SREWorks持续交付云原生化: 镜像构建
1 背景
在应用运维领域中，CI/CD已逐步演化成持续集成(Continous Integration)、持续交付(Continous Delivery)和持续部署(Continous Deployment)三个核心阶段，以支持更加复杂的大型系统建设。
CI依然代表应用开发人员的开发、测试、合并等自动化阶段，而CD已分化成持续交付和持续部署两个关联阶段，为云原生背景下的应用运维提供了更多的可操作空间。其中，持续交付在不同的阶段，都有相对应的事实标准，大致可分为“On-Machine”阶段，“On-Container”阶段以及目前的“On-CloudNative”阶段。
本文主要讲解一下SREWorks在持续交付阶段，镜像构建云原生化的解决方案，一句话概括就是：SREWorks在执行镜像构建时，按需启动一个Pod去执行镜像构建任务(本文作者: 邓洋杰 花名: 菲克)。
1.1 发展阶段
“On-Machine”阶段：交付应用往往以一个编译后能正确运行的语言包组成，比如Jar包等；
“On-Container”阶段：容器技术的出现，此时，容器镜像Image作为应用交付的最终形态，解决了语言包对机器运行环境的强依赖，进一步提升了应用运维的效率；
“On-CloudNative”阶段：是以“On-Container”为基础的，是前者在云原生时代的高级形态。“On-CloudNative”阶段最终交付物不仅包含最基本的容器镜像Image，还包含了一系列的运维特性，以支持容器编排等云原生场景需求。
1.2 持续交付云原生化
云原生是以分布式和云架构为基础的，但其对各种技术架构提出了更标准化的要求。在云原生思想逐步扩展开后，云原生能为传统的CI/CD带来什么影响，成为SREWorks考虑的主要问题之一。
其中最基本的，我们希望持续交付可以基于底座资源池去做弹性构建(按需启动一个构建pod，构建完释放资源)，而不用常置一台特定的构建机去做构建。
SREWorks团队在经过不断的探索实践之后，认为云原生化的持续交付应包含以下几个显著的特点：
资源弹性：根据构建需要从资源池申请cpu等资源，提高资源利用率；
安全性：实时动态地执行构建任务，有明确的归属和权限隔离管控；
免运维：不再需要管理特定的构建机器或进程，机器管理统一由底座集群完成；
快速交付：底座集群保证构建任务容器能正确调度执行，自动规避故障节点，快速响应构建请求。
SREWorks正是基于上述的几个点，逐步完成自己的镜像构建云原生化建设。
2 架构演进
2.1 Docker build 机制
按照Docker官方文档给出的架构图，Docker主要分为Client，Host，Registry三个部分。
Docker按照C/S架构，通过Client与Host进行通信。Host作为后端，负责处理所有Client请求以及后端模块的调度及管理工作。Registry作为中心化的镜像仓库，存储所有需要保存的镜像。
此处，我们主要关注 docker build 命令。可以看到Host中Docker daemon模块负责接受和处理Client的命令请求。Docker daemon内部架构此处不做详细描述，只需要知道Docker daemon在接受到 docker build 命令之后，会启动一个create job去执行构建。在构建过程中，可能会需要到远程Regiestry中心镜像仓库拉取基础镜像(如果本地不存在的话)。在构建完成之后，Host会将构建好的镜像保存在本地的Repository中。
Docker daemon作为docker的服务端，由于需要系统的ROOT权限等要求，导致其不能天然地运行在另一个docker容器之中。这也为镜像构建云原生化提出了新的技术问题。
2.2 初始态：Docker out of K8S
在Docker build机制的支持下，在最初阶段是通过在K8S外搭建构建机器做镜像的构建任务，其架构如下：
AppManager：是SREWorks的中心管控服务，负责与K8S底座交互，应用构建发布及生命周期管理等核心功能。
在初始态，AppManager在需要执行镜像构建时，直接连接部署在K8S之外的某个ECS上Docker daemon来执行镜像构建。依然处于“On-Machine”的发展阶段。
这种方式的缺点包括但不限于：
安全性差：当这台ECS被劫持之后，恶意程序通过在镜像构建过程中注入非法代码，能够影响所有部署在云上的应用；
效率较低：当构建任务过多时，一起抢占ECS机器资源，会引起构建拥塞。
2.3 过渡态：Docker out of Docker
Docker out of Docker，下面简称“DooD”，依然使用docker build机制的远程构建能力，每个执行构建任务的pod都连接到本地node的Docker daemon实现镜像构建。
通过DooD的方式，AppManager可以动态的在集群层面拉起pod去执行镜像构建任务，而不用再去跟集群外部服务打交道。镜像构建任务可以均匀的分布到每台node，避免构建拥塞。且DooD通过操作基础设施node节点，实现了一种“伪弹性构建”的能力。
DooD的缺点也是显而易见的：
实施成本高：需要人工为每台Node节点安装Docker daemon程序，并保证其正确运行；
安全性差：构建Pod有能力通过node节点Docker daemon进程影响其他Pod；
资源浪费：由于每台node节点都常置Docker daemon服务进程，不仅没有减少资源消耗，反而加重了资源浪费，这也是为什么称其为“伪弹性构建”。
2.4 终态：Docker in Docker
Docker in Docker，下面简称“DinD”，与DooD是对应的，表示容器内client直接连接容器自身的Docker daemon进程来完成镜像构建任务。其架构如下：
DinD的架构，实现了按需拉起执行镜像构建任务的Pod，并在任务完成后及时归还Pod资源。构建任务的Pod也不再感知Node机器，所有管控及调度工作由K8S等云底座统一实现。其优点包括：
弹性构建：所有构建Pod所需资源由K8S等云底座统一调度和回收；
安全可靠：构建Pod满足所有资源及权限管控要求，更加安全可控；
无服务器：Pod是容器化的，不再运行在ECS等机器之上；
快速交付：在集群层面完成构建任务调度，更加及时且可扩展。
3 基于Kaniko的设计实现
目前支持在容器内部进行镜像构建的开源技术有很多：Kaniko，BuildKit，Img等，其中Kaniko作为Google官方开源的容器化构建解决方案，目前收获了最高的star数量，社区活跃度也最高。排名其后的BuildKit和Img也通过其自身的技术优点吸引了一大批粉丝。
从架构上看，BuildKit和Img都是通过内置一个非Root权限的嵌套容器去执行构建。而Kaniko没有拉起嵌套容器去做构建，而是直接实现了Docker daemon中create job的功能，更加的轻量、高效、安全。因此，SREWorks基于Kaniko去做云原生下的镜像构建。
在引入Kaniko之后，SREWorks的中心管控appmanager服务按照如下架构来对接ApiServer拉起和管控执行构建任务的pod。
AppManager关键模块讲解：
Provider模块：AppManager内置了一系列的Provider负责处理Client客户端的请求；
构建任务状态管理器(ComponentPackageTaskStateActionManager)：负责监听各类构建任务状态更新事件，进而调用不同构建阶段的子处理器；
RunningState，FailureState，SuccessState等模块：具体负责处理不同构建阶段的事务；
ComponentPackageBuilderService模块：负责具体的镜像构建、构建Pod管控等工作。
这里主要讲一下镜像构建的主要工作流程：
将应用Component包 (每个应用可包含多个Component，每个Component又可包含多个Container) 拆解为多个Container构建任务；
启动构建Pod Informer监听；
下载每个Container构建源代码，并渲染Dockerfile文件；
渲染并下发构建Pod yaml并监听构建pod状态；
当构建pod到达终态时，进行Component交付包生成、资源清理等工作。
4 设计反思
通过以上基于Kaniko架构设计和实现，SREWorks提出了持续交付云原生化的设计要求，并为此设计并实现了自己的解决方案。在此罗列一些目前的架构Feature供大家深入发掘一下：
内置了Dockerfile参数动态渲染功能，这为运维人员提供了可操作空间。
由于目前云底座K8S等，都已支持所有实现了Container Runtime Interface(CRI)的容器运行时(例如Docker、containerd、CRI-O)，所以本文所提DinD，在目前云原生形态下称其为DinC(Container)更为准确。
SREWorks的持续交付物的核心是镜像，在某些特殊场景下，交付物即使转变为机器时代的Jar包或者比镜像更高级的形态，但是本文的弹性架构设计依然适用。
共享PV下发构建tar包：可以去除MinIO的依赖，执行构建任务的pod直接从共享PVC内读取构建tar包。但是由于在某些云底座上，无内置“ReadWriteMany”访问模式的PV，所以暂时关闭了这项功能。
构建Pod替换成Job：使用Pod进行构建的初衷是足够轻量化，且AppManager具有绝对的管控权限。目前还没有足够的替换理由。
5 云原生建设感悟浅谈
广义地来看，可以说现在的几乎所有云产品都是云原生的，因为他们都或多或少满足了云原生所标榜的微服务、容器、持续交付、DevOps。但是，狭义地来看，在某些场景下，其往往又不能完全满足云原生的某些特性：例如可复用、免运维、资源池化等。
正如CNCF对云原生的定义：“云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API”。在作者看来，其内在含义代表着一种以产品能力为导向的最佳上云实践。
脱离“产品”这个导向，云原生化往往是没有意义的；“最佳实践”代表云原生化是不断迭代的；以本文镜像构建的演进为例，也是在产品能力的指导下，不断迭代和完善的，这就是云原生化的意义。
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SREWorks开源地址：
https://github.com/alibaba/sreworks
更多开源项目合集：
https://www.aliyun.com/activity/bigdata/opensource_bigdata__ai
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