适合Docker的场景以及不适合的场景

文章来自：When to use and when not to use Docker和7 Cases When You Should Not Use Docker，以及互联网网上的一些零散内容。这篇文章只是基于我自己的理解，进行简单的概述。

适合的场景

1. 你的团队不是一成不变的。
   当有新的成员加入，在他们开始编码之前，他们必须为项目设置本地开发环境，例如据库或其它第三方工具。这可能会花很多时间，比如我之前在做CRM系统时，本地要安装Oracle，Siebel，SVN等等这些东西，一个一个安起来非常麻烦，各种问题，安了两天才成功完成。而如果有了Docker，利用Docker Compose，通过编写docker-compose.yml一键就可以把它们全部安装，包括设定谁前谁后，环境变量等，如下图是安装ELK（ElasticSearch，Logstash，Kibana，做日志的东西；根据我的经验，你一个一个安会很痛苦的，安装时出了问题也不好找）的docker-compose.yml文件。
   而且团队越大，团队成员的变动就越多，Docker可以大大减少在安装上浪费的时间。

   version: '3.2'
   
   services:
       elasticsearch:
           image: elasticsearch:7.17.4
           volumes:
               - /etc/localtime:/etc/localtime
               - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
               - ./es/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
           ports:
               - '9200:9200'
               - '9300:9300'
           container_name: elasticsearch
           restart: always
           environment:
               - 'cluster.name=elasticsearch' #设置集群名称为elasticsearch
               - 'discovery.type=single-node' #以单一节点模式启动
               - 'ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m' #设置使用jvm内存大小
           networks:
               - elk
       logstash:
           image: logstash:7.17.4
           container_name: logstash
           restart: always
           volumes:
               - /etc/localtime:/etc/localtime
               - './logstash/pipelines.yml:/usr/share/logstash/config/pipelines.yml'
               - './logstash/logstash-audit.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash-audit.conf'
               - './logstash/logstash-user-action.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash-user-action.conf'
           ports:
               - '5044:5044'
               - '50000:50000/tcp'
               - '50000:50000/udp'
               - '9600:9600'
           environment:
               LS_JAVA_OPTS: -Xms1024m -Xmx1024m
               TZ: Asia/Shanghai
               MONITORING_ENABLED: false
           links:
               - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
           networks:
               - elk
           depends_on:
               - elasticsearch
       kibana:
           image: kibana:7.17.4
           container_name: kibana
           restart: always
           volumes:
               - /etc/localtime:/etc/localtime
               - ./kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
           ports:
               - '5601:5601'
           links:
               - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
           environment:
               - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200 #设置访问elasticsearch的地址
               - 'elasticsearch.hosts=http://es:9200' #设置访问elasticsearch的地址
               - I18N_LOCALE=zh-CN
           networks:
               - elk
           depends_on:
               - elasticsearch
   networks:
       elk:
           name: elk
           driver:
               bridge
   

2. 你的软件运行在不同的环境中
   我们平时开发人员是在开发环境中进行开发，当编写好、测试好代码后，要提交到生产环境。因为你的开发环境不可能和生产环境一模一样，所以可能会遇到一些无法预料的问题。而Docker一个个Container具有很好的隔离性，会大大降低外界环境的影响。而且也利用Docker的可移植性，也就是说比如你从一台服务器移动到另一台服务器，只要安装好相同的镜像，运行启动即可使用。
   
   这里要额外说明一下，进入Docker官网后，这里安装的是Docker Desktop，也就是一个桌面应用，可以可视化一些操作内容。而它不同的版本Apple、Windows，安装后Docker的内部其实还是Linux，并不是Apple、Windows的系统。因为Docker本身就是基于Linux的，在非Linux上安装，本质上是利用Windos或Apple的一些特性，安装了Linux虚拟机。
   

3. 你的软件由许多部分组成
   这点依然用到了第一点提到的Docker Compose。随着软件的成长，组件越来越多，越来越不好管理，通过Docker Compose可以解决这个问题，一个docker-compose.yml文件。就可以管理好个个组件的关系。

4. 你希望你的软件是可扩展的
   Docker本身并不支持动态扩容，但是它可以很方便的进行横向扩展，也就是在run一个images。之后再通过负载均衡从而达到扩展的目的。

不适合的场景

1. 桌面应用
   Docker本身是可以运行GUI（图形用户界面）的，但是Docker 的设计初衷是为了在不同的环境中运行应用程序，而桌面应用程序通常需要与操作系统进行交互，比如要访问本地文件系统、音频系统等其他资源，由于Docker容器本身是隔离的，这些功能在 Docker 中可能无法直接实现，因此需要额外的工作来解决这些问题。

2. 你的软件规模比较小
   Docker本身并不是开箱即用的，会涉及很多内容，命令、文件挂在、日志输出等等，比如说如果你的软件只涉及一个服务器，那完全没有必要使用Docker。

3. 你想加快你应用的速度
   在大多数情况下，Docker 的性能开销对你来说是不可见的，因为Docker仅仅是基于Linux的LXC虚拟技术，利用它的namespace（隔离开），cgroup（限制住自己）技术，也就说仅仅是做了分离，而不是像虚拟机那样，又重新造一个系统。但可能一定程度上会受到影响，因为使用Docker会在应用和操作系统之间又多了“一层”。如果你的目标是提高应用程序的速度，Docker本身是无能为力的。

4. 你非常注重安全
   对于安全并不是太懂，简单来讲Docker是基于Linux的namespace进行隔离的，隔离性是远不如虚拟机的，比如时间就隔离不了，容器一更改时间，主机也会改。而且对于Docker，所有容器都是可以访问主机内核的，可能会造成风险。而传统的虚拟机同样地很多操作都需要通过内核处理，但这只是虚拟机的内核，并非宿主主机内核，因此万一出现问题时，最多只影响到虚拟系统本身。

总结

Docker的好处：

• 利用其可移植性，镜像提供了除内核外完整的运行环境，确保了应用运行环境的一致性，可以方便的在不同环境中进行安装运行；
• 利用其隔离性，可以不用像虚拟机一样，占用过多资源，而且也比虚拟机启动更快；让自己的运行环境不受外部干扰，让资源不会容易受到其他用户的影响（与可移植性类似）；
• 可以方便的进行不同组件的管理，以及快速搭建系统的整体的环境；
• 可以方便的对服务进行横向扩展
• 利用以上特性，更加适合云原生的发展，实现像是持续集成和部署。

Docker的坏处：

• 由于隔离的限制，不适合桌面应用的安装；
• 软件规模较小时，没有必要使用，会大大增加复杂度；
• 无法提高应用的性能；
• 一定程度上可能会影响安全，因为它并不像虚拟机隔离的彻底