Containerd 镜像列表去重机制解析与优化方案
2025-05-12 05:36:54作者:晏闻田Solitary
在容器运行时领域,containerd作为核心组件被广泛使用。近期社区发现了一个关于镜像列表显示重复项的问题,本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及可行的解决方案。
问题现象分析
当用户通过不同接口操作containerd时,会出现镜像列表显示重复项的情况。具体表现为:
- 通过CRI接口(如crictl)拉取的镜像
- 通过ctr命令行工具或nerdctl查看镜像列表时
- 同一镜像会以不同引用形式多次出现
这种重复显示不仅影响用户体验,在镜像数量较多时还会造成管理上的困扰。问题的本质在于containerd内部不同模块对镜像存储的处理方式存在差异。
技术背景与原因剖析
containerd的镜像存储系统采用分层设计:
-
CRI插件层:实现Kubernetes容器运行时接口
- 使用独立的imageStore进行镜像管理
- 在存储前会进行去重处理
-
核心存储层:直接操作元数据数据库
- 通过metadata模块直接读写数据库
- 不进行自动去重处理
这种架构差异导致当镜像通过不同路径进入系统时:
- CRI插件写入的镜像会经过去重处理
- 直接通过底层接口写入的镜像则保留原始记录
- 查询时不同路径获取的结果不一致
解决方案探讨
社区提出了两种可行的技术方案来解决这个问题:
方案一:查询时去重
在核心的List操作中增加去重逻辑,基于镜像内容的digest进行过滤:
digestSet := make(map[string]bool)
for _, image := range images {
if !digestSet[image.Target.Digest.String()] {
digestSet[image.Target.Digest.String()] = true
filteredImages = append(filteredImages, image)
}
}
优点:
- 实现简单直接
- 不影响现有存储逻辑
- 统一所有接口的显示效果
缺点:
- 只是显示层处理,数据库中仍存在冗余
- 可能掩盖底层数据问题
方案二:写入时校验
在CRI插件创建镜像引用时,先检查是否已存在相同digest的镜像:
existingImages, _ := c.images.List(ctx)
for _, existing := range existingImages {
if newImage.Target.Digest == existing.Target.Digest {
return nil // 已存在,不再创建
}
}
c.images.Create(ctx, newImage)
优点:
- 从根本上解决数据冗余
- 保持数据一致性
- 减少存储空间占用
缺点:
- 需要修改现有创建逻辑
- 可能影响性能(需要先查询)
技术决策建议
从系统设计的角度,方案二更为理想,因为它:
- 遵循了"单一事实来源"原则
- 保持了数据层的干净整洁
- 避免了后续可能出现的依赖问题
但方案一作为短期解决方案也有其价值,可以快速解决问题而不影响现有架构。
总结
containerd作为容器生态的核心组件,其设计需要兼顾灵活性和一致性。这个镜像列表显示问题反映了不同抽象层次间的协调挑战。通过深入分析问题本质,我们不仅能解决当前问题,还能为系统未来的可维护性打下良好基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219