Docker学习——②
文章目录
- 1、Docker是什么
- 1.1 Docker本质
- 1.2 Docker的引擎迭代
- 1.3 Docker和虚拟机的区别
- 1.4 Docker 为什么比虚拟机资源利用率高,启动快?
- 1.5 Docker 和 JVM 虚拟化的区别?
- 2、Docker架构
- 3、Docker生态
- 3.1 新时代软件诉求
- 3.2 Docker 解决方案
- 4、Docker 安装
1、Docker是什么
1.1 Docker本质
Docker 本质其实是 LXC 之类的增强版,它本身不是容器,而是容器的易用工具。容器是 linux 内核中的技术(namespace做资源隔离,cgroup做资源限制),Docker 只是把这种技术在使用上简易普及了。Docker 在早期的版本其核心就是 LXC 的二次封装发行版。
Docker 作为容器技术的一个实现,或者说让容器技术普及开来的最成功的实现。Docker 是基于 Go 语言实现的一个开源项目,它的主要目标是“Build,Ship andRun Any APP,Anywhere”,即通过对组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理,使得用户的应用及其运行环境能够做到**“一次封装,到处运行”。**
早期 Docker 利用 LXC 做容器管理引擎,但是在创建容器时,不再使用模板去安装生成,而是通过镜像技术(把一个操作系统用户空间所需要使用到的组件事先编排好,并整体打包成一个文件,image 文件),镜像文件集中放在一个仓库中。当需要创建容器时,Docker 调用 LXC 的工具 lxc-create,但不再通过 lxc 的模板去安装,而是连接到镜像服务器上下载匹配的镜像文件,而后基于镜像启动容器。所以,Docker 极大的简化了容器的使用难度。以后我们创建启动容器,只需要一个命令,docker-run,docker-stop 就可以启动停止一个容器了。
1.2 Docker的引擎迭代
Docker 早期是基于 LXC 容器管理引擎实现,当后来成熟之后,Docker 自建了一个容器引擎叫 libcontainer,后来 CNCF 的介入,Docker 又研发了一个工业化标准的容器引擎 runC,目前所使用的新版 Docker,所使用的容器引擎就是 RunC
1.3 Docker和虚拟机的区别
传统虚拟机 | Docker 容器 | |
---|---|---|
磁盘占用 | 几个 GB 到几十个 GB左右 | 几十 MB 到几百 MB 左右 |
CPU内存占用 | 虚拟操作系统非常占用CPU 和内存,需要通过虚拟层调用占用率高 | Docker 引擎占用资源极低,直作用于硬件资源占用少 |
启动速度 | (从开机到运行项目)几分钟 | (从开启容器到运行项目)几秒 |
安装管理 | 需要专门的运维技术 | 安装、管理方便 |
应用部署 | 手动部署,速度慢 | 体系化部署,可以自动化,速度快 |
隔离性 | 系统级别,安全性高 | 进程级别,安全性低 |
封装程度 | 打包整个操作系统 | 打包项目代码和依赖信息 |
1.4 Docker 为什么比虚拟机资源利用率高,启动快?
docker 有比虚拟机更少的抽象层。docker 不需要 Hypervisor 实现硬件资源虚拟化,运行在 docker 容器上的程序直接使用的是实际物理机的硬件资源。因此在 cpu、内存利用率上 docker 将会在效率上有明显的优势。docker 利用的是宿主机的内核,而不需要Guest OS,节省了 Guest OS 占用的资源
docker 不需要 Guest OS,创建一个容器时,不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核。从而避免引寻、加载操作系统内核返回时耗时耗资源的过程,当新建一个虚拟机时,虚拟机软件需要加载 Guest OS,返回新建过程是分钟级别的。而新建一个docker 容器只需要几秒钟。
1.5 Docker 和 JVM 虚拟化的区别?
JVM | Docker 容器 | |
---|---|---|
性能 | Jvm 需要占用一定的的CPU 和内存 | 基本没有损失 |
虚拟层面 | 基于 JVM 虚拟机,更加上层 | 基于操作系统,更加通用 |
代码无关性 | 一个特定代码的执行平台,它是运行时才存在的,只能支撑特定代码的执行,并且必须是在 jvm 进程内 | 模拟了一个操作系统,它是静态存在的,可以支撑任何相同平台的应用程序 |
主机隔离性 | jvm 不隔离主机 | 通过命名空间实现隔离 |
2、Docker架构
Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,使用远程 API 来管理和创建 Docker 容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建
这是官方的架构图:
Docker 仓库(Registry):Docker 仓库用来保存镜像,可以理解为代码控制中的代码仓库。DockerHub 供了庞大的镜像集合供使用
Docker daemon:Docker daemon 是服务器组件,是 Docker 最核心的后台进程,我们也把它为守护进程
Docker 客户端(Client):Docker 客户端通过命令行或者其他工具使用 Docker API 与 Docker 的守护进程通信
Docker 主机(Host):一个物理或者虚拟的机器用于执行 Docker 守护进程和容器
Docker 镜像:Docker 镜像是用于创建 Docker 容器的模板
Docker 容器(Container):容器是独立运行的一个或一组应用
上面概念比较难以理解,我们列举个生活中的案例,以一家人去旅游入住酒店为例
我们一家人和朋友一块旅游去酒店,我们就是 Docker Client
到酒店办理入住,办理退房,缴费需要酒店前台提供各种服务,酒店前台就是我们的Docker Daemon,Docker 的核心服务端酒店是建在美丽的海边,酒店的宅基地和大楼就是我们实际的物理服务器或者虚拟服务器,也就是 Docker Host
酒店就 1000 多个房间,每个房间里面不一样,有标间、大床房、家庭房等,这就是Docker 镜像仓库
酒店的标准的房间豪华大床房和双人标间,这个就是 Docker 镜像,我们客户是没有办法修改的
我们办理完入住了一个豪华大床房,然后把行李,个人物品带到了一个具体的房间号,比如 9527,那么这个房间我们可以使用了,朋友也开了一间豪华大床房,虽然豪华大床房一样,当时我们携带的物品,我们的洗漱时间,睡觉时间都不一样,这个就是容器 Docker Container
容器的销毁,也就是我们一周后旅游结束了,搬出了酒店,酒店把我们的房间恢复了镜像原来的样子
3、Docker生态
3.1 新时代软件诉求
我们来考虑 2 个问题,Docker 为什么要设计镜像,然后又搭建个 Docker Hub,搞个镜像仓库呢?
我们来看下现在的时代发生了什么
数据量疯狂增长:
随着物联网、边缘计算等智能终端设备不断普及,受到来自物联网设备信号、元数据、娱乐相关数据、云计算和边缘计算的数据增长的驱动,全球数据量呈现加速增长。根据 IDC 分布的《数据时代 2025》预测,全球数据量将从 2018 年的 33ZB 增至 2025年的 175ZB,增长超过 5 倍;中国平均增速快于全球 3%,预计到 2025 年将增至48.6ZB,占全球数据圈的比例由 23.4%提升至 27.8%。其中,中国企业级数据量将从2015 年占中国数据量的 49%增长到 2025 年的 69%
处理能力快速增加:
腾讯云全球服务器数量 100w+,数据量 EB+;2020 年阿里云:在全国已建成 5 大超级数据中心,阿里云在全球 22 个地域部署了上百个数据中心,服务器的总规模数已经接近 200 万台。
某省疾控中心疫苗预约系统、全员核酸检测系统、健康码系统共 300 余台服务器,并为核酸检测系统快速扩容计算和存储资源。
软件需求爆发式增长:
软件发布频繁
(1)研发模式从瀑布开发演变为敏捷开发,原来 3 个月上一次新功能,现在两周一次,
而开发过程中我们也经常遇到需要修改需求,然后变更再发布的情况
(2)软件上线有问题需要快速回滚,对软件有着极强的版本管理和回滚诉求
软件需要共享
软件的研发人员、研发公司在设计、研发好一款软件的时候,如何方便的共享给他人,而又能快速的使用起来
环境搭建复杂,技术种类繁多
每个项目组使用的语言不一样,需要不同的环境,每个都得搞一套。每次都要从 yum开始一个个完成部署安装,每次都有各种奇怪的问题,运维成本很高
3.2 Docker 解决方案
云时代需要我们针对这些诉求有一套针对的解决方案
我们要处理海量的数据,如何处理呢?
购买大量的服务器,并研发对应软件
开发的需求需要频繁的变更上线,如何才能将修改的代码快速的分发到几百或者几千台服务器呢?如何共享软件呢?
搞一个中心仓库,让各个服务器去下载软件包,安装,所以 CentOS 搞了 yum 仓库,docker 设计了镜像仓库,docker hub 是公共的托管仓库
软件设计好以后,怎么快速安装启动,有问题回滚呢?
将 docker 需要的所有信息设计一套软件格式,把所有的依赖搞进去,并打上版本标签,这样不会换一个服务器各种问题,所以 Docker 设计了镜像
不同的开发环境怎么搭建呢,一会 java,一会 c++?
docker 设计了镜像来应对,镜像里面存放了需要运行的环境,就像我们的 iPhone 内置 ios,我们的华为 mate 50 内置鸿蒙一样,一条命令就可以完成某个环境的搭建
4、Docker 安装
这里主要讲在CentOS 上安装 Docker
Docker支持的操作系统
CentOS 7
CentOS 8 (stream)
CentOS 9 (stream)
Docker支持的CPU
ARM/X86_64
确认操作系统
确认CPU架构
如果安装了Docker,不嫌麻烦的,可以删掉,再安装一次
卸载旧版本
因为Docker在发展过程中,改过名,以前就叫Docker,现在叫Docker-engine,我把以前的版本称为旧版本,现在的称为历史版本
sudo yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrotate \docker-engine
卸载历史版本
#删除机器上的包
sudo yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin dockercompose-plugin docker-ce-rootless-extras#执行卸载,这下面的目录或文件都是存放的数据,也要删除
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo rm -rf /var/lib/containerd
sudo rm -rf /etc/docker/daemon.json
确认是否删除完成
使用命令docker,如果出现以下结果,则说明删除完成
配置仓库
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo#配置使用国内源,安装时才快
sed -i 's@//download.docker.com@//mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce@g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
安装最新版本
sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
启动docker
#配置加载
sudo systemctl daemon-reload
#启动服务
sudo systemctl start docker
#开启自启
sudo systemctl enable docker
#查看服务状态
sudo systemctl status docker
检查安装结果查看版本
docker version
也可以用以下命令,查看更详细的信息
docker info
执行 hello-world 可以看到 Hello from Docker,表明 docker 服务正常
Docker 镜像源修改
因为docker的镜像源是在国外的,所以平时拉去镜像时,速度比较慢,所以我们需要将镜像源改为国内,这样速度就会很快
在配置文件/etc/docker/daemon.json 中加入:
{"registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://hub-mirror.c.163.com","https://registry.docker-cn.com"]
}
加载配置
sudo systemctl daemon-reload
重新启动 docker:
sudo systemctl restart docker
参考:https://mirrors.ustc.edu.cn/help/dockerhub.html
重启完成后,通过docker info 产看是否配置成功
Docker 目录修改
Docker 默认的安装目录为/var/lib/docker,这里面会存放很多很多镜像,所以我们在安装的时候需要考虑这个目录的空间,有三种解决方案。
(1)将/var/lib/docker 挂载到一个大的磁盘,这种一般我们能控制挂载目录,像腾讯云这种云厂商在安装 K8s 的节点的时候提供了挂载选项,可以直接挂载这个目录过去
(2)安装之前挂载一个大的磁盘,然后创建一个软链接到/var/lib/docker,这样就自动安装到我们空间比较大的磁盘了
(3)安装了 docker,然后发现忘了配置这个目录,我们需要修改 docker 的配置文件
#假定我们磁盘的大的目录为 /data
mkdir /data/var/lib/docker -p
# 编辑配置文件
vim /etc/docker/daemon.json
# 输入下面的 json
{"data-root": "/data/var/lib/docker"
}
# 加载配置
sudo systemctl daemon-reload
# 重启 docker
sudo systemctl restart docker
#查看 docker 状态
sudo systemctl status docker
通过docker info 产看是否配置成功
如果需要卸载docker,也别忘了卸载这个目录下的数据
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