Docker与容器

Docker与容器

从19年初开始使用Docker到现在差不到两年了，感觉对于Docker的认识还停留在使用的阶段，各个知识点串联度不够，没有形成一个体系，因此打算抽出一些时间来系统学习Docker，以便在后续使用的时候更加得心应手。

写在前面

本篇首先学习Docker是什么，之后会剖析Docker和相关容器技术，以及它在DevOps等运用场景所带来的巨大便利，最后学习Docker在整个虚拟化领域中的技术定位。

虚拟技术

我们知道在主机时代比拼的是单个服务器的性能，如CPU主频和内存的强弱，而在云时代，最为看中的则是凭借虚拟化技术所构建的集群处理能力。从传统来看，虚拟化既可以通过硬件模拟来实现，也可以通过操作系统软件来实现。而容器技术则更优雅，它充分利用了操作系统本身已有的机制和特性，可以实现远超虚拟机的轻量级虚拟化。因此有人甚至将其称为“新一代的虚拟化”技术，并将基于容器打造的云平台亲切的称为“容器云”。

什么是Docker

Docker是基于Go语言开发的开源容器项目，它诞生于2013年。现在主流的操作系统包括Linux的各大发行版、macOS、Windows等都已经支持Docker。

Docker的构想是要实现“Build，Ship and Run Any App，Anywhere”，即通过对应用的封装(Packing)、分发(Distribution)、部署(Deployment)、运行(Runtime)生命周期进行管理，达到应用组件级别的“一次封装，到处运行”。请注意这里的应用组件可以是一个Web应用，一个编译环境，也可以是一套数据库平台服务，甚至是一个操作系统或集群。

基于Linux平台的多项开源技术，Docker提供了高效、敏捷和轻量级的容器方案，并支持部署到本地环境和多种主流云平台。可以说Docker首次为应用的开发、运行和部署提供了“一站式”的实用解决方案。

Linux容器技术

Linux容器技术，即Linux Containers(LXC)技术，IBM DeveloperWorks网站关于容器技术的描述十分准确：“容器有效的将单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中，以更好的在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。与虚拟化相比，这样既不需要指令级模拟，也不需要即时编译。容器可以在核心CPU本地运行指令，而不需要任何专门的解释机制。此外，也避免了准虚拟化和系统调用替换中的负载性。”

LXC经历了长期的演化，并集成到主流的Linux内核中，进而成为Linux系统轻量级容器技术的实施标准。

从Linux容器到Docker

在LXC的基础上，Docker进一步优化了容器的使用体验，使其变得大众化。首先，Docker提供了各种容器管理工具（如分发、版本、移植等），让用户无需关注底层的操作，更加简单明了的管理和使用容器：其次，Docker通过引入分层文件系统构建和高效的镜像机制，降低了迁移难度，极大的改善了用户体验，这使得用户操作Docker容器就像操作应用自身一样简单。

通俗的讲，我们可以将Docker容器理解为一种轻量级的沙盒(sandbox)。每个容器内运行着一个应用，不同的容器相互隔离，容器之间也可以通过网络互相通信。容器的创建和停止十分迅速，几乎跟创建和终止原生应用一致；此外容器自身对于系统资源的额外需求也十分有限，远远低于传统的虚拟机。在很多时候，直接将容器当做应用本身也没有任何问题。

使用Docker的原因

Docker容器虚拟化的好处

Docker项目的发起人，Docker公司的CTO认为Docker在正确的地点、正确的时间顺应了正确的趋势---如何正确地构建应用。

我们知道在云时代，开发者创建的应用必须要能很方便的在网络上传播，也就是说应用必须脱离底层物理硬件的限制；同时还必须是“任何时间任何地点”都可以获取到的。因此我们需要一种新型的创建分布式应用程序的方式，快速分发和部署，而这些正是Docker所能提供的最大优势。

举个简单的例子，假设用户视图采用最常见的LAMP（Linux+Apache+Mysql+PHP）组合来构建网站。那么按照传统的做法，首先需要安装Apache、Mysql+PHP以及它们各自所依赖的环境；之后分别对它们进行配置（包括创建合适的用户、配置参数等）；经过大量的操作后，还需要进行功能测试，看看是否工作正常；如果不正常还需要进行调式追踪，这就意味着需要花费更多的时间和可能出现一些不可控的风险。如果应用数目变多，那么事情则会变得更加难以处理。

上面倒还好说，假如一旦需要服务器迁移，如从亚马逊迁移到其他云，那么往往需要对每个应用都进行重新部署和调式。这些都是重复性的“体力活”，极大的降低了用户的工作效率。究其根源，是这些应用直接运行在底层操作系统上，无法保证同一份应用在不同的环境中行为一致。

鉴于此种情况，Docker提供了一种更为“聪明”的方式，通过容器来打包应用、解耦应用和运行平台。这也就意味着迁移的时候，只需在新的服务器上启动需要的容器即可，根本不用去理会服务器是否是同一平台等问题。毫无疑问这极大的简化了部署的流程，降低了部署过程中出现问题的风险，最重要的是节省了大量的时间。

Docker在开发和运维中的优势

由于笔者做过运维开发，因此对于Docker在开发和运维中的优势是最能切身感受到的。对于运维开发人员来说，最希望的是一次创建或者配置某个环境后可以做到在任意时间，任意地点让应用能正常运行，而Docker做到了这一点，因此深受广大运维人员的青睐。

总结起来有以下几个方面的优势：

「（1）更快速的交付和部署。」 使用Docker，开发人员可以使用镜像来快速构建一套标准的开发环境；开发完成后，测试和运维人员可以直接使用完全相同的环境来部署代码。这样只要是开发测试过的代码，就可以确保在生产环境中无缝运行。Docker可以快速创建和删除容器，实现快速迭代、节约开发、测试、部署的大量时间，且整个过程全程可见，使团队更容易理解应用的创建和工作过程。

「（2）更高效的资源利用。」 运行Docker容器不需要额外的虚拟化管理程序（ Virtual Machine Manager，VMM，以及Hypervisor）的支持，Docker是内核级的虚拟化，可以实现更高的性能，同时对资源的额外需求很低。与传统虚拟机方式相比， Docker的性能要提高1~2个数量级。

「（3）更轻松的迁移和扩展。」 Docker容器几乎可以在任意的平台上运行，包括物理机、虚拟机、公有云、私有云、个人电脑、服务器等，同时支持主流的操作系统发行版本。这种兼容性让用户可以在不同平台之间轻松地迁移应用。

「（4）更简单的更新管理。」 使用Dockerfile，只需要小小的配置修改，就能替代以往大量的更新工作。所有修改都以增量的方式被分发和更新，从而实现自动化且高效的容器管理。

Docker与虚拟机比较

Docker作为一种轻量级的虚拟方式，经常用来和传统的虚拟机方式进行对比，这是一个老生常谈的话题，笔者就选择其中的4点进行介绍：

（1）Docker容器很快，启动和停止可以在秒级实现，而传统的虚拟机则少至几分钟，长则半个小时；

（2）Docker容器对于系统资源的需求很少，一台主机可以同时运行上千个Docker容器，据说在IBM服务器上已经实现了同时运行一万个容器实例的可能；但是一台主机最多只能运行8个传统的虚拟机（这已经是性能不错的主机了，笔者电脑似乎运行3个就到头了）；

（3）Docker借鉴了Git的设计理念来方便用户获取、分发和更新应用镜像，存储复用，增量更新；

（4）Docker通过Dockerfile支持灵活的自动化创建和部署机制，以提高工作效率，并标准化流程。

关于Docker和传统虚拟机技术的对比，可以看如下表格：

Docker容器除了运行其中的应用外，基本不消耗额外的系统资源，这样在保证应用性能的同时可以减少系统的开销。

传统的虚拟机如果想运行N个不同的应用，就需要启动N个虚拟机，因为开发者需要为每个虚拟机单独分配独占的内存、磁盘等资源；Docker只需启动N个隔离的容器，然后将应用放进容器即可，这样使得应用可以获得接近于原生的运行性能。

这里需要着重提一下Docker的隔离性，我们知道传统的虚拟机方式采用的是相对封闭的隔离，即操作系统层面是不互通的；而Docker则利用了Linux系统上的多种防护技术实现了严格的隔离，且可以整合众多安全工具。

Docker虚拟机也称轻量级虚拟机，原因在于这些容器中所运行的Linux系统并不是一个独立完整的Linux系统，这些容器其实是共用了一个Linux内核，也就是Docker系统为它们提供的Linux内核。

Docker与虚拟化

虚拟化技术在各个行业都有，在计算机领域一般是指计算虚拟化或者服务虚拟化。这里援引维基百科的解释：

• 虚拟化：在计算机技术中，虚拟化是一种资源管理技术，是将计算机

也就是说，虚拟化的核心是对资源进行抽象，其目的是为了在同一个主机上同时运行多个系统或者应用，进而提高系统资源的利用率，同时能降低成本，便于管理和带来容错容灾功能。

一般来说，虚拟化技术分为硬件虚拟化和软件虚拟化，其中基于硬件的虚拟化技术不多，如网卡中的单根多IO虚拟化，这种比较深奥，笔者觉得目前还没有到学习它的必要；而基于软件的虚拟化技术则是日常使用最多的，它根据软件虚拟化对象所在的层次，可以划分为应用虚拟化和平台虚拟化（通常所说的虚拟机技术指的就是这个）。

应用虚拟化一般是一些模拟设备或者诸如Wine这样的软件；平台虚拟化可以细分为几个子类：「（1）完全虚拟化。」 虚拟机模拟完整的底层硬件环境和特权指令的执行过程，客户端操作系统无须进行修改。如VMware Workstation，VirtualBox，QEMU等。

「（2）硬件辅助虚拟化。」 利用硬件（主要是CPU）辅助支持（目前x86体系结构上可用的硬件辅助虚拟化技术包括Intel-VT和AMD-V）处理敏感指令来实现完全虚拟化的功能，客户端操作系统无效修改，如VMware Workstation，Xen和KVM。

「（3）部分虚拟化。」 只针对部分硬件资源进行虚拟化，这样使得客户端操作系统需要进行修改。

「（4）超虚拟化。」 部分硬件接口以软件的形式提供为客户机操作系统，客户操作系统需要进行修改，如早期的Xen。

「（5）操作系统级虚拟化」。内核通过创建多个虚拟的操作系统实例（内核和库）来隔离不同的进程。前面介绍的容器技术就属于这个范畴。

也就是说Docker以及其他的容器技术都属于操作系统级虚拟化这个范畴，操作系统虚拟化最大的特点就是不需要额外的supervisor支持。Docker虚拟化方式之所以有如此多的优势，这与操作系统虚拟化技术自身的设计和实现是分不开的：

从上图可以看到，左侧的传统的虚拟化方式是在硬件层面实现虚拟化，需要有额外的虚拟机管理应用和虚拟机操作系统层。而右侧的Docker容器则是在操作系统层面上实现虚拟化，直接复用本地主机的操作系统，因此占用资源非常少，属于轻量级。

Docker核心概念

前面都是一些比较基础的知识，学习它对于Docker的设计思想会有更深的理解。接下来开始学习Docker中的三大核心概念：镜像、容器和仓库，只有理解了这三个概念才能对Docker容器的整个生命周期有一个较为清晰的认识。

Docker镜像

Docker镜像（Image）类似于虚拟机镜像，如常见的iso格式的系统镜像，你可以将其理解为一个可读的模板，但是这又和iso镜像不同的是，通常Docker镜像中是比较纯净的，一个镜像可以包含一个基本的操作系统，里面仅仅是安装了Nginx应用程序，此时可以称其为一个Nginx镜像。

镜像是创建Docker容器的基础。通过版本管理和增量的文件系统，Docker提供了一套十分简单的机制来创建和更新现有镜像，用户甚至可以从网上下载已经做好的镜像，并直接使用。

Docker容器

Docker容器（Container）类似于一个轻量级的沙箱，Docker利用容器来运行和隔离应用。

容器是是从镜像创建的应用运行实例，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，容器与容器之间是彼此隔离，互不可见的。

其实你完全可以将容器当做一个简易版的Linux系统环境（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间）以及运行在其中的应用程序打包而成的盒子。

「请注意，镜像本身是只读的，容器从镜像启动的时候，会在镜像的最上层创建一个可写层。」

Docker仓库

Docker仓库（Repository）：仓库可看成一个代码控制中心，用来保存镜像。

但是有的时候我们会将Docker仓库和仓库注册服务器（Register）搞混淆，其实这两者是有区别的。仓库注册服务器是存放仓库的地方，其上面往往包括多个仓库。每一个仓库都集中存放某一类镜像，因此往往会包括多个镜像文件，通过使用不同的tag标签来进行区分。

如下图所示的注册服务器，它存放着Ubuntu和CentOS的仓库，而这两个仓库又各自存放着不同版本的操作系统：

根据所储存镜像的公开分享与否，Docker仓库可以分为公开仓库（public）和私有仓库（Private）两种形式。目前最大的公开仓库是官方提供的Docker Hub，里面存放着大量的镜像，国内的很多云服务商也提供了仓库的本地源，以便于我们在国内稳定下载。当然了，Docker也支持用户在本地网络内创建一个只能自己访问的私有仓库，这样用户不希望公开分享自己镜像的时候就可以这样操作。

当用户创建了自己的镜像后，可以使用push命令将其上传到指定的公有仓库或者是私有仓库，这样当用户在下次使用的时候就可以直接从仓库上将之前的镜像给pull下拉，这一点与Git非常相似，因为Docker利用仓库管理镜像的设计理念借鉴了Git代码仓库的管理理念。

安装Docker引擎

Docker引擎是使用Docker容器的核心组件，它可以运行在主流的操作系统上，这里以CentOS安装Docker引擎为例进行介绍。首先点击 这里，访问Docker的官网来查看获取Docker的方式以及Docker支持的平台类型：

目前Docker支持Docker引擎、Docker Hub和Docker Cloud等多种服务。其中Docker引擎包括支持在桌面系统或云平台安装Docker，以及为企业提供简单安全弹性的容器集群的编排和管理；Docker Hub则是官方提供的云托管服务，可以提供公有或者私有的镜像仓库；Docker Cloud是官方提供的容器云服务，可以完成容器的部署与管理，可以完整地支持容器化项目，同时还提供了CI、CD功能。Docker引擎目前分为社区版（CE）和企业版（EE），社区版包括大部分的核心功能，因此正常情况下使用社区版即可。

第一步，使用uname -a命令来查看当前CentOS的内核版本，Docker官方强调至少3.8以上，建议使用3.10及以上内核：

[root@localhost ~]# uname -a
Linux localhost.localdomain 3.10.0-1062.18.1.el7.x86_64 #1 SMP Tue Mar 17 23:49:17 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

第二步，使用yum update命令来升级yum源，请注意切勿在生产环境中升级yum源，因为更新命令会对软件包和内核升级。

第三步，安装需要的软件包，主要是yum-utils、device-mapper-persistent-data和lvm2包，其中yum-utils提供yum-config-manager功能，另外两个是devicemapper驱动依赖的，即便于后续支持devicemapper类型：

[root@localhost ~]# yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

第四步，设置yum源，操作如下：

[root@localhost ~]# yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

第五步，查看所有仓库中所有的docker版本，并选择特定版本安装：

[root@localhost ~]# yum list docker-ce --showduplicates | sort -r

第六步，安装Docker，由于repo中默认只开启stable仓库，因此使用yum install docker-ce命令安装的Docker版本是最新版本，即

[root@localhost ~]# yum install docker-ce

第七步，启动Docker和添加为开启自启动：

[root@localhost ~]# systemctl start docker
[root@localhost ~]# systemctl enable docker

第八步，检查安装是否成功(注意client和service这两部分都有，则说明安装成功)，可以使用docker version命令来进行验证，如下所示：

请注意第七步和第八步的顺序不能颠倒，否则使用docker version命令时，只会显示Client的信息：

这样我们就完成了docker-ce-19.03.13版本的安装，可以看到Docker的安装还是较为简单的。

配置镜像下载地址

由于docker是在国外，因此镜像下载速度可能不太快，建议使用国内仓库，如DaoCloud。点击这里 DaoCloud，选择加速器：

然后将下面的代码直接放在shell环境中执行：

curl -sSL https://get.daocloud.io/daotools/set_mirror.sh | sh -s http://f1361db2.m.daocloud.io

执行结果如下所示：

配置Docker服务

一般来说使用Docker的用户不一定都是root用户，因此为了避免每次使用Docker命令时都需要切换到root用户，可以将当前用户加入安装自动创建的docker用户组，使用的命令如下：

sudo usermod -aG docker USER_NAME

其中的USER_NAME就是当前用户名称，然后退出并重新登录即可。

当开发者在前面设置了docker开机自启动服务时，使用ps -aux|grep docker命令来查看docker是否正在运行时，结果如下所示：

[envythink@localhost ~]$ ps -aux|grep docker
root       1208  0.6  3.9 830056 73384 ?        Ssl  22:32   0:00 /usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock
root       1802  0.0  0.0 112824   980 pts/0    S+   22:33   0:00 grep --color=auto docker

你会发现docker服务启动时，实际上调用了dockerd命令，它支持多种启动参数，所以开发者完全可以直接通过执行dockerd命令来启动docker服务，可以使用下面的命令来启动docker服务，开启Debug模式，并监听在本地的2376端口：

[envythink@localhost ~]$ dockerd -D -H tcp://127.0.0.1:2376

当然这些选项是可以写在/etc/docker/daemon.json文件中的，然后由dockerd服务启动时读取：

{
    "debug": true,
    "hosts": ["tcp://127.0.0.1:2376"]
}

对于CentOS和RedHat系统来说，服务通过systemd来管理，配置文件路径为/etc/systemd/system/docker.service.d/docker.conf，当配置发生更新后，需要通过systemctl命令老管理Docker服务，使用的命令如下：

[envythink@localhost ~]$ systemctl daemon-reload
[envythink@localhost ~]$ systemctl start docker.service

如果服务不能正常工作，可以查看Docker服务的日志文件来确定问题，可以使用journalctl -u docker.service命令来进行查看。同时每次重启Docker服务后，可以通过使用docker info命令来查看Docker信息，以确保服务已经正常运行。

小结

本篇学习了虚拟技术、Docker、容器技术、Docker的安装与三个核心概念：镜像、容器、仓库，在后面我们会围绕这三个核心概念来学习Docker的各种操作命令。