Docker介绍

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原创最新推荐文章于 2026-03-30 09:12:41 发布 248 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Delphi下的轻量级IoC容器 - Elite Container (Demo 0.1版) Elite Container是DELPHI下的一个轻量级IoC对象容器（IoC：Inverse of Control，反转控制）。它是参考了Java中的Spring框架（主要是配置文件的写法），并结合DELPHI的特点来构建的。相比Spring的对象容器，它提供的功能更为精简常用（如对象延迟创建、对象属性自动注入等），降低了学习的难度，并且提供了很多扩展点，你只需简单地写一个插件实现类，并在配置文件中进行简单配置，就可以让Elite Container拥有你的自定义功能！借助Elite Container和Ioc思想，你可以更轻易地构建出具有松散耦合、重用度高的应用程序。它的核心思想就是拆分功能的接口和实现，上层只依赖于下层的接口，然后通过Elite Container的配置，把不同的实现类注入到该接口中，达到更换功能，也就是复用已有代码的目的。设计人员可以真正地发挥好自己的面向对象思想和相关设计模式，来架构企业级的应用程序，而无需象以前那样，在Delphi中用起面向对象总有点捉襟见袖的感觉。 ps. 由于写程序，还有精心准备的26个例子，都花费了我很多的时间，所以象征性地收2个资源分，希望大家不会介意：） ps2. 说明一下，开发出来的程序在发布的时候，除了发布EliteCore.bpl、EliteContainer.bpl外，还需要发布rtl.bpl（EliteCore.bpl引用到了它）。由于一时疏忽，例子中的Bin目录里忘记带上它了，请大家注意，谢谢～立即下载

Docker

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Docker

简介

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或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。

一个完整的Docker有以下几个部分组成：

DockerClient客户端
Docker Daemon守护进程
Docker Image镜像
DockerContainer容器

Docker的思想来自于集装箱，集装箱解决了什么问题？在一艘大船上，可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的，那我就可以用一艘大船把他们都运走。

docker就是类似的理念。现在都流行云计算了，云计算就好比大货轮。docker就是集装箱。

1.不同的应用程序可能会有不同的应用环境，比如.net开发的网站和php开发的网站依赖的软件就不一样，如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上就要调试很久，而且很麻烦，还会造成一些冲突。比如IIS和Apache访问端口冲突。这个时候你就要隔离.net开发的网站和php开发的网站。常规来讲，我们可以在服务器上创建不同的虚拟机在不同的虚拟机上放置不同的应用，但是虚拟机开销比较高。docker可以实现虚拟机隔离应用环境的功能，并且开销比虚拟机小，小就意味着省钱了。

2.你开发软件的时候用的是Ubuntu，但是运维管理的都是centos，运维在把你的软件从开发环境转移到生产环境的时候就会遇到一些Ubuntu转centos的问题，比如：有个特殊版本的数据库，只有Ubuntu支持，centos不支持，在转移的过程当中运维就得想办法解决这样的问题。这时候要是有docker你就可以把开发环境直接封装转移给运维，运维直接部署你给他的docker就可以了。而且部署速度快。

3.在服务器负载方面，如果你单独开一个虚拟机，那么虚拟机会占用空闲内存的，docker部署的话，这些内存就会利用起来。

起源

Docker 是 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎，源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。

Docker自2013年以来非常火热，无论是从 github 上的代码活跃度，还是Redhat在RHEL6.5中集成对Docker的支持, 就连 Google 的 Compute Engine 也支持 docker 在其之上运行。

一款开源软件能否在商业上成功，很大程度上依赖三件事 - 成功的 user case(用例), 活跃的社区和一个好故事。 dotCloud 之家的 PaaS 产品建立在docker之上，长期维护且有大量的用户，社区也十分活跃，接下来我们看看docker的故事。

环境管理复杂 - 从各种OS到各种中间件到各种app, 一款产品能够成功作为开发者需要关心的东西太多，且难于管理，这个问题几乎在所有现代IT相关行业都需要面对。
云计算时代的到来 - AWS的成功, 引导开发者将应用转移到 cloud 上, 解决了硬件管理的问题，然而中间件相关的问题依然存在 (所以openstack HEAT和 AWS cloudformation 都着力解决这个问题)。开发者思路变化提供了可能性。
虚拟化手段的变化 - cloud 时代采用标配硬件来降低成本，采用虚拟化手段来满足用户按需使用的需求以及保证可用性和隔离性。然而无论是KVM还是Xen在 docker 看来,都在浪费资源，因为用户需要的是高效运行环境而非OS, GuestOS既浪费资源又难于管理, 更加轻量级的LXC更加灵活和快速
LXC的移动性 - LXC在 linux 2.6 的 kernel 里就已经存在了，但是其设计之初并非为云计算考虑的，缺少标准化的描述手段和容器的可迁移性，决定其构建出的环境难于迁移和标准化管理(相对于KVM之类image和snapshot的概念)。docker 就在这个问题上做出实质性的革新。这是docker最独特的地方。

VM技术和容器技术对比

面对上述几个问题，docker设想是交付运行环境如同海运，OS如同一个货轮，每一个在OS基础上的软件都如同一个集装箱，用户可以通过标准化手段自由组装运行环境，同时集装箱的内容可以由用户自定义，也可以由专业人员制造。这样，交付一个软件，就是一系列标准化组件的集合的交付，如同乐高积木，用户只需要选择合适的积木组合，并且在最顶端署上自己的名字(最后一个标准化组件是用户的app)。这也就是基于docker的PaaS产品的原型。

Docker 架构

Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。 [3]

Docker	面向对象
容器	对象
镜像	类

Docker采用 C/S架构 Docker daemon 作为服务端接受来自客户的请求，并处理这些请求（创建、运行、分发容器）。客户端和服务端既可以运行在一个机器上，也可通过 socket 或者RESTful API 来进行通信。

Docker daemon 一般在宿主主机后台运行，等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令，用户用这些命令实现跟 Docker daemon 交互。 [4]

特性

在docker的网站上提到了docker的典型场景：

Automating the packaging and deployment of applications（使应用的打包与部署自动化）
Creation of lightweight, private PAAS environments（创建轻量、私密的PAAS环境）
Automated testing and continuous integration/deployment（实现自动化测试和持续的集成/部署）
Deploying and scaling web apps, databases and backend services（部署与扩展webapp、数据库和后台服务）

由于其基于LXC的轻量级虚拟化的特点，docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

构建标准化的运行环境，现有的方案大多是在一个baseOS上运行一套puppet/chef，或者一个image文件，其缺点是前者需要base OS许多前提条件，后者几乎不可以修改(因为copy on write 的文件格式在运行时rootfs是read only的)。并且后者文件体积大，环境管理和版本控制本身也是一个问题。
PaaS环境是不言而喻的，其设计之初和dotcloud的案例都是将其作为PaaS产品的环境基础
因为其标准化构建方法(buildfile)和良好的REST API，自动化测试和持续集成/部署能够很好的集成进来
因为LXC轻量级的特点，其启动快，而且docker能够只加载每个container变化的部分，这样资源占用小，能够在单机环境下与KVM之类的虚拟化方案相比能够更加快速和占用更少资源

局限

Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品，简单总结几点：

Docker是基于Linux 64bit的，无法在32bit的linux/Windows/unix环境下使用
LXC是基于cgroup等linux kernel功能的，因此container的guest系统只能是linux base的
隔离性相比KVM之类的虚拟化方案还是有些欠缺，所有container公用一部分的运行库
网络管理相对简单，主要是基于namespace隔离
cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量(所以dotcloud主要是按内存收费)
Docker对disk的管理比较有限
container随着用户进程的停止而销毁，container中的log等用户数据不便收集

针对1-2，有windows base应用的需求的基本可以pass了; 3-5主要是看用户的需求，到底是需要一个container还是一个VM, 同时也决定了docker作为 IaaS 不太可行。

针对6,7虽然是docker本身不支持的功能，但是可以通过其他手段解决(disk quota, mount --bind)。总之，选用container还是vm, 就是在隔离性和资源复用性上做权衡。

另外即便docker 0.7能够支持非AUFS的文件系统，但是由于其功能还不稳定，商业应用或许会存在问题，而AUFS的稳定版需要kernel 3.8, 所以如果想复制dotcloud的成功案例，可能需要考虑升级kernel或者换用ubuntu的server版本(后者提供deb更新)。这也是为什么开源界更倾向于支持ubuntu的原因(kernel版本)

Docker并非适合所有应用场景，Docker只能虚拟基于Linux的服务。Windows Azure 服务能够运行Docker实例，但到目前为止Windows服务还不能被虚拟化。

可能最大的障碍在于管理实例之间的交互。由于所有应用组件被拆分到不同的容器中，所有的服务器需要以一致的方式彼此通信。这意味着任何人如果选择复杂的基础设施，那么必须掌握应用编程接口管理以及集群工具，比如Swarm、Mesos或者Kubernets以确保机器按照预期运转并支持故障切换。

Docker在本质上是一个附加系统。使用文件系统的不同层构建一个应用是有可能的。每个组件被添加到之前已经创建的组件之上，可以比作为一个文件系统更明智。分层架构带来另一方面的效率提升，当你重建存在变化的Docker镜像时，不需要重建整个Docker镜像，只需要重建变化的部分。

可能更为重要的是，Docker旨在用于弹性计算。每个Docker实例的运营生命周期有限，实例数量根据需求增减。在一个管理适度的系统中，这些实例生而平等，不再需要时便各自消亡了。

针对Docker环境存在的不足，意味着在开始部署Docker前需要考虑如下几个问题。首先，Docker实例是无状态的。这意味着它们不应该承载任何交易数据，所有数据应该保存在数据库服务器中。

其次，开发Docker实例并不像创建一台虚拟机、添加应用然后克隆那样简单。为成功创建并使用Docker基础设施，管理员需要对系统管理的各个方面有一个全面的理解，包括Linux管理、编排及配置工具比如Puppet、Chef以及Salt。这些工具生来就基于命令行以及脚本。 [5]

原理

Docker核心解决的问题是利用LXC来实现类似VM的功能，从而利用更加节省的硬件资源提供给用户更多的计算资源。同VM的方式不同, LXC 其并不是一套硬件虚拟化方法 - 无法归属到全虚拟化、部分虚拟化和半虚拟化中的任意一个，而是一个操作系统级虚拟化方法, 理解起来可能并不像VM那样直观。所以我们从虚拟化到docker要解决的问题出发，看看他是怎么满足用户虚拟化需求的。

用户需要考虑虚拟化方法，尤其是硬件虚拟化方法，需要借助其解决的主要是以下4个问题:

隔离性 - 每个用户实例之间相互隔离, 互不影响。硬件虚拟化方法给出的方法是VM, LXC给出的方法是container，更细一点是kernel namespace
可配额/可度量 - 每个用户实例可以按需提供其计算资源，所使用的资源可以被计量。硬件虚拟化方法因为虚拟了CPU, memory可以方便实现, LXC则主要是利用cgroups来控制资源
移动性 - 用户的实例可以很方便地复制、移动和重建。硬件虚拟化方法提供snapshot和image来实现，docker(主要)利用AUFS实现
emory可以方便实现, LXC则主要是利用cgroups来控制资源
移动性 - 用户的实例可以很方便地复制、移动和重建。硬件虚拟化方法提供snapshot和image来实现，docker(主要)利用AUFS实现
安全性 - 这个话题比较大，这里强调是host主机的角度尽量保护container。硬件虚拟化的方法因为虚拟化的水平比较高，用户进程都是在KVM等虚拟机容器中翻译运行的, 然而对于LXC, 用户的进程是lxc-start进程的子进程, 只是在Kernel的namespace中隔离的, 因此需要一些kernel的patch来保证用户的运行环境不会受到来自host主机的恶意入侵, dotcloud(主要是)利用kernel grsec patch解决的.