OpenEuler自带的iSulad容器引擎，性能表现怎么样？

意外的发现

上一篇文章测完OpenEuler的系统性能后，我就琢磨着装个Docker来跑容器。正准备动手的时候，无意间翻到OpenEuler的官方文档（https://docs.openeuler.org/），看到一个东西------iSulad。

文档上说，这是华为开源的轻量级容器引擎，用C语言写的，比Docker更轻量，启动速度更快。我心想：真有这回事？既然OpenEuler自带这个，那我干脆Docker和iSulad都装上，测测看到底怎么样。

说干就干，这才有了今天这篇体验文章。

OpenEuler的云原生特性

在正式测试之前，先说说为什么OpenEuler会自带iSulad。

OpenEuler的云原生定位

OpenEuler 22.03 LTS从设计之初就专注云原生场景，这不是说说而已，而是体现在很多细节上：

内核优化：5.10内核针对容器场景做了大量优化，比如cgroup v2支持、容器调度优化等
轻量化设计：系统自己占用资源少（我上一篇测过，内存占用只有5.2%），给容器留出更多空间
原生集成iSulad：不需要额外安装，OpenEuler仓库就有iSulad，安装部署非常方便

为什么选择iSulad？

华为开发iSulad有自己的考虑：

性能优先：C语言实现，启动速度快，资源占用少
场景聚焦：专注边缘计算、物联网、5G等资源受限场景
精简设计：去掉了一些复杂功能，保留核心能力
这个设计理念其实和OpenEuler的定位很契合：在云边端场景提供高性能的容器解决方案。

安装Docker和iSulad

测试嘛，得有对比才有说服力。我决定把Docker和iSulad都装上。

安装Docker

OpenEuler仓库里有Docker，但版本比较老：

bash 复制代码

# dnf安装Docker
sudo dnf install -y docker-engine

# 查看版本
docker --version
# Docker version 18.09.0

18.09.0这个版本确实有点老了，不过用来做对比测试够了。

安装iSulad

iSulad的安装更简单，也是dnf直接装：

bash 复制代码

# 安装iSulad
sudo dnf install -y iSulad

# 查看版本
isula version
# Version: 2.0.18

安装过程中注意到，iSulad会自动安装一些依赖，包括：

clibcni（CNI网络插件）
lcr（轻量级容器运行时）
lxc（Linux容器）
lib-shim-v2（容器shim）
这些都是容器运行的基础组件，OpenEuler的仓库里都有，安装很顺畅。

版本对比

装完后看看两者的版本信息：

bash 复制代码

Docker:
- Version: 18.09.0
- API version: 1.39
- Go version: go1.17.3
- Built: 2024-05-08

iSulad:
- Version: 2.0.18
- Git commit: chbf3711bc84e5f3ef3147b4e15d85888f33cb39
- Built: 2024-03-19T12:14:14
- OCI config: 1.0.1

两个都是2024年的版本，时间上差不多。

守护进程资源对比

装好之后，第一个要看的就是资源占用。毕竟iSulad号称"轻量级"，得看看是不是真的轻。

bash 复制代码

# 查看Docker守护进程
ps aux | grep dockerd
# dockerd占用内存：80.5MB (80576 KB)

# 查看iSulad守护进程  
ps aux | grep isulad
# isulad占用内存：32.0MB (32860 KB)

差距很明显：iSulad的守护进程只占Docker的40%！

这个差距主要来自：

语言差异：C语言 vs Go语言，C更接近底层，内存管理更精细
功能聚焦：iSulad去掉了Docker的很多复杂功能，只保留核心能力
架构设计：iSulad的架构更精简
对于边缘设备或资源受限的环境，这30多MB的差距还是挺可观的。

镜像拉取：第一个坑

测试容器启动速度之前，得先拉个镜像。这里遇到了第一个坑。

Docker拉镜像超时

bash 复制代码

docker pull alpine:latest
# Error: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": 
# net/http: request canceled while waiting for connection

Docker Hub在国内访问有问题，这个大家都懂。配置个镜像加速器：

bash 复制代码

# 配置Docker镜像加速
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://dockerproxy.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://docker.nju.edu.cn"
  ]
}
EOF

# 重启Docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

配置完就能正常拉取了。

iSulad拉镜像：踩了几个坑

iSulad这边问题更多一些：

坑1：镜像名称必须完整

bash 复制代码

# 这样不行
isula pull alpine:latest
# Error: Invalid image name, no host found

# 必须写完整路径
isula pull docker.io/library/alpine:latest

Docker会自动补全docker.io/library/，但iSulad不会，必须写全。这可能是为了更明确的镜像来源管理。

坑2：配置文件字段错误

我一开始照着Docker的配置改iSulad的/etc/isulad/daemon.json，结果服务启动失败：

bash 复制代码

{
    "registry-mirrors": [...],
    "default-namespace": "library"  // ❌ 错误！
}

正确的字段名是default-ns，不是default-namespace！改过来才正常：

bash 复制代码

{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io"
    ],
    "default-ns": "library"  // ✅ 正确
}

配好之后，iSulad也能正常拉取镜像了。

经验总结：虽然iSulad兼容Docker镜像，但配置字段和命令参数还是有差异的，迁移时要注意。

容器启动速度对比

镜像拉好了，开始测试容器启动速度。这是iSulad号称的优势，看看实际表现如何。

Docker的启动速度

bash 复制代码

# Docker启动alpine容器，循环10次
for i in {1..10}; do
  time docker run --rm alpine:latest echo "test"
done

测试结果：

第1次：1.117秒
第2次：1.019秒
第3次：0.999秒
第4-6次：约1秒左右
平均时间：约1.0秒

iSulad的启动速度

bash 复制代码

# iSulad启动alpine容器，循环10次  
for i in {1..10}; do
  time isula run --rm alpine:latest echo "test"
done

测试结果：

第1次：0.388秒
第2次：0.355秒
第3次：0.358秒
第4-6次：约0.35秒左右
平均时间：约0.35秒

对比结论

引擎平均启动时间速度对比

Docker 1.0秒基准

iSulad 0.35秒快2.86倍 🚀

iSulad的启动速度确实快了接近3倍！

这个差距主要来自：

C语言的性能优势：执行效率更高
精简的启动流程：iSulad的启动链路更短
轻量级运行时：lcr比Docker的containerd更轻量
对于需要频繁启动容器的场景（比如Serverless、边缘计算），这个速度优势很明显。

容器资源占用对比

启动速度快是一方面，运行起来占用资源如何呢？

跑同样的nginx容器，看看资源占用：

bash 复制代码

# iSulad的nginx
isula stats --no-stream nginx-isula
# CPU: 0.00%
# 内存: 2.64 MiB / 3.33 GiB (0.08%)

# Docker的nginx
docker stats --no-stream nginx-docker
# CPU: 0.00%
# 内存: 2.63 MiB / 3.33 GiB (0.08%)

容器本身的资源占用基本一致，毕竟跑的是同样的nginx镜像。

但别忘了守护进程的差异：

dockerd：80MB
isulad：32MB
加起来的话，iSulad方案整体节省了约50MB内存。

实际应用性能测试

光看启动速度还不够，还得看实际跑服务的性能。我用ab（Apache Bench）工具压测了一下nginx。

测试说明

网络模式的差异：

Docker：用端口映射（-p 8080:80），通过bridge网络访问
iSulad：用host网络（--net=host），直接使用主机网络
为什么iSulad用host网络？
因为iSulad不支持-p参数做端口映射！这是它和Docker的一个重要区别。
iSulad的定位是轻量级，去掉了很多复杂的网络功能。如果要对外暴露服务，只能：

用host网络模式（容器直接用主机网络）
或者配置CNI网络插件（需要额外配置，比较复杂）

Docker的性能表现

bash 复制代码

ab -n 10000 -c 100 http://localhost:8080/

测试结果：

QPS：15089.72 [#/sec]
平均响应时间：6.627 ms
总耗时：0.663 秒
传输速率：12496.17 KB/s

iSulad的性能表现

bash 复制代码

ab -n 10000 -c 100 http://localhost:80/

试结果：

QPS：32507.01 [#/sec]
平均响应时间：3.076 ms
总耗时：0.308 秒
传输速率：26919.86 KB/s

性能对比

暂时无法在飞书文档外展示此内容

iSulad的性能表现是Docker的2倍多！

需要说明：这个对比不完全公平，因为：

Docker用bridge网络+端口映射，多了docker-proxy这一层转发
iSulad用host网络，直接访问，没有额外开销
但这恰恰说明了iSulad的设计理念：用最直接的方式，获得最好的性能。

OpenEuler在云原生场景的优势

测完之后，我对OpenEuler的云原生定位有了更深的理解。

原生集成，开箱即用

不像其他Linux发行版，需要手动添加仓库才能装Docker。OpenEuler的官方仓库就有iSulad：

bash 复制代码

# 搜索容器相关软件
dnf search container

# 直接安装，无需配置额外源
dnf install -y iSulad

这种原生集成的好处是：

版本匹配：iSulad经过OpenEuler官方测试，兼容性有保障
安装简单：不用折腾，dnf一键装好
生态统一：容器运行时、CNI插件、镜像工具都在官方仓库

性能优化
OpenEuler 22.03 LTS的5.10内核针对容器做了很多优化：

cgroup v2支持：更好的资源隔离和限制
容器调度优化：减少容器启动的系统开销
网络性能提升：优化了容器网络的数据路径
从我的测试数据看，这些优化确实有效果：
容器启动快（iSulad 0.35秒）
性能表现好（iSulad 32K QPS）
资源占用低（守护进程只占32MB）

场景聚焦
OpenEuler的目标场景很明确：服务器、云、边缘计算。
iSulad的定位也是如此：

✅ 边缘计算：资源受限，需要轻量级方案
✅ 物联网：设备多，容器启动频繁
✅ 5G MEC：低延迟要求，性能优先
⚠️ 传统应用：如果需要Docker的完整功能，还是用Docker
这种聚焦的好处是，在特定场景下能做到极致。

总结

这次体验下来，最大的感受是：OpenEuler在云原生方面确实下了功夫。

不是简单地支持容器，而是：

原生集成iSulad：不用额外折腾，官方仓库直接装
内核优化：5.10内核针对容器场景做了大量优化
性能表现：实测数据证明，性能确实不错
从测试数据看：

守护进程轻量：iSulad只占32MB
启动速度快：容器启动只要0.35秒
性能优秀：应用QPS达到32K
当然，iSulad也有局限性，比如不支持端口映射、生态不如Docker丰富。但对于边缘计算、物联网、资源受限场景，这些局限往往不是问题，性能和轻量化才是关键。
如果你正好在用OpenEuler，又需要跑容器，不妨试试iSulad。性能表现可能会让你眼前一亮。