当我们开始接触 Docker 容器时，有一个很重要的原则就是 “一个容器只运行一个进程”。

这是因为 Docker 容器与传统虚拟机不同，它并非一个独立的操作系统，而是通过 Linux 的 Namespace 和 Cgroups 技术实现的进程隔离环境。

简单来说，容器实际上是一个特殊的进程，它拥有独立的命名空间，无法感知到宿主机上的其他进程。

话虽如此，但在实际场景中，某些情况下需要在单个容器内运行多个进程，比如：

紧密耦合的进程
- 遗留系统迁移：重构成本过高时，在容器内管理紧密耦合的进程更为务实
- 共享关键资源：多个进程需共享 GPU 或共享内存段时，放在同一容器可简化资源管理
辅助进程与 Sidecar 模式
- 日志收集/监控代理：专门进程负责收集转发主进程的日志与指标
- 本地缓存或代理：运行轻量级缓存服务（如 Redis）或代理，为主进程提供加速功能
开发与调试场景
- 开发阶段同时启动应用和依赖组件（如数据库），简化本地环境搭建
- 开发沙箱需要将 code-server 与 dev-server 集成到同一个容器内，共享代码、资源

应用层多进程 vs 容器层多进程

在讨论之前，需要先区分两个容易混淆的概念：应用层多进程 和 容器层多进程。

应用层多进程

应用层多进程是指应用程序自身的进程模型，典型代表是 Python Web 服务器如 Gunicorn、uWSGI。

FROM python:3.13-slim

COPY app /app
COPY requirements.txt /app

RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt

WORKDIR /app

# 通过 Gunicorn 启动多个 worker 进程
CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:8000", "app:app"]

使用 Gunicorn 时：

容器只有一个主进程：Gunicorn Master 进程（PID 1）
Gunicorn 内部管理多个 Worker 子进程，由 Master 进程负责管理

进程树结构：


PID 1: gunicorn master
├── PID 10: gunicorn worker 1
├── PID 11: gunicorn worker 2
├── PID 12: gunicorn worker 3
└── PID 13: gunicorn worker 4

使用 Gunicorn 的优点：

符合容器最佳实践：容器只有一个主进程（Gunicorn Master）
应用自身管理：Gunicorn 负责 Worker 的启动、监控、重启
信号处理完善：Gunicorn Master 正确处理 SIGTERM，优雅关闭所有 Worker
资源共享：Worker 进程可以共享内存、Socket 等资源

容器层多进程

容器层多进程是指在容器内运行 多个独立 的服务进程，这些进程通常是不同的应用程序。

FROM ubuntu:24.04

# 安装 nginx 和 Python
RUN apt-get update && apt-get install -y nginx python3

# 同时运行两个独立的服务
# 1. Nginx（反向代理）
# 2. Python 应用（后端服务）

# 使用进程管理工具
COPY supervisord.conf /etc/supervisor/conf.d/

CMD ["/usr/bin/supervisord"]

使用 supervisord 时：

存在多个独立的服务：Nginx 和 Python 应用是两个完全不同的程序
需要进程管理工具：需要 supervisor / s6-overlay 来管理这些服务

进程树结构：


PID 1: supervisord
├── PID 10: nginx master
│   ├── PID 20: nginx worker 1
│   └── PID 21: nginx worker 2
└── PID 11: python app.py

关键对比

	应用层多进程	容器层多进程
进程关系	父子进程，同一应用	独立进程，不同应用
管理者	应用程序自身（Gunicorn Master）	外部进程管理器（supervisor / s6）
主进程	应用程序（符合单进程原则）	进程管理器
典型场景	Web 服务器（并发处理请求）	运行多个独立服务（nginx + app）
复杂度	简单（应用参数）	较复杂（需配置文件）
信号处理	应用内置	依赖管理工具
资源共享	可以共享内存、Socket 等资源	仅限同一容器内进程间共享

多进程管理的挑战

在容器中运行多个进程会面临以下技术挑战：

僵尸进程问题

当容器的主进程（PID 1）不是一个合格的 init 进程时，子进程退出后可能变成僵尸进程。这是因为：

在 Unix / Linux 系统中，子进程退出后需要父进程调用 wait() 来回收资源
如果父进程没有正确处理 SIGCHLD、SIGTERM 等信号，子进程就会变成僵尸进程
僵尸进程会占用进程表项，长期累积可能导致系统无法创建新进程

信号处理问题

容器的主进程（PID 1）需要正确处理和转发信号：

Docker 发送的 SIGTERM 信号需要被正确接收和处理
需要将信号转发给所有子进程，确保优雅关闭
普通应用程序通常不具备这种信号处理能力

进程生命周期管理

如何启动多个进程并控制启动顺序
如何监控进程状态，在进程崩溃时自动重启
如何协调多个进程的关闭顺序

常见解决方案

Shell 脚本

最简单但不推荐的方式是使用 shell 脚本：

FROM ubuntu:24.04

COPY start.sh /start.sh
RUN chmod +x /start.sh

CMD ["/start.sh"]

#!/bin/bash
# start.sh

# 启动第一个服务
/usr/bin/service1 &

# 启动第二个服务
/usr/bin/service2 &

# 保持容器运行
wait

缺点：

Shell 不是合格的 init 进程，无法正确处理僵尸进程
信号处理不完善，可能导致进程无法优雅关闭
缺乏进程监控和自动重启机制

tini / dumb-init

tini 和 dumb-init 是专为容器设计的轻量级 init 系统，主要解决僵尸进程和信号转发问题。

tini

FROM ubuntu:24.04

# 安装 tini
RUN apt-get update && apt-get install -y tini

# 使用 tini 作为入口点
ENTRYPOINT ["/usr/bin/tini", "--"]

# 启动脚本
CMD ["/start.sh"]

dumb-init

FROM ubuntu:24.04

# 安装 dumb-init
RUN apt-get update && apt-get install -y dumb-init

# 使用 dumb-init 作为入口点
ENTRYPOINT ["/usr/bin/dumb-init", "--"]

# 启动脚本
CMD ["/start.sh"]

优点：

✅ 正确回收僵尸进程
✅ 转发信号给所有子进程
✅ 极其轻量（几百 KB）

缺点：

❌ 不提供进程监控和自动重启
❌ 不支持复杂的启动顺序控制

适用场景：

只需要基本的 init 功能，进程管理由其他方式（如 Kubernetes / docker-compose）负责。

supervisor

supervisor 是一个成熟的进程管理工具，提供完整的进程监控和管理功能。

FROM ubuntu:24.04

# 安装 supervisor
RUN apt-get update && apt-get install -y supervisor

# 复制配置文件
COPY supervisord.conf /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf

# 通过 supervisord 进程托管其他子进程
CMD ["/usr/bin/supervisord", "-c", "/etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf"]

配置示例：

[supervisord]
nodaemon=true
user=root
logfile=/var/log/supervisor/supervisord.log
pidfile=/var/run/supervisord.pid

[program:nginx]
command=/usr/sbin/nginx -g "daemon off;"
autostart=true
autorestart=true
...

[program:app]
command=/usr/local/bin/python /app/main.py
autostart=true
autorestart=true
...

优点：

✅ 完善的进程监控和自动重启
✅ 灵活的配置选项
✅ 提供 Web 管理界面（可选）
✅ 支持进程优先级和依赖关系

缺点：

❌ 相对较重（Python 依赖）
❌ 信号处理不够完善

适用场景：需要完整的进程管理功能，对容器大小不敏感。

s6-overlay

s6-overlay 是基于 s6 进程监控套件的容器化解决方案，专为容器环境设计。

FROM ubuntu:24.04

# 下载并安装 s6-overlay
ARG S6_OVERLAY_VERSION=v3.2.1.0
ADD https://github.com/just-containers/s6-overlay/releases/download/${S6_OVERLAY_VERSION}/s6-overlay-noarch.tar.xz /tmp
ADD https://github.com/just-containers/s6-overlay/releases/download/${S6_OVERLAY_VERSION}/s6-overlay-x86_64.tar.xz /tmp

RUN tar -C / -Jxpf /tmp/s6-overlay-noarch.tar.xz \
    && tar -C / -Jxpf /tmp/s6-overlay-x86_64.tar.xz \
    && rm -rf /tmp/*.tar.xz

ENTRYPOINT ["/init"]

服务配置目录结构：

/etc/s6-overlay/s6-rc.d/
├── nginx/
│   ├── type          # 内容: longrun
│   ├── run           # 启动脚本
│   └── finish        # 清理脚本（可选）
├── app/
│   ├── type
│   ├── run
│   └── dependencies.d/
│       └── nginx     # 依赖 nginx 先启动
└── user/
    └── contents.d/
        ├── nginx
        └── app

nginx 服务示例：

#!/command/execlineb -P
# /etc/s6-overlay/s6-rc.d/nginx/run

nginx -g "daemon off;"

app 服务示例：

#!/command/execlineb -P
# /etc/s6-overlay/s6-rc.d/app/run

cd /app
exec python main.py

执行机制

flowchart LR
    A[容器启动<br>ENTRYPOINT /init] --> B[s6-init 阶段<br>准备运行时环境]
    
    B --> C{s6-rc 阶段<br>转换服务状态}
    C --> D[执行 oneshot 服务<br>（初始化脚本）]
    D --> E[启动 longrun 服务<br>（守护进程）]
    E --> F[容器服务就绪]
    
    F --> G{监听事件}
    G --> H{收到停止信号?}
    H --> |是| I[s6-init 阶段<br>发送信号给服务树]
    I --> J[执行清理脚本]
    J --> K[容器优雅退出]
    H --> |否| G

`s6-init` 阶段：主入口

这个阶段由 /init 脚本主导，它作为容器的主进程，承担着以下职责：

主进程管理：它作为所有进程的父进程（PID 1），负责回收僵尸进程，确保系统资源不被占用。
信号代理：/init 会将 SIGTERM 信号传递给所有被它监督的子进程，从而实现整个容器内进程树的优雅关闭。
环境准备：/init 可根据 /etc/fix-attrs.d/ 和 /etc/cont-init.d/ 中的配置执行环境准备工作，为后续服务的启动提供基础。
数据清理：/init 也可根据 /etc/cont-finish.d/ 中的配置，在容器进程退出后，进行数据清理工作。

`s6-rc` 阶段：服务依赖管理与状态转换

服务启动和依赖管理的核心引擎是 s6-rc。它通过读取 /etc/s6-overlay/s6-rc.d/ 目录下的配置文件来工作。

每个服务（例如 Web 服务器或数据库）在此目录下都有一个属于自己的子目录，其中包含几个关键文件：

type：明确服务的类型，最常见的是 longrun（长期运行的服务，如 Nginx）和 oneshot（只执行一次的脚本，如 Migration）。
dependencies：可选的纯文本文件，其中可以列出此服务所依赖的其他服务名称。s6-rc 会严格根据这些依赖关系来决定服务的启动顺序。
run：可执行的脚本文件，包含了启动该服务的具体命令。

s6-rc 能够根据这些配置，自动解析依赖关系，并形成一个正确的服务启动序列，彻底解决了手动管理启动顺序的繁琐和不可靠问题。

优点：

✅ 专为容器设计，轻量高效
✅ 完善的进程监控和自动重启
✅ 优雅的信号处理和关闭流程
✅ 支持服务依赖关系
✅ 支持初始化脚本和环境变量处理

缺点：

❌ 学习曲线较陡峭
❌ 配置相对复杂

适用场景：

生产环境中需要可靠的多进程管理，追求轻量和高效。

方案对比

特性	Shell 脚本	tini / dumb-init	supervisor	s6-overlay
僵尸进程回收	❌	✅	✅	✅
信号转发	❌	✅	⚠️	✅
进程监控	❌	❌	✅	✅
自动重启	❌	❌	✅	✅
依赖管理	❌	❌	⚠️	✅
镜像大小	最小	很小	中等	小
配置复杂度	简单	简单	中等	较复杂

实践建议

优先考虑容器编排

在大多数情况下，应该优先使用 Kubernetes、Docker Compose 等容器编排工具来管理多个服务，而不是在单个容器内运行多个进程。

# docker-compose.yml
version: "3"
services:
  nginx:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"

  app:
    image: myapp:latest
    depends_on:
      - nginx

合适的工具

简单场景：只需要基本的 init 功能 → 使用 tini 或 dumb-init
开发环境：需要快速启动多个服务 → 使用 supervisor
生产环境：需要可靠的进程管理 → 使用 s6-overlay
遗留系统：无法拆分的紧密耦合服务 → 使用 s6-overlay 或 supervisor

最佳实践

日志管理：确保所有进程的日志输出到 stdout / stderr，便于容器日志收集
健康检查：配置 Docker 健康检查，监控容器内所有关键进程
优雅关闭：确保所有进程能够正确响应 SIGTERM 信号
资源限制：为容器设置合理的 CPU 和内存限制
监控告警：使用 Prometheus 等工具监控容器内进程状态

总结

虽然 Docker 提倡”一个容器一个进程”的原则，但在某些特定场景下，在容器内运行多个进程是合理且必要的。

关键是选择合适的工具来管理这些进程：

对于简单场景，tini 或 dumb-init 足以解决基本问题
对于需要完整进程管理的场景，s6-overlay 是最佳选择
对于快速开发和原型验证，supervisor 提供了良好的平衡

无论选择哪种方案，都要确保正确处理僵尸进程、信号转发和优雅关闭，这样才能构建稳定可靠的容器化应用。

参考资料

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