文/云原生 SIG
01
背景
镜像是容器技术的基础之一，在云原生场景下，业务的正常运作离不开对镜像的制作、分发和运行。当前的镜像在使用的过程中，需要将镜像从仓库中全量拉取到本地，再由容器 engine 进行解压，堆叠挂载，然后才能构造成 rootfs 提供给容器。而在实际生产过程中，由于镜像版本的迭代， 镜像的体积往往越来越大 ，因而导致镜像拉取耗时往往占据了容器启动阶段的大部分时间。
2016 年的 usenix 的论文 Slacker：Fast Distribution with Lazy Docker Containers （链接见文末） 中曾发表数据，在容器启动的过程中，平均只需要读取镜像数据中的7%不到的数据，因此在实际应用过程中，通常不需要全量拉取数据我们就可以完成业务的发布过程。同时，镜像的拉取速度受限于镜像仓库和运行节点之间的网络带宽，而容器镜像的下载的承接主体是 node，即一个容器如果运行在不同的 node 上，就需要在不同的 node 中各自拉取数据，在集群规模较大的情况下，容器并发程度较高的时候，都会对容器镜像仓库造成一定的压力。
基于以上问题，龙蜥社区引入了 Nydus 镜像加速方案以及基于 Dragonfly 的 P2P 镜像加速系统，其中 Nydus 提供了镜像按需加载能力，Dragonfly 提供了集群镜像 P2P 加速能力，通过以上能力的组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间，提升集群间的镜像分发效率。
本文将介绍如何在龙蜥 OS 上构建基于 Nydus 和 Dragonfly 的镜像加速端到端解决方案，其中会包含：
- harbor 镜像仓库构建以及 Nydus 插件的支持
- 单机 Nydus 镜像加速组件的配置以及使用
- Nydus 格式镜像的制作、提交和使用
- 单机 Dragonfly P2P 加速组件的配置以及使用
- 使用 Nydus 以 Dragonfly 在特定场景下的效果对比
注：Harbor、Nydus、Dragonfly 这 3 个组件是相互独立的，您可以根据自己的实际应用场景对 3 个组件进行组合应用。
基于本解决方案，可以在特定的实验 case 下，将集群的扩容速度提升 100%，集群的计算性能提升 127%，具体实验结果请参考：https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/664655138551659287。
另外，龙蜥社区推出了ACNS(OpenAnolis Cloud Native Suite)，您可以用一键部署的方式完成 Nydus & Dragonfly 在集群内的部署应用，欢迎大家试用！
https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/658259907494416166
02
在龙蜥 OS 上构建 Harbor 以及服务与 Harbor 的 Nydus 插件
Harbor 是一个开源的企业级的容器 Registry 管理项目，提供容器 Registry 管理 UI，提供的功能包括：基 于角色访问的控制权限管理(RBAC)、AD/LDAP 集成、日志审核、管理界面、自我注册、镜像复制和中文支持 等。在使用 Harbor 时，您可以在您的集群内迅速搭建一个企业级的容器 registry 服务，不仅可以保证生产镜像的安全，还可以获得更高的稳定性保障。
Nydus 镜像加速服务针对 Harbor 进行了适配，您可以在您的 harbor 镜像仓库中添加对 Nydus 的支持，这样，用户在推送一个镜像的时候，harbor 镜像仓库会自动完成对于镜像格式的转换，避免手动修改、转换镜像的负载工作。本章将介绍如何在 Harbor 仓库中对接使能 Nydus 服务。
首先，您需要有一个已经建立完成的 Harbor 镜像仓库，如果您还没有，可以参考龙蜥的 Harbor 部署文档：https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/663184185494429473。
然后，我们需要开始适配 Nydus 的 acceld 服务，这里我们将 accld 与 Harbor 部署在同一台宿主机环境上：
配置 harbor 的 webhook，选择我们需要使能 Nydus 的 project，点击进入项目，这里采用默认的project library：
在相应的 project 中选择添加 webhook：
配置 webhook：
其中，事件类型选择 Artifact pushed ，即在推送镜像的时候，调用此 webhook，然后，在 Endpoint 地址中，填写 http://{要部署的acceld的主机IP}:2077/api/v1/conversions 。
在 Auth Header 中填写 header ，然后选择添加。然后开始添加机器人账户：
在点击添加之后，会出现账户的令牌， 请务必记录令牌的内容 ，将账目名和 secret 用 base64 工具生成 auth 序列：
下载 acceld 组件，并配置好 acceld 的配置文件 config.yaml.nydus ：
wget https://github.com/goharbor/acceleration-service/releases/download/v0.1.1/harbor-acceld-v0.1.1-linux-amd64.tgz
tar -xf harbor-acceld-v0.1.1-linux-amd64.tgz
cd harbor-acceld/# Configuration file of Harbor Acceleration Service
# http related config
server:
name: API
# listened host for http
host: 0.0.0.0
# port for http
port: 2077
metric:
# export metrics on `/metrics` endpoint
enabled: true
provider:
source:
# hostname of harbor service
registry.anolis.com:
# base64 encoded `<robot-name>:<robot-secret>` for robot
# account created in harbor
auth: cm9ib3QkbnlkdXM6cUpDTmtiUWhzem1ydEpiQnUyZURzUWRVZ2NXTlI2TzU=
# skip verifying server certs for HTTPS source registry
insecure: true
webhook:
# webhook request auth header configured in harbor
auth_header: header
localhost:
auth: YWRtaW46SGFyYm9yMTIzNDU=
containerd:
# ensure containerd service listening on this address
address: /run/containerd/containerd.sock
snapshotter: overlayfs
converter:
# number of worker for executing conversion task
worker: 5
# enable to add harbor specified annotations to converted image for tracking.
harbor_annotation: true
driver:
# accelerator driver type: `nydus`
type: nydus
config:
work_dir: /tmp
# `nydus-image` binary path, download it from:
# https://github.com/dragonflyoss/image-service/releases (require v2.0.0 or higher)
builder: nydus-image
# specify nydus format version, possible values: `5`, `6` (EROFS-compatible), default is `5`
# fs_version: 5
# specify nydus blob compression algorithm, possible values: `none`, `lz4_block`, `gzip`, `zstd`, default is `lz4_block`
# compressor: zstd
# ensure that both OCIv1 manifest and nydus manifest are present as manifest index in the target image.
# it's used for containerd to support running OCIv1 image or nydus image simultaneously with a single image reference.
# note: please ensure that OCIv1 manifest already exists in target image reference.
# merge_manifest: true
# nydus chunk dict image reference, used for chunk-leveled data deduplication.
# chunk_dict_ref: localhost/chunk_dict/image:latest
# specify a storage backend for storing nydus blob, optional, possible values: oss, localfs
# backend_type: oss
# backend_config: '{"endpoint":"","access_key_id":"","access_key_secret":"","bucket_name":""}'
# backend_type: localfs
# backend_config: '{"dir":"/path/to/dir"}'
rules:
# add suffix to tag of source image reference as target image reference
- tag_suffix: -nydus首先配置 harbor 的域名，然后将刚才生产的序列号补充到 auth 中，最后将 insecure 字段配置为 true ：
最后，运行 acceld：
./acceld --config config.yaml.nydus >log.txt 2>&1 &在您运行 acceld 的机器上，需要有 nydus-image 工具用于镜像转换，如果您使用的是龙蜥 OS，那么只需要安装 nydus-rs 包，否则需要自行下载该工具，具体步骤请参考：https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/624244092113272868。
此时，只要有用户往该 harbor 仓库中上传任意镜像，acceld 都会自动将其转换成 Nydus 格式的镜像，以 {original_tag}-nydus 作为 tag，比如：
可以看到这时harbor仓库中会多出现一个 ubuntu:latest-nydus 的镜像：
03
单机 Nydus 镜像加速组件的配置以及使用
在单机上安装、使用 Nydus 组件，请参考以下文档：https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/624244092113272868。
04
Nydus 格式镜像的制作、提交和使用
4.1 对 Harbor 仓库中已有镜像进行转换
如果您的 Harbor 仓库中已经存在了一定的镜像，需要进行 Nydus 格式转换，可以采用如下方式：
首先，在已经运行了 acceld 的机器上，安装 acceldctl 工具：
wget https://github.com/goharbor/acceleration-service/releases/download/v0.1.1/harbor-acceld-v0.1.1-linux-amd64.tgz
tar -xf harbor-acceld-v0.1.1-linux-amd64.tgz
cd harbor-acceld/然后，进行转换，比如 harbor 中已经有 nginx 的镜像，我们需要进行转换，可以采用：
./accelctl task create <harbor-service-address>/library/nginx:latest
./accelctl task list
4.2 在任意安装了 Nydus 的机器上进行本地镜像的转换
请参考 https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/624244092113272868 中的第六章，您使用 nydusify convert 时，如果目标的镜像指明了仓库，nydusify 会自动帮您推送到相应的仓库中去。
4.3 使用 buildkit 进行基于 dockerfile 的镜像制作
我们可以使用 buildkit 工具基于 Dockerfile 构建 Nydus 格式的容器镜像，Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的 指令(Instruction) ，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。
- 先创建一个 nginx 的 Dockerfile
tee Dockerfile << EOF
FROM nginx
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
EOF- 安装 Nydus 与 nerdctl
sudo yum --enablerepo Plus install -y nydus-rs
sudo yum update -y anolis-repos && sudo yum install -y anolis-experimental-release && sudo yum install -y nerdctl- 下载并启动支持 Nydus 版本的 buildkit
wget https://gitee.com/anolis/buildkit/releases/download/v0.10.5-rc.1/buildkit-0.10.5~rc.1-1.an8.x86_64.rpm
rpm -ivh buildkit-0.10.5~rc.1-1.an8.x86_64.rpm
sudo env NYDUS_BUILDER=/usr/bin/nydus-image buildkitd- 启动本地镜像中心
sudo nerdctl run -d --restart=always -p 5000:5000 registry- 构建并转换镜像
sudo buildctl build \
--frontend=dockerfile.v0 \
--local context=. \
--local dockerfile=. \
--output type=image,name=localhost:5000/nginx:latest,push=true,compression=nydus,oci-mediatypes=true- 启动镜像
sudo nerdctl --snapshotter nydus run --rm -it -p 80:80 localhost:5000/nginx:latest
4.4 Nydus 镜像制作限制
- 当前 Nydus 格式还不支持使用 nerdctl 或者 docker commit 进行镜像制作。
- 当前 Nydus 格式镜像不支持使用 buildkit 的时候，用 from nydus 格式镜像的方式制作镜像。
05
Dragonfly P2P 加速组件的配置以及使用
首先，我们先要在集群内部署 Dragonfly，如果您的集群内还没有 Dragonfly，请参考文章部署：https://openanolis.cn/sig/cloud-native/doc/663184381485245340 。
然后，我们开始进行 Dragonfly 和 Harbor 私有仓库的对接，这里介绍用代理的方式来配置 Dragonfly 的方式。首先，生成 worker 节点的证书，用于 Dragonfly 的 https 劫持：
openssl genrsa -out ca.key 4096
openssl req -x509 -new -nodes -sha512 -days 3650 -subj "/C=CN/ST=Beijing/L=Beijing/O=example/OU=Personal/CN=localhost.com" -key ca.key -out ca.crt
mkdir -p /etc/dragonfly/cert
mv ca.key ca.crt /etc/dragonfly/cert/修改 Dragonfly 的 daemon 配置文件 （/etc/dragonfly/dfget.yaml） ，将证书以及加速域名添加到配置文件中：
注意，在 /etc/containerd/config.toml 中，不能在registry.anolis.com中配置127.0.0.1:65001的endpoint：
mkdir /etc/systemd/system/containerd.service.d
echo "[Service]" >/etc/systemd/system/containerd.service.d/http-proxy.conf
echo 'Envirnotallow="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:65001"' >>/etc/systemd/system/containerd.service.d/http-proxy.conf
echo 'Envirnotallow="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:65001"' >>/etc/systemd/system/containerd.service.d/http-proxy.conf
systemctl daemon-reload
systemctl restart containerd
systemctl restart dfget-daemon至此，Dragonfly 对接我们的自建 harbor 已经构建完毕。
更多内容还请前往龙蜥社区云原生 SIG 查看，链接地址：
2016 年 usenix 论文：
https://www.usenix.org/system/files/conference/fast16/fast16-papers-harter.pdf
—— 完 ——
微信公众号 - OpenAnolis龙蜥（OpenAnolis）。