层，新层包含的是在旧层的基础上，新增加或修改的文件 （包含元数据和数据） ，或被删除的文件 （用称之为 Whiteout *[4] 的特殊文件表示删除）* 。
所以简单来说镜像的每一层存储的是 Lower 与 Upper 之间的 Diff，非常类似 Git Commit。这层 Diff 通常会被压缩成 Tar Gzip 格式后上传到 Registry。
在运行时，所有 Diff 堆叠起来后，就组成了提供给容器的整个文件系统视图，也就是 RootFS。镜像的另外一部分是容器运行时配置，这部分包含了命令、环境变量、端口等信息。
镜像层和运行时配置各自有一个唯一 Hash （通常是 SHA256） ，这些 Hash 会被写进一个叫 Manifest[5]的 JSON 文件里，在 Pull 镜像时实际就是先拉取 Manifest 文件，然后再根据 Hash 去 Registry 拉取对应的镜像层/容器运行时配置。
目前的镜像设计问题
第一，我们注意到镜像层需要全部堆叠后，容器才能看到整个文件系统视图，所以容器需要等到镜像的每一层都下载并解压之后才能启动。有一篇 FAST 论文研究分析[6]说镜像拉取占了大约容器 76% 的启动时间，但却只有 6.4% 的数据是会被容器读取的。这个结果很有趣，它激发了我们可以通过按需加载的方式来提高容器启动速度。另外，在层数较多的情况下，运行时也会有 Overlay 堆叠的开销。
第二，每层镜像是由元数据和数据组成的，那么这就导致某层镜像中只要有一个文件元数据发生变化，例如修改了权限位，就会导致层的 Hash 发生变化，然后导致整个镜像层需要被重新存储，或重新下载。
第三，假如某个文件在 Upper 层里被删除或者被修改，旧版本文件依然留存在 Lower 层里不会被删除。在拉取新镜像时，旧版本还是会被下载和解压，但实际上这些文件是容器不再需要的了。当然我们可以认为这是因为镜像优化做的不够好，但在复杂场景下却很难避免出现这样的问题。
第四，镜像 Hash 能够保证镜像在上传和下载时候的不可变，但在镜像被解压落盘后，很难保证运行时数据不被篡改，这也就意味着运行时的数据是不可信的。
第五，镜像是以层为基本存储单位，数据去重是通过层的 Hash，这也导致了数据去重的粒度较粗。从整个 Registry 存储上看，镜像中的层与层之间，镜像与镜像之间存在大量重复数据，占用了存储和传输成本。
镜像设计应该如何改进
我们看到了 OCI 镜像设计的诸多问题，在大规模集群场景下，存储与网络负载压力会被放大，这些问题的影响尤为明显，因此镜像设计急需从格式、构建、分发、运行、安全等各方面做优化。
首先，我们需要实现按需加载。 在容器启动时，容器内业务 IO 请求了哪些文件的数据，我们再从远端 Registry 拉取这些数据，通过这种方式，可以避免镜像大量数据拉取阻塞容器的启动。
其次，我们需要用一个索引文件记录某个文件的数据块在层的 Offset 偏移位置。 因为现在的问题是，Tar 格式是不可寻址的，也就是说需要某个文件时，只能从头顺序读取整个 Tar 流才能找到这部分数据，那么我们自然就想到了可以用这种方式来实现。
接着，我们改造层的格式以支持更简单的寻址。 由于 Tar 是会被 Gzip 压缩的，这导致了就算知道 Offset 也比较难 Unzip。
我们让原来的镜像层只存储文件的数据部分 （也就是图中的 Blob 层） 。Blob 层存储的是文件数据的切块 （Chunk） ，例如将一个 10MB 的文件，切割成 10 个 1MB 的块。这样的好处是我们可以将 Chunk 的 Offset 记录在一个索引中，容器在请求文件的部分数据时，我们可以只从远端 Registry 拉取需要的一部分 Chunks，如此一来节省不必要的网络开销。
另外，按 Chunk 切割的另外一个优势是细化了去重粒度，Chunk 级别的去重让层与层之间，镜像与镜像之间共享数据更容易。
最后，我们将元数据和数据分离 。 这样可以避免出现因元数据更新导致的数据层更新的情况，通过这种方式来节省存储和传输成本。
元数据和 Chunk 的索引加在一起，就组成了上图中的 Meta 层，它是所有镜像层堆叠后容器能看到的整个 Filesystem 结构，包含目录树结构，文件元数据，Chunk 信息等。
另外，Meta 层包含了 Hash 树以及 Chunk 数据块的 Hash，以此来保证我们可以在运行时对整颗文件树校验，以及针对某个 Chunk 数据块做校验，并且可以对整个 Meta 层签名，以保证运行时数据被篡改后依然能够被检查出来。
如上所述，我们在 Nydus 镜像格式中引入了这些特性，总结下来如下：
- 镜像元数据和数据分离，用户态按需加载与解压；
- 更细粒度的块级别数据切割与去重；
- 扁平化元数据层 （移除中间层） ，直接呈现 Filesystem 视图；
- 端到端的文件系统元数据树与数据校验。
PART. 2
Nydus 解决方案
镜像加速框架
Nydus 镜像加速框架是 Dragonfly[7] （CNCF 孵化中项目） 的子项目。它兼容了目前的 OCI 镜像构建、分发、运行时生态。Nydus 运行时由 Rust 编写，它在语言级别的安全性以及在性能、内存和 CPU 的开销方面非常有优势，同时也兼具了安全和高可扩展性。
Nydus 默认使用用户态文件系统实现 FUSE[8]来做按需加载，用户态的 Nydus Daemon 进程将 Nydus 镜像挂载点作为容器 RootFS 目录。当容器产生 read （fd, count） 之类的文件系统 IO 时，内核态 FUSE 驱动将该请求加入处理队列，用户态 Nydus Daemon 通过 FUSE Device 读取并处理该请求，从远端 Registry 拉取 Count 对应数量的 Chunk 数据块后，最终通过内核态 FUSE 回复给容器。
Nydus 加速框架支持了三种运行模式，以支持不同场景下的镜像按需加载：
1. 通过 FUSE 提供给 RunC 这类容器运行时的按需加载能力，也是 Nydus 目前最常用的模式；
2. 通过 VirtioFS[9]承载 FUSE 协议，让基于 VM 的容器运行时，例如 Kata 等，为 VM Guest 里的容器提供 RootFS 按需加载能力；
3. 通过内核态的 EROFS[10]只读文件系统提供 RootFS，目前 Nydus 的 EROFS 格式支持已经进入了 Linux 5.16 主线，其内核态缓存方案 erofs over fscache 也已经合入 Linux 5.19-rc1 主线，内核态方案可以减少上下文切换及内存拷贝开销，在性能有极致要求的情况下可以用这种模式。
在存储后端侧，Nydus 可以接各种 OCI Distribution 兼容的 Registry，以及直接对接对象存储服务例如 OSS，网络文件系统例如 NAS 等。它也包含了本地 Cache 能力，在数据块从远端拉取下来后，它会被解压并存储到本地缓存中，以便在下一次热启动时提供更好的性能。
另外除了近端本地 Cache，它也可以接 P2P 文件分发系统 （例如 Dragonfly） 以加速块数据的传输。同时，它也能够最大程度降低大规模集群下的网络负载以及 Registry 的单点压力，实际场景测试在有 P2P 缓存的情况下，网络延迟能够降低 80% 以上。
从这张图的基准测试可以看到，OCI 镜像容器的端到端冷启动时间 （从 Pod 创建到 Ready） 随着镜像尺寸增大，耗时越来越越长，但 Nydus 镜像容器始终保持平稳，耗时在 2s 左右。
镜像场景性能优化
目前仅在蚂蚁的落地场景下，都有每日百万级别的 Nydus 加速镜像容器创建，它在生产级的稳定性和性能方面得到了保障。在如此大规模的场景考验下，Nydus 在性能，资源消耗等方面做了诸多优化。
镜像数据性能方面，Rust 实现的运行时 （nydusd） 本身已经在内存及 CPU 方面做到了低开销。影响 Nydus 镜像容器启动性能的主要负载是来自网络，因此除了借助 P2P 分发从就近节点拉取 Chunk 块数据外，Nydus 还实现了一层本地 Cache，已经从远端拉取的 Chunk 会解压缩后缓存在本地，Cache 可以做到以层为单位在镜像之间共享，也可以做到 Chunk 级别的共享。
虽然 Nydus 可以配置集群内 P2P 加速，但按需加载在拉取每个 Chunk 时都可能会发起一次网络 IO。因此我们实现了 IO 读放大，将小块请求合并在一起发起一次请求，降低连接数。同时 Dragonfly 也实现了针对 Nydus 的 Chunk 块级别的 P2P 缓存和加速。
另外，我们通过观察容器启动时读取镜像文件的顺序，能够分析出访问模式，从而在容器 IO 读数据前预先加载这部分数据 （预取） ，能够提高冷启动性能。与此同时，我们通过在镜像构建阶段重新排布 Chunk 顺序，能够进一步降低启动延迟。
镜像元数据性能方面，例如对于一个几十 GB 大小且小文件较多的 Nydus 镜像，它的元数据层可能会达到 10MB 以上，如果一次性加载到内存中会非常不合算。因此我们改造了元数据结构，让它也实现了按需加载 （ondisk mmap） ，对函数计算这种内存敏感场景非常有用。
除了在运行时优化性能以外，Nydus 在构建时还做了一些优化工作。在多数场景下相比 Tar Gzip 格式的 OCI 镜像，Nydus 镜像层导出时间优化到比其快 30%，未来目标是优化到 50% 以上。
不止于镜像加速
这些优化手段足以应对镜像加速场景，但 Nydus 不止能应用在镜像的加速上，它也正在演进为一个可以在其他领域同样适用的通用分发加速框架。总体呈现如下：
1. Nydus 除了原生集成 Kata 安全容器外，在函数计算场景，例如阿里云的代码包加速以及 Serverless 场景，Runtime 镜像准备的冷启动耗时通过 Nydus 从 20s 降低到了 800ms；
2. 软件依赖包管理场景，例如前端 NPM 包，在安装阶段有大量的小文件需要解压落盘。但小文件 IO 非常影响性能，通过 Nydus 可以实现免解压，蚂蚁的 TNPM 项目[11]为 Nydus 增加了 macOS 平台支持，将原生 NPM 的安装速度从 25s 降低到了 6s；
3. 在镜像数据化场景，我们通过算法分析业务镜像之间的 Chunk 相似度，通过构造 Nydus Chunk 字典镜像，降低了业务快速迭代导致的 50% 以上的存储消耗，未来还会通过机器学习，帮助业务进一步优化镜像尺寸。
文件系统可扩展性
业界也有基于用户态块设备的镜像加速方案设计 （自定义块格式 > 用户态块设备 > 文件系统） 。通过上面的介绍可以发现，Nydus 无论是 FUSE 用户态模式还是内核态 EROFS 模式，都是基于文件系统而非块设备，这样的设计使得 Nydus 无论是在构建还是运行时，都可以很容易地访问到文件级别的数据信息。这种天然能力为许多其他场景提供了可能，例如：
1. 在安全扫描场景，无需把整个镜像下载解压，就能预先通过分析元数据，发现其中的高危软件版本，再通过按需读取文件内容，扫描发现敏感与不合规数据，极大提高镜像扫描速度；
2. 镜像文件系统优化，通过 trace 运行时文件访问请求，告知用户访问过哪些文件，执行过哪些程序，这些记录可以提供给用户帮助优化镜像大小，提供给安全团队帮助审计可疑操作，提供给镜像构建阶段优化排布，以提高运行时预读性能等；
3. 运行时通过 hook 文件访问请求，拦截高危软件执行，阻断敏感数据读取，实现业务无感的漏洞资源替换与热修复；
端到端的内核态方案
Nydus 在早期完全是一个用户态实现，但为了适应极致性能场景下的需求，例如函数计算与代码包场景，我们又将按需加载能力下沉到了内核态。相比于 FUSE 用户态方案，内核态实现可以减少随机小 I/O 访问造成的大量系统调用开销，减少 FUSE 请求处理的用户态与内核态的上下文切换以及内存拷贝开销。
依托于内核态 EROFS （始于 Linux 4.19） 文件系统，我们对其进行了一系列的改进与增强，拓展其在镜像场景下的能力，最终呈现为一个内核态的容器镜像格式——Nydus RAFS （Registry Acceleration File System） v6，相比于此前的格式，它具备块数据对齐，元数据更加精简，高可扩展性与高性能等优势。
如上所述，在镜像数据全部下载到本地的情况下，FUSE 用户态方案会导致访问文件的进程频繁陷出到用户态，并涉及内核态/用户态之间的内存拷贝。因此我们更进一步支持了 EROFS over fscache 方案 (Linux 5.19-rc1) 。
当用户态 nydusd 从远端下载 Chunk 后会直接写入 fscache 缓存，之后容器访问时，能够直接通过内核态 fscache 读取数据，而无需陷出到用户态，在容器镜像的场景下实现几乎无损的性能和稳定性。其表现优于 FUSE 用户态方案，同时与原生文件系统 （未使用按需加载） 的性能相近。
目前 Nydus 在构建、运行、内核态 (Linux 5.19-rc1) 均已支持了该方案，详细用法可以参见 Nydus EROFS fscache user guide[12]，另外想了解更多 Nydus 内核态实现细节，可以参见 Nydus 镜像加速之内核演进之路[13]。
PART. 3
Nydus 生态系统与未来
Nydus 兼容了目前的 OCI 镜像构建、分发、运行时生态，除了提供自有的工具链外，Nydus 与社区主流生态做了兼容与集成。
Nydus 工具链
- Nydus Daemon （nydusd[14]） ：Nydus 用户态运行时，支持 FUSE，FUSE on VirtioFS 模式以及 EROFS 只读文件系统格式，目前也已支持 macOS 平台运行；
- Nydus Builder （nydus-image[15]） ：Nydus 格式构建工具，支持从源目录/eStargz TOC 等构建 Nydus 格式，可用于 OCI 镜像分层构建，以及代码包构建等场景，支持 Nydus 格式检查与校验；
- Nydusify （nydusify[16]） ：Nydus 格式镜像转换工具，支持从源 Registry 拉取镜像并转换为 Nydus 镜像格式并 Push 到目标 Registry 或对象存储服务，支持 Nydus 镜像校验和远端缓存加速转换；
- Nydus Ctl （nydusctl[17]） ：Nydus Daemon 管控 CLI，可用于查询 Daemon 状态，Metrics 指标以及运行时热更新配置；
- Ctr Remote （ctr-remote[18]） ：增强版 Contianerd CLI (Ctr) 工具以支持直接拉取与运行 Nydus 镜像；
- Nydus Backend Proxy （nydus-backend-proxy[19]） ：用于将本地目录映射为 Nydus Daemon 存储后端的 HTTP 服务，在没有 Registry 或对象存储服务的场景下可用；
- Nydus Overlayfs （nydus-overlayfs[20]） ：Containerd Mount Helper 工具，它可以被用于基于 VM 的容器运行时，例如 Kata Containers 等。
Nydus 生态集成
- Harbor （acceld[21]） ：由 Nydus 发起的镜像转换服务 Acceld，让 Harbor 原生支持 eStargz, Nydus 等加速镜像的转换；
- Dragonfly （dragonfly） ：P2P 文件分发系统，为 Nydus 实现了块级别的数据缓存与分发能力；
- Nydus Snapshotter （nydus snapshotter[22]） ：Containerd 的子项目，以 Remote 插件机制为 Containerd 支持了 Nydus 容器镜像；
- Docker （nydus graphdriver[23]） ：以 Graph Driver 插件机制为 Docker 支持了 Nydus 容器镜像；
- Kata Containers （kata containers[24]） ：Nydus 为 Kata 安全容器提供原生的镜像加速方案；
- EROFS （nydus with erofs[25]） ：Nydus 兼容 EROFS 只读文件系统格式，可以内核态方式直接运行 Nydus 镜像，提升极限场景下的性能；
- Buildkit （nydus compression type[26]） ：从 Dockerfile 直接导出 Nydus 格式镜像。
Nydus 未来方向
在逐步推进上游生态，扩展应用领域的同时，Nydus 也在进一步从性能，安全等如下几个方向上做了更多的探索：
1. Nydus 目前已经支持了内核态 EROFS 只读文件系统，我们将进一步在性能、原生集成方面做更多工作；
2. 目前 Nydus 在大部分场景下导出速度比 OCIv1 Tar Gzip 更快，接下来我们会让构建也实现按需加载，例如允许 Base 镜像指定为 Nydus 镜像，在做 Dockerfile 构建时就不需要先把整个 Base 镜像拉取下来，进一步提高构建速度；
3. 我们在用机器学习方法分析镜像与镜像间乃至整个镜像中心存储，利用运行时访问模式分析等手段进一步优化镜像数据去重效率，降低存储，提高运行时性能；
4. 与各大镜像安全扫描框架合作，原生支持更快的镜像扫描，支持在运行时拦截高危软件执行，阻断高危读写，业务无感的漏洞热修复与资源替换；
5. 除了按需加载外，Nydus 还可以解决海量小文件 IO 性能问题，蚂蚁即将开源的前端 tnpm 项目已经实践了方案，我们在考虑拓展到更多的场景。
Nydus 相较于社区其他按需加载方案，它在镜像场景为性能优化与低资源开销做了诸多工作，并且拓宽了按需加载技术在镜像扫描与审计，以及在非镜像场景下落地的可能性。
如标题所言，虽然它不一定代表了容器镜像的未来，但想必它也能为未来容器镜像在格式设计，优化方向，实践思路等方面提供具备核心竞争力的参考。Nydus 秉承了开源也开放的理念，期待着有更多的社区一同参与，为容器技术的未来贡献自己的力量。
Nydus 网站：https://nydus.dev/
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Nydus Star 一下✨：
https://github.com/dragonflyoss/image-service
【参考链接】
[1]Image Manifest V1：https://github.com/moby/moby/tree/master/image/spec
[4]Whiteout：https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/main/layer.md#representing-changes
[5]Manifest：https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/main/manifest.md
[6]《Slacker Fast Distribution with Lazy Docker Containers》：https://www.usenix.org/conference/fast16/technical-sessions/presentation/harter
[7]Drafonfly：https://d7y.io/
[8]FUSE：https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/fuse.html
[9]VirtioFS：https://virtio-fs.gitlab.io/
[10]EROFS：https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/erofs.html
[11]TNPM：https://dev.to/atian25/in-depth-of-tnpm-rapid-mode-how-could-we-fast-10s-than-pnpm-3bpp
[12]《Nydus EROFS fscache user guide》：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/fscache/docs/nydus-fscache.md
[13]《Nydus 镜像加速之内核演进之路》：https://mp.weixin.qq.com/s/w7lIZxT9Wk6-zJr23oBDzA
[14]Nydusd：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/docs/nydusd.md
[15]Nydus Image：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/docs/nydus-image.md
[16]Nydusify ：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/docs/nydusify.md
[17]Nydus Ctl：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/docs/nydus-image.md
[18]Ctr Remote：https://github.com/dragonflyoss/image-service/tree/master/contrib/ctr-remote
[19]Nydus Backend Proxy：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/contrib/nydus-backend-proxy/README.md
[20]Nydus Overlayfs：https://github.com/dragonflyoss/image-service/tree/master/contrib/nydus-overlayfs
[21]Acceld：https://github.com/goharbor/acceleration-service
[22]Nydus Snapshotter：https://github.com/containerd/nydus-snapshotter
[23]Nydus Graphdriver：https://github.com/dragonflyoss/image-service/tree/master/contrib/docker-nydus-graphdriver
[24]Kata Containers：https://github.com/kata-containers/kata-containers/blob/main/docs/design/kata-nydus-design.md
[25]Nydus with EROFS：https://static.sched.com/hosted_files/kccncosschn21/fd/EROFS_What_Are_We_Doing_Now_For_Containers.pdf
[26]Nydus Compression Type：https://github.com/imeoer/buildkit/tree/nydus-compression-type
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