SDNLAB技术分享（十五）：容器网络大观

分享嘉宾

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分享介绍：张晨：目前就读于北京邮电大学FNL实验室，网络与交换国家重点实验室。目前主要研究方向：软件定义网络，网络虚拟化，云数据中心网络。目前任职于Brocade。

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一、容器网络概述

容器这一两年火的不行，可以说是独领IT风骚，一时风光无二。相比于虚拟机来说，容器更轻，一台服务器上可以运行成百上千的容器，这意味着更为密集的计算资源，因此基于容器运行工作负载的模式深受云服务提供商们的青睐。

然而对于云管理员来说，管理容器确是一件相当头疼的事情，容器的生命周期更短了，容器的数量更多了，容器间的关系更复杂了。为了简化大规模容器集群的运维，各路容器管理与编排平台应运而生，Docker社区开发了Swarm+Machine+Compose的集群管理套件，Twitter主推Apache的Mesos，Google则开源了自己的Kubernetes。这些平台为大规模的容器集群提供了资源调度、服务发现、扩容缩容等功能，然而这些功能都是策略向的，真正要实现大规模的容器集群，网络才是最基础的一环。

相比于虚拟机网络，容器网络主要具有以下特点，以及相应的技术挑战：

1、虚拟机拥有完善的隔离机制，虚拟网卡与硬件网卡在使用上没有什么区别，而容器则使用network namespace提供网络在内核中的隔离，因此为了保障容器的安全性，容器网络的设计需要更为慎重的考虑。

2、出于安全考虑，很多情况下容器会被部署在虚拟机内部，这种嵌套部署（nested deployment）需要设计新的网络模型。

3、容器的分布不同于虚拟机，一个虚拟机的运行的业务可能要被拆分到多个容器上运行，根据业务不同的需要，这些容器有时候必须放在一台服务器中，有时候可以分布在网络的各个位置，两种情况对应的网络模型也很可能不尽相同。

4、容器的迁移速度更快，网络策略的更新要能够跟得上速度。

5、容器数量更多了，多主机间的ARP Flooding会造成大量的资源浪费。

6、容器生命周期短，重启非常频繁，网络地址的有效管理（IPAM）将变得非常关键。

不过，由于容器自身的特征使得它与应用的绑定更为紧密，从交付模式来看更倾向于PaaS而非IaaS，因此容器网络并没有成为业界关注的焦点。起步较晚，再加上上述诸多的技术挑战，使得容器网络相比于OpenStack Neutron来说发展的情况要落后不少。Docker在开始的很长一段时间内只支持使用linux bridge+iptables进行single-host的部署，自动化方面也只有pipework这类shell脚本。

幸运的是，目前业界已经意识到了可扩展、自动化的网络对于大规模容器环境的重要性：docker收购了容器网络的创业公司socketplane，随即将网络管理从docker daemon中独立出来形成libnetwork，并在docker 1.9中提供了多种network driver，并支持了multi-host；一些专业的容器网络（如flannel、weave、calico等）也开始与各个容器编排平台进行集成；OpenStack社区也成立了专门的子项目Kuryr提供Neutron network driver（如DragonFlow、OVN、Midolnet等）与容器的对接。

二、容器网络模型

这一节我们来介绍容器网络的基础，包括容器的接入，容器间的组网，以及几种容器网络的通用模型。

（一）容器的接入

1.和host共享network namespace

这种接入模式下，不会为容器创建网络协议栈，即容器没有独立于host的network namespace，但是容器的其他namespace（如IPC、PID、Mount等）还是和host的namespace独立的。容器中的进程处于host的网络环境中，与host共用L2-L4的网络资源。该方式的优点是，容器能够直接使用host的网络资源与外界进行通信，没有额外的开销（如NAT），缺点是网络的隔离性差，容器和host所使用的端口号经常会发生冲突。

2.和host共享物理网卡

2与1的区别在于，容器和host共享物理网卡，但容器拥有独立于host的network namespace，容器有自己的MAC地址、IP地址、端口号。这种接入方式主要使用SR-IOV技术，每个容器被分配一个VF，直接通过PCIe网卡与外界通信，优点是旁路了host kernel不占任何计算资源，而且IO速度较快，缺点是VF数量有限且对容器迁移的支持不足。

3.和另外一个容器共享network namespace

与1类似，容器没有独立的network namespace，但是以该方式新创建的容器将与一个已经存在的容器共享其network namespace（包括MAC、IP以及端口号等），网络角度上两者将作为一个整体对外提供服务，不过两个容器的其他namespace（如IPC、PID、Mount等）是彼此独立的。这种方式的优点是，network namespace相联系的容器间的通信高效便利，缺点是由于其他的namespace仍然是彼此独立的，因此容器间无法形成一个业务逻辑上的整体。

4.Behind the POD

这种方式是Google在Kubernetes中的设计中提出来的。Kubernetes中，POD是指一个可以被创建、销毁、调度、管理的最小的部署单元，一个POD有一个基础容器以及一个或一组应用容器，基础容器对应一个独立的network namespace并拥有一个其它POD可见的IP地址（以IP A.B.C.D指代），应用容器间则共享基础容器的network namespace（包括MAC、IP以及端口号等），还可以共享基础容器的其它的namespace（如IPC、PID、Mount等）。POD作为一个整体连接在host的vbridge/vswitch上，使用IP地址A.B.C.D与其它POD进行通信，不同host中的POD处于不同的subnet中，同一host中的不同POD处于同一subnet中。这种方式的优点是一些业务上密切相关的容器可以共享POD的全部资源（它们一般不会产生资源上的冲突），而这些容器间的通信高效便利，缺点是同一POD下的容器必须位于同一host中，从而限制了位置的灵活性。

5.连接在的vbridge/vswitch上

这种方式是最为常见的，容器拥有独立的network namespace，通过veth-pair连接到vswitch上。这种方式对于网络来说是最为直接的，在vswitch看来，通过这种方式连接的容器与虚拟机并没有任何区别。vbridge/vswitch的实现有很多，包括linux bridge，Open vSwitch，macvlan等。这种方式的优点是vbridge/vswitch可实现的功能比较丰富，尤其是Open vSwitch可以支持VLAN、Tunnel、SDN Controller等，缺点是可能会造成很多额外的开销。

6.嵌套部署在VM中

这种方式在生产环境也比较常见，由于一台host中往往部署着多方的容器，存在安全隐患，因此许多用户会选择先启动自己的虚拟机，然后在自己的虚拟机上运行容器。这种方式其实是一种嵌套虚拟化，因此本质上来说，这种方式下容器的接入对于host可以是完全透明的，容器在虚拟机内部的接入可以采用上述1-5中任意的方法。不过这对于云平台来说就意味着失去了对容器接入的管理能力，为了保留这一能力，往往需要在虚拟机内部和host中分别部署vswitch并实现级联，由虚拟机内部的vswitch用来接入容器并对其进行特定的标记（云平台分配），以便host中的vswitch进行识别。一种常见的方式是使用Open vSwitch对容器标记vlan id。

（二）MultiHost组网

1.Flat

Flat主要可分为L2 Flat和L3 Flat。L2 Flat指各个host中所有的容器都在virtual+physical网络形成的VLAN大二层中，容器可以在任意host间进行迁移而不用改变其IP地址。L3 Flat指各个host中所有的容器都在virtual+physical网络中可路由，且路由以/32位的形式存在，使得容器在host间迁移时不需要改变IP地址。L2/L3 Flat下，不同租户的IP地址不可以Overlap，L3 Flat下容器的IP编址也不可与physical网络Overlap。L3 Flat简单示意如下。

2.L3 Hierarchy

L3 Hierarchy中各个host中所有的容器都在virtual+physical网络中可路由，且路由在不同层次上（VM/Host/Leaf/Spine）以聚合路由的形式存在，即处于相同CIDR的容器需要在物理位置上被组织在一起，因此容器在host间迁移时需要改变IP地址。L3 Hierarchy下，不同租户的IP地址不可以Overlap，容器的IP编址也不可与physical网络Overlap。下图是L3 Hierarchy中的IP地址规划示例。

3.Overlay

Overlay主要可分为L2 over L3和L3 over L3，少部分实现L2/L3 over UDP。L2 over L3中，容器可以跨越L3 Underlay进行L2通信，容器可以在任意host间进行迁移而不用改变其IP地址。L3 over L3中，容器可以跨越L3 Underlay进行L3通信，容器在host间进行迁移时可能需要改变IP地址（取决于Overlay是L3 Flat还是L3 Hierarchy）。L2/L3 Overlay下，不同租户的IP地址也可以Overlap，容器的IP编址也可以与Underlay网络Overlap。L2 over L3（VxLAN实现）如下图所示。

（三）容器网络的两种通用设计

1.CNM

CNM（Container Network Model）是Cisco的一位工程师提出的一个容器网络模型（https://github.com/docker/docker/issues/9983），docker 1.9在libnetwork中实现了CNM（https://github.com/docker/libnetwork/blob/master/docs/design.md#the-container-network-model）。CNM的示意如下，主要建立在三类组件上Sandbox、Endpoint和Network。

Sandbox：一个Sandbox对应一个容器的网络栈，能够对该容器的interface、route、dns等参数进行管理。一个Sandbox中可以有多个Endpoint，这些Endpoint可以属于不同的Network。Sandbox的实现可以为linux network namespace、FreeBSD Jail或其他类似的机制。

Endpoint： Sandbox通过Endpoint接入Network，一个Endpoint只能属于一个Network，but may only belong to one Sandbox（这句翻译不好）。Endpoint的实现可以是veth pair、Open vSwitch internal port或者其他类似的设备。

Network：一个Network由一组Endpoint组成，这些Endpoint彼此间可以直接进行通信，不同的Network间Endpoint的通信彼此隔离。Network的实现可以是linux bridge、Open vSwitch等。

Libnetwork对于CNM的实现包括以下5类对象：

NetworkController：每创建一个Network对象时，就会相应地生成一个NetworkController对象，NetworkController对象将Network对象的API暴露给用户，以便用户对libnetwork进行调用，然后驱动特定的Driver对象实现Network对象的功能。NetworkController允许用户绑定Network对象所使用的Driver对象。NetworkController对象可以看做是Network对象的分布式SDN控制器。

Network：Network对象是CNM Network的一种实现。NetworkController对象通过提供API对Network对象进行创建和管理。NetworkController对象需要操作Network对象的时候，Network对象所对应的Driver对象会得到通知。一个Network对象能够包含多个Endpoint对象，一个Network对象中包含的各个Endpoint对象间可以通过Driver完成通信，这种通信支持可以是同一主机的，也可以是跨主机的。不同Network对象中的Endpoint对象间彼此隔离。

Driver：Driver对象真正实现Network功能（包括通信和管理），它并不直接暴露API给用户。Libnetwork支持多种Driver，其中包括内置的bridge，host，container和overlay，也对remote driver（即第三方，或用户自定义的网络驱动）进行了支持。

Endpoint：Endpoint对象是CNM Endpoint的一种实现。容器通过Endpoint对象接入Network，并通过Endpoint对象与其它容器进行通信。一个Endpoint对象只能属于一个Network对象，Network对象的API提供了对于Endpoint对象的创建与管理。

Sandbox：Sandbox对象是CNM Sandbox的一种实现。Sandbox对象代表了一个容器的网络栈，拥有IP地址，MAC地址，routes，DNS等网络资源。一个Sandbox对象中可以有多个Endpoint对象，这些Endpoint对象可以属于不同的Network对象，Endpoint对象使用Sandbox对象中的网络资源与外界进行通信。Sandbox对象的创建发生在Endpoint对象的创建后，（Endpoint对象所属的）Network对象所绑定的Driver对象为该Sandbox对象分配网络资源并返回给libnetwork，然后libnetwork使用特定的机制（如linux netns）去配置Sandbox对象中对应的网络资源。

2.CNI

CNI（Container Networking Interface）是CoreOS为Rocket（docker之外的另一种容器引擎）提出的一种plugin-based的容器网络接口规范（https://github.com/containernetworking/cni/blob/master/SPEC.md），CNI十分符合Kubernetes中的网络规划思想，Kubernetes采用了CNI作为默认的网络接口规范，目前CNI的实现有Weave、Calico、Romana、Contiv等。

CNI没有像CNM一样规定模型的术语，CNI的实现依赖于两种plugin：CNI Plugin负责将容器connect/disconnect到host中的vbridge/vswitch，IPAM Plugin负责配置容器namespace中的网络参数。

CNI要求CNI Plugin支持容器的Add/Delete操作，操作所需的参数规范如下：

1、Version：使用的CNI Spec的版本。

2、Container ID：容器在全局（管理域内）唯一的标识，容器被删除后可以重用。Container ID是可选参数，CNI建议使用。

3、Network namespace path：netns要被添加到的路径，如/proc/[pid]/ns/net。

4、Network configuration：一个JSON文件，描述了容器要加入的网络的参数。

5、Extra arguments：针对特定容器要做的细粒度的配置。

6、Name of the interface inside the container：容器interface在容器namespace内部的名称。

其中，Network configuration的schema如下：

1、cniVersion：使用的CNI Spec的版本。

2、name：网络在全局（管理域内）唯一的标识。

3、type：CNI Plugin的类型，如bridge/OVS/macvlan等。

4、ipMasq：boolean类型，host是否需要对外隐藏容器的IP地址。CNI Plugin可选地支持。

5、ipam：网络参数信息

5.1、type：分为host-local和dhcp两种

5.2、routes：一个route列表，每一个route entry包含dst和gw两个参数。

6、dns：nameservers+domain+search domains+options

为了减轻CNI Plugin的负担，ipam由CNI Plugin调用IPAM Plugin来实现，IPAM Plugin负责配置容器namespace中的网络参数。IPAM的实施分为两种，一种是host-local，在subnet CIDR中选择一个可用的IP地址作为容器的IP，route entry（可选）在host本地配置完成。另一种是dhcp，容器发送dhcp消息请求网络参数。

Add操作后，会返回以下两个结果：

lIPs assigned to the interface：IPv4地址/IPv6地址/同时返回IPv4和IPv6地址

lDNS information：nameservers+domain+search domains+options

三、Docker网络

Docker是当下最为火热的容器引擎，为实现大规模集群，docker推出了Swarm+Machine+Compose的集群管理套件。然而，docker的原生网络在很长一段时间内都是基于linux bridge+iptables实现的，这种方式下容器的可见性只存在于主机内部，这严重地限制了容器集群的规模以及可用性。其实，社区很早就意识到了这个问题，不过由于缺乏专业的网络团队支持，因此docker的跨主机通信问题始终没有得到很好的解决。另外，手动配置docker网络是一件很麻烦的事情，尽管有pipework这样的shell脚本工具，但是以脚本的自动化程度而言，用来运维大规模的docker网络还是too naïve。

2015年3月，docker收购了一家 SDN初创公司socketplane，随即于5月宣布将网络管理功能从libcontainer和docker daemon中抽离出来作为一个单独的项目libnetwork，由原socketplane团队成员接手，基于GO语言进行开发。2015年11月发布的docker 1.9中libnetwork架构初步形成，支持多种nework driver并提供跨主机通信，并在后续的1.10、1.11两个版本中修复了大量bug。目前，libnetwork处于0.6版本。

（1）Docker0

Docker 1.9之前，网络的实现主要由docker daemon来完成，当docker daemon启动时默认情况下会创建docker0，为docker0分配IP地址，并设置一些iptables规则。然后通过docker run命令启动容器，该命令可以通过—net选项来选择容器的接入方式（参见“容器的网络模型”），docker 1.9之前的版本支持如下4种接入方式。

1、bridge：新建容器有独立的network namespace，并通过以下步骤将容器接入docker0

1）创建veth pair

2）将veth pair的一端置于host的root network namespace中，并将其关联docker0

3）将veth pair的另一端置于新建容器的network namespace中

4）从docker0所在的subnet中选一个可用的IP地址赋予veth pair在容器的一端

2、host：新建容器与host共享network namespace，该容器不会连接到docker0中，直接使用host的网络资源进行通信

3、container：新建容器与一个已有的容器共享network namespace，该容器不会连接到docker0中，直接使用host的网络资源进行通信

4、none：新建容器有独立的network namespace，但是不会配置任何网络参数，也不会接入docker0中，用户可对其进行任意的手动配置

后3种没什么好说的，下面介绍一下bridge方式。Docker0由linux bridge实现，容器通过veth设备接入docker0，本地容器都处于同一subnet中，彼此间通信通过docker0交换，与外界通信以docker0的IP地址作为网关。Docker0的IP地址可以看做是内置连接在linux bridge上的设备（类似于ovs br上的同名internal port），位于host的root namespace中，容器与外界的通信要依赖于host中的Iptables MASQUERADE规则来做SNAT，容器对外提供服务要依赖于host中的Iptables dnat规则来暴露端口。因此这种方案下，容器间的跨主机通信其实用的都是host的socket，容器本身的IP地址和端口号对其它host上的容器来说都是不可见的。

这个方案非常原始，除了不能支持直接可见的跨主机通信以外，NAT还会导致很多其它不合意的结果，如端口冲突等。另外，对于一些复杂的需求，如IPAM、多租户、SDN等均无法提供支持。

（2）Pipework

容器就是namespace，docker0就是linux bridge，再加上一些iptables规则，实际上容器组网就是调用一些已有的命令行而已。不过，当容器数量很多，或者是频繁地启动、关闭时，一条条命令行去配就显得不是很合意了。于是，Docker公司的工程师Jerome Patazzoni就写了一个shell脚本来简化容器网络的配置，主要就是对docker/ip nets/ip link/brctl这些命令行的二次封装。Jerome Patazzoni自己认为pipework是SDN tools for container，虽然有点too naïve了，但是从实用性的角度来看，确实倒也可以满足一些自动化运维的需要。

当然pipework相比于docker0，除了提供了命令行的封装以外，还是具备一些其他的优势的，比如支持多样的network driver如OVS和macvlan，支持在host上开dhcp-server为容器自动分配IP地址，支持免费ARP，等等。

具体的实现这里就不讲了，因为这东西其实完全说不上高深，总共加起来也就400多行代码，链接在这里（https://github.com/jpetazzo/pipework/blob/master/pipework）。

（3）Libnetwork

Socketplane是一家做容器网络的startup，2014年4季度创建，2015年3月份就被docker收购了，可以看到当时docker对于原生的网络管理组件的需求是有多么迫切，而且socketplane团队的这帮子人是SDN科班出身的，docker也总算有了搞网络的正规军。不过，socketplane和libnetwork的设计在架构上还是有很大不同的，我们先来看看socketplane的设计。

架构上，数据平面是OVS VxLAN，南向协议是OVSDB，控制平面是基于consul的分布式k/v store，北向是socketplane CLI。控制平面的部署细节上，consul是放在一个socketplane容器中的，该容器通过host模式与host共享network namespace，consul通过eth0去做服务发现和状态同步，状态主要就是指容器与host IP的映射关系了。数据平面的流表情况，就是match MAC+IP，actions就是送到本地的容器或者远端的tunnel peer上，有点奇怪的是socketplane没有使用tunnel_id，而是用了vlan_id标识vnet，这与RFC 7348是有冲突的。另外，根据为数不多的资料来看，socketplane在被收购前只完成了L2的east-west，还没有考虑routing和south-north。

可以看到，socketplane的设计并不复杂。但是被收购进docker后，麻烦事可就多了——首先，数据平面决计不能演化为ovs monopolic，linux bridge要有，第三方driver也得玩得转；其次，控制平面k/v store也要可插拔，起码要支持zookeeper和etcd，最好还要把自家的集群工具swarm集成进来；另外，要考虑老用户的习惯，原有的网络设计该保留还要保留；最后，还要遵循社区提出的容器网络模型CNM（https://github.com/docker/docker/issues/9983）。

于是，docker网络在1.9变成了下面这个样子（图中只画了一个host），libkv提供swarm的服务发现，以及overlay network的k/v store，每个host上开启docker daemon并加入swarm cluster，libcontainer负责管理容器，libnetwork负责管理网络。libnetwork支持5种网络模式，none/host/bridge/overlay/remote，图中从左到右依次显示了后4种，其中overlay和一些remote可以支持multi-host。

Overlay是libnetwork默认的multi-host网络模式，通过VxLAN完成跨主机。Libnetwork会把overlay driver放在单独的network namespace中，默认的overlay driver为linux bridge。当容器（Sandbox）接入overlay（Network）时，会被分到两个网卡（Endpoint），eth0连在vxlan_driver上，eth1连在docker_gwbridge上。Vxlan_driver主要负责L2的通信，包括本地流量和跨主机流量，docker_gwbridge的实现原理和docker0一样，负责处理Service的通信，包括不同网络容器间，以及容器与Internet间两类流量。Eth0和eth1各有一个IP地址，分属于不同网段，eth0默认以10开头，eth1默认以172开头，L2和L3的通信直接通过容器内部的路由表分流，送到不同的设备上处理。

Remote是libnetwork为了支持其它的Driver而设计的一种pluggble框架，这些Driver不要求一定支持multi-host。除了一些第三方的Driver外（如weave、calico等），目前libnetwork还原生提供了对macvlan driver和ipvlan driver的支持。当然，就像Neutron的ML2一样，为了打造生态，plugin driver的接口还是要libnetwork自己来规范的，具体请参考https://github.com/docker/libnetwork/blob/master/docs/remote.md。

既然说是引入SDN，那么API的规范对于libnetwork来说就十分重要了，不过目前libnetwork的接口封装还处于相当初级的阶段，基本上就是对Network和Endpoint的创建、删除以及连接（https://github.com/docker/libnetwork/blob/master/docs/design.md）， 并没有提供很友好的业务API。

对于libnetwork的介绍就是这些了。尽管libnetwork实现了千呼万唤的multi-host，也为docker网络带来了一定的灵活性与自动化，但就目前来说，它的API尚不够友好，Driver的生态还不够成熟，而且并不具备任何高级的网络服务。因此，libnetwork相比于老大哥neutron来说，仍然存在着较大的差距。

其他网络容器选手速览

其实，早在docker社区将libnetwork提上日程之前，就已经有不少人在为容器的multi-host操心了。除了socketplane以外，如CoreOS为k8s的网络模型设计的flannel，通过P2P的控制平面构建overlay的weave net，通过BGP RR构建Flat L3的Calico，等等。最近，又有两个开源项目开始琢磨新的容器组网办法，一个是通过优化IPAM逻辑来构建Hierarchy L3的Romana，另一个是Cisco ACI派系的Contiv。当然，网络规模不大时，直接手配OVS也是个可行的方案。

这一节我们就来对上述容器网络选手来一个阅兵，先来介绍它们的架构，再来对它们做一个简单的对比。

1.Flannel

在k8s的网络设计中，服务以POD为单位，每个POD的IP地址，容器通过Behind the POD方式接入网络（见“容器的网络模型”），一个POD中可包含多个容器，这些容器共享该POD的IP地址。另外，k8s要求容器的IP地址都是全网可路由的，那么显然docker0+iptables的NAT方案是不可行的。

实现上述要求其实有很多种组网方法，Flat L3是一种（如Calico），Hierarchy L3（如Romana）是一种，另外L3 Overlay也是可以的，CoreOS就采用L3 Overlay的方式设计了flannel， 并规定每个host下各个POD属于同一个subnet，不同的host/VM下的POD属于不同subnet。我们来看flannel的架构，控制平面上host本地的flanneld负责从远端的ETCD集群同步本地和其它host上的subnet信息，并为POD分配IP地址。数据平面flannel通过UDP封装来实现L3 Overlay，既可以选择一般的TUN设备又可以选择VxLAN设备（注意，由于图来源不同，请忽略具体的IP地址）。

Flannel可说的不多，做得比较早，技术选型也十分成熟，已经可以用于大规模部署。下面是控制信道上通信内容的一个实例。

2.Weave

Weave是Weaveworks公司的容器网络产品，大家都叫惯了weave，实际上目前该产品的名字叫做Weave Nets，因为Weaveworks现在并不是一家只做网络的公司，最近它又做了两款其它的容器管理产品，GUI+集群。不过，为大家所熟悉的还是它网络口的产品。

不同于其它的multi-host方案，Weave可以支持去中心化的控制平面，各个host上的wRouter间通过建立Full Mesh的TCP链接，并通过Gossip来同步控制信息。这种方式省去了集中式的K/V Store，能够在一定程度上减低部署的复杂性，Weave将其称为“data centric”，而非RAFT或者Paxos的“algorithm centric”。

不过，考虑到docker libnetwork是集中式的K/V Store作为控制平面，因此Weave为了集成docker，它也提供了对集中式控制平面的支持，能够作为docker remote driver与libkv通信。

数据平面上，Weave通过UDP封装实现L2 Overlay，封装支持两种模式，一种是运行在user space的sleeve mode，另一种是运行在kernal space的 fastpath mode。Sleeve mode通过pcap设备在Linux bridge上截获数据包并由wRouter完成UDP封装，支持对L2 traffic进行加密，还支持Partial Connection，但是性能损失明显。Fastpath mode即通过OVS的odp封装VxLAN并完成转发，wRouter不直接参与转发，而是通过下发odp 流表的方式控制转发，这种方式可以明显地提升吞吐量，但是不支持加密等高级功能。




这里要说一下Partial Connection的组网。在多DC的场景下一些DC Sites无法直连，比如Peer 1与Peer 5间的隧道通信，中间势必要经过Peer 3，那么Peer 3就必须要支持做隧道的中间转发。目前sleeve mode的实现是通过多级封装来完成的，目前fastpath上还没有实现。



上面主要介绍的是weave对multi-host L2的实现。关于Service的发布，weave做的也比较完整。首先，wRouter集成了DNS功能，能够动态地进行服务发现和负载均衡，另外，与libnetwork 的overlay driver类似，weave要求每个POD有两个网卡，一个就连在lb/ovs上处理L2 流量，另一个则连在docker0上处理Service流量，docker0后面仍然是iptables作NAT。

3.Calico

Calico是一个专门做DC网络的开源项目。当业界都痴迷于Overlay的时候，Calico实现multi-host容器网络的思路确可以说是返璞归真——pure L3，pure L3是指容器间的组网都是通过IP来完成的。这是因为，Calico认为L3更为健壮，且对于网络人员更为熟悉，而L2网络由于控制平面太弱会导致太多问题，排错起来也更加困难。那么，如果能够利用好L3去设计DC的话就完全没有必要用L2。

不过对于应用来说，L2无疑是更好的网络，尤其是容器网络对二层的需求则更是强烈。业界普遍给出的答案是L2 over L3，而Calico认为Overlay技术带来的开销（CPU、吞吐量）太大，如果能用L3去模拟L2是最好的，这样既能保证性能、又能让应用满意、还能给网络人员省事，看上去是件一举多得的事。用L3去模拟L2的关键就在于打破传统的Hierarchy L3概念，IP不再以前缀收敛，大家干脆都把32位的主机路由发布到网络上，那么Flat L3的网络对于应用来说即和L2一模一样。

这个思路不简单，刨了L3存在必要性的老底儿，实际上如果不用考虑可扩展性、也不考虑private和public，IP地址和MAC地址标识endpoint的功能上确实是完全冗余的，即使考虑可扩展性，一个用L3技术形成的大二层和一个用L2技术形成的大二层并没有本质上的差距。而且，L3有成熟的、完善的、被普遍认可接受的控制平面，以及丰富的管理工具，运维起来要容易的多。

于是，Calico给出了下面的设计。L3选择的是BGP，控制平面是开源的Bird做BGP RR，etcd集群+Felix做业务数据同步，数据平面直接是Linux kernel做vRouter，FIB全是/32的v4或者/128的v6。具体来说，etcd接受业务数据，Felix向etcd同步后向host本地的路由表注入32/128位的主机路由，以及iptables的安全规则，然后Bird BGP Client将host的本地路由发送给Bird BGP RR，然后再由RR发布到其它host。

这个架构没什么好说的，技术成熟、高性能、易维护，看起来是生产级别的容器网络环境最好的选择。但是，也有不如意的地方：

1、没有了外面的封装，就谈不上VRF，多租户的话地址没法Overlap

2、L2和L3的概念模糊了，那么network级别的安全就搞不了，port级别的安全难搞因为需要的规则都是1:1的，数量上实在是太多了

不过，这都不是什么严重的问题。但有一点严重的是，Calico控制平面的设计要求物理网络得是L2 Fabric，这样vRouter间都是直接可达的，路由不需要把物理设备当做下一跳。如果是L3 Fabric，控制平面的问题马上就来了：下一跳是物理设备，那么它的IP是多少？物理设备如果要存32位的路由，能存多少？

这绝对是个难题。因此，为了解决以上问题，Calico不得不采取了妥协，为了支持L3 Fabric，Calico推出了IPinIP的选项，但是这明显属于自己打自己的脸，这么玩的话还不如用VxLAN来的实在呢。不过，对于使用L2 Fabric、没有多租户需求的企业来说，用Calico上生产环境应该是不错的选择。

4.Romana

说完了Calico的Flat L3，再来看看Romana给出的Hierarchy L3的方案。Romana是Panic Networks在2016年新提出的开源项目，旨在解决Overlay方案给网络带来的开销，虽然目标和Calico基本一致，但是采取的思路却截然不同，Romana希望用Hierarchy L3来组织DC的网络——没有大二层什么事儿了。

当然，Romana想要的是SDN的Hierarchy L3，因此控制平面的路由比较好控制了，不用搞RR这种东西了，不过IPAM的问题就比较关键了。IP地址有32位，哪些用来规划leaf-spine？哪些用来规划host？哪些用来规划VM？哪些用来规划POD？如果要多租户，哪些用来规划Tenant/Segment？可以说，这些如果有规划好的可能，而且都可以动态调整，那么Romana会是个“很SDN”的方案。

不过，这可不是说笑的，想要规划好谈何容易啊？问题归根结底我认为有如下几点：

1、要表示好DC中那么复杂的网络资源，32的地址空间捉襟见肘，无论你系统设计的多么精妙，巧妇难为无米之炊

2、如果不用Overlay，想要IPAM能够SDN化，边缘的host没问题，物理设备怎么办？一旦规模扩大了，或者组网有了新的需求，造成原有的地址规划不合适了，host说改也就改了，物理网络谁来搞动态调整？

3、另外，关键的关键是，大二层不要了，迁移怎么弄？

可以看一看Romana的slides里面给的IPAM实例，255 hosts、255 tenants、255 endpoints，对于对于IDC、云服务提供商、容器用户，是不是都显得局促了一些呢？

因此从网络设计的角度来说，个人目前还没有想到Romana能够支持大规模容器网络的理由，至于项目具体会发展成什么样子，仍需观察。

下面来看一看它的架构。倒也画的比较简单，managers是控制端，agent在设备端。控制端几个组件的功能，看了名字也就知道了，这里不再解释。设备端接受调度，给容器配IP，在host上配路由，也没什么好说的了。

5.Contiv

Cisco在2015年搞的开源项目，准备把ACI那一套EPG的东西用到容器网络中来，号称要做容器的micro-segment。具体的没什么能讲的，因为Github上确实也还没有什么东西，而且Cisco做开源向来是奔着让人捉摸不透去的。Cisco的人说会集成到docker libnetwork中去，但项目的模样能不能出来，还得看未来的进展。项目链接在这：https://github.com/contiv/netplugin。

Neutron对容器网络的集成

眼看着容器一步一步火起来，几乎抢走了虚拟机的所有风头，OpenStack也按耐不住要做集成了。有Magnum做Swarm、K8S这些COE（Container Orchestration Engine）的前端，OpenStack就有了编排大规模容器集群的入口，而除了编排以外，网络侧的集成也是一个大头。其实从network driver的角度来看，容器和虚拟机倒也没什么特别大的差别，那么再搞一套Neutron for Container显然是没有必要（也不现实）的了。于是，Kuryr项目应运而生，旨在将现有Neutron的network driver衔接到容器网络中。

Kuryr是捷克语“信使”的意思，顾名思义，就是要把容器网络的API转化成Neutron API传递给Neutron，然后仍然由Neutron来调度后端的network driver来为容器组网。要做成这件事情，主要得解决三个问题：

1、建立容器网络模型，如CNM和CNI，和Neutron网络模型的映射关系

2、处理容器和Neutron network driver的端口绑定

3、容器不同于虚拟机的特征，可能会对现有Neutron network造成影响

第一个问题，通俗点说就是要做好翻译工作。以docker libnetwork举例，用户调了libnetwork的API要新建一个（CNM模型中的）Network对象，那Kuryr就得翻译成Neutron能听得懂的API——帮我起一个（Neutron）Subnet。这要求Kuryr作为remote driver，于是Neutron和Neutron driver对于libnetwork就是完全透明的了。

上面举了一个好理解的例子，不好办的是当两侧的模型不一致，尤其是左边有新概念的时候。比如，现在要为部署在VM中的Nested Container搞一个Security Group，但是Neutron目前只能管到host上，是看不见这个藏起来的家伙的，那这时就要对Neutron做扩展了，思路就是为Neutron Port新扩展一个属性来标记VM中这个Nested Container，这样做识别的时候带上这个标记就行了。

从实现上来讲，Kuryr要负责管理两侧的资源实例的ID的映射关系，以保证操作的一致性，否则会直接带来用户间的网络***。另外，IPAM现在在两侧都被独立出来了，IPAM的API也要能衔接的上。

至于第二个问题，拍脑袋想似乎是不应该存在的。但是，目前绝大多数Neutron network driver在绑定端口时的动作只有更新数据库，并不会为容器做plug。这个做法的原因在于，之前在处理虚拟机的时候，plug被看作是虚拟机启动时自带的动作，因此plug就放在了Nova的poweron函数里面。改network driver自然是不好的，于是Kuryr就得负责起处理这个历史遗留问题的任务了。

第三个问题可就是学问了。讲道理的话，业务的API没问题了，容器也都接入网络了，而转发的逻辑都是network driver写好的，跟接的是容器还是虚拟机也没有一毛钱关系，那不就应该万事大吉了吗？可是现实确很有可能不是这样的，比如：由于容器作为工作负载，其特征与虚拟机完全不同，因此业务对二者需求也是大相径庭。容器都是批量批量的起，而且它们的生命周期可能很短——需要来回来去的起，而Neutron的API都是走软件的消息总线的，而过于密集的API操作很有可能会造成消息总线崩溃掉。一个新建容器的API等了1分钟失败了，那么可能业务的需求就过去了（比如抢票），这个损失自然是不可接受的。

类似的问题可能都在潜伏着，如果Kuryr要走上生产环境，可就需要Gal Sagie多动脑筋了。

虽然Kuryr是OpenStack中比较新的项目，但目前Kuryr进展的还不错，对libnetwork和k8S的集成都有demo出来了。一旦Kuryr成熟后，这意味着Neutron下面的各路vendor们都可以不费吹灰之力直接上容器了，这对于Weave、Calico这些靠容器起家的vendor不可算是个好消息。

看来，云网络vendor间的竞争最后也都将演变为OpenStack、K8S、Mesos这些大部头对于DCOS的争夺了，毕竟胳膊拧不过大腿啊。

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