Docker筆記（一）：什麼是Docker

【空山新雨】發表於2019-07-15
Docker筆記

原文地址： http://blog.jboost.cn/2019/07/13/docker-1.html 

1. 前言

接觸Docker也有兩年多了，斷斷續續玩過一些應用場景，如安裝一些常用工具服務，部署業務專案，基於gitlab+jenkins pipeline+docker的CI/CD實現等。瞭解其基本知識與操作，但不能說深度掌握，故藉此系列進行梳理與學習，也希望對有意學習Docker的人提供參考。

2. Docker簡介

Docker最初是dotCloud公司（後來也改名為Docker）的一個內部專案，於2013年3月開源。Docker使用Google推出的Go語言實現，基於Linux核心的cgroup、namespace、Union FS等技術（先不用急著瞭解這些都是啥），對程式進行隔離，是作業系統層面的虛擬化技術。相對於傳統的硬體層面的虛擬化技術（虛擬機器），Docker顯得更為輕量化。下圖為傳統虛擬機器與Docker的結構對比
vm-docker

由上圖可看出傳統虛擬機器技術是在硬體層面虛擬出一套硬體（CPU、記憶體、磁碟、網路卡等）後，在其上執行一個完整的作業系統，再在作業系統上執行應用程式；而Docker的應用程式是直接執行在宿主機的核心上，也不需要進行硬體虛擬，因此，Docker要比傳統虛擬機器更為輕便。

總結Docker相對傳統虛擬化技術的優勢如下：

  1. 更高的資源利用率：Docker不需要硬體虛擬與執行完整作業系統的開銷，所以資源利用率更高，同樣配置的主機，採用Docker往往可以執行更多數量的應用。
  2. 更高效的使用體驗：在作業系統上安裝一些常用軟體，如mysql，redis等，往往需要折騰好一陣，有些還要手動安裝各種依賴，而採用Docker，可能幾行命令就可以讓一個服務快速執行起來。
  3. 一致的執行環境：Docker映象功能可以把程式執行需要的環境進行封裝，確保程式在開發、測試、生產環境都能保持一致性，避免因環境不一致導致程式執行異常。
  4. CI/CD支援：使用Docker可以定製映象來實現持續整合、持續部署，如基於gitlab + jenkins pipeline + docker的自動化部署。
  5. 更輕鬆的維護：因為Docker保證了執行環境的一致性，因此應用的遷移或縮放將變得很容易；Docker的分層儲存與映象技術，也使得應用重複部分的複用變得更簡單，基於基礎映象可以進一步擴充套件定義自己的映象，也可以直接使用官方映象來使用。

3. Docker的基本架構

Docker的基本架構圖如下
docker-arch

主要包括幾部分：

  1. Docker daemon（Docker守護程式 dockerd）：Docker的執行引擎，負責監聽處理Docker客戶端請求與管理Docker相關物件，如映象、容器、網路、資料卷等。一個Docker守護程式可與其它Docker守護程式進行通訊，作為Docker服務進行管理。
  2. Docker client（Docker客戶端 docker）：Docker客戶端（docker CLI命令）是大多數使用者用來與Docker守護程式互動的方式，比如你在命令列執行docker run，Docker客戶端將傳送該命令請求到Docker守護程式，由守護程式執行。Docker客戶端可通過REST API, UNIX Socket或網路介面來與Docker守護程式進行通訊，並且可與多個Docker守護程式進行通訊。
  3. Docker Registry（Docker註冊中心）：用來儲存Docker映象的倉庫，類似於Maven的Nexus。Docker官方提供了一個公共映象倉庫Docker Hub（ https://hub.docker.com/ ），docker相關命令預設會從Docker Hub上搜尋與下載映象，我們可以配置一些國內映象倉庫地址來進行加速，甚至搭建自己的私有映象倉庫。
  4. Docker Objects：Docker管理的物件，主要包括映象、容器、網路、資料卷等。

4. Docker的用途

根據第二部分Docker的優勢及筆者的經驗來看，目前Docker主要用於

  1. 常用軟體服務的搭建執行，如Mysql、Redis、Nginx等
  2. 業務服務的釋出部署，尤其是基於SpringBoot的微服務
  3. CI/CD實現，結合Gitlab的webhook，Jenkins的pipeline，實現自動化整合與部署
  4. 快速的彈性伸縮，在容器叢集化管理的場景中，如Swarm、K8s解決方案中，可基於容器對服務進行快速的彈性伸縮來應對業務量的突發情況
  5. 執行環境封裝，如一些深度學習框架模型，打成Docker映象的方式進行釋出，可以快速在不同的環境中執行起來
  6. …

5. 總結

在微服務架構、DevOps這些概念盛行的時代，容器化技術變得越來越重要，幾乎成為每一位開發人員需要掌握的技能。本系列文章是筆者基於自身實踐及相關文獻參考，對Docker相關技術進行整理，歡迎關注，共同學習。


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