容器其实是一种沙盒技术。顾名思义，沙盒就是能够像一个集装箱一样，把你的应用“装”起来的技术。这样，应用与应用之间，就因为有了边界而不至于相互干扰；而被装进集装箱的应用，也可以被方便地搬来搬去。
这两个能力说起来简单，但要用技术手段去实现它们，可能大多数人就无从下手了。 所以，我就先来跟你说说这个“边界”的实现手段。
举个例子：现在你要写一个计算加法的小程序，这个程序需要的输入来自于一个文件，计算完成后的结果则输出到另一个文件中。
由于计算机只认识 0 和 1，所以无论用哪种语言编写这段代码，最后都需要通过某种方式翻译成二进制文件，才能在计算机操作系统中运行起来。
而为了能够让这些代码正常运行，我们往往还要给它提供数据，比如我们这个加法程序所需要的输入文件。这些数据加上代码本身的二进制文件，放在磁盘上，就是我们平常所说的一个“程序”，也叫代码的可执行镜像（executable image）。 然后，我们就可以在计算机上运行这个“程序”了。
首先，操作系统从“程序”中发现输入数据保存在一个文件中，所以这些数据就被会加载到内存中待命。同时，操作系统又读取到了计算加法的指令，这时，它就需要指示 CPU 完成加法操作。而 CPU 与内存协作进行加法计算，又会使用寄存器存放数值、内存堆栈保存执行的命令和变量。同时，计算机里还有被打开的文件，以及各种各样的 I/O 设备在不断地调用中修改自己的状态。
就这样，一旦“程序”被执行起来，它就从磁盘上的二进制文件，变成了计算机内存中的数据、寄存器里的值、堆栈中的指令、被打开的文件，以及各种设备的状态信息的一个集合。像这样一个程序运起来后的计算机执行环境的总和，就是我们今天的主角：进程。
所以，对于进程来说，它的静态表现就是程序，平常都安安静静地待在磁盘上；而一旦运行起来，它就变成了计算机里的数据和状态的总和，这就是它的动态表现。
而容器技术的核心功能，就是通过约束和修改进程的动态表现，从而为其创造出一个“边界”
对于 Docker 等大多数 Linux 容器来说，Cgroups 技术是用来制造约束的主要手段，而Namespace 技术则是用来修改进程视图的主要方法。
你可能会觉得 Cgroups 和 Namespace 这两个概念很抽象，别担心，接下来我们一起动手实践一下，你就很容易理解这两项技术了。
假设你已经有了一个 Linux 操作系统上的 Docker 项目在运行，比如我的环境是 Ubuntu 16.04 和 Docker CE 18.05。
docker run -it busybox /bin/sh
我们首先创建一个容器，docker run，而 -it 参数告诉了 Docker 项目在启动容器后，需要给我们分配一个文本输入 / 输出环境，也就是 TTY，跟容器的标准输入相关联，这样我们就可以和这个 Docker 容器进行交互了。而 /bin/sh 就是我们要在 Docker 容器里运行的程序。
所以，上面这条指令翻译成人类的语言就是：请帮我启动一个容器，在容器里执行 /bin/sh，并且给我分配一个命令行终端跟这个容器交互。
这样，我的 Ubuntu 16.04 机器就变成了一个宿主机，而一个运行着 /bin/sh 的容器，就跑在了这个宿主机里面。
上面的例子和原理，如果你已经玩过 Docker，一定不会感到陌生。此时，如果我们在容器里执行一下 ps 指令，就会发现在 Docker 里最开始执行的 /bin/sh，就是这个容器内部的第 1 号进程（PID=1），而这个容器里一共只有两个进程在运行。这就意味着，前面执行的 /bin/sh，以及我们刚刚执行的 ps，已经被 Docker 隔离在了一个跟宿主机完全不同的世界当中。
这究竟是怎么做到呢？ 本来，每当我们在宿主机上运行了一个 /bin/sh 程序，操作系统都会给它分配一个进程编号，比如 PID=100。这个编号是进程的唯一标识，就像员工的工牌一样。所以 PID=100，可以粗略地理解为这个 /bin/sh 是我们公司里的第 100 号员工，而第 1 号员工就自然是比尔 · 盖茨这样统领全局的人物。
而现在，我们要通过 Docker 把这个 /bin/sh 程序运行在一个容器当中。这时候，Docker 就会在这个第 100 号员工入职时给他施一个“障眼法”，让他永远看不到前面的其他 99 个员工，更看不到比尔 · 盖茨。这样，他就会错误地以为自己就是公司里的第 1 号员工。
这种机制，其实就是对被隔离应用的进程空间做了手脚，使得这些进程只能看到重新计算过的进程编号，比如 PID=1。可实际上，他们在宿主机的操作系统里，还是原来的第 100 号进程。
这种技术，就是 Linux 里面的 Namespace 机制。而 Namespace 的使用方式也非常有意思：它其实只是 Linux 创建新进程的一个可选参数。我们知道，在 Linux 系统中创建线程的系统调用是 clone()，比如：
int pid = clone(main_function, stack_size, SIGCHLD, NULL);
这个系统调用就会为我们创建一个新的进程，并且返回它的进程号 pid。
而当我们用 clone() 系统调用创建一个新进程时，就可以在参数中指定 CLONE_NEWPID 参数，比如：
int pid = clone(main_function, stack_size, CLONE_NEWPID | SIGCHLD, NULL);
这时，新创建的这个进程将会“看到”一个全新的进程空间，在这个进程空间里，它的 PID 是 1。之所以说“看到”，是因为这只是一个“障眼法”，在宿主机真实的进程空间里，这个进程的 PID 还是真实的数值，比如 100。
当然，我们还可以多次执行上面的 clone() 调用，这样就会创建多个 PID Namespace，而每个 Namespace 里的应用进程，都会认为自己是当前容器里的第 1 号进程，它们既看不到宿主机里真正的进程空间，也看不到其他 PID Namespace 里的具体情况。
而除了我们刚刚用到的 PID Namespace，Linux 操作系统还提供了 Mount、UTS、IPC、Network 和 User 这些 Namespace，用来对各种不同的进程上下文进行“障眼法”操作。
比如，Mount Namespace，用于让被隔离进程只看到当前 Namespace 里的挂载点信息；Network Namespace，用于让被隔离进程看到当前 Namespace 里的网络设备和配置。
这，就是 Linux 容器最基本的实现原理了。
所以，Docker 容器这个听起来玄而又玄的概念，实际上是在创建容器进程时，指定了这个进程所需要启用的一组 Namespace 参数。这样，容器就只能“看”到当前 Namespace 所限定的资源、文件、设备、状态，或者配置。而对于宿主机以及其他不相关的程序，它就完全看不到了。
所以说，容器，其实是一种特殊的进程而已。
这样的架构也解释了为什么 Docker 项目比虚拟机更受欢迎的原因。
这是因为，使用虚拟化技术作为应用沙盒，就必须要由 Hypervisor 来负责创建虚拟机，这个虚拟机是真实存在的，并且它里面必须运行一个完整的 Guest OS 才能执行用户的应用进程。这就不可避免地带来了额外的资源消耗和占用。
根据实验，一个运行着 CentOS 的 KVM 虚拟机启动后，在不做优化的情况下，虚拟机自己就需要占用 100~200 MB 内存。此外，用户应用运行在虚拟机里面，它对宿主机操作系统的调用就不可避免地要经过虚拟化软件的拦截和处理，这本身又是一层性能损耗，尤其对计算资源、网络和磁盘 I/O 的损耗非常大。
而相比之下，容器化后的用户应用，却依然还是一个宿主机上的普通进程，这就意味着这些因为虚拟化而带来的性能损耗都是不存在的；而另一方面，使用 Namespace 作为隔离手段的容器并不需要单独的 Guest OS，这就使得容器额外的资源占用几乎可以忽略不计。
所以说， “敏捷”和“高性能”是容器相较于虚拟机最大的优势，也是它能够在 PaaS 这种更细粒度的资源管理平台上大行其道的重要原因。
不过，有利就有弊，基于 Linux Namespace 的隔离机制相比于虚拟化技术也有很多不足之处，其中最主要的问题就是：隔离得不彻底。
首先，既然容器只是运行在宿主机上的一种特殊的进程，那么多个容器之间使用的就还是同一个宿主机的操作系统内核。
尽管你可以在容器里通过 Mount Namespace 单独挂载其他不同版本的操作系统文件，比如 CentOS 或者 Ubuntu，但这并不能改变共享宿主机内核的事实。这意味着，如果你要在 Windows 宿主机上运行 Linux 容器，或者在低版本的 Linux 宿主机上运行高版本的 Linux 容器，都是行不通的。
而相比之下，拥有硬件虚拟化技术和独立 Guest OS 的虚拟机就要方便得多了。最极端的例子是，Microsoft 的云计算平台 Azure，实际上就是运行在 Windows 服务器集群上的，但这并不妨碍你在它上面创建各种 Linux 虚拟机出来。
其次，在 Linux 内核中，有很多资源和对象是不能被 Namespace 化的，最典型的例子就是：时间。
这就意味着，如果你的容器中的程序使用 settimeofday(2) 系统调用修改了时间，整个宿主机的时间都会被随之修改，这显然不符合用户的预期。相比于在虚拟机里面可以随便折腾的自由度，在容器里部署应用的时候，“什么能做，什么不能做”，就是用户必须考虑的一个问题。
此外，由于上述问题，尤其是共享宿主机内核的事实，容器给应用暴露出来的攻击面是相当大的，应用“越狱”的难度自然也比虚拟机低得多。
更为棘手的是，尽管在实践中我们确实可以使用 Seccomp 等技术，对容器内部发起的所有系统调用进行过滤和甄别来进行安全加固，但这种方法因为多了一层对系统调用的过滤，一定会拖累容器的性能。何况，默认情况下，谁也不知道到底该开启哪些系统调用，禁止哪些系统调用。
所以，在生产环境中，没有人敢把运行在物理机上的 Linux 容器直接暴露到公网上。当然，我后续会讲到的基于虚拟化或者独立内核技术的容器实现，则可以比较好地在隔离与性能之间做出平衡。
在介绍完容器的“隔离”技术之后，我们再来研究一下容器的“限制”问题。
也许你会好奇，我们不是已经通过 Linux Namespace 创建了一个“容器”吗，为什么还需要对容器做“限制”呢？
我还是以 PID Namespace 为例，来给你解释这个问题。
虽然容器内的第 1 号进程在“障眼法”的干扰下只能看到容器里的情况，但是宿主机上，它作为第 100 号进程与其他所有进程之间依然是平等的竞争关系。这就意味着，虽然第 100 号进程表面上被隔离了起来，但是它所能够使用到的资源（比如 CPU、内存），却是可以随时被宿主机上的其他进程（或者其他容器）占用的。当然，这个 100 号进程自己也可能把所有资源吃光。这些情况，显然都不是一个“沙盒”应该表现出来的合理行为。
而Linux Cgroups 就是 Linux 内核中用来为进程设置资源限制的一个重要功能。
有意思的是，Google 的工程师在 2006 年发起这项特性的时候，曾将它命名为“进程容器”（process container）。实际上，在 Google 内部，“容器”这个术语长期以来都被用于形容被 Cgroups 限制过的进程组。后来 Google 的工程师们说，他们的 KVM 虚拟机也运行在 Borg 所管理的“容器”里，其实也是运行在 Cgroups“容器”当中。这和我们今天说的 Docker 容器差别很大。
Linux Cgroups 的全称是 Linux Control Group。它最主要的作用，就是限制一个进程组能够使用的资源上限，包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等等。
此外，Cgroups 还能够对进程进行优先级设置、审计，以及将进程挂起和恢复等操作。在今天的分享中，我只和你重点探讨它与容器关系最紧密的“限制”能力，并通过一组实践来带你认识一下 Cgroups。
在 Linux 中，Cgroups 给用户暴露出来的操作接口是文件系统，即它以文件和目录的方式组织在操作系统的 /sys/fs/cgroup 路径下。在 Ubuntu 16.04 机器里，我可以用 mount 指令把它们展示出来，这条命令是：mount -t cgroup
它的输出结果，是一系列文件系统目录。如果你在自己的机器上没有看到这些目录，那你就需要自己去挂载 Cgroups，具体做法可以自行 Google。
可以看到，在 /sys/fs/cgroup 下面有很多诸如 cpuset、cpu、 memory 这样的子目录，也叫子系统。这些都是我这台机器当前可以被 Cgroups 进行限制的资源种类。而在子系统对应的资源种类下，你就可以看到该类资源具体可以被限制的方法。比如，对 CPU 子系统来说，我们就可以看到如下几个配置文件，这个指令是：ls /sys/fs/cgroup/cpu
如果熟悉 Linux CPU 管理的话，你就会在它的输出里注意到 cfs_period 和 cfs_quota 这样的关键词。这两个参数需要组合使用，可以用来限制进程在长度为 cfs_period 的一段时间内，只能被分配到总量为 cfs_quota 的 CPU 时间。
而这样的配置文件又如何使用呢？
你需要在对应的子系统下面创建一个目录，比如，我们现在进入 /sys/fs/cgroup/cpu 目录下
这个目录就称为一个“控制组”。你会发现，操作系统会在你新创建的 container 目录下，自动生成该子系统对应的资源限制文件。
现在，我们在后台执行这样一条脚本：while : ; do : ; done &
显然，它执行了一个死循环，可以把计算机的 CPU 吃到 100%，根据它的输出，我们可以看到这个脚本在后台运行的进程号（PID）是 226。
这样，我们可以用 top 指令来确认一下 CPU 有没有被打满：
在输出里可以看到，CPU 的使用率已经 100% 了（%Cpu0 :100.0 us）。
而此时，我们可以通过查看 container 目录下的文件，看到 container 控制组里的 CPU quota 还没有任何限制（即：-1），CPU period 则是默认的 100 ms（100000 us）
接下来，我们可以通过修改这些文件的内容来设置限制。
比如，向 container 组里的 cfs_quota 文件写入 20 ms（20000 us）
结合前面的介绍，你应该能明白这个操作的含义，它意味着在每 100 ms 的时间里，被该控制组限制的进程只能使用 20 ms 的 CPU 时间，也就是说这个进程只能使用到 20% 的 CPU 带宽。
接下来，我们把被限制的进程的 PID 写入 container 组里的 tasks 文件，上面的设置就会对该进程生效了
我们可以用 top 指令查看一下，可以看到，计算机的 CPU 使用率立刻降到了 20%（%Cpu0 : 20.3 us）。
除 CPU 子系统外，Cgroups 的每一项子系统都有其独有的资源限制能力，比如：
- blkio，为块设备设定I/O 限制，一般用于磁盘等设备；
- cpuset，为进程分配单独的 CPU 核和对应的内存节点；
- memory，为进程设定内存使用的限制。
Linux Cgroups 的设计还是比较易用的，简单粗暴地理解呢，它就是一个子系统目录加上一组资源限制文件的组合。而对于 Docker 等 Linux 容器项目来说，它们只需要在每个子系统下面，为每个容器创建一个控制组（即创建一个新目录），然后在启动容器进程之后，把这个进程的 PID 填写到对应控制组的 tasks 文件中就可以了。
而至于在这些控制组下面的资源文件里填上什么值，就靠用户执行 docker run 时的参数指定了，比如这样一条命令：docker run -it --cpu-period=100000 --cpu-quota=20000 ubuntu /bin/bash
在启动这个容器后，我们可以通过查看 Cgroups 文件系统下，CPU 子系统中，“docker”这个控制组里的资源限制文件的内容来确认：
cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/5d5c9f67d/cpu.cfs_period_us
cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/5d5c9f67d/cpu.cfs_quota_us
这就意味着这个 Docker 容器，只能使用到 20% 的 CPU 带宽。
总结
通过以上讲述，你现在应该能够理解，一个正在运行的 Docker 容器，其实就是一个启用了多个 Linux Namespace 的应用进程，而这个进程能够使用的资源量，则受 Cgroups 配置的限制。
这也是容器技术中一个非常重要的概念，即：容器是一个“单进程”模型。
