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作者：常仕祿

轉(zhuǎn)自：Docker

前一段花了一段時(shí)間研究Log4j2的源碼，現(xiàn)在這個(gè)項(xiàng)目基本也告一段落，也算是度過了初入職場這一個(gè)階段。之前在18年總結(jié)時(shí)說過19年自己要學(xué)會(huì)C++，所以接下來一段時(shí)間，會(huì)用一些文章和大家分享下自己學(xué)習(xí)C++過程中的新的，不過在正式寫關(guān)于C++內(nèi)容前，想先介紹一下Docker，因?yàn)橛辛诉@個(gè)利器，自己搞個(gè)小開發(fā)環(huán)境會(huì)變得十分簡單。而且在云化的時(shí)代，如果連Docker都沒用過甚至沒聽說過的話確實(shí)有點(diǎn)說不過去。所以我愿意單獨(dú)拉出一篇文簡單介紹一下Docker的使用，后面的C++開發(fā)環(huán)境也會(huì)直接使用Docker進(jìn)行部署。本文主要分為3部分，什么是Docker，為什么用Docker以及Docker的基本使用方法。閑言少敘，直奔主題~

什么是Docker

至于給Docker的定義，我覺得還是直接引用吧，Docker是一個(gè)用Go語言開發(fā)的一個(gè)開源容器引擎，Docker 可以讓開發(fā)者打包他們的應(yīng)用以及依賴包到一個(gè)輕量級(jí)、可移植的容器中，然后發(fā)布到任何流行的 Linux 機(jī)器上，也可以實(shí)現(xiàn)虛擬化。容器是完全使用沙箱機(jī)制，相互之間不會(huì)有任何接口（類似iPhone的App），更重要的是容器性能開銷極低。

Docker作為虛擬化分支的一項(xiàng)重要的革新，有必要將Docker和其他虛擬化技術(shù)進(jìn)行一下比較。下面是介紹虛擬化過程中最常見的一張圖，它描述了計(jì)算機(jī)從軟到硬的一個(gè)層次關(guān)系。?

這個(gè)圖看似簡單，其實(shí)它很清晰的描述了計(jì)算機(jī)資源的一種層次關(guān)系。最底層是基礎(chǔ)設(shè)施層，基本都是硬件方面的構(gòu)成，如CPU，內(nèi)存，磁盤，這些支撐了計(jì)算機(jī)的基本運(yùn)行，如果沒有這些硬件，計(jì)算機(jī)也就不存在了。在硬件層上運(yùn)行了格式的操作系統(tǒng)，他能夠根據(jù)合理的將硬件資源合理的分配給上面的應(yīng)用，并保證他們有條不紊的運(yùn)行。在系統(tǒng)上自帶一些系統(tǒng)的lib和可執(zhí)行命令，這些可執(zhí)行命令就是我們常用的Linux命令（cd，cat，ls….太多了），Lib則包含了一些基本程序庫，供我們自己編寫的各種程序調(diào)用。最上面就是我們開發(fā)的各種Application了。

Docker與虛擬機(jī)

說完了基本的分層關(guān)系，下面就需要重點(diǎn)介紹兩種比較重要的虛擬化技術(shù)，虛擬機(jī)和Docker，雖然感覺區(qū)別被講爛了不過為了介紹的完整性還是簡單提一句，還請(qǐng)大家耐心看完。

Hypervisor與虛擬機(jī)

從本質(zhì)上看，虛擬機(jī)和Docker屬于在不同層次上的虛擬，虛擬機(jī)則是虛擬到操作系統(tǒng)層次的，如下圖所示。?

在宿主機(jī)的操作系統(tǒng)中，抽象出了一個(gè)Hypervisor的概念，因?yàn)樽约翰]有涉獵過這個(gè)領(lǐng)域，所以扒一些現(xiàn)成的資料給我自己掃掃盲。

首先是Hypervisor的定義，根據(jù)wiki上講，Hypervisor或者Virtual Machine Monitor（VMM）是創(chuàng)造并且運(yùn)行虛擬機(jī)的軟件、固件、或者硬件，通俗的講，hypervisor是一種將操作系統(tǒng)和硬件分離的一種方式,使得宿主機(jī)的硬件上能夠同時(shí)運(yùn)行多個(gè)虛擬機(jī)。

Hypervisor具有如下的優(yōu)點(diǎn)：

• 提高主機(jī)硬件的使用率

• 虛擬機(jī)移動(dòng)性較強(qiáng)

• 資源的隔離性，某臺(tái)虛擬機(jī)的宕機(jī)不影響其他虛擬機(jī)的使用

• 易保護(hù)，易恢復(fù)

Hypervisor種類：?

如上面兩張圖所示，Hypervisor分為兩類，一類是直接部署在硬件層面上（bare-metal hypervisors），另一類則是部署在宿主機(jī)的操作系統(tǒng)上，算是一種軟件（hosted hypervisors）。兩種方式的特點(diǎn)與典型系統(tǒng)如下：

• bare-metal hypervisors 特點(diǎn)

  • 需要硬件支持

  • 虛擬機(jī)monitor作為主操作系統(tǒng)

  • 運(yùn)行效率高

典型系統(tǒng)

• VMware5.5+

• Xen3.0+

• KVM

• hosted hypervisors 特點(diǎn)

• • 虛擬機(jī)監(jiān)視器作為應(yīng)用程序運(yùn)行在主操作系統(tǒng)環(huán)境內(nèi)

  • 效率較低

• 典型系統(tǒng)

  • Virtual Box

  • early VMware5.5

  • early Xen3.0

Docker

與虛擬機(jī)不同，Docker是通過軟件層的虛擬化實(shí)現(xiàn)了更加輕量級(jí)的虛擬化，其架構(gòu)圖如下：?

初步看來，Docker所在的層級(jí)與虛擬機(jī)所在的層次相同，都是在宿主機(jī)的操作系統(tǒng)上部署，但是Docker完全是軟件，不需要硬件進(jìn)行支持，它利用的是操作系統(tǒng)自帶的資源隔離機(jī)制對(duì)硬件資源進(jìn)行隔離，例如Win中的Hyper-v，Linux中的cgroup等，由Docker的后端程序Docker Engine調(diào)用這些接口完成資源隔離。Docker在創(chuàng)建容器時(shí)并不運(yùn)行完整的操作系統(tǒng)，使用的資源更少，部署，啟動(dòng)更快。但提供的隔離粒度不足，所以Docker更加適合單個(gè)用戶使用，而虛擬機(jī)則更適合在多個(gè)用戶混合的多租戶類型的場景中執(zhí)行。

為什么用Docker

其實(shí)這個(gè)問題我在介紹虛擬機(jī)與Docker的區(qū)別時(shí)已經(jīng)提到，Docker由于其使用了更加輕量級(jí)的隔離機(jī)制，不論是在部署，啟動(dòng)恢復(fù)上均比虛擬機(jī)要快上數(shù)個(gè)數(shù)量級(jí)，因此，如果是個(gè)人用戶想要快速構(gòu)建某個(gè)特定的環(huán)境，比如想要測試某個(gè)代碼在linux的運(yùn)行情況，而使用的是mac系統(tǒng)或win系統(tǒng)，或者練習(xí)搭建環(huán)境等，通過Docker可以快速滿足需求。

Docker簡單使用方法

Docker架構(gòu)

介紹使用方法前，先明確Docker中的幾個(gè)基本組件以及這些組件的交互關(guān)系。?

• Docker鏡像：Docker鏡像是用于創(chuàng)建Docker容器的模板

• Docker容器（Container）：容器是獨(dú)立運(yùn)行的一個(gè)或一組應(yīng)用

• Docker客戶端（Client）：Docker客戶端通過命令行或者其他工具使用Docker API與Docker的守護(hù)進(jìn)程通信。

• Docker主機(jī)（Host）：一個(gè)物理或者虛擬的機(jī)器用于執(zhí)行Docker守護(hù)進(jìn)程和容器

• Docker倉庫（Registry）：Docker倉庫用來保存鏡像，可以理解為代碼控制中的代碼倉庫。Docker Hub提供了龐大的鏡像集合供使用。

• Docker Machine：Docker Machine是一個(gè)簡化Docker安裝的命令行工具，通過一個(gè)簡單的命令行即可在相應(yīng)的平臺(tái)上安裝Docker，比如VirtualBox、 Digital Ocean、Microsoft Azure

終于到了實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)，在這一小節(jié)里面，我們通過兩個(gè)具體案例介紹Docker的簡單使用方法，首先是Docker的Hello World，另一個(gè)則是按照Docker官方文檔部署一個(gè)Flask后端服務(wù)。

安裝Docker

Mac && Windows：直接下載安裝文件進(jìn)行安裝

Linux：

yum install -y epel-release ##安裝倉庫

yum install docker-io ##安裝Docker

chkconfig docker on ## 加入開機(jī)自動(dòng)啟動(dòng)

service docker start ## 啟動(dòng)Docker

Docker Hello World

這個(gè)案例非常簡單，只有一個(gè)命令：

docker run hello-world

如果看到下圖中的結(jié)果則說明成功。?

Docker復(fù)雜使用

這個(gè)應(yīng)用主要是一個(gè)Python的Web服務(wù)，該服務(wù)用于統(tǒng)計(jì)用戶訪問量，用戶訪問量存儲(chǔ)在Redis中。下面正式開始部署。

首先先寫一個(gè)Flask的Python程序，主要的統(tǒng)計(jì)邏輯和前端展示都由這個(gè)文件提供，代碼如下：

from flask import Flask

from redis import Redis, RedisError

import os

import socket

# Connect to Redis

redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)## 連接redis

app = Flask(__name__)

@app.route("/")

def hello():

try:

visits = redis.incr("counter") ##獲取計(jì)數(shù)器當(dāng)前值并將其+1

except RedisError:

visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"

html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \

"<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \

"<b>Visits:</b> {visits}"

return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits) ##網(wǎng)頁渲染

if __name__ == "__main__":

app.run(host='0.0.0.0', port=80) ## 服務(wù)的設(shè)置為80端口

然后編寫Python需要的依賴文件requirements.txt。

Redis

Flask

最后寫出Docker的部署文件Dockerfile：

# 將官方 Python 運(yùn)行時(shí)用作父鏡像

FROM python:2.7-slim

# 將工作目錄設(shè)置為 /app

WORKDIR /app

# 將當(dāng)前目錄內(nèi)容復(fù)制到位于 /app 中的容器中

ADD . /app

# 安裝 requirements.txt 中指定的任何所需軟件包

RUN pip install -r requirements.txt

# 使端口 80 可供此容器外的環(huán)境使用

EXPOSE 80

# 定義環(huán)境變量

ENV NAME World

# 在容器啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行 app.py

CMD ["python", "app.py"]

最后的目錄結(jié)構(gòu)如下：?

完成之后開始構(gòu)建，首先build鏡像：

docker build -t bryantchangflasktest .

其中 -t 的作用是指定鏡像的名字。

完成構(gòu)建后，結(jié)果如下：

?

使用docker images查看已經(jīng)構(gòu)建的鏡像：?

完成構(gòu)建后，接下來開始運(yùn)行：

docker run -p 4001:80 bryantchangflasktest ##將4001端口映射到80端口

運(yùn)行結(jié)果：?

可以看到因?yàn)闆]有配置Redis所以這里面的異常是我們預(yù)期內(nèi)的，為了做后面的配置方便，我們將鏡像上傳到公共鏡像，命令如下：

docker build -t bryantchangxy/bryantchangflasktest .

docker push bryantchangxy/bryantchangflasktest:latest

涉及的一些常見命令：

docker build -t friendlyname .# 使用此目錄的 Dockerfile 創(chuàng)建鏡像

docker run -p 4001:80 friendlyname # 運(yùn)行端口 4001 到 80 的“友好名稱”映射

docker run -d -p 4001:80 friendlyname # 內(nèi)容相同，但在分離模式下

docker ps # 查看所有正在運(yùn)行的容器的列表

docker stop <hash> # 平穩(wěn)地停止指定的容器

docker ps -a # 查看所有容器的列表，甚至包含未運(yùn)行的容器

docker kill <hash> # 強(qiáng)制關(guān)閉指定的容器

docker rm <hash> # 從此機(jī)器中刪除指定的容器

docker rm $(docker ps -a -q) # 從此機(jī)器中刪除所有容器

docker images -a # 顯示此機(jī)器上的所有鏡像

docker rmi <imagename> # 從此機(jī)器中刪除指定的鏡像

docker rmi $(docker images -q) # 從此機(jī)器中刪除所有鏡像

docker login # 使用您的 Docker 憑證登錄此 CLI 會(huì)話

docker tag <image> username/repository:tag # 標(biāo)記 <image> 以上傳到鏡像庫

docker push username/repository:tag # 將已標(biāo)記的鏡像上傳到鏡像庫

docker run username/repository:tag

docker stack ls # 列出此 Docker 主機(jī)上所有正在運(yùn)行的應(yīng)用

docker stack deploy -c <composefile> <appname> # 運(yùn)行指定的 Compose 文件

docker stack services <appname> # 列出與應(yīng)用關(guān)聯(lián)的服務(wù)

docker stack ps <appname> # 列出與應(yīng)用關(guān)聯(lián)的正在運(yùn)行的容器

docker stack rm <appname> # 清除應(yīng)用

注意，下面我不再繼續(xù)沿用那篇文檔里面的內(nèi)容，我直接將Flask和Redis集成，并使用Docker Compose部署，部署文件為docker-compose.yml，內(nèi)容如下：

web:

build: .

command: python app.py

ports:

- "4001:80"

volumes:

- .:/app

links:

- redis

redis:

image: microbox/redis

最后部署鏡像，命令如下：

docker-compose up -d

完成后，輸入localhost:4001，終于看到了最終的結(jié)果：

?

對(duì)于Docker Compose的使用，參見博客：https://blog.csdn.net/u011781521/article/details/80464826。

福利

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真香，朕在看了！

總結(jié)

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