容器技术的由来
Docker 简介
容器技术的由来
在了解到Docker之前，先聊聊虚拟化技术的历史。在最早的时候，我们想要在线上部署一个应用。我们需要先购买服务器，然后安装操作系统及各种依赖环境，最后进行应用的部署。
这种方式有几个问题：
- 部署应用上线应用过程时间非常长
- 购买服务器的花费不菲
- 物理服务器的资源容易浪费
- 迁移和扩展比较困难
因为有上面的问题，后来出现的虚拟化技术。 虚拟化技术就是在操作系统上多加了一个虚拟化层（Hypervisor），可以将物理机的CPU、内存、硬盘等资源进行虚拟化，再通过虚拟化出来的空间上安装操作系统，这就是我们通常说的虚拟机。比如，我们可以将一台32核CPU、64G内存、500G磁盘的物理机进行虚拟化，可以创建8台4核CPU、8G内存的虚拟机。这些机器提供给不同的应用去部署，如此极大提供了资源利用率。常见的虚拟化技术如VMWare，KVM，VirtualBox等。
虚拟化技术的优点：
- 提升IT效率
- 降低运维成本
- 更快地部署工作负责
- 提高应用性能
- 提高服务器可用性
- 消除服务器梳理剧增情况和复杂性
虚拟化技术发展至今已经非常强大了，那为什么还需要容器化技术呢？
到如今的虚拟机解决了基础设计计算、网络、存储这几个方面的弹性，可以非常方便的扩展出应用需要的资源。但是仍存在两个问题：
- 应用的扩展问题。拿双十一举例，应用在平常只需要10台机器，但是在双十一那天至少需要准备100台机器，就需要在非常短的时间快速完成的部署应用
- 环境迁移。 应用开发过程是包含了开发-测试-预发布-线上，整个流程中设计到多套环境的发布，开发人员维护开发环境、测试人员维护测试环境、运维负责着预发布和线上环境，如何确保每套环境的一致性，这需要投入大量的人力成本，且经常出现因环境差异导致的问题
在云计算的时代，通常通过自动化脚本的方式去解决上面的问题，但是环境差异，导致脚本维护要投入额外的人力。亦或有的团队使用虚拟化镜像，但是镜像大且启动慢，没法满足时效性的要求。
于是，我们考虑是否存在一种更加轻量化的虚拟化技术，更容易迁移和扩展应用层业务。
集装箱 ——全球物流系统中一个非常重要的发明
在集装箱出现之前，货物是从工厂生产后装箱，然后一箱箱搬到卡车上，然后一箱箱卸下来，一箱箱送上火车，运送到码头附近的火车站，再一箱箱卸下来，拉上货轮，....
这个在集装箱出现之后有了变化，只需要在运输之前一次性封装好到集装箱里面，之后的集装箱直接放到卡车、火车、货轮上，而且集装箱是统一标准的，自然容易机械化，因此集装箱的革命，节省了大量的资源、物流成本大大降低。
正式借鉴了集装箱的解决方案，就有人提出了类似集装箱的方式封装应用以及它的运行环境，将应用和环境打包成一个轻量化、可移植、自包含的容器。
到现在，容器技术有非常多种，docker只是其中一种，但docker的流行度较高。而实现这种类似集装箱的封装技术，实际依赖两种技术，一种是Namespace，实现了在不同命名空间下的应用可以独立的网络、用户空间、进程号等；另一种是CGroup，实现对容器内cpu、内存等资源的隔离，避免单个容器出错，影响所有系统资源。
容器化技术的优势：
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更高效的系统资源利用率。
相比虚拟化技术，不需要额外的hypervisor层，会有更高的性能和效率。单台高配物理机可以跑上千个docker容器。
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启动非常快，秒级时间
这是由于直接运行于宿主机内核，需要启动完成的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间
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一致的运行环境
容器的镜像封装应用和应用依赖的环境，确保了应用运行环境的一致性，避免了开发环境、测试环境、生产环境不一致的问题
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持续交付和部署
一次创建和配置之后，可以在任意地方运行。测试人员可以将容器与持续集成系统结合，在pipeline中自动化的完成集成测试，同时运维人员可以通过持续部署系统对应用自动完成部署。
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更易于迁移
如何你现在运行在哪里，都可以轻松迁移到物理机、虚拟机、公有云、私有云中，且不需要担心运行环境变化导致应用无法运行的问题
局限性：
- 容器隔离性问题，也可以是安全性问题，只要是由于共用内核和Namespace实现隔离的限制
- 容器里面不存放数据，容器中的数据会随容器消失而消失，特别是对有状态的应用需要做数据的持久化设置
- 容器的粒度更细，管理复杂度更大，在生产环境管理大量的容器带来了更大的挑战，有赖于K8S、Swarm等容器编排
