Docker 简介
环境配置的难题
软件开发最大的麻烦事之一,就是环境配置。用户计算机的环境都不相同,你怎么知道自家的软件,能在那些机器跑起来?
用户必须保证两件事:操作系统的设置,各种库和组件的安装。只有它们都正确,软件才能运行。举例来说,安装一个 Python 应用,计算机必须有 Python 引擎,还必须有各种依赖,可能还要配置环境变量。
如果某些老旧的模块与当前环境不兼容,那就麻烦了。开发者常常会说:“它在我的机器可以跑了”(It works on my machine),言下之意就是,其他机器很可能跑不了。
环境配置如此麻烦,换一台机器,就要重来一次,旷日费时。很多人想到,能不能从根本上解决问题,软件可以带环境安装?也就是说,安装的时候,把原始环境一模一样地复制过来。
虚拟机
虚拟机(virtual machine)就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。应用程序对此毫无感知,因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样,而对于底层系统来说,虚拟机就是一个普通文件,不需要了就删掉,对其他部分毫无影响。
虽然用户可以通过虚拟机还原软件的原始环境。但是,这个方案有几个缺点。
(1)资源占用多
虚拟机会独占一部分内存和硬盘空间。它运行的时候,其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序,真正使用的内存只有 1MB,虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。
(2)冗余步骤多
虚拟机是完整的操作系统,一些系统级别的操作步骤,往往无法跳过,比如用户登录。
(3)启动慢
启动操作系统需要多久,启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟,应用程序才能真正运行。
Linux 容器
由于虚拟机存在这些缺点,Linux 发展出了另一种虚拟化技术:Linux 容器(Linux Containers,缩写为 LXC)。
Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。或者说,在正常进程的外面套了一个保护层。对于容器里面的进程来说,它接触到的各种资源都是虚拟的,从而实现与底层系统的隔离。
由于容器是进程级别的,相比虚拟机有很多优势。
(1)启动快
容器里面的应用,直接就是底层系统的一个进程,而不是虚拟机内部的进程。所以,启动容器相当于启动本机的一个进程,而不是启动一个操作系统,速度就快很多。
(2)资源占用少
容器只占用需要的资源,不占用那些没有用到的资源;虚拟机由于是完整的操作系统,不可避免要占用所有资源。另外,多个容器可以共享资源,虚拟机都是独享资源。
(3)体积小
容器只要包含用到的组件即可,而虚拟机是整个操作系统的打包,所以容器文件比虚拟机文件要小很多。
总之,容器有点像轻量级的虚拟机,能够提供虚拟化的环境,但是成本开销小得多。
虚拟机和容器之间有什么区别
虚拟机是基于硬体的多个客户操作系统,由虚拟机监视器实现。
容器是应用程序级构造,并模拟共享单个内核的多个虚拟环境。
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 与 虚拟机的区别?
对比维度 | Docker (容器) | 虚拟机 (VM) |
---|---|---|
隔离级别 | 进程级隔离(共享主机内核) | 硬件级隔离(完全独立的操作系统) |
启动速度 | 秒级启动(毫秒级) | 分钟级启动 |
性能损耗 | 低(直接调用主机内核) | 高(需通过虚拟化层) |
资源占用 | 小(仅包含应用和依赖) | 大(需分配完整操作系统资源) |
镜像大小 | 通常为MB级(如Alpine镜像仅5MB) | 通常为GB级(如Ubuntu镜像约2GB) |
系统支持 | 必须与主机内核兼容(如Linux容器需Linux主机) | 可跨平台(如Windows主机运行Linux VM) |
部署密度 | 高(单机可运行数百容器) | 低(单机通常运行个位数VM) |
安全性 | 较弱(共享内核存在逃逸风险) | 更强(硬件隔离) |
迁移性 | 强(镜像包含完整运行环境) | 中等(需迁移整个虚拟磁盘) |
典型应用场景 | 微服务、CI/CD、云原生应用 | 传统应用、需要完整OS隔离的环境 |
代表技术 | Docker Engine, containerd, Podman | VMware, Hyper-V, VirtualBox, KVM |
虚拟化层 | 无(直接使用主机内核) | 需要Hypervisor(如VMware ESXi) |
操作系统实例 | 共享主机OS内核 | 每个VM运行独立OS实例 |
关键区别图解:
物理服务器
├── Host OS
│ ├── Docker Engine
│ │ ├── Container A (App + Libs)
│ │ └── Container B (App + Libs)
│ └── Hypervisor
│ ├── VM A (Guest OS + App)
│ └── VM B (Guest OS + App)
简单总结:Docker轻量快速适合现代云原生场景,虚拟机隔离彻底适合传统隔离需求。实际生产中常组合使用(如Kubernetes集群运行在VM上)。
Docker 是什么?
Docker 属于 Linux 容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。
Docker 将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件,就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行,就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker,就不用担心环境问题。
总体来说,Docker 的接口相当简单,用户可以方便地创建和使用容器,把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改,就像管理普通的代码一样。
- 是实现容器技术的一种工具
- 是一个开源的应用容器引擎
- 使用 C/S 架构模式,通过远程API 来管理 (我们本机是 C,docker 引擎是 S,实际的构建过程是在 docker 引擎下完成的)
- 可以打包一个应用及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中
- 使用 Go 语言开发。
为什么要用 Docker
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。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,CI) 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, CD) 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。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用,迁移到另一个平台上,而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
-
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。此外,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。
基本概念
镜像
操作系统分为 内核 和 用户空间。对于 Linux 而言,内核启动后,会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像(Image),就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:18.04 就包含了完整的一套 Ubuntu 18.04 最小系统的 root 文件系统。
Docker 镜像 是一个特殊的文件系统,除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外,还包含了一些为运行时准备的一些配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。
镜像 不包含 任何动态数据,其内容在构建之后也不会被改变。
分层存储
因为镜像包含操作系统完整的 root 文件系统,其体积往往是庞大的,因此在 Docker 设计时,就充分利用 Union FS 的技术,将其设计为分层存储
的架构。所以严格来说,镜像并非是像一个 ISO 那样的打包文件,镜像只是一个虚拟的概念,其实际体现并非由一个文件组成,而是由一组文件系统组成,或者说,由多层文件系统联合组成。
镜像构建时,会一层层构建,前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变,后一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如,删除前一层文件的操作,实际不是真的删除前一层的文件,而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候,虽然不会看到这个文件,但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此,在构建镜像的时候,需要额外小心,每一层尽量只包含该层需要添加的东西,任何额外的东西应该在该层构建结束前清理掉。
分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为基础层,然后进一步添加新的层,以定制自己所需的内容,构建新的镜像。
容器
镜像(Image
)和容器(Container
)的关系,就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样,镜像是静态的定义,容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。
容器的实质是进程
,但与直接在宿主执行的进程不同,容器进程运行于属于自己的独立的 命名空间
。因此容器可以拥有自己的 root 文件系统、自己的网络配置、自己的进程空间,甚至自己的用户 ID 空间。容器内的进程是运行在一个隔离的环境里,使用起来,就好像是在一个独立于宿主的系统下操作一样。这种特性使得容器封装的应用比直接在宿主运行更加安全。也因为这种隔离的特性,很多人初学 Docker 时常常会混淆容器和虚拟机。
前面讲过镜像使用的是分层存储,容器也是如此。每一个容器运行时,是以镜像为基础层,在其上创建一个当前容器的存储层,我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为 容器存储层。
容器存储层的生存周期和容器一样,容器消亡时,容器存储层也随之消亡。因此,任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。
按照 Docker 最佳实践的要求,容器不应该向其存储层内写入任何数据,容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作,都应该使用 数据卷(Volume
)、或者 绑定宿主目录
,在这些位置的读写会跳过容器存储层,直接对宿主(或网络存储)发生读写,其性能和稳定性更高。
数据卷的生存周期独立于容器,容器消亡,数据卷不会消亡。因此,使用数据卷后,容器删除或者重新运行之后,数据却不会丢失。
仓库
镜像构建完成后,可以很容易的在当前宿主机上运行,但是,如果需要在其它服务器上使用这个镜像,我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务,Docker Registry
就是这样的服务。
一个 Docker Registry 中可以包含多个 仓库(Repository);每个仓库可以包含多个 标签(Tag);每个标签对应一个镜像。
通常,一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像,而标签就常用于对应该软件的各个版本。我们可以通过 <仓库名>:<标签>
的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签,将以 latest 作为默认标签。
Docker Registry 公开服务
Docker Registry 公开服务是开放给用户使用、允许用户管理镜像的 Registry 服务。一般这类公开服务允许用户免费上传、下载公开的镜像,并可能提供收费服务供用户管理私有镜像。
最常使用的 Registry 公开服务是官方的 Docker Hub,这也是默认的 Registry,并拥有大量的高质量的 官方镜像。除此以外,还有 Red Hat 的 Quay.io;Google 的 Google Container Registry,Kubernetes 的镜像使用的就是这个服务;代码托管平台 GitHub 推出的 ghcr.io。
国内的一些云服务商提供了针对 Docker Hub 的镜像服务(Registry Mirror),这些镜像服务被称为 加速器。常见的有 阿里云加速器、DaoCloud 加速器 等。
国内也有一些云服务商提供类似于 Docker Hub 的公开服务。比如 网易云镜像服务、DaoCloud 镜像市场、阿里云镜像库 等。
私有 Docker Registry
除了使用公开服务外,用户还可以在本地搭建私有 Docker Registry。Docker 官方提供了 Docker Registry 镜像,可以直接使用做为私有 Registry 服务。
使用
获取镜像
可以使用 docker pull
命令来从仓库获取所需要的镜像。
$ docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/]仓库名[:标签]
-
Docker 镜像仓库地址:地址的格式一般是
<域名/IP>[:端口号]
。默认地址是 Docker Hub(docker.io)。 -
仓库名:如之前所说,这里的仓库名是两段式名称,即
<用户名>/<软件名>
。对于 Docker Hub,如果不给出用户名,则默认为 library,也就是官方镜像。
下面的例子将从 Docker Hub 仓库下载一个 Ubuntu 18.04
操作系统的镜像。
$ docker pull ubuntu:18.04
18.04: Pulling from library/ubuntu
92dc2a97ff99: Pull complete
be13a9d27eb8: Pull complete
c8299583700a: Pull complete
Digest: sha256:4bc3ae6596938cb0d9e5ac51a1152ec9dcac2a1c50829c74abd9c4361e321b26
Status: Downloaded newer image for ubuntu:18.04
docker.io/library/ubuntu:18.04
下载过程中,会输出获取镜像的每一层信息。
上面的命令中没有给出 Docker 镜像仓库地址,因此将会从 Docker Hub (docker.io)获取镜像。而镜像名称是 ubuntu:18.04
,因此将会获取官方镜像 library/ubuntu 仓库中标签为 18.04 的镜像。docker pull
命令的输出结果最后一行给出了镜像的完整名称,即: docker.io/library/ubuntu:18.04