论文解读：Design patterns for container-based distributed systems

这是由Kubernetes创始人发表的论文，总结了基于容器的分布式系统的设计模式，让我们来一览究竟吧。

论文认为，继OOP（面向对象编程）所引领的软件开发革命之后，如今似乎在分布式系统开发中也发生着一场相似的革命：基于容器化组件构建的微服务架构。

容器的一大独特优势在于：良好的边界——恰好适合应用开发的隔离性。

作者总结了一些设计模式，并且分为三大类型：

Single-container management patterns

• 容器的传统接口有run(), pause(), stop()

• 可以有更丰富的接口

  • “向上看”的视角：metrics, config, logs等，通常用HTTP+JSON来暴露
  • “向下看”的视角：lifecycle（提供生命周期回调钩子）, priority（为了空出资源给高优先级任务，甚至能提前关掉低优先级任务），"replicate yourself"（迅速创建一组相同的服务容器来应对突发流量）

接下来两类都依赖Pod抽象（Kubernetes有提供），因为都涉及容器编排了，而且已进入Sevice Mesh这门新概念的范围。

Single-node, multi-container application patterns

多个容器组成一个原子单位

Sidecar模式

• 例如：web server + log collector
• 前提是容器间能共享“存储卷”之类的资源

为什么要用多容器，而非容器内多进程？

• 资源审计和分配：这点很重要，虽然多进程也勉强能做，但多容器做得更成熟
• 职责划分、解耦
• 重用：如果一个容器包含多种进程，就笨重而难以重用了，小巧的单用途容器更适合重用
• 故障隔离：重启一个容器，比修复容器内的故障进程要容易多了
• 交付隔离：每个容器能独立地升级/降级

Ambassador模式

• 类似于OOP的proxy模式
• 例如：memcache + twemproxy，考虑到本分类为单结点多容器模式，因此twemproxy要和其中1个memcache部署到同一结点上
• 前提是容器间能共享localhost网络接口

Adapter模式

• 例如：统一的metrics接口（JMX，statsd等统一收集到HTTP端点）
• 可以免于修改已有的容器（因为已经以容器作为软件开发的单位了）

Multi-node application patterns

Leader election模式

• 领导者选举这件事已经有很多库了，但往往对编程语言有所限定
• 容器则对编程语言中立
• 容器只需构建一次就能重用，高度贯彻了抽象和封装的原则

Work queue模式

• 传统的工作队列框架对编程语言有所限定
• 实现了run(), mount()接口的容器，可作为“工作”的抽象
• 基于此可打造一种通用的工作队列框架（可能是Kubernetes的未来方向）
• 虽然没给例子，但有些类似Mesos的可插拔调度器架构

Scatter/gather模式

• 这样传递请求：client->root->server
• root结点把请求分发给很多servers，再把它们的响应汇总到一起，交给client
• 例如：搜索引擎，分布式查询引擎
• 多个leaf容器+1个merge容器，就能实现通用的scatter/gather框架（可能也是Kubernetes的未来方向）

结语

总之，论文将容器视为软件开发的一等公民，像OOP的对象一样重要，提倡单用途可组合可重用的容器。
这似乎是对UNIX编程艺术的重申。