鏡像的分層特性

在說docker的文件系統之前，我們需要先想清楚一個問題。我們知道docker的啟動是依賴于image，docker在啟動之前，需要先拉取image，然后啟動。多個容器可以使用同一個image啟動。那么問題來了：這些個容器是共用一個image，還是各自將這個image復制了一份，然后各自獨立運行呢？

我們假設每個容器都復制了一份這個image，然后各自獨立運行，那么就意味著，啟動多少個容器，就需要復制多少個image，毫無疑問這是對空間的一種巨大浪費。事實上，在容器的設計當中，通過同一個Image啟動的容器，全部都共享這個image，而并不復制。那么問題又隨之而來：既然所有的容器都共用這一個image，那么豈不是我在任意一個容器中所做的修改，在其他容器中都可見？如果我一個容器要將一個配置文件修改成A，而另一個容器同樣要將這個文件修改成B，兩個容器豈不是會產生沖突？

我們把上面的問題放一放，先來看下面一個拉取鏡像的示例：

上面的示例是從docker官方鏡像倉庫拉取一個nginx:latest鏡像，可以看到在拉取鏡像時，是一層一層的拉取的。事實上鏡像也是這么一層一層的存儲在磁盤上的。通常一個應用鏡像包含多層，如下：

我們首先需要明確一點，鏡像是只讀的。每一層都只讀。在上圖上，我們可以看到，在內核之上，最底層首先是一個基礎鏡像層，這里是一個ubuntu的基礎鏡像，因為鏡像的只讀特性，如果我們想要在這個ubuntu的基礎鏡像上安裝一個emacs編輯器，則只能在基礎鏡像之上，在構建一層新的鏡像層。同樣的道理，如果想要在當前的emacs鏡像層之上添加一個apache，則只能在其上再構建一個新的鏡像層。而這即是鏡像的分層特性。

容器讀寫層的工作原理

我們剛剛在說鏡像的分層特性的時候說到鏡像是只讀的。而事實上當我們使用鏡像啟動一個容器的時候，我們其實是可以在容器里隨意讀寫的，從結果上看，似乎與鏡像的只讀特性相悖。

我們繼續看上面的圖，其實可以看到在鏡像的最上層，還有一個讀寫層。而這個讀寫層，即在容器啟動時為當前容器單獨掛載。每一個容器在運行時，都會基于當前鏡像在其最上層掛載一個讀寫層。而用戶針對容器的所有操作都在讀寫層中完成。一旦容器銷毀，這個讀寫層也隨之銷毀。

知識點： 容器=鏡像+讀寫層而我們針對這個讀寫層的操作，主要基于兩種方式：寫時復制和用時分配。

寫時復制

所有驅動都用到的技術——寫時復制（CoW）。CoW就是copy-on-write，表示只在需要寫時才去復制，這個是針對已有文件的修改場景。比如基于一個image啟動多個Container，如果為每個Container都去分配一個image一樣的文件系統，那么將會占用大量的磁盤空間。而CoW技術可以讓所有的容器共享image的文件系統，所有數據都從image中讀取，只有當要對文件進行寫操作時，才從image里把要寫的文件復制到自己的文件系統進行修改。所以無論有多少個容器共享同一個image，所做的寫操作都是對從image中復制到自己的文件系統中的復本上進行，并不會修改image的源文件，且多個容器操作同一個文件，會在每個容器的文件系統里生成一個復本，每個容器修改的都是自己的復本，相互隔離，相互不影響。使用CoW可以有效的提高磁盤的利用率。

用時配置

用時分配是用在原本沒有這個文件的場景，只有在要新寫入一個文件時才分配空間，這樣可以提高存儲資源的利用率。比如啟動一個容器，并不會為這個容器預分配一些磁盤空間，而是當有新文件寫入時，才按需分配新空間。

Docker存儲驅動

接下來我們說一說，這些分層的鏡像是如何在磁盤中存儲的。

docker提供了多種存儲驅動來實現不同的方式存儲鏡像，下面是常用的幾種存儲驅動：

AUFS

OverlayFS

Devicemapper

Btrfs

ZFS

下面說一說AUFS、OverlayFS及Devicemapper：

AUFS

AUFS（AnotherUnionFS）是一種Union FS，是文件級的存儲驅動。AUFS是一個能透明覆蓋一個或多個現有文件系統的層狀文件系統，把多層合并成文件系統的單層表示。簡單來說就是支持將不同目錄掛載到同一個虛擬文件系統下的文件系統。這種文件系統可以一層一層地疊加修改文件。無論底下有多少層都是只讀的，只有最上層的文件系統是可寫的。當需要修改一個文件時，AUFS創建該文件的一個副本，使用CoW將文件從只讀層復制到可寫層進行修改，結果也保存在可寫層。在Docker中，底下的只讀層就是image，可寫層就是Container。結構如下圖所示：

OverlayFS

Overlay是Linux內核3.18后支持的，也是一種Union FS，和AUFS的多層不同的是Overlay只有兩層：一個upper文件系統和一個lower文件系統，分別代表Docker的鏡像層和容器層。當需要修改一個文件時，使用CoW將文件從只讀的lower復制到可寫的upper進行修改，結果也保存在upper層。在Docker中，底下的只讀層就是image，可寫層就是Container。目前最新的OverlayFS為Overlay2。結構如下圖所示：

Devicemapper

Device mapper是Linux內核2.6.9后支持的，提供的一種從邏輯設備到物理設備的映射框架機制，在該機制下，用戶可以很方便的根據自己的需要制定實現存儲資源的管理策略。前面講的AUFS和OverlayFS都是文件級存儲，而Device mapper是塊級存儲，所有的操作都是直接對塊進行操作，而不是文件。Device mapper驅動會先在塊設備上創建一個資源池，然后在資源池上創建一個帶有文件系統的基本設備，所有鏡像都是這個基本設備的快照，而容器則是鏡像的快照。所以在容器里看到文件系統是資源池上基本設備的文件系統的快照，并沒有為容器分配空間。當要寫入一個新文件時，在容器的鏡像內為其分配新的塊并寫入數據，這個叫用時分配。當要修改已有文件時，再使用CoW為容器快照分配塊空間，將要修改的數據復制到在容器快照中新的塊里再進行修改。Device mapper 驅動默認會創建一個100G的文件包含鏡像和容器。每一個容器被限制在10G大小的卷內，可以自己配置調整。結構如下圖所示：

常用存儲驅動對比

AUFS VS OverlayFS

AUFS和Overlay都是聯合文件系統，但AUFS有多層，而Overlay只有兩層，所以在做寫時復制操作時，如果文件比較大且存在比較低的層，則AUSF可能會慢一些。而且Overlay并入了linux kernel mainline，AUFS沒有。目前AUFS已基本被淘汰。

OverlayFS VS Device mapper

OverlayFS是文件級存儲，Device mapper是塊級存儲，當文件特別大而修改的內容很小，Overlay不管修改的內容大小都會復制整個文件，對大文件進行修改顯示要比小文件要消耗更多的時間，而塊級無論是大文件還是小文件都只復制需要修改的塊，并不是整個文件，在這種場景下，顯然device mapper要快一些。因為塊級的是直接訪問邏輯盤，適合IO密集的場景。而對于程序內部復雜，大并發但少IO的場景，Overlay的性能相對要強一些。