Docker筆記（一）：什麼是Docker

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1. 前言

接觸Docker也有兩年多了，斷斷續續玩過一些應用場景，如安裝一些經常使用工具服務，部署業務項目，基於gitlab+jenkins pipeline+docker的CI/CD實現等。瞭解其基本知識與操做，但不能說深度掌握，故藉此系列進行梳理與學習，也但願對有意學習Docker的人提供參考。

2. Docker簡介

Docker最初是dotCloud公司（後來也更名爲Docker）的一個內部項目，於2013年3月開源。Docker使用Google推出的Go語言實現，基於Linux內核的cgroup、namespace、Union FS等技術（先不用急着瞭解這些都是啥），對進程進行隔離，是操做系統層面的虛擬化技術。相對於傳統的硬件層面的虛擬化技術（虛擬機），Docker顯得更爲輕量化。下圖爲傳統虛擬機與Docker的結構對比

由上圖可看出傳統虛擬機技術是在硬件層面虛擬出一套硬件（CPU、內存、磁盤、網卡等）後，在其上運行一個完整的操做系統，再在操做系統上運行應用進程；而Docker的應用進程是直接運行在宿主機的內核上，也不須要進行硬件虛擬，所以，Docker要比傳統虛擬機更爲輕便。

總結Docker相對傳統虛擬化技術的優點以下：

1. 更高的資源利用率：Docker不須要硬件虛擬與運行完整操做系統的開銷，因此資源利用率更高，一樣配置的主機，採用Docker每每能夠運行更多數量的應用。
2. 更高效的使用體驗：在操做系統上安裝一些經常使用軟件，如mysql，redis等，每每須要折騰好一陣，有些還要手動安裝各類依賴，而採用Docker，可能幾行命令就可讓一個服務快速運行起來。
3. 一致的運行環境：Docker鏡像功能能夠把程序運行須要的環境進行封裝，確保程序在開發、測試、生產環境都能保持一致性，避免因環境不一致致使程序運行異常。
4. CI/CD支持：使用Docker能夠定製鏡像來實現持續集成、持續部署，如基於gitlab + jenkins pipeline + docker的自動化部署。
5. 更輕鬆的維護：由於Docker保證了運行環境的一致性，所以應用的遷移或縮放將變得很容易；Docker的分層存儲與鏡像技術，也使得應用重複部分的複用變得更簡單，基於基礎鏡像能夠進一步擴展定義本身的鏡像，也能夠直接使用官方鏡像來使用。

3. Docker的基本架構

Docker的基本架構圖以下

主要包括幾部分：

1. Docker daemon（Docker守護進程 dockerd）：Docker的執行引擎，負責監聽處理Docker客戶端請求與管理Docker相關對象，如鏡像、容器、網絡、數據卷等。一個Docker守護進程可與其它Docker守護進程進行通訊，做爲Docker服務進行管理。
2. Docker client（Docker客戶端 docker）：Docker客戶端（docker CLI命令）是大多數用戶用來與Docker守護進程交互的方式，好比你在命令行執行docker run，Docker客戶端將發送該命令請求到Docker守護進程，由守護進程執行。Docker客戶端可經過REST API, UNIX Socket或網絡接口來與Docker守護進程進行通訊，而且可與多個Docker守護進程進行通訊。
3. Docker Registry（Docker註冊中心）：用來存儲Docker鏡像的倉庫，相似於Maven的Nexus。Docker官方提供了一個公共鏡像倉庫Docker Hub（ https://hub.docker.com/ ），docker相關命令默認會從Docker Hub上搜索與下載鏡像，咱們能夠配置一些國內鏡像倉庫地址來進行加速，甚至搭建本身的私有鏡像倉庫。
4. Docker Objects：Docker管理的對象，主要包括鏡像、容器、網絡、數據卷等。

4. Docker的用途

根據第二部分Docker的優點及筆者的經驗來看，目前Docker主要用於

1. 經常使用軟件服務的搭建運行，如Mysql、Redis、Nginx等
2. 業務服務的發佈部署，尤爲是基於SpringBoot的微服務
3. CI/CD實現，結合Gitlab的webhook，Jenkins的pipeline，實現自動化集成與部署
4. 快速的彈性伸縮，在容器集羣化管理的場景中，如Swarm、K8s解決方案中，可基於容器對服務進行快速的彈性伸縮來應對業務量的突發狀況
5. 執行環境封裝，如一些深度學習框架模型，打成Docker鏡像的方式進行發佈，能夠快速在不一樣的環境中運行起來
6. …

5. 總結

在微服務架構、DevOps這些概念盛行的時代，容器化技術變得愈來愈重要，幾乎成爲每一位開發人員須要掌握的技能。本系列文章是筆者基於自身實踐及相關文獻參考，對Docker相關技術進行整理，歡迎關注，共同窗習。


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原文出處：https://www.cnblogs.com/spec-dog/p/11186877.html