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Docker

2017-05-19@erixhao技术极客TechBooster

很早就想写一篇关于Docker的文章了，但却久久未动笔，直到最近社区再无Docker了，在2017年4月17日的DockerCon17上，开源项目Docker变更为Moby，好吗，膜拜单车了，开始动笔....

提到容器大家会很快想到Docker, 然而容器技术并非新鲜事物，虚拟机， VM已诞生多年，而真正大面积使用，普及则是近几年借着云计算及PaaS趋势而火。

本文将主要简单入门介绍Docker为主, 适合入门级别，请Docker高手直接【点赞转发】即可。

目录

Docker介绍

Docker之父

应用场景

系统架构

基本概念

核心技术

DevOps流程革新

Kubernetes

总结

1

Docker 介绍

比较喜欢Docker老版本官网的经典又直白的介绍及其Slogan：

"Docker - Build, Ship, and Run Any App, Anywhere"。

Docker是一个开源的引擎，可以为任何应用创建一个轻量级的，可以移植的，自给自足的容器。

Docker_第1张图片

Docker宣称，开发人员可以在笔记本上编译，测试，打包其应用及依赖到可移植容器中，然后批量发布到任意服务器，并在生产环境中部署，包括VMs, OpenStack集群等其他基础应用平台。

而容器是完全的沙箱机制，相互之间不会有任何接口，有点类似iOS中的独立Apps。

2

Docker创办简史

老传统，简单介绍一下Docker的由来及主要创始人。

Docker_第2张图片

大概7年前，2010年，上图的年轻人28岁的Solomon Hykes加入当年炙手可热的PaaS服务队伍，在旧金山成立主攻PaaS的公司，起名dotCloud。PaaS主要定位为为软件开发提供相关的配套设施，包括语言环境，运行环境，存储等基础服务，其中涉及多种框架，语言，如PHP, MySQL, Node.js, MongoDB等等，PaaS通常提供构建服务SDK，并实现云端自动部署与测试。

当dotCloud把基于Linux Container（LXC），用Go开发的的PaaS平台做到极致的时候，理论上dotCloud已经摆脱环境限制，善于洞察的Solomon发现其基于LXC的技术具有快速，高效协作开发与部署的捷径，在当时PaaS激烈竞争环境下，dotCloud为了苟且偷生，不得已决定开源核心引擎（Apache2.0协议），不料柳暗花明，激起千层浪， 而其公开的核心引擎，名字叫Docker。

dotCloud看到社区及众多PaaS大佬（Amazon, Google, IBM, MS, RedHat, VMware）对Docker的追捧及认可，顺势而为，直接于2013年公司更名为Docker发布Docker 0.1版本，并于2014年把docCloud的PaaS服务平台出售，至此拉开了基于云计算平台的发布产品变革序幕。

Docker除了本身技术的创新之处，其实在推广运营上也做了很多文章，依托于GitHub, 大力推广社区文化，Meetup，

看一张早期2014年的GitHub的统计数据吧：

Docker_第3张图片

在2014年发布1.0版本时，通过其用心经营社区，其15个多月期间已经超过460位贡献者参与，可见开源社区，GitHub的威力，以及幕后的广告运营能力。

再来看一下至今的Pull Chart数据吧：

Docker_第4张图片

数据在说话，Docker的成功起源于开源，发展于社区。

3

Docker的应用场景

云计算时代的配置管理

云计算时代的到来，极大程度上整合了硬件网络资源，开发于云端，如成功模版AWS，然而其相应大规模，分布式软件配置及管理则带来相当的复杂度，Docer则借鉴传统的虚拟及镜像机制，提供artifact集装箱能力，从而助力云计算，尤其是类似于提供了Web, Hadoop集群，消息队列等，顺应潮流。

Docker_第5张图片

镜像装箱机制

Docker的镜像也并非新物，类似一个只读模版的文件结构，可以自定义及扩展，用来创建Docker容器。

Docker提供的镜像机制从另一个从层面，抽象统一了软件系统部署包标准，如本来各操作系统如Ubutu的deb,  RedHat的RPM, 语言类的Java的JAR, WAR, 依赖管理，打包部署皆不同， Docker则敏锐嗅到其痛点及商业价值，推出Docker镜像及仓库，标准化从应用源码打包，分发，制品库，部署等通用流程与机制，其实类似Java的Nexus和Artifactory。

高效虚拟化

这个可以算做Docker的杀手锏。Docker借助LXC并进行革新提供了高效运行环境，而非类似VM的虚拟OS，GuestOS的弊端在于看起来够虚拟，隔离，然而使用起来又浪费资源，又难于管理。

Docker则基于LXC的核心Linux Namespace,对cgroups/namespace机制及网络过封装，把隔离性，灵活性（资源分配），便携，安全性，最重要是其性能做到了极致。

一个普通PC启动一两个VM已经很吃力，而可以启动上千个Docker容器，做到在本地模拟多节点分布式环境，并且在秒级，毫秒级别，确实是秒杀VM。

当然，任何事物发展都不会尽善尽美，Docker的Daemo进程作为其运行服务，维护其生命周期，然而却饱受容器厂商的诟病，为其之后的容器调度管理大战，埋下伏笔，也为后来的K8（Kubernetes）横空出世留下足够空间。

价格优势

是的，开支绝对是云计算时代重要决策因素，比起VMWare之的价格昂贵则又是另一助力之源了。

Docer甚至做到了按需按时分配，如临晨客户访问量极奖，然而却是跑批之高峰，Docker可以做到合理巧妙资源配置。

总体而言，目前目前Docker已经逐步创立CaaS并作为标杆，当前最广应用领域为Test/QA， Web, 大数据，企业应用等基于云计算的应用。

4

系统架构

总体架构图

搞软件开发的人喜欢研究系统架构，下图为Docker的总体架构图：

Docker_第6张图片

总体架构为c/s架构，模块之间松耦合，包含了Client, Daemon, Registry, Graph, Driver, Libcontainer以及Docker Container。

VM

我们从与VM对比开始吧：

Docker_第7张图片

可以明显看出区别，Docker是在操作系统层面进行虚拟化，而传统VM则直接在硬件层面虚拟化。

VM之Hypervisor虚拟化

作为Linux的最重要创新之一，引入Hypervisor，运行其他操作系统的操作系统，它们为执行提供独立的虚拟硬件平台，同时硬件虚拟平台可以提供对底层机器的虚拟的完整访问，如下图的详细架构。

Docker_第8张图片

其实，在解决软件架构设计问题时，通常做法是引入一个抽象层来解决，其实这种做法是有点普世原理，同样适用于硬件封装，Hypervisor正是这样一种虚拟抽象层。

Docker_第9张图片

平台虚拟化的好处不言而喻，大大提升了服务器的效率，统计数据表明服务器通常只有5%的时间在全负荷工作，其他时间则处于休眠或者空闲状态，虚拟化技术可以大大提升服务器的利用率，从而间接减少服务器数量，即成本！

下图为简化的基于Linux的Hypervisor

Docker_第10张图片

可以看出，Hypervisor作为虚拟技术的核心，它支持给每一个虚拟机分配内存，CPU， 网络和磁盘，并加载虚拟机的客户操作系统。

当然，在获取到这么优秀功能（对硬件的虚拟化，并搭载操作系统）的代价，自然牺牲了启动速度及在资源利用率，性能的开销等。

Docker之架构

Docker则绕过虚拟化，直接复用Host主机的OS, 抽象出Docker Engine层面实现调度与隔离，大大降低其负重级别。

Docker_第11张图片

其实，其底层实现则借助了LXC, 管理利用了namespace做全县控制和隔离，cgroup来进行资源配置，aufs（类似git的思想，把文件系统的修改当作一次代码commit进行叠加从而节省存储）提高文件系统资源利用率。

LXC

LXC （Linux Container）容器是一种内核虚拟化技术，相比上述的Hypervisor技术则提供更轻量级的虚拟化，以隔离进程和资源，且无需提供指令解析机制及全虚拟化的复杂性，LXC或者容器将操作系统层面的资源分到孤立／隔离的组中，用来管理使用资源。

LXC为Sourceforge上的开源项目，其实现是借助Linux的内核特性，（cgroups子系统+namespace）, 在OS层次上做整合为进程提供虚拟执行环境，即称之为容器，除了分配绑定cpu，内存，提供独立的namespace（网络，pid，ipc，mnt，uts）

Hypervisor v.s. VMWare v.s LXC

Hypervisor抽象虚拟化硬件平台

VMWare, XEN抽象虚拟化操作系统

LXC进程级别虚拟化

Docker Engine优势

可以看出借助／或者基于LXC的Docker Engine即容器的优势不言而喻：

启动速度快，通常小于1秒

资源利用率高，一个PC可以跑上千个容器

性能开销小

面向软件开发者而非硬件运维

轻便，移植性高

Docker基于LXC的改进

提供了简洁易用的命令行和API

使用Go语言开发，吸引开源社区关注

基于联合文件系统的镜像分层技术，加上在线Docker Hub服务，容器迁移方便快捷

一个容器只包含一个进程的微服务架构

Docker_第12张图片

5

Dockerk基本概念

镜像（Image）

Docker的镜像即一个只读的模版，用来创建真正Docker容器。有点类似Java的类定义。

镜像是一种文件结构，Dockerfile中的命令都会在文件系统中创建一个新的层次结构，镜像则构建与这些文件系统之上。

容器(Container)

容器则是镜像创建的实例，同样用Java类比的话类似Java的运行时对象Object。它可以被启动，开始，停止，删除等操作。

容器之间是相互隔离的，保证安全的平台，如上文分析的进程间隔离的，甚至可以把每个容器当作一个精简版的Linux。

仓库（Repository）

镜像的仓库，用来保存images，当我们创建了自己的image后可以用push把它上传到公有或者私有仓库，类似我们git或者svn代码仓库，这样其他开发人员或者Ops可以pull用来开发或者部署。同样，类似代码仓库，每个镜像支持tag标签。

Docker官网提供的镜像已经有超过近10万+的免费镜像，有点类似AppStore。

https://hub.docker.com

https://store.docker.com/

Docker_第13张图片

还有写不错的App可以直接桌面搜索， 如Kitmatic:

Docker_第14张图片

常用命令

Docker_第15张图片

6

Docker核心技术

Docker的核心技术包括了隔离性，可配额/可度量，便携性及安全性。

隔离性：Linux Namespace(ns)

Docker采用上文提到的LXC即利用Kernel Namespace， 包括pid, net, ipc, mnt, uts, user等namespace将容器的进程，网络，消息，文件系统，UTS和用户空间隔离。

1）pid namespace

不同用户的进程就是通过pid隔离开的，且不同的namespace中可以有相同pid。

所有LXC进程在Docker中的父进程为Docker进程，同时允许嵌套，实现Docker in Docker。

2) net namespace

网络的隔离则通过net namespace实现，每个net namspace有独立的network device， IP, IP routing table， /proc/net目录等。

3) ipc namespace

Container中进程交互采用linux的进程间交互方法， Interprocess Communicaiton - IPC， 包括信号量，消息队列，共享内存等。

4）mnt namespace

mnt namespace允许不同namespace的进程看到的文件结构不同，即隔离文件系统。

5）uts namesapce

UTS - Unix Time-Sharing System namespace允许每个Container拥有独立的hostname和domain name，使其在网络上可以独立的节点。

6) user namespace

每个Container拥有不同user和group id，即隔离用户。

可配额度 Control Groups(cgroups)

可以对资源的配额和度量是虚拟化进程中又一核心所在。

Linux的cgroups实现了对资源配额和度量。cgroups类似文件的接口，在/cgroups目录下新建一个group，在此文件夹新建task，并将pid写入即可实现对改进程的资源控制。

groups可以限制blkio，cpu，devices，memory，net_cls, ns等9大子系统。

便携性：AUFX

AUFX（Another UnionFS），做到了支持将不同目录挂在到同一个虚拟文件系统下，AUFX支持为每一个成员目录设定权限readonly，readwrite等，同时引入分层概念，对于readonly的权限branch可以逻辑进行增量修改。

Docker_第16张图片

如上图，linux启动，首先将rootfs设置成readonly，之后将其切换至readwrite模式供用户使用。

Docker的初始化也是将rootfs以readonly加载，之后利用union mount将一个readwrite文件系统挂载在readonly的rootfs之上，并向上叠加，这一系列的结构构成了container运行时。

Docker_第17张图片

所有的修改都写入最上层的writeable层，image不保存用户状态，只是模版。

多层次之间的image具有父子依赖关系，docker会解析依赖并加载。

安全性

借助linux的kernel namspace和cgroups实现

deamon的安全接口

linux本身提供的安全方案，apparmor，selinux

7

Docker的DevOps流程

在传统开发流程中引入Docker后，其整个开发的DevOps流程必然受到影响与更新。

Docker_第18张图片

Dev可能运行于Mac上的Docker，从Public或者Private Registory下载或者开发完成后提交

QA可能运行于基于Centos和Docker，从Registory下载image运行更新测试

Ops在把通过QA测试的image部署到云端，如AWS

Dev

Dev在使用docker后，通常如在mac（docker mac版本已经发布）上安装构建一个有如mysql和tomcat，java的镜像，并把你的业务app部署到其中，最后启动docker镜像进行开发。或者把数据库与tomcat，java分开为两个容器也可以。

保证了线下线上环境一致

开发好后直接把镜像发布到生产

简化了开发环境的搭建

简化了部署流程

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构建容器

可以采用dockerfile来定义生成容器以及使用Fig来定义整个容器的运行框架。

Fig则可以通过fig.yml文件来定义所有的环境。

Docker_第20张图片

Ops -> CI/CD

Docker同样可以集成到持续部署流程，如下图采用Spring Boot, GitLab, Jenkins, Docker and Slack。

Docker_第21张图片

PaaS云端发布K8s

对于PaaS的云端分布式发布部署，是一个难点也是一个真正企业级的扩展。

这几年随着Cloud的发展以及PaaS的气候，已经形成比较成熟的方案，其中Google的Kubernetes和Apache的Mesos是其中的佼佼者。

8

Kubernetes

Google于10年前开始使用容器技术，并于2013年创建Kubernetes项目，创始人Brendan Burns。

K8s很多的抽象概念非常契合分布式调度系统，可以做到描述集群架构，定义服务状态，并维持，其实现了分布式集群的配置管理和维护包括动态伸缩及故障迁移。K8s可以单独开文来论述了。

Docker_第22张图片

自动化容器的部署与复制

服务与命名发现

集群调度

自动扩展及收缩服务器规模

容器编排，负载均衡

应用升级部署

弹性容器及故障迁移

集群监控

总结

互联网技术近几年在虚拟化技术，云计算，大数据，AI的发展下，进入高速发展时代，Docker也正是借助并助力PaaS分布式计算，Docker作为容器技术及集成设施的引领者顺应潮流也是PaaS是的极大革新！

当然Docker本身还在高速发展中，企业也许根据自身的环境考量，不要为了Docker而Docker！

Docker_第23张图片

公众号：技术极客TechBooster

Docker_第24张图片

孪生公众号：技术 ＋ 金融 ＝ 程序量化投资Venus

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    安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
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    1、数据库连接jdbc.properties配置详解 　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 　　接下来，详细配置代码如下： 　　 Spring连接池    
  • Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他