<p>在2015年的618大促中，京东大胆启用了基于Docker的容器技术来承载大促的关键业务（图片展现、单品页、团购页），当时基于Docker容器的弹性云项目已经有近万个Docker容器在线上环境运行，并且经受住了大流量的考验。而今年618，弹性云项目更是担当重任，所有的核心业务均已经跑在Docker上，包括商品页面、用户订单、用户搜索、缓存、数据库。像618大促这样的流量高峰期，弹性云可以自动管理资源，做到弹性扩展，而在流量低谷期，又可以进行资源回收，在提升资源利用率的同时确保了运维系统的稳定性。据官方估计，本次大促活动中，京东线上将会启动近20万个Docker容器，从数量上来看，京东是全球范围内Docker的应用大户之一。</p>    <p>为了了解相关的详情，InfoQ记者采访了弹性云项目负责人鲍永成。此外，鲍永成将会在InfoQ主办的 <a href="/misc/goto?guid=4959674723305935605" rel="nofollow,noindex">CNUTCon全球容器技术大会</a> 上分享本次618大促的具体技术细节，欢迎关注。</p>    <p>受访嘉宾介绍</p>    <p>鲍永成，京东弹性计算组项目负责人，带领弹性计算团队，深耕IaaS领域，致力于打造京东强大的虚拟化平台。2013年初加入京东，重点在京东弹性云平台系统研发，运营多个中大规模IaaS集群，包括（京东弹性云、公有云、混合云等产品），在OpenStack研发&性能优化、自动化部署、KVM、Docker、分布式系统等方面有一定的实践经验。</p>    <p>InfoQ：去年618的时候，我们就有聊过京东Docker的应用情况。您能对比去年618，介绍下今年的规模、应用以及调整吗？</p>    <p>鲍永成：从数量上来讲，去年618线上容器应对峰值为9853个实例，今年截止6月17日线上容器突破208220实例；在整体布局上来看，对比去年618，弹性云在规模上和业务全容器化实现战略落地。</p>    <p>在应用层面，京东所有应用100%通过容器技术来发布和管理应用集群。值得指出一点：今年618有9879个容器实例支撑DB集群，对京东云数据库提供非常便利的支持。</p>    <p>弹性云核心架构没有很大变化，依然简洁定义：弹性云=软件定义数据中心+业务容器集群调度。在此基础上，有两点增强：</p>    <ul>     <li>单个容器的稳定性和性能方面做了很大提升，有效满足核心系统对计算和网络的巨大需求；</li>     <li>统一管理物理机、虚拟机和容器，加入统一集群进行调度，以适应不同业务对计算资源的不同需求；</li>    </ul>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/c8a2d9c07b299abf81e310440cf26e1d.jpg"></p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/a7bfcd1c167b0631d96cccfa9f383dfd.jpg"></p>    <p>InfoQ：您能介绍下有哪些业务全量跑在Docker上吗？为了迎接这样的挑战，架构做了哪些调整？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong> 网站、交易、无线、微信手Q、数据库等全部核心和非核心业务都跑在Docker上。</p>    <p>因为京东业务在多年前就开始微服务化治理，所以应用层架构调整很小。现如今微服务化比例已经很大，所以容器技术的融入比较顺利。弹性云平台，算是站在多年对各个业务系统微服务化治理的巨人肩膀上。</p>    <p>InfoQ：这么多容器，如何做到海量监控？采用了什么开源方案吗？有哪些注意的事项？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong> 监控采取自主研发系统，该系统负责海量数据采集和存储工作，其构架如图。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/2dd4774d163b2709bcfd0a30185f573f.jpg"></p>    <p>对于20W+容器监控，需要注意：指标采集传输一定要设计得非常高效，并且要做到采集过程对资源的消耗控制，建议使用加速告警和监控图表跟踪缓存状况。</p>    <p>InfoQ：在洪峰来临之时，弹性计算云平台是如何进行扩容的？可以从系统角度分享下其中的流程吗？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong> 弹性云有两种模式：</p>    <ul>     <li>自动模式会根据每个业务方自己的预设弹性扩展条件，自动触发扩容。扩容工作包括使用业务镜像spawn实例、自动DB授权、微服务框架注册、添加实例到LB负载。</li>     <li>手动模式的前提是有弹性事件被触发，垂直运维收到扩展确认消息，人工参与的只是这个消息的点击确认扩容环节，其后续流程与自动模式一致。</li>    </ul>    <p>InfoQ：可以谈谈目前应用了哪些关键开源项目吗？各自在系统的哪些level？对应的版本分别是什么？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong></p>    <ul>     <li>OpenStack-IceHouse 用于管理数据中心计算、网络、存储等资源，位于JD Data Center Operating System层。</li>     <li>Docker-1.3用于spawn容器实例，加入很多自主研发的内容和功能。</li>    </ul>    <p>InfoQ：这么多的容器，您觉得最大的挑战是什么？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong></p>    <p>1. <strong>集群规模</strong> <strong>：</strong> 介于高效运维，弹性云集群走的是大集群架构的思路。单个OpenStack集群会建设得非常大，目前单集群规模控制在6千台计算节点左右。</p>    <p>管理6K台计算节点集群，仅仅使用原生OpenStack是很困难的，因此我们对OpenStack依赖的数据库、MQ等全部重新设计实现，设计经过测试可以支撑1W台计算节点。</p>    <p>2. <strong>单实例性能调优</strong> <strong>：</strong> 很多核心的业务对单个请求的响应时间有极其严格要求，这势必要求弹性云提供的每一个容器实例均要具有极好的性能，我们从CPU和网络两方面入手。</p>    <p>针对CPU，我们采取Scale-up算法灵活调配CPU分配，使繁忙业务可以及时获得足够多CPU资源。</p>    <p>在网络这块，主攻方向为如何把万兆卡的性能发挥出来。我们对OVS（Open vSwitch）做了一些改进：减少了一些锁，优化peer port和网卡中断。这带来近乎物理机网卡的网络性能。</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/37d7d60afbcbd9bc32e66a1045c8cd51.jpg"></p>    <p>InfoQ：这么大规模的Docker应用，在国内外都是屈指可数的。在整个容器化的进程，你们得到了什么，失去了什么？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong></p>    <p>收益 <strong>：</strong></p>    <p>京东弹性计算云通过软件定义数据中心与大规模容器集群调度，实现海量计算资源的统一管理，并满足性能与效率方面的需求。</p>    <p>提升业务自助上线效率。</p>    <p>应用部署密度大幅提升，资源使用率提升，节约大量的硬件资源。</p>    <p>面临一些规模性挑战 <strong>：</strong></p>    <p>内核因为bug升级；全部容器化后，底层依赖系统的版本高度一致，很容易带来因为底层bug需要规模性升级，幸运的是我们在内核团队建设这块一直非常重视，已经有内核发布版本、内核热patch等方式，有效解决此类问题。</p>    <p>InfoQ：在CNUTCon 2016全球容器技术大会上，你会重点分享哪些内容？</p>    <p>鲍永成 <strong>：</strong> 重点分享软件定义数据中心、大规模容器集群调度以及Docker容器性能调优。</p>    <p>InfoQ：感谢鲍永成老师接受我们的采访。期待您在 <a href="/misc/goto?guid=4959674723305935605" rel="nofollow,noindex">CNUTCon 2016全球容器技术大会</a> 上的分享。</p>    <p>感谢郭蕾对本文的审校。</p>    <p> </p>    <p>来自： <a href="/misc/goto?guid=4959674723401438485" rel="nofollow">http://www.infoq.com/cn/news/2016/06/jd-618-docker-cloud-practice</a></p>    <p> </p>