容器化時代來了

虛擬化技術已經走過了三個時代，沒有容器化技術的演進就不會有 Docker 技術的誕生。

虛擬化技術演進

（1）物理機時代：多個應用程式可能會跑在一臺機器上。

（2）虛擬機器時代：一臺物理機器安裝多個虛擬機器（VM），一個虛擬機器跑多個程式。

（3）容器化時代：一臺物理機安裝多個容器例項（container），一個容器跑多個程式。

容器化解決了軟體開發過程中一個令人非常頭疼的問題，用一段對話描述：

測試人員：你這個功能有問題。

開發人員：我本地是好的啊。

開發人員編寫程式碼，在自己本地環境測試完成後，將程式碼部署到測試或生產環境中，經常會遇到各種各樣的問題。明明本地完美執行的程式碼為什麼部署後出現很多 bug，原因有很多：不同的作業系統、不同的依賴庫等，總結一句話就是因為本地環境和遠端環境不一致。

容器化技術正好解決了這一關鍵問題，它將軟體程式和執行的基礎環境分開。開發人員編碼完成後將程式打包到一個容器映象中，映象中詳細列出了所依賴的環境，在不同的容器中執行標準化的映象，從根本上解決了環境不一致的問題。

容器化技術的尖刀武器

容器化技術的特點：

• 可移植性：不依賴具體的作業系統或雲平臺，比如在阿里雲或騰訊雲直接隨意遷移。
• 佔地小：容器只需要其應用程式以及它需要執行的所有容器和庫的依賴清單，不需要將所有的依賴庫都打包在一起。
• 共享 bin 和 lib：不同的容器可以共享 bin 和 lib，進一步節省了空間。

Docker 橫空出世

2010年一位年輕小夥子在美國舊金山成立了一家名叫【dotCloud】的公司， 開發了 Docker的核心技術，從此開啟了容器技術的時代。

後面 dotCloud 公司將自己的容器技術進行了簡化和標準化，取名為 Docker，就是大家熟悉的鯨魚 logo。

2013年dotCloud 公司宣佈將 Docker 開源，隨著越來越多的工程師發現了它的優點， Docker 的人氣迅速攀升，成為當時最火爆的開源技術之一。

當前有30％以上的企業在其AWS環境中使用Docker，並且這個數字還在繼續增長。

Docker怎麼用？

其實大多數人談論 Docker 時說的是 Docker Engine，這只是一個構建和執行的容器。

在執行容器前需要編寫Docker File，通過 dockerFile 生成映象，然後才能執行 Docker 容器。

Docker File 定義了執行映象（image）所需的所有內容，包括作業系統和軟體安裝位置。一般情況下都不需要從頭開始編寫 Docker File，在 Docker Hub 中有來自世界各地的工程師編寫好的映象，你可以基於此修改。

編排系統的需求催生 k8s

儘管Docker為容器化的應用程式提供了開放標準，但隨著容器越來越多出現了一系列新問題：

• 如何協調和排程這些容器？
• 如何在升級應用程式時不會中斷服務？
• 如何監視應用程式的執行狀況？
• 如何批量重新啟動容器裡的程式？

解決這些問題需要容器編排技術，可以將眾多機器抽象，對外呈現出一臺超大機器。現在業界比較流行的有：k8s、Mesos、Docker Swarm。

在業務發展初期只有幾個微服務，這時用 Docker 就足夠了，但隨著業務規模逐漸擴大，容器越來越多，運維人員的工作越來越複雜，這個時候就需要編排系統解救opers。

一個成熟的容器編排系統需要具備以下能力：

• 處理大量的容器和使用者
• 負載均衡
• 鑑權和安全性
• 管理服務通訊
• 多平臺部署

k8s與Docker Swarm江湖恩怨

如果你非要拿 Docker 和 k8s 進行比較，其實你更應該拿 Docker Swarm 和 k8s 比較。

Docker Swarm 是 Docker 自家針對叢集化部署管理的解決方案，優點很明顯，可以更緊密整合到 Docker 生態系統中。

雖說 Swarm 是 Docker 親兒子，但依舊沒有 k8s 流行，不流行很大程度是因為商業、生態的原因，不多解釋。

k8s是做什麼用的？

K8s是Google研發的容器協調器，已捐贈給CNCF，現已開源。

Google 利用在容器管理多年的經驗和專業知識推出了 k8s，主要用於自動化部署應用程式容器，可以支援眾多容器化工具包括現在非常流行的Docker。

目前k8s 是容器編排市場的領導者，開源並公佈了一系列標準化方法，主流的公有云平臺都宣佈支援。

一流的廠商都在搶佔標準的制高點，一堆小廠商跟著一起玩，這就叫生態了。國內的大廠商都在幹嘛呢？搶社群團購市場，玩資本遊戲，哎？！

K8s 架構和元件

k8s 由眾多元件組成，元件間通過 API 互相通訊，歸納起來主要分為三個部分：

• controller manager
• nodes
• pods

Controller Manager，即控制平面，用於排程程式以及節點狀態檢測。

• Nodes，構成了Kubernetes叢集的集體計算能力，實際部署容器執行的地方。
• Pods，Kubernetes叢集中資源的最小單位。

Docker與k8s 難捨難分

Docker 和 k8s 在業界非常流行，都已經是事實上的標準。

Docker 是用於構建、分發、執行容器的平臺和工具。

而 k8s 實際上是一個使用 Docker 容器進行編排的系統，主要圍繞 pods 進行工作。Pods 是 k8s 生態中最小的排程單位，可以包含一個或多個容器。

Docker 和 k8s 是根本上不同的技術，兩者可以很好的協同工作。

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