标签 Python 下的文章

docker容器内服务程序的优雅退出

近期在试验如何将我们的产品部署到docker容器中去,这其中涉及到一个技术环节,那就是如何让docker容器退出时其内部运行的服务程序也 可以优雅的退出。所谓优雅退出,指的就是程序在退出前有清理资源(比如关闭文件描述符、关闭socket),保存必要中间状态,持久化内存数据 (比如将内存中的数据flush到文件中)的机会。docker作为目前最火的轻量级虚拟化技术,其在后台服务领域的应用是极其广泛的,其设计者 在程序优雅退出方面是有考虑的。下面我们由简单到复杂逐一考量一下。

一、优雅退出的原理

对于服务程序而言,一般都是以daemon形式运行在后台的。通知这些服务程序退出需要使用到系统的signal机制。一般服务程序都会监听某个 特定的退出signal,比如SIGINT、SIGTERM等(通过kill -l命令你可以查看到几十种signal)。当我们使用kill + 进程号时,系统会默认发送一个SIGTERM给相应的进程。该进程通过signal handler响应这一信号,并在这个handler中完成相应的“优雅退出”操作。

与“优雅退出”对立的是“暴力退出”,也就是我们常说的使用kill -9,也就是kill -s SIGKILL + 进程号,这个行为不会给目标进程任何时间空隙,而是直接将进程杀死,无论进程当前在做何种操作。这种操作常常导致“不一致”状态的出现。SIGKILL这 个信号比较特殊,进程无法有效监听该信号,无法有效针对该信号设置handler,无法改变其信号的默认处理行为。

二、测试用“服务程序”

为了测试docker容器对优雅退出的支持,我们编写如下“服务程序”用于放在docker容器中运行:

//dockerapp1.go

package main

import "fmt"
import "time"
import "os"
import "os/signal"
import "syscall"

type signalHandler func(s os.Signal, arg interface{})

type signalSet struct {
        m map[os.Signal]signalHandler
}

func signalSetNew() *signalSet {
        ss := new(signalSet)
        ss.m = make(map[os.Signal]signalHandler)
        return ss
}

func (set *signalSet) register(s os.Signal, handler signalHandler) {
        if _, found := set.m[s]; !found {
                set.m[s] = handler
        }
}

func (set *signalSet) handle(sig os.Signal, arg interface{}) (err error) {
        if _, found := set.m[sig]; found {
                set.m[sig](sig, arg)
                return nil
        } else {
                return fmt.Errorf("No handler available for signal %v", sig)
        }

        panic("won't reach here")
}

func main() {
        go sysSignalHandleDemo()
        time.Sleep(time.Hour) // make the main goroutine wait!
}

func sysSignalHandleDemo() {
        ss := signalSetNew()
        handler := func(s os.Signal, arg interface{}) {
                fmt.Printf("handle signal: %v\n", s)
                if s == syscall.SIGTERM {
                        fmt.Printf("signal termiate received, app exit normally\n")
                        os.Exit(0)
                }
        }

        ss.register(syscall.SIGINT, handler)
        ss.register(syscall.SIGUSR1, handler)
        ss.register(syscall.SIGUSR2, handler)
        ss.register(syscall.SIGTERM, handler)

        for {
                c := make(chan os.Signal)
                var sigs []os.Signal
                for sig := range ss.m {
                        sigs = append(sigs, sig)
                }
                signal.Notify(c)
                sig := <-c

                err := ss.handle(sig, nil)
                if err != nil {
                        fmt.Printf("unknown signal received: %v, app exit unexpectedly\n", sig)
                        os.Exit(1)
                }
        }
}

关于Go语言对系统Signal的处理,可以参考《Go中的系统Signal处理》一文。

三、制作测试用docker image

在《 Ubuntu Server 14.04安装docker》一文中,我们完成了在ubuntu 14.04上安装docker的步骤。要制作测试用docker image,我们首先需要pull一个base image。我们以CentOS6.5为例:

在Ubuntu 14.04上执行:
    sudo  docker pull centos:centos6

docker会自动从官方仓库下载一个制作好的docker image。下载成功后,我们可以run一下试试,像这样:

$> sudo docker run -t -i centos:centos6 /bin/bash

我们查看一下CentOS6的小版本:
$> cat /etc/centos-release
CentOS release 6.5 (Final)

这是一个极其精简的CentOS,各种工具均未安装:
bash-4.1# telnet
bash: telnet: command not found
bash-4.1# ssh
bash: ssh: command not found
bash-4.1# ftp
bash: ftp: command not found
bash-4.1# echo $PATH
/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin

如果你要安装一些必要的工具,可以直接使用yum install,默认的base image已经将yum配置好了,可以直接使用。如果通过公司代理访问外部网络,别忘了先export http_proxy。另外docker直接使用宿主机的/etc/resolv.conf作为容器的DNS,我们也无需额外设置DNS。

接下来,我们就制作我们的第一个测试用image。安装官方推荐的Best Practice,我们使用Dockerfile来bulid一个测试用image。步骤如下:

- 建立~/ImagesFactory目录
- 将构建好的dockerapp1拷贝到~/ImagesFactory目录下
- 进入~/ImagesFactory目录,创建Dockerfile文件,Dockerfile内容如下:

FROM centos:centos6
MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
COPY ./dockerapp1 /bin
CMD /bin/dockerapp1

- 执行docker build,结果如下:

$ sudo docker build -t="test:v1" ./
Sending build context to Docker daemon 7.496 MB
Sending build context to Docker daemon
Step 0 : FROM centos:centos6
 —> 68edf809afe7
Step 1 : MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
 —> Using cache
 —> c617b456934a
Step 2 : COPY ./dockerapp1 /bin
2014/10/09 16:05:25 lchown /var/lib/docker/aufs/mnt/fb0e864d3f07ca17ef8b6b69f034728e1f1158fd3f9c83fa48243054b2f26958/bin/dockerapp1: not a directory

居然build失败,提示什么not a directory。于是各种Search,终于发现问题所在,原来是“COPY ./dockerapp1 /bin”这条命令错了,少了个“/”,将" /bin"改为“/bin/”就OK了,Docker真是奇怪啊,这块明显应该做得更兼容些。新的Dockerfile如下:

FROM centos:centos6
MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
COPY ./dockerapp1 /bin/
CMD /bin/dockerapp1

构建结果如下:

$ sudo docker build -t="test:v1" ./
Sending build context to Docker daemon 7.496 MB
Sending build context to Docker daemon
Step 0 : FROM centos:centos6
 —> 68edf809afe7
Step 1 : MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
 —> Using cache
 —> c617b456934a
Step 2 : COPY ./dockerapp1 /bin/
 —> 20c3783c42ab
Removing intermediate container cab639ab4321
Step 3 : CMD /bin/dockerapp1
 —> Running in 31875d3c37f9
 —> 21a720a808a7
Removing intermediate container 31875d3c37f9
Successfully built 21a720a808a7

$ sudo docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             VIRTUAL SIZE
test                v1                  21a720a808a7        59 seconds ago      214.6 MB

四、第一个测试容器

我们基于image "test:v1"启动一个测试容器:

$ sudo docker run -d "test:v1"
daf3ae88fec23a31cde9f6b9a3f40057953c87b56cca982143616f738a84dcba

$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
daf3ae88fec2        test:v1             "/bin/sh -c /bin/doc   17 seconds ago      Up 16 seconds                           condescending_sammet  

通过docker run命令,我们基于image"test:v1"启动了一个容器。通过docker ps命令可以看到容器成功启动,容器id:daf3ae88fec2,别名为:condescending_sammet。

根据Dockerfile我们知道,容器启动后将执行"/bin/dockerapp1"这个程序,dockerapp1退出,容器即退出。 run命令的"-d"选项表示容器将以daemon的形式运行,我们在前台无法看到容器的输出。那么我们怎么查看容器的输出呢?我们可以通过 docker logs + 容器id的方式查看容器内应用的标准输出或标准错误。我们也可以进入容器来查看。

进入容器有多种方法,比如用sudo docker attach daf3ae88fec2。attach后,就好比将daemon方式运行的容器 拿到了前台,你可以Ctrl + C一下,可以看到如下dockerapp1的输出:

^Chandle signal: interrupt

另外一种方式是利用nsenter工具进入我们容器的namespace空间。ubuntu 14.04下可以通过如下方式安装该工具:

$ wget https://www.kernel.org/pub/linux/utils/util-linux/v2.24/util-linux-2.24.tar.gz; tar xzvf util-linux-2.24.tar.gz
$ cd util-linux-2.24
$ ./configure –without-ncurses && make nsenter
$ sudo cp nsenter /usr/local/bin

安装后,我们通过如下方式即可进入上面的容器:

$ echo $(sudo docker inspect –format "{{ .State.Pid }}" daf3ae88fec2)
5494
$ sudo nsenter –target 5494 –mount –uts –ipc –net –pid
-bash-4.1# ps -ef
UID        PID  PPID  C STIME TTY          TIME CMD
root         1     0  0 09:20 ?        00:00:00 /bin/dockerapp1
root        16     0  0 09:32 ?        00:00:00 -bash
root        27    16  0 09:32 ?        00:00:00 ps -ef
-bash-4.1#

进入容器后通过ps命令可以看到正在运行的dockerapp1程序。在容器内,我们可以通过kill来测试dockerapp1的运行情况:

-bash-4.1# kill -s SIGINT 1

通过前面的attach窗口,我们可以看到dockerapp1输出:

handle signal: interrupt

如果你发送SIGTERM信号,那么dockerapp1将终止运行,容器也就停止了。

-bash-4.1# kill 1

attach窗口显示:

signal termiate received, app exit normally

我们可以看到容器启动后默认执行的时Dockerfile中的CMD命令,如果Dockerfile中有多行CMD命令,Docker在启动容器 时只会执行最后一条CMD命令。如果在docker run中指定了命令,docker则会执行命令行中的命令而不会执行dockerapp1,比如:

$ sudo docker run -t -i "test:v1" /bin/bash
bash-4.1#

这里我们看到直接执行的时bash,dockerapp1并未执行。

五、docker stop的行为

我们先来看看docker stop的manual:

$ sudo docker stop –help
Usage: docker stop [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
Stop a running container by sending SIGTERM and then SIGKILL after a grace period
  -t, –time=10      Number of seconds to wait for the container to stop before killing it. Default is 10 seconds.

可以看出当我们执行docker stop时,docker会首先向容器内的当前主程序发送一个SIGTERM信号,用于容器内程序的退出。如果容器在收到SIGTERM后没有马上退出, 那么stop命令会在等待一段时间(默认是10s)后,再向容器发送SIGKILL信号,将容器杀死,变为退出状态。

我们来验证一下docker stop的行为。启动刚才那个容器:

$ sudo docker start daf3ae88fec2
daf3ae88fec2

attach到容器daf3ae88fec2
$ sudo docker attach daf3ae88fec2

新打开一个窗口,执行docker stop命令:
$ sudo docker stop daf3ae88fec2
daf3ae88fec2

可以看到attach窗口输出:
handle signal: terminated
signal termiate received, app exit normally

通过docker ps查看,发现容器已经退出。

也许通过上面的例子还不能直观的展示stop命令的两阶段行为,因为dockerapp1收到SIGTERM后直接就退出 了,stop命令无需等待容器慢慢退出,也无需发送SIGKILL。我们改造一下dockerapp1这个程序。

我们复制一下dockerapp1.go为dockerapp2.go,编辑dockerapp2.go,将handler中对SIGTERM的 处理注释掉,其他不变:

handler := func(s os.Signal, arg interface{}) {
                fmt.Printf("handle signal: %v\n", s)
                /*
                if s == syscall.SIGTERM {
                        fmt.Printf("signal termiate received, app exit normally\n")
                        os.Exit(0)
                }
                */
        }

我们使用dockerapp2来构建一个新image:test:v2,将Dockerfile中得dockerapp1换成 dockerapp2即可。

$ sudo docker build -t="test:v2" ./
Sending build context to Docker daemon 9.369 MB
Sending build context to Docker daemon
Step 0 : FROM centos:centos6
 —> 68edf809afe7
Step 1 : MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
 —> Using cache
 —> c617b456934a
Step 2 : COPY ./dockerapp2 /bin/
 —> 27cd613a9bd7
Removing intermediate container 07c760b6223b
Step 3 : CMD /bin/dockerapp2
 —> Running in 1aac086452a7
 —> 82eb876fefd2
Removing intermediate container 1aac086452a7
Successfully built 82eb876fefd2

利用image "test:v2"创建一个容器来测试stop。

$ sudo docker run -d "test:v2"
29f3ec1af3c355458cbbd802a5e8a53da28e9f51a56ce822c7bba2a772edceac

$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
29f3ec1af3c3        test:v2             "/bin/sh -c /bin/doc   7 seconds ago       Up 6 seconds                            romantic_feynman 
  

Attach到这个容器并观察,在另外一个窗口stop该container。我们在attach窗口只看到如下输出:

handle signal: terminated

stop命令的执行没有立即返回,而是等待容器退出。等待10s后,容器退出,stop命令执行结束。从这个例子我们可以明显看出stop的两阶 段行为。

如果我们以sudo docker run -i -t "test:v1" /bin/bash形式启动容器,那stop命令会将SIGTERM发送给bash这个程序,即使你通过nsenter进入容 器,启动了dockerapp1,dockerapp1也不会收到SIGTERM,dockerapp1会随着容器的退出而被强行终止,就像被 kill -9了一样。

六、多进程容器服务程序

上面无论是dockerapp1还是dockerapp2,都是一个单进程服务程序。如果我们在容器内执行一个多进程程序,我们该如何优雅退出 呢?我们先来编写一个多进程的服务程序dockerapp3:

在dockerapp1.go的基础上对main和sysSignalHandleDemo进行修改形成dockerapp3.go,修改后这两 个函数的代码如下:

//dockerapp3.go
… …

func main() {
        go sysSignalHandleDemo()

        pid, _, err := syscall.RawSyscall(syscall.SYS_FORK, 0, 0, 0)
        if err != 0 {
                fmt.Printf("err fork process, err: %v\n", err)
                return
        }

        if pid == 0 {
                fmt.Printf("i am in child process, pid = %v\n", syscall.Getpid())
                time.Sleep(time.Hour) // make the child process wait
        }
        fmt.Printf("i am parent process, pid = %v\n", syscall.Getpid())
        fmt.Printf("fork ok, childpid = %v\n", pid)
        time.Sleep(time.Hour) // make the main goroutine wait!
}

func sysSignalHandleDemo() {
        ss := signalSetNew()
        handler := func(s os.Signal, arg interface{}) {
                fmt.Printf("%v: handle signal: %v\n", syscall.Getpid(), s)
                if s == syscall.SIGTERM {
                        fmt.Printf("%v: signal termiate received, app exit normally\n", syscall.Getpid())
                        os.Exit(0)
                }
        }

        ss.register(syscall.SIGINT, handler)
        ss.register(syscall.SIGUSR1, handler)
        ss.register(syscall.SIGUSR2, handler)
        ss.register(syscall.SIGTERM, handler)

        for {
                c := make(chan os.Signal)
                var sigs []os.Signal
                for sig := range ss.m {
                        sigs = append(sigs, sig)
                }
                signal.Notify(c)
                sig := <-c

                err := ss.handle(sig, nil)
                if err != nil {
                        fmt.Printf("%v: unknown signal received: %v, app exit unexpectedly\n", syscall.Getpid(), sig)
                        os.Exit(1)
                }
        }
}

dockerapp3利用fork创建了一个子进程,这样dockerapp3实际上是两个进程在运行,各自有自己的signal监听 goroutine,goroutine的处理逻辑是相同的。注意:由于Windows和Mac OS X不具备fork语义,因此在这两个平台上运行dockerapp3不会得到预期结果。

利用dockerapp3,我们创建image "test:v3":

$ sudo docker build -t="test:v3" ./
[sudo] password for tonybai:
Sending build context to Docker daemon 11.24 MB
Sending build context to Docker daemon
Step 0 : FROM centos:centos6
 —> 68edf809afe7
Step 1 : MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
 —> Using cache
 —> c617b456934a
Step 2 : COPY ./dockerapp3 /bin/
 —> 6ccf97065853
Removing intermediate container 6d85fe241939
Step 3 : CMD /bin/dockerapp3
 —> Running in 75d76380992a
 —> c9e7bf361ed7
Removing intermediate container 75d76380992a
Successfully built c9e7bf361ed7

启动基于test:v3 image的容器:

$ sudo docker run -d "test:v3"
781cecb4b3628cb33e1b104ea57e506ad5cb4a44243256ebd1192af86834bae6
$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
781cecb4b362        test:v3             "/bin/sh -c /bin/doc   5 seconds ago       Up 4 seconds                            insane_bohr   
   

通过docker logs查看dockerapp3的输出:

$ sudo docker logs 781cecb4b362
i am parent process, pid = 1
fork ok, childpid = 13
i am in child process, pid = 13

可以看出主进程pid为1,子进程pid为13。我们通过stop停止该容器:

$ sudo docker stop 781cecb4b362
781cecb4b362

再次通过docker logs查看:

$ sudo docker logs 781cecb4b362
i am parent process, pid = 1
fork ok, childpid = 13
i am in child process, pid = 13
1: handle signal: terminated
1: signal termiate received, app exit normally

我们可以看到主进程收到了stop发来的SIGTERM并退出,主进程的退出导致容器退出,导致子进程13也无法生存,并且没有优雅退出。而在非 容器状态下,子进程是可以被init进程接管的。

因此对于docker容器内运行的多进程程序,stop命令只会将SIGTERM发送给容器主进程,要想让其他进程也能优雅退出,需要在主进程与 其他进程间建立一种通信机制。在主进程退出前,等待其他子进程退出。待所有其他进程退出后,主进程再退出,容器停止。这样才能保证服务程序的优雅 退出。

七、容器内启动多个服务程序

虽说docker best practice建议一个container内只放置一个服务程序,但对已有的一些遗留系统,在架构没有做出重构之前,很可能会有在一个 container中部署两个以上服务程序的情况和需求。而docker Dockerfile只允许执行一个CMD,这种情况下,我们就需要借助类似supervisor这样的进程监控管理程序来启动和管理container 内的多个程序了。

下面我们来自制作一个基于centos:centos6的安装了supervisord以及两个服务程序的image。我们将dockerapp1拷贝一份,并将拷贝命名为dockerapp1-brother。下面是我们的Dockerfile:

FROM centos:centos6
MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
RUN yum install python-setuptools -y
RUN easy_install supervisor
RUN mkdir -p /var/log/supervisor
COPY ./supervisord.conf /etc/supervisord.conf
COPY ./dockerapp1 /bin/
COPY ./dockerapp1-brother /bin/
CMD ["/usr/bin/supervisord"]

supervisord的配置文件supervisord.conf内容如下:

; supervisor config file

[unix_http_server]
file=/var/run/supervisor.sock   ; (the path to the socket file)
chmod=0700                       ; sockef file mode (default 0700)

[supervisord]
logfile=/var/log/supervisor/supervisord.log ; (main log file;default $CWD/supervisord.log)
pidfile=/var/run/supervisord.pid ; (supervisord pidfile;default supervisord.pid)
childlogdir=/var/log/supervisor            ; ('AUTO' child log dir, default $TEMP)

[rpcinterface:supervisor]
supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface

[supervisorctl]
serverurl=unix:///var/run/supervisor.sock ; use a unix:// URL  for a unix socket

[supervisord]
nodaemon=false

[program:dockerapp1]
command=/bin/dockerapp1
stdout_logfile=/tmp/dockerapp1.log
stopsignal=TERM
stopwaitsecs=10

[program:dockerapp1-brother]
command=/bin/dockerapp1-brother
stdout_logfile=/tmp/dockerapp1-brother.log
stopsignal=QUIT
stopwaitsecs=10

开始build镜像:
    $> sudo docker build -t="test:supervisor-v1" ./
    … …
    Successfully built d006b9ad10eb

基于该镜像,启动一个容器:
$> sudo docker run -d "test:supervisor-v1"
05ded2b898c90059d4c9b5c6ccc8603b6848ae767360c42bd9b36ff87fb4b9df

执行ps命令查看镜像id:
$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

怎么回事?Container没有启动起来?

$ sudo docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                 COMMAND                CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES
05ded2b898c9        test:supervisor-v1    "/usr/bin/supervisor   22 seconds ago      Exited (0) 21 seconds ago                       hungry_engelbart

通过ps -a查看,container启动是成功了,但是成功退出了。于是尝试查看一下log:

sudo docker logs 05ded2b898c9
/usr/lib/python2.6/site-packages/supervisor-3.1.2-py2.6.egg/supervisor/options.py:296: UserWarning: Supervisord is running as root and it is searching for its configuration file in default locations (including its current working directory); you probably want to specify a "-c" argument specifying an absolute path to a configuration file for improved security.
  'Supervisord is running as root and it is searching '

似乎是supervisord转为daemon程序,容器主进程退出了,容器随之终止了。

看来容器内的supervisord不能以daemon形式运行,应该以前台形式run。修改一下supervisord.conf中得配置:


[supervisord]
nodaemon=false

改为

[supervisord]
nodaemon=true

重新制作镜像:

$ sudo docker build -t="test:supervisor-v2" ./
Sending build context to Docker daemon 13.12 MB
Sending build context to Docker daemon
Step 0 : FROM centos:centos6
 —> 68edf809afe7
Step 1 : MAINTAINER Tony Bai <bigwhite.cn@gmail.com>
 —> Using cache
 —> c617b456934a
Step 2 : RUN yum install python-setuptools -y
 —> Using cache
 —> e09c66a1ea8c
Step 3 : RUN easy_install supervisor
 —> Using cache
 —> 9c8797e8c27e
Step 4 : RUN mkdir -p /var/log/supervisor
 —> Using cache
 —> 9bfc67f8517d
Step 5 : COPY ./supervisord.conf /etc/supervisord.conf
 —> 8c514f998363
Removing intermediate container 4a185856e6ed
Step 6 : COPY ./dockerapp1 /bin/
 —> 0317bd4914d3
Removing intermediate container ac5738380854
Step 7 : COPY ./dockerapp1-brother /bin/
 —> d89711888bdf
Removing intermediate container eadc9444e716
Step 8 : CMD ["/usr/bin/supervisord"]
 —> Running in aaa042ac3914
 —> 9655256bbfed
Removing intermediate container aaa042ac3914
Successfully built 9655256bbfed

有了前面的铺垫,这次build image瞬间完成。启动容器,查看容器启动状态,查看容器内supervisord的运行日志如下:

$ sudo docker run -d "test:supervisor-v2"
61916f1c82338b28ced101b6bde119e4afb7c7fa349b4332ed51a43a4586b1b9

$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                COMMAND                CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
61916f1c8233        test:supervisor-v2   "/usr/bin/supervisor   16 seconds ago      Up 16 seconds                           prickly_einstein

$ sudo docker logs 8eb3e9892e66

/usr/lib/python2.6/site-packages/supervisor-3.1.2-py2.6.egg/supervisor/options.py:296: UserWarning: Supervisord is running as root and it is searching for its configuration file in default locations (including its current working directory); you probably want to specify a "-c" argument specifying an absolute path to a configuration file for improved security.
  'Supervisord is running as root and it is searching '
2014-10-09 14:36:02,334 CRIT Supervisor running as root (no user in config file)
2014-10-09 14:36:02,349 INFO RPC interface 'supervisor' initialized
2014-10-09 14:36:02,349 CRIT Server 'unix_http_server' running without any HTTP authentication checking
2014-10-09 14:36:02,349 INFO supervisord started with pid 1
2014-10-09 14:36:03,354 INFO spawned: 'dockerapp1' with pid 14
2014-10-09 14:36:03,363 INFO spawned: 'dockerapp1-brother' with pid 15
2014-10-09 14:36:04,368 INFO success: dockerapp1 entered RUNNING state, process has stayed up for > than 1 seconds (startsecs)
2014-10-09 14:36:04,369 INFO success: dockerapp1-brother entered RUNNING state, process has stayed up for > than 1 seconds (startsecs)

可以看到supervisord已经将dockerapp1和dockerapp1-brother启动起来了。

现在我们尝试停止容器,我们预期是supervisord在退出前通知dockerapp1和dockerapp1-brother先退出,我们可以通过 查看容器内的/tmp/dockerapp1.log和/tmp/dockerapp1-brother.log来确认supervisord是否做了通 知。

$ sudo docker stop 61916f1c8233
61916f1c8233

$ sudo docker logs 61916f1c8233
… …
2014-10-09 14:37:52,253 WARN received SIGTERM indicating exit request
2014-10-09 14:37:52,254 INFO waiting for dockerapp1, dockerapp1-brother to die
2014-10-09 14:37:52,254 INFO stopped: dockerapp1-brother (exit status 0)
2014-10-09 14:37:52,256 INFO stopped: dockerapp1 (exit status 0)

通过容器的log,我们看出supervisord是等待两个程序退出后才退出的,不过我们还是要看看两个程序的输出日志以最终确认。重新启动容器,通过nsenter进入到容器中。

-bash-4.1# vi /tmp/dockerapp1.log

handle signal: terminated
signal termiate received, app exit normally

-bash-4.1# vi /tmp/dockerapp1-brother.log

handle signal: terminated
signal termiate received, app exit normally

两个程序的标准输出日志证实了我们的预期。

BTW,在物理机上测试supervisord以daemon形式运行,当kill掉supervisord时,supervisord是不会通知其监控 和管理的程序退出的。只有在以non-daemon形式运行时,supervisord才会在退出前先通知下面的程序退出。如果在一段时间内下面程序没有 退出,supervisord在退出前会kill -9强制杀死这些程序的进程。

最后要说的时,在验证一些想法时,没有必要build image,我们可以直接将本地文件copy到容器中,下面是一个例子,我们将dockerapp1和dockerapp1-brother拷贝到镜像中:
$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
4d8982bfccc7        centos:centos6      "/bin/bash"         26 minutes ago      Up 26 minutes                           sharp_thompson     
$ sudo docker inspect -f '{{.Id}}' 4d8982bfccc7
4d8982bfccc79dea762b41f8a6f669bda1ec73c8881b6ca76e7a7917c62972c4
$ sudo cp dockerapp1  /var/lib/docker/aufs/mnt/4d8982bfccc79dea762b41f8a6f669bda1ec73c8881b6ca76e7a7917c62972c4/bin/dockerapp1
$ sudo cp dockerapp1-brother  /var/lib/docker/aufs/mnt/4d8982bfccc79dea762b41f8a6f669bda1ec73c8881b6ca76e7a7917c62972c4/bin/dockerapp1-brother

关于编程语言学习的一些体会

Learn at least one new language every year.
                                              — Andy Hunt and Dave Thomas

自己一直是“每年学习一门新语言”的忠实拥趸,曾先后认真地学习了HaskellCommon LispPythonGo等语言,对PrologScalaErlangLuaPHP也有一定了解。但几年下来,只有Python一门语言算 是真正被留在我的大脑里,用在了工作中。其他那几门语言留下来的只是一些思想了。这似乎符合了Andy Hunt和Dave Thomas在《程序员修炼之道》中对于这一实践目的的阐述:“学会用多种方式解决问题,扩展我们的视野,避免思路僵化和停滞不前”^_^。

即便是残存的思想,其实也并不深刻。要真正会运用新思维并非那么简单。一门编程语言从入门到精通,至少要经历学语法、做实践、用idioms(写出地道的代码)三个阶段。这让我深刻的感悟到:不以使用为目的的语言学习,都是在浪费生命

有精力多学习些语言自然很好,我迫切期待能拥有一个像“七龙珠”中孙悟空那样的“精神时光屋”呢。但现实中,人的精力是有限的,而我们要面对的计算机科学领域中的知识、技能以及问题却似乎是无限的。因此在“每年至少学习一门新语言”这一实践上,建议不要过于教条。 从编程语言自身来看,范型(Paradigm)是影响语言思维差异的主要因素,而编程语言的范型有限,主流的也就那么几种:命令式(过程式)、函数式、逻 辑式、面向对象等。每种范型的背后都有几种、十几种甚至几十种语言,我们其实没有必要都去学。从拓展视野的角度去说,从每种主流范式中找到一两门典型的语 言去学习就可以了。比如命令式的,我们可以选择C;函数式我们选择Haskell;逻辑式的选择Prolog;面向对象的选择Java等。

即便是从每个范型中挑出一门,你要付出的精力依旧不少,我们还要考虑其实用性:要以使用为目的。如果能将其用在工作中,天天与你相伴,被他人接受,自然最 好;退而求其次,你能找到一两个开源项目,并参与其中也是可以的,至少可以让你保持手热;如果这两点都无法做到,仅仅是凭借个人的热情与坚持,那是不会持 久的,若干时间后,你就会对其生疏,可能连基本的"Hello World"语法都记不得了。不过这个年头,思想也不能不要。在有剩余精力的前提下,挑选些牛人们极力“鼓吹”的语言,吸收一下其思想精华,说不定哪天就 能用得上,让自己和大家都感觉你很NB,抬高一下自己的身价^_^。记住:编程语言也是要拼爹的系出名门的语言(诸如Go、Dart等)自然得到更多的青睐、使用和推广,出位的几率也就高出许多,尤其是在目前新编程语言百花齐放的阶段。因此在选择有思想的新语言时,最好在这些名门之后中做优选。

这个时代喜欢“专家”,因此我们在一两门语言上务必要做到“精专”,这是会给你带来黄油和面包的语言。要专到什么程度呢?我有一个同事,什么问题都用C解决。他甚至为此写了个不小的基础框架,所有业务问题的Code放在框架中被回调即可,即便是这个问题用Python实现只需几行代码。

计算机科学的研究核心是什么?我想肯定不是编程语言,就好比社会科学研究的核心不是人类语言一样。我比较欣赏这样的观点:作为程序员而言,最重要的是去创造,而不是研究。我们应更多的利用已经掌握的语言解决现实中的问题。做 编程语言研究的人可能要了解各种语言的特点与实现方式,但对于大多数的程序员来说,其实我们只需要关注问题域:做底层平台开发的,关注机器模型、通信原理 以及OS原理和实现细节;做算法的,很荣幸,那才是正统的程序设计的核心;前端攻城师则更多关注用户的体验。而在这些解决实际问题的过程中,我们更多采用 的是“制式”的编程语言。即做平台开发的,一般用C,C++等系统编程语言,更多的考虑的是性能;做前端开发的,PHP/JavaScript不可或缺。 我们要考虑的是如何利用这些制式的编程语言去解决问题,而在这些制式语言上,我们要做到精通。

从新兴语言中借鉴新思想,然后在旧语言中实现新语言的特性,其实更多是在旧语言中实现了某 种语法糖,你爱吃,不代表其他人也理解也爱吃,还容易被人误认为是“炫技”。如果你是技术负责人,且经过评估,新语言十分适合这个问题域,那莫不入直接引 入这门语言,让大家都能使用到这门语言的新思想、新特性。

辩证的说,任何一种编程语言都有其利与弊,比如Haskell,纯函数式语言,变量不能改变,无状态,对并行处理具有天然的适应性,但在处理基本IO时却要编写难于理解的monad;而在命令式语言中,这种IO处理简直简单的不得了。

关于函数式语言,个人感觉未来若干年内仍难以大行其道,建议还是跟上命令式语言的演化主线吧。

跨越问题域学习语言,通常收获不大。一个做平台服务端,用惯了C的资深程序员,让他去学PHP写前端代码,估计是无法迸发出任何火花的。

以上是自己这些年关于编程语言学习的一些体会,比较零散,但希望能有帮助。

利用ZooKeeper服务实现分布式系统的配置数据同步

很多时候,一旦习惯了某些事情,也就习惯了它们的恶劣,习惯了它们的丑陋,习惯了它们“赋予”你的各种痛苦。
                                                                                                                                                      – Tony Bai

一、痼疾难解

曾几何时,在那个还没有集群化,没有分布式的时代,它还是一个不错的方案,至少在线上没有暴露出太多问题,它也不在我们关注的重点范围之内。但随 着集群化、分布式的新版本的到来,那一大坨遗留的代码就变得格外让人不顺眼,同时问题也随之在线上暴露开来了。

这里的“它”指的就是我们目前的业务配置数据同步方案。简单描述这个方案如下:

* 方案涉及两个角色 – 数据库(DB)与应用节点(app_node);
* 所有的业务配置数据均统一存储在DB中;
* 应用节点在启动后从DB中读取最新业务配置数据;
* 应用节点运行过程中,如果DB中的业务配置数据发生变更(增/删/改),DB中的触发器(trigger)将会执行。在触发器的脚本中,触发器将会【串 行】地与每个应用节点建立TCP链接,并将业务配置表的变更信息发给各个应用节点。 应用节点会接收并【解析】触发器发过来变更数据包,并同步到自己的本地内存中。这样就达到了运行时更新配置的目的。

上面我用【】标记了两个关键词:“串行”和“解析”。这两个词隐含有这个方案的两个主要问题。

“串行” – 意味着每一次DB的业务配置数据变更,trigger脚本都要逐个与应用节点建立链接并收发数据。当应用节点逐渐增多时,每一次业务数据同步都会相当地耗 时。尤其是当某个应用节点所在主机出现问题时,到该节点链接建立的过程会阻塞,导致整个业务配置数据同步的时间达到无法忍受的地步。

“解析” – 我们自定义了trigger与应用节点之间的协议包。协议包中包含了每次变更的详细信息,比如在某个表添加一条记录,trigger会将这个记录的每个字 段信息排成一行打包发给应用节点。应用节点收到这个包后,会根据已有的表字段信息对该包进行解析。看得出这是一个很强的耦合:表字段一旦修 改,trigger脚本要修改,应用节点的解析函数要修改,还要考虑协议包中表字段的排序。如果应用节点解析时与trigger脚本打包时的字段 顺序不同的话,那就可能出现严重错误,而且这种错误有时难于校验并难于发现。

二、曾经的努力

针对这个方案的不足,我们曾经也做过改进,但主要针对的是解决“串行”这个问题上。

第一次改进:同步的发起能否并行做?trigger脚本能否并行发起对各个应用节点的链接建立请求?

Java组同事对trigger脚本做了改进。让trigger脚本调用function,而function中又调用了写好的Java方 法,Java代码由DB加载到环境中。在Java方法中创建多个同步线程,并发与各应用节点建立链接并发送数据。这个方法的确可以变“串行”为 “并行”,但不知为何生产环境中实际运行时偶尔会出现异常,该异常发生在DB中,影响很大。有时还会导致DB的一些异常现象。至今原因尚未明确, 我们无奈退回到以前的方案。

第二次改进:从Push模式到Pull模式

在之前部门新规划的一个产品中,开发人员对数据同步的机制做了重新的设计,将原来的Push模式改为了Pull模式。大致方案是:
   
    * 业务数据变更时,trigger直接将变更内容(以老方案中那个协议包的打包格式)写到一个“变更日志表”中,每条记录有一个唯一的序号,序号递增。
    * 应用节点启动后,从DB加载最新配置信息,查询“变更日志表”,得到该表内最新的一条记录的序号n。
    * 应用节点以“轮询”的方式定期查询“变更日志表”,并读取和解析那些序号比序号n更新的记录;更新完后,将继续保存最新的一条记录序号。
    * 数据库中有job定期对“变更日志表”中的记录进行过期删除处理。

个人感觉第二个方案应该是理想方案的一个雏形,虽然目前它的同步更新可能不是那么及时,与DB交互过多(方案细节中每个应用节点在处理完一条记录 后还要更新记录的状态)。该方案设计者也完全也可以放弃那个导致耦合的协议包设计,但他最终还是选择保留了原有协议包解析函数。目前该方案在产品 环境下运行还算良好,并未暴露出什么问题。这算是一次有效的改进,也为本文中要提到的方案提供了一些思路启示。

三、与时俱进

ZooKeeper生来就具备解决分布式系统的配置分发和同步的能力。利用ZooKeeper服务实现分布式系统的统一配置中心已经不是那么新鲜 的话题了。最简单的模型莫过于将配置数据存储在ZooKeeper上的路径节点上,然后应用节点在这些配置节点上添加watch。当配置数据变更 时,每个应用节点都可以及时得到通知,同步到最新数据。这种模型对于一些量少简单的系统配置来说较为合适。对于我们每个表动辄上万条配置的情形似 乎不那么适合,想象一下每个应用节点要添加上万个watch,这对ZooKeeper而言也是压力山大啊。因此用ZooKeeper提供的诸多服 务如何来优化我们上面提到的两个主要问题呢?这里提出一种方案仅供参考。

方案示意图:

DB  —-> Config Center Services(css_agent + ZooKeeper)  —> App Node

在新方案中,我们要:
    保留 – 保留trigger脚本,作为业务数据变更的唯一的触发起点;
    摒弃 – 摒弃那个复杂的带来耦合的协议格式;
    借鉴 – 借鉴“Push -> Pull”的数据获取方式。

新方案中除了DB、应用节点(app_node)外,新增加了一个角色Config Center Services(缩写为ccs),ccs由ZooKeeper + ccs_agent的集群组成。简单起见,每个ZooKeeper节点上部署一个ccs_agent。这些角色之间的数据流和指令流关系,即该方案的原理 如下:

    * 初始化
        – ZooKeeper集群启动;
        – ccs_agent启动,利用ZooKeeper提供的leader election服务,选出ccs_agent leader。ccs_agent leader启动后负责在ZooKeeper中建立业务配置表node,比如:表employee_info_tab对应的node路径为“/ccs /foo_app/employee_info_tab”;
        – ccs_agent启动后会监听一个端口,用来接受DB trigger向其发起的数据链接;
        – 应用节点启动,监听ZooKeeper上所有(数量有限的)业务配置表node的child event;
   
    * 数据变更
        – DB中某业务表比如employee_info_tab增加了一条id为"1234567"的记录;
        – 触发器启动,向ccs_agent cluster中任意一个可用的节点建立链接,并将数据包“^employee_info_tab|ADD|1234567$"发送给 ccs_agent;
        – ccs_agent收取并解析trigger发来的数据包,在对应的/ccs/foo_app/employee_info_tab下建立ZOO_SEQUENCE类 型节点“item-000000000”,该节点的值为“ADD 1234567";
        – ZooKeeper将/ccs/foo_app/employee_info_tab节点的child事件发给所有watch该节点事件的应用节点;
        – 应用节点“取出”/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下的children节点"item-000000000",并读取 其值,后续到DB的employee_info_tab中将id = 1234567的这条记录select出来,将该条记录更新到本地内存中。应用节点记录下处理过的当下节点id为"item-000000000";
        – DB业务表employee_info_tab又增加了两条记录,id分别为"7777777"和"8888888",经过上面描述的流程,/ccs /foo_app/employee_info_tab节点下会增加"item-000000001"和"item-000000002"两项; 应用节点最终会收到child事件通知。应用节点“取出”/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下的所有 children节点并排序。之后,处理那些id号大于"item-000000000"的节点,并将当前节点id记录为“item- 000000002"。依次类推。

    * 过期处理
        – ccs_agent leader负责定期扫描ZooKeeper中/ccs下各个表节点下的子项,对于超出过期时间的item进行删除处理。

    * 应用节点重启
        -  应用节点重启后,会首先从db读取最新信息,并记录启动时间戳;
        -  应用节点重启后,在收到zookeeper的数据变更事件后,会根据当前时间戳与变更表节点下的item创建时间进行比较,并仅处理比启动时间戳新的 item的数据。
   

这个方案主要利用了ZooKeeper提供的leader election服务以及sequence节点的特性,几点好处在于:

    – 串行通知变为并行通知,且通知到达及时;
    – 变更数据的Push模式为Pull模式,降低了或去除了诸多耦合,包括:
            1) 去除trigger脚本与表字段及字段顺序的耦合;
            2) 去除应用节点与表字段顺序的耦合;
            3) 降低应用节点与表字段构成的耦合。
    – 应用节点无需复杂的包解析,简化后期维护。

当然为了该方案新增若干网元会给产品部署和维护带来一些复杂性,这算是不足之处吧。

四、Demo

这里有一个600多行代码的Demo,模拟新方案中几个角色:
    DB – trigger_sim.py
    应用节点 – app.c
    ccs_agent – ccs_agent.c

模拟的步骤大致如下(单机版):

a) 启动ZooKeeper
    $> zkServer.sh start
    JMX enabled by default
    Using config: /home1/tonybai/.bin/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
    Starting zookeeper … STARTED

b) 启动ccs_agent
    $> ccs_agent
    This is [ccs-member0000000037], i am a leader
    /ccs node exists
    /ccs/employee_info_tab node exists
    /ccs/boss_info_tab node exists
    trigger listen thread start up!
    item expire thread start up!

c) 启动app

d) 使用trigger_sim.py模拟DB触发trigger
        $> trigger_sim.py employee_info_tab ADD 1234567

可以看到ccs_agent输出结果如下:
    table[employee_info_tab], oper_type[ADD], id[1234567]

app的输出如下:
    child event happened: type[4]
    item-0000000015
    employee_info_tab: execute [ADD 1234567]

大约30s后,ccs_agent会输出如下:
    [expire]: employee_info_tab: expire [item-0000000015]

模拟步骤在README里有写。这里仅是Demo代码,存在硬编码以及异常处理考虑不全面的情况,不要拍砖哦。




这里是Tony Bai的个人Blog,欢迎访问、订阅和留言!订阅Feed请点击上面图片

如果您觉得这里的文章对您有帮助,请扫描上方二维码进行捐赠,加油后的Tony Bai将会为您呈现更多精彩的文章,谢谢!

如果您希望通过微信捐赠,请用微信客户端扫描下方赞赏码:


如果您希望通过比特币或以太币捐赠,可以扫描下方二维码:

比特币:


以太币:


如果您喜欢通过微信App浏览本站内容,可以扫描下方二维码,订阅本站官方微信订阅号“iamtonybai”;点击二维码,可直达本人官方微博主页^_^:



本站Powered by Digital Ocean VPS。

选择Digital Ocean VPS主机,即可获得10美元现金充值,可免费使用两个月哟!

著名主机提供商Linode 10$优惠码:linode10,在这里注册即可免费获得。

阿里云推荐码:1WFZ0V立享9折!

View Tony Bai's profile on LinkedIn


文章

评论

  • 正在加载...

分类

标签

归档











更多