docker学习1:docker前世今生
Docker简介
Docker是2013发起的一个项目,早在2013年,Docker自诞生起,就是整个技术界的明星项目,当时我还在上海实习,就在各种技术媒体上看到了Docker的介绍文章,很多技术媒体宣称docker是一项技术突破,并且是一次技术革命,可惜当时由于本身是一个Android Framework开发者,眼界很低,对于这种OS虚拟化技术有点不屑一顾,而今转后台后才发现这项技术的重要性
Docker的特征
Docker是一个云开源项目,托管在github,任何人都可以通过 git clone 或者fork参与进来,本身是基于linux的容器技术,采用当时如日中天google新推出的Go语言实现。采用apache 2.0协议开源。
Go语言与Docker
相比Go语言与其它语言的对比,国内外很多技术媒体都有列举,在Docker领域,Go语言相比其它语言的优势在于
- 相对于C/C 开发难度低,支持向前兼容,运维维护成本小
- 相对于python,生成的是静态文件,有效的避免的低级错误,并且性能高一个等级
- 并发性好,内存占用低
- 部署简单,毕竟生成的静态文件,有glibc的地方就能运行
一门语言当然也有自己的缺点,比如,内存回收延迟久,图片处理库有bug,对包版本要求严格等一些问题,但是瑕不掩瑜,一个开发成本极其简单,性能优良,部署简单的语言与Docker简直就是 天作之合
至于Go语言的优势,在Go的社区中都有非常详尽的讨论,这里不多讲
Docker的目标
Docker的是一个轻量级的操作系统虚拟化解决方案。 主要目标,用官网的概括来说就是“Build,Ship and Run Any App,Anywhere”:编译,装载任何App,在任何地方都可以运行,我们大概理解就是一个容器,实现了对应用的封装,部署,运行等生命周期管理,只要在glibc的环境下,到处都可以运行。
这点在企业的云服务部署是有非常广泛的应用前景。后面我们将详细讨论。
Docker的引擎
Docker的是基于Linux自带的(Linux。 Containers,LXC)技术,在LXC上,Docker进行了近一步封装。正因为如此,Docker只能在Linux环境下运行,当然,前段时间docker终于支持OSX和Windows了,虽然还是体验尝鲜版,但更加方便开发者去开发了!
Docker的原理
其实前面讲了这么多,Docker的原理已经不言而喻,这里用IBM的解释就是
容器有效的将单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中,以便更好的在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。与虚拟化相比,这样既不需要指令级模拟,也不需要即时编译。容器可以在核心CPU本地运行指令,而不需要任何专门的解释机制。此外,也避免了准虚拟化(paravirtualization)和系统调用替换中的复杂性。
简而言之就是,Docker是一个盒子,一个盒子装一个玩具,无论你丢在哪里,你给他通电(glibc),他就能运行。你的玩具大就用大盒子,小玩具就用小盒子。
两个应用之间的环境是环境是完全隔离的,建立通信机制来互相调用。容器的创建和停止都十分快速(秒级),容器自身对资源的需求十分有限,远比虚拟机本身占用的资源少。
Docker VS VM
Docker与虚拟机(虚拟机)的区别可以看:

左图是虚拟机的工作原理图,对资源进行抽象,着重体现在硬件层面的虚拟化上,这种方式增加了两场调用链,对性能的损耗比较大,而且还会占用大量的内存资源
有图是Docker的工作原理图,属于OS级别的虚拟化,kernel通过创建多个镜像来隔离不同的app进程,由于kernel是是共享,而且本身linux image也不大,性能损耗几乎可以不计,而且内存占用也不大,大大节约了设备成本。
Docker架构总览

最核心的是 Docker Daemon我们称之为Docker守护进程,也就是Server端,Server端可以部署在远程,也可以部署在本地,因为Server端与客户端(Docker Client)是通过Rest API进行通信。
docker CLI 实现容器和镜像的管理,为用户提供统一的操作界面,这个 客户端提供一个只读的镜像,然后通过镜像可以创建一个或者多个容器(container),这些容器可以只是一个RFS(Root File System),也可以是一个包含了用户应用的RFS。容器在docker Client中只是一个进程,两个进程是互不可见的。
用户不能与server直接交互,但可以通过与容器这个桥梁来交互,由于是操作系统级别的虚拟技术,中间的损耗几乎可以不计
注:
CLI:command line interface。命令行接口.
RFS:Root File System 根文件系统.
Image & Container
在docker中,我们重点关注的就是镜像和容器了。因为在实际应用中,我们封装好镜像,然后通过镜像来创建容器,在容器运行我们的应用就好了。而server端掌控网络和磁盘,我们不用去关心,启动docker sever 和 docker client都是一条命令的事情。后面会详细讲docker的启动过程。
Image: 一个只读的镜像模板。可以自己创建一个镜像也可以从网站上下载镜像供自己使用。镜像包含了一个RFS.一个镜像可以创建很多容器。
Container:由docker client通过镜像创建的实例,用户在容器中运行应用,一旦创建后就可以看做是一个简单的RFS,每个应用运行在隔离的容器中,享用独自的权限,用户,网络。确保安全与互相干扰
两者在创建后,都是一堆layer的统一视角,唯一的却别是镜像最上面那一层是只读的,不可以修改,但是容器最上面一层是rw的,提供给用户操作
repository:仓库,这个东西没有单独介绍不是因为它不重要,而是因为之前做个比较多的Android源码编译,所以这里就没有仔细往下看,大概就是一个镜像库,最大的是docker hub,类似于google 的aosp,当然也可以本地搭,比如mig事业群就有自己的repo。
Docker的应用
最后,这里讲一下docker的应用作为本文的终结。
A:为什么会想起来学习docker技术
2016年年中的时候,我转做后台,经历了一段时间的时候痛苦转型后,中学摸到了门槛,年底赶上事业群的服务器docker化,那段时间非常痛苦,因为相对实体机或者虚拟机,各种问题频出,因为虚拟机或者实体机是不会迁移的,我们部署一套服务后会有一些依赖库需要安装,但是那段时间docker经常迁移,之前也没有接触过docker,导致问题频出。
到2017年4月的时候,docker基本稳定下来,我们也开始享受docker带来的种种便利,比如:
- 发布服务再也不用care服务器的运行环境了,所有的服务器都是自动分配docker,自动部署,自动安装,自动运行
- 再也不用担心其他服务引起的磁盘问题,cpu问题,系统问题了。之前我们固定在一台idc上发布我们所有的服务,导致后面这台idc上挂了200多个服务,日志文件经常导致磁盘爆满,一旦磁盘爆满,200多个服务就要挂掉一半服务。
- 更好的资源利用,因为今年还没有数据出来,但个人预计是会给公司节省一半的服务器资源,既避免了资源浪费的同时,又保证了服务的稳定运行
- 自动迁移,学历了docker后,我们可以自己制作镜像,后面服务迁移的时候,只要使用我们自己的镜像,无论怎么迁移都不会出现任何问题
- 对于运维来说,管理更加方便了。
目前MIG事业群已经全面接入了docker,也证明了docker容器技术的成功性。
PS:
- edhat 已经集中支持 Docker
- Google 在PaaS 产品中广泛应用。
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