一、初识docker

1.1 什么是docker

Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目，于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源，主要项目代码在 GitHub 上进行维护。
Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现。
docker是linux容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是最流行的Linux容器解决方案。
docker的接口相当简单，用户可以方便的创建、销毁容器。
docker将应用程序与程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件就会生成一个虚拟容器。
程序运行在虚拟容器里，如同在真实物理机上运行一样，有了docker，就不用担心环境问题了。

1.2 docker用场景

web应用的自动化打包和发布
自动化测试和持续集成、发布
在服务型环境中部署和调整数据库或其他应用

1.3 为什么要用docker？

我们先看看很久很久以前，服务器是怎么部署应用的！

由于物理机的诸多问题，后来出现了虚拟机（主板支持虚拟技术：Hypervisor），在支持虚拟技术的电脑上安装VM虚拟机。

但是虚拟化也是有局限性的，每一个虚拟机都是一个完整的操作系统，要分配系统资源，虚拟机多道一定程度时，操作系统本身资源也就消耗殆尽，或者说必须扩容

服务器环境

第一代：服务器+ centos  
第二代：个人：服务器+windows+vmware workstation（学习版）+centos7     机器垃圾，只能安装10个以内的虚拟机 +  django应用

      服务器环境分为三个阶段        
      线上服务器(对客户提供服务)        
      即将上线服务器（测试环境）        
      本地测试代码环境（）
                            
      企业：服务器+vmware esxi（企业版虚拟化)+linux 
                                      +centos
                                      +redhat
                                      +suse
第三代:服务器 + opnstatck 云虚拟化
第四代：服务器 + vmware esxi +  docker + django应用 
我们个人学习 笔记本+vmware +centos+docker +django

二、docker与虚拟机

2.1 dicker和虚拟机区别

2.2 docker VS 传统虚拟机

特性	容器	虚拟机
启动	秒级	分钟级
硬盘使用	一般为 MB	一般为 GB
性能	接近原生	弱
系统支持量	单机支持上千个容器	一般几十个

三、环境配置的难题

3.1 应用场景

让开发人员最头疼的麻烦事之一就是环境配置了，每台计算机的环境都不相同，应该如何确保自己的程序换一台机器能运行起来呢？

用户必须确保的是：

操作系统的相同
各种平台库和组件的安装
例如python依赖包，环境变量等

如何一些低版本的依赖模块和当前环境不兼容，那就头疼了。。。。。

如果环境配置这么痛苦的话，换一台机器，就得重新配置一下，那么在安装软件的时候，带着原始环境一模一样的复制过来。

然而，开发和运维之间聊天一般是这样的

3.2 解决环境配置的方法

3.2.1 方案一：虚拟机

虚拟机也可以制作模板，基于模板创建虚拟机，保证环境问题一致

虚拟机（virtual machine）就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。

应用程序对此毫无感知，因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样，而对于底层系统来说，虚拟机就是一个普通文件，不需要了就删掉，对其他部分毫无影响。

虽然用户可以通过虚拟机还原软件的原始环境。但是，这个方案有几个缺点。

（1）资源占用多

虚拟机会独占一部分内存和硬盘空间。它运行的时候，其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序，真正使用的内存只有 1MB，虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。

（2）冗余步骤多

虚拟机是完整的操作系统，一些系统级别的操作步骤，往往无法跳过，比如用户登录。

（3）启动慢

启动操作系统需要多久，启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟，应用程序才能真正运行。

3.2.2 方案二 Linux容器

现在:自从用上docker容器后，可以实现开发、测试和生产环境的统一化和标准化。

镜像作为标准的交付件，可在开发、测试和生产环境上以容器来运行，最终实现三套环境上的应用以及运行所依赖内容的完全一致。

由于虚拟机的诸多问题，Linux发展出了另一种虚拟化技术：Linux容器（Linux Containers，缩写LXC）

Linux容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离。在正常进程的外面套了一个保护层，对于容器里面进程来说，它接触的资源都是虚拟的，从而实现和底层系统的隔离。

（1）启动快

容器里面的应用，直接就是底层系统的一个进程，而不是虚拟机内部的进程。所以，启动容器相当于启动本机的一个进程，而不是启动一个操作系统，速度就快很多。

（2）资源占用少

容器只占用需要的资源，不占用那些没有用到的资源；虚拟机由于是完整的操作系统，不可避免要占用所有资源。另外，多个容器可以共享资源，虚拟机都是独享资源。

（3）体积小

容器只要包含用到的组件即可，而虚拟机是整个操作系统的打包，所以容器文件比虚拟机文件要小很多。

总之，容器有点像轻量级的虚拟机，能够提供虚拟化的环境，但是成本开销小得多。

3.3 docker容器的优势

更高效的利用系统资源
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统 资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传 统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运 行更多数量的应用。

更快速的启动时间
传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而 Docker 容器应用，由于直接 运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启 动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。

一致的运行环境
开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环 境不一致，导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内 核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性，从而不会再出现 “这段代码 在我机器上没问题啊” 这类问题。

持续交付和部署
对开发和运维(DevOps)人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意 地方正常运行。
使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员 可以通过 Dockerfile 来进行镜像构建，并结合 持续集成(Continuous Integration) 系 统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 持续部署(Continuous Delivery/Deployment) 系统进行自动部署。而且使用 Dockerfile 使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环 境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。

更轻松的迁移
由于 Docker 确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在 很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运 行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一 个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。