Docker入门介绍

醉酒当歌 提交于 2020-01-24 13:55:30

Docker是一种虚拟化技术

      刚開始看Docker,感觉非常抽象“An open platform for distributed applications for developers and sysadmins”这是Docker的标语。

“一个服务于分布式系统的开发人员和运维人员的开放平台”。不是非常好理解,直到文档中不断地和虚拟机做对照,才理解到它可能是和虚拟机相关的技术。Docker是LXC容器技术的典型代表,LXC技术能够实如今同一主机执行多个隔离的linux系统,通过linux内核功能实现轻量级的虚拟机。Docker技术尽管是虚拟化技术,却差点儿不消耗除容器中的应用程序外的其它资源,能够达到近乎裸机的执行能力,达到秒级/微秒级的部署。一台实体机能够执行几百甚至上千个docker容器。并且有非常高的移植性,能够在不论什么平台执行(包括物理机、虚拟机、云平台)。

普通虚拟机和Docker 容器的差别


每个虚拟机不仅包括程序、程序须要的包。并且还包括了一个操作系统,可是Docker容器是共享一个操作系统内核(kernel)的,这些容器通过命名空间相互独立,执行起来就像是在宿主机上的一个孤立的线程。并且他们的执行地点非常的多样化,不论什么设备都能够。

Docker的基本架构

Docker解决的问题

图中白色部分即为Docker

Build :docker同意开发人员把非常多微小的服务组装成一个应用。不用操心生产环境和开发环境因为环境问题而产生的问题。并且不用操心不论什么平台或者不论什么语言带来的困扰。

Ship(Docker Hub) : Docker能够让你用一个统一的用户接口设计从开发、測试到分发的一整套流程。
Run(Docker Cloud):Docker提供了帮你在多种平台安全、可靠的部署高可扩展的服务的能力。

Docker的结构


Docker也是用的C/S的架构。由Docker client向Docker daemon发消息,告诉Docker  须要做什么。Client和daemon能够在同一个操作系统下。也能够在远程。

两者联系的方式是:socket或者是RESTful API。

Docker daemon:docker daemon执行在宿主机上。用户不能直接操作daemon,仅仅能通过docker client转达。
Docker client:将用户的指令转发给Docker daemon,并接收Docker daemon返回的信息,展示给用户。

Docker images:Docker 镜像是一个仅仅读的魔板。比如:一个镜像能包括Ubuntu、Apache和你的应用。镜像被用于创建Docker容器,Docker提供了简单的方式去创建或者构建镜像。你也能够下载别人已经创建好的镜像。

Docker containers:Docker containers 有点像一个文件夹。

一个Docker容器包括了一个应用执行所须要的一切,每个容器都是由Docker镜像创建的,Docker 容器能够run、started、stopped、moved、或者deleted。

每个容器都是相互独立的。

Docker registries:Docker registries挂载了非常多镜像。有公共或者私有的仓库,让你去更新或者下载镜像。这些公共的Docker registry能够被Docker Hub提供。Docker Hub提供了非常多的镜像供你使用,你能够用这些镜像来创建自己的镜像或者直接使用。
Docker 工作流程:1、build 自己的Docker镜像  2、用自己创建的镜像创建容器  3、通过Docker Hub或者自己搭建的registry分享这些镜像

Docker组件

Docker Engine:提供了docker 创建镜像和执行容器等的核心方法。
Docker Hub:相似于gitHub的东西,只是上面是docker 镜像
Docker Machine :在云端或者其它网络环境中的Docker主机。
Docker Compose:用于定义多容器的应用。相当于省去了Docker container容器启动时输入的參数,让多种容器之间的关系更加清晰。构建多个容器更加方便。

Docker Toolbox:在Mac和Windows安装上的Docker安装程序,正常大家安装的Docker就是它,整合了全部的Docker 组件和工具。比如:Engine、Machine、Compose 还有Kitematic(可视化工具)。

Docker Trusted Registry;创建私有的专用的镜像仓库。
Docker Registry:创建开源的镜像仓库。

Docker Swarm:和Docker Machine一起配合做Docker集群相关的工作。


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