




























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。 在 2013 年底,dotCloud 公司决定改名为 Docker。Docker 最初是在 Ubuntu 12.04 上开发实现的;Red Hat 则从 RHEL 6.5 开始对 Docker 进行支持;Google 也在其 PaaS 产品中广泛应用 Docker。
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 OverlayFS 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。它可以独立运行多种进程、多个应用,更加充分地发挥基础设施的作用,同时保持各个独立系统的安全性。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 版本开始,则进一步演进为使用 runC 和 containerd。

runc 是一个 Linux 命令行工具,用于根据 OCI容器运行时规范 创建和运行容器。containerd 是一个守护程序,它管理容器生命周期,提供了在一个节点上执行容器和管理镜像的最小功能集。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
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
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。
总而言之: Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化
作为一种新兴的虚拟化方式,Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势
更高效的利用系统资源
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销,Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度,都要比传统虚拟机技术更高效。因此,相比虚拟机技术,一个相同配置的主机,往往可以运行更多数量的应用。
更快速的启动时间
传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟,而 Docker 容器应用,由于直接运行于宿主内核,无需启动完整的操作系统,因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
一致的运行环境
开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致,导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境,确保了应用运行环境一致性,从而不会再出现 这段代码在我机器上没问题啊🤣 这类问题。
持续交付和部署
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(CI/CD)。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。
更轻松的迁移
由于 Docker 确保了执行环境的一致性,使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行,无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云,甚至是笔记本,其运行结果是一致的
更轻松的维护和扩展
Docker 使用的分层存储以及镜像的技术,使得应用重复部分的复用更为容易,也使得应用的维护更新更加简单,基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单
Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 官方镜像,既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本
对比传统虚拟机特性
| 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 |
docker swarm 或 kubernetes略docker search

docker pull

docker images

docker rmi

镜像的定制 实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。如果我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本,用这个脚本来构建、定制镜像,那么之前提及的无法重复的问题、镜像构建透明性的问题、体积的问题就都会解决。这个脚本就是 Dockerfile。
Dockerfile 是一个文本文件,其内包含了一条条的 指令(Instruction),每一条指令构建一层,因此每一条指令的内容,就是描述该层应当如何构建。
例如在一个空白目录中,建立一个文本文件,并命名为 Dockerfile:
FROM nginx
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
略docker run


docker exec

docker ps

docker stop, docker start, docker rm

数据卷 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性
注意:
数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行mount,镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会复制到数据卷中(仅数据卷为空时会复制)。
$ docker volume create my-vol
数据卷$ docker volume ls
数据卷 的信息$ docker volume inspect my-vol
[
{
"Driver": "local",
"Labels": {},
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/my-vol/_data",
"Name": "my-vol",
"Options": {},
"Scope": "local"
}
]
在用 docker run 命令的时候,使用 --mount 标记来将 数据卷 挂载到容器里。在一次 docker run 中可以挂载多个 数据卷。
$ docker run -d -P \
--name web \
# -v my-vol:/usr/share/nginx/html \
--mount source=my-vol,target=/usr/share/nginx/html \
nginx:alpine
$ docker volume rm my-vol
数据卷 是被设计用来持久化数据的,它的生命周期独立于容器,Docker 不会在容器被删除后自动删除 数据卷,并且也不存在垃圾回收这样的机制来处理没有任何容器引用的 数据卷。如果需要在删除容器的同时移除数据卷。可以在删除容器的时候使用 docker rm -v 这个命令。
无主的数据卷可能会占据很多空间,要清理请使用以下命令
$ docker volume prune
使用 --mount 标记可以指定挂载一个本地主机的目录到容器中去。
$ docker run -d -P \
--name web \
# -v /src/webapp:/usr/share/nginx/html \
--mount type=bind,source=/src/webapp,target=/usr/share/nginx/html \
nginx:alpine
Docker 挂载主机目录的默认权限是 读写,用户也可以通过增加 readonly 指定为 只读。
$ docker run -d -P \
--name web \
# -v /src/webapp:/usr/share/nginx/html:ro \
--mount type=bind,source=/src/webapp,target=/usr/share/nginx/html,readonly \
nginx:alpine
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