Containerd的架构是怎样的

本篇内容主要讲解“Containerd的架构是怎样的”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Containerd的架构是怎样的”吧!

初识 Containerd

Containerd 与 Docker

在之前的工作中，containerd 一直都是薛定谔的存在，只闻其名但没啥用武之地，直到前一段时间 K8s 官方宣布要废弃 Docker 时，才把这家伙又拉回到大众视野里。在技术层面上，我在之前的文章中也讨论过 CRI、containerd 以及 Docker 这些容器运行时之间的关系。有兴趣的小伙伴可以去看一下这几篇文章：

理解容器运行时

K8s、CRI 与 container

现在只是单纯好奇在非技术层面上 CNCF 为啥要这么做呢，所以还是去八卦一下 Containerd 和 Docker 的前世今生以及爱恨情仇。

在几年之前，Docker 公司在容器技术领域强势崛起，一家独大，Google、RedHat 这样的巨头们都产生了很大的危机感，因此他们想与 Docker 公司一起联合研发推进一个开源的容器运行时作为 Docker 技术的核心依赖。然鹅 Docker 公司很高冷的表示：我不干！巨头们听到这个反馈就很不爽啊，因此通过一些手段对 Docker 公司软硬兼施，使其将 libcontainer 捐给了开源社区，也就是现在的 runc，一个 low level 的容器运行时。此外，巨头们又成立了 CNCF 去对抗 Docker 公司的一家独大，CNCF 成立的思路很明确：在容器领域干不过 Docker，那就搞容器上层的建设——容器编排，从此 K8s 诞生了。虽然 Docker 公司也尝试使用 Swarm 去对抗 K8s，但最终也失败了。

自此，K8s 慢慢成为云原生领域的标配，其生态也越做越大、越做越完善。Docker 公司为了融入生态，开源了 Docker 的核心依赖 containerd 。此外 K8s 为了对接下一层的容器，也因为其中立性搞了一个运行时接口，也就是 CRI（Container Runtime Interface），runc、containerd 等运行时都去支持此接口。由于当时确实没有啥 high level 的 runtime，oci-o 虽然支持 CRI 接口，但其功能太弱；containerd 也尚未成熟，而且其当时的定位是嵌入到系统中，并非给终端用户使用；rkt 有自己的一套体系（后来这个项目也失败了）。只能暂时为了适配 Docker 搞了个 shim，将 CRI 转换为 Docker API。K8s 和 Docker 进入了冷静期，双方都在各自优化自己，互不干扰。然而平静之下仍是暗潮汹涌，CNCF 社区一直在不断完善 containerd，其定位也发生了改变，由原来的系统嵌入组件，变成了今天的“工业标准容器运行时”，并提供给终端用户使用。直到去年，K8s 宣布废弃使用 Docker，而改用 Containerd。其实除了这些商业因素，另一方面 K8s 已经提供了标准接口对接底层容器运行时，不再想单独维护一个 类似于 Docker shim 的适配层去迎合不同的运行时，这样做也无可厚非（其实我看就是自己做大了，把锅扔给底层了~嘘~）。

Containerd 架构

好了，现在瓜也吃完了，回到技术层面上来看看 Containerd 的架构是什么样的。首先看 containerd 的功能：

• 官网宣称自己支持 OCI 的镜像标准

• OCI 的容器运行时

• 镜像的推送和拉取

• 容器运行时生命周期管理

• 多租户的镜像存储

• 网络管理以及网络 namespace 管理，支持容器网络加入已有的 namespace

我就直接好家伙，Docker 核心功能该有的都有了。再看看架构图

Containerd 的设计是一个大的插件系统，图中每一个虚线框其实就对应一个插件。

从下往上看，底层支持 arm 和 x86 架构，支持 Linux 和 windows 系统。

中间 containerd 包含三层： Backend、core、API。其中 Backend 中 Runtime plugin 提供了容器运行时的具体操作，为了支持不同的容器运行时 containerd 也提供了一系列的 containerd-shim，如之前的文章 K8s & kata container 原理实践 提到的 shim 就是这个。 Core 则是核心部分，提供了各种功能的服务，其中比较常用的是 Content service ，提供对镜像中可寻址内容的访问，所有不可变的内容都被存储在这里；Images Service 提供镜像相关的操作；Snapshot Plugin : 用来管理容器镜像的文件系统快照。镜像中的每一个 layer 都会被解压成文件系统快照，类似于 Docker 中的 graphdriver。再往上则是 API 层，通过 GRPC 与客户端连接，这其中提供了给 Prometheus 使用 API 来进行监控，这里给个好评！

最上层则是各种客户端，包括 K8s 的 kubelet，containerd 自己的命令行 ctr 等。

简化一下上图：

简化后，Containerd 分为三大块： Storage 管理镜像文件的存储； Metadata 管理镜像和容器的元数据；另外由 Task 触发运行时。对外提供 GRPC 方式的 API 以及 Metrics 接口。

到此，相信大家对“Containerd的架构是怎样的”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是蜗牛博客网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！