containerd Snapshots功能解析

2023-11-25 00:01
文章标签 功能 解析 containerd snapshots

本文主要是介绍containerd Snapshots功能解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

containerd Snapshots功能解析

snapshot是containerd的一个核心功能，用于创建和管理容器的文件系统。
本篇containerd版本为v1.7.9。

本文以 ctr i pull命令为例，分析containerd的snapshot “创建” 相关的功能。

在这里插入图片描述

ctr命令

ctr image相关命令的实现在cmd/ctr/commands/images目录中。

查看文件cmd/ctr/commands/images/pull.go

// 查看Action中注册的函数
func(context *cli.Context) error {// 省略内容....// 获取grpc客户端client, ctx, cancel, err := commands.NewClient(context)if err != nil {return err}defer cancel()// 这里的功能是将pull动作，通过grpc调用完全交给远端实现。// 当前的代码版本, 此块代码永远不会执行。if !context.BoolT("local") {// grpc调用return client.Transfer(ctx, reg, is, transfer.WithProgress(pf))}// 省略内容....// fetch阶段img, err := content.Fetch(ctx, client, ref, config)if err != nil {return err}// 省略内容....// unpack阶段// 根据平台信息，解压镜像，创建快照等start := time.Now()for _, platform := range p {fmt.Printf("unpacking %s %s...\n", platforms.Format(platform), img.Target.Digest)i := containerd.NewImageWithPlatform(client, img, platforms.Only(platform))err = i.Unpack(ctx, context.String("snapshotter"))if err != nil {return err}if context.Bool("print-chainid") {diffIDs, err := i.RootFS(ctx)if err != nil {return err}chainID := identity.ChainID(diffIDs).String()fmt.Printf("image chain ID: %s\n", chainID)}}fmt.Printf("done: %s\t\n", time.Since(start))return nil}

fetch阶段

fetch阶段分为两步:

  1. 下载镜像
  2. 在数据库中添加镜像记录

查看文件client/client.go

func (c *Client) Fetch(ctx context.Context, ref string, opts ...RemoteOpt) (images.Image, error) {// 省略内容....ctx, done, err := c.WithLease(ctx)if err != nil {return images.Image{}, err}defer done(ctx)// 下载镜像img, err := c.fetch(ctx, fetchCtx, ref, 0)if err != nil {return images.Image{}, err}// 在数据库中添加镜像记录return c.createNewImage(ctx, img)
}

下载镜像

c.fetch(ctx, fetchCtx, ref, 0)

下载镜像没什么好说的，需要注意的是，当前的代码版本，下载的功能是在ctr中实现的，而不是调用grpc接口实现的。

createNewImage

// c.createNewImage(ctx, img)
func (c *Client) createNewImage(ctx context.Context, img images.Image) (images.Image, error) {// 省略内容....is := c.ImageService()for {if created, err := is.Create(ctx, img); err != nil {if !errdefs.IsAlreadyExists(err) {return images.Image{}, err}// 如果镜像已经存在，则更新镜像updated, err := is.Update(ctx, img)if err != nil {// if image was removed, try create againif errdefs.IsNotFound(err) {continue}return images.Image{}, err}img = updated} else {img = created}return img, nil}
}

最终会以grpc方式调用containerd的ImageService接口。

containerd中的接口，均是以plugin的方式注册实现的。plugin的实现我们后面再分析。

// image service注册
// services/images/service.go
func init() {plugin.Register(&plugin.Registration{Type: plugin.GRPCPlugin,ID:   "images",Requires: []plugin.Type{plugin.ServicePlugin,},InitFn: func(ic *plugin.InitContext) (interface{}, error) {// 省略内容....},})
}

images.create没有太多逻辑，主要是在bbolt中添加一条数据记录。
bbolt是一个key-value数据库，containerd中的大部分数据都是存储在bbolt中的。
https://pkg.go.dev/go.etcd.io/bbolt#section-readme

func (l *local) Create(ctx context.Context, req *imagesapi.CreateImageRequest, _ ...grpc.CallOption) (*imagesapi.CreateImageResponse, error) {// 省略内容....// 在bbolt中添加一条数据记录created, err := l.store.Create(ctx, image)if err != nil {return nil, errdefs.ToGRPC(err)}resp.Image = imageToProto(&created)// 发布事件// 事件发布是containerd中的一个重要功能，后面会详细分析。if err := l.publisher.Publish(ctx, "/images/create", &eventstypes.ImageCreate{Name:   resp.Image.Name,Labels: resp.Image.Labels,}); err != nil {return nil, err}l.emitSchema1DeprecationWarning(ctx, &image)return &resp, nil}

images.update对比create，多了一些逻辑，主要是更新镜像的某些字段。

func (l *local) Update(ctx context.Context, req *imagesapi.UpdateImageRequest, _ ...grpc.CallOption) (*imagesapi.UpdateImageResponse, error) {// 省略内容....// 更新镜像的某些字段if req.UpdateMask != nil && len(req.UpdateMask.Paths) > 0 {fieldpaths = append(fieldpaths, req.UpdateMask.Paths...)}if req.SourceDateEpoch != nil {tm := req.SourceDateEpoch.AsTime()ctx = epoch.WithSourceDateEpoch(ctx, &tm)}// 在bbolt中更新一条数据记录// fieldpaths 为需要更新的字段updated, err := l.store.Update(ctx, image, fieldpaths...)if err != nil {return nil, errdefs.ToGRPC(err)}// 省略内容....// 发布事件....return &resp, nil
}

unpack阶段

fetch阶段下载的镜像，可以理解为压缩包，unpack阶段就是解压镜像，创建快照等操作。

解压镜像好理解，创建快照是什么意思呢？

镜像的文件系统是只读的，容器的文件系统是可写的，容器的文件系统是基于镜像的文件系统创建的，这个过程就是创建快照。
在containerd中， 每个容器都有一个自己的快照，利用这个特性，可以实现容器的快速创建和销毁。

containerd实现有两种Snapshotter，一种是通过overlayfs实现，一种是通过native实现。

overlayfs是linux内核的一个功能，native是containerd自己实现的一种快照方式。

在native实现中，所有的快照都将是完全copy，所以native的快照方式，会占用更多的磁盘空间。

以下代码为ctr部分实现。

// unpack主要代码
// i := containerd.NewImageWithPlatform(client, img, platforms.Only(platform))
// err = i.Unpack(ctx, context.String("snapshotter"))
// image.go
func (i *image) Unpack(ctx context.Context, snapshotterName string, opts ...UnpackOpt) error {// 省略内容....manifest, err := i.getManifest(ctx, i.platform)if err != nil {return err}// 获取镜像的所有层layers, err := i.getLayers(ctx, i.platform, manifest)if err != nil {return err}var (// 用于对比镜像的层和快照的层，如果镜像的层和快照的层一致，则不需要创建快照a  = i.client.DiffService()// 用于更新数据cs = i.client.ContentStore()chain    []digest.Digestunpacked bool)// 获取snapshottersnapshotterName, err = i.client.resolveSnapshotterName(ctx, snapshotterName)if err != nil {return err}sn, err := i.client.getSnapshotter(ctx, snapshotterName)if err != nil {return err}// 省略内容...for _, layer := range layers {// 获取镜像的层的数据、创建快照unpacked, err = rootfs.ApplyLayerWithOpts(ctx, layer, chain, sn, a, config.SnapshotOpts, config.ApplyOpts)if err != nil {return err}if unpacked {// Set the uncompressed label after the uncompressed// digest has been verified through apply.cinfo := content.Info{Digest: layer.Blob.Digest,Labels: map[string]string{labels.LabelUncompressed: layer.Diff.Digest.String(),},}// 更新数据库if _, err := cs.Update(ctx, cinfo, "labels."+labels.LabelUncompressed); err != nil {return err}}chain = append(chain, layer.Diff.Digest)}// 省略内容....// 更新数据库_, err = cs.Update(ctx, cinfo, fmt.Sprintf("labels.containerd.io/gc.ref.snapshot.%s", snapshotterName))return err
}
// rootts/apply.go
func ApplyLayerWithOpts(ctx context.Context, layer Layer, chain []digest.Digest, sn snapshots.Snapshotter, a diff.Applier, opts []snapshots.Opt, applyOpts []diff.ApplyOpt) (bool, error) {// 省略内容....// 以grpc方式获取快照状态，判断是否存在if _, err := sn.Stat(ctx, chainID); err != nil {// 省略内容....// 对比差异， 同步数据if err := applyLayers(ctx, []Layer{layer}, append(chain, layer.Diff.Digest), sn, a, opts, applyOpts); err != nil {if !errdefs.IsAlreadyExists(err) {return false, err}} else {applied = true}}return applied, nil
}func applyLayers(ctx context.Context, layers []Layer, chain []digest.Digest, sn snapshots.Snapshotter, a diff.Applier, opts []snapshots.Opt, applyOpts []diff.ApplyOpt) error {// 省略内容....for {key = fmt.Sprintf(snapshots.UnpackKeyFormat, uniquePart(), chainID)// Prepare snapshot with from parent, label as root// 以grpc方式调用，准备快照mounts, err = sn.Prepare(ctx, key, parent.String(), opts...)if err != nil {if errdefs.IsNotFound(err) && len(layers) > 1 {// 递归调用if err := applyLayers(ctx, layers[:len(layers)-1], chain[:len(chain)-1], sn, a, opts, applyOpts); err != nil {if !errdefs.IsAlreadyExists(err) {return err}}// Do no try applying layers againlayers = nilcontinue} else if errdefs.IsAlreadyExists(err) {// Try a different keycontinue}// Already exists should have the caller retryreturn fmt.Errorf("failed to prepare extraction snapshot %q: %w", key, err)}break}defer func() {// 失败回滚操作if err != nil {if !errdefs.IsAlreadyExists(err) {log.G(ctx).WithError(err).WithField("key", key).Infof("apply failure, attempting cleanup")}// 以grpc方式调用，删除快照if rerr := sn.Remove(ctx, key); rerr != nil {log.G(ctx).WithError(rerr).WithField("key", key).Warnf("extraction snapshot removal failed")}}}()// 以grpc方式调用，对比，提取数据diff, err = a.Apply(ctx, layer.Blob, mounts, applyOpts...)if err != nil {err = fmt.Errorf("failed to extract layer %s: %w", layer.Diff.Digest, err)return err}if diff.Digest != layer.Diff.Digest {err = fmt.Errorf("wrong diff id calculated on extraction %q", diff.Digest)return err}// 以grpc方式调用，提交快照，更新数据库if err = sn.Commit(ctx, chainID.String(), key, opts...); err != nil {err = fmt.Errorf("failed to commit snapshot %s: %w", key, err)return err}return nil
}

a.Apply,sn.Prepare,sn.Commit等接口，均在congainerd实现。以plugin的方式注册，grpc调用。

diff接口实现。

// services/diff/local.go
type local struct {// 用于存储处理函数differs []differ
}
// 将快照数据（差异数据）同步到指定位置
func (l *local) Apply(ctx context.Context, er *diffapi.ApplyRequest, _ ...grpc.CallOption) (*diffapi.ApplyResponse, error) {// 省略内容....for _, differ := range l.differs {// 执行同步操作// 这里不展开分析ocidesc, err = differ.Apply(ctx, desc, mounts, opts...)if !errdefs.IsNotImplemented(err) {break}}// 省略内容....return &diffapi.ApplyResponse{Applied: fromDescriptor(ocidesc),}, nil
}
// 快照数据比对差异
func (l *local) Diff(ctx context.Context, dr *diffapi.DiffRequest, _ ...grpc.CallOption) (*diffapi.DiffResponse, error) {// 省略内容....for _, d := range l.differs {// 执行对比操作// 提供已经存在的挂载（快照），和新的镜像层进行差异比对// 这里不展开分析ocidesc, err = d.Compare(ctx, aMounts, bMounts, opts...)if !errdefs.IsNotImplemented(err) {break}}// 省略内容....return &diffapi.DiffResponse{Diff: fromDescriptor(ocidesc),}, nil
}

snapshotter接口实现。

// services/snapshots/service.go
type service struct {// Snapshotter的具体实现，上文提到的overlayfs或者nativess map[string]snapshots.Snapshottersnapshotsapi.UnimplementedSnapshotsServer
}
// 准备快照
// 准备好的快照会交给diff接口，进行数据同步
func (s *service) Prepare(ctx context.Context, pr *snapshotsapi.PrepareSnapshotRequest) (*snapshotsapi.PrepareSnapshotResponse, error) {// 省略内容....// 返回快照挂载位置，以及当前快照的父快照// 默认挂载位置/var/lib/containerd/io.containerd.snapshotter.v1.overlayfs/snapshots/自增数字id/fsmounts, err := sn.Prepare(ctx, pr.Key, pr.Parent, opts...)if err != nil {return nil, errdefs.ToGRPC(err)}return &snapshotsapi.PrepareSnapshotResponse{Mounts: fromMounts(mounts),}, nil
}
// 提交快照
// 提交的快照可以进行使用
func (s *service) Commit(ctx context.Context, cr *snapshotsapi.CommitSnapshotRequest) (*ptypes.Empty, error) {// 省略内容....// 提交快照// 提交后快照将变为active状态if err := sn.Commit(ctx, cr.Name, cr.Key, opts...); err != nil {return nil, errdefs.ToGRPC(err)}return empty, nil
}

总结

ctr image pull命令执行可以大致分为两步：

  1. fetch阶段，下载镜像，创建镜像记录
  2. unpack阶段，解压镜像，创建快照

快照的创建中包含差异对比，可以大大减少磁盘空间的占用。

当获取系统中第一个镜像时， 每一个layer都会创建一个快照。
当获取系统中第二个镜像时， 如果第二个镜像的layer和第一个镜像的layer一致，则不会创建快照，只会创建一条镜像记录。

快照创建流程梳理, 以单一layer为例。

准备快照
对比差异
同步数据
提交快照标记可用
image layer
snapshots.Prepare
diff.Diff
diff.Applay
snapshots.Commit

这篇关于containerd Snapshots功能解析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/422766。

相关文章

使用Java解析JSON数据并提取特定字段的实现步骤(以提取mailNo为例)

使用Java解析JSON数据并提取特定字段的实现步骤(以提取mailNo为例)

《使用Java解析JSON数据并提取特定字段的实现步骤(以提取mailNo为例)》在现代软件开发中,处理JSON数据是一项非常常见的任务,无论是从API接口获取数据,还是将数据存储为JSON格式,解析... 目录1. 背景介绍1.1 jsON简介1.2 实际案例2. 准备工作2.1 环境搭建2.1.1 添加
阅读更多...
最好用的WPF加载动画功能

最好用的WPF加载动画功能

《最好用的WPF加载动画功能》当开发应用程序时,提供良好的用户体验（UX）是至关重要的,加载动画作为一种有效的沟通工具,它不仅能告知用户系统正在工作,还能够通过视觉上的吸引力来增强整体用户体验,本文给... 目录前言需求分析高级用法综合案例总结最后前言当开发应用程序时，提供良好的用户体验（UX）是至关重要
阅读更多...
python实现自动登录12306自动抢票功能

python实现自动登录12306自动抢票功能

《python实现自动登录12306自动抢票功能》随着互联网技术的发展,越来越多的人选择通过网络平台购票,特别是在中国,12306作为官方火车票预订平台,承担了巨大的访问量,对于热门线路或者节假日出行... 目录一、遇到的问题？二、改进三、进阶–展望总结一、遇到的问题？1.url-正确的表头：就是首先ur
阅读更多...
在C#中合并和解析相对路径方式

在C#中合并和解析相对路径方式

《在C#中合并和解析相对路径方式》Path类提供了几个用于操作文件路径的静态方法,其中包括Combine方法和GetFullPath方法,Combine方法将两个路径合并在一起,但不会解析包含相对元素... 目录C#合并和解析相对路径System.IO.Path类幸运的是总结C#合并和解析相对路径对于 C
阅读更多...
如何评价Ubuntu 24.04 LTS? Ubuntu 24.04 LTS新功能亮点和重要变化

如何评价Ubuntu 24.04 LTS? Ubuntu 24.04 LTS新功能亮点和重要变化

《如何评价Ubuntu24.04LTS?Ubuntu24.04LTS新功能亮点和重要变化》Ubuntu24.04LTS即将发布，带来一系列提升用户体验的显著功能，本文深入探讨了该版本的亮... Ubuntu 24.04 LTS，代号 Noble NumBAT，正式发布下载！如果你在使用 Ubuntu 23.
阅读更多...
TP-LINK/水星和hasivo交换机怎么选? 三款网管交换机系统功能对比

TP-LINK/水星和hasivo交换机怎么选? 三款网管交换机系统功能对比

《TP-LINK/水星和hasivo交换机怎么选?三款网管交换机系统功能对比》今天选了三款都是”8+1″的2.5G网管交换机，分别是TP-LINK水星和hasivo交换机，该怎么选呢？这些交换机功... TP-LINK、水星和hasivo这三台交换机都是”8+1″的2.5G网管交换机，我手里的China编程has
阅读更多...
Django中使用SMTP实现邮件发送功能

Django中使用SMTP实现邮件发送功能

《Django中使用SMTP实现邮件发送功能》在Django中使用SMTP发送邮件是一个常见的需求,通常用于发送用户注册确认邮件、密码重置邮件等,下面我们来看看如何在Django中配置S... 目录1. 配置 Django 项目以使用 SMTP2. 创建 Django 应用3. 添加应用到项目设置4. 创建
阅读更多...
Java解析JSON的六种方案

Java解析JSON的六种方案

《Java解析JSON的六种方案》这篇文章介绍了6种JSON解析方案,包括Jackson、Gson、FastJSON、JsonPath、、手动解析,分别阐述了它们的功能特点、代码示例、高级功能、优缺点... 目录前言1. 使用 Jackson：业界标配功能特点代码示例高级功能优缺点2. 使用 Gson：轻量
阅读更多...
Java如何接收并解析HL7协议数据

Java如何接收并解析HL7协议数据

《Java如何接收并解析HL7协议数据》文章主要介绍了HL7协议及其在医疗行业中的应用,详细描述了如何配置环境、接收和解析数据,以及与前端进行交互的实现方法,文章还分享了使用7Edit工具进行调试的经... 目录一、前言二、正文1、环境配置2、数据接收：HL7Monitor3、数据解析：HL7Busines
阅读更多...
使用 Python 和 LabelMe 实现图片验证码的自动标注功能

使用 Python 和 LabelMe 实现图片验证码的自动标注功能

《使用Python和LabelMe实现图片验证码的自动标注功能》文章介绍了如何使用Python和LabelMe自动标注图片验证码,主要步骤包括图像预处理、OCR识别和生成标注文件,通过结合Pa... 目录使用 python 和 LabelMe 实现图片验证码的自动标注环境准备必备工具安装依赖实现自动标注核心
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2