基于Docker容器故障恢复的属性权重快照选择策略.docx资源-CSDN文库

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0 引言

近年来,以 Docker 为代表的容器技术成为虚拟化技术领域的新型技术。传

统的虚拟机使用起来和真实系统并无差别,不会对应用程序造成任何影响,且对于

底层系统而言,虚拟机的存在就类似于一个普通文件,删除之后不会对系统的其他

部分造成影响。与物理机相比,虚拟机可以运行另一个系统,保持应用程序、操作

系统和硬件三者之间的逻辑关系不变

[1]

。然而虚拟机也存在很多缺点,如资源占用

量大、冗余步骤较多、启动较慢等。鉴于虚拟机所存在的缺点 ,从 Linux 发展出

了另一种新型虚拟化技术——Linux 容器。

Linux 容器对进程进行隔离,将软件运行所需的所有资源打包到一个隔离的

容器中

[2]

。容器与虚拟机的不同之处在于容器不需要捆绑一整套操作系统。容器

没有自己的内核,也没有进行硬件的模拟,容器只需要配置软件工作所需的库资源

和基础设置,就可以使应用进程直接运行于宿主的内核。因此,容器使得系统变得

高效轻量,并能在任何环境中一如既往地运行。人们所广泛使用的 Docker 容器

技术就是在 Linux 容器技术的基础上发展来的。

随着 Docker 容器技术的飞速发展及广泛应用 ,其安全性和可靠性越来越受

到人们的重视。无论是传统的虚拟机还是 Docker 容器,每天都会有很多任务在

运行中出现故障或遭到攻击,导致无法正常提供服务,这些故障和攻击可能是节点

故障、过载或逃逸攻击、拒绝服务攻击等

[3]

。因此,针对容器的容错恢复策略显得

尤为重要。在容错恢复方面,最常用和最有效的方式之一就是存储快照技术

[4]

。

在使用快照技术进行恢复操作时,主要有两种对目标快照的选择方法。一种

是人工快照选择策略,即人工选择恢复时使用的目标快照。但人工的介入使得目

标容器的恢复时间过长,从而耽误系统运行并造成额外损失。另一种是距离故障

发生最小时间差快照选择策略。虽然这种选择策略避免了人工干预,满足了恢复

所需的时间要求,但考虑到对目标容器性能的影响,时间差最小的快照不一定是目

标容器用以恢复的最优快照。上述两种策略都缺乏对目标容器综合评估和严谨

决策的过程。本文提出一种基于 Docker 容器故障恢复的属性权重快照选择策略,

该策略结合不同的需求场景,根据各类容器在使用时的不同功能特点,给目标快照

的主要功能属性赋以相应的权重,再经过快照的综合评分选择算法,得出适合目标

容器进行故障恢复的最优快照。

1 相关工作

近年来,随着容器技术应用范围的不断扩大,容错恢复问题越来越受到人们的

重视。在面向传统虚拟机的容错恢复方面,已经有许多成功的研究,如系统重启、

检查点重启、冗余复制、在线迁移等方式

[5]

。容器技术尚处于发展阶段,可用的容

错恢复方式还较少,其适用性和严谨性也有待提高。

检查点重启方法是分布式和并行计算领域广泛使用的容错方法。在文献

[6,7]中,根据保存状态的级别将检查点技术分为两类：系统级检查点（SLC）和

应用级检查点（ALC）。SLC 将地址空间内容、寄存器信息、通信上下文等所

有状态存储到稳定的存储器中。SLC 对于程序员是透明的,但它依赖于特定的软

硬件环境,且故障恢复只能在相同的系统中工作。ALC 是指在原程序中加入检查

点功能码,由程序员指定检查点的位置和数据。ALC 可以满足不同硬件和操作系

统的要求,减少检查点数据量。但是 ALC 需要修改程序,增加了程序员的工作量。

在文献[8]中,WANG 等人建立了一个具有协调检查点和回滚恢复机制的大型超级

计算系统模型。在不协调的检查点中,每个进程都保存自己的检查点数据,并且不

与任何其他进程协作。不协调检查点技术的优点是进程可以在方便的时候保存

其状态,但可能导致多米诺效应。在文献[9]中,GUERMOUCHE 等人研究了这个

问题,并为 MPI 应用程序设计了一个没有多米诺效应的不协调检查点。然而 ,以上

恢复过程中都没有考虑恢复对象的功能特性。

在文献[10]中,SAMIR 等人提出一种容器化集群边缘环境中的恢复机制,可以

在集群的不同容器或节点之间自适应地分配工作负载。该方法的优点在于根据

容器和节点的资源利用率公平分布工作负载,以最小化边缘体系结构中的工作负

载。然而,在均衡负载的容器和节点的选择过程中,仅参考了资源利用率属性,使得

选择过程的依赖条件单一,得出的结果不够严谨。在文献[11]中,BELLA 等人提出

一种监控每台主机的内存利用率,并根据其内存利用率分配 Web 流量的机制。该

方法的优点在于公平分配每个工作节点的负载,从而降低 Web 服务器集群发生单

点故障的概率。然而该方法只提到了若内存利用率差异大于确定的阈值 ,就将流

量重定向到内存利用率较低的工作节点,没有说明当存在多个内存利用率较低的

工作节点时,如何决策流量重定向的先后次序。在文献[12]中,LEONG 等人提出

了近似快照的概念和计算最佳近似快照的有效算法。该方法的优点在于实现了

在分布式数据库中,对跨越不同关系或不同数据库的多个属性值进行比较,并得出

最佳快照。然而,在进行快照的综合评估时,人工分配各属性的权重且权重固定不

变,使得评估过程不够严谨。

2 技术背景

2.1 Docker 容器技术

Docker 容器技术是在 Linux 容器技术的基础上发展来的,它之所以发展得如

此迅速,是因为它为云计算等行业带来了巨大的价值。首先 ,Docker 通过限制硬

件资源与软件运行环境,与宿主机上的其他应用实现了资源隔离。其次,Docker

环境一致性的特点使得其不会因为安装不同版本的配置文件而导致应用运行异

常。再者,Docker 容器在任何操作系统上都是一致的,将应用程序运行在 Docker

容器上 , 就能实现跨平台、跨服务器的操作

[13]

。此外 , 与传统虚拟机技术相

比,Docker 容器技术还具有资源利用率高、启动时间短、迁移速度快、维护成本

低及扩展性优良等优点

[14]

。常见的 Docker 容器类型有 Web 容器与数据库容器。

1）Tomcat 容器。Tomcat 容器是一种 Web 容器,用来处理客户端发出的请

求服务程序。Tomcat 容器为处于该容器中的应用程序提供相应的服务,使其直接

跟容器中的环境变量交互。Tomcat 容器的主要功能是对各端口进行循环监听,随

时被动地接收客户端发送到端口的请求并做出响应

[15]

。因为 Tomcat 容器的数据

变化量较小,所以其数据敏感性较低。

2 ） Redis 容器。 Redis 容器是一种基于可持久化内存的日志型、 Key-

Value 类型的数据库容器。该容器用 C 语言编写,遵守 BSD 协议,支持网络,并提

供多种语言的 API

[16]

。作为数据库类型的容器,Redis 容器的主要功能是按照一定

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