经常写程序的同学们往往会遇到这样一些痛点：代码更新发布、部署效率实在是低下，环境的一致性也难以保证，明明在开发环境里能运行的代码，换了一台机器怎么就跑不通了？
云计算时代，还在用传统方式部署代码，怎么好意思说自己是9102年的工程师？实在是不能忍！今天，你虾就给大家安利一下被誉为“云计算时代的颠覆性技术”——Docker
什么是Docker?
Docker 是一个基于 Go 语言，并遵从 Apache2.0 协议开源的应用容器引擎。
它是一种容器级的虚拟化技术， 开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，并发布到任何流行的 Linux 机器上，无需担心环境的问题。
docker
Docker 和 VM，傻傻分不清楚
前面我们提到，Docker 是一种基于虚拟化的技术，谈到虚拟化就不得不说 VM（Virtual Machine 虚拟机），既然都是基于虚拟化，Docker 和 VM 又有什么差别呢，别急，咱们慢慢来聊这个问题。
我们先来看右侧 VM 的架构图，在 Infrastucture（可以理解为底层硬件）之上，有一层 Hypervisor，它是一种运行在物理服务器和操作系统之间的中间层，可以允许多个操作系统和应用共享底层硬件。虚拟机在主操作系统之上运行多个不同的子操作系统，并通过 Hypervisor 调用底层的硬件。
假设你需要运行3种相互隔离的应用，那你得创建3台虚拟机，这也就意味着在 Hypervisor 之上会运行着3个子操作系统，这样会产生特别大的资源开销。
(P.S 其实图中 Hypervisor 之上应该还有一层 Host Operating System)
Docker VS 虚拟机
而 Docker 就显得十分轻便了，它的守护进程（Docker Daemon）取代了 Hypervisor，直接运行在操作系统之上，应用的源代码与它的依赖都打包在Docker镜像 (image) 中，Docker 引擎通过镜像去创建容器(container)。不同的应用运行在不同的容器中，它们之间是相互隔离的。
并且，Docker 守护进程可以直接与操作系统进行通信，为各个 Docker 容器分配资源，由于没有臃肿的从操作系统，虚拟机启动需要数分钟，而 Docker 容器可以在数毫秒内启动，效率提升明显，且节省了大量的磁盘空间以及其他系统资源。
说了这么多，你是不是认为 Docker 完全可以吊打虚拟机了呢，其实不是。俗话说术业有专攻，相比 Docker，虚拟机更擅长彻底隔离整个运行环境，最常见的就是云厂商通过VM的方式来隔离不同的用户；而 Docker 通常用于隔离不同的应用。
如何使用Docker
Docker的安装（以CentOS 7 为例）
#安装一些必要的系统工具：
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
#更新系统内核以及yum缓存
yum update
yum makecache fast
#安装Docker并启动
yum -y install docker-ce
systemctl start docker
#测试Docker是否安装成功
docker run hello-world
如果屏幕出现了 Hello from Docker ，恭喜你，安装这一步就已经大功告成了
Docker的相关概念
在进一步学习 Docker 之前，我们需要科普一些 Docker 的相关概念，这样在下面的学习中，你才会有一种事半功倍的 feeling
| Key | Value |
|---|---|
| Docker镜像（Images) | Docker 镜像是用于创建 Docker 容器的模板 |
| Docker容器 (Container) | Docker通过镜像创建出容器，用于运行一组独立的应用 |
| Docker仓库 (Registry) | 用于保存镜像的代码仓库 |
通常，我们会从Docker仓库中下载对应的镜像，并通过镜像创建出运行应用的容器
Docker实例
多说无益，下面我们将通过两个比较典型的实例，将相关的知识点串联起来，来学习如何使用Docker
使用Docker安装Python
刚刚我们说过，想使用Docker容器，第一步是从仓库中下载相应的镜像，这就引出了我们教程中的第一条命令
docker search
作用：从镜像仓库中查找指定镜像
语法：docker search [OPTIONS] TERM
示例：docker search python
详解：从仓库中寻找Python相关的镜像
[root@FUCC ~]# docker search python
INDEX NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
docker.io docker.io/python Python is an interpreted, interactive, obj... 4356 [OK]
docker.io docker.io/django Django is a free web application framework... 856 [OK]
docker.io docker.io/pypy PyPy is a fast, compliant alternative impl... 196 [OK]
docker.io docker.io/kaggle/python Docker image for Python scripts run on Kaggle 125 [OK]
docker.io docker.io/arm32v7/python Python is an interpreted, interactive, obj... 38
docker.io docker.io/centos/python-35-centos7 Platform for building and running Python 3... 36
在这里我们直接选择官方的镜像，标签（版本）为3.7
docker pull
作用：从镜像仓库中拉取或者更新指定镜像
语法：docker pull [OPTIONS] NAME:TAG
示例：docker pull python:3.7
详解：从仓库中下载标签为3.7的 Python镜像
[root@FUCC ~]# docker pull python:3.7
Trying to pull repository docker.io/library/python ...
3.7: Pulling from docker.io/library/python
5ae19949497e: Downloading [=============> ] 13.72 MB/50.38 MB
ed3d96a2798e: Download complete
f12136850781: Downloading [============================================> ] 8.789 MB/9.978 MB
1a9ad5d5550b: Downloading [==> ] 2.628 MB/51.77 MB
6f18049a0455: Waiting
ce39fa9d79d1: Waiting
Digest: sha256:d8718f4c8f28360c88d2d8b53681edb3c95e6a7bacedabd32eb5b1d120a75dc5
Status: Downloaded newer image for docker.io/python:3.7
此时，Docker便已经帮我们从仓库中下载指定的镜像了，下载完成后，可以使用下面这条命令来查看本地已经存在的Docker镜像
docker images
作用：列出本地镜像
语法：docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]
示例：docker images
详解：查看本地所有的docker镜像
[root@FUCC ~]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
docker.io/python 3.7 42d620af35be 6 days ago 918 MB
docker.io/rabbitmq 3-management 7aae48fa6ef6 7 days ago 179 MB
docker.io/golang latest f50db16df5da 9 days ago 774 MB
可以看到，此时本地已经存在了python3.7的镜像，事不宜迟，我们就用这个镜像来创建一个容器吧，Let's go !
docker run
在创建容器之前，我们先简单聊一下ID的概念，在Docker中，我们通常使用ID来作为一个镜像或者容器的唯一标识，一般以"命令 + ID"的方式对一个镜像或者容器进行操作，如上面这段代码，我们可以看到python3.7这个镜像的ID为42d620af35be
作用：创建一个新的容器
语法：docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
为了测试我们的python环境是否安装完成，我们先在本地新建一个 hello.py 的文件
##!/usr/bin/python
import sys
print("Hello, Docker!")
print(sys.version) #输出Python版本号
以我的环境为例，我把这段代码保存在了本地的 /root/code/python 目录下
接下来，我们就使用 docker 中的 python 环境去运行这段代码吧
[root@FUCC python]# docker run -v $PWD:/usr/src/code -w /usr/src/code python:3.7 python hello.py
Hello,Docker!
3.7.4 (default, Jul 13 2019, 14:04:11)
[GCC 8.3.0]
乍一看，这么长的一段命令着实有点吓人，别慌，待我来把命令拆解开细细讲给你听
docker run： 用于创建一个容器，这段我们刚刚聊过，pass
-v $PWD:/usr/src/code： 用于挂载本地的目录到docker容器中,以这条命令为例，它将执行这段命令所在的目录，挂载到了容器中的 /usr/src/code 目录下，冒号前面是本地路径，后面为对应的容器中的目录，你也可以不用PWD，直接用绝对路径的写法
-w /usr/src/code： -w用于指定容器的工作目录，在上一步中，我们将本地存放python代码的目录挂载到了容器中的 /usr/src/code 目录，所以我们将这个目录设置为容器的工作目录
python:3.7：指定镜像，你也可以用Image ID 来替换这里的镜像名称
python hello.py：这里应该就不用我多说了，这是在容器中执行的命令
看到这里，我给你布置一道思考题，假设我在本地的 /root/data/ 目录中存放了一个 hello.go 的代码文件，想要使用Image ID 为 f50db16df5da 的golang 容器运行这段代码，命令应该怎么写呢，欢迎在评论区留言
(P.S 运行go语言代码的命令为 go run FILENAME)
使用Docker安装MariaDB
从Docker仓库中搜索并下载MariaDB镜像的过程相信你已经能无师自通了，这里我们主要是聊启动的过程。
相信你已经知道，类似于数据库这类的服务，需要在本地开启相对应的端口，那么在Docker中应该如何实现呢，还记得在刚刚的Python案例中，我们将存放代码的本地目录和容器中的目录做了一个映射吗，同样的，端口也可以有这种操作
[root@FUCC python]# docker run -d -v /data/mysql/:/var/lib/mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --restart unless-stopped 3a2ef06682ac
-d：将容器在后台运行
-p 3306:3306：将容器中3306的端口映射到主机的3306端口
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：初始化root的密码为123456
--restart unless-stopped： 设置当容器意外停止时自动重启
3a2ef06682ac：创建容器的Image ID
这时我们可以验证一下数据库服务是否启动
docker ps
作用：列出容器
语法：docker ps [OPTIONS]
[root@FUCC ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
107b52416c13 3a2ef06682ac "docker-entrypoint..." 5 minutes ago Up 5 minutes 0.0.0.0:3306->3306/tcp quizzical_mcnulty
接下来，我们进入容器内部看一看
docker exec
作用：在运行的容器中执行命令
语法：docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]
示例：docke exec -it 107b52416c13 bash
详解：进入ID为107b52416c13的容器中执行bash命令
进入容器中，我们和平时操作Linux没什么两样，使用之前创建好的账户进入MariaDB，成功！
[root@FUCC ~]# docker exec -it 107b52416c13 bash
root@107b52416c13:/# mysql -u root -p123456
Welcome to the MariaDB monitor. Commands end with ; or \g.
Your MariaDB connection id is 11
Server version: 10.4.6-MariaDB-1:10.4.6+maria~bionic mariadb.org binary distribution
Copyright (c) 2000, 2018, Oracle, MariaDB Corporation Ab and others.
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.
MariaDB [(none)]>
讲到这里，相信你对Docker已经有了一些简单的认识，但这些都只是沧海一粟，单靠这篇文章是绝对讲不完的（你标题不是说入门看这一篇就够了吗），在下一篇文章里（如果有的话），咱们再好好聊一聊进阶的内容，Bye~
网友评论