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如何从不同维度比较各种Docker网络方案

这篇文章将为大家详细讲解有关如何从不同维度比较各种Docker网络方案,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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我们将从不同维度比较各种网络方案,大家在选择的时候可以参考。CloudMan 的建议是:没有最好的,只有最适合的,明确自己的需求,通过 PoC 选型。

Docker 起初只提供了简单的 single-host 网络,显然这不利于 Docker 构建容器集群并通过 scale-out 方式横向扩展到多个主机上。

在市场需求的推动下,跨主机容器网络技术开始发展。这是一个非常活跃的技术领域,在不长的时间里已经涌现了很多优秀方案。本章我们详细讨论了几种主流的方案 - Docker Overlay、Macvlan、Flannel、Weave 和 Calico。现在是时候做个比较了,让大家对各种方案的特点和优势有更深入的理解。

我们将从如下几个方面比较,大家可以根据不同场景选择最合适的方案。

网络模型
采用何种网络模型支持 multi-host 网络?

Distributed Store 
是否需要 etcd 或 consul 这类分布式 key-value 数据库存储网络信息?

IPMA
如何管理容器网络的 IP?

连通与隔离
提供怎样的网络连通性?支持容器间哪个级别和哪个类型的隔离?

性能
性能比较。

网络模型

跨主机网络意味着将不同主机上的容器用同一个虚拟网络连接起来。这个虚拟网络的拓扑结构和实现技术就是网络模型。

Docker overlay 如名称所示,是 overlay 网络,建立主机间 VxLAN 隧道,原始数据包在发送端被封装成 VxLAN 数据包,到达目的后在接收端解包。

Macvlan 网络在二层上通过 VLAN 连接容器,在三层上依赖外部网关连接不同 macvlan。数据包直接发送,不需要封装,属于 underlay 网络。

Flannel 我们讨论了两种 backend:vxlan 和 host-gw。vxlan 与 Docker overlay 类似,属于 overlay 网络。host-gw 将主机作为网关,依赖三层 IP 转发,不需要像 vxlan 那样对包进行封装,属于 underlay 网络。

Weave 是 VxLAN 实现,属于 overlay 网络。

各方案的网络模型描述如下:

如何从不同维度比较各种Docker网络方案

Distributed Store

Docker Overlay、Flannel 和 Calico 都需要 etcd 或 consul。Macvlan 是简单的 local 网络,不需要保存和共享网络信息。Weave 自己负责在主机间交换网络配置信息,也不需要 Distributed Store。

如何从不同维度比较各种Docker网络方案

连通与隔离

同一 Docker Overlay 网络中的容器可以通信,但不同网络之间无法通信,要实现跨网络访问,只有将容器加入多个网络。与外网通信可以通过 docker_gwbridge 网络。

Macvlan 网络的连通或隔离完全取决于二层 VLAN 和三层路由。

不同 Flannel 网络中的容器直接就可以通信,没有提供隔离。与外网通信可以通过 bridge 网络。

Weave 网络默认配置下所有容器在一个大的 subnet 中,可以自由通信,如果要实现隔离,需要为容器指定不同的 subnet 或 IP。与外网通信的方案是将主机加入到 weave 网络,并把主机当作网关。

Calico 默认配置下只允许位于同一网络中的容器之间通信,但通过其强大的 Policy 能够实现几乎任意场景的访问控制。

性能

性能测试是一个非常严谨和复杂的工程,这里我们只尝试从技术方案的原理上比较各方案的性能。

最朴素的判断是:Underlay 网络性能优于 Overlay 网络

Overlay 网络利用隧道技术,将数据包封装到 UDP 中进行传输。因为涉及数据包的封装和解封,存在额外的 CPU 和网络开销。虽然几乎所有 Overlay 网络方案底层都采用 Linux kernel 的 vxlan 模块,这样可以尽量减少开销,但这个开销与 Underlay 网络相比还是存在的。所以 Macvlan、Flannel host-gw、Calico 的性能会优于 Docker overlay、Flannel vxlan 和 Weave。

Overlay 较 Underlay 可以支持更多的二层网段,能更好地利用已有网络,以及有避免物理交换机 MAC 表耗尽等优势,所以在方案选型的时候需要综合考虑。

关于如何从不同维度比较各种Docker网络方案就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


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