操作系统-容器-引擎容器-百科：Docker

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Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

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简介

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

一个完整的Docker有以下几个部分组成：

dockerClient客户端
Docker Daemon守护进程
Docker Image镜像
DockerContainer容器

起源

Docker 是 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎，源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。

Docker自2013年以来非常火热，无论是从 github 上的代码活跃度，还是Redhat在RHEL6.5中集成对Docker的支持, 就连 Google 的 Compute Engine 也支持 docker 在其之上运行。

一款开源软件能否在商业上成功，很大程度上依赖三件事 - 成功的 user case(用例)，活跃的社区和一个好故事。 dotCloud 自家的 PaaS 产品建立在docker之上，长期维护且有大量的用户，社区也十分活跃，接下来我们看看docker的故事。

环境管理复杂 - 从各种OS到各种中间件到各种app, 一款产品能够成功作为开发者需要关心的东西太多，且难于管理，这个问题几乎在所有现代IT相关行业都需要面对。
云计算时代的到来 - AWS的成功, 引导开发者将应用转移到 cloud 上, 解决了硬件管理的问题，然而中间件相关的问题依然存在 (所以openstack HEAT和 AWS cloudformation 都着力解决这个问题)。开发者思路变化提供了可能性。
虚拟化手段的变化 - cloud 时代采用标配硬件来降低成本，采用虚拟化手段来满足用户按需使用的需求以及保证可用性和隔离性。然而无论是KVM还是Xen在 docker 看来,都在浪费资源，因为用户需要的是高效运行环境而非OS, GuestOS既浪费资源又难于管理, 更加轻量级的LXC更加灵活和快速
LXC的移动性 - LXC在 linux 2.6 的 kernel 里就已经存在了，但是其设计之初并非为云计算考虑的，缺少标准化的描述手段和容器的可迁移性，决定其构建出的环境难于迁移和标准化管理(相对于KVM之类image和snapshot的概念)。docker 就在这个问题上做出实质性的革新。这是docker最独特的地方。

Docker架构

Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。

Docker	面向对象
容器	对象
镜像	类

Docker采用 C/S架构 Docker daemon 作为服务端接受来自客户的请求，并处理这些请求（创建、运行、分发容器）。客户端和服务端既可以运行在一个机器上，也可通过 socket 或者RESTful API 来进行通信。

Docker daemon 一般在宿主主机后台运行，等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令，用户用这些命令实现跟 Docker daemon 交互。

特性

在docker的网站上提到了docker的典型场景：

Automating the packaging and deployment of applications（使应用的打包与部署自动化）
Creation of lightweight, private PAAS environments（创建轻量、私密的PAAS环境）
Automated testing and continuous integration/deployment（实现自动化测试和持续的集成/部署）
Deploying and scaling web apps, databases and backend services（部署与扩展webapp、数据库和后台服务）

由于其基于LXC的轻量级虚拟化的特点，docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

构建标准化的运行环境，现有的方案大多是在一个baseOS上运行一套puppet/chef，或者一个image文件，其缺点是前者需要base OS许多前提条件，后者几乎不可以修改(因为copy on write 的文件格式在运行时rootfs是read only的)。并且后者文件体积大，环境管理和版本控制本身也是一个问题。
PaaS环境是不言而喻的，其设计之初和dotcloud的案例都是将其作为PaaS产品的环境基础
因为其标准化构建方法(buildfile)和良好的REST API，自动化测试和持续集成/部署能够很好的集成进来
因为LXC轻量级的特点，其启动快，而且docker能够只加载每个container变化的部分，这样资源占用小，能够在单机环境下与KVM之类的虚拟化方案相比能够更加快速和占用更少资源

局限

Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品，简单总结几点：

Docker是基于Linux 64bit的，无法在32bit的linux/Windows/unix环境下使用
LXC是基于cgroup等linux kernel功能的，因此container的guest系统只能是linux base的
隔离性相比KVM之类的虚拟化方案还是有些欠缺，所有container公用一部分的运行库
网络管理相对简单，主要是基于namespace隔离
cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量(所以dotcloud主要是按内存收费)
Docker对disk的管理比较有限
container随着用户进程的停止而销毁，container中的log等用户数据不便收集

针对1-2，有windows base应用的需求的基本可以pass了; 3-5主要是看用户的需求，到底是需要一个container还是一个VM, 同时也决定了docker作为 IaaS 不太可行。

针对6,7虽然是docker本身不支持的功能，但是可以通过其他手段解决(disk quota, mount --bind)。总之，选用container还是vm, 就是在隔离性和资源复用性上做权衡。

另外即便docker 0.7能够支持非AUFS的文件系统，但是由于其功能还不稳定，商业应用或许会存在问题，而AUFS的稳定版需要kernel 3.8, 所以如果想复制dotcloud的成功案例，可能需要考虑升级kernel或者换用ubuntu的server版本(后者提供deb更新)。这也是为什么开源界更倾向于支持ubuntu的原因(kernel版本)

Docker并非适合所有应用场景，Docker只能虚拟基于Linux的服务。Windows Azure 服务能够运行Docker实例，但到目前为止Windows服务还不能被虚拟化。

可能最大的障碍在于管理实例之间的交互。由于所有应用组件被拆分到不同的容器中，所有的服务器需要以一致的方式彼此通信。这意味着任何人如果选择复杂的基础设施，那么必须掌握应用编程接口管理以及集群工具，比如Swarm、Mesos或者Kubernets以确保机器按照预期运转并支持故障切换。

Docker在本质上是一个附加系统。使用文件系统的不同层构建一个应用是有可能的。每个组件被添加到之前已经创建的组件之上，可以比作为一个文件系统更明智。分层架构带来另一方面的效率提升，当你重建存在变化的Docker镜像时，不需要重建整个Docker镜像，只需要重建变化的部分。

可能更为重要的是，Docker旨在用于弹性计算。每个Docker实例的运营生命周期有限，实例数量根据需求增减。在一个管理适度的系统中，这些实例生而平等，不再需要时便各自消亡了。

针对Docker环境存在的不足，意味着在开始部署Docker前需要考虑如下几个问题。首先，Docker实例是无状态的。这意味着它们不应该承载任何交易数据，所有数据应该保存在数据库服务器中。

其次，开发Docker实例并不像创建一台虚拟机、添加应用然后克隆那样简单。为成功创建并使用Docker基础设施，管理员需要对系统管理的各个方面有一个全面的理解，包括Linux管理、编排及配置工具比如Puppet、Chef以及Salt。这些工具生来就基于命令行以及脚本。

原理

Docker核心解决的问题是利用LXC来实现类似VM的功能，从而利用更加节省的硬件资源提供给用户更多的计算资源。同VM的方式不同, LXC 其并不是一套硬件虚拟化方法 - 无法归属到全虚拟化、部分虚拟化和半虚拟化中的任意一个，而是一个操作系统级虚拟化方法, 理解起来可能并不像VM那样直观。所以我们从虚拟化到docker要解决的问题出发，看看他是怎么满足用户虚拟化需求的。

用户需要考虑虚拟化方法，尤其是硬件虚拟化方法，需要借助其解决的主要是以下4个问题:

隔离性 - 每个用户实例之间相互隔离, 互不影响。硬件虚拟化方法给出的方法是VM, LXC给出的方法是container，更细一点是kernel namespace
可配额/可度量 - 每个用户实例可以按需提供其计算资源，所使用的资源可以被计量。硬件虚拟化方法因为虚拟了CPU, memory可以方便实现, LXC则主要是利用cgroups来控制资源
移动性 - 用户的实例可以很方便地复制、移动和重建。硬件虚拟化方法提供snapshot和image来实现，docker(主要)利用AUFS实现
安全性 - 这个话题比较大，这里强调是host主机的角度尽量保护container。硬件虚拟化的方法因为虚拟化的水平比较高，用户进程都是在KVM等虚拟机容器中翻译运行的, 然而对于LXC, 用户的进程是lxc-start进程的子进程, 只是在Kernel的namespace中隔离的, 因此需要一些kernel的patch来保证用户的运行环境不会受到来自host主机的恶意入侵, dotcloud(主要是)利用kernel grsec patch解决的.

Linux namespace

LXC所实现的隔离性主要是来自kernel的namespace, 其中pid, net, ipc, mnt, uts 等namespace将container的进程, 网络, 消息, 文件系统和hostname 隔离开。

pid namespace

之前提到用户的进程是lxc-start进程的子进程, 不同用户的进程就是通过pidnamespace隔离开的，且不同 namespace 中可以有相同PID。具有以下特征:

每个namespace中的pid是有自己的pid=1的进程(类似/sbin/init进程)
每个namespace中的进程只能影响自己的同一个namespace或子namespace中的进程
因为/proc包含正在运行的进程，因此在container中的pseudo-filesystem的/proc目录只能看到自己namespace中的进程
因为namespace允许嵌套，父namespace可以影响子namespace的进程，所以子namespace的进程可以在父namespace中看到，但是具有不同的pid

正是因为以上的特征，所有的LXC进程在docker中的父进程为docker进程，每个lxc进程具有不同的namespace。同时由于允许嵌套，因此可以很方便的实现 LXC in LXC

net namespace

有了 pid namespace, 每个namespace中的pid能够相互隔离，但是网络端口还是共享host的端口。网络隔离是通过netnamespace实现的，

每个net namespace有独立的 network devices, IP addresses, IP routing tables, /proc/net 目录。这样每个container的网络就能隔离开来。

LXC在此基础上有5种网络类型，docker默认采用veth的方式将container中的虚拟网卡同host上的一个docker bridge连接在一起。

ipc namespace

container中进程交互还是采用linux常见的进程间交互方法(interprocess communication - IPC), 包括常见的信号量、消息队列和共享内存。然而同VM不同，container 的进程间交互实际上还是host上具有相同pid namespace中的进程间交互，因此需要在IPC资源申请时加入namespace信息 - 每个IPC资源有一个唯一的 32bit ID。

mnt namespace

类似chroot，将一个进程放到一个特定的目录执行。mnt namespace允许不同namespace的进程看到的文件结构不同，这样每个 namespace 中的进程所看到的文件目录就被隔离开了。同chroot不同，每个namespace中的container在/proc/mounts的信息只包含所在namespace的mount point。

uts namespace

UTS(“UNIX Time-sharing System”) namespace允许每个container拥有独立的hostname和domain name,
　　使其在网络上可以被视作一个独立的节点而非Host上的一个进程。

user namespace

每个container可以有不同的 user 和 group id, 也就是说可以以container内部的用户在container内部执行程序而非Host上的用户。

有了以上6种namespace从进程、网络、IPC、文件系统、UTS和用户角度的隔离，一个container就可以对外展现出一个独立计算机的能力，并且不同container从OS层面实现了隔离。
　　然而不同namespace之间资源还是相互竞争的，仍然需要类似ulimit来管理每个container所能使用的资源 - LXC 采用的是cgroup。

Control Groups

cgroups 实现了对资源的配额和度量。 cgroups 的使用非常简单，提供类似文件的接口，在 /cgroup目录下新建一个文件夹即可新建一个group，在此文件夹中新建task文件，并将pid写入该文件，即可实现对该进程的资源控制。具体的资源配置选项可以在该文件夹中新建子 subsystem ，{子系统前缀}.{资源项} 是典型的配置方法，

如memory.usage_in_bytes 就定义了该group 在subsystem memory中的一个内存限制选项。

另外，cgroups中的 subsystem可以随意组合，一个subsystem可以在不同的group中，也可以一个group包含多个subsystem - 也就是说一个 subsystem。

关于术语定义

A *cgroup* associates a set of tasks with a set of parameters for one
　　or more subsystems.
　　A *subsystem* is a module that makes use of the task grouping
　　facilities provided by cgroups to treat groups of tasks in
　　particular ways. A subsystem is typically a "resource controller" that
　　schedules a resource or applies per-cgroup limits, but it may be
　　anything that wants to act on a group of processes, e.g. a
　　virtualization subsystem.

我们主要关心cgroups可以限制哪些资源，即有哪些subsystem是我们关心。

cpu : 在cgroup中，并不能像硬件虚拟化方案一样能够定义CPU能力，但是能够定义CPU轮转的优先级，因此具有较高CPU优先级的进程会更可能得到CPU运算。
　　通过将参数写入cpu.shares,即可定义改cgroup的CPU优先级 - 这里是一个相对权重，而非绝对值。当然在cpu这个subsystem中还有其他可配置项，手册中有详细说明。

cpusets : cpusets 定义了有几个CPU可以被这个group使用，或者哪几个CPU可以供这个group使用。在某些场景下，单CPU绑定可以防止多核间缓存切换，从而提高效率

memory : 内存相关的限制

blkio : block IO相关的统计和限制，byte/operation统计和限制(IOPS等)，读写速度限制等，但是这里主要统计的都是同步IO

net_cls， cpuacct , devices , freezer 等其他可管理项。

Linux 容器

借助于namespace的隔离机制和cgroup限额功能，LXC提供了一套统一的API和工具来建立和管理container, LXC利用了如下 kernel 的features:

Kernel namespaces (ipc, uts, mount, pid, network and user)
Apparmor and SELinux profiles
Seccomp policies
Chroots (using pivot_root)
Kernel capabilities
Control groups (cgroups)

LXC 向用户屏蔽了以上 kernel 接口的细节, 提供了如下的组件大大简化了用户的开发和使用工作:

The liblxc library
Several language bindings (python3, lua and Go)
A set of standard tools to control the containers
Container templates

LXC 旨在提供一个共享kernel的 OS 级虚拟化方法，在执行时不用重复加载Kernel, 且container的kernel与host共享，因此可以大大加快container的启动过程，并显著减少内存消耗。在实际测试中，基于LXC的虚拟化方法的IO和CPU性能几乎接近 baremetal 的性能 [9] , 大多数数据有相比 Xen具有优势。当然对于KVM这种也是通过Kernel进行隔离的方式, 性能优势或许不是那么明显, 主要还是内存消耗和启动时间上的差异。在参考文献 [10] 中提到了利用iozone进行 Disk IO吞吐量测试KVM反而比LXC要快，而且笔者在device mapping driver下重现同样case的实验中也确实能得到如此结论。参考文献从网络虚拟化中虚拟路由的场景(网络IO和CPU角度)比较了KVM和LXC, 得到结论是KVM在性能和隔离性的平衡上比LXC更优秀 - KVM在吞吐量上略差于LXC, 但CPU的隔离可管理项比LXC更明确。

关于CPU, DiskIO, network IO 和 memory 在KVM和LXC中的比较还是需要更多的实验才能得出可信服的结论。

AUFS

（略）

GRSEC

（略）

方法

（略）

工具实践

Docker推出的一个名为Docker Content Trust（DCT）的新功能，它可帮助IT专业人士确保Docker的安全性。DCT使用了一个公共密钥基础设施（PKI）的方法，它提供了两个不同的密钥：一个离线（root）密钥和一个标记（每次入库）密钥，当第一次发布者推出镜像时它可创建和存储客户端。

此举有助于弥补正在使用恶意容器这一最大的漏洞。DCT还生成了一个时间戳密钥，它可保护系统免受重放攻击，即运行过期的标记内容。这解决了上面提及容器具有不同安全补丁等级的问题。

为了解决针对容器安全性的问题，包括Docker在内的众多公司都为Docker发布了安全基准。这套标准为确保Docker容器的安全性提供了指导。全篇118页的文档囊括了部署Docker容器的84个最佳实践以及一个涉及所有内容的检查清单。

那么，如果你决定自行负责确保Docker容器的安全性，但又不知道从何入手，我们在这里为你提供了一些建议：

阅读上面提及的Docker安全基准文件。重点关注与如何部署基于容器的应用程序相关的建议和最佳实践。这真的是有助于缓解你的财务压力，认真考虑大部分因糟糕设计而导致的Docker安全性问题。

考虑你的特定安全性需求。这将促使你选择正确的工具和方法。很多使用容器技术的企业对于他们基于容器的应用程序要么安全措施不足，要么安全措施过足。

尽可能多地进行测试。容器技术是新技术，因此我们需要搞清楚哪些是能够发挥作用，哪些是无用的，而要做到这一点的唯一方法就是进行安全性方面的测试，例如渗透测试。

容器安全性的发展趋势可能会与虚拟化安全性一样。虽然安全性从第一台虚拟机部署开始就是一个问题，但是多年以来积累下来的良好安全性实践、架构和工具都证明了其有效性。我们相信，Docker容器安全性的问题也同样能够得到较好解决。

使用案例

（略）

2、

0、

https://www.docker.com/

1、

https://baike.baidu.com/item/Docker

2、

2.1

http://www.docker.org.cn/

2.2

http://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html

3、

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作者：ylbtech
出处：http://ylbtech.cnblogs.com/
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