试用开源软件的优劣势
由于现在容器化的热度，大部分软件都有docker official镜像，那么使用docker就是试用软件很好的方法：
优势：
1、可以免去安装部署的过程。
2、不会对当前系统环境产生任何影响。
3、占用资源极少。
不太像劣势的劣势：
1、不能用来进行性能测试。不过性能测试本身对硬件环境和软件环境都有一定要求，即使自己部署依旧需要较多配置和准备。
2、少量软件的官方镜像版本并不能跟上软件版本更新。（例如ES）
3、少量软件需要进行奇怪的设置，但是这些大部分在镜像主页都有说明。（还是ES）
例：测试ES的各种接口
1、去dockerhub官网找到ES的镜像，https://hub.docker.com/_/elasticsearch/
1.5、如果dockerhub下载镜像太慢，可以使用阿里云加速dockerhub的功能（反正免费）
1.5.5、你要用gcr的镜像？最简单的方法翻X和人肉翻X选一个，都不行可以考虑通过dockerhub下载gcr的镜像，不过本文不涉及k8s安装部署，所以不提这部分了。
2、找到pull command：docker pull elasticsearch
3、执行pull command。
4、看看镜像的使用说明（主要是找到启动container的命令）。
docker run -d elasticsearch5、启动镜像。
6、使用。
#上面是大部分软件的正常过程，应该已经结束了，但是ES有些奇怪的问题：
7、我要干的工作是测试ES的java接口，所以在java工程中加入了以下配置
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
<version>5.6.10</version>
</dependency>
8、最早我用的是RELEASE版本，发现连不上ES，而且也连不上以前单机部署的ES。
9，发现dockerhub上latest竟然是5.6.10而不是6.3.1？
10、修改dependecy到上面那个5.6.10版本，发现还是连不上，但是能连上单机部署的ES了。
11、检查一下由于java driver连接的是9300端口，也就是说需要ES是以完整集群设置来启动才行。
12、查询docker hub页面的cluster设置发现：
One example of adding clustering support is to pass the configuration on the docker run:
$ docker run -d --name elas elasticsearch -Etransport.host=0.0.0.0 -Ediscovery.zen.minimum_master_nodes=1
13、运行这条命令发现镜像启动后会自动关闭，怀疑出错。
14、把-d去掉，发现是由于vm.max_map_count配置的问题。
15、查询stackoverflow，发现最简单的办法还是修改宿主机的vm.max_map_count配置。
16、sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
17、再运行即可，记得暴露端口：
sudo /kubernetes/local/bin/docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch -Etransport.host=0.0.0.0 -Ediscovery.zen.minimum_master_nodes=1
18、使用正常。
总结：
正常来讲，对ES较为熟悉的用户应该知道9300是集群接口，如果仔细查看docker hub主页说明应当能知道这个需要启动cluster mode，但是如果只是想试用ES的话，这就比较坑了，而且docker run -e和docker run --systemctl设置vm.max_map_count都不方便（好吧我没成功）。但是除了ES外，其他什么mysql,tomcat,mongodb等软件试用起来都没问题，而且当db需要一个测试库时也可用来当测试数据库试用，不会影响任何其他系统环境，非常方便适合使用。（本文不涉及生产环境，所以mongodb设置数据存储系统这些生产环境才会用到的操作根本用不上，但是如果想用docker进行生产环境部署一定要考虑好存储等设置）