Docker简介与简单使用


前一段花了一段时间研究Log4j2的源码,现在这个项目基本也告一段落,也算是度过了初入职场这一个阶段。之前在18年总结时说过19年自己要学会C++,所以接下来一段时间,会用一些文章和大家分享下自己学习C++过程中的新的,不过在正式写关于C++内容前,想先介绍一下Docker,因为有了这个利器,自己搞个小开发环境会变得十分简单。而且在云化的时代,如果连Docker都没用过甚至没听说过的话确实有点说不过去。所以我愿意单独拉出一篇文简单介绍一下Docker的使用,后面的C++开发环境也会直接使用Docker进行部署。本文主要分为3部分,什么是Docker,为什么用Docker以及Docker的基本使用方法。闲言少叙,直奔主题~

什么是Docker

至于给Docker的定义,我觉得还是直接引用runoob上面的吧,Docker是一个用Go语言开发的一个开源容器引擎,Docker 可以让开发者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,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似iPhone的App),更重要的是容器性能开销极低。

Docker作为虚拟化分支的一项重要的革新,有必要将Docker和其他虚拟化技术进行一下比较。下面是介绍虚拟化过程中最常见的一张图,它描述了计算机从软到硬的一个层次关系。
1.png

这个图看似简单,其实它很清晰的描述了计算机资源的一种层次关系。最底层是基础设施层,基本都是硬件方面的构成,如CPU,内存,磁盘,这些支撑了计算机的基本运行,如果没有这些硬件,计算机也就不存在了。在硬件层上运行了格式的操作系统,他能够根据合理的将硬件资源合理的分配给上面的应用,并保证他们有条不紊的运行。在系统上自带一些系统的lib和可执行命令,这些可执行命令就是我们常用的Linux命令(cd,cat,ls….太多了),Lib则包含了一些基本程序库,供我们自己编写的各种程序调用。最上面就是我们开发的各种Application了。

Docker与虚拟机

说完了基本的分层关系,下面就需要重点介绍两种比较重要的虚拟化技术,虚拟机和Docker,虽然感觉区别被讲烂了不过为了介绍的完整性还是简单提一句,还请大家耐心看完。

Hypervisor与虚拟机

从本质上看,虚拟机和Docker属于在不同层次上的虚拟,虚拟机则是虚拟到操作系统层次的,如下图所示。
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在宿主机的操作系统中,抽象出了一个Hypervisor的概念,因为自己并没有涉猎过这个领域,所以扒一些现成的资料给我自己扫扫盲。

首先是Hypervisor的定义,根据wiki上讲,Hypervisor或者Virtual Machine Monitor(VMM)是创造并且运行虚拟机的软件、固件、或者硬件,通俗的讲,hypervisor是一种将操作系统和硬件分离的一种方式,使得宿主机的硬件上能够同时运行多个虚拟机。

Hypervisor具有如下的优点
  • 提高主机硬件的使用率
  • 虚拟机移动性较强
  • 资源的隔离性,某台虚拟机的宕机不影响其他虚拟机的使用
  • 易保护,易恢复


Hypervisor种类:
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如上面两张图所示,Hypervisor分为两类,一类是直接部署在硬件层面上(bare-metal hypervisors),另一类则是部署在宿主机的操作系统上,算是一种软件(hosted hypervisors)。两种方式的特点与典型系统如下:

  • bare-metal hypervisors 特点
    • 需要硬件支持
    • 虚拟机monitor作为主操作系统
    • 运行效率高

  • 典型系统
    • VMware5.5+
    • Xen3.0+
    • KVM

  • hosted hypervisors 特点
    • 虚拟机监视器作为应用程序运行在主操作系统环境内
    • 效率较低

  • 典型系统
    • Virtual Box
    • early VMware5.5
    • early Xen3.0


Docker

与虚拟机不同,Docker是通过软件层的虚拟化实现了更加轻量级的虚拟化,其架构图如下:
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初步看来,Docker所在的层级与虚拟机所在的层次相同,都是在宿主机的操作系统上部署,但是Docker完全是软件,不需要硬件进行支持,它利用的是操作系统自带的资源隔离机制对硬件资源进行隔离,例如Win中的Hyper-v,Linux中的cgroup等,由Docker的后端程序Docker Engine调用这些接口完成资源隔离。Docker在创建容器时并不运行完整的操作系统,使用的资源更少,部署,启动更快。但提供的隔离粒度不足,所以Docker更加适合单个用户使用,而虚拟机则更适合在多个用户混合的多租户类型的场景中执行。

为什么用Docker

其实这个问题我在介绍虚拟机与Docker的区别时已经提到,Docker由于其使用了更加轻量级的隔离机制,不论是在部署,启动恢复上均比虚拟机要快上数个数量级,因此,如果是个人用户想要快速构建某个特定的环境,比如想要测试某个代码在linux的运行情况,而使用的是mac系统或win系统,或者练习搭建环境等,通过Docker可以快速满足需求。

Docker简单使用方法

Docker架构

介绍使用方法前,先明确Docker中的几个基本组件以及这些组件的交互关系。
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  • 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
  • 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。Docker Hub提供了庞大的镜像集合供使用。
  • Docker Machine:Docker Machine是一个简化Docker安装的命令行工具,通过一个简单的命令行即可在相应的平台上安装Docker,比如VirtualBox、 Digital Ocean、Microsoft Azure


终于到了实战环节,在这一小节里面,我们通过两个具体案例介绍Docker的简单使用方法,首先是Docker的Hello World,另一个则是按照Docker官方文档部署一个Flask后端服务。

安装Docker

Mac && Windows:直接下载安装文件进行安装

Linux:
yum install -y epel-release ##安装仓库
yum install docker-io ##安装Docker
chkconfig docker on  ## 加入开机自动启动
service docker start ## 启动Docker

Docker Hello World

这个案例非常简单,只有一个命令:
docker run hello-world

如果看到下图中的结果则说明成功。
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Docker复杂使用

这个应用主要是一个Python的Web服务,该服务用于统计用户访问量,用户访问量存储在Redis中。下面正式开始部署。

首先先写一个Flask的Python程序,主要的统计逻辑和前端展示都由这个文件提供,代码如下:
from flask import Flask
from redis import Redis, RedisError
import os
import socket

# Connect to Redis
redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)## 连接redis

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
try:
    visits = redis.incr("counter") ##获取计数器当前值并将其+1
except RedisError:
    visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"

html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \
       "<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \
       "<b>Visits:</b> {visits}"
return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits) ##网页渲染

if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=80) ## 服务的设置为80端口

然后编写Python需要的依赖文件requirements.txt。
Redis
Flask

最后写出Docker的部署文件Dockerfile:
# 将官方 Python 运行时用作父镜像
FROM python:2.7-slim
# 将工作目录设置为 /app
WORKDIR /app
# 将当前目录内容复制到位于 /app 中的容器中
ADD . /app
# 安装 requirements.txt 中指定的任何所需软件包
RUN pip install -r requirements.txt
# 使端口 80 可供此容器外的环境使用
EXPOSE 80
# 定义环境变量
ENV NAME World
# 在容器启动时运行 app.py
CMD ["python", "app.py"]

最后的目录结构如下:
7.png

完成之后开始构建,首先build镜像:
docker build -t bryantchangflasktest .

其中 -t 的作用是指定镜像的名字。

完成构建后,结果如下:
8.png

使用docker images查看已经构建的镜像:
9.png

完成构建后,接下来开始运行:
docker run -p 4001:80 bryantchangflasktest  ##将4001端口映射到80端口

运行结果:
10.png

可以看到因为没有配置Redis所以这里面的异常是我们预期内的,为了做后面的配置方便,我们将镜像上传到公共镜像,命令如下:
docker build -t bryantchangxy/bryantchangflasktest .
docker push bryantchangxy/bryantchangflasktest:latest

涉及的一些常见命令:
docker build -t friendlyname .# 使用此目录的 Dockerfile 创建镜像
docker run -p 4001:80 friendlyname  # 运行端口 4001 到 80 的“友好名称”映射
docker run -d -p 4001:80 friendlyname         # 内容相同,但在分离模式下
docker ps                                 # 查看所有正在运行的容器的列表
docker stop <hash>                     # 平稳地停止指定的容器
docker ps -a           # 查看所有容器的列表,甚至包含未运行的容器
docker kill <hash>                   # 强制关闭指定的容器
docker rm <hash>              # 从此机器中删除指定的容器
docker rm $(docker ps -a -q)           # 从此机器中删除所有容器
docker images -a                               # 显示此机器上的所有镜像
docker rmi <imagename>            # 从此机器中删除指定的镜像
docker rmi $(docker images -q)             # 从此机器中删除所有镜像
docker login             # 使用您的 Docker 凭证登录此 CLI 会话
docker tag <image> username/repository:tag  # 标记 <image> 以上传到镜像库
docker push username/repository:tag            # 将已标记的镜像上传到镜像库
docker run username/repository:tag    
docker stack ls              # 列出此 Docker 主机上所有正在运行的应用
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # 运行指定的 Compose 文件
docker stack services <appname>       # 列出与应用关联的服务
docker stack ps <appname>   # 列出与应用关联的正在运行的容器
docker stack rm <appname>                             # 清除应用


注意,下面我不再继续沿用那篇文档里面的内容,我直接将Flask和Redis集成,并使用Docker Compose部署,部署文件为docker-compose.yml,内容如下:
web:
build: .
command: python app.py
ports:
- "4001:80"
volumes:
- .:/app
links:
- redis
redis:
image: microbox/redis

最后部署镜像,命令如下:
docker-compose up -d

完成后,输入localhost:4001,终于看到了最终的结果:
11.png

对于Docker Compose的使用,参见博客《Docker Compose详解》。

原文链接:Docker简介与简单使用

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