我一直在重读Docker文档,试图理解Docker和完整VM之间的区别。它是如何设法提供一个完整的文件系统、隔离的网络环境等而不那么沉重的?
为什么将软件部署到Docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?
我一直在重读Docker文档,试图理解Docker和完整VM之间的区别。它是如何设法提供一个完整的文件系统、隔离的网络环境等而不那么沉重的?
为什么将软件部署到Docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?
当前回答
对于虚拟机,我们有一台服务器,在该服务器上有一个主机操作系统,然后我们有一个管理程序。然后在该虚拟机管理程序之上运行,我们在该服务器上有任意数量的来宾操作系统,其中包含应用程序及其从属二进制文件和库。它带来了一个完整的客户操作系统,非常重量级。此外,您可以在每个物理机器上实际投入多少也是有限制的。
另一方面,Docker容器略有不同。我们有服务器。我们有主机操作系统。但在本例中,我们使用的是Docker引擎,而不是管理程序。在这种情况下,我们并没有带来一个完整的客户操作系统。我们带来了一个非常薄的操作系统层,容器可以与主机操作系统进行对话,以获得那里的内核功能。这使得我们可以拥有一个非常轻的容器。
它所包含的只有应用程序代码以及所需的任何二进制文件和库。如果您希望这些二进制文件和库也可以在不同的容器中共享。这使我们能够做的事情有很多。它们的启动时间要快得多。你不能像那样在几秒钟内建立一个虚拟机。同样地,也要尽快地把它们取下来。。所以我们可以很快地放大和缩小,稍后我们将对此进行研究。
每个容器都认为它在自己的操作系统副本上运行。它有自己的文件系统,自己的注册表等等,这是一种谎言。它实际上是虚拟化的。
其他回答
我喜欢肯·科克伦的回答。
但我想补充一点观点,这里没有详细介绍。在我看来,Docker在整个过程中也有所不同。与虚拟机不同,Docker不仅仅是硬件的最佳资源共享,而且它还为打包应用程序提供了一个“系统”(作为一组微服务是可取的,但不是必须的)。
对我来说,它正好填补了面向开发人员的工具(如rpm、Debian包、Maven、npm+Git)与操作工具(如Puppet、VMware、Xen)之间的差距,你可以这么说。。。
为什么将软件部署到docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?
您的问题假定了某种一致的生产环境。但如何保持一致?考虑一些数量(>10)的服务器和应用程序,这是管道中的阶段。
为了保持同步,您将开始使用类似木偶、厨师或您自己的供应脚本、未发布的规则和/或大量文档。。。理论上,服务器可以无限期运行,并保持完全一致和最新。实践无法完全管理服务器的配置,因此存在很大的配置漂移和运行服务器的意外更改空间。
因此,有一种已知的模式可以避免这种情况,即所谓的不可变服务器。但不可变的服务器模式并不受欢迎。主要是因为Docker之前使用的VM的限制。处理几个千兆字节的大图像,移动这些大图像,只是为了改变应用程序中的一些字段,这是非常费力的。可以理解。。。
有了Docker生态系统,你永远不需要在“小改动”上移动千兆字节(感谢aufs和Registry),也不必担心在运行时将应用程序打包到Docker容器中会导致性能下降。您不必担心该图像的版本。
最后,即使在您的Linux笔记本电脑上,您也可以经常复制复杂的生产环境(如果在您的情况下不起作用,请不要打电话给我;)
当然,您可以在VM中启动Docker容器(这是一个好主意)。减少VM级别的服务器资源调配。所有这些都可以由Docker管理。
同时Docker使用自己的实现“libcontainer”而不是LXC。但LXC仍然可用。
这里的大多数答案都涉及虚拟机。我将给你一个简单的回答,这个问题在过去几年中对我的帮助最大。是这样的:
Docker只是运行进程的一种奇特方式,而不是虚拟机。
现在,让我再解释一下这意味着什么。虚拟机是它们自己的野兽。我觉得解释Docker是什么比解释虚拟机更能帮助你理解这一点。特别是因为这里有很多很好的答案,告诉你某人说“虚拟机”的确切含义。所以
Docker容器只是一个进程(及其子进程),它使用主机系统内核内的cgroups与其他进程进行划分。通过在主机上运行ps aux,您实际上可以看到Docker容器进程。例如,“在容器中”启动apache2只是将apache2作为主机上的一个特殊进程启动。它只是与机器上的其他过程分开了。需要注意的是,容器不存在于容器化流程的生命周期之外。当你的进程失效时,你的容器也会失效。这是因为Docker将容器中的pid 1替换为应用程序(pid 1通常是init系统)。关于pid 1的最后一点非常重要。
就每个容器进程所使用的文件系统而言,Docker使用UnionFS支持的映像,这是您在Docker拉ubuntu时下载的映像。每个“图像”只是一系列层和相关元数据。分层的概念在这里非常重要。每一层都只是其下一层的变化。例如,当你在构建Docker容器时删除Dockerfile中的一个文件时,你实际上只是在最后一层的上面创建一个层,上面写着“该文件已被删除”。顺便说一句,这就是为什么您可以从文件系统中删除一个大文件,但映像仍然占用相同的磁盘空间。文件仍然存在,在当前文件下面的层中。层本身只是文件的tarball。您可以使用docker save--output/tmp/ubuntu.tar-ubuntu和cd/tmp&&tar-xvf-ubuntu.tar来测试这一点。然后您可以四处看看。所有看起来像长散列的目录实际上都是单独的层。每一个都包含文件(layer.tar)和元数据(json)以及有关该特定层的信息。这些层只是描述文件系统的更改,这些更改保存为“在”原始状态之上的层。当读取“当前”数据时,文件系统读取数据时,就像只查看最顶层的更改一样。这就是为什么文件看起来被删除了,尽管它仍然存在于“先前”层中,因为文件系统只查看最顶层。这允许完全不同的容器共享其文件系统层,即使每个容器中最顶层的文件系统可能发生了一些重大变化。当容器共享其基本图像层时,这可以节省大量磁盘空间。但是,当您通过卷将目录和文件从主机系统装载到容器中时,这些卷会“绕过”UnionFS,因此更改不会存储在层中。
Docker中的网络是通过使用以太网桥(主机上称为docker0)和主机上每个容器的虚拟接口实现的。它在docker0中创建一个虚拟子网,用于容器之间的通信。这里有许多联网选项,包括为容器创建自定义子网,以及“共享”主机的网络堆栈以供容器直接访问的功能。
Docker进展很快。它的文档是我见过的最好的文档之一。它通常写得很好,简洁准确。我建议您查看可用的文档以获取更多信息,并将文档置于在线阅读的任何其他内容之上,包括堆栈溢出。如果你有具体的问题,我强烈建议加入Freenode IRC上的#docker并在那里提问(你甚至可以使用Freenode的网络聊天!)。
资料来源:Kubernetes in Action。
对于虚拟机,我们有一台服务器,在该服务器上有一个主机操作系统,然后我们有一个管理程序。然后在该虚拟机管理程序之上运行,我们在该服务器上有任意数量的来宾操作系统,其中包含应用程序及其从属二进制文件和库。它带来了一个完整的客户操作系统,非常重量级。此外,您可以在每个物理机器上实际投入多少也是有限制的。
另一方面,Docker容器略有不同。我们有服务器。我们有主机操作系统。但在本例中,我们使用的是Docker引擎,而不是管理程序。在这种情况下,我们并没有带来一个完整的客户操作系统。我们带来了一个非常薄的操作系统层,容器可以与主机操作系统进行对话,以获得那里的内核功能。这使得我们可以拥有一个非常轻的容器。
它所包含的只有应用程序代码以及所需的任何二进制文件和库。如果您希望这些二进制文件和库也可以在不同的容器中共享。这使我们能够做的事情有很多。它们的启动时间要快得多。你不能像那样在几秒钟内建立一个虚拟机。同样地,也要尽快地把它们取下来。。所以我们可以很快地放大和缩小,稍后我们将对此进行研究。
每个容器都认为它在自己的操作系统副本上运行。它有自己的文件系统,自己的注册表等等,这是一种谎言。它实际上是虚拟化的。
在我看来,这取决于你的应用程序的需求,为什么决定部署到Docker,因为Docker根据其功能将应用程序分解为小部分,这变得有效,因为当一个应用程序/功能出现错误时,它对其他应用程序没有影响,与使用完整的vm相比,它的配置会更慢、更复杂,但在某些方面比码头工人更安全