Linux容器虚拟技术及GIS应用前景

1 引言

云计算的核心价值是是通过集约化计算和服务，节约资源，怎么利用技术手段使硬件资源的性能得到最大发挥，并使应用的部署更简单、快捷，是技术人员一直努力的目标，在云GIS中更是如此。
云GIS是云计算的技术和理念应用于GIS领域的结果，云GIS的发展离不开云计算大环境的发展。作为云GIS技术与实践系列的系列文章之一，本期将从IT技术的新视角来审视云GIS的发展，以云计算的一项新技术为着眼点，探究Linux容器虚拟技术（LXC）的新发展，以及该技术的发展为云GIS部署带来的机遇、挑战和收益。

2 传统的虚拟化技术及不足

虚拟化是云计算的基础，不论是 IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）还是SaaS（软件即服务），都离不开虚拟化基础，虚拟化使计算资源可度量，使硬件的资源利用率更高，使应用的部署更灵活。
在传统的虚拟化技术中，应用被封装在虚拟机中，通过集中硬件资源，运用虚拟化手段使资源可集中管理，通过资源池化技术实现按需使用、弹性伸缩等云特性，使计算资源的投入契合实际需求的曲线，避免了资源浪费，并可通过横向扩展快速填补需求过高资源不足时的困境。
如图1所示，虚机使GIS应用得以隔离，并形成可调配资源占用、可复制、可迁移的整体单元，这个单元由客户机操作系统、GIS应用及其依赖库构成，资源按需分配、系统弹性伸缩等特性都是以该单元为基础的。在云计算管理平台中，该单元被制作成虚机镜像，使GIS应用的部署更加便捷、灵活，为GIS服务器的部署带来了变革，在过去以及将来很长一段时间内都为GIS的云端一体化带来持续收益。
然而，从资源节约的角度来看，虚机并不是最好的解决方案。虚机提供的是完整的操作系统环境，它们包含了大量类似系统库、硬件驱动、虚拟处理器、网络接口等等GIS应用并不直接关心的信息。除GIS应用本身外，每个虚机都还要占用维系一个操作系统所需的各类资源，即每个操作系统本身都会占用一定的内存、CPU等资源。这从资源节约的角度来看，并不划算。
另外，一个完整的操作系统占用的体积也不容小视，从镜像启动的虚拟机都是镜像的一个完整拷贝，虚拟机的启动和迁移、传输都需要花较长时间（同等网络条件下）。
利用Linux容器虚拟化技术，这类问题将得到改善。

3 Linux容器虚拟技术（LXC）

Linux容器虚拟技术（LXC，LinuxContainer）是一种轻量级的虚拟化手段，它利用内核虚拟化技术提供轻量级的虚拟化，来隔离进程和资源。LXC有效地将由单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中，以更好地在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。与传统虚拟化技术相比，它的优势在于：

• 与宿主机使用同一个内核，性能损耗小；
• 不需要指令级模拟；
• 容器可以在CPU核心的本地运行指令，不需要任何专门的解释机制；
• 避免了准虚拟化和系统调用替换中的复杂性；
• 轻量级隔离，在隔离的同时还提供共享机制，以实现容器与宿主机的资源（例如文件系统）共享。

在LXC中，由单个操作系统管理的资源被容器（Container）有效隔离，形成独立单元。通过提供一种创建和进入容器（Container）的方式，操作系统让应用程序就像在独立的机器上运行一样，但又能共享很多底层的资源。例如，可以有效地共享公共文件（比如 glibc）的页缓存，因为所有容器都使用相同的内核，而且所有容器还常常共享相同的libc 库（取决于容器配置）。这种共享常常可以扩展到目录中其他不需要写入内容的文件。
容器在提供隔离的同时，还通过上述资源共享节省开销，这意味着容器比真正的虚拟化的开销要小得多。这就意味着，采用LXC技术，云计算平台中的应用程序不再需要单独占用一台操作系统资源。

4 Docker：基于LXC的开源应用容器引擎

Docker 是 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎，它的初衷是将各种应用程序和他们所依赖的运行环境打包成标准的Container/镜像,进而发布到不同的平台上运行，Container发挥类似 VM 的作用，但它启动得更快和需要更少的资源。
Docker是从LXC技术发展而来的，但并不是LXC的替代品。LXC提供了低层次的LinuxKernel特性，Docker直接利用了这些Kernel特性，并在此基础上提供了新的功能，封装了高层次的特性工具。Docker提供了如下特性：

• 在多个机器之间提供便捷的部署策略
• 提供了应用镜像的自动构建机制。允许开发者从源代码直接打包依赖、工具、库等等。
• 组件复用。Docker容器可以基于“基础镜像”创建许多个独立的、不同功能的组件，这意味着一次制作的镜像可以再将来的许多项目中不断复用。
• 共享。有一个公开的登记中心（http://index.docker.io），在这里可以发现现成的、有用的容器，每个人也都可以共享自己的容器。
• Docker提供了创建、部署容器的API，并且有大量工具集成了Docker的特性，来为第三方平台（Openstack Nova等）提供更多功能。

跟前面提到的传统虚拟化手段不同，Docker中一个应用程序的部署单元不是一个虚机，而是一个Container，应用程序是运行在众多Container内部的。如上图所示，宿主机的资源不再需要指令级的模拟形成资源池，并通过指令模拟来支撑完整的操作系统，而是通过Docker引擎直接供给Container。
Container与虚机的最大不同在于Container并不包含操作系统内核，它与宿主机使用同一个内核，减少了指令模拟的损耗，而且多个Container之间可以共用同一套系统库、应用程序依赖库。每个Container看起来也像是一个独立的系统（实际上资源的确得到了有效隔离），但它们的公共部分是复用的。
Docker的中文字面意思是“码头工人”，Docker设想的是交付运行环境如同海运，操作系统如同一个货轮，每一个在操作系统基础上的软件都如同一个集装箱，用户可以通过标准化手段自由组装运行环境，集装箱的内容可以由用户自定义，也可以由专业人员制造。这样，交付一个软件，就是交付一系列标准化组件的集合，如同堆积木，用户只需要选择合适的积木组合，并且在最顶端搭上自己的积木（即用户的应用程序）。这就是Docker构建云计算单元的基本理念。
这就意味着，多个不同应用的交付件可以共用一组基础的标准组件集合，同类应用只需稍加改动（叠加新的积木，例如用户配置项等），即可形成新的交付件。Docker的特性使这些交付件的公共部分在运行时得以复用，从而节约计算资源开销；在交付件构建、部署时只需要增加、变更公共集合之外的部分（最上层的积木），从而使构建、部署的过程也相当迅速。
Docker中也有镜像的概念，Docker镜像用于Container的创建，它是只读的。当Docker从镜像运行一个Container时，实际是在镜像的顶端直接增加了一个读写层，在读写层内部运行Container。在Docker中，你可以直接从登记中心搜索、拉取一个基本镜像，然后在本地部署应用、进行修改，通过Commit方法形成一个新的Container（即应用程序运行单元），并推送至登记中心（可以是公有的Docker.io，也可以是组织内部搭建私有的）。

5 Docker对GIS服务器的适用性

Docker为计算密集型的GIS应用更充分的利用计算机硬件资源提供了一种不错的解决方案。然而，Docker不是全能的，运行在Docker中的应用有如下限制：

• Docker是基于Linux 64位的，无法在windows/unix或32位的linux环境下使用，所以需要应用必须是Linux 64位的；
• 网络管理相对简单，主要是基于namespace隔离；
• Container随着用户进程的停止而销毁，Container中的log等用户数据不便收集；
• Docker对磁盘的管理比较有限；
• Docker中的cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量。

在GIS服务器部署中，以上限制几乎没有影响。首先，Linux平台部署也是GIS的发展趋势，Linux平台有更高的并发支持能力、更高的安全性、更稳定，并且操作系统采购成本跟Windows相比性价比很高，越来越多的GIS应用已采取在Linux下部署的策略；其次，GIS服务器的群集只需要一个网络出口，并不关心内部群集的IP策略，通过Docker中的网络端口映射，可以把GIS Container群中的GIS功能出口映射到宿主机；关于日志收集，GIS群集内部可以提供日志收割能力；关于磁盘的管理，GIS原始矢量数据往往存储在数据库中，缓存瓦片往往存储在MongoDB等分布式文件存储系统中，对直接磁盘管理的需求不大。综上所述，云GIS采用Docker进行部署，来提高资源利用率是可行的。
在GIS服务器部署时，可以借鉴Docker的理念：

• 系统精简的理念。Docker的基础镜像采用了CoreOS，将OS极其精简。GIS服务器也可以提供deploy包，实际部署时，节约资源耗费和拉取、推送的时间成本，例如在GIS群集中，示例程序、示范服务、联机帮助等往往是不需要的，可以精简。
• 同一类GIS应用的依赖库是可以共享的，例如iServer运行时的UGO库、X11库、字体库、许可驱动库等。
• 制作基础GIS容器镜像，将可以共用的库都装配进去（如数据库客户端、中间件、JRE等），为需要部署的GIS项目提供快速部署的基础。
• 借助Docker搭建GIS从源代码到编译、部署的整套持续集成生态环境。

此外，因为Docker的登记中心是基于开源的Docker-Registry实现的，这就为搭建私有的Docker登记中心提供了可能。云GIS可以利用Docker-Registry搭建私有的GIS应用登记中心，方便组织内部快速部署GIS应用，这样也规避了连接Docker公有登记中心时的网络带宽、网络限制以及地理信息的安全保密问题。
示例GIS 镜像的构建
构建一个Ubuntu环境的iServer 基本镜像的过程如下：
第一步：创建iServer的DockerFile文件，如下：

#镜像制作以登记中心的ubuntu 14.04操作系统为基础
FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER iserverteam@supermap.com
ENV ISERVER_VERSION 7.0
#安装wget
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y -q wget
#安装iserver，192.168.245.1是一个内网下载地址
RUN wgethttp://192.168.245.1/download/smiserver_700_10815_1050_linux64_deploy_chs.tar.gz-O /tmp/iserver.tar.gz
RUN tar xzf /tmp/iserver.tar.gz -C /opt
RUN rm /tmp/iserver.tar.gz
# 增加默认的admin管理员账户
ADD shiro.ini /opt/SuperMapiServer7C/webapps/iserver/WEB-INF/shiro.ini
# Container启动时立即运行iServer
CMD/opt/SuperMapiServer7C/bin/catalina.sh run
第二步：根据DockerFile文件构建iServer镜像，supermap是登记中心的用户名，iserver是库名称

$ sudo docker build --tag supermap/iserver.
        运行构建的结果如图3所示，一旦构建成功，镜像会被标记为supermap/iserver，并可通过”sudo docker images”命令查看到。
        注意：实际应用中可以基于iServer基本镜像制作GIS业务镜像，配置更多的环境（如数据库、业务服务配置等），来满足行业应用的需求。
第三步：镜像构建成功后，本机可以直接使用，通过推送镜像到登记中心可共享给其他用户，方便其他宿主机部署。推送到登记中心的命令如下，推送前需要通过sudo docker login登陆。

$ sudo docker push supermap/iserver
使用Docker搭建示例GIS群集
使用上述创建的iServer基本镜像，可以快速搭建一个GIS集群，部署结构如图4所示：
首先使用supermap/iserver镜像，快速创建一个iServer实例（Container）作为父节点，如下：

$ sudo docker run --name iserver1 -d –p 8081:8090 supermap/iserver
--name表示的是Container名称，这里为iserver1，-d表示支持后台进程（daemon）模式，8090是iserver启动后的默认服务端口，-p8081:8090表示将Container的8090端口映射到宿主机网络接口的8081端口，使iserver1实例可以被外部用户在8081端口访问到（通过宿主机的外部网络）。
利用supermap/iserver镜像，还可快速创建iserver子节点，搭建一个GIS群集，向iserver1父节点报告。

$ sudo docker run --name iserverson1 -d --link iserver1:iserver_master supermap/iserver
$ sudo docker run --name iserverson2 -d --link iserver1:iserver_master supermap/iserver
GIS群集的出口只需1个，子节点iserverson1和iserverson2不再做端口映射，--linkiserver1:iserver_master ，创建了Container间的安全连接（iserver_master是iserver1的别名），将iserver1作为主节点与iserverson1和iserverson2连接了起来，使iserverson1和iserverson2启动时，自动向GIS父节点（iserver1的8090端口）报告，这样就快速搭建了一个由iserver1、iserverson1、iserverson2构成的GIS基本群集。

6 小结

Docker是LXC技术的新发展，是近期非常活跃的一个开源项目，它为云GIS中心的搭建提供了一种新的技术方案，SuperMap GIS 7C系列中的GIS服务器产品原生支持64位Linux系统，并提供有deploy包（体积约200M），利用iServer deploy包制作的Ubuntu环境的Docker镜像体积在800M左右，便于部署和共享。另外，iServer的GIS缓存支持在独立的MongoDB系统中存取，iServer群集支持基于网络的许可授权。利用SuperMap GIS 7C和Docker部署云GIS平台前景广阔。
   Docker项目虽然才启动1年多，但发展迅速，前不久已经发布了1.0正式版本。其方案也已被Google等越来越多的云计算厂商接受，并投入对接支持。我们相信这是云计算的一个重要技术发展方向，将来会在云GIS中心的部署中发挥更大价值。

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已不限于当初爱德华·诺顿·罗伦兹的蝴蝶效应仅对天气预报而言，而是一切复杂系统对初值极为敏感性的代名词或同义语，其含义是：对于一切复杂系统，在一定的“阈值条件”下，其长时期大范围的未来行为

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