linux docket
什么是 Docker
Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目,它是基于 dotCloud 公司多年云服务技术的一次革新,并于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源,主要项目代码在 GitHub 上进行维护。Docker 项目后来还加入了 Linux 基金会,并成立推动 开放容器联盟。
Docker 自开源后受到广泛的关注和讨论,至今其 GitHub 项目已经超过 3 万 6 千个星标和一万多个 fork。甚至由于 Docker 项目的火爆,在 2013 年底,dotCloud 公司决定改名为 Docker。Docker 最初是在 Ubuntu 12.04 上开发实现的;Red Hat 则从 RHEL 6.5 开始对 Docker 进行支持;Google 也在其 PaaS 产品中广泛应用 Docker。
Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现,基于 Linux 内核的 cgroup,namespace,以及AUFS 类的 Union FS 等技术,对进程进行封装隔离,属于 操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程,因此也称其为容器。最初实现是基于 LXC,从 0.7 以后开始去除 LXC,转而使用自行开发的 libcontainer,从 1.11 开始,则进一步演进为使用 runC 和 containerd。
Docker 在容器的基础上,进行了进一步的封装,从文件系统、网络互联到进程隔离等等,极大的简化了容器的创建和维护。使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。
下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上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。
为什么要使用 Docker?
作为一种新兴的虚拟化方式,Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
更高效的利用系统资源
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销,Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度,都要比传统虚拟机技术更高效。因此,相比虚拟机技术,一个相同配置的主机,往往可以运行更多数量的应用。
更快速的启动时间
传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟,而 Docker 容器应用,由于直接运行于宿主内核,无需启动完整的操作系统,因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
一致的运行环境
开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致,导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境,确保了应用运行环境一致性,从而不会再出现 「这段代码在我机器上没问题啊」 这类问题。
持续交付和部署
对开发和运维(DevOps)人员来说,最希望的就是一次创建或配置,可以在任意地方正常运行。
使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 Dockerfile 来进行镜像构建,并结合 持续集成(Continuous Integration) 系统进行集成测试,而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像,甚至结合 持续部署(Continuous Delivery/Deployment) 系统进行自动部署。
而且使用 Dockerfile
使镜像构建透明化,不仅仅开发团队可以理解应用运行环境,也方便运维团队理解应用运行所需条件,帮助更好的生产环境中部署该镜像。
更轻松的迁移
由于 Docker 确保了执行环境的一致性,使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行,无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云,甚至是笔记本,其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用,迁移到另一个平台上,而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
更轻松的维护和扩展
Docker 使用的分层存储以及镜像的技术,使得应用重复部分的复用更为容易,也使得应用的维护更新更加简单,基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外,Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官方镜像,既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
对比传统虚拟机总结
特性 | 容器 | 虚拟机 |
---|---|---|
启动 | 秒级 | 分钟级 |
硬盘使用 | 一般为 MB | 一般为 GB |
性能 | 接近原生 | 弱于 |
系统支持量 | 单机支持上千个容器 | 一般几十个 |
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