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1.方案背景 1.1. 业务背景 随着容器技术的迅猛发展与广泛应用，一种新的云计算服务模式应运而生-函数即服务（FaaS, Function as a Service）。FaaS作为一种无服务器（Serverless）计算方式，极大地简化了开发人员的工作，使他们能够专注于应用的构建与运行，而不再需要承担服务器管理的负担。 然而，FaaS模式也并非没有缺陷，其中最为人诟病的便是“冷启动”问题。所谓冷启动，是指当请求被调度到某个函数实例时，如果该实例在上次执行完代码后已经被回收，系统需要先创建一个新的实例并初始化环境，才能继续执行代码。 相比之下，热启动则是指函数实例未被回收的情况下，直接复用现有实例以响应请求，这显然效率更高。因此，冷启动过程常常导致较高的延迟，进而影响应用的性能。 1.2. 问题与挑战 1.2.1 传统方案 根据《Slacker: Fast Distribution with Lazy Docker Containers》一文的分析，镜像拉取过程占据了容器启动时间的76%，然而实际启动时只有6.4%的数据会被读取。这一现象揭示了传统容器镜像格式和拉取方式在使用overlay文件系统（OverlayFS）时存在的问题： 过多的时间花费在拉取镜像上。 拉取了过多无关的数据。 这两个问题的根源在于容器镜像是由一组tgz文件组成，而这些文件作为镜像层（image layer）存在以下两个显著缺点： 提取单个文件时，需要扫描整个layer。 同一层多个文件的提取不支持并行处理。 因此，使用OverlayFS的容器在启动前必须完成所有tgz文件的拉取和解压，这无疑增加了启动时间。 针对这些问题，社区已经提出了一些改进措施，具有代表性的两个解决方案是Stargz和DADI。 1.2.2 已有的改进方案 Stargz 是一种容器镜像加速技术，它采用了 Google的CRFS（Container Registry Filesystem）来重新组织容器镜像，以便实现更快的容器启动和更高效的文件检索。CRFS是一个只读的用户态文件系统，它使用了新的文件格式，使得镜像层内的文件可以被随机访问（seekable）。 stargz架构图 使用Stargz启动容器时，无需拉取所有层到本地，而是远程挂载每一层到本地目录组成rootfs，从而实现容器的快速启动。容器启动之后的数据访问则是利用FUSE(用户态文件系统)按需获取。 DADI(Data Accelerator for Disaggregated Infrastructure)是阿里云针对容器加速的解决方案，DADI 的核心组件是 Overlaybd，这是一种基于块设备的镜像格式，提供了在block-based layer之上的一个合并视图，然后通过TCMU在Host上产生一个SCSI设备作为rootfs。TCMU（Target Core Module In Userspace），是scsi target的用户态实现，用于生成一个容器 rootfs 的 SCSI 设备。 DADI架构图 使用DADI启动一个容器时，其也不用拉取所有层到本地，只是基于所有层块设备创建一个scsi device表示rootfs，实现容器的快速启动。容器启动之后的数据访问则是由tcmu按需获取，并且加入了本地缓存和ZFile加速数据的读取。 1.2.3 问题总结 综上所述，以上方案在实际应用中仍然存在以下问题： 传统OverlayFS容器的冷启动时间较长，这可能会对性能敏感的应用造成影响，导致较差的用户体验。 改进方案中的用户态文件系统需要占用一定的主机资源，这可能会对系统的整体性能产生影响。 2.方案介绍 2.1.整体架构 为了解决上述问题，我们构建了基于DPU的容器冷启动解决方案，以k8s为底座，以存储为核心，利用DPU的卸载和加速能力，使容器的冷启动更快，占用更少的host资源。整体架构如下所示： 1-4）：containerd会调用yusur-snapshotter准备rootfs每一层的内容快照，image-mgmt根据label参数连接存储，创建spdk bdev。 5-9）：到最后一层时，需要创建NVMe subsystem/ctrl/ns，关联spdk bdev，此时在host侧给相应PCI绑定NVMe驱动，即可看到对应的NVMe disk。 10）：yusur-snapshotter查到disk之后，按照不同的镜像格式生成容器启动的rootfs。 采用本方案启动容器时，首先DPU会通过NVMe/RDMA的方式连接远端存储，实现高效的数据传输，然后通过NVMe PCIE的方式直通给host，最后host基于这个直通的disk生成rootfs并启动容器。由于云盘原生支持按需读取的特性，本方案在容器启动过程中无需拉取镜像，从而显著加快容器的启动过程。 2.2.方案描述 当使用本方案启动容器时，首先需要进行镜像转换，镜像转换的主要作用是将原始镜像按照 Lvol（逻辑卷）的方式落地到存储中，并将镜像元数据推送至镜像仓库，供容器启动时使用。 同时本方案在镜像转换时支持两种镜像格式yusur-overlayfs和yusur-overlaybd。yusur-overlayfs和原生的镜像格式一样，按照overlay的方式生成rootfs，主要用于兼容overlay的场景；yusur-overlaybd以块设备的方式作为rootfs，原生支持可写层和理论上性能较overlayfs好。 2.2.1.镜像转换 镜像转换主要责任是基于SPDK snapshot机制把原生镜像按需转换成以上两种格式的镜像，镜像数据存到存储，元数据存到镜像仓库。镜像转换有两种工作模式：普通模式和DPU模式。在DPU模式下，能利用DPU的加速能力，可以显著加快镜像转换的速度。 普通模式的架构如下图所示，其组件主要包含image-ctrl，attacher service，opi-spdk-bridge和原生spdk。 红色线条表示数据走向，job拉取原镜像层数据，按不同镜像格式写到nbd设备中。各个组件的作用如下： Image-ctrl，镜像控制器：接收镜像转换yaml，创建转换job。job负责创建块存储，调用attach service创建和克隆lvol，完成镜像层数据写入lvol和推送转换后镜像元数据至仓库。 Attacher service：对opi-bridge操作的抽象，对上提供opi-bridge的能力 Opi-spdk-bridge：对接原生SPDK的opi-bridge，提供原生SPDK的基本操作 SPDK：原生SPDK提供快照，克隆的能力 DPU模式的架构如下图所示，其组件主要包含image-ctrl，image-mgmt，attacher ，opi-bridge和DPU spdk。 红色线条表示数据走向，job拉取原镜像层数据，按不同镜像格式写到NVMe disk中，各个组件的作用如下： Opi-bridge：提供不通DPU的存储能力API SPDK：不同DPU的SPDK 服务，提供NVMe disk的模拟功能 2.2.2.镜像格式 使用两种镜像创建容器时，处理流程基本一致，差异在镜像数据的组织方式和rootfs的组成方式，yusur-overlayfs镜像格式如下所示。 如上图所示，镜像X:A完成镜像转换之后，生成数据A，镜像X:B在转换时直接使用这部分数据，镜像X:B其他数据基于克隆的lvol写入。共享数据可以包含一个或多个lvol，它们之间也是通过clone链接在一起。 yusur-overlaybd的镜像格式如下图所示，与yusur-overlayfs镜像每层数据写到lvol不同目录的方式不同，yusur-overlaybd的镜像数据会直接写入lvol。 两种镜像格式的rootfs组成如下图所示。 yusur-overlaybd以nbd设备作为rootfs，不用额外的可写层；而yusur-overlayfs是以块设备中的多个目录作为lowerdir，然后加一个可写层作为upperdir构成rootfs。 2.2.3.容器启动 容器启动流程请参考”整体架构”章节。当用转换镜像启动容器时，containerd会根据镜像元数据生成一些labels，这些labels会作为参数传递给yusur-snapshotter，yusur-snapshotter会根据这些labels，创建不同的存储target。 目前支持两种形式的存储target，本地AIO和远程NVMe-OF，NVMe-OF同时又支持两种连接方式NVMe/TCP和NVMe/RDMA。在容器启动过程中主要涉及以下组件yusur-snapshotter，image-mgmt service和attacher service，作用如下： Yusur-snapshotter：实现containerd的snapshotter接口，负责准备容器启动的rootfs Image-mgmt service：和snapshotter交互，以AIO或NVMe-OF的方式创建和挂载块设备。 3.方案测试结果 3.1.功能测试 3.1.1.镜像转换 创建镜像转换CR之后，控制器就会创建job进行镜像转换。以下是yusur-overlayfs和yusur-overlaybd转换成功的截图： 转换成功之后，会更新CR status，blocks会包含目的镜像对应存储的卷，多个卷之间是以clone的方式递进，以yusur-overlayfs为例，如下所示： apiVersion: iaas.yusur.io/v1 kind: ImageConvertor metadata: name: nginx-latest-overlayfs namespace: image-mgmt spec: destImage: harbor.yusur.tech/cidg/img_test/nginx:latest-yusur-overlayfs imageMode: overlayfs sourceImage: harbor.yusur.tech/cidg/img_test/nginx:latest virtualSizeByGB: 100 status: blocks: - global-ba870cf5-6c3c-4cf6-95f3-d3963086b4e9 - local-e39cacaa-5c3e-4676-a014-d513a1ca0c09 - soldier-f64acdbb-4255-4999-81f8-652e1741120f imageMode: overlayfs ready: true 转换成功之后，目的镜像会推送至镜像仓库，其作用是在容器启动时，提供存储相关的元数据，如下所示： Annotation中包含该层所在的块设备，镜像格式，文件系统等信息，这些信息会作为labels传递给yusur-snapshotter。 3.1.2.Pod启动 pod启动之后，可以查看rootfs组成，如下所示： Yusur-overlayfs : overlayfs格式的镜像，块设备中包含镜像的每一层数据，挂载后把相关层目录，bind到对应的snapshot，构成overlay的lowerdir。 Yusur-overlaybd: overlaybd格式的镜像, 块设备中包含镜像的rootfs；没有把块设备直接作为容器启动的rootfs，考虑到还需要一个可写层，所以基于块设备创建一个qcow2的本地文件，然后本地文件通过nbd暴露出来，作为容器启动的rootfs和可写层。 3.2.性能测试 性能测试包括5种方案，本方案提供了其中的两种yusur-overlayfs/NVMe/RDMA和yusur-overlaybd/NVMe/RDMA。yusur-overlayfs/NVMe/RDMA表示镜像格式是yusur-overlayfs，存储target是NVMe-OF，连接方式是RDMA；yusur-overlaybd/NVMe/RDMA同yusur-overlayfs，只是镜像格式不同。 3.2.1.Containerd下的容器启动耗时测试 我们将测试整个容器启动过程中的时间消耗，具体分为三个阶段：镜像拉取、容器创建和服务ready。 如上图所示，纵坐标表示容器ready时间（单位：秒），横坐标表示镜像名称。由于此场景只是去掉了k8s的影响，结论同2.2.1, 如下： 本方案的yusur-overlayfs较overlayfs有63%的性能提升，因为不用拉取所有数据到本地； 本方案的yusur-overlaybd较DADI overlaybd有34%的性能提升，是因为本方案io路径更短。 如上图所示，可以得出如下结论： overlaybd镜像拉取是最快的，因为overlaybd在这个过程中只生成TCMU的config文件； 本方案的两种方法都较overlaybd慢，是因为本方案在镜像拉取中需要挂载云盘。 ​stargz也比overlaybd慢，是因为stargz在镜像拉取中需要挂载用户态文件系统​ 如上图所示，可以得出如下结论： 由于 OverlayFS 的数据已经在本地，因此 OverlayFS 的容器创建时间仅包括 runc 的操作以及启动命令的时间。 本方案的两种方法中，容器创建时间较高，因为本方案的 rootfs 基于 DPU 提供的云盘，yusur-snapshoter 需要创建 NVMe 系统（前端）并执行找盘操作。 stargz 在 CentOS 上消耗的时间较多，是因为 stargz 需要预加载（在这里需要预拉取 80M 的数据，主要时间消耗在这里）。 ​对于 overlaybd，由于其原理上与本方案基本相同，都是利用文件系统实现按需拉取，因此时间上基本差不多。 如上图所示，可以得出如下结论： 容器gcc消耗时间基本没有，是因为gcc启动命令只是执行了gcc --version，这个在容器创建时，已经就执行完了 OverlayFS 的耗时最短，因为在镜像拉取阶段，镜像数据已经被下载并存储在本地 Stargz由于前一过程预拉取了部分数据，所以总体时间上略高于OverlayFS。 本方案的 yusur-overlaybd 优于 overlaybd，主要是因为它在后期数据读取方面表现更佳。与 overlaybd 需要通过 TCMU 定位文件偏移量并使用 HTTP Range Request 向 registry 请求数据的方式不同，本方案直接通过内核 VFS，并采用 NVMe/RDMA 的方式进行数据传输，因而具有更低的延迟。 本方案的 yusur-overlayfs 相较于 stargz 和 overlayfs 表现稍逊，主要原因在于 overlayfs 的数据已存储在本地，而 stargz 在容器启动前已完成热点数据的预提取，而本方案则缺少数据预提取这一过程。 3.2.2.镜像转换耗时测试 由于两种镜像格式相差不大，故采用 yusur-overlayfs 作为对比，测试结果如下所示： 如上图所示，纵坐标表示不同模式下镜像转换时间（单位：秒），横坐标表示镜像名称。可以得出如下结论： 基于DPU的镜像转换方案可以降低镜像转换的时间，但是效果不是太明显。不明显的原因是受制于后端存储CEPH，导致RDMA发挥不出优势。 3.3.资源消耗测试 3.3.1.CPU消耗测试 stargz两次测试结果：如图所示，CPU最高使用率20.17%，平均使用率4.22%。 overlayfs两次测试结果 ： 如图所示， CPU最高使用率14.77%，平均使用率2.78%。 overlaybd两次测试结果：如图所示，CPU最高使用率11.4%，平均使用率3.27%。 yusur-overlayfs两次测试结果：如图所示，CPU最高使用率7.66%，平均使用率1.95%。 yusur-overlaybd两次测试结果：如图所示，cpu最高使用率10.02%，平均使用率2.17%。 整体使用率较yusur-overlayfs高，从system使用率观察可以得出是nbd这一层导致的。 汇总结果如下 ： 从以上所有图片，得出如下结论： 本方案的最高CPU使用率最低; 本方案的cpu高利用率维持时间最短，只有30s左右。 3.3.2.内存消耗测试 stargz两次测试结果：如图所示，最高内存使用7.67G，平均内存使用6.86G。 overlayfs两次测试结果：如图所示，最高内存使用5.71G，平均内存使用5.16G。 overlaybd两次测试结果：如图所示， 最高内存使用5.21G，平均内存使用4.94G。 yusur-overlayfs两次测试结果：如图所示，最高内存使用5.28G，平均内存使用4.87G。 yusur-overlaybd两次测试结果：如图所示， 最高内存使用5.62G，平均内存使用5.01G。 汇总结果如下 ： 从以上所有图片，得出如下结论： 本方案的消耗的内存最低； 本方案的内存高消耗维持时间最短，只有60s左右。 4.总结 4.1. 测试结果总结 在 K8s 场景下，本方案的 yusur-overlayfs 相比于传统方案 overlayfs，性能提升了 57%；而相比改进方案 DADI，yusur-overlaybd 的性能也提升了 20% 在 Containerd 场景下，本方案的 yusur-overlayfs 相比传统方案 overlayfs，性能提升了 63%；而 yusur-overlaybd 相较于改进方案 DADI，性能也提升了 34%。 控制面和数据面下沉至 DPU，有效减少了主机资源的消耗。从测试结果来看，本方案的 CPU 和内存占用率以及持续时间均为最低。 从镜像cypress-chrome（624.2 MiB）、centos(1.3GiB)、tensorflow-notebook(1.7 GiB)的启动时间看，在本方案中，容器冷启动时间随着镜像大小的增加，其时间优势变得越加明显。 从镜像转换的测试结果来看，镜像越大，基于 DPU 的方案在时间上表现出越明显的优势，因为它能够利用 DPU 的 RDMA 能力。类推到容器启动过程中，所需的数据量越大，本方案的优势也会越加显著。 4.2. 方案价值 基于DPU的容器冷启动加速解决方案具有如下价值： 1、提升服务响应速度和用户体验： 在FaaS中，由于函数实例是动态创建的，首次调用函数时可能会遇到冷启动延迟，即容器从停止状态到运行状态所需的时间。快速冷启动技术能够显著缩短这一时间，使得用户请求能够更快地得到响应，从而提升用户体验。 2、提高业务吞吐量： 快速冷启动使得FaaS平台能够在短时间内启动更多的函数实例，以应对突发的流量高峰，从而提高业务的整体吞吐量。 3、提高系统可用性： 在微服务架构和分布式系统中，服务的快速冷启动可以确保在服务实例故障时，能够迅速恢复服务，减少服务中断时间，提高系统的整体可用性。 4、提升资源利用效率： 控制面和数据面下沉至 DPU，有效减少了主机资源的消耗，这意味着在实际应用场景中，将大大节省了宝贵的CPU和内存资源，让这些资源能够被应用服务更高效地利用。 综上所述，基于DPU的容器冷启动加速解决方案对于提升服务响应速度和用户体验、提高业务吞吐量、提高系统可用性、提升资源利用效率等方面都具有重要的价值和意义，随着云原生和无服务器计算的不断发展，该方案将具有广阔的应用前景。 本方案来自于中科驭数软件研发团队，团队核心由一群在云计算、数据中心架构、高性能计算领域深耕多年的业界资深架构师和技术专家组成，不仅拥有丰富的实战经验，还对行业趋势具备敏锐的洞察力，该团队致力于探索、设计、开发、推广可落地的高性能云计算解决方案，帮助最终客户加速数字化转型，提升业务效能，同时降低运营成本。