🏅Docker是什么

相信很多人都用过虚拟机。虚拟机，就是在你的操作系统里面，装一个软件，然后通过这个软件，再模拟一台甚至多台“子电脑”出来。虚拟机属于虚拟化技术。而Docker这样的容器技术，也是虚拟化技术，属于轻量级的虚拟化。

🏅解决问题

由于不同的机器有不同的操作系统，以及不同的库和组件，将一个应用程序部署到多台机器上需要进行大量的环境配置操作。(例如经常出现的类似"在我的机器上就没问题"这样的情况)

Docker主要解决环境配置问题，它是一种虚拟化技术，对进程进行隔离，被隔离的进程独立于宿主操作系统和其它隔离的进程。

使用Docker可以不修改应用程序代码，不需要开发人员学习特定环境下的技术，就能够将现有的应用部署到其它机器上，从而实现一次打包，多次部署的目的。

🏅Docker和虚拟机的区别

虚拟机虽然可以隔离出很多“子电脑”，但占用空间更大，启动更慢，虚拟机软件可能还要花钱而容器技术恰好没有这些缺点。它不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境，而Docker则不用。简单来说它与Docker最大的区别在于它是通过模拟硬件，并在硬件上安装操作系统来实现。

🏅Docker和虚拟机对比

🏅启动速度

启动虚拟机需要先启动虚拟机的操作系统，再启动应用，这个过程非常慢。

启动Docker相当于启动宿主机操作系统上的一个进程，为秒级别。

🏅占用资源

虚拟机是一个完整的操作系统，需要占用大量的磁盘空间、内存和CPU资源；

Docker只是一个进程，只需要将应用及相关的组件打包，在运行时占用很少的资源，一台机器上可以开启成千上万个Docker。

🏅镜像与容器

镜像是一种静态的结构，可以理解为是容器的源代码，也可以看作是面向对象中的类，而容器是镜像(类)的一个实例。

镜像包含着容器运行时所需要的代码及其它组件，它是一种分层结构，每次层都是只读的(Read-only layers)。

构建镜像时，会一层层构建，前一层是后一层的基础，镜像的这种分层结构很适合镜像的复用及定制。构建容器时，通过在镜像的基础上添加一个可写层，用来保存着容器运行过程中的修改。

🏅优点

部署方便

在我们最开始学习编程的时候，搭建环境这一步往往要耗费我们很长时间，其中一个小问题也有可能需要很长时间去解决。

而有了容器之后，这些都变得非常容易，我们的开发环境就只是一个或者几个容器镜像的地址，最多在再需要一个控制部署流程的执行脚本，或者进一步将你的环境镜像以及镜像脚本放入一个Git项目发布到云端，需要的时候将它拉取到本地即可。

# git clone https://github.com/my-project

# sh ./my-build-boot.sh

  

 

  
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🏅部署安全

当我们收到一个bug反馈的时候，很多时候心里的第一反应都是"在我本地就是好的啊，是不是你环境有问题？"

这种情况的发生就在于本地环境的不一致(也既我们常说的异构)，我们在开发环境中调试往往不能保证其它环境的问题，但却要为此买单，有了容器之后，各个环节采用统一标准(环境)，这种情况将很少发生。

我们可以通过容器技术将开发环境和测试环境以及生产环境保持版本和依赖上的统一，保证我们的代码在一个高度统一的标准上执行，而测试环境的同意，也同样能解决CI(持续集成)流程对环境的要求。

在分布式技术和扩容需求日益增长的今天，如果运维能够通过容器技术来进行环境的统一部署，不仅在部署的时间上节省不少，也能把很多人工配置环境过程中产生的失误降到最低。

🏅隔离性好

不管是开发还是生产，往往我们一台机器上可能要跑多个服务，而服务各自依赖的配置又不尽相同，假如说两个应用需要使用同一依赖，或者两个应用需要的依赖之间有一些冲突，这个时候就很容易出现问题，所以同一台服务器上不同应用提供的不同服务，最好还是将其隔离起来。

而容器在这一方面就有其天然的优势，每一个容器就是一个隔离的环境，容器内部所提供的服务对环境依赖的要求，容器可以自内部全部提供，这种高内聚的表现可以快速分离有问题的服务，在一些复杂应用系统中能够实现快速拍错和即时处理。

🏅快速回滚

容器之前的回滚机制，一般要基于上个版本的应用重新部署，且替换掉目前有问题的版本，在最初的时代，可能是一套完成的从开发到部署的流程，而执行这一套流程往往需要花费很长时间，在基于Git的环境中，可能是回退某个历史提交，然后重新部署，这些跟容器相比，都不够快，而且可能会产生新的问题。

而容器技术天生带有回滚特性，因为每个历史容器或者镜像都会保存，而替换某个容器或者镜像是非常快速和简单的。

🏅成本低

这可能是一个最明显和有用的优点了，在容器出现之前，我们往往会因为构筑一个服务，就要提供一台服务器或者一台虚拟机，服务器的购置成本和运维成本都比较高，而虚拟机所占用的资源又相对较高，相比之下，容器就小巧轻便的多，只需要给一个容器内部构建应用所需的依赖就可以了，这也是容器技术发展如此迅速的最主要原因。

🏅管理成本低

随着容器技术的不断普及和发展，随之而来的容器管理和编排技术也同样得到发展，诸如Docker Swarm、K8S，Mesos等容器编排工具也在不停的迭代更新，这让容器技术在生产环境中拥有了更大的可能性和更多的发挥空间，随着大环境的发展，docker等容器的使用和学习成本也越来越低，成为更多开发者和企业的选择。

🏅缺点

隔离性

基于hypervisor的虚拟技术，在隔离性上比容器技术要好，它们的系统硬件资源完全上虚拟化的，当一台虚拟机出现系统级别的问题，往往不会蔓延到同一宿主机上的其它虚拟机上，但是容器就不一样了，容器之间共享同一个操作系统内核及其它组件，所以在受到诸如黑客攻击这种情况的时候，很容易通过底层操作系统影响的其它容器，甚至逐个击破，产生连锁反应，当然，这个问题可以通过部署容器来解决，但随之又会产生新的问题，比如成本增加以及性能问题。

🏅性能

不管是虚拟机还是容器，都是运用不同的技术对应用本身进行了一定程度的封装与隔离，在降低应用和应用之间以及应用和环境之间的耦合性上做了很多努力。

但是随之而来的，就会产生更多的网络连接转发和数据交互，这在低并发系统上虽然不会很明显，但是当同一虚拟机或者服务器下面的容器需要更高并发量支撑的时候，也就是并发问题成为系统瓶颈的时候，容器会将这个问题放大，所以，并不是所有的场景都适合容器技术。

🏅存储方案

容器的诞生并不是为OS抽象服务的，这是它和虚拟机最大的区别，这样的基因意味着容器天生是为应用环境做更多的努力，容器的伸缩也是基于容器的这一特性，而与之相对的，需要持久化存储方案恰恰相反，在数据存储这一点上Docker容器提供的解决方案是利用volume接口(存储卷)形成数据的映射和转移，以实现数据持久化的目的。

但是这样同样也会造成一部分资源的浪费和更多的交互，不管是映射到宿主机上还是网络磁盘，都是退而求其次的解决方案。

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