Nydus 在约苗平台的容器镜像加速实践

文 | 向申
约苗平台运维工程师 关注云原生领域

本文字数 9574阅读时间24分钟

本文是来自向申同学的分享，介绍了其在 K8s 生产环境集群部署 Nydus 的相关实践。

Nydus 是蚂蚁集团，阿里云和字节等共建的开源容器镜像加速项目，是 CNCF Dragonfly 的子项目，Nydus 在 OCI Image Spec 基础上重新设计了镜像格式和底层文件系统，从而加速容器启动速度，提高大规模集群中的容器启动成功率。详情文档请参考如下地址：

Nydus 官方网站：https://nydus.dev/
Nydus Github：https://github.com/dragonflyoss/image-service

PART.1
容器镜像的概念

1. 容器镜像

容器镜像有一个官方的类比，“生活中常见的集装箱”，虽然拥有不同的规格，但箱子本身是不可变的（Immutable），只是其中装的内容不同。

对于镜像来说，不变的部分包含了运行一个应用软件（如 MySQL ）所需要的所有元素。开发者可以使用一些工具（如 Dockerfile）构建出自己的容器镜像，签名并上传到互联网上，然后需要运行这些软件的人可以通过指定名称（如 example.com/my-app）下载、验证和运行这些容器。

2. OCI 标准镜像规范

在 OCI 标准镜像规范出台之前，其实有两套广泛使用的镜像规范，分别是 Appc 和 Docker v2.2，但“合久必分，分久必合”，有意思的是两者的内容已经在各自的发展中逐步同化了，所以 OCI 组织顺水推舟地在 Docker v2.2 的基础上推出了 OCI Image Format Spec，规定了对于符合规范的镜像，允许开发者只要对容器打包和签名一次，就可以在所有的容器引擎上运行该容器。

这份规范给出了 OCI Image 的定义：

This specification defines an OCI Image, consisting of a manifest, an Image Index (optional), a set of filesystem layers, and a Configuration.

3. 容器的工作流程

一个典型的容器工作流程是从由 Developers 制作容器镜像开始的（Build），然后上传到镜像存储中心（Ship），最后部署在集群中（RUN）。

PART.2
OCI 镜像格式

通常所说的镜像文件其实指的是一个包含了多个文件的“包”，“包”中的这些文件提供了启动一个容器所需要的所有需要信息，其中包括但不限于，容器所使用的文件系统等数据文件，镜像所适用的平台、数据完整性校验信息等配置文件。当我们使用 Docker pull 或者 Nerdctl pull 从镜像中心拉取镜像时，其实就是在依次拉取该镜像所包含的这些文件。

Nerdctl 依次拉取了一个 Index 文件、一个 Manifest 文件、一个 Config 文件和若干个 Layer 数据文件。实际上，一个标准的 OCI 镜像通常就是由这几部分构成的。

其中，Layer 文件一般是 tar 包或者压缩后的 tar 包，其包含着镜像具体的数据文件。这些 Layer 文件会共同组成一个完整的文件系统（也就是从该镜像启动容器后，进入容器中看到的文件系统） 。

Config 文件是一个 JSON 文件。其中包含镜像的一些配置信息，比如镜像时间、修改记录、环境变量、镜像的启动命令等等。

Manifest 文件也是一个 JSON 文件。它可以看作是镜像文件的清单，即说明了该镜像包含了哪些 Layer 文件和哪个 Config 文件。

下面是一个 Manifest 文件的典型例子：

"schemaVersion": 2,"mediaType": "application/vnd.oci.image.manifest.v1+json","config": {"mediaType": "application/vnd.oci.image.config.v1+json","digest": "sha256:0584b370e957bf9d09e10f424859a02ab0fda255103f75b3f8c7d410a4e96ed5","size": 7636},"layers": [{"mediaType": "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip","digest": "sha256:214ca5fb90323fe769c63a12af092f2572bf1c6b300263e09883909fc865d260","size": 31379476},{"mediaType": "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip","digest": "sha256:50836501937ff210a4ee8eedcb17b49b3b7627c5b7104397b2a6198c569d9231","size": 25338790},{"mediaType": "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip","digest": "sha256:d838e0361e8efc1fb3ec2b7aed16ba935ee9b62b6631c304256b0326c048a330","size": 600},{"mediaType": "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip","digest": "sha256:fcc7a415e354b2e1a2fcf80005278d0439a2f87556e683bb98891414339f9bee","size": 893},{"mediaType": "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip","digest": "sha256:dc73b4533047ea21262e7d35b3b2598e3d2c00b6d63426f47698fe2adac5b1d6","size": 664},{"mediaType": "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip","digest": "sha256:e8750203e98541223fb970b2b04058aae5ca11833a93b9f3df26bd835f66d223","size": 1394}]
}

Index 文件也是一个 JSON 文件。它是可选的，可以被认为是 Manifest 的 Manifest。试想一下，一个 tag 标识的镜像，比如 Docker.io/library/nginx:1.20 ，会针对不同的架构平台 （比如 Linux/amd、Linux/arm64 等等） 有不同的镜像文件，每个不同平台的镜像文件都有一个 Manifest 文件来描述，那么我们就需要有个更高层级的文件来索引这多个 Manifest 文件。

比如，Docker.io/library/nginx:1.20 的 Index 文件就包含一个 Manifests 数组，其中记录了多个不同平台的 Manifest 的基本信息：

{"manifests": [{"digest": "sha256:a76df3b4f1478766631c794de7ff466aca466f995fd5bb216bb9643a3dd2a6bb","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "amd64","os": "linux"},"size": 1570},{"digest": "sha256:f46bffd1049ef89d01841ba45bb02880addbbe6d1587726b9979dbe2f6b556a4","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "arm","os": "linux","variant": "v5"},"size": 1570},{"digest": "sha256:d9a32c8a3049313fb16427b6e64a4a1f12b60a4a240bf4fbf9502013fcdf621c","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "arm","os": "linux","variant": "v7"},"size": 1570},{"digest": "sha256:acd1b78ac05eedcef5f205406468616e83a6a712f76d068a45cf76803d821d0b","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "arm64","os": "linux","variant": "v8"},"size": 1570},{"digest": "sha256:d972eee4f12250a62a8dc076560acc1903fc463ee9cb84f9762b50deed855ed6","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "386","os": "linux"},"size": 1570},{"digest": "sha256:b187079b65b3eff95d1ea02acbc0abed172ba8e1433190b97d0acfddd5477640","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "mips64le","os": "linux"},"size": 1570},{"digest": "sha256:ae93c7f72dc47dbd984348240c02484b95650b8b328464c62559ef173b64ce0d","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "ppc64le","os": "linux"},"size": 1570},{"digest": "sha256:51f45f5871a8d25b65cecf570c6b079995a16c7aef559261d7fd949e32d44822","mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json","platform": {"architecture": "s390x","os": "linux"},"size": 1570}],"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json","schemaVersion": 2
}

PART.3
OCI 镜像所面临的问题

1. 启动容器慢

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[1] 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。

一般来说容器启动分为三个步骤：

下载镜像；
解压镜像；
使用 Overlayfs 将容器可写层和镜像中的只读层聚合起来提供容器运行环境。

2. 较高的本地存储成本

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。

3. 存在大量相似镜像

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。

PART.4
Nydus 镜像解决方案

Nydus 镜像加速框架是 Dragonfly[2]（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。

1. Nydus 基础架构

Nydus 主要包含一个新的镜像格式，和一个负责解析容器镜像的 FUSE 用户态文件系统进程。

2. Nydus 工作流程

Nydus 镜像格式并没有对 OCI 镜像格式在架构上进行修改，而主要优化了其中的 Layer 数据层的数据结构。

Nydus 将原本统一存放在 Layer 层的文件数据和元数据 （文件系统的目录结构、文件元数据等） 分开，分别存放在 “Blob Layer” 和 “Bootstrap Layer” 中。并对 Blob Layer 中存放的文件数据进行分块 （Chunk） ，以便于懒加载 （在需要访问某个文件时，只需要拉取对应的 Chunk 即可，不需要拉取整个 Blob Layer） 。

同时，这些分块信息，包括每个 Chunk 在 Blob Layer 的位置信息等也被存放在 Bootstrap Layer 这个元数据层中。这样，容器启动时，仅需拉取 Bootstrap Layer 层，当容器具体访问到某个文件时，再根据 Bootstrap Layer 中的元信息拉取对应 Blob Layer 中的对应的 Chunk 即可。

3. Nydus 优势

容器镜像按需下载，用户不再需要下载完整镜像就能启动容器。
块级别的镜像数据去重，最大限度为用户节省存储资源。
镜像只有最终可用的数据，不需要保存和下载过期数据。
端到端的数据一致性校验，为用户提供更好的数据保护。
兼容 OCI 分发标准和 artifacts 标准，开箱即可用。
支持不同的镜像存储后端，镜像数据不只可以存放在镜像仓库，还可以放到 NAS 或 者类似 S3 的对象存储上。
与 Dragonfly 的良好集成。

PART.5
Nydus 在约苗生产实际运用

约苗平台作为国内领先的疾病预防信息与服务平台，以疫苗预约服务为核心，提供包括疫苗预约、疾病防控科普、“宫颈癌&乳腺癌”筛查预约等专业、全面的疾病预防信息与服务。

截止 2023 年 2 月约苗平台累计注册用户 3700 万+ 人，覆盖 28 个省及直辖市， 200+ 地级市，关联全国社区公共卫生服务机构 4000+ 家，提供疫苗预约&订阅服务 1.1 亿 + 次。

约苗业务全部基于 Kubernetes 进行微服务构建，在 Kubernetes 平台上已经平稳运行了超过 4 年时间，并且紧随 Kubernetes 的版本迭代及时更新。约苗的集群规模超过 60 个 Node 节点，目前相关服务容器 POD 已经超过了 1000+，同时每天更有上万个临时 Cronjob 类型的 POD 进行创建和销毁。对平台的运维发布的效率有较高的要求。

1. 问题

Kubernetes 拉取镜像时间非常慢，在沿用 OCI 镜像时通过观察，镜像拉去时间可达 30s。

2. 容器启动慢

通过线上观察，一个 POD 从创建到准备就绪需要等待 30s 甚至更多，甚至节点没有缓存，时间将会更久。

3. 更新迭代块

在更新迭代中，每次批量更新多个服务，迭代周期短而频繁，在更新多个服务时镜像仓库压力大。

随着以上问题的产生，经过多方面的调研以及相关测试，公司决定采用开源项目 Nydus 进行对当前业务优化。

PART.6
Nydus 部署实践

Nydus 镜像加速，可以直接对接 OCI 镜像，同时 Containerd 也支持 Nydus 插件，识别 Nydus 镜像，一般在微服务场景下，使用 CICD ，我们需要在 Docker 打包镜像上部署 Nydus 转换镜像的服务，镜像转换后直接会在 Harboar 仓库生成 Nydus 的镜像，我们这里是用的 CICD 使用的 Jenkins，这里我就直接把服务部署在 Jenkins 的物理机上。

1. 下载相关组件

下载链接：https://github.com/dragonflyoss/image-service/releases

cd /nydus-static
sudo install -D -m 755 nydusd nydus-image nydusify nydusctl nydus-overlayfs /usr/bin

2. OCI 镜像转换 Nydus

nydusify convert --source dockerharboar/nginx:1.2 --target dockerharboar/nginx:1.2-nydus

注意:

Source 这里表示源 Docker-Harboar 仓库的镜像，这个镜像必须私有仓库已经存在。
Target 这里表示将源仓库镜像转换为 Nydus 镜像。

当使用这条命令后，镜像仓库在同一个目录层级会生成两份镜像，一份源 OCI 镜像，一份 Nydus 镜像。

PART. 7
Nydus 对接 K8s 集群

K8s 集群使用的运行时为 Containerd ，而Containerd 也支持使用插件 Nydus Snapshotter 来识别 Nydus 镜像，同时在使用 Nydus 功能时, Nydus 也是支持原生的 OCI 镜像，只是没有按需加载相关功能。

1. K8s 集群节点部署 Nydus

官方说明：https://github.com/dragonflyoss/image-service/blob/master/docs/containerd-env-setup.md

注意：要使用 Nydus 功能，K8s 的每个 Node 节点都需要部署 Nydus Snapshotter，除开 K8s-Master 节点。

下载安装包：

https://github.com/dragonflyoss/image-service/releases
https://github.com/containerd/nydus-snapshotter/releases

tar -xf nydus-snapshotter-v0.5.1-x86_64.tgz
tar -xf nydus-static-v2.1.4-linux-amd64.tgz

安装相关软件

sudo install -D -m 755  nydusd nydus-image nydusify nydusctl nydus-overlayfs /usr/bin
sudo install -D -m 755 containerd-nydus-grpc /usr/bin

创建必要目录

mkdir -p /etc/nydus  && mkdir -p /data/nydus/cache  && mkdir -p $HOME/.docker/

创建nydus配置文件

sudo tee /etc/nydus/nydusd-config.fusedev.json > /dev/null << EOF
{"device": {"backend": {"type": "registry","config": {"scheme": "","skip_verify": true,"timeout": 5,"connect_timeout": 5,"retry_limit": 4}},"cache": {"type": "blobcache","config": {"work_dir": "/data/nydus/cache"}}},"mode": "direct","digest_validate": false,"iostats_files": false,"enable_xattr": true,"fs_prefetch": {"enable": true,"threads_count": 4}
}
EOF增加docker-harboar认证
sudo tee $HOME/.docker/config.json << EOF
{"auths": {"docker-harboarxxx": {"auth": "xxxxxx"}}
}
EOF

增加docker-harboar认证
sudo tee $HOME/.docker/config.json << EOF
{"auths": {"docker-harboarxxx": {"auth": "xxxxxx"}}
}
EOF
chmod 600 $HOME/.docker/config.json
docker-harboarxx  #私有仓库地址
auth 里是 base64 编码的 user:pass

2. 启动 Nydus 服务

cd /data/nydus
nohup /usr/bin/containerd-nydus-grpc --config-path /etc/nydus/nydusd-config.fusedev.json --log-to-stdout &

3. 验证 Containerd 是否支持 Nydus

验证nydus是否支持
ctr -a /run/containerd/containerd.sock plugin ls | grep nydus

4. 修改 Containerd 配置支持 Nydus

containerd配置文件新增
[proxy_plugins][proxy_plugins.nydus]type = "snapshot"address = "/run/containerd-nydus/containerd-nydus-grpc.sock"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]snapshotter = "nydus"disable_snapshot_annotations = false

5. 重启 Containerd

sudo systemctl restart containerd

PART.8
最终数据测试结果

使用原生 OCI 镜像

使用 Nydus 镜像

POD 从 Create 到 Ready：OCI -> 20s
POD 从 Create 到 Ready：Nydus -> 13s

目前业务镜像尺寸并不大，大约 200MB，使用 Nydus 已有提升效果，在使用超大镜像的场景，例如 AI 计算等，Nydus 能带来的加速效果会非常的明显。

PART.9
总结与未来期望

Nydus 是来自 CNCF 的优秀开源项目，更进一步说，约苗也将继续对该项目进行更多投入，并与社区展开深入合作，使得约苗平台变得更加强大和可持续。云原生技术是基础设施领域的一场革命，尤其是在弹性和无服务器方面，我们相信 Nydus 一定会在云原生生态中扮演重要角色。

相关链接

[1] 《Fast Distribution With Lazy Docker Containers》

https://www.usenix.org/conference/fast16/technical-sessions/presentation/harter
[2] Dragonfly
https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

了解更多…

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