一.为什么要有Docker
1.一个软件从开发到部署的问题 : 运行环境和配置
2.软件是否可以带环境安装 : 安装时将开发的环境一模一样的复制过来
一款产品从开发到上线，从操作系统，到运行环境，再到应用配置
作为开发 + 运维之间的协作我们需要关心很多东西，这也是很多互联网公司都不得不面对的问题
特别是各种版本的迭代之后，不同版本环境的兼容，对运维人员都是考验
"Docker"之所以发展如此迅速，也是因为它对此给出了一个标准化的解决方案
二.什么是Docker
- 基于 Go 语言实现的云开源项目
- docker是一个开源的软件部署解决方案
示例1
你在金鱼店的鱼缸里买一条小金鱼回去,养在家里的盆子里,那么小金鱼有可能水土不服XX,如果你把连鱼带缸的买回去就不会出现这种情况了,因为生存环境没有改变
夸张示例2
如果我们搬家,一般是把家具之类的一件一件的搬到新房子里去,然后到新房子里有重新布置,"Docker"的理念就是直接把房子铲起来放置到新的住址,那么里面的配置都不用动了,直接可以入住
- 解决了运行环境和配置问题软件容器, 方便持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术
ps : docker理念:一次构建处处运行
三.Docker能做什么
1.运行环境的配置
- 只需要一次配置好环境，换到别的机子上就可以一键部署好，大大简化了操作
2.虚拟机技术
- 在一个操作系统之上运行 / 安装另一种操作系统
- 应用程序, 操作系统和硬件三者之间的关系不变
缺点
1. 资源占用多
2. 冗余步骤多
3. 启动慢(分钟级)
3.容器虚拟化技术
- 不是模拟一个完整的操作系统, 他是将软件运行所需要的所有资源打包到一个隔离的容器
- 只需要软件工作所需要的库资源和设置
- 因此系统变得高效轻量, 且能保证任何环境中软件都能始终如一的运行
4.虚拟机技术与容器虚拟化技术
- 不同之处
传统虚拟技术:
虚拟出一堆硬件, 运行一个完整的操作系统
然后在该系统上再运行一系列的应用程序
容器虚拟化技术:
容器内的应用进程直接运行在宿主的内核, 容器内没有机子的内核
并且没有进行硬件的虚拟,因此更轻便 (只包含业务所需要的环境:"docker"基础镜像就"170M")
每个容器之间相互隔离, 每个容器都有自己的文件系统, 容器之间不会相互影响, 能区分计算资源
5.底层原理
- Docker是怎么工作的
Docker是一个Client-Server结构的系统
Docker守护进程运行在主机上，然后通过Socket连接从客户端访问，
守护进程从客户端接受命令并管理运行在主机上的容器
容器，就是一个运行时的环境
- 为什么 Docker 比 VM 快
docker有着比虚拟机更少的抽象层
由于docker不需要Hypervisor实现硬件资源虚拟化,运行在docker容器上的程序直接使用的都是实际物理机的硬件资源
因此在CPU、内存利用率上docker将会在效率上有明显优势
docker利用的是宿主机的内核,而不像虚拟机在宿主机上再运行一个内核
因此当新建一个容器时,docker不需要和虚拟机一样重新加载这个操作系统内核
进而避免寻找、加载操作系统内核比较费时费资源的过程
当新建个虚拟机时，虚拟机软件需要加载Centos,这个新建过程是"分钟级别的"
docker由于直接利用宿主机的操作系统，则省略了这个个过程因此新建一个docker容器只需要"几秒钟"
6.开发和运维问题解决
Docker理念 :一次构建处处运行
- 更快的应用交付和部署
传统的应用开发完成后，需要提供一堆安装程序和配置说明文档，安装部署后需根据配置文档进行繁杂的配置才能正常运行
Docker化之后只需要交付少量容器镜像文件，在正式生产环境加载镜像并运行即可，应用安装配置在镜像里已经内置好，大大节省部署配置和测试验证时间
- 更便捷的升级和扩缩容
随着微服务架构和Docker的发展，大量的应用会通过微服务方式架构，应用的开发构建将变成搭乐高积木一样，每个"Docker容"器将变成一块"积木"，"应用的升级将变得非常容易"
当现有的容器不足以支撑业务处理时，可通过镜像运行"新的容器进行快速扩容"，使应用系统的扩容从原先的天级变成分钟级甚至秒级
- 更简单的系统运维
应用容器化运行后，生产环境运行的应用可与开发、测试环境的应用"高度一致"，容器会将应用程序相关的环境和状态完全封装起来，不会因为底层基础架构和操作系统的不一致性给应用带来影响，产生新的BUG
当出现程序异常时，也可以通过测试环境的相同容器进行快速定位和修复
- 更高效的计算资源利用
Docker是内核级虚拟化，其不像传统的虚拟化技术一样需要额外的Hypervisor支持,所以在一台物理机上"可以运行很多个容器实例"，可大大"提升物理服务器的CPU和内存的利用率"
四.容器的基本组成
1.结构图
3.镜像 : image
- 一个只读模板, 一个镜像可以创建出来很多个容器
- 相当于Python当中类与对象的概念,一个类可以实例化出来许多的 obj
4.容器 : container
- 独立运行的一个或一组应用, 是由镜像实例化出来的
- 可以把它看成是一个迷你版的Linux环境, 基础镜像170M (我们装的一般4个多G)
- 它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的
5.仓库 : repository
- 集中存放镜像文件的场所
- 仓库有两种区分
仓库注册服务器:
存放着多个仓库
仓库:
每个仓库包含多个镜像,每个镜像有不同的标签('tag':类似于版本号)
仓库分为公开仓库（Public）和私有仓库（Private）两种形式
最大的公开仓库是 "Docker Hub:(https://hub.docker.com/)"
6.总结
- Docker 本身是一个容器运行载体或称之为管理引擎
- image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为镜像文件
- 同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例
- 一个容器运行一种服务，当我们需要的时候，就可以通过docker客户端创建一个对应的运行实例，也就是我们的容器
- 至于仓库，就是放了一堆镜像的地方，我们可以把镜像发布到仓库中，需要的时候从仓库中拉下来就可以了