Docker
Docker是一个新的容器化的技术,它轻巧,且易移植,号称“build once, configure once and run anywhere.
Docker的主要特性如下:
- 文件系统隔离:每个进程容器运行在完全独立的根文件系统里。
- 资源隔离:可以使用cgroup为每个进程容器分配不同的系统资源,例如CPU和内存。
- 网络隔离:每个进程容器运行在自己的网络命名空间里,拥有自己的虚拟接口和IP地址。
- 写时复制:采用写时复制方式创建根文件系统,这让部署变得极其快捷,并且节省内存和硬盘空间。
- 日志记录:Docker将会收集和记录每个进程容器的标准流(stdout/stderr/stdin),用于实时检索或批量检索。
- 容易管理:容器文件系统的变更可以提交到新的映像中,并可重复使用以创建更多的容器。无需使用模板或手动配置。
- 交互式Shell:Docker可以分配一个虚拟终端并关联到任何容器的标准输入上,例如运行一个一次性交互shell。
与虚拟化技术的不同点在于下面几点:
- 虚拟化技术依赖物理CPU和内存,是硬件级别的、而docker构建在操作系统上,利用操作系统的containerization技术,所以docker甚至可以在虚拟机上运行。
- 虚拟化系统一般都是指操作系统镜像,比较复杂,称为“系统”;而docker开源而且轻量,称为“容器”,单个容器适合部署少量应用,比如部署一个redis、一个memcached。
- 传统的虚拟化技术使用快照来保存状态;而docker在保存状态上不仅更为轻便和低成本,而且引入了类似源代码管理机制,将容器的快照历史版本一一记录,切换成本很低。
- 传统的虚拟化技术在构建系统的时候较为复杂,需要大量的人力;而docker可以通过Dockfile来构建整个容器,重启和构建速度很快。更重要的是Dockfile可以手动编写,这样应用程序开发人员可以通过发布Dockfile来指导系统环境和依赖,这样对于持续交付十分有利。
- Dockerfile可以基于已经构建好的容器镜像,创建新容器。Dockerfile可以通过社区分享和下载,有利于该技术的推广。
传统虚拟机:
Docker:
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。
更轻松的维护和扩展
Docker 使用的分层存储以及镜像的技术,使得应用重复部分的复用更为容易,也使得应用的维护更新更加简单,基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外,Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官方镜像,既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
对比传统虚拟机总结
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 | 弱于 |
系统支持量 | 单机支持上千个容器 | 一般几十个 |