文章目录
前言
为了学习python爬虫框架，学习了docker。
内容全部来自官网，可以查看索引跳转。之所以写这篇文章，
一是感觉官网写的有点绕，在介绍service的时候使用swarm,stack；介绍swarm,stack又用了service。自己写可以完全按照自己的理解来。
个人觉得在介绍概念的时候，穿插是很难受的。比如介绍A的时候用B，介绍B的时候用A。有点自我介绍时ABB说，姓是ABB的A，B是ABB的B的感觉。
二是的确需要总结下概念帮助理解记忆。
自己的记忆力真的很差。这种平时基本用不到的东西，需要各种笔记。经过多次实践，还是在学习的时候记录。复习的时候翻笔记
会根据自己的实际理解，尽最大可能记录所有要点。因为目的性，对《Get Started, Part 6: Deploy your app》一节没有记录。
当然很多地方会因为知识局限，导致理解偏差，还请指出。
索引
linux 代理可能出现的问题： https://docs.docker.com/get-started/part2/#run-the-app
Docker Trusted Registry(DTR): https://docs.docker.com/datacenter/dtr/2.4/guides/
docker-machine: https://docs.docker.com/machine/get-started/#create-a-machine
Docker hub,即发布后的地址: https://hub.docker.com/
通过docker hub可以存image，那么image或者service的配置文件呢？请看docker云：
https://docs.docker.com/docker-cloud/
compose(配置): https://docs.docker.com/compose/overview/
教程索引
https://docs.docker.com/get-started/
与Virtual Machine(VM)模型对比
对于官网的
对于VM我们应该会比较熟悉，就是用虚拟化技术访问物理主机资源，建立一个完整的虚拟操作系统，用hypervisor来进行管理。
而Docker无需hypervisor，且对于很多硬件设备的模拟都不再需要，直接在主机操作系统(Host OS)上进行独立进程的隔离，只配以最精简的资源。
概念摘要
Docker介绍
Docker用go实现并拥有linux 内核的部分优势功能。
Docker is licensed under the open source Apache 2.0 license.
Docker是一个使用者（开发或者系统管理）通过container操作（开发、部署、运行）application（应用）的平台
Linux container部署应用的功能叫做containerization（这里限定Linux container是文档没及时更新吧？）
container的概念不是新的，但是用于快捷部署应用是第一次。
这里对于应用的理解，更像是一个项目。
containerization不断受欢迎的原因：
- 够灵活：即使很复杂的app也能被containerized
- 够轻量：container有效利用和共享了主机的内核
- Interchangeable：可以on-the-fly式更新
- 便携式：本地编译，云部署，任何地方运行
- scalable：随意增减副本，自动更新、发布
- stackable：垂直堆栈式且on-the-fly式放置服务
containerization 让CI/CD无缝化：应用不依赖系统，更新可以随时推送到已发布的应用，资源密度被优化
配置
dockerfile定义了docker所需环境,包括访问资源时需要的网络接口（因为是独立了，所以端口需要定义）和磁盘驱动，以及需要拷贝进去的文件。
因为共享目录的存在，启动应用后可以运行dockerfile上的命令。
dockere
Docker的整个系统基于Docker engine（dockere），dockere 是一个client-server（C/S）应用，它包含：
- docker daemon（dockerd）
- REST API
- 集成CLI客户端（docker）
即CLI 以脚本的方式 通过REST API与dockerd交互，基于Unix sockets或者网络端口（C端和S端可以物理分离）
control groups(cgourps)
dockere依赖于cgroups技术。用来控制 资源是独立还是共享，资源使用量等。
namespaces(命名空间)
dockere的具体资源独立是通过命名空间实现，而命名空间的类型有：
- Process ID（PID） : 用来实现进程独立
- Networking（NET）：用来实现网络端口
- InterProcess Communication（IPC）：用来访问IPC资源
- Mount（MNT）：用来管理文件系统挂载点
- Unix Timesharing System（UTS）：用来隔离内核和版本标记（version identifiers）
union file systems（UnionFS）
文件系统层面，dockere支持多种UnionFS变体，包括AUFS, btrfs, vfs, and DeviceMapper。
dockerd
dockerd可以管理对象如 images, containers, networks, volumes …等，而对于service之类的是通过多个dockerd交互共同管理。
dockerd绑定unix socket ，而不是TCP端口。默认情况下unix socket需要root，否则需要使用sudo访问。
所以dockerd永远以root 用户的形式运行。
image
通过docker store: https://store.docker.com/ 可以售卖获取image
image是一个只读的包涵了运行应用所需事物（代码、运行环境、库、配置文件）的可运行的包，是用来创建contaitner的模板。
image一般是基于另一个image进行自定义
一个仓库的集合叫做registry，而一个仓库是image的集合。
docker从registry获取image, registry默认配置为docker hub，一个账户对应一个registry 。
docker命令行默认使用公开的registry，但是你可以自己装一个DTR
Docker Datacenter（DDC） 包含了DTR
运行image的时候，dockerfile的配置会被设置为一个layer，当配置修改并重建时，只是修改了这层layer
container
Docker提供了打包和运行应用的能力，但是需要一个前提，就是在一个叫做container的松散独立环境中。
container是image运行的实例，包涵了image状态、用户进程等，你可以对它执行start,stop,remove,create,delete，也可以将container连接到一个或多个网络，接续存储。也可以从container当前状态创建一个image
它运行在Linux本地且和其他container共享宿主机器的内核，但运行在独立(discrete)进程
container是发布和测试app的最小单元。Container足够轻量，无需额外的消耗，直接在kernel中运行。
container的独立空间 即通过命名空间来实现，也算一个layer
运行container时，docker会分派一个读写系统给container,做为最后的layer
Container format
dockere 将命名空间(namespaces),cgroups,unionFS合并入一个wrapper,这个wrapper被叫做container format。
默认为libcontainer，未来可能会支持BSD Jails or Solaris Zones。
service
在分布式应用中，不同的功能片被叫做services。
同理，docker中的service就是一个应用中的具有同一功能的containers（如数据库、web）。
一个service只运行一个image，可以配置包括端口、副本数量、进程资源等等，而配置这些只需要一个 docker-compose.yml文件
运行在service中的单独的container被叫做task。taks会被赋予一个自增的数字id，这个数字id取决于配置文件中的replicas
stack
stack是一组内部关联的service。这些service互相共享依赖，可以通过stack进行统一处理和调整。
一个stack足够部署一个应用，只是很多复杂应用需要多个stack
没有很多说辞，但是纵观之后，我觉得stack就是service、container的依赖形式。
swarm
一共有三句类似的定义：
- swarm是运行docker的集群机器
- 多个dockerd工作的组织叫做swarm
- 多container,多机器应用能够实现，是通过把多机器放入一个“Dockerized”的集群，这个集群叫做swarm。
其实理解起来，我觉得swarm就是docker的管理模式。
多机器在整体的结构上，可以是实体也可以是虚拟的，被称为swarm node(node)。
在管理模式上，需要一个管理者，叫做swarm manager（manager）。 牢记manager是swarm中唯一可以执行命令的机器 。而其余node就是叫做worker
既然是管理，就可以设定策略。如emptiest node – 最小单元化； global – 完全实例化，当然也可以在配置文件中定义。
其他
默认情况下，service在worker node上是负载均衡的。而对于使用者(consumer)而言，service是一个整体
过去，python的配置非常讲究，环境和依赖包让人很困扰。而现在，可以通过配置一个image来实现环境的一键搭建
疑问
Q1：
docker-compose.yml只被说明用来定义service，为什么container、swarm、stack都可以用。
A1：
在产品中，container其实是以service的方式运行。
service定义了container在产品中的行为，而stack则定义所有service的交互形式，swarm则是对运行service的machine进行策略管理。
所以实际上，docker-compose.yml只是在配置container，而service,swarm, stack都只是container的上层形式。
Q2：
使用负载均衡的案例之后，chrome无法访问localhost:4000，但是firefox可以
PA2
初步查询得到如下：https://bugs.chromium.org/p/chromium/issues/detail?id=489973
Q3：
win10 运行官网demo。
在拉取镜像时如果出现 no matching manifest for unknown in the manifest list entries
使用ubuntu跑示例非常顺畅。
A3：
鼠标点击docker图标，进入设置（settings）=> Daemon ，开启advance，把json 里面的experimental设置为true，保存重启docker即可。