最近對Docker和Kubernetes進行了一番學習，前兩天做了一次技術(shù)分享，回去聽了一遍自己演講的錄音，發(fā)現(xiàn)單單PPT做好還是遠遠不夠的，沒有提前準備好邏輯嚴謹?shù)闹v稿，在講的時候出現(xiàn)了卡殼、漏掉技術(shù)點、邏輯矛盾的問題。

為了解決這個問題，我打算以后在做技術(shù)分享前，都按著PPT的內(nèi)容先寫成博客，理順表達邏輯。另外，我覺得每次技術(shù)分享使用的PPT都應(yīng)該盡可能的做好，因為你不知道未來會不會還要拿來再講幾遍。本文以PPT+講稿的方式編寫，權(quán)當對自己這次技術(shù)分享做個記錄，歡迎大家拍磚。

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1. Docker出現(xiàn)的背景

在平常的研發(fā)和項目場景中，以下情況普遍存在：

個人開發(fā)環(huán)境

為了做大數(shù)據(jù)相關(guān)項目，需要安裝一套CDH集群，常見的做法是在自己電腦里搭建3臺與CDH版本對應(yīng)的虛擬機，把CDH集群裝起來后，考慮到以后很有可能還要使用一個干凈的CDH集群，為了避免以后重復(fù)安裝環(huán)境，通常會對整套CDH集群做一個備份，這樣電腦里就有6個虛擬機鏡像了。

另外，后面在學習其他技術(shù)時，比如學習Ambari大數(shù)據(jù)集群，那么為了不破壞已有的虛擬機環(huán)境，又要重新搭建3臺虛擬機，本機磁盤很快被一大堆的虛擬機鏡像占滿。

公司內(nèi)部開發(fā)環(huán)境

公司里往往會以小團隊的方式來做項目，一般由運維部門從他們管理的服務(wù)器資源中分配出虛擬機供團隊內(nèi)部開發(fā)測試使用。比如做一個與機器學習相關(guān)的項目：

• 小明在運維部門分配的虛擬機上搭建了一套Ambari集群，拿來跑大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)
• 小剛用python3寫了一個機器學習算法，放到虛擬機上運行發(fā)現(xiàn)虛擬機里是python2，算法不兼容，于是把虛擬機里的python版本升級了，算法跑通了，但Ambari用到python的部分功能可能就報錯了
• 小李開發(fā)了應(yīng)用，放到虛擬機上啟動tomcat，發(fā)現(xiàn)虛擬機里的是OpenJDK，導(dǎo)致tomcat起不來，于是又安裝了一個JDK，這時候可能Ambari里的Java代碼可能就報錯了
• 小趙想利用服務(wù)器資源做性能測試，發(fā)現(xiàn)虛擬機嚴重削減了性能，最終還是要直接找物理機來跑測試，破壞了物理機原來的環(huán)境
• 做完項目后，這些虛擬機上安裝的東西往往變得沒用了，下個項目組來還是得新申請?zhí)摂M機重新部署軟件

開發(fā)/測試/現(xiàn)場環(huán)境

研發(fā)人員在開發(fā)環(huán)境里寫好了代碼做好測試后，提交給測試部門，測試人員在測試環(huán)境跑起來發(fā)現(xiàn)有BUG，研發(fā)人員說在開發(fā)環(huán)境沒這個BUG，和測試人員多次扯皮解決BUG后發(fā)布版本，發(fā)到現(xiàn)場在生產(chǎn)環(huán)境部署后，又發(fā)現(xiàn)有BUG，這下輪到工程人員和測試人員扯皮。有時候為了兼容特殊的現(xiàn)場環(huán)境，還需要對代碼進行定制化修改，拉出分支，這樣導(dǎo)致了每次到現(xiàn)場升級都是一場噩夢

升級或遷移項目

在每次發(fā)版本要升級到現(xiàn)場時，如果現(xiàn)場起了多個tomcat應(yīng)用，那么需要對每個tomcat都先停掉，替換war包，然后再起起來，輪流著做，不僅繁瑣而且很容易出錯，如果遇到升級后出現(xiàn)嚴重BUG，還要手工做回退。

另外，如果項目想上云，那么在云上部署后要重新進行一輪測試，如果后面考慮還云廠商，可能相同的測試還要再進行一次(比如更換了數(shù)據(jù)存儲組件)，費時費力。

總結(jié)以上列舉的所有場景，他們存在的一個共同的問題是：沒有一種既能夠屏蔽操作系統(tǒng)差異，又能夠以不降低性能的方式來運行應(yīng)用的技術(shù)，來解決環(huán)境依賴的問題。Docker應(yīng)運而生。

2. Docker是什么 

Docker是一種應(yīng)用容器引擎。

首先說一下何為容器，Linux系統(tǒng)提供了Namespace和CGroup技術(shù)實現(xiàn)環(huán)境隔離和資源控制，其中Namespace是Linux提供的一種內(nèi)核級別環(huán)境隔離的方法，能使一個進程和該進程創(chuàng)建的子進程的運行空間都與Linux的超級父進程相隔離。

注意Namespace只能實現(xiàn)運行空間的隔離，物理資源還是所有進程共用的，為了實現(xiàn)資源隔離，Linux系統(tǒng)提供了CGroup技術(shù)來控制一個進程組群可使用的資源(如CPU、內(nèi)存、磁盤IO等)，把這兩種技術(shù)結(jié)合起來，就能構(gòu)造一個用戶空間獨立且限定了資源的對象，這樣的對象稱為容器。

Linux Container是Linux系統(tǒng)提供的容器化技術(shù)，簡稱LXC，它結(jié)合Namespace和CGroup技術(shù)為用戶提供了更易用的接口來實現(xiàn)容器化。LXC僅為一種輕量級的容器化技術(shù)，它僅能對部分資源進行限制，無法做到諸如網(wǎng)絡(luò)限制、磁盤空間占用限制等。dotCloud公司結(jié)合LXC和以下列出的技術(shù)實現(xiàn)了Docker容器引擎，相比于LXC，Docker具備更加全面的資源控制能力，是一種應(yīng)用級別的容器引擎。

• Chroot：該技術(shù)能在container里構(gòu)造完整的Linux文件系統(tǒng);
• Veth：該技術(shù)能夠在主機上虛擬出一張網(wǎng)卡與container里的eth0網(wǎng)卡進行橋接，實現(xiàn)容器與主機、容器之間的網(wǎng)絡(luò)通信;
• UnionFS：聯(lián)合文件系統(tǒng)，Docker利用該技術(shù)“Copy on Write”的特點實現(xiàn)容器的快速啟動和極少的資源占用，后面會專門介紹該文件系統(tǒng);
• Iptables/netfilter：通過這兩個技術(shù)實現(xiàn)控制container網(wǎng)絡(luò)訪問策略;
• TC：該技術(shù)主要用來做流量隔離，限制帶寬;
• Quota：該技術(shù)用來限制磁盤讀寫空間的大小;
• Setrlimit：該技術(shù)用來限制container中打開的進程數(shù)，限制打開的文件個數(shù)等

也正是因為Docker依賴Linux內(nèi)核的這些技術(shù)，至少使用3.8或更高版本的內(nèi)核才能運行Docker容器，官方建議使用3.10以上的內(nèi)核版本。

3. 與傳統(tǒng)虛擬化技術(shù)的區(qū)別 

傳統(tǒng)的虛擬化技術(shù)在虛擬機(VM)和硬件之間加了一個軟件層Hypervisor，或者叫做虛擬機管理程序。Hypervisor的運行方式分為兩類：

• 直接運行在物理硬件之上。如基于內(nèi)核的KVM虛擬機，這種虛擬化需要CPU支持虛擬化技術(shù);
• 運行在另一個操作系統(tǒng)。如VMWare和VitrualBox等虛擬機。

因為運行在虛擬機上的操作系統(tǒng)是通過Hypervisor來最終分享硬件，所以虛擬機Guest OS發(fā)出的指令都需要被Hypervisor捕獲，然后翻譯為物理硬件或宿主機操作系統(tǒng)能夠識別的指令。

VMWare和VirtualBox等虛擬機在性能方面遠不如裸機，但基于硬件虛擬機的KVM約能發(fā)揮裸機80%的性能。這種虛擬化的優(yōu)點是不同虛擬機之間實現(xiàn)了完全隔離，安全性很高，并且能夠在一臺物理機上運行多種內(nèi)核的操作系統(tǒng)(如Linux和Window)，但每個虛擬機都很笨重，占用資源多而且啟動很慢。

Docker引擎運行在操作系統(tǒng)上，是基于內(nèi)核的LXC、Chroot等技術(shù)實現(xiàn)容器的環(huán)境隔離和資源控制，在容器啟動后，容器里的進程直接與內(nèi)核交互，無需經(jīng)過Docker引擎中轉(zhuǎn)，因此幾乎沒有性能損耗，能發(fā)揮出裸機的全部性能。

但由于Docker是基于Linux內(nèi)核技術(shù)實現(xiàn)容器化的，因此使得容器內(nèi)運行的應(yīng)用只能運行在Linux內(nèi)核的操作系統(tǒng)上。目前在Window上安裝的docker引擎其實是利用了Window自帶的Hyper-V虛擬化工具自動創(chuàng)建了一個Linux系統(tǒng)，容器內(nèi)的操作實際上是間接使用這個虛擬系統(tǒng)實現(xiàn)的。

4. Docker基本概念 

Docker主要有如下幾個概念：

• 引擎：創(chuàng)建和管理容器的工具，通過讀取鏡像來生成容器，并負責從倉庫拉取鏡像或提交鏡像到倉庫中;
• 鏡像：類似于虛擬機鏡像，一般由一個基本操作系統(tǒng)環(huán)境和多個應(yīng)用程序打包而成，是創(chuàng)建容器的模板;
• 容器：可看作一個簡易版的Linxu系統(tǒng)環(huán)境(包括root用戶權(quán)限、進程空間、用戶空間和網(wǎng)絡(luò)空間等)以及運行在其中的應(yīng)用程序打包而成的盒子;
• 倉庫：集中存放鏡像文件的場所，分為公共倉庫和私有倉庫，目前最大的公共倉庫是官方提供的Docker Hub，此外國內(nèi)的阿里云、騰訊云等也提供了公共倉庫;
• 宿主機：運行引擎的操作系統(tǒng)所在服務(wù)器。

5. Docker與虛擬機、Git、JVM的類比

為了讓大家對Docker有更直觀的認識，下面分別進行三組類比： 

上圖中Docker的鏡像倉庫類似于傳統(tǒng)虛擬機的鏡像倉庫或存放鏡像的本地文件系統(tǒng)，Docker引擎啟動容器來運行Spark集群(容器內(nèi)包含基礎(chǔ)的Linux操作系統(tǒng)環(huán)境)，類比于虛擬機軟件啟動多個虛擬機，在虛擬機內(nèi)分別運行Spark進程，兩者區(qū)別在于Docker容器內(nèi)的應(yīng)用在使用物理資源時，直接與內(nèi)核打交道，無需經(jīng)過Docker引擎。 

Docker的倉庫思想與Git是相同的。 

Docker的口號是“Build，Ship，and Run Any App，Anywhere”，也就是可以基于Docker構(gòu)建、裝載和運行應(yīng)用程序，一次構(gòu)建到處運行。Java的口號是“Write Once,Run Anywhere”，即一次編寫到處運行。

Java是基于JVM適配操作系統(tǒng)的特點來屏蔽系統(tǒng)的差異，Docker則是利用內(nèi)核版本兼容性的特點來實現(xiàn)一次構(gòu)建導(dǎo)出運行，只要Linux系統(tǒng)的內(nèi)核是3.8或更高的版本，就都能把容器跑起來。

當然，正如Java中如果應(yīng)用代碼使用了JDK10的新特性，基于JDK8就無法運行一樣，如果容器內(nèi)的應(yīng)用使用了4.18版本的內(nèi)核特性，那么在CentOS7(內(nèi)核版本為3.10)啟動容器時，雖然容器能夠啟動，但里面應(yīng)用的功能是無法正常運行的，除非把宿主機的操作系統(tǒng)內(nèi)核升級到4.18版本。

6. Docker鏡像文件系統(tǒng) 

Docker鏡像采用分層存儲格式，每個鏡像可依賴其他鏡像進行構(gòu)建，每一層的鏡像可被多個鏡像引用，上圖的鏡像依賴關(guān)系，K8S鏡像其實是CentOS+GCC+GO+K8S這四個軟件結(jié)合的鏡像。

這種分層結(jié)構(gòu)能充分共享鏡像層，能大大減少鏡像倉庫占用的空間，而對用戶而言，他們所看到的容器，其實是Docker利用UnionFS(聯(lián)合文件系統(tǒng))把相關(guān)鏡像層的目錄“聯(lián)合”到同一個掛載點呈現(xiàn)出來的一個整體，這里需要簡單介紹一個UnionFS是什么：

UnionFS可以把多個物理位置獨立的目錄(也叫分支)內(nèi)容聯(lián)合掛載到同一個目錄下，UnionFS允許控制這些目錄的讀寫權(quán)限，此外對于只讀的文件和目錄，它具有“Copy on Write(寫實復(fù)制)”的特點，即如果對一個只讀的文件進行修改，在修改前會先把文件復(fù)制一份到可寫層(可能是磁盤里的一個目錄)，所有的修改操作其實都是對這個文件副本進行修改，原來的只讀文件并不會變化。

其中一個使用UnionFS的例子是：Knoppix，一個用于Linux演示、光盤教學和商業(yè)產(chǎn)品演示的Linux發(fā)行版，它就是把一個CD/DVD和一個存在在可讀寫設(shè)備(例如U盤)聯(lián)合掛載，這樣在演示過程中任何對CD/DVD上文件的改動都會在被應(yīng)用在U盤上，不改變原來的CD/DVD上的內(nèi)容。

UnionFS有很多種，其中Docker中常用的是AUFS，這是UnionFS的升級版，除此之外還有DeviceMapper、Overlay2、ZFS和 VFS等。Docker鏡像的每一層默認存放在/var/lib/docker/aufs/diff目錄中，當用戶啟動一個容器時，Docker引擎首先在/var/lib/docker/aufs/diff中新建一個可讀寫層目錄，然后使用UnionFS把該可讀寫層目錄和指定鏡像的各層目錄聯(lián)合掛載到/var/lib/docker/aufs/mnt里的一個目錄中(其中指定鏡像的各層目錄都以只讀方式掛載)，通過LXC等技術(shù)進行環(huán)境隔離和資源控制，使容器里的應(yīng)用僅依賴mnt目錄中對應(yīng)的掛載目錄和文件運行起來。

利用UnionFS寫實復(fù)制的特點，在啟動一個容器時， Docker引擎實際上只是增加了一個可寫層和構(gòu)造了一個Linux容器，這兩者都幾乎不消耗系統(tǒng)資源，因此Docker容器能夠做到秒級啟動，一臺服務(wù)器上能夠啟動上千個Docker容器，而傳統(tǒng)虛擬機在一臺服務(wù)器上啟動幾十個就已經(jīng)非常吃力了，而且虛擬機啟動很慢，這是Docker相比于傳統(tǒng)虛擬機的兩個巨大的優(yōu)勢。

當應(yīng)用只是直接調(diào)用了內(nèi)核功能來運作的情況下，應(yīng)用本身就能直接作為最底層的層來構(gòu)建鏡像，但因為容器本身會隔絕環(huán)境，因此容器內(nèi)部是無法訪問宿主機里文件的(除非指定了某些目錄或文件映射到容器內(nèi))，這種情況下應(yīng)用代碼就只能使用內(nèi)核的功能。

但是Linux內(nèi)核僅提供了進程管理、內(nèi)存管理、文件系統(tǒng)管理等一些基礎(chǔ)且底層的管理功能，在實際的場景中，幾乎所有軟件都是基于操作系統(tǒng)來開發(fā)的，因此往往都需要依賴操作系統(tǒng)的軟件和運行庫等，如果這些應(yīng)用的下一層直接是內(nèi)核，那么應(yīng)用將無法運行。所以實際上應(yīng)用鏡像往往底層都是基于一個操作系統(tǒng)鏡像來補足運行依賴的。

Docker中的操作系統(tǒng)鏡像，與平常安裝系統(tǒng)時用的ISO鏡像不同。ISO鏡像里包含了操作系統(tǒng)內(nèi)核及該發(fā)行版系統(tǒng)包含的所有目錄和軟件，而Docker中的操作系統(tǒng)鏡像，不包含系統(tǒng)內(nèi)核，僅包含系統(tǒng)必備的一些目錄(如/etc /proc等)和常用的軟件和運行庫等，可把操作系統(tǒng)鏡像看作內(nèi)核之上的一個應(yīng)用，一個封裝了內(nèi)核功能，并為用戶編寫的應(yīng)用提供運行環(huán)境的工具。

應(yīng)用基于這樣的鏡像構(gòu)建，就能夠利用上相應(yīng)操作系統(tǒng)的各種軟件的功能和運行庫，此外，由于應(yīng)用是基于操作系統(tǒng)鏡像來構(gòu)建的，就算換到另外的服務(wù)器，只要操作系統(tǒng)鏡像中被應(yīng)用使用到的功能能適配宿主機的內(nèi)核，應(yīng)用就能正常運行，這就是一次構(gòu)建到處運行的原因。

下圖形象的表現(xiàn)出了鏡像和容器的關(guān)系： 

上圖中Apache應(yīng)用基于emacs鏡像構(gòu)建，emacs基于Debian系統(tǒng)鏡像構(gòu)建，在啟動為容器時，在Apache鏡像層之上構(gòu)造了一個可寫層，對容器本身的修改操作都在可寫層中進行。Debian是該鏡像的基礎(chǔ)鏡像(Base Image)，它提供了內(nèi)核Kernel的更高級的封裝。同時其他的鏡像也是基于同一個內(nèi)核來構(gòu)建的(以下的BusyBox是一個精簡版的操作系統(tǒng)鏡像)： 

這時候就會有一個問題，應(yīng)用基于操作系統(tǒng)鏡像來構(gòu)建，那如果操作系統(tǒng)鏡像本身就很占空間，豈不是鏡像的分發(fā)不方便，而且鏡像倉庫占用的空間也會很大。有人已經(jīng)考慮到這一點，針對不同的場景分別構(gòu)造了不同的操作系統(tǒng)鏡像，下面介紹幾種最常用的系統(tǒng)鏡像。

7. Docker基礎(chǔ)操作系統(tǒng) 

以上系統(tǒng)鏡像分別適用于不同的場景：

• BusyBox：一個極簡版的Linux系統(tǒng)，集成了100多種常用Linux命令，大小不到2MB，被稱為“Linux系統(tǒng)的瑞士軍刀”，適用于簡單測試場景;
• Alpine：一個面向安全的輕型Linux發(fā)行版系統(tǒng)，比BusyBox功能更完善，大小不到5MB，是官網(wǎng)推薦的基礎(chǔ)鏡像，由于其包含了足夠的基礎(chǔ)功能和體積較小，在生產(chǎn)環(huán)境中最常用;
• Debian/Ubuntu：Debian系列操作系統(tǒng)，功能完善，大小約170MB，適合研發(fā)環(huán)境;
• CentOS/Fedora：都是基于Redhat的Linux發(fā)行版，企業(yè)級服務(wù)器常用操作系統(tǒng)，穩(wěn)定性高，大小約200MB，適合生產(chǎn)環(huán)境使用。

8. Docker持久化存儲

根據(jù)前面介紹的容器UnionFS寫實復(fù)制的特點，可知在容器里增加、刪除或修改文件，其實都是對可寫層里的文件副本進行了操作。在容器關(guān)閉后，該可寫層也會被刪除，對容器的所有修改都會失效，因此需要解決容器內(nèi)文件持久化的問題。Docker提供了兩種方案來實現(xiàn)：

把宿主機文件系統(tǒng)里的目錄映射到容器內(nèi)的目錄，如下圖所示。如此一來，容器內(nèi)在該目錄里創(chuàng)建的所有文件，都存儲到宿主機的對應(yīng)目錄中，在關(guān)閉容器后，宿主機的目錄依然存在，再次啟動容器時還能讀取到之前創(chuàng)建的文件，因此實現(xiàn)了容器的文件持久化。

當然同時要明白，如果是對鏡像自帶文件進行了修改，由于鏡像是只讀的，該修改操作無法在關(guān)閉容器時保存下來，除非在修改了文件后構(gòu)建一個新的鏡像。 

把多臺宿主機的磁盤目錄通過網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合為共享存儲，然后把共享存儲中的特定目錄映射給特定的容器，如下圖所示。這樣容器在重啟時，還是能讀取到關(guān)閉前創(chuàng)建的文件。生產(chǎn)環(huán)境中常用NFS作為共享存儲方案。 

9. Docker鏡像制作方法

鏡像制作方法有兩種：

（1）通過正在運行的容器生成新鏡像 

當一個容器在運行時，在里面所有的修改都會體現(xiàn)在容器的可寫層，Docker提供了commit命令，可以把正在運行的容器，疊加上可寫層的修改內(nèi)容，生成一個新鏡像。

如上圖所示，在容器里新安裝Spark組件的，如果關(guān)閉容器，Spark組件會隨著可寫層的消失而消失，如果在關(guān)閉容器之前使用commit命令生成新鏡像，那么使用新鏡像啟動為容器時，容器里就會包含Spark組件。

這種方式比較簡單，但無法直觀的設(shè)置環(huán)境變量、監(jiān)聽端口等內(nèi)容，適合在簡單使用的場景運用。

（2）通過Dockerfile文件來生成新鏡像 

Dockerfile是一個定義了鏡像創(chuàng)建步驟的文件，Docker引擎通過build命令讀取Dockerfile，按定義的步驟來一步步構(gòu)造鏡像。在研發(fā)和實施環(huán)境中，通過Dockerfile 創(chuàng)建容器是主流做法。

下面是一個Dockerfile的例子： 

Docker引擎可以根據(jù)以上Dockerfile定義的步驟，構(gòu)造出一個帶有ssh服務(wù)的Ubuntu鏡像。

10. Docker的使用場景

Docker作為一種輕量級的虛擬化方案，應(yīng)用場景十分豐富，下面收集了一些常見的場景：

作為輕量級虛擬機使用

可以使用Ubuntu等系統(tǒng)鏡像創(chuàng)建容器，當作虛擬機來使用，相比于傳統(tǒng)虛擬機，啟動速度更快，資源占用更少，單機可以啟動大量的操作系統(tǒng)容器，方便進行各種測試;

作為云主機使用

結(jié)合Kubernetes這樣的容器管理系統(tǒng)，可以在大量服務(wù)器上動態(tài)分配和管理容器，在公司內(nèi)部，甚至可以取代VMWare這樣的虛擬機管理平臺，使用Docker容器作為云主機使用;

應(yīng)用服務(wù)打包

在Web應(yīng)用服務(wù)開發(fā)場景，可以把Java運行環(huán)境、Tomcat服務(wù)器打包為一個基礎(chǔ)鏡像，在修改了代碼包后加入到基礎(chǔ)鏡像來構(gòu)建一個新的鏡像，能很方便的升級服務(wù)和控制版本;

容器云平臺CaaS

Docker的出現(xiàn)，使得很多云平臺供應(yīng)商開始提供容器云的服務(wù)，簡稱容器即服務(wù)CaaS，以下對比一下IaaS、PaaS和SaaS：

IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))：提供虛擬機或者其他基礎(chǔ)資源作為服務(wù)提供給用戶。用戶可以從供應(yīng)商那里獲得虛擬機或者存儲等資源來裝載相關(guān)的應(yīng)用，同時這些基礎(chǔ)設(shè)施的繁瑣的管理工作將由IaaS供應(yīng)商來處理。其主要的用戶是企業(yè)的系統(tǒng)管理員和運維人員;

PaaS(平臺即服務(wù))：把開發(fā)平臺作為服務(wù)提供給用戶。用戶可以在一個包括SDK，文檔和測試環(huán)境等在內(nèi)的開發(fā)平臺上非常方便地編寫應(yīng)用，而且不論是在部署，或者在運行的時候，用戶都無需為服務(wù)器、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和存儲等資源的管理操心，這些繁瑣的工作都由PaaS供應(yīng)商負責處理。其主要的用戶是企業(yè)開發(fā)人員。

SaaS(軟件即服務(wù))：將應(yīng)用作為服務(wù)提供給客戶。用戶只要接上網(wǎng)絡(luò)，并通過瀏覽器，就能直接使用在云端上運行的應(yīng)用，而不需要顧慮類似安裝等瑣事，并且免去初期高昂的軟硬件投入。SaaS主要面對的是普通的用戶。

CaaS(容器即服務(wù))：完成IaaS和PaaS兩個層級的功能。相對于傳統(tǒng)的IaaS和PaaS服務(wù)，CaaS對底層的支持比PaaS更靈活，而對上層應(yīng)用的操控又比IaaS更容易。同時因為Docker是比VM更細粒度的虛擬化服務(wù)，所以能夠?qū)τ嬎阗Y源做到更高效的利用。CaaS可以部署在任何物理機，虛擬機或IaaS云之上。

持續(xù)集成和持續(xù)部署

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提倡敏捷開發(fā)，持續(xù)集成部署CI/CD便是最典型的開發(fā)模式。使用Docker容器云平臺，就能實現(xiàn)從代碼編寫完成推送到Git/SVN后，自動觸發(fā)后端CaaS平臺將代碼下載、編譯并構(gòu)建成測試Docker鏡像，再替換測試環(huán)境容器服務(wù)，自動在Jenkins或者Hudson中運行單元/集成測試，測試通過后，馬上就能自動將新版本鏡像更新到線上，完成服務(wù)升級。整個過程全自動化，一氣呵成，最大程度地簡化了運維，而且保證線上、線下環(huán)境完全一致，而且線上服務(wù)版本與Git/SVN發(fā)布分支也實現(xiàn)統(tǒng)一。

解決微服務(wù)架構(gòu)的實施難題

基于Spring Cloud這樣的微服務(wù)框架，能夠?qū)崿F(xiàn)微服務(wù)的管理，但微服務(wù)本身還是需要運行在操作系統(tǒng)上。一個采用微服務(wù)架構(gòu)開發(fā)的應(yīng)用中，微服務(wù)的個數(shù)往往很多，這就導(dǎo)致了一臺服務(wù)器上往往需要啟動多個微服務(wù)來提高資源的利用率，而微服務(wù)本身可能就只能兼容部分操作系統(tǒng)。

這就導(dǎo)致了就算有大量的服務(wù)器資源(操作系統(tǒng)可能不一樣)，但由于微服務(wù)本身與操作系統(tǒng)可能相關(guān)，就不能做到讓微服務(wù)在任意服務(wù)器上運行，這就帶來了資源的浪費和運維的困難。利用Docker容器的環(huán)境隔離能力，讓微服務(wù)運行在容器內(nèi)，就能夠解決以上所說的問題。

執(zhí)行臨時任務(wù)

有時候用戶只是想執(zhí)行一次性的任務(wù)，但如果用傳統(tǒng)虛擬機的方式就要搭建環(huán)境，執(zhí)行完任務(wù)后還要釋放資源，比較麻煩。使用Docker容器就可以構(gòu)建臨時的運行環(huán)境，執(zhí)行完任務(wù)后關(guān)閉容器即可，方便快捷。

多租戶環(huán)境

利用Docker的環(huán)境隔離能力，可以為不同的租戶提供獨占的容器，實現(xiàn)簡單而且成本較低。

11. 總結(jié)

Docker的技術(shù)并不神秘，只是整合了前人積累的各種成果實現(xiàn)的應(yīng)用級的容器化技術(shù)，它利用各種Linux發(fā)行版中使用了版本兼容的內(nèi)核容器化技術(shù)，來實現(xiàn)鏡像一次構(gòu)建到處運行的效果，并且利用了容器內(nèi)的基礎(chǔ)操作系統(tǒng)鏡像層，屏蔽了實際運行環(huán)境的操作系統(tǒng)差異，使用戶在開發(fā)應(yīng)用程序時，只需確保在選定的操作系統(tǒng)和內(nèi)核版本上能正確運行即可，幾乎不需要關(guān)心實際的運行環(huán)境的系統(tǒng)差異，大大提高效率和兼容性。

但隨著容器運行得越來越多，容器管理將會稱為另一個運維的難題，這時候就需要引入Kubernetes、Mesos或Swarm這些容器管理系統(tǒng)，后面有機會再介紹這些技術(shù)。