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Cloud Foundry技术全貌及核心组件分析

本文在从架构组成、核心模块功能、源代码分析等角度来全面剖析Cloud Foundry,同时会结合各行业的典型案例来讲解Cloud Foudry在具体应用场景中的表现。

作者:来源:博客园|2015-04-24 09:33

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本文在从架构组成、核心模块功能、源代码分析等角度来全面剖析Cloud Foundry,同时会结合各行业的典型案例来讲解Cloud Foudry在具体应用场景中的表现。

架构设计及核心组件

从总体上看,Cloud Foundry的架构如图1所示。

Cloud Foundry技术全貌及核心组件分析

图1 Cloud Foundry架构图

经过一年多的发展,Cloud Foundry的组件增加了很多。但核心组件并没有变化,增加的组件是原架构基础上的细化和专门化。Stager组件解决了打包(Stage)过程需要操作大量文件且操作时间长的问题,所以它作为独立进程,使打包工作异步进行,不阻塞作为核心组件的Cloud Controller。

下面是对Cloud Foundry核心组件的描述。

Router。顾名思义,Router组件在Cloud Foundry中是对所有进来的请求进行路由。进入Router的请求主要有两类。

第一类是来自VMC Client或者STS的,由Cloud Foundry使用者发出,叫做管理请求。这类请求会被路由到Cloud Controller组件处理。

第二类是对所部署的App的访问请求。这部分请求会被路由到App execution,即DEA组件中。简单地说,所有进入Cloud Foundry系统的请求都会经过Router组件。Router组件是可扩展的,由多个 Router共同处理进来的请求。但如何对Router做负载均衡不属于Cloud Foundry的实现范围。Cloud Foundry只须保证所有Router都可以处理任何请求,而管理员可用DNS实现负载均衡,也可部署专用硬件来实现,或者简单点,弄个Nginx做负载均衡。

在第一个版本中,Router工作由router.rb来做,所有请求都必须经过Ruby代码处理转发。这个设计简单直接,只是容易引起性能问题,新版中做了如下改进,如图2所示(左侧为第一版本,右侧为新版)。

Cloud Foundry技术全貌及核心组件分析

图2 Router工作过程(新旧版对比)

  • 使用Nginx的Lua扩展,在Lua中加入URL查询和统计的逻辑。
  • 如果Lua不知道当前的URL应该路由给哪一个DEA,则会发一个查询请求到router_uls_server.rb(也就是图2中的“Upstream Locator SVC”)。
  • router_uls_server.rb是一个简单的Sinatra应用,它存储了所有URL与DEA IP:Port对应关系。另外,它也管理了请求的Session数据。

这样一来,大量的业务请求在Lua查询过并保存位置后,都由Nginx直接转发,不再经过Router,性能和稳定性都大幅提高。

Router的设计中有个难点:我们知道HTTP请求是有上下文的,那如何保证请求的上下文完整呢?简单来说,就是如何保证有上下文的请求每次都可以找到同一个DEA处理?Cloud Foundry是支持Session的,当Router发现用户请求中带了Cookie信息,它会在Cookie里暗藏一个应用实例的id。当有新请求时,Router通过解析Cookie得到上次的应用实例,然后转发到同一台DEA上。这信息与上面的查询类似,会先存在于Upstream Locator SVC中,当Lua知道后会保存在Nginx内部提高效率。

DEA (Droplet Execution Agency)。首先要解释下什么叫做Droplet。在 Cloud Foundry中,Droplet指把提交的源代码及Cloud Foundry配置好的运行环境(如Java Web就是一个Tomcat),再加一些控制脚本,如start/stop等,全部打包在一起的tar文件。Staging App是指制作Droplet,然后把它存储起来的过程。Cloud Foundry会保存这个Droplet,直到启动(start)一个App时,一台部署了DEA模块的服务器会来拿这个Droplet的副本去运行。因此,如果将App扩展到10个实例(instance),那么这个Droplet就会被复制10份,供10台DEA服务器运行。

图3是DEA模块的架构图(左侧为第一版本,右侧为新版)。

Cloud Foundry技术全貌及核心组件分析

图3 DEA模块架构图(新旧版对比)

Cloud Foundry刚推出时,用户部署的应用可以在内网畅通无阻,跑满CPU,占尽内存,写满磁盘。因此,Cloud Foundry开发出了Warden,用这个程序运行容器解决这一问题。这个容器提供了一个隔绝环境,Droplet只可以获得受限的CPU、内存、磁盘访问权限和网络权限。

Warden在Linux上的实现是将Linux 内核的资源分成若干个namespace加以区分,底层的机制是CGROUP。这样的设计比虚拟机性能好,启动更快,也能够获得足够的安全性。

DEA的运行原理没有发生根本改变:Cloud Controller模块会发送start/stop等基本的App管理请求给DEA,dea.rb接收这些请求,然后从blobstore下载合适的 Droplet。前面说到Droplet是一个带有运行脚本和运行环境的tar包,DEA只需要把它拿过来解压,并执行里面的start脚本,就可让应用运行起来,App也就可以被访问了。换句话说,就是这台服务器的某一个端口已经在待命,只要有request从这个端口进来,这个App就可以接收并返回正确的信息。

接着,dea.rb要做以下一些善后的工作。

把这个信息告诉Router模块(前面说到,所有进入Cloud Foundry的请求都是由Router模块处理并转发的,包括用户对App的访问请求。一个App运行起来后,需要告诉Router,让它根据负载均衡等原则把合适的请求转进来,使这个App的实例能够干活)。

  • 一些统计性的工作。例如要把这个用户又新部署了一个App告诉Cloud Controller,以作quota控制等。
  • 把运行信息告诉Health Manager模块,实时报告该App的实例运行情况。

另外,DEA还要负责部分对Droplet的查询工作。例如,如果用户想通过Cloud Controller查询一个App的log信息,那么DEA需要从该Droplet里取到log返回等。

Cloud Controller。Cloud Foundry的管理模块。简单来说,就是与VMC和STS交互的服务器端,它收到指令后发消息到各模快,管理整个云的运行,相当于Cloud Foundry的大脑。

以部署一个App到Cloud Foundry为例。在输入push命令后,VMC开始工作。在做完一轮用户鉴权、查看所部署的App数量是否超过预定数额、问了一堆相关App的问题后,需要发4个指令。

  • 发一个POST到“apps”,创建一个App;
  • 发一个PUT到“apps/:name/application”,上传App;
  • 发一个GET到“apps/:name/”,取得App状态,查看是否已启动;
  • 如果没有启动,发一个PUT到“apps/:name/”,使其启动。

第一版的Cloud Controller是基于Ruby on Rails的,新版的Cloud Controller用Sinatra进行了重写,并把部分工作独立成组件, 使Cloud Controller变得更轻。另一个重要的改进是,第一个版本的Droplet是通过NFS共享的,这样会带来安全、性能等方面的问题,新版中采用了自己开发的blobstore存放Droplet。

随着Cloud Foundry逐渐成熟,权限管理功能在新版本中逐渐完善。在原有的用户模型基础上,加入了组织和用户空间等概念,细化了管理模型。用户模型的认证是由 UAA模块实现的。在企业环境中,如果用Cloud Foundry的开源代码搭建私有云,那么它可以与企业已有的认证系统进行整合,例如LDAP、CAS等。权限控制是由ACM模块实现的。图4给出了用户访问Cloud Controller某个API的过程。

Cloud Foundry技术全貌及核心组件分析

图4 用户访问Cloud Controller某个API的过程

Health Manager。它做的事情不复杂,简单地说,是从各个DEA获得运行信息,然后进行统计分析、报告、发出告警等。

Services。服务应属于PaaS的第三层。Cloud Foundry把Service模块设计成一个独立的、插件式的模块,便于第三方方便地把自己的服务整合成Cloud Foundry服务。在GitHub上有以下两个相关的子项目值得关注。

  • vcap-services-base:顾名思义,它包括Cloud Foundry服务的框架及核心类库。如果开发自定义服务,需要引用到里面的类。
  • vcap-services:目前Cloud Foundry支持的,包括官方及大部分第三方贡献的服务。这个项目的根文件目录是根据服务名称划分的,可以选择其中自己感兴趣的来研究。

由此可见,Service模块十分方便为第三方提供自定义服务。从架构来说, Cloud Foundry服务部分使用了模板方法设计模式,可通过重写钩子方法来实现自己的服务。如果不需要特别逻辑则可以使用默认方法。

现实情况中,种种原因使有些系统服务难以或不愿意迁移到云端,为此Cloud Foundry 引入了Service Broker模块。

Service Broker可以使部署在Cloud Foundry上的应用能访问本地服务。Service Broker的使用方法如下。

  • 准备被访问的服务。以PostgreSQL为例,配置好程序和防火墙,让其可以通过类似 postgres://xyzhr:secret@db.xyzcorp.com:5432/xyz_hr_db的URI访问。
  • 注册以上URI到Service Broker。

使用Service Broker暴露的服务与使用Cloud Foundry的系统服务无异,准备被访问的服务中的访问服务的URI通过环境变量传给App。App通过URI访问暴露出来的服务,这过程不必通过 Service Broker。这个过程如图5所示,与使用系统服务类似,此处不再赘述。

Cloud Foundry技术全貌及核心组件分析

图5 使用Service Broker所暴露的服务的过程

NATS (Message bus)。 Cloud Foundry的架构是基于消息发布和订阅的。联系各模块的是一个叫NATS的组件。NATS是由Cloud Foundry开发的一个基于事件驱动的、轻量级的消息系统。它基于EventMachine实现。第一版本Cloud Foundry被人诟病的一个问题就是NATS服务器是单节点的,让人不大放心。新版NATS能支持多服务器节点,NATS服务器间通过THIN来做通信。NATS的GitHub开源地址是:https://github.com/derekcollison/nats。代码量不多但设计很精妙,推荐研究它的源代码。

Cloud Foundry各种优秀特性均源于消息通信架构。每台服务器上的各模块会根据当前的行为,向对应主题发布消息,同时也按照需要监听多个主题,彼此以消息进行通信。

可以说,Cloud Foundry的核心是一套消息系统,如果想了解Cloud Foundry的来龙去脉,跟踪它里面复杂的消息机制是非常好的方法。举个最简单的例子,一个装有DEA组件的服务器为加强云的计算能力,被加入到 Cloud Foundry集群中。它首先需要表明已准备好随时提供服务,Cloud Controller可将App部署到它这里,Router也可将相关的请求交给它处理;Health Manger可定时为它体检等,它会发布一条消息到主题“dea.start”:

  1. NATS.publish(‘dea.start’, @hello_message_json

@hello_message_json包括DEA的UUID、ip、 port、版本信息等内容。Cloud Controller、Router、Health Manger及其他模块会监听这个主题,得到通知,各自干活。

理解Cloud Foundry的最好方法其实是选定某一操作,如部署一个App、创建服务等,以消息为线索,跟踪到各模块,看其如何处理。这样就可以观察到整个 Cloud Foundry的工作流程。本专栏第2篇文章将专门介绍如何以NATS为主线理解Cloud Foundry原理,这里就不做过多叙述了。

总结

在过去的一年中,Cloud Foundry发生了很多改变,足可看出Cloud Foundry社区的活跃。非常希望本文已把Cloud Foundry的原理讲得足够明白,但请不要把本文作为参考手册使用,在VMware中国开发者关系团队的努力下,Cloud Foundry的文档相当完善,强烈推荐以其作为参考(网址:www.cloudfoundry.cn)。

博文出处:http://www.cnblogs.com/yudar/p/4391551.html

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