Docker基本理论概述

 

                                                   《 Docker基本理论概述 》

关于Docker

1、为什么要使用 Docker ?

项目从开发到上线,从操作系统,到运行环境,再到应用的详细配置。作为开发工程师与运维工程师之间的协作,可能需要关注的很多东西,这也是很多互联网公司都不得不面对的问题,特别是各种版本的迭代之后,不同版本环境的兼容性问题,对运维人员都是极大的考验,Docker之所以发展如此迅速,也是因为它对此给出了一个标准化的解决方案

众所周知一个复杂的系统(比如:博主目前处于一个中大型企业级项目微服务的开发,一个业务对应一个项目模块,少的5个,记得最多的一个项目被拆分成了16个子模块。。。)环境配置如此麻烦,以16个子模块为例,16台服务器,相同的环境重复配置16次(这样下来,可能让你怀疑人生的),费力又费时。很多人想到,能不能从根本上解决问题,软件可以自带环境安装?也就是说,安装的时候,把原始环境一模一样地复制过来。这样以来开发人员利用 Docker 可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。

在没有 Docker 出现之前在一台服务器配置一个应用的运行环境(以前没有微服务,只能横向扩展,不能做纵向扩展),要安装各种软件,例如:Java Runtime、Apache、Tomcat、Oracle、Redis、JDBC Drive等。安装和配置这些东西有多麻烦就不说了,它还不能跨平台。假如我们是在 Windows 上安装的这些环境,到了 Linux 又得重新装。就算同是 Linux 环境,要一个一个的移植应用也是非常麻烦的。

从传统意义上讲,(Java项目)软件编码开发再到测试结束后,所产出的成果即是程序或是能够编译执行的二进制字节码等。而为了让这些程序可以顺利执行,开发团队将准备完整的部署文件,让维运团队得以部署应用程式,开发需要清楚的告诉运维部署团队,用的全部配置文件+所有软件环境。不过,即便如此,仍然常常发生部署失败的状况。

Docker 也就应运而生,Docker 镜像的设计,使得 Docker 得以打破传统的观念「程序即应用」。透过镜像(Images)将作业系统核心除外,运作应用程序所需要的系统环境,由下而上打包,达到应用程序跨平台间的无缝接轨运作。

 

2、Docker 的核心理念

Docker基本理论概述_第1张图片

Docker是基于Go语言实现的云开源项目。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”。

总的来说,Docker 主要是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。

 

容器虚拟化技术

1、对虚拟机的理解

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。  

 

2、缺点:

1、资源较多(硬件是硬性要求,多运行几个虚拟机后,就会发现电脑操作起来卡到爆);

2、重复的安装(每需要一台虚拟机,都需要重复的安装虚拟机镜像、分配处理器、配置网卡、配置I/O、虚拟磁盘等操作);

3、启动慢(纯净的单台虚拟机启动大概10秒以上,多台虚拟机启动,这个就要取决于个人的宿主机内存容量了);

 

3、容器虚拟化技术的理解

由于前面虚拟机存在这些缺点,Linux 发展出了另一种虚拟化技术:Linux 容器(Linux Containers,缩写为 LXC)。
Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。有了容器,就可以将软件运行所需的所有资源打包到一个隔离的容器中。容器与虚拟机不同,不需要捆绑一整套操作系统,只需要软件工作所需的库资源和设置。系统因此而变得高效轻量并保证部署在任何环境中的软件都能始终如一地运行。

 

4、Docker 和传统虚拟化方式的不同

传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在上面运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程;而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。

每个容器之间互相隔离,每个容器有自己的文件系统 ,容器之间进程不会相互影响,能区分计算资源。

 

 

DevOps——开发与运维

 

Docker 很好的实现了 “ 一次构建,随处运行 ” (记住这句话,相信博主,面试的时候会有帮助):

 

1、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。

 

2、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。

 

3、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。

 

4、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。

 

不同企业对Docker的定义

某大型社交媒体面临的问题(以下为Echart的例子图,主要为突出流量高峰):

Docker基本理论概述_第2张图片

高峰流量应对:

1、服务器机架不够,服务器需求库存量不够;

2、几十上百万台服务器的采购成本巨大;

3、采购周期长(如此巨额,审批周期严且长),有效用功时间短(过了流量高峰后,出现大量空闲的服务器)

突发的流量峰值对应(官宣为例):

面对流量高峰,突发性强无预备方案,就算有,根本不能满足突高流量的需求;

PUSH常规化,需要满足短时间内,实现大规模扩容的需求;

 

某后来者的云服务提供商:

1、更轻量:基于容器的虚拟化,仅包含业务运行所需的 Runtime 环境,CentOS、Ubuntu 基础镜像仅 200M 左右,一台宿主机上容器部署可达100~1000个左右;

2、更高效:无操作系统虚拟化开销

计算:轻量,无额外开销;

存储:系统盘 aufs、dm、overlayfs,系统盘 volume;

网络:宿主机网络,NS隔离;

3、更敏捷、更灵活

分层的存储和包管理,DevOps 理念;

支持多种网络配置;

 

某电商平台谈Docker的优势:

1、轻量、秒级的快速启动速度;

2、简单、易用、活跃的社区;

3、标准统一的打包、部署、运行方案;

4、镜像支持大规模增量分发,易于部署;

5、易于构建,良好的REST API ,非常适合自动化测试和持续集成;

6、性能提高,有效的节省内存和IO的开销;

 

 

 

部分内容参考自官网:Docker官网

部分内容参考自百科:百度百科


好了,关于 Docker快速入门系列(一)-Docker基本理论概述  就写到这儿了,如果还有什么疑问或遇到什么问题欢迎扫码提问,也可以给我留言哦,我会一一详细的解答的。 
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作       者: 华    仔
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来        源: CSDN (Chinese Software Developer Network)
原        文: https://blog.csdn.net/Hello_World_QWP/article/details/83537831
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