本文講的是使用docker對時延影響幾何，
【編者的話】本文通過介紹azul systems的技術副總裁兼首席技術官、聯合創始人gil tene對docker時延特性的分析，說明了針對docker時延的關鍵影響因素（cpu、記憶體、io）進行改善提高，認為時延對docker的影響是乙個「無關緊要」問題。
在mechanical-sympathy
論壇列表裡出現了乙個很好的問題，這個問題可能很多人也遇到過：
我不斷的聽到有關docker是有史以來最偉大的技術的說法，但我也聽說docker不適用於對時延要求嚴格的應用。有誰能比
azul systems
的技術副總裁兼首席技術官、聯合創始人
gil tene
能更好的回答這個問題？就好比史蒂芬-庫里（stephen curry）跳投三分球般的精彩，gil的觀點總是值得期待的：
以下是gil的回答：
暫且把喜好和風格的問題放在一邊，並將重點放在對延遲的影響上（最原始的原題），單純從技術原理機制的角度分析是非常簡單的：
docker使用linux容器技術作為執行手段，沒有採用在作業系統層級虛擬化cpu和記憶體，並且在i/o上採用可選的虛擬化層技術（預設情況對i/o虛擬化）。從時延的角度來看，docker（以及其他的linux容器）的cpu和記憶體時延特性與linux本身幾乎沒有什麼區別。因此適用於linux時延特性也同樣適用於docker。
如果你需要完全一致的低時延效果，你需要做與非docker化和非容器化的linux 相一致的同級別且同樣的事情。比如，如果你需要從整體上對系統進行控制，那麼你也需要在主機級別做和docker同樣的事情（排除相鄰干擾）。
如果你需要隔離套接字或核心，並控制哪些程序在**結束，期望這些程序去做與docker容器或/和它裡面執行緒相同的事情。
如果你通過numactl（譯者注：numactl通過numa策略或記憶體分配策略來執行程序）或任何形式的針對numa驅動的記憶體分配，這也同樣適用。
你需要額外做一些東西，這可能與其他人部署docker時不同，但是如果你確實對低時延連線感興趣，你可能需要開啟工具箱，並使用cgroups、taskets等其他各種酷炫的東西去評估如何對布局進行控制。但是如果你這樣做（當你這樣做時） ，你在cpu和記憶體時延方面無法分辨docker化的程序和非docker化程序之間的區別。
i/o效能是各種配置下時延開銷最主要的問題（和解決方法），通常也是最終的問題。對docker的磁碟i/o效能和配置選項，我沒有足夠的了解，從而不能進行深入的**。但我敢肯定儲存中任何對吞吐量和時延敏感問題的解決方案都是「繞過虛擬化和卷相關的工具，並提供對磁碟裝置和掛載點的直接訪問」
網路特性很清楚：如果你試圖通過網路自動化生成工具任意接入一種nat對映或橋接的部署方式，你可能需要在網路時延和吞吐量效能方面付出沉重的代價（相比於普通linux裸機專用網絡卡）。不過，在部署docker容器時也存在一些其它的選擇方式（同樣，可能與一些人期望的部署方式不一樣）能夠在docker裡實現低開銷或基本上是零延遲開銷網路連線。使用主機網路或者使用專用ip位址和網絡卡，你將會獲得比預設橋接方式更好的效果。但同樣你可以使用像solarflare公司的網絡卡（在裸機低延遲環境中已普遍採用的解決方案），甚至使用核心旁路、或專用的旋轉核心網路堆疊，如果進行同樣的操作，docker將會在延遲效能方面和裸機linux沒有區別。
docker（以 「使用者空間作為基本單元」）並不是將很多東西封裝到乙個盒子裡，也不採用客戶機作業系統虛擬化技術。當然，他們都可以被用於虛擬化技術（並且經常這樣使用），但是最重要的好處是他們都能進行一致性遷移，並有充分儲存配置的能力。以及具有對開發、測試、部署環境進行相同配置的能力。這後來演變成能夠輕鬆的進行管理部署和版本控制（包括回退），並能實現彈性大小調整等酷炫的特性。也同樣可以使用puppet/chef...等配置工具獲得如在裸機裡使用般類似的效果，當然（假設他們能控制你映象裡的一切），但是，打包你工作環境的所有東西成一堆數字串，並可被啟動執行是非常吸引人的。
低時延的問題就變成了乙個「無關緊要」的問題。而且在對比低時延時docker比虛擬化管理程式或基於kvm的虛擬化技術帶來的損失更小，通過選擇正確的i/o（專用的網絡卡、核心和裝置），它的損失幾乎可以忽略。
原文發布時間為：2015-12-21
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