本节书摘来华章计算机《容器技术系列》一书中的第1章 ，第1.3节，孙宏亮 著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
1.3 Docker各模块功能与实现分析
下面我们将从Docker的总架构图入手，抽离出架构内的各个模块，并对各个模块进行更为细化的架构分析与功能阐述。
1.3.1 Docker Client
Docker Client是Docker架构中用户与Docker Daemon建立通信的客户端。在一台安装有Docker的机器上，用户可以使用可执行文件docker作为Docker Client，发起众多Docker容器的管理请求。
Docker Client可以通过以下三种方式和Docker Daemon建立通信，分别为：tcp://host:port、unix://path_to_socket和fd://socketfd。为简单起见，本书主要使用第一种方式作为讲述两者通信的原型。通信方式确定后，DockerClient与Docker Daemon建立连接并传输请求时，可以通过命令行flag参数的形式，设置安全传输层协议（TLS）的有关参数，保证传输的安全性。
Docker Client发送容器管理请求后，请求由Docker Daemon接收并处理，当Docker Client接收到返回的请求响应并做简单处理后，Docker Client一次完整的生命周期就此结束。若需要继续发送容器管理请求，用户必须再次通过可执行文件docker创建Docker Client，并走完以上相同的流程。
1.3.2 Docker Daemon
Docker Daemon是Docker架构中一个常驻在后台的系统进程。所谓的“运行Docker”，即代表运行Docker Daemon。总之，DockerDaemon的作用主要有以下两方面：
接收并处理Docker Client发送的请求。
管理所有的Docker容器。
Docker Daemon运行时，会在后台启动一个Server，Server负责接收Docker Client发送的请求；接收请求后，Server通过路由与分发调度，找到相应的Handler来处理请求。
启动Docker Daemon所使用的可执行文件同样是docker，与Docker Client启动所使用的可执行文件docker相同。既然Docker Client与Docker Daemon都可以通过docker二进制文件创建，那么如何辨别两者就变得非常重要。实际上，执行docker命令时，通过传入的参数可以辨别Docker Daemon与Docker Client，如docker –d代表Docker Daemon的启动，dockerps则代表创建Docker Client，并发送ps请求。
Docker Daemon的架构大致可以分为三部分：Docker Server、Engine和Job。Daemon的架构如图1-2所示。
- Docker Server
Docker Server在Docker架构中专门服务于Docker Client，它的功能是接收并调度分发Docker Client发送的请求。Docker Server的架构如图1-3所示。
在Docker Daemon的启动过程中，DockerServer第一个完成。Docker Server通过包gorilla/mux，创建了一个mux.Router路由器，提供请求的路由功能。在Go语言中，gorilla/mux是一个强大的URL路由器以及调度分发器。创建路由器之后，Docker Server为mux.Router中添加有效的路由项，每一个路由项由HTTP请求方法（PUT、POST、GET或DELETE）、URL和Handler三部分组成。
由于Docker Client通过HTTP协议访问Docker Daemon，故DockerServer创建完mux.Router之后，将Server的监听地址以及mux.Router作为参数，创建一个httpSrv=http.Server{}，最终执行httpSrv.Serve()开始服务于外部请求。
在服务过程中，Docker Server在listener上接收Docker Client的访问请求。对于每一个Docker Client请求，DockerServer均会创建一个全新的goroutine来服务。在goroutine中，Docker Server首先读取请求内容，然后做请求解析工作，接着匹配相应的路由项，随后调用相应的Handler来处理，最后Handler处理完请求之后给Docker Client回复响应。
需要注意的是：Docker Server在Docker的启动过程中运行，通过一个名为“serveapi”的Job来实现。理论上，Docker Server的运行只是众多Job中的一个，但是为了强调Docker Server的重要性以及它为后续Job服务的重要特性，本书将“serveapi”的Job单独抽离出来分析，理解为Docker Server。
- Engine
Engine是Docker架构中的运行引擎，同时也是Docker运行的核心模块。Engine存储着大量的容器信息，同时管理着Docker大部分Job的执行。换言之，Docker中大部分任务的执行都需要Engine协助，并通过Engine匹配相应的Job完成Job的执行。
在Docker源码中，有关Engine的数据结构定义中含有一个名为handlers的对象。该handlers对象存储的是关于众多特定Job各自的处理方式handler。举例说明，Engine的handlers对象中有一项为：{"create": daemon.ContainerCreate,}，则说明当执行名为“create”的Job时，执行的是daemon.ContainerCreate这个handler。
除了容器管理之外，Engine还接管Docker Daemon的某些特定任务。当Docker Daemon遭遇到自身进程需要退出的情况时，Engine还负责完成DockerDaemon退出前的所有善后工作。
- Job
Job可以认为是Docker架构中Engine内部最基本的工作执行单元。DockerDaemon可以完成的每一项工作都会呈现为一个Job。例如，在Docker容器内部运行一个进程，这是一个Job；创建一个新的容器，这是一个Job；在网络上下载一个文档，这是一个Job；包括之前在Docker Server部分谈及的，创建Server服务于HTTP协议的API，这也是一个Job，等等。
有关Job接口的设计，与UNIX进程非常相仿。比如说，Job有一个名称，有运行时参数，有环境变量，有标准输入与标准输出，有标准错误，还有返回状态等。
对于Job而言，定义完毕之后，运行才能完成Job自身真正的使命。Job的运行函数Run()则用以执行Job本身。
1.3.3 Docker Registry
Docker Registry是一个存储容器镜像（Docker Image）的仓库。容器镜像（Docker Image）是容器创建时用来初始化容器rootfs的文件系统内容。Docker Registry将大量的容器镜像汇集在一起，并为分散的Docker Daemon提供镜像服务。
Docker的运行过程中，有三种情况可能与Docker Registry通信，分别为搜索镜像、下载镜像、上传镜像。这三种情况所对应的Job名称分别为search、pull和push。
不同场景下，Docker Daemon可以使用不同的Docker Registry。公有Registry与私有Regsitry就是两种场景模式不同的Docker Registry。其中，大家熟知的Docker Hub，就是全球范围内最大的公有Registry。Docker可以通过互联网访问Docker Hub，并下载容器镜像；同时Docker也允许用户构建本地私有Registry，使容器镜像的获取在内网完成。
1.3.4 Graph
Graph在Docker架构中扮演的角色是容器镜像的保管者。不论是Docker下载的镜像，还是Docker构建的镜像，均由Graph统一化管理。由于Docker支持多种不同的镜像存储方式，如aufs、devicemapper、Btrfs等，故Graph对镜像的存储也会因以上种类而存在一些差异。对Docker而言，同一种类型的镜像被称为一个repository，如名称为ubuntu的镜像都同属一个repository；而同一个repository下的镜像则会因tag存在差异而不同，如ubuntu这个repository下有tag为12.04的镜像，也有tag为14.04的镜像。Docker中Graph的架构如图1-4所示。
本书对Graph以及容器镜像（Docker Image）的分析将以aufs为主，并在第8章进行深入分析。
1.3.5 Driver
Driver是Docker架构中的驱动模块。通过Driver驱动，Docker可以实现对Docker容器运行环境的定制，定制的维度主要有网络环境、存储方式以及容器执行方式。需要注意的是，Docker运行的生命周期中，并非用户所有的操作都是针对Docker容器的管理，同时包括用户对Docker运行信息的获取，还包括Docker对Graph的存储与记录等。因此，为了将仅与Docker容器有关的管理从Docker Daemon的所有逻辑中区分开来，Docker的创造者设计了Driver层来抽象不同类别各自的功能范畴 。
Docker Driver的实现可以分为以下三类驱动：graphdriver、networkdriver和execdriver。
graphdriver主要用于完成容器镜像的管理，包括从远程Docker Registry上下载镜像并进行存储，也包括本地构建完镜像后的存储。当用户下载指定的容器镜像时，graphdriver将容器镜像分层存储在本地的指定目录下；同时当用户需要使用指定的容器镜像来创建容器时，graphdriver从本地镜像存储目录中获取指定的容器镜像，并按特定规则为容器准备rootfs；另外，当用户需要通过指定Dockerfile构建全新镜像时，graphdriver会负责新镜像的存储管理。
在graphdriver的初始化过程之前，有4种文件系统或类文件系统的驱动Driver在DockerDaemon内部注册，它们分别是aufs、btrfs、vfs和devmapper。其中，aufs、btrfs以及devmapper用于容器镜像的管理，vfs用于容器volume的管理。Docker在初始化之时，优先通过获取系统环境变量“DOCKER_DRIVER”来提取所使用driver的指定类型。因此，之后所有的Graph操作，都使用该driver来执行。Docker镜像是Docker技术中非常关键的。2014年12月，在Linux 3.18-rc2版本中OverlayFS被合并至Linux内核主线，在Docker 1.4.0版本发布时，Docker官方宣布支持overlay这一类graphdriver，即用户在启动Docker Daemon时可以选择制定graphdriver的类型为overlay。graphdriver的架构如图1-5所示。
networkdriver的作用是完成Docker容器网络环境的配置，其中包括Docker Daemon启动时为Docker环境创建网桥；Docker容器创建前为其分配相应的网络接口资源；以及为Docker容器分配IP、端口并与宿主机做NAT端口映射，设置容器防火墙策略等。networkdriver的架构如图1-6所示。
execdriver作为Docker容器的执行驱动，负责创建容器运行时的命名空间，负责容器资源使用的统计与限制，负责容器内部进程的真正运行等。在Docker 0.9.0版本之前，execdriver只能通过LXC驱动来实现容器的启动管理。实际上，当时Docker通过LXC驱动调用Linux下的LXC工具管理容器的创建，并控制管理容器的生命周期。从Docker 0.9.0开始，在继续支持LXC的情况下，Docker的execdriver默认使用native驱动，native驱动完全独立于LXC，属于Docker项目下第一个全新的子项目，用于容器的创建与管理。Docker 默认使用native驱动的具体体现为：Docker Daemon启动过程中加载的ExecDriverflag参数在配置文件中已经被设为native。native这个execdriver的存在，使得Docker对Linux容器的创建与管理有了自己的解决方案。execdriver架构如图1-7所示。
1.3.6 libcontainer
libcontainer是Docker架构中一个使用Go语言设计实现的库，设计初衷是希望该库可以不依靠任何依赖，直接访问内核中与容器相关的系统调用。
正是由于libcontainer的存在，Docker可以直接调用libcontainer，而最终操作容器的namespaces、cgroups、apparmor、网络设备以及防火墙规则等。这一系列操作的完成都不需要依赖LXC或者其他包。libcontainer架构如图1-8所示。
另外，libcontainer提供了一整套标准的接口来满足上层对容器管理的需求。或者说，libcontainer屏蔽了Docker上层对容器的直接管理。又由于libcontainer使用Go这种跨平台的语言开发实现，且本身又可以被上层多种不同的编程语言访问，因此，很难说未来的Docker一定会与Linux平台紧紧捆绑在一起。Docker Daemon的逻辑完全有可能位于其他非Linux操作系统的平台上，仅仅通过libcontainer的远程调用来实现对Docker容器的管理。另一方面，libcontainer与Docker Daemon的松耦合设计，似乎让用户感受到了除Linux Container 之外其他的容器技术接入Docker Daemon的可能性。libcontainer承接Linux内核与Docker Daemon的同时，也让Docker的生态在跨平台方面充满生机。与此同时，Microsoft在其著名云计算平台Azure中，也添加了对Docker的支持，可见Docker的开放程度与业界的火热度。
暂不谈Docker，由于本身完善的功能以及与应用系统的松耦合特性，libcontainer很有可能会在众多其他以容器为原型的平台出现，同时也很有可能催生出云计算领域全新的项目。
1.3.7 Docker Container
Docker Container（Docker容器）是Docker架构中服务交付的最终体现形式。Docker通过DockerDaemon的管理，libcontainer的执行，最终创建Docker容器。Docker容器作为一个交付单位，功能类似于传统意义上的虚拟机（Virtual Machine），具备资源受限、环境与外界隔离的特点。然而，实现手段却与KVM、Xen等传统虚拟化技术大相径庭。
Docker容器的从无到有，涉及Docker利用到的很多技术。总而言之，用户可以根据自己的需求，通过Docker Client向Docker Daemon发送容器的创建与启动请求，请求中将携带容器的配置信息，从而达到定制相应Docker容器的目的。用户对Docker容器的配置有以下4个基本方面：
通过指定容器镜像，使得Docker容器可以自定义rootfs等文件系统。
通过指定物理资源的配额，如CPU、内存等，使得Docker容器使用受限的物理资源。
通过配置容器网络及其安全策略，使得Docker容器拥有独立且安全的网络环境。
通过指定容器的运行命令，使得Docker容器执行指定的任务。
