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Docker之旅-簡介-01

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什麽是 Docker?

Docker 最初是 dotCloud 公司創始人 Solomon Hykes 在法國期間發起的一個公司內部項目,它是基於 dotCloud 公司多年雲服務技術的一次革新,並於 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授權協議開源,主要項目代碼在 GitHub 上進行維護。Docker 項目後來還加入了 Linux 基金會,並成立推動 開放容器聯盟(OCI)。

Docker 自開源後受到廣泛的關註和討論,至今其 GitHub 項目已經超過 4 萬 6 千個星標和一萬多個 fork。甚至由於 Docker 項目的火爆,在 2013 年底,dotCloud 公司決定改名為 Docker。Docker 最初是在 Ubuntu 12.04 上開發實現的;Red Hat 則從 RHEL 6.5 開始對 Docker 進行支持;Google 也在其 PaaS 產品中廣泛應用 Docker。

Docker 使用 Google 公司推出的 Go 語言 進行開發實現,基於 Linux 內核的 cgroup,namespace,以及 AUFS 類的 Union FS 等技術,對進程進行封裝隔離,屬於 操作系統層面的虛擬化技術。由於隔離的進程獨立於宿主和其它的隔離的進程,因此也稱其為容器。最初實現是基於 LXC,從 0.7 版本以後開始去除 LXC,轉而使用自行開發的 libcontainer,從 1.11 開始,則進一步演進為使用 runC 和 containerd。

Docker 在容器的基礎上,進行了進一步的封裝,從文件系統、網絡互聯到進程隔離等等,極大的簡化了容器的創建和維護。使得 Docker 技術比虛擬機技術更為輕便、快捷。

下面的圖片比較了 Docker 和傳統虛擬化方式的不同之處。傳統虛擬機技術是虛擬出一套硬件後,在其上運行一個完整操作系統,在該系統上再運行所需應用進程;而容器內的應用進程直接運行於宿主的內核,容器內沒有自己的內核,而且也沒有進行硬件虛擬。因此容器要比傳統虛擬機更為輕便。

技術分享圖片

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為什麽要使用 Docker?

作為一種新興的虛擬化方式,Docker 跟傳統的虛擬化方式相比具有眾多的優勢。

更高效的利用系統資源

由於容器不需要進行硬件虛擬以及運行完整操作系統等額外開銷,Docker 對系統資源的利用率更高。無論是應用執行速度、內存損耗或者文件存儲速度,都要比傳統虛擬機技術更高效。因此,相比虛擬機技術,一個相同配置的主機,往往可以運行更多數量的應用。

更快速的啟動時間

傳統的虛擬機技術啟動應用服務往往需要數分鐘,而 Docker 容器應用,由於直接運行於宿主內核,無需啟動完整的操作系統,因此可以做到秒級、甚至毫秒級的啟動時間。大大的節約了開發、測試、部署的時間。

一致的運行環境

開發過程中一個常見的問題是環境一致性問題。由於開發環境、測試環境、生產環境不一致,導致有些 bug 並未在開發過程中被發現。而 Docker 的鏡像提供了除內核外完整的運行時環境,確保了應用運行環境一致性,從而不會再出現 「這段代碼在我機器上沒問題啊」 這類問題。

持續交付和部署

對開發和運維(DevOps)人員來說,最希望的就是一次創建或配置,可以在任意地方正常運行。

使用 Docker 可以通過定制應用鏡像來實現持續集成、持續交付、部署。開發人員可以通過 Dockerfile 來進行鏡像構建,並結合 持續集成(Continuous Integration) 系統進行集成測試,而運維人員則可以直接在生產環境中快速部署該鏡像,甚至結合 持續部署(Continuous Delivery/Deployment) 系統進行自動部署。

而且使用 Dockerfile 使鏡像構建透明化,不僅僅開發團隊可以理解應用運行環境,也方便運維團隊理解應用運行所需條件,幫助更好的生產環境中部署該鏡像。

更輕松的遷移

由於 Docker 確保了執行環境的一致性,使得應用的遷移更加容易。Docker 可以在很多平臺上運行,無論是物理機、虛擬機、公有雲、私有雲,甚至是筆記本,其運行結果是一致的。因此用戶可以很輕易的將在一個平臺上運行的應用,遷移到另一個平臺上,而不用擔心運行環境的變化導致應用無法正常運行的情況。

更輕松的維護和擴展

Docker 使用的分層存儲以及鏡像的技術,使得應用重復部分的復用更為容易,也使得應用的維護更新更加簡單,基於基礎鏡像進一步擴展鏡像也變得非常簡單。此外,Docker 團隊同各個開源項目團隊一起維護了一大批高質量的 官方鏡像,既可以直接在生產環境使用,又可以作為基礎進一步定制,大大的降低了應用服務的鏡像制作成本。

對比傳統虛擬機總結

特性容器虛擬機
啟動 秒級 分鐘級
硬盤使用 一般為 MB 一般為 GB
性能 接近原生 弱於
系統支持量 單機支持上千個容器 一般幾十個

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