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前言

通过本文掌握Docker 技术体系，有兴趣的看看。本文由本书作者@王嘉涛分享。

图书介绍从这开始~~

提起 Docker，很多软件工程师都会认为那是运维工程师需要掌握的技能。殊不知互联网日益内卷，极限环境下如何脱颖而出——成为佼佼者，这才是值得思考的问题。因此，我们不要局限在特定领域的“一亩三分地”，掌握“应用全生命周期”的各个环节，才是万全之策。当“领域深耕+边界扩宽”逐渐成为一种趋势，T 型人才将会立于不败之地，这就是所谓的底层逻辑。

而 Docker 技术就是这样一种神奇的存在：懂，万物皆可容器化；不懂，则重复“搬砖”，繁忙而不自知。

因此，作为软件工程师，不妨提高自身壁垒，储备一些 Docker 技术知识体系以备不时之需。

值得关注的是，Docker 一词的“谷歌趋势”稳定在 75 分以上（热度最高的字词得 100 分），可以看出来近一年 Docker 技术的热度“有增无减”。

本文将围绕以下三点展开：

• Docker 能做什么 

• Docker 技术体系

• Docker 架构

• Docker 周边生态

• 理论实践相结合

• 如何快速掌握

• Docker 学习体系

• 书籍推荐

• 其他

言归正传，开篇我们先来讲一讲 Docker 技术体系，“扩宽边界”从场景出发。

Docker 能做什么

开始之前，先来盘一下日常的开发中什么情况会接触到 Docker 技术。

固化配置，提高效率

Docker 提供了一个通用配置文件。在初次配置成功后，研发人员可以将配置文件固化，之后碰到相同的配置需求，直接复制即可使用。

随着应用逐渐增多，研发人员只需维护好与之对应的 Docker 配置文件即可，而这个配置文件则存储了Docker 运行、启动、部署的命令。

自动化CI/CD流程

Docker 提供了一组应用打包构建、传输及部署的方法，以便于用户能够轻而易举地在容器内运行任何应用。Docker 还提供了跨越这些异构环境以满足一致性的微环境——从开发到部署、再到流畅发布。

以上这些只是Docker的基本能力，除此之外，它最强大的地方是：可以和Jenkins、GitLab 等串联起来，融入项目开发的CI/CD（持续集成与持续发布）流程中，让一键部署成为可能。

DevOps节点运行能力

在传统软件开发过程中，开发和运维是两个极其割裂的环节。对于互联网公司而言，其业务高速发展，需要通过“小步快跑”的方式进行敏捷开发，以此来满足用户差异化的需求、应对竞争对手的产品策略。因此，在极端情况下，如：每周发布多次甚至每天发布多次的场景，高效的团队协作就显得尤为重要。

DevOps 在这种场景下应运而生，它打破了开发人员和运维人员之间的壁垒，通过“节点服务”组成工作流，串联项目完整生命周期，涵盖了研发、构建、测试、发布、监控及反馈等流程，从而促进了软件的一致性和标准化。

标准的“节点服务”依赖一些隔离的执行环境：既要快速启停、又要服务稳定执行、还要支持高并发调度，这一切都可以通过 Docker 来轻松实现。

自动化测试

测试人员每天都需要完成大量的测试任务，手动执行测试会耗费大量的时间，这时可以考虑使用 Docker 进行自动化改造。自动化的成本是首次自动化程序的编写和维护，而收益则是解放人力、提高生产力。

测试人员在进行一些功能测试、性能测试以及UI测试时，需要快速搭建不同的运行环境、掌握Docker技术，可以让测试人员如虎添翼。

应用隔离

读者或许会疑惑，为什么需要应用隔离？例如，服务器上混部了两个服务：

• Node服务，用来启动Web服务；

• Java服务，用来提供前后端分离的API接口。

可能出现这种情况——两个服务争夺服务器的CPU资源，无论哪一方失败都将造成灾难。如下图所示，服务器的CPU资源已经被Java服务占满。

在资源有限的前提下，同一时间无法同时满足多个进程的过度使用。当然，在这种场景下可以通过独立部署、为虚拟机设定资源优先级等方案解决。

但在 Docker中，这些完全没有必要担心，因为Docker提供了进程级的隔离，可以更加精细地设置CPU和内存的使用率，进而更好地利用服务器的资源。

动态扩容/缩容

在企业中，如果存在大促或流量不均的场景，则服务器的自动扩容/缩容就会很关键。

在流量低谷时进行自动缩容，可以大幅度减少服务器成本。

在峰值来临时，通过服务器性能嗅探，可以预测到瓶颈即将来临，自动触发服务器扩容操作，从而保证服务器稳定运行。

这一切在传统的虚拟机中显得十分笨重，而在Docker中却非常灵活并且高效，因为，每个容器都可作为单独的进程运行，并且可以共享底层操作系统的系统资源。这样可以提高容器的启动和停止效率，扩容也就毫不费力了。

节省成本，一体化管理

节省成本也是很多企业使用Docker的原因之一。传统企业一般会使用虚拟机，虚拟机虽然可以隔离出很多“子系统”，但占用的空间更大，启动更慢。

Docker技术不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟出一个小规模的环境，与“沙箱”类似。

此外，虚拟机一般要占用很大的存储空间（可以达到数十GB）；而容器只需要占用很小的存储空间（最小的仅为几KB），这样就能节省出更多的服务器资源，从根本上节省成本。

可以看出，Docker已经渗透到了日常开发的方方面面。那么究竟Docker的技术体系有多大，不妨一起来探究下。

Docker技术体系

Docker架构

我们先从Docker技术体系展开，如下图：

简单说明下，架构主要包含这些部分：

Docker Client：开发者可以在命令行中使用Docker相关执行与Docker守护进程进行交互，从而管理诸如Image（镜像）、Container（容器）、Network（网络）和Data Volumes（数据卷）等实体。 

Docker Server：

• Daemon：通过 Libcontainer、LXC 等容器管理工具来接收 Client 端的指令完成容器管理操作；

• Containerd：Docker 引擎中的 Containerd 组件确保了 Docker 镜像能够以正确的 OCI Bundle 的格式传递给 Runc；

• Runc：实质上是一个轻量级的、针对 Libcontainer 进行了包装的命令行交互工具，可以理解为一个独立的容器运行时工具。作用只有一个——创建容器。

Docker Driver：

• Execdrive：存储了容器定义的配置信息了，Libcontainer 拿到这些配置信息后，将会调用底层的 Namespace 和 Cgroup 等技术来完成容器的创建和管理；

• Graphdriver：主要负责对容器镜像的管理。

Linux Kernel：

• Chroot：即 change root directory (主要用来更改 root 目录)。在 Linux 系统中，系统默认的目录结构都是以 /，即以根 (root) 开始的。而在使用 Chroot 之后，系统的目录结构将以指定的位置作为 / 位置；

• Namespace：是 Linux 内核用来隔离内核资源的方式，目的就是实现轻量级虚拟化(容器)服务，为 Docker 等容器技术提供了基础条件；

• Cgroup：是 Linux 内核提供的一种可以限制单个进程或者多个进程所使用资源的机制，可以对 CPU、内存等资源实现精细化的控制，Docker 就使用了 Cgroup提供的资源限制能力来完成 CPU，内存等部分的资源控制；

• Network：为 Docker 容器提供多种网络解决方案；

• Capability：Linux 引入了 Capabilities 机制对 root 权限进行细粒度的控制，实现按需授权，从而减小系统的安全攻击面； 

• Seccomp：即安全计算模式，可以使用它来限制容器内可用的操作。seccomp()系统调用在调用进程的seccomp状态下运行。Docker 中使用此功能来限制应用程序的访问；

• Filesystem：UnionFS 通过 Linux Filesystem 为容器提供高效的管理能力。Docker 的镜像就采用了 UnionFS 技术，从而实现了分层的镜像。

Docker 周边生态

如果需要搭建“企业级容器化标准”，那么一定要对 Docker 周边生态有足够的了解，不妨一起从下图中感受整个技术体系。

从生态图中我们看到，Docker涉及到很多工具或平台。

但万变不离其宗，“企业容器化标准”可以归纳以下几方面：

• 服务发现：Etcd、ZooKeeper、Consul、Eureka

• 负载均衡：Nginx、F5、LVS

• 网络选型：Flannel、Calico、Weave、自研

• 存储系统：PV/PVC声明文件、StorageClass动态供给

• 部署发布：Jenkins、GitLab、Registry

• 服务监控：Zabbix、Nagios、cAdvisor、Prometheus

• 日志管理：两种模式Daemonset集中式、Sidecar自定义，ELK

• 链路追踪：Pinpoint、Jaeger 、SkyWalking、Zipkin

• 容器编排：Swarm、Kubernetes、Mesos

• 数据存储：Redis、MySQL、MongoDB

• 弹性部署：手动扩容、自动扩容、定时扩容

• 集群可靠性：集群预留、资源预留、集群组件（API Server、Etcd集群方案、kube-scheduler与controller-manager）

理论实践相结合

基于上述理论，我们来看一个实际场景：

对上述流程图简单解释一下：

• 通过 Docker 对代码进行容器化处理；

• 通过 Gitlab 托管代码；

• Jenkins 监听 Gitlab 下的代码，触发自动构建，并执行 Kustomize 文件；

• Kustomize 通过配置文件，设置了 Istio 的配置（染色识别、流量分发），并启动 K8s 部署应用；

• 最终我们通过 Rancher 来对多容器进行界面化管理；

• 打开浏览器进行访问。 

架构图如下：

看到这里，相信读者也猜到了，我们实现了一个“多容器化部署”的案例。它有什么意义呢？

首先，当然是环境隔离了，研发每人一个容器开发，互不干扰；

其次，我们可以做很多小流量、灰度发布等事情；

最后，低成本隔离，自动化部署，一站式的流程体验；

Docker 技术体系相当庞大，这也就导致了很多新人望而生畏。因此，我整理了一套Docker学习体系，为读者快速掌握提供帮助。

如何快速掌握

Docker 学习体系

市场上不乏 Docker 技术相关的书籍，或围绕官方基础文档缺乏新意，或直入源码让新人望而却步。鲜有既满足读者入门需要，又结合企业实际案例的佳作。

《Docker实战派：容器入门七步法》正是看到了这一点，另辟蹊径，从读者角度出发，首次提出了“七步法”的概念。 

何谓“七步法”？七是人们最容易记住的数字，也是人类瞬间记忆的极限，本书正是立意于此。

第一步，从具象的故事开始，开门见山、降低认知门槛。

第二步，通过“第一个Docker 项目”，帮助读者快速上手。在读者建立起体系概念后；

第三步，直切核心原理，围绕Docker 架构展开，由浅入深的讲解了Docker 底层隔离机制、容器生命周期、网络与通讯、存储原理以及源码。深入剖析，知其然而知其所以然。

第四步，趁热打铁，围绕前后端项目，从全栈角度进行项目实战。

第五步，从Docker容器运维角度出发，进一步补充读者知识图谱，这也是初学者最容易忽视的内容。

第六步，步入高级教程，该部分重点围绕Docker 技术最佳实践展开，提供了容器与进程、文件存储与备份、网络配置、镜像优化以及安全策略等内容，示例丰富，操作性十足。

第七步，全书内容升华。通过云原生持续交付模型、企业容器标准化及两个实际的企业级方案，将本书所有内容进行串联。 

至此，七步完成。读者可以清晰的感受每一步带来的技术提升，稳扎稳打，从而完全将 Docker 技术融会贯通。

本书特色

《Docker实战派——容器入门七步法》最大的亮点如下。

趣味易懂。

书中较多的原理，剥除了Docker 官方文档晦涩难懂的外衣，通过趣味的故事展开。如：

通过“盖房子”的比方来理解Docker 是什么；

通过“别墅与胶囊旅馆”的例子来阐述容器与虚拟机的概念；

通过“工厂和车间”来说明进程和线程等。

读者无须记忆就可轻松理解，这也正是本书想要传达的观点：并非技术晦涩难懂，而是缺乏技巧。

案例丰富。

本书第2、4、5、6、7章都包含大量的示例。不管是“第一个 Docker 项目”还是项目实战，或者是“企业案例”都包含了大量的代码讲解。

读者完全可以按照教程逐步实现，体验Docker 编程的乐趣。

实操性强。

值得一提的是，本书中案例均来自于实际的研发过程，为了让读者能够轻松掌握，去除了容器中包含的业务逻辑，保留了Docker 容器最核心的架构，实操性强。

熟练掌握书中的精彩案例，沉淀其所表现出来的方法论，相信读者一定能够在企业应用中灵活运用，事半功倍。

作者简介

王嘉涛（Jartto），高级技术专家，技术博客作者。擅长 Web 领域，对性能优化、工程化、以及容器化略有心得。现就职于美团，负责前端公共技术建设。

李传龙（Alonso），Kubernetes 运维专家。在运维领域积累了丰富的实战经验，尤其是服务容器化、PaaS化、稳定性建设、运维体系建设等方面探索深入。现就职于百度，负责云相关运维。

卢桂周（Storm），前端技术专家。在前端技术升级、UI自动化测试、CI／CD、前端工程化、服务容器化有丰富的实战经验。现就职于拉勾，负责前端团队。

Docker 容器化并不是一个单点的技术，反而涉及工程化以及运维体系的方方面面。因此，特邀请李传龙、卢桂周两位行业大佬通力合作，让本书在该领域更具专业性。而做这一切的目的，就是为读者提供舒适的阅读体验和清晰明了的入门之旅。 

也许你暂时不会接触 Docker 容器化技术，但《Docker实战派：容器入门七步法》却值得拥有。因为它能为你指明方向：技术入门，七步可成！

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