文章编号：36040 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 01:23:27 / 浏览：次

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微服务基础服务之docker篇

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（OCI）。

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 版本以后开始去除 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。

传统虚拟化

为什么要用docker

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。

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

基本概念

我们都知道，操作系统分为内核和用户空间。 对于 Linux 而言，内核启动后，会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。 而 Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。 比如官方镜像 ubuntu:18.04 就包含了完整的一套 Ubuntu 18.04 最小系统的 root 文件系统。

Docker 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。 镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。

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。

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。

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。 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。

镜像构建完成后，可以很容易的在当前宿主机上运行，但是，如果需要在其它服务器上使用这个镜像，我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务，Docker Registry 就是这样的服务。

一个 Docker Registry 中可以包含多个仓库（Repository）；每个仓库可以包含多个标签（Tag）；每个标签对应一个镜像。

通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本。 我们可以通过 <仓库名>:<标签> 的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。 如果不给出标签，将以 latest 作为默认标签。

Centos安装docker18

常用的docker命令

常用的docker镜像

云计算发展的里程碑：从虚拟化到 serverless

云计算的演进历程，从虚拟化开启的革命性篇章，到如今风行的 Serverless 无服务器计算，每一次创新都深刻重塑了 IT 架构和开发模式。 本文将逐一回顾云计算的关键节点，探讨 Serverless 的诞生与影响，探索技术革新之旅。 虚拟化：云计算的起点云计算的基石在于虚拟化技术，它通过软件模拟，将物理服务器虚拟成多个独立资源池，提升资源利用率和成本效益。 全虚拟化和半虚拟化技术各有其优缺点，前者提供更彻底的隔离，后者在轻量级上更胜一筹。 虚拟化技术不仅应用于计算，还扩展到存储和网络领域，如存储虚拟化和SDN网络虚拟化。 IaaS：基础设施即服务的兴起随着虚拟化普及，IaaS的出现使得用户无需拥有和管理硬件，只需按需租用云服务。 IaaS提供的标准化资源和按量计费模式，降低了企业的IT门槛，推动互联网创业的繁荣。 通过IaaS，用户可以构建和管理虚拟数据中心，实现灵活的资源管理和自动化运维。 PaaS：平台即服务的深化PaaS进一步简化开发流程，开发者专注于应用程序开发，而无需关注底层平台。 它提供了丰富的中间件和工具，促进了DevOps实践，如CI/CD自动化，极大地提升了开发效率。 然而，PaaS的供应商锁定问题和平台层服务的局限性，催生了容器化和Kubernetes的发展。 容器技术：轻量级虚拟化的崛起2013年，Docker容器技术的出现，带来了微服务和Kubernetes的普及。 容器轻量、快速部署，解决了开发环境和生产环境的一致性问题，极大地提高了部署效率和资源利用率。 容器和Kubernetes的普及，推动了DevOps实践的深化和云原生工具的发展。 Serverless：无服务器计算的革新Serverless将应用开发和基础设施管理完全剥离，开发者只需关注业务逻辑，按需付费。 它结合函数计算和事件驱动，提供了高效、低成本的开发模式。 主流云厂商如亚马逊、谷歌、微软和中国厂商如阿里云、腾讯云等，都已推出成熟的Serverless产品。 未来展望：Serverless的挑战与融合尽管Serverless尚存冷启动延迟和调试等问题，但其发展潜力巨大。 随着技术的不断优化和应用场景的扩展，Serverless将与容器、边缘计算等技术融合，成为企业创新和数字化转型的核心驱动力。 总结：云计算的里程碑从虚拟化到Serverless，云计算的每一次跃迁都推动着IT架构的革新，Serverless作为最新里程碑，正在重塑应用开发和部署方式。 随着技术的不断发展，Serverless将在性能、工具链和垂直场景应用上发挥更大作用，引领企业步入新的数字化时代。

docker的国内现状和未来发展是怎样的?

探讨 Docker 在国内的现状与未来发展方向，需要从部署方案和运维管理两个维度进行深入剖析。 将 Docker 视作理想的容器化部署工具，而面对集群等复杂运维需求时，则需结合 Puppet、Chef、SaltStack、Ansible 等自动化工具或脚本语言如 Shell Script，以实现高效、稳定的容器化环境管理。 在实际应用中，Docker 在国内已经获得了广泛的认可与应用。 众多企业级用户将其作为应用开发、测试与生产环境的基础架构，显著提高了开发效率、降低了运维成本。 同时，随着容器技术的成熟与普及，Docker 的应用场景不断扩展，不仅局限于软件部署，还涉及到了微服务架构、DevOps 流程优化等多个领域。 展望未来，Docker 的发展将更加注重与云服务、DevOps 工具链的整合，以实现更加灵活、高效、安全的容器化服务交付。 同时，针对特定行业的个性化需求，Docker 将提供更加丰富、定制化的解决方案，如金融、医疗、教育等行业专有容器化平台。 此外，容器技术与边缘计算、IoT 等新兴技术的融合，也将为 Docker 的未来发展开辟新的道路。 综上，Docker 在国内的现状显示了其强大的生命力与适应性，未来发展的前景广阔。 随着技术的不断演进与行业应用的深化，Docker 将继续在容器化领域扮演核心角色，为推动企业数字化转型与技术创新贡献力量。

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