云计算 Docker

 

 

Docker 是一个基于LXC 的高级容器引擎。简单地说,docker 是一个轻量级的虚拟解决方案,或者说 —— 一个超轻量级的虚拟机。你一定理解虚拟机是什么,那么,可以认为 docker 是一个秒级启动的虚拟机,可以轻易创建和删除。

docker 是一种集装箱式的工作方式。正如我们会将各种不同的货物统一打包成一个个集装箱,进行标准的管理和运输,在 docker 的世界里,我们把应用和应用所依赖的运行环境打包成一个个 image,然后分发到任意支持 docker 的平台,就可以在这些平台运行我们的应用,提供服务。
那支持 docker 的平台有哪些?因为 docker 是基于 linux 的,在任意的 linux 发行版我们都可以原生地支持 docker,只要对应的内核版本大于 3.10 并且是 64bit,而在 Windows 和 Mac 中,我们可以通过 boot2docker 来运行 docker,这几乎意味着,所有的主流平台都支持 docker 的运行 —— 从此不再需要为跨平台而苦恼。

 

 

vm 的理念是在宿主的系统之上,自己虚拟了一个硬件平台,然后运行一个不同的 OS。这意味着它要求很多的资源,在一台机器上,你最多就跑几个虚拟机吧。

而 docker 是依托于宿主机提供的内核,仅仅把一个不同的 linux 发行版本所需的特性打包成一个 image, 这样子当你运行一个 ubuntu 镜像,你会感觉就是在一个 ubuntu 的操作环境里,但实际调用的系统接口都是来源于宿主机。所以当你运行一些内核相关的命令时,你就会发现一些端倪,比如 uname -a, 这时给出的信息肯定是宿主机的。

因为共用宿主机的内核,所以 docker 所需的资源也很少,性能开销很小,通常可以在秒内启动,有些已经可以做到毫秒内启动了。在一台机器上,你完全可能做到同时运行上千个 docker 的容器。

docker 的运行方式也让我们对 VM 的理念产生质疑,假如我们需要虚拟一个不同的运行环境,是否需要一个完全新的系统?其实我们要的只是运行一个应用所需的依赖环境,不是吗?

总的来说,docker 抛弃传统 VM 试图模拟完整机器的思路,本着“面向应用”的核心理念,以应用为单元进行”集装封箱”。

Docker作用:

  1. 简化配置。在容器中开发完成后快速部署于各主流系统,解决了地狱依赖问题,再也没有了“在我电脑明明可以运行”的情况。
  2. 机器资源利用率的提高,不需要为虚拟一个环境而耗费大量资源。
  3. 改变了传统应用交付的方式,软件的开发和管理从部门间的装配和调试转换为部件的简单替换。
  4. 软件的管理和共享从代码层次向应用层次上升。
  5. 给了我们更多的选择自由性,使软件架构更加灵活

也许以后 docker 成为了新的软件管理模式,我们不会再看到开发人员为每个不同发行版本编写配置文件,处理复杂的系统依赖。无论我需要什么服务,我们只需要安装 docker,然后 pull 一个镜像到本地就可以了。事实上已经开始看到这种趋势了,毕竟 docker 作为开发和测试来说都太方便了。

Docker应用容器相对于 VM 有以下几个优点:

  • 启动速度快,容器通常在一秒内可以启动,而 VM 通常要更久
  • 资源利用率高,一台普通PC 可以跑上千个容器,你跑上千个 VM 试试
  • 性能开销小, VM 通常需要额外的 CPU 和内存来完成 OS 的功能,这一部分占据了额外的资源

因为VM 的 Hypervisor 需要实现对硬件的虚拟化,并且还要搭载自己的操作系统,自然在启动速度和资源利用率以及性能上有比较大的开销。

两大优点:

1、 快速部署,

传统的部署模式是:安装(包管理工具或者源码包编译)->配置->运行;

Docker的部署模式是:复制->运行。

2、 可以保证线上与测试环境一致

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为啥要用容器?
应用容器长什么样子呢,一个做好的应用容器长得就好像一个装好了一组特定应用的虚拟机一样。比如我现在想用MySQL那我就找个装好MySQL的容器,运行起来,那么我就可以使用 MySQL了。

那么我直接装个 MySQL不就好了,何必还需要这个容器这么诡异的概念?话是这么说,可是你要真装MySQL的话可能要再装一堆依赖库,根据你的操作系统平台和版本进行设置,有时候还要从源代码编译报出一堆莫名其妙的错误,可不是这么好装。而且万一你机器挂了,所有的东西都要重新来,可能还要把配置在重新弄一遍。但是有了容器,你就相当于有了一个可以运行起来的虚拟机,只要你能运行容器,MySQL的配置就全省了。而且一旦你想换台机器,直接把这个容器端起来,再放到另一个机器就好了。硬件,操作系统,运行环境什么的都不需要考虑了。

在公司中的一个很大的用途就是可以保证线下的开发环境、测试环境和线上的生产环境一致。当年在 Baidu 经常碰到这样的事情,开发把东西做好了给测试去测,一般会给一坨代码和一个介绍上线步骤的上线单。结果代码在测试机跑不起来,开发就跑来跑去看问题,一会儿啊这个配置文件忘了提交了,一会儿啊这个上线命令写错了。找到了一个 bug 提上去,开发一看,啊我怎么又忘了把这个命令写在上线单上了。类似的事情在上线的时候还会发生,变成啊你这个软件的版本和我机器上的不一样……在 Amazon 的时候,由于一个开发直接担任上述三个职位,而且有一套自动化部署的机制所以问题会少一点,但是上线的时候大家还是胆战心惊。

若果利用容器的话,那么开发直接在容器里开发,提测的时候把整个容器给测试,测好了把改动改在容器里再上线就好了。通过容器,整个开发、测试和生产环境可以保持高度的一致。

此外容器也和VM一样具有着一定的隔离性,各个容器之间的数据和内存空间相互隔离,可以保证一定的安全性。

 

为啥不用VM?
那么既然容器和 VM 这么类似为啥不直接用 VM 还要整出个容器这么个概念来呢?Docker 容器相对于 VM 有以下几个优点:

  • 启动速度快,容器通常在一秒内可以启动,而 VM 通常要更久
  • 资源利用率高,一台普通 PC 可以跑上千个容器,你跑上千个 VM 试试
  • 性能开销小, VM 通常需要额外的 CPU 和内存来完成 OS 的功能,这一部分占据了额外的资源

为啥相似的功能在性能上会有如此巨大的差距呢,其实这和他们的设计的理念是相关的。 VM 的设计图如下:

而 Docker 的设计图是这样的:

Docker 几乎就没有什么虚拟化的东西,并且直接复用了 Host 主机的 OS,在 Docker Engine 层面实现了调度和隔离重量一下子就降低了好几个档次。 Docker 的容器利用了 LXC,管理利用了 namespaces 来做权限的控制和隔离, cgroups 来进行资源的配置,并且还通过 aufs 来进一步提高文件系统的资源利用率。

使用Docker的好处是可以节省服务器费用,快速部署,快速扩展

 

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组合:CoreOS(Linux) + Docker + rancher + mesos(集群)

CoreOS是一个采用了高度精简的系统内核及外围定制的操作系统

CoreOS是一款面向云的轻量级OS。CoreOS是以Linux系统为基础,为了建设数据中心的需要,而从Linux底层进行了内核裁减。

 

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