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  • Docker什么?可以用Docker什么
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    2018-01-12 14:58:19

    作者:刘允鹏
    链接:https://www.zhihu.com/question/28300645/answer/67707287
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    Docker的思想来自于集装箱,集装箱解决了什么问题?在一艘大船上,可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了,集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的,那我就可以用一艘大船把他们都运走。

    docker就是类似的理念。现在都流行云计算了,云计算就好比大货轮。docker就是集装箱。

    1.不同的应用程序可能会有不同的应用环境,比如.net开发的网站和php开发的网站依赖的软件就不一样,如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上就要调试很久,而且很麻烦,还会造成一些冲突。比如IIS和Apache访问端口冲突。这个时候你就要隔离.net开发的网站和php开发的网站。常规来讲,我们可以在服务器上创建不同的虚拟机在不同的虚拟机上放置不同的应用,但是虚拟机开销比较高。docker可以实现虚拟机隔离应用环境的功能,并且开销比虚拟机小,小就意味着省钱了。

    2.你开发软件的时候用的是Ubuntu,但是运维管理的都是centos,运维在把你的软件从开发环境转移到生产环境的时候就会遇到一些Ubuntu转centos的问题,比如:有个特殊版本的数据库,只有Ubuntu支持,centos不支持,在转移的过程当中运维就得想办法解决这样的问题。这时候要是有docker你就可以把开发环境直接封装转移给运维,运维直接部署你给他的docker就可以了。而且部署速度快。

    3.在服务器负载方面,如果你单独开一个虚拟机,那么虚拟机会占用空闲内存的,docker部署的话,这些内存就会利用起来。

    总之docker就是集装箱原理。




    开发者可以使用Docker做什么?

    【编者的话】有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处,因此翻译  Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。

    Docker 如今赢得了许多关注,很多人觉得盛名之下其实难副,因为他们仍然搞不清 Docker 和普通开发者到底有什么关系。许多开发者觉得 Docker 离自己很远,Docker 是生产环境中的工具,和自己无关。我也是花了很长时间才想清楚作为普通开发人员如何在自己的开发中使用 Docker。坦率地说,我仍处在学习的过程中。

    这篇文章提供了一个 Docker 用例列表,我希望它能更好地帮助你理解 Docker 并引发你的思考。本文只是描述 Docker 在普通开发者日常的应用,并不提供完整的解决方案。

    在介绍用例之前,我希望你能先记住这句话:“Docker 是一个 便携的应用容器”。你可以不知道 Docker 所说的的“便携式容器”到底是什么意思,但是你必须清楚 Docker 在日常中能带来非常大的效率提升。

    当你需要在容器内运行自己的应用(当然可以是任何应用),Docker 都提供了一个基础系统镜像作为运行应用时的基础系统。也就是说,只要是 Linux 系统上的应用都可以运行在 Docker 中。

    可以在 Docker 里面运行数据库吗?当然可以。
    可以在 Docker 里面运行 Node.js 网站服务器吗?当然可以。
    可以在 Docker 里面运行 API 服务器吗?当然可以。

    Docker 并不在乎你的应用程序是什么、做什么,Docker 提供了一组应用打包、传输和部署的方法,以便你能更好地在容器内运行任何应用。

    下面的例子我自己经常使用,当然你有更好的案例也可以分享给我。

    尝试新软件

    对开发者而言,每天会催生出的各式各样的新技术都需要尝试,然而开发者却不太可能为他们一一搭建好环境并进行测试。时间非常宝贵,正是得益于 Docker,让我们有可能在一条或者几条命令内就搭建完环境。Docker 有一个傻瓜化的获取软件的方法,Docker 后台会自动获得环境镜像并且运行环境。

    并不仅仅是新技术环境搭建用得到 Docker。如果你想快速在你的笔记本上运行一个 MySQL 数据库,或者一个 Redis 消息队列,那么使用 Docker 便可以非常容易地做到。例如 Docker 只需要一条命令便可以运行 MySQL 数据库: docker run -d -p 3306:3306 tutum/mysql

    译者注:虽然使用命令也能非常快地安装 MySQL 数据库,但是当用到最新的技术或者非常复杂的技术时,使用 Docker 便会是个非常好的选择,例如 Gitlab,普通用户大概需要一天的时间去搭建 Gitlab 平台,而 Docker 则 只需要一条命令

    进行演示

    现在我经常需要在周末用自己开发的成果对客户活着别人做一两个演示。搭建演示环境的过程非常麻烦。现在我发现 Docker 已经成为我演示这些工具的最合理的方式。同时,对于客户来说,我可以直接将 Docker 镜像提供给他们,而不必去做任何环境配置的工作,工作的效果也会和在他们演示中所看到的一模一样,同时不必担心他们的环境配置会导致我们的产品无法运行。

    避免“我机器上可以运行”

    无论是上一篇介绍的企业部署 Docker 还是本文的个人 Docker 用例,都提到了这个情况。因为环境配置不同,很多人在开发中也会遇到这个情况,甚至开发的软件到了测试人员的机器上便不能运行。但这都不是重点。重点是,如果我们有一个可靠的、可分发的标准开发环境,那么我们的开发将不会像现在这么痛苦。Docker 便可以解决这个问题。Docker 镜像并不会因为环境的变化而不能运行,也不会在不同的电脑上有不同的运行结果。可以给测试人员提交含有应用的 Docker 镜像,这样便不再会发生“在我机器上是可以运行的”这种事情,很大程度上减轻了开发人员测试人员互相检查机器环境设置带来的时间成本。

    另一个 Docker 可以发挥用处的地方是培训班。除了 Docker 容器的隔离性之外,更能体会到 Docker 优势的地方在于环境搭建。培训班的新手每个人都要在环境搭建上花费很多时间,但是如果在这里应用到 Docker 的话,那么我们只需要把标准的运行环境镜像分发下去,然后就可以开始上课了。使用 Docker 和使用虚拟机一样简单,但是 Docker 要更方便、更轻量级。同时,我们也可以告诉学员:“在培训的同时,我们还将学到当下最流行的技术——Docker”,这种双赢的结局,何乐而不为呢。

    学习 Linux 脚本

    当然这个原因看起来可能很奇怪,但是对不不熟悉 Linux 操作系统和 Shell 脚本的人来说,确实是一个好机会。即便本文并不是在讲 Linux,Linux 的重要度仍然不言而喻。如果你用的是 Windows,那么我给你一个建议:从云主机提供商那儿租用一台云主机:我推荐使用 CoreOS 系统的云主机。虽然这样并不会让你成为专业的 Linux 运维,但是可以让你快速地学到 Linux 基础知识,爱上命令行操作,并且慢慢开始熟悉和欣赏 Linux。

    更好地利用资源

    虚拟机的粒度是“虚拟出的机器”,而 Docker 的粒度则是“被限制的应用”,相比较而言 Docker 的内存占用更少,更加轻量级。

    对我来说这是 Docker 的一个优势:因为我经常在自己电脑中运行多个 Docker 应用,使用 Docker 比使用虚拟机更加简单,方便,粒度更细,也能持续地跟踪容器状态。

    为微服务定制

    如果你一直在关注科技新闻的话,那么你应该听说过“微服务(Microservices)”的概念。Docker 可以很好地和微服务结合起来。从概念上来说,一个微服务便是一个提供一整套应用程序的部分功能,Docker 便可以在开发、测试和部署过程中一直充当微服务的容器。甚至生产环境也可以在 Docker 中部署微服务。

    在云服务提供商之间移植

    大多数的云主机提供商已经全面支持 Docker。对于开发人员来说,这表示你可以很方便地切换云服务提供商,当然也可以很方便地将你本地的开发环境移动到云主机上,不需要本地上配置一次运行环境、在云主机上还配置一次运行环境。全面部署 Docker (Docker here and Docker there) 作为标准运行环境可以极大地减轻应用上线时的工作量和产生 BUG。

    API 端

    API 是应用之间的粘合剂,一个合格开发者肯定使用过别人提供的 REST API,或者自己开发过 REST API。需要指出的是,无论是客户端还是 API 提供端,在开发之前都需要先定义一组公共的 API 接口,写成文档,然后才能进行编码。如果服务端和客户端是共同开发的话,那么服务端通常会先实现能返回固定字符串的 API 接口,在以后的开发中再慢慢去实现 API 的功能。

    虽然有人会认为在这里 Docker 被滥用了,完全可以用  sample.json 这种文件去实现虚拟 API,但是下面有个实例可以更好地解决前后端分离开发时的 API 问题。

    为了更好地解释我的意思,给大家提供一个实例: JSON Server,一个用于提供 JSON 数据的 REST API。使用过这个容器的人就会知道,既然有这么好用的 Docker JSON Server,我们没有理由不用 Docker。

    译者注:
    • 运行示例的 JSON Server,同时使用示例中提供的 JSON 文件,只需执行一条命令便可以创建一个服务端的 API 应用。
    • 使用 curl http://127.0.0.1:80/posts 即可获取示例文件中的 posts 段,这样在后端没有开发完 API 的时候,前端一样可以进行协同开发。

    技术的创新

    这点应该算不上是用例,但是我还是来写一下。Docker 正在快速发展,工具也在不断更新,没有人能预见到未来 Docker 会是什么样子的。你在复杂的系统中 Docker 使用的越多,越是可能会发现技术上的空白和未来技术发展的方向。现在还处在 Docker 的发展期,任何你使用 Docker 创建的工具都有可能成为社区关注的热点。这是 Docker 的机会,也是成就你自己的机会。

    你的用例

    最后一条便不再是我的用例了,而是 Docker 在你手中能发挥多大的作用。我也很希望看到你能提供更多使用 Docker 的方式,欢迎留言。

    其他

    还有两个技巧可以分享给你们。在学习 Docker 的过程中因为有了这两个的帮助,我才得意不断地提升自己。

    一:Docker Hub Registry。这是 Docker 的官方镜像仓库,除了托管着 Docker 官方的镜像外,和 Github 一样,你可以在上面上传自己的镜像,也可以在上面搜寻其他有用的镜像,极大地节省自己的时间。例如 Oracle-XE-11g 镜像,所有的一切都是现成的,完全不需要自己去下载 Oracle XE 11g 安装。这样为你和团队节约了大量的时间成本。

    如果你不太确定的话,可以去 Docker Hub 上搜有一下有没有自己用得到的镜像。大部分情况下你所需要的镜像在 Docker Hub 上都已经有人构建了。

    二:多参考 IaaS 供应商的新闻,虽然我们不能像在他们会议室里那样完全了解他们的公司动态,但是仍然可以从新闻中可以了解到 Docker 最新的发展方向和技术趋势。可以肯定的是,容器化技术是未来的热点,我们不仅可以在本机运行 Docker,不仅仅在一家云服务提供商的主机上运行 Docker,未来所有的云服务提供商都会支持 Docker。

    Docker 前景很明确,采用 Docker 只会让开发变得更方便。

    原文链接:Docker Use Cases(翻译:大舒)
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    万次阅读 2018-06-11 14:14:34
    Docker概念简介Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也...
    Docker概念简介
    Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于  Go 语言  并遵从Apache2.0协议开源。
    Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。
    容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app),更重要的是容器性能开销极低。
    Docker 和传统虚拟化方式的不同之处,可见容器是在操作系统层面上实现虚拟化,直接复用本地主机的操作系统,而传统方式则是在硬件层面实现。

    Docker的应用场景
    1. Web 应用的自动化打包和发布。
    2. 自动化测试和持续集成、发布。
    3. 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。
    4. 从头编译或者扩展现有的OpenShift或Cloud Foundry平台来搭建自己的PaaS环境。
    Docker的优势
    • 更快速的交付和部署
    Docker在整个开发周期都可以完美的辅助你实现快速交付。Docker允许开发者在装有应用和服务本地容器做开发。可以直接集成到可持续开发流程中。
    例如:开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器,开发完成之后,运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。 Docker 可以快速创建容器,快速迭代应用程序,并让整个过程全程可见,使团队中的其他成员更容易理解应用程序是如何创建和工作的。 Docker 容器很轻很快!容器的启动时间是秒级的,大量地节约开发、测试、部署的时间。
    • 高效的部署和扩容
    Docker 容器几乎可以在任意的平台上运行,包括物理机、虚拟机、公有云、私有云、个人电脑、服务器等。 这种兼容性可以让用户把一个应用程序从一个平台直接迁移到另外一个。
    Docker的兼容性和轻量特性可以很轻松的实现负载的动态管理。你可以快速扩容或方便的下线的你的应用和服务,这种速度趋近实时。
    • 更高的资源利用率
    Docker 对系统资源的利用率很高,一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。容器除了运行其中应用外,基本不消耗额外的系统资源,使得应用的性能很高,同时系统的开销尽量小。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机,而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可。
    • 更简单的管理
    使用 Docker,只需要小小的修改,就可以替代以往大量的更新工作。所有的修改都以增量的方式被分发和更新,从而实现自动化并且高效的管理。
    Docker架构
    Docker使用C/S架构,Client 通过接口与Server进程通信实现容器的构建,运行和发布。client和server可以运行在同一台集群,也可以通过跨主机实现远程通信。

    Dorcker核心概念
    • 镜像(image)
    Docker 镜像(Image)就是一个只读的模板。镜像可以用来创建 Docker 容器,一个镜像可以创建很多容器。Docker 提供了一个很简单的机制来创建镜像或者更新现有的镜像,用户甚至可以直接从其他人那里下载一个已经做好的镜像来直接使用。
    • 容器(container)
    Docker 利用容器(Container)独立运行的一个或一组应用。容器是从镜像创建的运行实例。它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境(包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等)和运行在其中的应用程序。
    容器的定义和镜像几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。
    • 仓库(repository)
    仓库(Repository)是集中存放镜像文件的场所。有时候会把仓库和仓库注册服务器(Registry)混为一谈,并不严格区分。实际上,仓库注册服务器上往往存放着多个仓库,每个仓库中又包含了多个镜像,每个镜像有不同的标签(tag)。
    仓库分为公开仓库(Public)和私有仓库(Private)两种形式。最大的公开仓库是 Docker Hub,存放了数量庞大的镜像供用户下载。国内的公开仓库包括 时速云 、网易云 等,可以提供大陆用户更稳定快速的访问。当然,用户也可以在本地网络内创建一个私有仓库。
    当用户创建了自己的镜像之后就可以使用 push 命令将它上传到公有或者私有仓库,这样下次在另外一台机器上使用这个镜像时候,只需要从仓库上 pull 下来就可以了。
    Docker 仓库的概念跟 Git 类似,注册服务器可以理解为 GitHub 这样的托管服务。
    Dockerfile、Docker镜像和Docker容器的关系
    Dockerfile 是软件的原材料,Docker 镜像是软件的交付品,而 Docker 容器则可以认为是软件的运行态。从应用软件的角度来看,Dockerfile、Docker 镜像与 Docker 容器分别代表软件的三个不同阶段,Dockerfile 面向开发,Docker 镜像成为交付标准,Docker 容器则涉及部署与运维,三者缺一不可,合力充当 Docker 体系的基石。
    简单来讲,Dockerfile构建出Docker镜像,通过Docker镜像运行Docker容器。
    我们可以从Docker容器的角度,来反推三者的关系。首先可以来看下图:

    我们假设这个容器的镜像通过以下Dockerfile构建而得:
    FROM ubuntu:14.04

    ADD run.sh /

    VOLUME /data

    CMD ["./run.sh"]
    Dockerfile与Docker镜像
    首先,我们结合上图来看看Dockerfile与Docker镜像之间的关系。
    FROM ubuntu:14.04:设置基础镜像,此时会使用基础镜像 ubuntu:14.04 的所有镜像层,为简单起见,图中将其作为一个整体展示。
    ADD run.sh /:将 Dockerfile 所在目录的文件 run.sh 加至镜像的根目录,此时新一层的镜像只有一项内容,即根目录下的 run.sh。
    VOLUME /data:设定镜像的 VOLUME,此 VOLUME 在容器内部的路径为 /data。需要注意的是,此时并未在新一层的镜像中添加任何文件,即构建出的磁层镜像中文件为空,但更新了镜像的 json 文件,以便通过此镜像启动容器时获取这方面的信息。
    CMD ["./run.sh"]:设置镜像的默认执行入口,此命令同样不会在新建镜像中添加任何文件,仅仅在上一层镜像 json 文件的基础上更新新建镜像的 json 文件。
    因此,通过以上分析,以上的Dockerfile可以构建出一个新的镜像,包含4个镜像层,每一条命令会和一个镜像层对应,镜像之间会存在父子关系。图中很清楚的表明了这些关系。
    Docker镜像与Docker容器的关系
    Docker镜像是Docker容器运行的基础,没有Docker镜像,就不可能有Docker容器,这也是Docker的设计原则之一。
    可以理解的是:Docker镜像毕竟是镜像,属于静态的内容;而Docker容器就不一样了,容器属于动态的内容。动态的内容,大家很容易联想到进程,内存,CPU等之类的东西。的确,Docker容器作为动态的内容,都会包含这些。
    为了便于理解,大家可以把Docker容器,理解为一个或多个运行进程,而这些运行进程将占有相应的内存,相应的CPU计算资源,相应的虚拟网络设备以及相应的文件系统资源。而Docker容器所占用的文件系统资源,则通过Docker镜像的镜像层文件来提供。
    那么作为静态的镜像,如何才有能力转化为一个动态的Docker容器呢?此时,我们可以想象:第一,转化的依据是什么;第二,由谁来执行这个转化操作。
    其实,转化的依据是每个镜像的json文件,Docker可以通过解析Docker镜像的json的文件,获知应该在这个镜像之上运行什么样的进程,应该为进程配置怎么样的环境变量,此时也就实现了静态向动态的转变。
    谁来执行这个转化工作?答案是Docker守护进程。也许大家早就理解这样一句 话:Docker容器实质上就是一个或者多个进程,而容器的父进程就是Docker守护进程。这样的,转化工作的执行就不难理解了:Docker守护进程 手握Docker镜像的json文件,为容器配置相应的环境,并真正运行Docker镜像所指定的进程,完成Docker容器的真正创建。
    Docker容器运行起来之后,Docker镜像json文件就失去作用了。此时Docker镜像的绝大部分作用就是:为Docker容器提供一个文件系统的视角,供容器内部的进程访问文件资源。
    再次回到上图,我们再来看看容器和镜像之间的一些特殊关系。首先,之前已经提及Docker镜像是分层管理的,管理Docker容器的时候,Docker镜像仍然是分层管理的。由于此时动态的容器中已经存在进程,进程就会对文件系统视角内的文件进行读写操作,因此,就会涉及一个问题:容器是否会篡改Docker镜像的内容?
    答案自然是不会的。统一来讲,正如上图,所有的Docker镜像层对于容器来说,都是只读的,容器对于文件的写操作绝对不会作用在镜像中。
    既然如此,实现的原理就很重要,究其根本:Docker守护进程会在Docker镜像的 最上层之上,再添加一个可读写层,容器所有的写操作都会作用到这一层中。而如果Docker容器需要写底层Docker镜像中的文件,那么此时就会涉及一 个叫Copy-on-Write的机制,即aufs等联合文件系统保证:首先将此文件从Docker镜像层中拷贝至最上层的可读写层,然后容器进程再对读 写层中的副本进行写操纵。对于容器进程来讲,它只能看到最上层的文件。
    那最后我们再来说说:Docker容器的文件系统视角中,到底是不是存在一些内容,不是存储于Docker镜像中的?
    这次的答案依旧是肯定的。
    再次重申一点,Docker镜像中存储的都是一些静态文件。这些文件原则上应该和容器具体信息以及主机信息完全解藕。那么Docker容器中不存在Docker镜像中的内容主要有以下几点:
    1./proc以及/sys等虚拟文件系统的内容
    2.容器的hosts文件,hostname文件以及resolv.conf文件,这些事具体环境的信息,原则上的确不应该被打入镜像。
    3.容器的Volume路径,这部分的视角来源于从宿主机上挂载到容器内部的路径
    4.部分的设备文件

    Docker特性
    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。   
    变更管理: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。
    传统虚拟技术的区别
    Docker类似虚拟机的概念,但是与虚拟化技术的不同点在于下面几点:
    1. 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   
    2. 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。   
    3. 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。   
    4. 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。   
    5. 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。Docker会像一个可移植的容器引擎那样工作。它把应用程序及所有程序的依赖环境打包到一个虚拟容器中,这个虚拟容器可以运行在任何一种 Linux服务器上。这大大地提高了程序运行的灵活性和可移植性,无论需不需要许可、是在公共云还是私密云、是不是裸机环境等等。
    docker 的四种网络模式
    docker run -it --rm --net=host centos_with_net bash
    使用 --net=container :container_id/container_name,多个容器使用共同的网络看到的ip是一样
    使用 --net=none 指定,这种模式下不会配置任何网络。
    使用 --net=bridge 指定,不用指定默认就是这种网络模式。这种模式会为每个容器分配一个独立的Network Namespace。类似于Vmware的nat网络模式。同一个宿主机上的所有容器会在同一个网段下,相互之间是可以通信的。
    host模式
    如果启动容器的时候使用host模式,那么这个容器将不会获得一个独立的Network Namespace,而是和宿主机共用一个Network Namespace。容器将不会虚拟出自己的网卡,配置自己的IP等,而是使用宿主机的IP和端口。
    但是,容器的其他方面,如文件系统、进程列表等还是和宿主机隔离的。
    container模式
    Container模式指定新创建的容器和已经存在的一个容器共享一个Network Namespace,而不是和宿主机共享。新创建的容器不会创建自己的网卡,配置自己的IP,而是和一个指定的容器共享IP、端口范围等。同样,两个容器除了网络方面,其他的如文件系统、进程列表等还是隔离的。两个容器的进程可以通过lo网卡设备通信。
    none模式
    使用none模式,Docker容器拥有自己的Network Namespace,但是,并不为Docker容器进行任何网络配置。也就是说,这个Docker容器没有网卡、IP、路由等信息。需要我们自己为Docker容器添加网卡、配置IP等。
    bridge模式
    bridge模式是Docker默认的网络设置,此模式会为每一个容器分配Network Namespace、设置IP等,并将一个主机上的Docker容器连接到一个虚拟网桥上。


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  • Docker什么?有什么用?

    万次阅读 多人点赞 2019-03-27 11:22:39
    Docker作为一个软件集装箱化平台,可以让开发者构建应用程序时,将它与其依赖环境一起打包到一个容器中,然后很容易地发布和应用到任意平台中。 核心 docker有3大核心:镜像、容器、仓库。 鲸鱼是操作系统。 ...

    定义

    我们知道,软件依赖的环境大致包括:

    • 配置文件
    • 代码
    • tomcat
    • JDK
    • 操作系统

    Docker作为一个软件集装箱化平台,可以让开发者构建应用程序时,将它与其依赖环境一起打包到一个容器中,然后很容易地发布和应用到任意平台中。

     

    核心

    docker有3大核心:镜像、容器、仓库。

    鲸鱼是操作系统。
    要交付的应用程序是各种货物,要将各种形状和尺寸不同的货物放到大鲸鱼上,得考虑每件货物怎么安放(应用程序配套的环境),还得考虑货物和货物之间能否重叠起来(应用程序依赖的环境是否会冲突)。
    现在使用了集装箱(容器)把每件货物都放到集装箱里,这样大鲸鱼可以用同样地方式安放、堆叠集装了,省事省力。
    即:打包放到鲸鱼上,鲸鱼放到服务器上。也就是“build——ship——run”,这样在自己的电脑上怎么运行,在服务器上也会怎么运行。
    用docker运行一个程序的过程:
    去仓库把镜像拉到本地,然后用一条命令把镜像运行起来,变成容器。

    (1) 镜像-复制的程序

        定义:
        Docker 镜像可以看作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)。

        作用
        类似于虚拟机的快照,用来创建新的容器。

        特点:
        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。

    (2)容器-集装箱

    • 运行程序的地方
    • 镜像是静态的,每一层都只是可读的,而容器是动态的,里面运行着我们指定的应用。

    (3)仓库-存放镜像的地方

    在知乎上看到一个很好的解释:
    在这里插入图片描述


    简单来说就是,不同的应用程序所依赖的环境不一样,如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上,不仅需要调试很久,而且可能会有冲突。
    如果想把两个应用程序隔离起来,可以在服务器上创建不同的虚拟机,不同的虚拟机放不同的应用,但是虚拟机的开销比较高。docker作为轻量级的虚拟机,是一个很好的工具。

     

    • 存放镜像的地方,和git类似

    作用?

     

    • 解决运行环境不一致所导致的问题。这样就不会产生“本地运行没问题,可一到服务器上就不行了”的情况。
    • 限定最大的cpu使用内存硬盘,这样就起到了隔离的作用,避免产生“一块代码产生死循环,把磁盘占满了,其它程序也挂了”的情况。
    • 双11时扩展机器用。

     

    总结成一句话:docker的标准化让快速扩展,弹性伸缩变得简单

    使用之前和之后

    之前,可以发现,每发布一个程序,都要走一遍以下的流程:

    之后:

    原文:https://blog.csdn.net/qsbbl/article/details/86715741

    理解篇

    Docker的思想来自于集装箱,集装箱解决了什么问题?在一艘大船上,可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了,集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的,那我就可以用一艘大船把他们都运走。

    docker就是类似的理念。现在都流行云计算了,云计算就好比大货轮。docker就是集装箱。

    • 1.不同的应用程序可能会有不同的应用环境,比如.net开发的网站和php开发的网站依赖的软件就不一样,如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上就要调试很久,而且很麻烦,还会造成一些冲突。比如IIS和Apache访问端口冲突。这个时候你就要隔离.net开发的网站和php开发的网站。常规来讲,我们可以在服务器上创建不同的虚拟机在不同的虚拟机上放置不同的应用,但是虚拟机开销比较高。docker可以实现虚拟机隔离应用环境的功能,并且开销比虚拟机小,小就意味着省钱了。
    • 2.你开发软件的时候用的是Ubuntu,但是运维管理的都是centos,运维在把你的软件从开发环境转移到生产环境的时候就会遇到一些Ubuntu转centos的问题,比如:有个特殊版本的数据库,只有Ubuntu支持,centos不支持,在转移的过程当中运维就得想办法解决这样的问题。这时候要是有docker你就可以把开发环境直接封装转移给运维,运维直接部署你给他的docker就可以了。而且部署速度快。
    • 3.在服务器负载方面,如果你单独开一个虚拟机,那么虚拟机会占用空闲内存的,docker部署的话,这些内存就会利用起来。总之docker就是集装箱原理。

    作者:刘允鹏
    链接:https://www.zhihu.com/question/28300645/answer/67707287
    来源:知乎

    开发者可以使用Docker做什么?

    【编者的话】有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处,因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。


    Docker 如今赢得了许多关注,很多人觉得盛名之下其实难副,因为他们仍然搞不清 Docker 和普通开发者到底有什么关系。许多开发者觉得 Docker 离自己很远,Docker 是生产环境中的工具,和自己无关。我也是花了很长时间才想清楚作为普通开发人员如何在自己的开发中使用 Docker。坦率地说,我仍处在学习的过程中。

    这篇文章提供了一个 Docker 用例列表,我希望它能更好地帮助你理解 Docker 并引发你的思考。本文只是描述 Docker 在普通开发者日常的应用,并不提供完整的解决方案。

    在介绍用例之前,我希望你能先记住这句话:“Docker 是一个便携的应用容器”。你可以不知道 Docker 所说的的“便携式容器”到底是什么意思,但是你必须清楚 Docker 在日常中能带来非常大的效率提升。

    当你需要在容器内运行自己的应用(当然可以是任何应用),Docker 都提供了一个基础系统镜像作为运行应用时的基础系统。也就是说,只要是 Linux 系统上的应用都可以运行在 Docker 中。

    可以在 Docker 里面运行数据库吗?当然可以。
    可以在 Docker 里面运行 Node.js 网站服务器吗?当然可以。
    可以在 Docker 里面运行 API 服务器吗?当然可以。

    Docker 并不在乎你的应用程序是什么、做什么,Docker 提供了一组应用打包、传输和部署的方法,以便你能更好地在容器内运行任何应用。

    下面的例子我自己经常使用,当然你有更好的案例也可以分享给我。

    一、尝试新软件

    对开发者而言,每天会催生出的各式各样的新技术都需要尝试,然而开发者却不太可能为他们一一搭建好环境并进行测试。时间非常宝贵,正是得益于 Docker,让我们有可能在一条或者几条命令内就搭建完环境。Docker 有一个傻瓜化的获取软件的方法,Docker 后台会自动获得环境镜像并且运行环境。

    并不仅仅是新技术环境搭建用得到 Docker。如果你想快速在你的笔记本上运行一个 MySQL 数据库,或者一个 Redis 消息队列,那么使用 Docker 便可以非常容易地做到。例如 Docker 只需要一条命令便可以运行 MySQL 数据库:

                    docker run -d -p 3306:3306 tutum/mysql

    译者注:虽然使用命令也能非常快地安装 MySQL 数据库,但是当用到最新的技术或者非常复杂的技术时,使用 Docker 便会是个非常好的选择,例如 Gitlab,普通用户大概需要一天的时间去搭建 Gitlab 平台,而 Docker 则只需要一条命令

    二、进行演示

    现在我经常需要在周末用自己开发的成果对客户活着别人做一两个演示。搭建演示环境的过程非常麻烦。现在我发现 Docker 已经成为我演示这些工具的最合理的方式。同时,对于客户来说,我可以直接将 Docker 镜像提供给他们,而不必去做任何环境配置的工作,工作的效果也会和在他们演示中所看到的一模一样,同时不必担心他们的环境配置会导致我们的产品无法运行。

    三、避免“我机器上可以运行”

    无论是上一篇介绍的企业部署 Docker 还是本文的个人 Docker 用例,都提到了这个情况。因为环境配置不同,很多人在开发中也会遇到这个情况,甚至开发的软件到了测试人员的机器上便不能运行。但这都不是重点。重点是,如果我们有一个可靠的、可分发的标准开发环境,那么我们的开发将不会像现在这么痛苦。Docker 便可以解决这个问题。Docker 镜像并不会因为环境的变化而不能运行,也不会在不同的电脑上有不同的运行结果。可以给测试人员提交含有应用的 Docker 镜像,这样便不再会发生“在我机器上是可以运行的”这种事情,很大程度上减轻了开发人员测试人员互相检查机器环境设置带来的时间成本。

    另一个 Docker 可以发挥用处的地方是培训班。除了 Docker 容器的隔离性之外,更能体会到 Docker 优势的地方在于环境搭建。培训班的新手每个人都要在环境搭建上花费很多时间,但是如果在这里应用到 Docker 的话,那么我们只需要把标准的运行环境镜像分发下去,然后就可以开始上课了。使用 Docker 和使用虚拟机一样简单,但是 Docker 要更方便、更轻量级。同时,我们也可以告诉学员:“在培训的同时,我们还将学到当下最流行的技术——Docker”,这种双赢的结局,何乐而不为呢。

    四、学习 Linux 脚本

    当然这个原因看起来可能很奇怪,但是对不不熟悉 Linux 操作系统和 Shell 脚本的人来说,确实是一个好机会。即便本文并不是在讲 Linux,Linux 的重要度仍然不言而喻。如果你用的是 Windows,那么我给你一个建议:从云主机提供商那儿租用一台云主机:我推荐使用 CoreOS 系统的云主机。虽然这样并不会让你成为专业的 Linux 运维,但是可以让你快速地学到 Linux 基础知识,爱上命令行操作,并且慢慢开始熟悉和欣赏 Linux。

    五、更好地利用资源

    虚拟机的粒度是“虚拟出的机器”,而 Docker 的粒度则是“被限制的应用”,相比较而言 Docker 的内存占用更少,更加轻量级。
    对我来说这是 Docker 的一个优势:因为我经常在自己电脑中运行多个 Docker 应用,使用 Docker 比使用虚拟机更加简单,方便,粒度更细,也能持续地跟踪容器状态。

    六、为微服务定制

    如果你一直在关注科技新闻的话,那么你应该听说过“微服务(Microservices)”的概念。Docker 可以很好地和微服务结合起来。从概念上来说,一个微服务便是一个提供一整套应用程序的部分功能,Docker 便可以在开发、测试和部署过程中一直充当微服务的容器。甚至生产环境也可以在 Docker 中部署微服务。

    七、在云服务提供商之间移植

    大多数的云主机提供商已经全面支持 Docker。对于开发人员来说,这表示你可以很方便地切换云服务提供商,当然也可以很方便地将你本地的开发环境移动到云主机上,不需要本地上配置一次运行环境、在云主机上还配置一次运行环境。全面部署 Docker (Docker here and Docker there) 作为标准运行环境可以极大地减轻应用上线时的工作量和产生 BUG。

    八、API 端

    API 是应用之间的粘合剂,一个合格开发者肯定使用过别人提供的 REST API,或者自己开发过 REST API。需要指出的是,无论是客户端还是 API 提供端,在开发之前都需要先定义一组公共的 API 接口,写成文档,然后才能进行编码。如果服务端和客户端是共同开发的话,那么服务端通常会先实现能返回固定字符串的 API 接口,在以后的开发中再慢慢去实现 API 的功能。

    虽然有人会认为在这里 Docker 被滥用了,完全可以用 sample.json 这种文件去实现虚拟 API,但是下面有个实例可以更好地解决前后端分离开发时的 API 问题。

    为了更好地解释我的意思,给大家提供一个实例:JSON Server,一个用于提供 JSON 数据的 REST API。使用过这个容器的人就会知道,既然有这么好用的 Docker JSON Server,我们没有理由不用 Docker。

    译者注:

    • 运行示例的 JSON Server,同时使用示例中提供的 JSON 文件,只需执行一条命令便可以创建一个服务端的 API 应用。
    • 使用 curl http://127.0.0.1:80/posts 即可获取示例文件中的 posts 段,这样在后端没有开发完 API 的时候,前端一样可以进行协同开发。

    九、技术的创新

    这点应该算不上是用例,但是我还是来写一下。Docker 正在快速发展,工具也在不断更新,没有人能预见到未来 Docker 会是什么样子的。你在复杂的系统中 Docker 使用的越多,越是可能会发现技术上的空白和未来技术发展的方向。现在还处在 Docker 的发展期,任何你使用 Docker 创建的工具都有可能成为社区关注的热点。这是 Docker 的机会,也是成就你自己的机会。
     

    其他

    还有两个技巧可以分享给你们。在学习 Docker 的过程中因为有了这两个的帮助,我才得意不断地提升自己。

    一:Docker Hub Registry。这是 Docker 的官方镜像仓库,除了托管着 Docker 官方的镜像外,和 Github 一样,你可以在上面上传自己的镜像,也可以在上面搜寻其他有用的镜像,极大地节省自己的时间。例如 Oracle-XE-11g 镜像,所有的一切都是现成的,完全不需要自己去下载 Oracle XE 11g 安装。这样为你和团队节约了大量的时间成本。

    如果你不太确定的话,可以去 Docker Hub 上搜有一下有没有自己用得到的镜像。大部分情况下你所需要的镜像在 Docker Hub 上都已经有人构建了。

    二:多参考 IaaS 供应商的新闻,虽然我们不能像在他们会议室里那样完全了解他们的公司动态,但是仍然可以从新闻中可以了解到 Docker 最新的发展方向和技术趋势。可以肯定的是,容器化技术是未来的热点,我们不仅可以在本机运行 Docker,不仅仅在一家云服务提供商的主机上运行 Docker,未来所有的云服务提供商都会支持 Docker。

    Docker 前景很明确,采用 Docker 只会让开发变得更方便。

    原文链接:Docker Use Cases(翻译:大舒)

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  • 如何通俗解释Docker什么

    万次阅读 多人点赞 2017-11-29 18:29:34
    Docker的思想来自于集装箱,集装箱解决了什么问题?在一艘大船上,可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了,集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学...

    一:docker是什么?

    来自于知乎的通俗解释:
    Docker的思想来自于 集装箱,集装箱解决了什么问题?在一艘大船上,可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了,集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的,那我就可以用一艘大船把他们都运走。

    docker就是类似的理念。现在都流行云计算了,云计算就好比大货轮。docker就是集装箱。

    1.不同的应用程序可能会有不同的应用环境,比如.net开发的网站和php开发的网站依赖的软件就不一样,如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上就要调试很久,而且很麻烦,还会造成一些冲突。比如IIS和Apache访问端口冲突。这个时候你就要隔离.net开发的网站和php开发的网站。常规来讲,我们可以在服务器上创建不同的虚拟机在不同的虚拟机上放置不同的应用,但是虚拟机开销比较高。docker可以实现虚拟机隔离应用环境的功能,并且开销比虚拟机小,小就意味着省钱了。

    2.你开发软件的时候用的是Ubuntu,但是运维管理的都是centos,运维在把你的软件从开发环境转移到生产环境的时候就会遇到一些Ubuntu转centos的问题,比如:有个特殊版本的数据库,只有Ubuntu支持,centos不支持,在转移的过程当中运维就得想办法解决这样的问题。这时候要是有docker你就可以把开发环境直接封装转移给运维,运维直接部署你给他的docker就可以了。而且部署速度快。

    3.在服务器负载方面,如果你单独开一个虚拟机,那么虚拟机会占用空闲内存的,docker部署的话,这些内存就会利用起来。

    总之docker就是集装箱原理。


    Java号称“一次编译,到处运行”,因为java虚拟机解决平台的兼容性问题,所以有java虚拟机的地方就能跑java代码;

    Docker是:“一次封装,到处运行”,因为docker解决了应用环境的问题,安装了docker的平台就能跑“docker包”,这样就决绝了“开发环境能跑,一上线就崩”的尴尬。


    二:为什么用docker

    作为一种新兴的虚拟化方式,Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。

    Docker 在如下几个方面具有较大的优势:

    • 更快速的交付和部署

    Docker在整个开发周期都可以完美的辅助你实现快速交付。Docker允许开发者在装有应用和服务本地容器做开发。可以直接集成到可持续开发流程中。

    例如:开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器,开发完成之后,运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。 Docker 可以快速创建容器,快速迭代应用程序,并让整个过程全程可见,使团队中的其他成员更容易理解应用程序是如何创建和工作的。 Docker 容器很轻很快!容器的启动时间是秒级的,大量地节约开发、测试、部署的时间。

    • 高效的部署和扩容

    Docker 容器几乎可以在任意的平台上运行,包括物理机、虚拟机、公有云、私有云、个人电脑、服务器等。 这种兼容性可以让用户把一个应用程序从一个平台直接迁移到另外一个。

    Docker的兼容性和轻量特性可以很轻松的实现负载的动态管理。你可以快速扩容或方便的下线的你的应用和服务,这种速度趋近实时。

    • 更高的资源利用率

    Docker 对系统资源的利用率很高,一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。容器除了运行其中应用外,基本不消耗额外的系统资源,使得应用的性能很高,同时系统的开销尽量小。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机,而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可。

    • 更简单的管理

    使用 Docker,只需要小小的修改,就可以替代以往大量的更新工作。所有的修改都以增量的方式被分发和更新,从而实现自动化并且高效的管理。



    三:Docker引擎

    docker引擎是一个c/s结构的应用,主要组件见下图:

    docker engine components flow

    • Server是一个常驻进程
    • REST API 实现了client和server间的交互协议
    • CLI 实现容器和镜像的管理,为用户提供统一的操作界面

    四:Docker构架

    Docker使用一个客户端服务器c/b架构。Docker客户端和Docker守护进程交流,Docker守护进程做非常重要的工作,构建,运行和分发你的Docker容器。Docker客户端和守护进程可以运行在同样的系统上,或者是你可以连接一个Docker客户端到一个远程Docker守护进程中。Docker客户端和守护进程通过sockets或通过RESTful API进行沟通交流。

    docker architecture

    五:核心概念

    • 镜像(image)

    Docker 镜像(Image)就是一个只读的模板。例如:一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境,里面仅安装了 Apache 或用户需要的其它应用程序。镜像可以用来创建 Docker 容器,一个镜像可以创建很多容器。Docker 提供了一个很简单的机制来创建镜像或者更新现有的镜像,用户甚至可以直接从其他人那里下载一个已经做好的镜像来直接使用。

    镜像(Image)就是一堆只读层(read-only layer)的统一视角,也许这个定义有些难以理解,看看下面这张图:
    image ufs

    右边我们看到了多个只读层,它们重叠在一起。除了最下面一层,其它层都会有一个指针指向下一层。这些层是Docker内部的实现细节,并且能够在docker宿主机的文件系统上访问到。统一文件系统(Union File System)技术能够将不同的层整合成一个文件系统,为这些层提供了一个统一的视角,这样就隐藏了多层的存在,在用户的角度看来,只存在一个文件系统。

    • 仓库(repository)

    仓库(Repository)是集中存放镜像文件的场所。有时候会把仓库和仓库注册服务器(Registry)混为一谈,并不严格区分。实际上,仓库注册服务器上往往存放着多个仓库,每个仓库中又包含了多个镜像,每个镜像有不同的标签(tag)。

    仓库分为公开仓库(Public)和私有仓库(Private)两种形式。最大的公开仓库是 Docker Hub,存放了数量庞大的镜像供用户下载。国内的公开仓库包括 时速云 、网易云 等,可以提供大陆用户更稳定快速的访问。当然,用户也可以在本地网络内创建一个私有仓库。

    当用户创建了自己的镜像之后就可以使用 push 命令将它上传到公有或者私有仓库,这样下次在另外一台机器上使用这个镜像时候,只需要从仓库上 pull 下来就可以了。

    Docker 仓库的概念跟 Git 类似,注册服务器可以理解为 GitHub 这样的托管服务。

    • 容器(container)

    Docker 利用容器(Container)来运行应用。容器是从镜像创建的运行实例。它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境(包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等)和运行在其中的应用程序。

    容器的定义和镜像几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。

    container ufs

    一个运行态容器被定义为一个可读写的统一文件系统加上隔离的进程空间和包含其中的进程。下面这张图片展示了一个运行中的容器。

    container running

    正是文件系统隔离技术使得Docker成为了一个非常有潜力的虚拟化技术。一个容器中的进程可能会对文件进行修改、删除、创建,这些改变都将作用于可读写层。

    一知乎大神的推荐:

    我从不推荐开发者在web开发过程中使用容器,如果你真的用过docker,你会知道启动web容器也是要花时间的,即使是1秒钟也是时间啊。加上web开发的项目何止是一个组件构成的,通常这个时候尝试docker compose搭建一套开发环境倒是可以试验一把。但是,试想你写了一行代码,这个时候需要实时编译并呈现出来如何做到呢?难道需要手工restart一遍docker compose?它并不能热加载奥?所以,别吹牛了。在开发环境,docker一点用都没有。请尽量用docker来构建测试环境比较合适。自动化测试方面尤其方便.


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