docker的道法术器

1.2 什么是docker【时势造英雄——云原生，云部署】
docker的发展历史：

啥是docker：
开源的应用软件的【容器】，可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的机器上，从而抹平【系统环境windows、Macos、Linux】的差异。源码托管在github上；

2.1 docker的理念

* 集装箱
* 标准化【运维流程化】

	* 运输方式* 存储方式* API接口

*隔离：底层使用LXC技术（一种轻量的容器虚拟化技术，是Linux的一种内核限制机制）

2.2 docker解决的问题
1.抹平环境的差异，解决软件运行环境不一致所带来的问题
2.将运维的流程标准化，从而使【快速扩展】、【服务水平伸缩】变得简单
3.隔离各个应用，避免个别应用出错造成的服务雪崩

docker化的步骤：
* 依赖集装箱打包
* 鲸鱼运输到服务器

3.1docker的核心技术

Build：构建——构建镜像【镜像】
Ship：运输——运输镜像，从仓库和主机上运输【仓库】
Run：Run运行的镜像就是一个容器【容器】

图解：

3.2docker镜像【image】
镜像的本质：一系列文件（应用程序文件、运行环境文件…）按照一定的格式打包后的【文件集】

这个【格式】就是【镜像的格式】，与Linux的一项存储技术有关——联合文件系统（Union File System），是一个分层的文件系统，可以做到将【不同的目录挂到同一个虚拟文件系统下】
docker镜像利用了【分层的概念】实现了【镜像存储】
eg：

docker镜像存储格式图解：

从上图可以明显看出：docker的镜像文件是分层，分为n层，每一层存放的文件都不一样，即：每层有每层的作用；这5层堆叠起来就构成了一个docker镜像，也就是【鲸鱼身上托着的一个【集装箱】】，但是由于docker镜像采用了联合文件系统（Union File System），可以做到将【不同的目录挂到同一个虚拟文件系统下】；
从而就做到了这种效果：
docker镜像内部文件分层，但对外表现出来的效果是不分层的，所有文件都在一个层面上！
一个docker镜像当他的所有层都被加载进来后，对外展示的效果就会是【不分层的】
注意：docker镜像文件的每一层都是只读的，除了最上面的那层是可写的。

docker中从【文件】–>【镜像】–>【容器】的过程是：

3.3docker容器【container】
容器的本质：就是一个进程

把容器想象成一个虚拟机，每个虚拟机都有自己的文件系统，在这个文件系统里面，他的文件也是分层的，和【镜像】的文件分层类似，只有最上一层是可读可写的，下面的n层都是只读的，当遇到需要修改n层中的文件的时候（假设这个文件在x层），那么就会将x层的文件拷贝到【最上层】，在最上层对x层的文件进行修改。

**镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。**容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。
容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的 命名空间。因此容器可以拥有自己的 root 文件系统、自己的网络配置、自己的进程空间，甚至自己的用户 ID 空间。容器内的进程是运行在一个隔离的环境里，使用起来，就好像是在一个独立于宿主的系统下操作一样。这种特性使得容器封装的应用比直接在宿主运行更加安全。也因为这种隔离的特性，很多人初学 Docker 时常常会混淆容器和虚拟机。
前面讲过镜像使用的是分层存储，容器也是如此。每一个容器运行时，是以镜像为基础层，在其上创建一个当前容器的存储层，我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为容器存储层（就是最上面的那一层）。
容器存储层的生存周期和容器一样，容器消亡时，容器存储层也随之消亡。因此，任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。
按照 Docker 最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据，容器存储层要保持无状态化（即：不应该存放任何数据）。所有的文件写入操作，都应该使用 数据卷（Volume）、或者 绑定宿主目录，在这些位置的读写会跳过容器存储层，直接对宿主（或网络存储）发生读写，其性能和稳定性更高。
数据卷的生存周期独立于容器，容器消亡，数据卷不会消亡。因此，使用数据卷后，容器删除或者重新运行之后，数据却不会丢失。

理清【物理机】、【虚拟机】和【容器】之间的关系：
物理机 = 操作系统 + 物理载体（eg：笔记本、主机机箱）
虚拟机 = 操作系统的镜像 + 创建虚拟机的软件 + 物理机宿主（虚拟机需要占用物理机的一部分物理硬件，比如：硬盘、内存、cpu）
容器 = docker镜像运行的实例

一个问题：已经有了【虚拟机技术】为什么还需要【docker】？
首先明确一个基本事实：
【虚拟机】和【docker】他们解决问题的技术是一样的——虚拟化技术。
但是他们所要解决的问题是存在差异的：
虚拟机主要解决的是——用户隔离
docker主要解决的是——应用隔离
这两个问题的边界是不一样的，图解：

那【用户隔离】和【应用隔离】有啥不一样？
【用户隔离】：我们都知道，现实生活中，每个人都有自己的电脑，每台电脑上都有一个完整的操作系统，那么就相当于【一个用户独占一个操作系统】，即：一个用户需要一个完整的操作系统才可以满足他的需求

那一个应用需要一个完整的操作系统资源才可以运行起来吗？显然是不用的（虽然有那种情况，但是很少，很少）
所以，这个时候就需要docker技术了，通过docker技术的【镜像化打包】，将【应用程序】、【应用程序依赖的运行时】、【应用程序依赖的操作系统资源】等一系列的【运行时依赖树】”连根拔起“，【整体文件分层】镜像化打包成一个【docker镜像】，而容器就是镜像的运行实例。

从这里可以看出：【应用隔离】比 【用户隔离】要轻量很多，【用户隔离】需要一整个操作系统，而【应用隔离】只需要操作系统的一部分。
所以，虽然使用【虚拟机技术】一样可以实现【应用隔离】，但是，消耗会很大，会产生巨大浪费，因此，docker技术的出现并席卷IT技术界，是有其真实的行业痛点存在的。

使用虚拟机运行多个相互隔离的应用图解：

使用Docker运行多个相互隔离的应用图解：

docker有docker的优势，虚拟机有虚拟机技术的应用场景；
虚拟机更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如，云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。
Docker通常用于隔离不同的应用，例如前端，后端以及数据库。

两者【隔离图】对比：

docker容器使用由Linux内核提供的命名空间，大多数人把命名空间认为是一个上下文或域的授权

虚拟机的伟大在于：通过抽象来增加并行，服务于多操作系统的使用情况以及业界最好的安全性。但对于隔离，它们相当的昂贵，容器提供的隔离就便宜。

【服务器虚拟化】与【服务器Docker化】图解：

服务器：港口（拥有场地和各种设备）
服务器虚拟化：港口上的仓库（拥有独立的空间堆放各种货物或集装箱）
服务器Docker化：港口上的集装箱

不同的集装箱属于不同的运单（Docker上运行不同的应用实例），相互独立（隔离）。但由同一个人管理（主操作系统的内核），因此通过管理员可以看到所有集装箱的相关信息（因为共享操作系统内核，因此相关信息会共享）。

服务器虚拟化就好比在码头上（物理主机及虚拟化层），建立了多个独立的仓库（虚拟机）。其拥有完全独立（隔离）的空间，属于不同的客户（虚拟机所有者）。每个仓库有各自的管理员（当前虚拟机的操作系统内核），无法管理其它仓库，不存在信息共享的情况。

所以：需要根据不同的应用场景和需求采用不同的方式使用Docker技术或使用服务器虚拟化技术。
典型的Docker应用场景：主机上的Docker实例属于单一用户的情况下，在保证安全的同时可以充分发挥Docker的技术优势。

典型的虚拟机应用场景：对于隔离要求较高的环境如混合用户环境，就可以使用服务器虚拟化技术。

3.4docker仓库【warehouse】
远程docker开源仓库：hub.docker.com
国内仓库：c.163.com/hub#/home

docker仓库直接类比maven仓库就可以了，说白了，就是一个放docker镜像的地方

参考文章：
1.https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/basic_concept/container
2.https://www.jianshu.com/p/50f48eb25215
3.https://www.imooc.com/video/14615/0

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