写给Docker小白的Docker科普

Docker作为一种容器技术,能够实现应用的快速部署与高效资源利用。通过Docker,开发者可构建标准化环境,避免环境配置差异,实现一次构建,到处运行。Docker支持微服务架构,简化了云服务移植,提供了API模拟,加速了开发流程。

一、什么是Docker

Docker是诞生于2013年年初,基于Go语言实现的开源容器项目。Docker的构想是要实现“Build,Ship and Run Any App,Anywhere”,即通过对应用的封装(Packaging)、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”。这里的应用组件,既可以是一个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。
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简单的讲,可以将Docker容器理解为一个软件集装箱化平台,可以让开发者构建应用程序时,将它及其依赖环境一起打包到一个容器中,然后很容易地发布和应用到任意平台中。


二、为什么要学习Docker

未使用Docker的开发、测试、运维流程
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如果在团队开发中没有使用Docker技术,开发人员在开发时配置了环境,测试人员和运维人员的PC上不一定配置了环境,所以可能就无法运行(例如开发人员用的Ubuntu,而运维人员用的CentOS)。然后就需要花大量的精力去干配置环境这种枯燥的琐事,极大的浪费了精力,降低了工作效率。

使用了Docker的开发、测试、运维流程
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如果使用了Docker技术,开发人员在开发完成之后,只需要把镜像Push到仓库中,测试人员和运维人员直接从仓库中Pull镜像,然后将镜像实例为容器运行就可以了。这样就避免了因为环境依赖导致的在我的电脑上可以运行,而在你的电脑上不能运行的问题。


对开发和运维(人员)来说,最梦寐以求的效果可能就是一次创建或配置,之后可以在任意地方、任意时间让应用正常运行,而Docker恰恰可以实现这一终极目标。具体来说,在开发和运维过程中,Docker具有如下几个方面的优势:

  • 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;开发完成之后,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。只要是开发测试过的代码,就可以确保在生产环境无缝运行。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。并且,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。
  • 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。
  • 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。
  • 更简单的更新管理。使用Dockerfile,只需要小小的配置修改,就可以替代以往大量的更新工作。所有的修改都以增量的方式被分发和更新,从而实行自动化并且高效的容器管理。

Docker容器技术与传统虚拟机技术的比较

特性容器虚拟机
启动速度秒级分钟级
性能接近原生较弱
内存代价很小较多
磁盘使用一般为MB一般为GB
运行密度单机支持上千个容器一般几十个
隔离性安全隔离完全隔离
迁移性优秀一般

三、Docker的三大核心概念

Docker镜像:Docker镜像类似于虚拟机镜像,包含了应用及其运行的依赖环境,例如,一个镜像可以包含一个基本的操作系统环境。

Docker容器:Docker容器类似于集装箱,Docker利用容器来运行和隔离应用。容器是从镜像创建的应用运行实例。它可以启动、开始、停止、删除,而这些容器都是彼此相互隔离、互不可见的。镜像是静态的,而容器是动态的,里面运行着我们指定的应用。

Docker仓库:Docker仓库类似与代码仓库,是Docker集中存放镜像文件的场所。


四、开发者可以使用Docker做什么?

1、尝试新软件
对开发者而言,每天会催生出的各式各样的新技术都需要尝试,然而开发者却不太可能为它们一一搭建好环境并进行测试。时间非常宝贵,正得益于Docker,让我们有能够在一条或者几条命令内就搭建完环境。Docker有一个傻瓜化的获取软件的方法,Docker后台会自动获得环境镜像并且运行环境。
并不仅仅是新技术搭建用得到Docker。如果你想快速在你的笔记本上运行一个MySQL数据库,或者一个Redis消息队列,那么使用Docker便可以非常容易地得到。例如Docker只需要一条命令便可以运行MySQL数据库:

docker run -d -p 3306:3306 tutum/mysql

虽然使用命令也能非常快地安装MySQL数据库,但是当用到最新的技术或者非常复杂的技术时,使用Docker便会时个非常号的选择,例如Gitlab,普通用户大概需要一天的时间去搭建Gitlab平台,而Docker则只需要一条命令。

2、进行演示
如果需要把自己开发的成果对客户或者别人做一两个演示,搭建演示环境的过程非常麻烦。现在发现Docker已经成为了演示这些工具的最合理的方式。同时,对于客户来说,可以直接将Docker镜像提供给他们,而不必去做任何环境配置的工作,工作的效果也会和在给他们演示中所看到的一模一样,同时不必担心他们的环境配置会导致我们的产品无法运行。

3、避免“我机器上可以运行”
环境配置不同,很多人在开发中也会遇到这个情况,甚至开发的软件到了测试人员的机器上便不能运行。但这都不是重点。重点是如果我们有一个可靠的、可分发的标准开发环境。那么我们的开发将不会出现这种痛苦的现象。Docker便可以解决这个问题,Docker镜像并不会因为环境的变化而不能运行,也不会在不同的电脑上有不同的运行结果。可以给测试人员提交含有应用的Docker镜像,这样便不再会发生“在我机器上是可以运行的”这种事情,很大程度上减轻了开发人员、测试人员互相检查机器环境设置带来的时间成本。

另一个Docker可以发挥用处的地方是培训班。除了Docker容器的隔离性之外,更能体会到Docker优势的地方在于环境搭建。培训班的新手每个人都要在环境配置上花费很多时间,但是如果在这里应用到Docker的话。那么我们只需要把标准的运行镜像分发下去,然后就可以开始上课了。使用Docker和使用虚拟机一样简单,但是Docker要更方便、更轻量级。同时,我们也可以告诉学员:“在培训的同时,我们还将学到当下最流行的技术–Docker”,这种双赢的结局,何乐而不为呢。

4、学习Linux脚本
当然这个原因看起来可能很奇怪,但是对不熟悉Linux操作系统和shll脚本的人来说,确实是一个好机会。即便本文并不是在讲Linux,Linux的重要度仍然不言而喻,如果你用的是Windows,那么我给你一个建议i:从云主机提供商那租用一台云主机,推荐用CensOS操作系统。虽然这并不会让你成为专业的Linux运维,但是可以让你快速地学到Linux基础知识,爱上命令行操作,并且慢慢开始熟悉和欣赏Linux。

5、更好地利用资源
虚拟机的粒度是“虚拟出的机器”,而Docker的粒度是“被限制的应用”,相比较而言Docker的内存占用更小,更加轻量级。

6、为微服务定制
如果你一直关注科技新闻的话,那么你应该听说过“微服务(Microservices)”的概念。Docker可以很好地和微服务结合起来。从概念上来说,一个微服务便是一个提供一整套应用程序地部分功能,Docker便可以在开发、测试和部署过程中一直充当微服务地容器。甚至生产环境也可以在Docker中部署微服务。

7、在云服务器提供商之间移植
大多数地云主机提供商已经全面支持Docker。对于开发人员来说,这表示你可以很方便地切换云服务提供商,淡然也可以很方便地将你本地开发环境移动到云主机上,不需要本地上配置一次运行环境,在云主机上还配置一次运行环境。全面部署Docker作为标准运行环境可以极大地减轻应用上线是地工作量和产生BUG。

8、API端
API是应用之间的粘合剂,一个合格开发者肯定使用过别人提供地REST API,或者自己开发过REST API。需要指出地是,无论是客户端还是API提供端,在开发之前都需要先定义一组公共地API接口,写成文档,然后才能进行编码。如果服务端和客户端是共同开发地话,那么服务端通常会先实现能返回固定字符串地API接口,在以后地开发中再慢慢去实现API地功能。

虽然有人会认为在这里 Docker 被滥用了,完全可以用 sample.json 这种文件去实现虚拟 API,但是下面有个实例可以更好地解决前后端分离开发时的 API 问题。

为了更好地解释我的意思,给大家提供一个实例:JSON Server,一个用于提供 JSON 数据的 REST API。使用过这个容器的人就会知道,既然有这么好用的 Docker JSON Server,我们没有理由不用 Docker。

9、技术的创新
这点应该算不上是用例,但是我还是来写一下。Docker 正在快速发展,工具也在不断更新,没有人能预见到未来 Docker 会是什么样子的。你在复杂的系统中 Docker 使用的越多,越是可能会发现技术上的空白和未来技术发展的方向。现在还处在 Docker 的发展期,任何你使用 Docker 创建的工具都有可能成为社区关注的热点。这是 Docker 的机会,也是成就你自己的机会。

其他
还有两个技巧可以分享给你们。在学习 Docker 的过程中因为有了这两个的帮助,我才得意不断地提升自己。

一:Docker Hub Registry。这是 Docker 的官方镜像仓库,除了托管着 Docker 官方的镜像外,和 Github 一样,你可以在上面上传自己的镜像,也可以在上面搜寻其他有用的镜像,极大地节省自己的时间。例如 Oracle-XE-11g 镜像,所有的一切都是现成的,完全不需要自己去下载 Oracle XE 11g 安装。这样为你和团队节约了大量的时间成本。

如果你不太确定的话,可以去 Docker Hub 上搜有一下有没有自己用得到的镜像。大部分情况下你所需要的镜像在 Docker Hub 上都已经有人构建了。

二:多参考 IaaS 供应商的新闻,虽然我们不能像在他们会议室里那样完全了解他们的公司动态,但是仍然可以从新闻中可以了解到 Docker 最新的发展方向和技术趋势。可以肯定的是,容器化技术是未来的热点,我们不仅可以在本机运行 Docker,不仅仅在一家云服务提供商的主机上运行 Docker,未来所有的云服务提供商都会支持 Docker。

Docker 前景很明确,采用 Docker 只会让开发变得更方便。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题类、严重程度、析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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