Docker
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53260098 docker和k8s入门
K8S，就是基于容器的集群管理平台，它的全称，是kubernetes。
# 一 认识容器
Docker 是世界领先的软件容器平台，所以想要搞懂 Docker 的概念我们必须先从容器开始说起。
# 1.1 什么是容器?
# 先来看看容器较为官方的解释
一句话概括容器：容器就是将软件打包成标准化单元，以用于开发、交付和部署。
- 容器镜像是轻量的、可执行的独立软件包 ，包含软件运行所需的所有内容：代码、运行时环境、系统工具、系统库和设置。
- 容器化软件适用于基于 Linux 和 Windows 的应用，在任何环境中都能够始终如一地运行。
- 容器赋予了软件独立性，使其免受外在环境差异（例如，开发和预演环境的差异）的影响，从而有助于减少团队间在相同基础设施上运行不同软件时的冲突。
# 再来看看容器较为通俗的解释
如果需要通俗地描述容器的话，我觉得容器就是一个存放东西的地方，就像书包可以装各种文具、衣柜可以放各种衣服、鞋架可以放各种鞋子一样。我们现在所说的容器存放的东西可能更偏向于应用比如网站、程序甚至是系统环境。
认识容器
# 1.2 图解物理机,虚拟机与容器
关于虚拟机与容器的对比在后面会详细介绍到，这里只是通过网上的图片加深大家对于物理机、虚拟机与容器这三者的理解(下面的图片来源于网络)。
容器虚拟化的是操作系统而不是硬件，容器之间是共享同一套操作系统资源的。虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统。因此容器的隔离级别会稍低一些。
# 二 再来谈谈 Docker 的一些概念
# 2.1 什么是 Docker?
- Docker 是世界领先的软件容器平台。
- Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现，基于 Linux 内核 提供的 CGroup 功能和 namespace 来实现的，以及 AUFS 类的 UnionFS 等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。 由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。
- Docker 能够自动执行重复性任务，例如搭建和配置开发环境，从而解放了开发人员以便他们专注在真正重要的事情上：构建杰出的软件。
- 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。
# 2.2 Docker 思想
- 集装箱
- 标准化： ① 运输方式 ② 存储方式 ③ API 接口
- 隔离
# 2.3 Docker 容器的特点
- 轻量 : 在一台机器上运行的多个 Docker 容器可以共享这台机器的操作系统内核；它们能够迅速启动，只需占用很少的计算和内存资源。镜像是通过文件系统层进行构造的，并共享一些公共文件。这样就能尽量降低磁盘用量，并能更快地下载镜像。
- 标准 : Docker 容器基于开放式标准，能够在所有主流 Linux 版本、Microsoft Windows 以及包括 VM、裸机服务器和云在内的任何基础设施上运行。
- 安全 : Docker 赋予应用的隔离性不仅限于彼此隔离，还独立于底层的基础设施。Docker 默认提供最强的隔离，因此应用出现问题，也只是单个容器的问题，而不会波及到整台机器。
# 2.4 为什么要用 Docker ?
- 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；——一致的运行环境
- 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。——更快速的启动时间
- 避免公用的服务器，资源会容易受到其他用户的影响。——隔离性
- 善于处理集中爆发的服务器使用压力；——弹性伸缩，快速扩展
- 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。——迁移方便
- 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。——持续交付和部署
# 三 容器 VS 虚拟机
每当说起容器，我们不得不将其与虚拟机做一个比较。就我而言，对于两者无所谓谁会取代谁，而是两者可以和谐共存。
简单来说：容器和虚拟机具有相似的资源隔离和分配优势，但功能有所不同，因为容器虚拟化的是操作系统，而不是硬件，因此容器更容易移植，效率也更高。
# 3.1 两者对比图
传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。
# 3.2 容器与虚拟机总结
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容器是一个应用层抽象，用于将代码和依赖资源打包在一起。 多个容器可以在同一台机器上运行，共享操作系统内核，但各自作为独立的进程在用户空间中运行 。与虚拟机相比， 容器占用的空间较少（容器镜像大小通常只有几十兆），瞬间就能完成启动 。
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虚拟机 (VM) 是一个物理硬件层抽象，用于将一台服务器变成多台服务器。 管理程序允许多个 VM 在一台机器上运行。每个 VM 都包含一整套操作系统、一个或多个应用、必要的二进制文件和库资源，因此 占用大量空间 。而且 VM 启动也十分缓慢 。
通过 Docker 官网，我们知道了这么多 Docker 的优势，但是大家也没有必要完全否定虚拟机技术，因为两者有不同的使用场景。虚拟机更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如，云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而 Docker 通常用于隔离不同的应用 ，例如前端，后端以及数据库。
Docker 中有非常重要的三个基本概念，理解了这三个概念，就理解了 Docker 的整个生命周期。
- 镜像（Image）
- 容器（Container）
- 仓库（Repository）
理解了这三个概念，就理解了 Docker 的整个生命周期
镜像(Image):一个特殊的文件系统
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。
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。
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 。镜像实际是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(Container):镜像运行时的实体
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。前面讲过镜像使用的是分层存储，容器也是如此。
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，容器可以随意删除、重新 run ，数据却不会丢失。
仓库(Repository):集中存放镜像文件的地方
镜像构建完成后，可以很容易的在当前宿主上运行，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。所以说：镜像仓库是 Docker 用来集中存放镜像文件的地方类似于我们之前常用的代码仓库。
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.。
这里补充一下 Docker Registry 公开服务和私有 Docker Registry 的概念：
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，网址为：https://hub.docker.com/ 。
