Docker 入门

本文详细介绍了Docker,它是虚拟环境容器,可打包文件并部署到任意平台。对比了Docker与VMware的区别,阐述了Docker的概念、应用场景、特点及原理。其特点包括上手快、职责逻辑分类清晰等,原理涉及通过namespace实现资源隔离、cgroups实现资源限制等。

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1、什么是docker?
Docker是一个虚拟环境容器,可以将你的可执行文件、配置文件及一切其他你需要的文件一并打包到这个容器中,并发布和应用到任意平台。比如,你在本地用Python开发了一个网站后台,开发测试完成后,就可以将Python3及其依赖包、Flask及其各种插件、Mysql、Nginx等打包到一个容器中,然后部署到任意你想部署到的环境。
如果不好理解,我们再拿集装箱打个比方。
集装箱解决了什么问题呢?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也是类似的理念。我们可以在一台机器上跑多个互相毫无关联的docker容器,每一个容器就相当于一个集装箱。

4、Docker的应用场景
有过后台开发经验的同学,一定遇到过下面这些问题:程序在开发环境跑得好好的,但是部署到生产环境,却状况频出;假设某个程序要在客户的环境上进行部署,虽然在自己的环境上部署、验证成功,但始终担心客户的环境上缺少某些必要的库文件,或者某些文件的版本不符合要求;那么,有了docker,这些问题都将不复存在。
3、docker 的几个概念
• 镜像:镜像可以理解为一堆静态的文件
• 容器:容器则是镜像run起来之后的一个实例。镜像对于容器就好比面向对象编程里的class之于object。
• 仓库:镜像需要地方保存,这个地方就是仓库
2、docker与VMware的区别?
本质上的区别:

VM(VMware)在宿主机器、宿主机器操作系统的基础上创建虚拟层、虚拟化的操作系统、虚拟化的仓库,然后再安装应用,虚拟化技术是将物理资源以某种技术虚拟成资源池的形式,主要有一虚多和多虚一两种形式,比如个人电脑安装Vmware软件,可以在这个软件上安装其他Win系统、MacOS、Linux系统等,实现一台电脑/笔记本承载多个系统的优点,目前苹果笔记本用户双系统解决方案也以虚拟机为主,普通Windows用户可能需求量不大,而技术人员基本是必备软件了。

Container(Docker容器),在宿主机器、宿主机器操作系统上创建Docker引擎,在引擎的基础上再安装应用。 那么问题来了,没有操作系统,怎么运行程序? 可以在Docker中创建一个ubuntu的镜像文件,这样就能将ubuntu系统集成到Docker中,运行的应用就都是ubuntu的应用。
使用上的区别:
1、 size
2、 startup
Docker在宿主机器的操作系统上创建Docker引擎,直接在宿主主机的操作系统上调用硬件资源,而不是虚拟化操作系统和硬件资源,所以操作速度快。

    这个其实安装一个ubuntu的虚拟机和拉取一个Docker的ubuntu镜像文件,运行一下就知道了,区别很明显,虚拟机开一下大概得2分多钟,而Docker只需要2秒钟。

Docker特点
1) 上手快:Docker 依赖于“写时复制” (copy-on-write)模型,使修改应用程序也非常迅速,可以说达到“随心所致,代码即改” 的境界。大多数 Docker 容器只需要不到 1 秒中即可 启动。由于去除了管理程序的开销,Docker 容器拥有很高的性能,同时同一台宿主机中也 可以运行更多的容器,使用户尽可能的充分利用系统资源。
2) 职责的逻辑分类: 使用 Docker,开发人员只需要关心容器中运行的应用程序,而运维人员只需要关心如 何管理容器。Docker 设计的目的就是要加强开发人员写代码的开发环境与应用程序要部署 的生产环境一致性。从而降低那种“开发时一切正常,肯定是运维的问题(测试环境都是正 常的,上线后出了问题就归结为肯定是运维的问题)”
3) 快速高效的开发生命周期:Docker 的目标之一就是缩短代码从开发、测试到部署、上线运行的周期,让你的应用程序具备可移植性,易于构建,并易于协作。(通俗一点说,Docker 就像一个盒子,里面 可以装很多物件,如果需要这些物件的可以直接将该大盒子拿走,而不需要从该盒子中一件 件的取。)
4) 鼓励使用面向服务的架构:Docker 推荐单个容器只运行一个应用程序或进程,这样就形成了一个分布式的应用程序模型,在这种模型下,应用程序或者服务都可以表示为一系列内部互联的容器,从而使分布式部署应用程序,扩展或调试应用程序 都变得非常简单,同时也提高了程序的内省性。(当然,可以在一个容器中运行多个应用程序)
5、docker的原理
Docker容器本质上是宿主机的进程。
1、Docker通过namespace实现资源隔离
namespace,命名空间,从名字上看,应该是类似于包含许多名字的空间,打个比方,三年一班的小明和三年二班的小明,虽说他们名字是一样的,但是所在班级不一样,那么,在全年级排行榜上面,即使出现两个名字一样的小明,也会通过各自的学号来区分。对于学校来说,每个班级就相当于是一个命名空间,这个空间的名称是班级号。班级号用于描述逻辑上的学生分组信息,至于什么学生分配到1班,什么学生分配到2班,那就由学校层面来统一调度。
在这里插入图片描述
3、 Docker通过cgroups实现资源限制
把进程放到一个组里面统一加以控制。
cgroups可以限制、记录、隔离进程组所使用的物理资源(包括:CPU、memory、IO等),为容器实现虚拟化提供了基本保证。
• 资源限制(Resource Limitation):cgroups可以对进程组使用的资源总额进行限制。如设定应用运行时使用内存的上限,一旦超过这个配额就发出OOM(Out of Memory)。
• 优先级分配(Prioritization):控制了进程运行的优先级。
• 资源统计(Accounting): cgroups可以统计系统的资源使用量,如CPU使用时长、内存用量等等,这个功能非常适用于计费。
• 进程控制(Control):cgroups可以对进程组执行挂起、恢复等操作。
过去有一段时间,内核开发者甚至把namespace也作为一个cgroups的subsystem加入进来,也就是说cgroups曾经甚至还包含了资源隔离的能力。但是资源隔离会给cgroups带来许多问题,如PID在循环出现的时候cgroup却出现了命名冲突、cgroup创建后进入新的namespace导致脱离了控制等等,所以在2011年就被移除了。

4、 Docker通过写时复制机制(copy-on-write)实现高效的文件操作
复制一个对象时,不是真正的在内存中开辟一块新的地址,将原来的对象复制到新地址,而是在新对象的内存映射表(Translation Table)中指向同原对象相同的位置,并且把那块内存的copy-on-write位设置为1,在对这个对象执行读操作的时候,内存数据没有变动,直接执行就可以了。但是执行写操作的时候,才将原对象复制一份到新地址,并且同时修改新对象的内存映射表到这个新位置,然后在进行写入操作

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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