Docker

Docker简介

什么是虚拟化

    在计算机中,虚拟化(英语:Virtualization)是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现出来,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。
    在实际的生产环境中,虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的重组重用,透明化底层物理硬件,从而最大化的利用物理硬件。
    虚拟化技术有很多,例如:软件虚拟化、硬件虚拟化、内存虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化、服务器虚拟化、虚拟机等等。

什么是Docker

容器技术

    在计算机的世界中,容器拥有一段漫长且传奇的历史。容器与管理程序虚拟化 (hypervisor virtualization,HV)有所不同,管理程序虚拟化通过中间层将一台或者多台独立 的机器虚拟运行与物理硬件之上,而容器则是直接运行在操作系统内核之上的用户空间。因 此,容器虚拟化也被称为“操作系统级虚拟化”,容器技术可以让多个独立的用户空间运行 在同一台宿主机上。

Docker

    Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。
    Docker的主要目标是“Build,Ship and Run Any App,Anywhere”,也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理,使用户的APP(可以是一个WEB应用或数据库应用等等及其运行环境能够做到“一次封装,到处运行”
    Linux 容器技术的出现就解决了这样一个问题,而 Docker 就是在它的基础上发展过来的。将应用运行在 Docker 容器上面,而 Docker 容器在任何操作系统上都是一致的,这就实现了跨平台、跨服务器。只需要一次配置好环境,换到别的机子上就可以一键部署好,大大简化了操作
    Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口,更重要的是容器性能开销极低。
    Docker支持将软件编译成一个镜像;然后在镜像中各种软件做好配置,将镜像发布出去,其他使用者可以直接使用这个镜像。运行中的这个镜像称为容器,容器启动是非常快速的。类似windows里面的ghost操作系统,安装好后什么都了;
    Docker解决了运行环境和配置问题软件容器,方便做持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术。

Docker的工作原理

    Docker是一个Client-Server结构的系统,Docker守护进程运行在主机上, 然后通过Socket连接从客户端访问,守护进程从客户端接受命令并管理运行在主机上的容器。 容器,是一个运行时环境,就是我们前面说到的集装箱。

虚拟机与Docker对比

    虚拟机(virtual machine)就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统,比如在Windows 系统里面运行Linux 系统。应用程序对此毫无感知,因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样,而对于底层系统来说,虚拟机就是一个普通文件,不需要了就删掉,对其他部分毫无影响。这类虚拟机完美的运行了另一套系统,能够使应用程序,操作系统和硬件三者之间的逻辑不变。

Docker给开发/运维带来的利益

更快速的应用交付和部署

    传统的应用开发完成后,需要提供一堆安装程序和配置说明文档,安装部署后需根据配置文档进行繁杂的配置才能正常运行。Docker化之后只需要交付少量容器镜像文件,在正式生产环境加载镜像并运行即可,应用安装配置在镜像里已经内置好,大大节省部署配置和测试验证时间。

更便捷的升级和扩缩容

    随着微服务架构和Docker的发展,大量的应用会通过微服务方式架构,应用的开发构建将变成搭乐高积木一样,每个Docker容器将变成一块“积木”,应用的升级将变得非常容易。当现有的容器不足以支撑业务处理时,可通过镜像运行新的容器进行快速扩容,使应用系统的扩容从原先的天级变成分钟级甚至秒级。

更简单的系统运维

    应用容器化运行后,生产环境运行的应用可与开发、测试环境的应用高度一致,容器会将应用程序相关的环境和状态完全封装起来,不会因为底层基础架构和操作系统的不一致性给应用带来影响,产生新的BUG。当出现程序异常时,也可以通过测试环境的相同容器进行快速定位和修复。

更高效的计算资源利用

    Docker是内核级虚拟化,其不像传统的虚拟化技术一样需要额外的Hypervisor支持,所以在一台物理机上可以运行很多个容器实例,可大大提升物理服务器的CPU和内存的利用率。

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