云原生-docker(1)

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docker

介绍

一句话概括容器:容器就是将软件打包成标准化单元,以用于开发、交付和部署。

  • 容器镜像是轻量的、可执行的独立软件包 ,包含软件运行所需的所有内容:代码、运行时环境、系统工具、系统库和设置。
  • 容器化软件适用于基于 Linux 和 Windows 的应用,在任何环境中都能够始终如一地运行。
  • 容器赋予了软件独立性,使其免受外在环境差异(例如,开发和预演环境的差异)的影响,从而有助于减少团队间在相同基础设施上运行不同软件时的冲突。

通俗点说就是:如果需要通俗地描述容器的话,我觉得容器就是一个存放东西的地方,就像书包可以装各种文具、衣柜可以放各种衣服、鞋架可以放各种鞋子一样。我们现在所说的容器存放的东西可能更偏向于应用比如网站、程序甚至是系统环境。

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虚拟化技术和容器化技术

虚拟化技术

首先,Docker 容器虚拟化技术为基础的软件,那么什么是虚拟化技术呢?

简单点来说,虚拟化技术可以这样定义:

虚拟化技术是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源(CPU、内存、磁盘空间、网络适配器等),予以抽象、转换后呈现出来并可供分割、组合为一个或多个电脑配置环境。由此,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的配置更好的方式来应用这些电脑硬件资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理配置所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和数据存储。

Docker 基于 LXC 虚拟容器技术

Docker 技术是基于 LXC(Linux container- Linux 容器)虚拟容器技术的。

LXC,其名称来自 Linux 软件容器(Linux Containers)的缩写,一种操作系统层虚拟化(Operating system–level virtualization)技术,为 Linux 内核容器功能的一个用户空间接口。它将应用软件系统打包成一个软件容器(Container),内含应用软件本身的代码,以及所需要的操作系统核心和库。通过统一的名字空间和共用 API 来分配不同软件容器的可用硬件资源,创造出应用程序的独立沙箱运行环境,使得 Linux 用户可以容易的创建和管理系统或应用容器。

LXC 技术主要是借助 Linux 内核中提供的 CGroup 功能和 name space 来实现的,通过 LXC 可以为软件提供一个独立的操作系统运行环境。

Docker基本组成

Docker 中有非常重要的三个基本概念,理解了这三个概念,就理解了 Docker 的整个生命周期。

  • 镜像(Image)
  • 容器(Container)
  • 仓库(Repository)

理解了这三个概念,就理解了 Docker 的整个生命周期

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Docker的应用场景

  • Web 应用的自动化打包和发布。
  • 自动化测试和持续集成、发布。
  • 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。
  • 从头编译或者扩展现有的 OpenShift 或 Cloud Foundry 平台来搭建自己的 PaaS 环境。

Docker 的优点

Docker 是一个用于开发,交付和运行应用程序的开放平台。Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开,从而可以快速交付软件。借助 Docker,您可以与管理应用程序相同的方式来管理基础架构。通过利用 Docker 的方法来快速交付,测试和部署代码,您可以大大减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。

1、快速,一致地交付您的应用程序

Docker 允许开发人员使用您提供的应用程序或服务的本地容器在标准化环境中工作,从而简化了开发的生命周期。

容器非常适合持续集成和持续交付(CI / CD)工作流程,请考虑以下示例方案:

  • 您的开发人员在本地编写代码,并使用 Docker 容器与同事共享他们的工作。
  • 他们使用 Docker 将其应用程序推送到测试环境中,并执行自动或手动测试。
  • 当开发人员发现错误时,他们可以在开发环境中对其进行修复,然后将其重新部署到测试环境中,以进行测试和验证。
  • 测试完成后,将修补程序推送给生产环境,就像将更新的镜像推送到生产环境一样简单。

2、响应式部署和扩展

Docker 是基于容器的平台,允许高度可移植的工作负载。Docker 容器可以在开发人员的本机上,数据中心的物理或虚拟机上,云服务上或混合环境中运行。

Docker 的可移植性和轻量级的特性,还可以使您轻松地完成动态管理的工作负担,并根据业务需求指示,实时扩展或拆除应用程序和服务。

3、在同一硬件上运行更多工作负载

Docker 轻巧快速。它为基于虚拟机管理程序的虚拟机提供了可行、经济、高效的替代方案,因此您可以利用更多的计算能力来实现业务目标。Docker 非常适合于高密度环境以及中小型部署,而您可以用更少的资源做更多的事情。