容器化函式建構佈署與執行階段深度解析

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在無伺服器架構中，函式的容器化佈署已成為不可或缺的一環。本文將探討如何利用 Docker 建構函式容器映像，並佈署至 OpenWhisk 平台。同時，我們也將探討 OpenWhisk Invoker 的網路組態、RxJava 在資料流處理的應用，以及 RunF 執行階段的技術實作。首先，我們會以一個 Java 函式為例，示範如何撰寫 Dockerfile 並建構 Docker 映像。接著，我們將逐步說明如何將該映像佈署至 OpenWhisk 平台，並探討如何修改 Invoker 的網路組態，以確保容器能與其他 FaaS 平台的閘道器通訊。此外，我們將介紹如何使用 RxJava 處理函式內的資料流，並以區塊鏈事件監聽為例，展示其在實際應用中的優勢。最後，我們將深入剖析 RunF 執行階段的技術細節，包括其如何利用 libcontainer 實作不可變、無根、主機網路以及零組態的特性，並探討其在未來無伺服器架構中的發展潛力。

建構與佈署容器化函式

在開發無伺服器架構的過程中，將函式容器化是一個重要的步驟。本章節將介紹如何使用 Docker 將函式封裝成容器，並佈署到不同的 FaaS 平台上。

使用 Docker 建構函式容器

首先，我們需要為函式建立一個 Docker 容器。以下是一個範例 Dockerfile，用於建構一個簡單的函式容器：

FROM openjdk:8u151-jdk-alpine
RUN mkdir /app
COPY ./build/install/listener/lib/*.jar /app/
ENV BLOCKCHAIN_SERVICE http://blockchain:8545/
WORKDIR /app
CMD ["java", "-cp", "*", "event.listener.Main"]

內容解密：

  1. 基礎映像選擇：使用 openjdk:8u151-jdk-alpine 作為基礎映像，確保 Java 執行環境的可用性。
  2. 應用程式目錄建立：在容器中建立 /app 目錄，用於存放應用程式的 JAR 檔案。
  3. JAR 檔案複製：將事先建構好的 JAR 檔案複製到 /app 目錄中。
  4. 環境變數設定：設定 BLOCKCHAIN_SERVICE 環境變數，指定區塊鏈服務的 URL。
  5. 工作目錄設定：將工作目錄切換到 /app。
  6. 啟動命令：使用 java 命令啟動應用程式。

建構與推播 Docker 映像

建構 Docker 映像的指令如下：

$ docker build -t chanwit/listener:v1 .
$ docker push chanwit/listener:v1

內容解密：

  1. 建構映像：使用 docker build 命令建構映像，並標記為 chanwit/listener:v1。
  2. 推播映像：使用 docker push 命令將建構好的映像推播到 Docker Hub。

佈署函式到 OpenWhisk

在 OpenWhisk 中佈署函式，需要先建立一個 Docker 映像，並將其推播到 Docker Hub。然後，使用 wsk CLI 命令建立函式：

$ wsk -i action delete account_ctl
$ wsk -i action create --docker=chanwit/account_ctl:v1 account_ctl

內容解密：

  1. 刪除現有函式：使用 wsk action delete 命令刪除現有的 account_ctl 函式。
  2. 建立新函式：使用 wsk action create 命令建立新的 account_ctl 函式，並指定使用的 Docker 映像。

組態 OpenWhisk Invoker

為了使容器能夠與其他 FaaS 平台的閘道器進行通訊，需要修改 OpenWhisk Invoker 的組態，使其在 parse_net 網路中啟動容器。

invoker:
  image:
    openwhisk/invoker@sha256:3a7dcee078905b47306f3f06c78eee53372a4a9bf47cdd8eafe0194745a9b8d6
  command: /bin/sh -c "exec /init.sh 0 >> /logs/invoker-local_logs.log 2>&1"
  privileged: true
  pid: "host"
  userns_mode: "host"
  links:
    - db:db.docker
    - kafka:kafka.docker
    - zookeeper:zookeeper.docker
  depends_on:
    - db
    - kafka
  env_file:
    - ./docker-whisk-controller.env # env vars shared
    - ~/tmp/openwhisk/local.env # generated during make setup
  environment:
    COMPONENT_NAME: invoker
    SERVICE_NAME: invoker0
    PORT: 8085
    KAFKA_HOSTS: kafka.docker:9092
    ZOOKEEPER_HOSTS: zookeeper.docker:2181
    DB_PROVIDER: CouchDB
    DB_PROTOCOL: http
    DB_PORT: 5984
    DB_HOST: db.docker
    DB_USERNAME: whisk_admin
    DB_PASSWORD: some_passw0rd
    EDGE_HOST: ${DOCKER_COMPOSE_HOST}
    EDGE_HOST_APIPORT: 443
    CONFIG_whisk_containerFactory_containerArgs_network: parse_net
    WHISK_API_HOST_NAME: ${DOCKER_COMPOSE_HOST}
  volumes:
    - ~/tmp/openwhisk/invoker/logs:/logs
    - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    - /var/lib/docker/containers:/containers
    - /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup
  ports:
    - "8085:8085"

內容解密：

  1. Invoker 映像：指定使用的 Invoker 映像及其版本。
  2. 環境變陣列態：設定多個環境變數，包括資料函式庫連線資訊、Kafka 和 Zookeeper 主機等。
  3. 網路組態：設定 CONFIG_whisk_containerFactory_containerArgs_network 為 parse_net，使 Invoker 在該網路中啟動容器。

統一 REST API 介面

為了使不同的 FaaS 平台之間的介面保持一致，我們可以建立一個包裝函式來統一 REST API。

docker run -p 18080:8080 -d \
--network=parse_net \
--network-alias=accounting \
--name accounting \
chanwit/accounting:0.1

圖表翻譯：

此命令啟動了一個名為 accounting 的容器，將其連線到 parse_net 網路，並映射了埠號。

使用 RxJava 處理資料流

在無伺服器架構中，處理資料流是一個常見的需求。RxJava 提供了一種反應式程式設計模型，可以有效地處理資料流。

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        val tsrContract = ContractRegistry.unlock((web3j, tm) -> {
            return TransferStateRepository.load(
                "0x62d69f6867a0a084c6d313943dc22023bc263691",
                web3j, tm, ManagedTransaction.GAS_PRICE,
                Contract.GAS_LIMIT);
        });

        tsrContract.transferCompletedEventObservable(
            DefaultBlockParameterName.LATEST,
            DefaultBlockParameterName.LATEST).subscribe(event -> {
            System.out.printf("Transfer completed: %s\n", event.txId );
        });
    }
}

圖表翻譯：

此 Java 程式碼展示瞭如何使用 RxJava 的 observable 模式來監聽區塊鏈事件，並在事件發生時執行相應的操作。

建構與佈署 Event Listener

Event Listener 負責監聽區塊鏈事件，並將事件資訊轉發到其他端點。

FROM openjdk:8u151-jdk-alpine
RUN mkdir /app
COPY ./build/install/listener/lib/*.jar /app/
ENV BLOCKCHAIN_SERVICE http://blockchain:8545/
WORKDIR /app
CMD ["java", "-cp", "*", "event.listener.Main"]

圖表翻譯：

此 Dockerfile 建構了一個包含 Event Listener 的 Docker 映像。

跨 FaaS 平台的網路組態

為了使不同 FaaS 平台上的函式能夠相互通訊，需要建立一個可連線的 Swarm 範圍網路，並將 FaaS 平台的閘道器連線到該網路。

var networkingConfig *docker.NetworkingConfig
fnNetwork := os.Getenv("FN_NETWORK")
if fnNetwork != "" {
    log.Debugf("Env FN_NETWORK found: %s. Create container %s with network.",
               fnNetwork, task.Id())
    networkingConfig = docker.NetworkingConfig{
        EndpointsConfig: map[string]*docker.EndpointConfig{
            fnNetwork: {
                Aliases: []string{task.Id()},
            },
        },
    }
}
container := docker.CreateContainerOptions{
    Name: task.Id(),
    Config: docker.Config{
        Env: envvars,
        Cmd: cmd,
        Memory: int64(task.Memory()),
        MemorySwap: int64(task.Memory()),
        KernelMemory: int64(task.Memory()),
        CPUShares: drv.conf.CPUShares,
        Hostname: drv.hostname,
        Image: task.Image(),
        Volumes: map[string]struct{}{},
        OpenStdin: true,
        AttachStdin: true,
        StdinOnce: true,
    },
    HostConfig: docker.HostConfig{
        LogConfig: docker.LogConfig{
            Type: "none",
        },
    },
    NetworkingConfig: networkingConfig,
    Context: ctx,
}

圖表翻譯：

此 Go 程式碼展示瞭如何組態 Docker 網路，使 Fn Project 能夠將函式容器連線到指定的網路。

隨著無伺服器架構的普及，未來將會有更多的 FaaS 平台和工具出現，以滿足不同的需求。我們可以期待以下幾個發展方向：

  1. 更強大的網路功能：未來的 FaaS 平台將提供更強大的網路功能，使函式之間的通訊更加便捷和高效。
  2. 更好的安全性：隨著無伺服器架構的廣泛採用，安全性將成為一個重要的關注點。未來的 FaaS 平台將提供更好的安全功能，以保護函式和資料的安全。
  3. 更豐富的生態系統：無伺服器架構的生態系統將繼續擴充套件，出現更多的工具和服務，以滿足不同的需求。

總之，無伺服器架構是一個快速發展的領域，我們需要持續關注最新的技術和趨勢，以保持競爭力。

未來無伺服器架構的發展與挑戰

在探討無伺服器架構（Serverless）的未來之前，我們需要先回顧本文到目前為止所涵蓋的內容。本文介紹了無伺服器運算、FaaS（Function as a Service）平台，以及Docker在此技術中的重要角色。我們學習瞭如何設定Docker Swarm叢集，並探討了三個主要的FaaS平台：OpenFaaS、OpenWhisk和Fn Project。

FaaS與Docker的回顧

本文詳細介紹瞭如何使用Docker Swarm叢集來執行FaaS平台，並展示了一個實際的專案，將三個FaaS平台整合在一起，執行在同一個Docker叢集網路上。這個專案演示瞭如何呼叫其他FaaS平台的服務，並展示了使用不同程式語言（如Java、Go和JavaScript）編寫的函式。

我們使用Java編寫了一個簡單的函式，並利用RxJava函式庫以反應式程式設計風格來撰寫Java程式，這非常適合事件驅動的程式設計模型。使用JavaScript，我們編寫了一個根據Chrome的指令碼進行連線。同時，我們還佈署了一個區塊鏈，以展示它與FaaS運算模型的良好相容性。

函式容器的執行環境

容器執行環境是容器生態系統中最重要的元件之一。在Docker的早期，執行環境是LXC，後來轉變為Docker自有的libcontainer。libcontainer後來被捐贈給Linux Foundation下的Open Container Initiative（OCI）專案。隨後，Project RunC啟動，RunC是一個圍繞libcontainer的命令列封裝，使開發者能夠從終端機啟動容器。

RunC是一個極為穩定的軟體，自Docker 1.12版本以來一直存在，已被數百萬使用者使用。docker run命令實際上將其引數傳送到另一個守護程式containerd，由containerd將該資訊轉換為RunC的組態檔。

認識RunF

本文介紹RunF，一個專為執行不可變函式容器而設計的最小化執行環境。RunF是一個實驗性專案，使用libcontainer實作了一個新的執行環境，用於在唯讀和無根環境中執行容器。使用RunF啟動的容器預期能夠高效執行，即使在其他容器內部。RunF透過將主機上的非root使用者對映到容器內的root使用者ID，實作了無根容器執行。

  graph LR
    A[FaaS 平台] -->|接收請求|> B[Gateway]
    B -->|轉發請求|> C[Function Initiator]
    C -->|透過 Event Bus|> D[Function Executor]
    D -->|使用 RunF|> E[函式容器]

圖表翻譯： 此圖示展示了使用RunF的FaaS平台架構，描述了從接收請求到執行函式容器的流程。

RunF的使用場景與優勢

使用RunF的場景如下圖所示：FaaS平台接收到傳入請求後，Gateway將請求轉發給Function Initiator。然後，透過Event Bus，Function Executor使用RunF而不是Docker來呼叫函式容器。這種架構可以提高平台的整體效能。

內容解密：

  1. Gateway的作用： Gateway是整個FaaS平台的入口，它負責接收外部請求並將其轉發給適當的處理單元。
  2. Function Initiator的功能： Function Initiator負責根據請求初始化相應的函式執行環境。
  3. Event Bus的重要性： Event Bus在Function Initiator和Function Executor之間傳遞事件，確保請求能夠被正確處理。
  4. RunF的優勢： RunF專為函式容器設計，能夠在唯讀和無根環境中高效執行容器，提高了安全性和效能。

本章將繼續探討一些先進且實驗性的主題，這些主題深入或超出了目前無伺服器和FaaS的範圍，但可能會在不久的將來成為主流。首先，我們將討論使用LinuxKit來為FaaS平台準備不可變基礎設施。然後，我們將探索一種新的架構，將本地端的FaaS架構與公有雲上的無伺服器架構混合使用。

本章重點回顧：
  1. FaaS平台的整合： 展示瞭如何將多個FaaS平台整合在一起，執行在同一個Docker叢集上。
  2. 函式容器的執行環境： 介紹了RunC和RunF，兩種不同的容器執行環境。
  3. LinuxKit與不可變基礎設施： 探討了使用LinuxKit來準備不可變基礎設施的可能性。
  4. 混合無伺服器架構： 探索了將本地端FaaS架構與公有雲無伺服器架構混合使用的新架構。

透過本章的學習，我們對無伺服器技術的未來有了更深入的瞭解，並為進一步的研究和實踐奠定了基礎。未來，無伺服器技術將繼續演進，為開發者和維運團隊帶來更多的便利和挑戰。

RunF 執行階段的技術實作與深度解析

在探討無伺服器架構（Serverless Architecture）時，函式即服務（Function as a Service, FaaS）扮演著至關重要的角色。為了滿足高效、安全且具備高度彈性的執行環境需求，RunF 作為一種特殊的容器執行階段（Container Runtime）應運而生。本章節將深入剖析 RunF 的技術實作細節，闡述其如何利用 libcontainer 達成不可變（Immutable）、無根（Rootless）、主機網路（Host Networking）以及零組態（Zero Configuration）的核心目標。

技術背景與需求分析

在 FaaS 架構下，函式的執行需要一個高度隔離且安全的環境。傳統的容器技術雖然提供了不錯的隔離性，但在某些場景下仍存在安全隱患和效能瓶頸。RunF 旨在解決這些問題，其設計理念圍繞以下四個核心原則展開：

  1. 不可變（Immutable）：確保函式執行環境的一致性和安全性，避免因環境變異導致的不可預期行為。
  2. 無根（Rootless）：在非 root 使用者許可權下執行容器，降低安全風險。
  3. 主機網路（Host Networking）：預設使用主機網路名稱空間，簡化網路組態並提升網路效能。
  4. 零組態（Zero Configuration）：減少對外部組態的依賴，簡化函式佈署和管理的複雜度。

RunF 的實作細節

初始化 libcontainer

RunF 的實作首先涉及 libcontainer 的初始化。libcontainer 是 Docker 等容器技術的底層基礎，提供了強大的容器管理能力。以下程式碼展示了 RunF 如何初始化 libcontainer：

func main() {
    containerId := namesgenerator.GetRandomName(0)

    factory, err := libcontainer.New("/tmp/runf",
        libcontainer.Cgroupfs,
        libcontainer.InitArgs(os.Args[0], "init"))
    if err != nil {
        logrus.Fatal(err)
        return
    }
    // ... 省略後續程式碼
}

內容解密：

此段程式碼的主要功能是初始化 libcontainer。首先，namesgenerator.GetRandomName(0) 用於生成一個隨機的容器 ID。接著，libcontainer.New 方法被呼叫以建立一個新的 libcontainer 例項。其中，/tmp/runf 指定了容器狀態的儲存路徑，libcontainer.Cgroupfs 表示使用 Cgroupfs 來進行資源控制，而 libcontainer.InitArgs(os.Args[0], "init") 則指定了容器的初始化引數。

組態容器引數

接下來，RunF 設定了容器的詳細組態，包括檔案系統、許可權、網路名稱空間等關鍵引數。以下是一個組態範例：

config := &configs.Config{
    Rootfs:      cwd + "/rootfs",
    Readonlyfs:  true,
    NoNewPrivileges: true,
    Rootless:    true,
    Capabilities: &configs.Capabilities{
        Bounding:    caps,
        Permitted:   caps,
        Inheritable: caps,
        Ambient:     caps,
        Effective:   caps,
    },
    // ... 省略其他組態
}

內容解密：

在這段組態中：

  • Rootfs 指定了容器的根檔案系統路徑。
  • Readonlyfs 設定為 true，確保檔案系統是唯讀的，從而實作不可變性。
  • NoNewPrivileges 設定為 true，防止程式取得新的許可權。
  • Rootless 設定為 true，允許容器以非 root 使用者執行。
  • Capabilities 部分定義了容器內程式的許可權能力，如 CAP_AUDIT_WRITE、CAP_KILL 和 CAP_NET_BIND_SERVICE 等。

網路名稱空間的處理

RunF 的一個重要特性是其對網路名稱空間的處理方式。透過設定 Namespaces 屬性，RunF 允許函式容器共用外層容器的網路名稱空間，從而簡化網路組態並提升效能：

Namespaces: configs.Namespaces([]configs.Namespace{
    {Type: configs.NEWNS},
    {Type: configs.NEWUTS},
    {Type: configs.NEWIPC},
    {Type: configs.NEWPID},
    {Type: configs.NEWUSER},
}),
// 特別注意，這裡省略了 {Type: configs.NEWNET}，表示共用外層容器的網路名稱空間

內容解密：

在 Namespaces 組態中，RunF 設定了多個名稱空間，包括掛載名稱空間（NEWNS）、UTS 名稱空間（NEWUTS）、IPC 名稱空間（NEWIPC）、PID 名稱空間（NEWPID）以及使用者名稱空間（NEWUSER）。值得注意的是，這裡並未包含網路名稱空間（NEWNET），這意味著函式容器將共用外層容器的網路名稱空間，從而能夠直接存取外層容器所連線的網路。

建立容器例項

最後，RunF 利用 libcontainer 的 factory.Create 方法建立容器例項：

container, err := factory.Create(containerId, config)
if err != nil {
    logrus.Fatal(err)
    return
}

內容解密：

這段程式碼使用前面生成的 containerId 和詳細的 config 組態，建立了一個新的容器例項。如果建立過程中發生錯誤，將會記錄錯誤日誌並終止程式。

結語

透過深入剖析 RunF 的技術實作細節，我們可以看到其如何巧妙地利用 libcontainer 實作不可變、無根、主機網路以及零組態的核心目標。這些設計不僅提升了 FaaS 環境的安全性和效能，也簡化了函式的佈署和管理流程。未來，隨著無伺服器架構的持續演進，像 RunF 這樣的創新技術將在雲端運算領域發揮越來越重要的作用。

與挑戰

儘管 RunF 在當前已展現出卓越的能力，但仍有許多值得進一步探討和改進的方向。例如，如何在保持高效能的同時進一步強化安全特性、如何更好地支援跨雲端平台的佈署、以及如何在複雜的微服務架構下最佳化函式間的通訊效率等。這些都是未來研究和開發的重要課題。

圖表說明

  graph LR
    A[初始化 libcontainer] --> B[設定容器引數]
    B --> C[建立容器例項]
    C --> D[啟動容器]
    D --> E[函式執行]

圖表翻譯：

此圖示展示了 RunF 的基本工作流程。首先，系統初始化 libcontainer，接著設定容器的詳細引數，然後建立容器例項並啟動，最終實作函式的執行。整個流程體現了 RunF 在 FaaS 環境下的高效運作機制。

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玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。