周星驰说：“做人如果没有理想，跟咸鱼有什么区别？”
我想对广大测试猿说：“咸鱼还能躺在沙发上葛优躺晒晒太阳吹吹风，测试猿们整日高压工作，早已身心疲惫，可能真的连条咸鱼都不如。”
作为测试猿，每天需要面对不计其数的情况：各种不同的操作系统、软件的各种版本，各种系统配置；
作为测试猿，没有虚拟化的痛苦：准备十几台甚至更多的物理机，无论从空间还是人力、物力上都难以让人接受；
作为测试猿，和开发人员的矛盾也不断激化和加深：因为测试环境和开发环境的差异化导致BUG无法重现，嘴炮不断升级。
作为一条过来之“咸鱼”，现在的我已脱离苦海，这套《咸鱼翻身秘诀》就友情送给大家了，小伙伴们有福了！
火到咸鱼都忍不住要去学的是什么？
Docker是也！
What？何为Docker？
简单得来说，Docker是一个由GO语言写的程序运行的“容器”(Linux containers， LXCs); 目前云服务的基石是操作系统级别的隔离，在同一台物理服务器上虚拟出多个主机。Docker则实现了一种应用程序级别的隔离; 它改变我们基本的开发、操作单元，由直接操作虚拟主机(VM),转换到操作程序运行的“容器”上来。”Docker”的英文本意是码头工人，也就是搬运工，这种搬运工搬运的是集装箱（Container），集装箱里面装的可不是商品货物，而是任意类型的App（应用），Docker把App（叫Payload）装在Container内，通过Linux Container技术的包装将App变成一种标准化的、可移植的、自管理的组件，这种组件可以在你的latop上开发、调试、运行，最终非常方便和一致地运行在production环境下。
那么Docker有什么用呢？对于运维来说，Docker提供了一种可移植的标准化部署过程，使得规模化、自动化、异构化的部署成为可能甚至是轻松简单的事情；而对于开发者来说，Docker提供了一种开发环境的管理方法，包括映像、构建、共享等功能，而后者是本文的主题。
专业用语，用浅显易懂的例子说明就是：Costa的玻璃杯和星爸爸的马克杯都是装咖啡的容器，所以，Docker就是一个用来装应用的容器。它将原先不固定差异化的内容，按照既定的标准来发布。这对整个产品的交付周期来说是一次划时代的革命。砂锅馄饨的故事更是将容器的使用推上了更高阶段，同一个容器，贯穿开发测试生产和交付四个环节，带来的不仅仅是便利，也提升了产品质量，加速了迭代速度，减少了产品风险，还降低成本。
为什么Docker这么火
大数据背景下，Docker这么火爆是有其根本原因的，下面我们就来分析下Docker的优势。
优势：
快
运行时的性能可以获取极大提升(经典的案例是提升97%)
管理操作(启动，停止，开始，重启等等) 都是以秒或毫秒为单位的。
敏捷
像虚拟机一样敏捷，而且会更便宜，在bare metal(裸机)上布署像点个按钮一样简单。
灵活
将应用和系统“容器化”，不添加额外的操作系统，
轻量
你会拥有足够的“操作系统”，仅需添加或减小镜像即可。在一台服务器上可以布署100~1000个Containers容器。
便宜
开源的，免费的，低成本的。由现代Linux内核支持并驱动。注* 轻量的Container必定可以在一个物理机上开启更多“容器”，注定比VMs要便宜。
生态系统
正在越来越受欢迎，只需要看一看Google的趋势就知道了，docker or LXC，还有不计其数的社区和第三方应用。
云支持
不计其数的云服务提供创建和管理Linux容器框架。
测试猿如何摆脱“咸鱼”宿命
目前，Docker这种新的容器技术可谓热得发烫，有了它，人们就有可能让数量多得多的应用程序在同样的旧服务器上运行；有了它，人们也很容易封装和交付程序。
作为大数据时代背景下的测试人员，不管从事的是大数据、云计算还是自动化测试，对Docker的需求比开发和运维都来的强烈。
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