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Docker源码分析（十）：Docker镜像下载
 
作者 孙宏亮  来源：infoq 火龙果软件  发布于 2015-4-15
  4437  次浏览      27
 

1.前言

说Docker Image是Docker体系的价值所在，没有丝毫得夸大其词。Docker Image作为容器运行环境的基石，彻底解放了Docker容器创建的生命力，也激发了用户对于容器运用的无限想象力。

玩转Docker，必然离不开Docker Image的支持。然而“万物皆有源”，Docker Image来自何方，Docker Image又是通过何种途径传输到用户机器，以致用户可以通过Docker Image创建容器？回忆初次接触Docker的场景，大家肯定对两条命令不陌生：docker pull和docker run。这两条命令中，正是前者实现了Docker Image的下载。Docker Daemon在执行这条命令时，会将Docker Image从Docker Registry下载至本地，并保存在本地Docker Daemon管理的graph中。

谈及Docker Registry，Docker爱好者首先联想到的自然是Docker Hub。Docker Hub作为Docker官方支持的Docker Registry，拥有全球成千上万的Docker Image。全球的Docker爱好者除了可以下载Docker Hub开放的镜像资源之外，还可以向Docker Hub贡献镜像资源。在Docker Hub上，用户不仅可以享受公有镜像带来的便利，而且可以创建私有镜像库。Docker Hub是全国最大的Public Registry，另外Docker还支持用户自定义创建Private Registry。Private Registry主要的功能是为私有网络提供Docker镜像的专属服务，一般而言，镜像种类适应用户需求，私密性较高，且不会占用公有网络带宽。

2.本文分析内容安排

本文作为《Docker源码分析》系列的第十篇——Docker镜像下载篇，主要从源码的角度分析Docker下载Docker Image的过程。分析流程中，docker的版本均为1.2.0。

分析内容的安排如以下4部分：

(1) 概述Docker镜像下载的流程，涉及Docker Client、Docker Server与Docker Daemon；

(2) Docker Client处理并发送docker pull请求；

(3) Docker Server接收docker pull请求，并创建镜像下载任务并触发执行；

(4) Docker Daemon执行镜像下载任务，并存储镜像至graph。

3.Docker镜像下载流程

Docker Image作为Docker生态中的精髓，下载过程中需要Docker架构中多个组件的协作。Docker镜像的下载流程如图3.1：


图3.1 Docker镜像下载流程图

如上图，下载流程，可以归纳为以上3个步骤：

(1) 用户通过Docker Client发送pull请求，作用为：让Docker Daemon下载指定名称的镜像；

(2) Docker Daemon中负责Docker API请求的Docker Server，接收Docker镜像的pull请求，创建下载镜像任务并触发执行；

(3) Docker Daemon执行镜像下载任务，从Docker Registry中下载指定镜像，并将其存储与本地的graph中。

下文即从三个方面分析docker pull请求执行的流程。

4.Docker Client

Docker架构中，Docker用户的角色绝大多数由Docker Client来扮演。因此，用户对Docker的管理请求全部由Docker Client来发送，Docker镜像下载请求自然也不例外。

为了更清晰的描述Docker镜像下载，本文结合具体的命令进行分析，如下：

docker pull ubuntu:14.04

以上的命令代表：用户通过docker二进制可执行文件，执行pull命令，镜像参数为ubuntu:14.04，镜像名称为ubuntu，镜像标签为14.04。此命令一经触发，第一个接受并处理的Docker组件为Docker Client，执行内容包括以下三个步骤：

(1) 解析命令中与Docker镜像相关的参数；

(2) 配置Docker下载镜像时所需的认证信息；

(3) 发送RESTful请求至Docker Daemon。

4.1 解析镜像参数

通过docker二进制文件执行docker pull ubuntu:14.04 时，Docker Client首先会被创建，随后通过参数处理分析出请求类型pull，最终执行pull请求相应的处理函数。关于Docker Client的创建与命令执行可以参见《Docker源码分析》系列第二篇——Docker Client篇。

Docker Client执行pull请求相应的处理函数，源码位于./docker/api/client/command.go#L1183-L1244，有关提取镜像参数的源码如下：

func (cli *DockerCli) CmdPull(args ...string) error {
	cmd := cli.Subcmd("pull", "NAME[:TAG]", "Pull an image or a repository from the registry")
	tag := cmd.String([]string{"#t", "#-tag"}, "", "Download tagged image in a repository")
	if err := cmd.Parse(args); err != nil {
		return nil
	}

if cmd.NArg() != 1 {
cmd.Usage()
return nil
}
var (
v = url.Values{}
remote = cmd.Arg(0)
)

v.Set("fromImage", remote)

if *tag == "" {
v.Set("tag", *tag)
}

remote, _ = parsers.ParseRepositoryTag(remote)
// Resolve the Repository name from fqn to hostname + name
hostname, _, err := registry.ResolveRepositoryName(remote)
if err != nil {
return err
}
……
}

结合命令docker pull ubuntu:14.04，来分析CmdPull函数的定义，可以发现，该函数传入的形参为args，实参只有一个字符串ubuntu:14.04。另外，纵观以上源码，可以发现Docker Client解析的镜像参数无外乎4个：tag、remote、v和hostname，四者各自的作用如下：

  • tag：带有Docker镜像的标签；
  • remote：带有Docker镜像的名称与标签；
  • v：类型为url.Values，实质是一个map类型，用于配置请求中URL的查询参数；
  • hostname：Docker Registry的地址，代表用户希望从指定的Docker Registry下载Docker镜像。

4.1.1 解析tag参数

Docker镜像的tag参数，是第一个被Docker Client解析的镜像参数，代表用户所需下载Docker镜像的标签信息，如：docker pull ubuntu:14.04请求中镜像的tag信息为14.04，若用户使用docker pull ubuntu请求下载镜像，没有显性指定tag信息时，Docker Client会默认该镜像的tag信息为latest。

Docker 1.2.0版本除了以上的tag信息传入方式，依旧保留着代表镜像标签的flag参数tag，而这个flag参数在1.2.0版本的使用过程中已经被遗弃，并会在之后新版本的Docker中被移除，因此在使用docker 1.2.0版本下载Docker镜像时，不建议使用flag参数tag。传入tag信息的方式，建议使用docker pull NAME[:TAG]的形式。

Docker 1.2.0版本依旧保留的flag参数tag，其定义与解析的源码位于：./docker/api/client/commands.go#1185-L1188，如下：

tag := cmd.String([]string{"#t", "#-tag"}, "", "Download tagged image in a repository")
if err := cmd.Parse(args); err != nil {
		return nil
}

以上的源码说明：CmdPull函数解析tag参数时，Docker Client首先定义一个flag参数，flag参数的名称为”#t”或者 “#-tag”，用途为：指定Docker镜像的tag参数，默认值为空字符串；随后通过cmd.Parse(args)的执行，解析args中的tag参数。

4.1.2 解析remote参数

Docker Client解析完tag参数之后，同样需要解析出Docker镜像所属的repository，如请求docker pull ubuntu:14.04中，Docker镜像为ubuntu:14.04，镜像的repository信息为ubuntu，镜像的tag信息为14.04。

Docker Client通过解析remote参数，使得remote参数携带repository信息和tag信息。Docker Client解析remote参数的第一个步骤，源码如下：

remote = cmd.Arg(0)

其中，cmd的第一个参数赋值给remote，以docker pull ubuntu:14.04为例，cmd.Arg(0)为ubuntu:14.04，则赋值后remote值为ubuntu:14.04。此时remote参数即包含Docker镜像的repository信息也包含tag信息。若用户请求中带有Docker Registry的信息，如docker pull localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu:14.04，cmd.Arg(0)为localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu:14.04，则赋值后remote值为localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu:14.04，此时remote参数同时包含repository信息、tag信息以及Docker Registry信息。

随后，在解析remote参数的第二个步骤中，Docker Client通过解析赋值完毕的remote参数，从中解析中repository信息，并再次覆写remote参数的值，源码如下：

remote, _ = parsers.ParseRepositoryTag(remote)

ParseRepositoryTag的作用是：解析出remote参数的repository信息和tag信息，该函数的实现位于./docker/pkg/parsers/parsers.go#L72-L81，源码如下:

func ParseRepositoryTag(repos string) (string, string) {
		n := strings.LastIndex(repos, ":")
		if n < 0 {
			return repos, ""
		}
		if tag := repos[n+1:]; !strings.Contains(tag, "/") {
			return repos[:n], tag
		}
		return repos, ""
}

以上函数的实现过程，充分考虑了多种不同Docker Registry的情况，如：请求docker pull ubuntu:14.04中remote参数为ubuntu:14.04，而请求docker pull localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu:14.04中用户指定了Docker Registry的地址localhost.localdomain:5000/docker，故remote参数还携带了Docker Registry信息。

ParseRepositoryTag函数首先从repos参数的尾部往前寻找”:”，若不存在，则说明用户没有显性指定Docker镜像的tag，返回整个repos作为Docker镜像的repository；若”:”存在，则说明用户显性指定了Docker镜像的tag，”:”前的内容作为repository信息，”:”后的内容作为tag信息，并返回两者。

ParseRepositoryTag函数执行完，回到CmdPull函数，返回内容的repository信息将覆写remote参数。对于请求docker pull localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu:14.04，remote参数被覆写后，值为localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu，携带Docker Registry信息以及repository信息。

4.1.3 配置url.Values

Docker Client发送请求给Docker Server时，需要为请求配置URL的查询参数。CmdPull函数的执行过程中创建url.Value并配置的源码实现位于./docker/api/client/commands.go#L1194-L1203，如下：

var (
		v      = url.Values{}
		remote = cmd.Arg(0)
	)

v.Set("fromImage", remote)

if *tag == "" {
v.Set("tag", *tag)
}

其中，变量v的类型url.Values，配置的URL查询参数有两个，分别为”fromImage”与”tag”，”fromImage”的值是remote参数没有被覆写时值，”tag”的值一般为空，原因是一般不使用flag参数tag。

4.1.4 解析hostname参数

Docker Client解析镜像参数时，还有一个重要的环节，那就是解析Docker Registry的地址信息。这意味着用户希望从指定的Docker Registry中下载Docker镜像。

解析Docker Registry地址的代码实现位于./docker/api/client/commands.go#L1207，如下：

hostname, _, err := registry.ResolveRepositoryName(remote)

Docker Client通过包registry中的函数ResolveRepositoryName来解析hostname参数，传入的实参为remote，即去tag化的remote参数。ResolveRepositoryName函数的实现位于./docker/registry/registry.go#L237-L259，如下：

func ResolveRepositoryName(reposName string) (string, string, error) {
		if strings.Contains(reposName, "://") {
			// It cannot contain a scheme!
			return "", "", ErrInvalidRepositoryName
		}
		nameParts := strings.SplitN(reposName, "/", 2)
		if len(nameParts) == 1 
|| (!strings.Contains(nameParts[0], ".") && !strings.Contains(nameParts[0], ":") &&
		nameParts[0] != "localhost") {
			// This is a Docker Index repos (ex: samalba/hipache or ubuntu)
			err := validateRepositoryName(reposName)
			return IndexServerAddress(), reposName, err
		}
		hostname := nameParts[0]
		reposName = nameParts[1]
		if strings.Contains(hostname, "index.docker.io") {
			return "", "", fmt.Errorf("Invalid repository name, try \"%s\" instead", reposName)
		}
		if err := validateRepositoryName(reposName); err != nil {
			return "", "", err
		}

return hostname, reposName, nil
}

ResolveRepositoryName函数首先通过”/”分割字符串reposName，如下：

nameParts := strings.SplitN(reposName, "/", 2)

如果nameParts的长度为1，则说明reposName中不含有字符”/”，意味着用户没有指定Docker Registry。另外，形如”samalba/hipache”的reposName同样说明用户并没有指定Docker Registry。当用户没有指定Docker Registry时，Docker Client默认返回IndexServerAddress()，该函数返回常量INDEXSERVER，值为”https://index.docker.io/v1”。也就是说，当用户下载Docker镜像时，若不指定Docker Registry，默认情况下，Docker Client通知Docker Daemon去Docker Hub上下载镜像。例如：请求docker pull ubuntu:14.04，由于没有指定Docker Registry，Docker Client默认使用全球最大的Docker Registry——Docker Hub。

当不满足返回默认Docker Registry时，Docker Client通过解析reposNames，得出用户指定的Docker Registry地址。例如：请求docker pull localhost.localdomain:5000/docker/ubuntu:14.04中，解析出的Docker Registry地址为localhost.localdomain:5000。

至此，与Docker镜像相关的参数已经全部解析完毕，Docker Client将携带这部分重要信息，以及用户的认证信息，构建RESTful请求，发送给Docker Server。

4.2 配置认证信息

用户下载Docker镜像时，Docker同样支持用户信息的认证。用户认证信息由Docker Client配置；Docker Client发送请求至Docker Server时，用户认证信息也被一并发送；随后，Docker Daemon处理下载Docker镜像请求时，用户认证信息在Docker Registry被验证。

Docker Client配置用户认证信息包含两个步骤，实现源码如下：

cli.LoadConfigFile()
	// Resolve the Auth config relevant for this server
	authConfig := cli.configFile.ResolveAuthConfig(hostname)

可见，第一个步骤是使cli（Docker Client）加载ConfigFile，ConfigFile是Docker Client用来存放有关Docker Registry的用户认证信息的对象。DockerCli、ConfigFile以及AuthConfig三种数据结构之间的关系如图4.1：


图4.1 DockerCli、ConfigFile以及AuthConfig关系图

DockerCli结构体的属性configFile为一个指向registry.ConfigFile的指针，而ConfigFile结构体的属性Configs属于map类型，其中key为string，代表Docker Registry的地址，value的类型为AuthConfig。AuthConfig类型具体含义为用户在某个Docker Registry上的认证信息，包含用户名，密码，认证信息，邮箱地址等。

加载完用户所有的认证信息之后，Docker Client第二个步骤是：通过用户指定的Docker Registry，即之前解析出的hostname参数，从用户所有的认证信息中找出与指定hostname相匹配的认证信息。新创建的authConfig，类型即为AuthConfig，将会作为用户在指定Docker Registry上的认证信息，发送至Docker Server。

4.3 发送API请求

Docker Client解析完所有的Docker镜像参数，并且配置完毕用户的认证信息之后，Docker Client需要使用这些信息正式发送镜像下载的请求至Docker Server。

Docker Client定义了pull函数，来实现发送镜像下载请求至Docker Server，源码位于./docker/api/client/commands.go#L1217-L1229，如下：

pull := func(authConfig registry.AuthConfig) error {
		buf, err := json.Marshal(authConfig)
		if err != nil {
			return err
		}
		registryAuthHeader := []string{
			base64.URLEncoding.EncodeToString(buf),
		}

return cli.stream("POST", "/images/create?"+v.Encode(), nil, cli.out, map[string][]string{
"X-Registry-Auth": registryAuthHeader,
})
}

pull函数的实现较为简单，首先通过authConfig对象，创建registryAuthHeader，最后发送POST请求，请求的URL为"/images/create?"+v.Encode()，在URL中传入查询参数包括”fromImage”与”tag”，另外在请求的HTTP Header中添加认证信息registryAuthHeader，。

执行以上的pull函数时，Docker镜像下载请求被发送，随后Docker Client等待Docker Server的接收、处理与响应。

5.Docker Server

Docker Server作为Docker Daemon的入口，所有Docker Client发送请求都由Docker Server接收。Docker Server通过解析请求的URL与请求方法，最终路由分发至相应的handler来处理。Docker Server的创建与请求处理，可以参看《Docker源码分析》系列之Docker Server篇。

Docker Server接收到镜像下载请求之后，通过路由分发最终由具体的handler——postImagesCreate来处理。postImagesCreate的实现位于./docker/api/server/server.go#L466-L524，的、其执行流程主要分为3个部分：

(1) 解析HTTP请求中包含的请求参数，包括URL中的查询参数、HTTP header中的认证信息等；

(2) 创建镜像下载job，并为该job配置环境变量；

(3) 触发执行镜像下载job。

5.1 解析请求参数

Docker Server接收到Docker Client发送的镜像下载请求之后，首先解析请求参数，并未后续job的创建与运行提供参数依据。Docker Server解析的请求参数，主要有：HTTP请求URL中的查询参数”fromImage”、”repo”以及”tag”，以及有HTTP请求的header中的”X-Registry-Auth”。

请求参数解析的源码如下：

var (
		image = r.Form.Get("fromImage")
		repo  = r.Form.Get("repo")
		tag   = r.Form.Get("tag")
		job   *engine.Job
	)
	authEncoded := r.Header.Get("X-Registry-Auth")

需要特别说明的是：通过”fromImage”解析出的image变量包含镜像repository名称与镜像tag信息。例如用户请求为docker pull ubuntu:14.04，那么通过”fromImage”解析出的image变量值为ubuntu:14.04，并非只有Docker镜像的名称。

另外，Docker Server通过HTTP header中解析出authEncoded，还原出类型为registry.AuthConfig的对象authConfig，源码实现如下：

authConfig := ?istry.AuthConfig{}
	if authEncoded != "" {
		authJson := base64.NewDecoder(base64.URLEncoding, strings.NewReader(authEncoded))
		if err := json.NewDecoder(authJson).Decode(authConfig); err != nil {
			// for a pull it is not an error if no auth was given
			// to increase compatibility with the existing api it is defaulting to be empty
			authConfig = ?istry.AuthConfig{}
		}
	}

解析出HTTP请求中的参数之后，Docker Server对于image参数，再次进行解析，从中解析出属于repository与tag信息，其中repository有可能暂时包含Docker Registry信息，源码实现如下：

if tag == "" {
		image, tag = parsers.ParseRepositoryTag(image)
	}

Docker Server的参数解析工作至此全部完成，在这之后Docker Server将创建镜像下载任务并开始执行。

5.2 创建并配置job

Docker Server只负责接收Docker Client发送的请求，并将其路由分发至相应的handler来处理，最终的请求执行还是需要Docker Daemon来协作完成。Docker Server在handler中，通过创建job并触发job执行的形式，把控制权交于Docker Daemon。

Docker Server创建镜像下载job并配置环境变量的源码实现如下：

job = eng.Job("pull", image, tag)
	job.SetenvBool("parallel", version.GreaterThan("1.3"))
	job.SetenvJson("metaHeaders", metaHeaders)
	job.SetenvJson("authConfig", authConfig)

其中，创建的job名为pull，含义是下载Docker镜像，传入参数为image与tag，配置的环境变量有parallel、metaHeaders与authConfig。

5.3 触发执行job

Docker Server创建完Docker镜像下载job之后，需要触发执行该job，实现将控制权交于Docker Daemon。

Docker Server触发执行job的源码如下：

if err := job.Run(); err != nil {
		if !job.Stdout.Used() {
			return err
		}
		sf := utils.NewStreamFormatter(version.GreaterThan("1.0"))
		w.Write(sf.FormatError(err))
	}

由于Docker Daemon在启动时，已经配置了名为”pull”的job所对应的handler，实际为graph包中的CmdPull函数，故一旦该job被触发执行，控制权将直接交于Docker Daemon的CmdPull函数。Docker Daemon启动时Engine的handler注册，可以参见《Docker源码分析》系列的第三篇——Docker Daemon启动篇。

6.Docker Daemon

Docker Daemon是完成job执行的主要载体。Docker Server为镜像下载job准备好所有的参数配置之后，只等Docker Daemon来完成执行，并返回相应的信息，Docker Server再将响应信息返回至Docker Client。Docker Daemon对于镜像下载job的执行，涉及的内容较多：首先解析job参数，获取Docker镜像的repository、tag、Docker Registry信息等；随后与Docker Registry建立session；然后通过session下载Docker镜像；接着将Docker镜像下载至本地并存储于graph；最后在TagStore标记该镜像。

Docker Daemon对于镜像下载job的执行主要依靠CmdPull函数。这个CmdPull函数与Docker Client的CmdPull函数完全不同，前者是为了代替用户发送镜像下载的请求至Docker Daemon，而Docker Daemon的CmdPull函数则是实现代替用户真正完全镜像下载的任务。调用CmdPull函数的对象类型为TagStore，其源码实现位于./docker/graph/pull.go。

6.1 解析job参数

正如Docker Client与Docker Server，Docker Daemon执行镜像下载job时的第一个步骤也是解析参数。解析工作一方面确保传入参数无误，另一方面按需为job提供参数依据。表6.1罗列Docker Daemon解析的job参数，如下：

表6.1 Docker Daemon解析job参数列表

参数解析过程中，Docker Daemon还添加了一些精妙的设计。如：在TagStore类型中设计了pullingPool对象，用于保存正在被下载的Docker镜像，下载完毕之前禁止其他Docker Client发起相同镜像的下载请求，下载完毕之后pullingPool中的该记录被清除。Docker Daemon一旦解析出localName与tag两个参数信息，则立即检测pullingPool，实现源码位于./docker/graph/pull.go#L36-L46，如下：

c, err := s.poolAdd("pull", localName+":"+tag)
	if err != nil {
		if c != nil {
			// Another pull of the same repository is already taking place;
             just wait for it to finish
			job.Stdout.Write(sf.FormatStatus("", "Repository %s already being pulled 
            by another client. Waiting.", localName))
			<-c
			return engine.StatusOK
		}
		return job.Error(err)
	}
	defer s.poolRemove("pull", localName+":"+tag)

6.2 创建session对象

下载Docker镜像，Docker Daemon与Docker Registry需要建立通信。为了保障两者通信的可靠性，Docker Daemon采用了session机制。Docker Daemon每收到一个Docker Client的镜像下载请求，都会创建一个与相应Docker Registry的session，之后所有的网络数据传输都在该session上完成。包registry定义了session，位于./docker/registry/registry.go，如下：

type Session struct {
		authConfig    *AuthConfig
		reqFactory    *utils.HTTPRequestFactory
		indexEndpoint string
		jar           *cookiejar.Jar
		timeout       TimeoutType
}

CmdPull函数中创建session的源码实现如下：

r, err := registry.NewSession(authConfig, registry.HTTPRequestFactory
(metaHeaders), endpoint, true)

创建的session对象为r，在下一阶段的镜像下载过程中，多数与镜像相关的数据传输均在r这个seesion的基础上完成。

6.3 执行镜像下载

Docker Daemon之前所有的操作，都属于配置阶段，从解析job参数，到建立session对象，而并未与Docker Registry建立实际的连接，并且也还未真正传输过有关Docker镜像的内容。

完成所有的配置之后，Docker Daemon进入Docker镜像下载环节，实现Docker镜像下载的源码位于./docker/graph/pull.go#L69-L71，如下：

if err = s.pullRepository(r, job.Stdout, localName, remoteName, tag, sf, 
job.GetenvBool("parallel")); err != nil {
		return job.Error(err)
	}

以上代码中pullRepository函数包含了镜像下载整个流程的林林总总，该流程可以参见图6.1：


图6.1 pullRepository流程图

关于上图的各个环节，下表给出简要的功能介绍：

表6.2 pullRepository各环节功能介绍表

分析pullRepository的整个流程之前，很有必要了解下pullRepository函数调用者的类型TagStore。TagStore是Docker镜像方面涵盖内容最多的数据结构：一方面TagStore管理Docker的Graph，另一方面TagStore还管理Docker的repository记录。除此之外，TagStore还管理着上文提到的对象pullingPool以及pushingPool，保证Docker Daemon在同一时刻，只为一个Docker Client执行同一镜像的下载或上传。TagStore结构体的定义位于./docker/graph/tags.go#L20-L29，如下：

type TagStore struct {
		path         string
		graph        *Graph
		Repositories map[string]Repository
		sync.Mutex
		// FIXME: move push/pull-related fields
		// to a helper type
		pullingPool map[string]chan struct{}
		pushingPool map[string]chan struct{}
}

以下将重点分析pullRepository的整个流程。

6.3.1 GetRepositoryData

使用Docker下载镜像时，用户往往指定的是Docker镜像的名称，如：请求docker pull ubuntu:14.04中镜像名称为ubuntu。GetRepositoryData的作用则是获取镜像名称所在repository中所有image的 id信息。

GetRepositoryData的源码实现位于./docker/registry/session.go#L255-L324。获取repository中image的ID信息的目标URL地址如以下源码：

repositoryTarget := fmt.Sprintf("%srepositories/%s/images", indexEp, remote)

因此，docker pull ubuntu:14.04请求被执行时，repository的目标URL地址为https://index.docker.io/v1/repositories/ubuntu/images，访问该URL可以获得有关ubuntu这个repository中所有image的 id信息，部分image的id信息如下：

[{"checksum": "", "id": "
2427658c75a1e3d0af0e7272317a8abfaee4c15729b6840e3c2fca342fe47bf1"}, 
{"checksum": "", "id": 
"81fbd8fa918a14f4ebad9728df6785c537218279081c7a120d72399d3a5c94a5"
}, {"checksum": "", "id": 
"ec69e8fd6b0236b67227869b6d6d119f033221dd0f01e0f569518edabef3b72c"
}, {"checksum": "", "id": 
"9e8dc15b6d327eaac00e37de743865f45bee3e0ae763791a34b61e206dd5222e"
}, {"checksum": "", "id": 
"78949b1e1cfdcd5db413c300023b178fc4b59c0e417221c0eb2ffbbd1a4725cc"
},……]

获取以上信息之后，Docker Daemon通过RepositoryData和ImgData类型对象来存储ubuntu这个repository中所有image的信息，RepositoryData和ImgData的数据结构关系如图6.2：


图6.2 RepositoryData和ImgData的数据结构关系图

GetRepositoryData执行过程中，会为指定repository中的每一个image创建一个ImgData对象，并最终将所有ImgData存放在RepositoryData的ImgList属性中，ImgList的类型为map，key为image的ID，value指向ImgData对象。此时ImgData对象中只有属性ID与Checksum有内容。

6.3.2 GetRemoteTags

使用Docker下载镜像时，用户除了指定Docker镜像的名称之外，一般还需要指定Docker镜像的tag，如：请求docker pull ubuntu:14.04中镜像名称为ubuntu，镜像tag为14.04，假设用户不显性指定tag，则默认tag为latest。GetRemoteTags的作用则是获取镜像名称所在repository中所有tag的信息。

GetRemoteTags的源码实现位于./docker/registry/session.go#L195-234。获取repository中所有tag信息的目标URL地址如以下源码：

endpoint := fmt.Sprintf("%srepositories/%s/tags", host, repository)

获取指定repository中所有tag信息之后，Docker Daemon根据tag对应layer的ID，找到ImgData，并对填充ImgData中的Tag属性。此时，RepositoryData的ImgList属性中，有的ImgData对象有Tag内容，有的ImgData对象中没有Tag内容。这也和实际情况相符，如下载一个ubuntu:14.04镜像，该镜像的rootfs中只有最上层的layer才有tag信息，这一层layer的parent Image并不一定存在tag信息。

6.3.3 pullImage

Docker Daemon下载Docker镜像时是通过image id来完成。GetRepositoryData和GetRemoteTags则成功完成了用户传入的repository和tag信息与image id的转换。如请求docker pull ubuntu:14.04中，repository为ubuntu，tag为14.04，则对应的image id为2d24f826。

Docker Daemon获得下载镜像的image id之后，首先查验pullingPool，判断是否有其他Docker Client同样发起了该镜像的下载请求，如果没有的话Docker Daemon才继续下载任务。

执行pullImage函数的源码实现位于./docker/graph/pull.go#L159，如下：

s.pullImage(r, out, img.ID, ep, repoData.Tokens, sf)

而pullImage函数的定义位于./docker/graph/pull.go#L214-L301。图6.1中，可以看到pullImage函数的执行可以分为4个步骤：GetRemoteHistory、GetRemoteImageJson、GetRemoteImageLayer与s.graph.Register()。

GetRemoteHistory的作用很好理解，既然Docker Daemon已经通过GetRepositoryData和GetRemoteTags找出了指定tag的image id，那么Docker Daemon所需完成的工作为下载该image 及其所有的祖先image。GetRemoteHistory正是用于获取指定image及其所有祖先iamge的id。

GetRemoteHistory的源码实现位于./docker/registry/session.go#L72-L101。

获取所有的image id之后，对于每一个image id，Docker Daemon都开始下载该image的全部内容。Docker Image的全部内容包括两个方面：image json信息以及image layer信息。Docker所有image的json信息都由函数GetRemoteImageJSON来完成。分析GetRemoteImageJSON之前，有必要阐述清楚什么是Docker Image的json信息。

Docker Image的json信息是一个非常重要的概念。这部分json唯一的标志了一个image，不仅标志了image的id，同时也标志了image所在layer对应的config配置信息。理解以上内容，可以举一个例子：docker build。命令docker build用以通过指定的Dockerfile来创建一个Docker镜像；对于Dockerfile中所有的命令，Docker Daemon都会为其创建一个新的image，如：RUN apt-get update, ENV path=/bin, WORKDIR /home等。对于命令RUN apt-get update，Docker Daemon需要执行apt-get update操作，对应的rootfs上必定会有内容更新，导致新建的image所代表的layer中有新添加的内容。而如ENV path=/bin, WORKDIR /home这样的命令，仅仅是配置了一些容器运行的参数，并没有镜像内容的更新，对于这种情况，Docker Daemon同样创建一层新的layer，并且这层新的layer中内容为空，而命令内容会在这层image的json信息中做更新。总结而言，可以认为Docker的image包含两部分内容：image的json信息、layer内容。当layer内容为空时，image的json信息被更新。

清楚了Docker image的json信息之后，理解GetRemoteImageJSON函数的作用就变得十分容易。GetRemoteImageJSON的执行代码位于./docker/graph/pull.go#L243，如下：

imgJSON, imgSize, err = r.GetRemoteImageJSON(id, endpoint, token)

GetRemoteImageJSON返回的两个对象imgJSON代表image的json信息，imgSize代表镜像的大小。通过imgJSON对象，Docker Daemon立即创建一个image对象，创建image对象的源码实现位于./docker/graph/pull.go#L251，如下：

img, err = image.NewImgJSON(imgJSON)

而NewImgJSON函数位于包image中，函数返回类型为一个Image对象，而Image类型的定义而下：

type Image struct {
	ID             string            `json:"id"`
	Parent          string            `json:"parent,omitempty"`
	Comment       string            `json:"comment,omitempty"`
	Created         time.Time         `json:"created"`
	Container       string            `json:"container,omitempty"`
	ContainerConfig  runconfig.Config  `json:"container_config,omitempty"`
	DockerVersion    string            `json:"docker_version,omitempty"`
	Author          string            `json:"author,omitempty"`
	Config          *runconfig.Config `json:"config,omitempty"`
	Architecture     string            `json:"architecture,omitempty"`
	OS             string            `json:"os,omitempty"`
	Size            int64

graph Graph
}

返回img对象，则说明关于该image的所有元数据已经保存完毕，由于还缺少image的layer中包含的内容，因此下一个步骤即为下载镜像layer的内容，调用函数为GetRemoteImageLayer，函数执行位于./docker/graph/pull.go#L270，如下：

layer, err := r.GetRemoteImageLayer(img.ID, endpoint, token, int64(imgSize))

GetRemoteImageLayer函数返回当前image的layer内容。Image的layer内容指的是：该image在parent image之上做的文件系统内容更新，包括文件的增添、删除、修改等。至此，image的json信息以及layer内容均被Docker Daemon获取，意味着一个完整的image已经下载完毕。下载image完毕之后，并不意味着Docker Daemon关于Docker镜像下载的job就此结束，Docker Daemon仍然需要对下载的image进行存储管理，以便Docker Daemon在执行其他如创建容器等job时，能够方便使用这些image。

Docker Daemon在graph中注册image的源码实现位于./docker/graph/pull.go#L283-L285，如下：

err = s.graph.Register(imgJSON,utils.ProgressReader(layer, imgSize, 
out, sf, false, utils.TruncateID(id), "Downloading"),img)

Docker Daemon通过graph存储image是一个很重要的环节。Docker在1.2.0版本中可以通过AUFS、DevMapper以及BTRFS来进行image的存储。在Linux 3.18-rc2版本中，OverlayFS已经被内核合并，故从1.4.0版本开始，Docker 的image支持OverlayFS的存储方式。

Docker镜像的存储在Docker中是较为独立且重要的内容，故将在《Docker源码分析》系列的第十一篇专文分析。

6.3.4 配置TagStore

Docker镜像下载完毕之后，Docker Daemon需要在TagStore中指定的repository中添加相应的tag。每当用户查看本地镜像时，都可以从TagStore的repository中查看所有含有tag信息的image。

Docker Daemon配置TagStore的源码实现位于./docker/graph/pull.go#L206，如下：

if err := s.Set(localName, tag, id, true); err != nil {
		return err
	}

TagStore类型的Set函数定义位于./docker/graph/tags.go#L174-L205。Set函数的指定流程与简要介绍如图6.3：


图6.3 TagStore中Set函数执行流程图

当Docker Daemon将已下载的Docker镜像信息同步到repository之后，Docker下载镜像的job就全部完成，Docker Daemon返回响应至Docker Server，Docker Server返回相应至Docker Client。注：本地的repository文件位于Docker的根目录，根目录一般为/var/lib/docker，如果使用aufs的graphdriver，则repository文件名为repositories-aufs。

7.总结

Docker镜像给Docker容器的运行带来了无限的可能性，诸如Docker Hub之类的Docker Registry又使得Docker镜像在全球的开发者之间共享。Docker镜像的下载，作为使用Docker的第一个步骤，Docker爱好者若能熟练掌握其中的原理，必定能对Docker的很多概念有更为清晰的认识，对Docker容器的运行、管理等均是有百利而无一害。

Docker镜像的下载需要Docker Client、Docker Server、Docker Daemon以及Docker Registry四者协同合作完成。本文从源码的角度分析了四者各自的扮演的角色，分析过程中还涉及多种Docker概念，如repository、tag、TagStore、session、image、layer、image json、graph等。

8.作者介绍

孙宏亮，DaoCloud初创团队成员，软件工程师，浙江大学VLIS实验室应届研究生。读研期间活跃在PaaS和Docker开源社区，对Cloud Foundry有深入研究和丰富实践，擅长底层平台代码分析，对分布式平台的架构有一定经验，撰写了大量有深度的技术博客。2014年末以合伙人身份加入DaoCloud团队，致力于传播以Docker为主的容器的技术，推动互联网应用的容器化步伐。
   
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