一、初识docker

1.1 什么是docker

Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目，于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源，主要项目代码在 GitHub 上进行维护。
Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现。
docker是linux容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是最流行的Linux容器解决方案。
docker的接口相当简单，用户可以方便的创建、销毁容器。
docker将应用程序与程序的依赖，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。
程序运行在虚拟容器里，如同在真实物理机上运行一样，有了docker，就不用担心环境问题了。

1.2 docker用场景

web应用的自动化打包和发布
自动化测试和持续集成、发布
在服务型环境中部署和调整数据库或其他应用

1.3 为什么要用docker？

我们先看看很久很久以前，服务器是怎么部署应用的！

由于物理机的诸多问题，后来出现了虚拟机（主板支持虚拟技术：Hypervisor），在支持虚拟技术的电脑上安装VM虚拟机。

但是虚拟化也是有局限性的，每一个虚拟机都是一个完整的操作系统，要分配系统资源，虚拟机多道一定程度时，操作系统本身资源也就消耗殆尽，或者说必须扩容

服务器环境

第一代：服务器+ centos  
第二代：个人：服务器+windows+vmware workstation（学习版）+centos7     机器垃圾，只能安装10个以内的虚拟机 +  django应用

      服务器环境分为三个阶段        
      线上服务器(对客户提供服务)        
      即将上线服务器（测试环境）        
      本地测试代码环境（）
                            
      企业：服务器+vmware esxi（企业版虚拟化)+linux 
                                      +centos
                                      +redhat
                                      +suse
第三代:服务器 + opnstatck 云虚拟化
第四代：服务器 + vmware esxi +  docker + django应用 
我们个人学习 笔记本+vmware +centos+docker +django

二、docker与虚拟机

2.1 dicker和虚拟机区别

2.2 docker VS 传统虚拟机

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
系统支持量	单机支持上千个容器	一般几十个

三、环境配置的难题

3.1 应用场景

让开发人员最头疼的麻烦事之一就是环境配置了，每台计算机的环境都不相同，应该如何确保自己的程序换一台机器能运行起来呢？

用户必须确保的是：

操作系统的相同
各种平台库和组件的安装
例如python依赖包，环境变量等

如何一些低版本的依赖模块和当前环境不兼容，那就头疼了。。。。。

如果环境配置这么痛苦的话，换一台机器，就得重新配置一下，那么在安装软件的时候，带着原始环境一模一样的复制过来。

然而，开发和运维之间聊天一般是这样的

3.2 解决环境配置的方法

3.2.1 方案一：虚拟机

虚拟机也可以制作模板，基于模板创建虚拟机，保证环境问题一致

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。

3.2.2 方案二 Linux容器

现在:自从用上docker容器后，可以实现开发、测试和生产环境的统一化和标准化。

镜像作为标准的交付件，可在开发、测试和生产环境上以容器来运行，最终实现三套环境上的应用以及运行所依赖内容的完全一致。

由于虚拟机的诸多问题，Linux发展出了另一种虚拟化技术：Linux容器（Linux Containers，缩写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。在正常进程的外面套了一个保护层，对于容器里面进程来说，它接触的资源都是虚拟的，从而实现和底层系统的隔离。

（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。

3.3 docker容器的优势

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) 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) 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。

linux之docker容器