我一直在重读Docker文档,试图理解Docker和完整VM之间的区别。它是如何设法提供一个完整的文件系统、隔离的网络环境等而不那么沉重的?

为什么将软件部署到Docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?


当前回答

这里有很多很好的技术答案,清楚地讨论了VM和容器之间的差异以及Docker的起源。

对我来说,VM和Docker之间的根本区别在于如何管理应用程序的推广。

使用VM,您可以将应用程序及其依赖关系从一个VM提升到下一个DEV,从UAT提升到PRD。

这些VM通常会有不同的补丁和库。多个应用程序共享一个VM并不罕见。这需要管理所有应用程序的配置和依赖关系。回退需要撤消VM中的更改。或者在可能的情况下恢复。

使用Docker的想法是,将应用程序与其所需的库一起打包到自己的容器中,然后将整个容器作为一个单元进行升级。

除了内核之外,补丁和库都是相同的。一般来说,每个容器只有一个应用程序,这简化了配置。回退包括停止和删除容器。

因此,在最基本的层面上,使用VM,您可以将应用程序及其依赖项作为独立的组件进行推广,而使用Docker,您可以一次性推广所有内容。

是的,包括管理容器在内的容器存在问题,尽管Kubernetes或Docker Swarm等工具极大地简化了任务。

其他回答

Docker不是一种虚拟化方法。它依赖于实际实现基于容器的虚拟化或操作系统级虚拟化的其他工具。为此,Docker最初使用的是LXC驱动程序,然后转移到libcontainer,现在改名为runc。Docker主要致力于自动化应用程序容器内的应用程序部署。应用程序容器设计用于打包和运行单个服务,而系统容器设计用于运行多个进程,如虚拟机。因此,Docker被认为是容器化系统上的容器管理或应用程序部署工具。

为了了解它与其他虚拟化的区别,我们来了解一下虚拟化及其类型。那么,更容易理解两者之间的区别。

虚拟化

在其构想形式中,它被认为是一种逻辑上划分大型机以允许多个应用程序同时运行的方法。然而,当公司和开源社区能够提供一种以某种方式处理特权指令的方法,并允许多个操作系统在一个基于x86的系统上同时运行时,情况发生了巨大变化。

管理程序

管理程序负责创建来宾虚拟机运行的虚拟环境。它监督宾客系统,并确保在必要时为宾客分配资源。管理程序位于物理机和虚拟机之间,并向虚拟机提供虚拟化服务。为了实现它,它拦截虚拟机上的来宾操作系统操作,并模拟主机操作系统上的操作。

虚拟化技术(主要是云技术)的快速发展进一步推动了虚拟化的使用,允许在虚拟机管理程序(如Xen、VMware Player、KVM等)的帮助下,在单个物理服务器上创建多个虚拟服务器,并将硬件支持纳入商品处理器(如Intel VT和AMD-V)。

虚拟化类型

虚拟化方法可以根据其模拟客户操作系统的硬件和模拟客户操作环境的方式进行分类。主要有三种类型的虚拟化:

仿真准虚拟化基于容器的虚拟化

仿真

仿真(也称为完全虚拟化)完全在软件中运行虚拟机OS内核。此类型中使用的管理程序称为类型2管理程序。它安装在主机操作系统的顶部,负责将来宾操作系统内核代码转换为软件指令。翻译完全由软件完成,不需要硬件参与。仿真使运行任何支持被仿真环境的未修改操作系统成为可能。这种虚拟化的缺点是额外的系统资源开销,与其他类型的虚拟化相比,这会导致性能下降。

此类别中的示例包括VMware Player、VirtualBox、QEMU、Bochs、Parallels等。

准虚拟化

准虚拟化(Paravirtualization)也称为第1类虚拟机管理程序,直接在硬件或“裸机”上运行,并直接向其上运行的虚拟机提供虚拟化服务。它帮助操作系统、虚拟化硬件和真实硬件协作以实现最佳性能。这些虚拟机监控程序通常占地面积很小,本身不需要大量资源。

此类别中的示例包括Xen、KVM等。

基于容器的虚拟化

基于容器的虚拟化,也称为操作系统级虚拟化,支持在单个操作系统内核中执行多个独立的执行。它具有最佳的性能和密度,并具有动态资源管理功能。这种类型的虚拟化提供的隔离虚拟执行环境被称为容器,可以被视为一组可跟踪的进程。

通过添加到Linux内核2.6.24版本中的命名空间特性,容器的概念成为可能。容器将其ID添加到每个进程,并将新的访问控制检查添加到每个系统调用。它由clone()系统调用访问,该系统调用允许创建先前全局命名空间的单独实例。

命名空间可以以多种不同的方式使用,但最常见的方法是创建一个独立的容器,该容器对容器外部的对象没有可见性或访问权限。在容器内运行的进程似乎在正常的Linux系统上运行,尽管它们与位于其他命名空间中的进程共享底层内核,其他类型的对象也是如此。例如,当使用命名空间时,容器内的根用户不会被视为容器外的根用户,从而增加了额外的安全性。

Linux控制组(cgroups)子系统是实现基于容器的虚拟化的下一个主要组件,用于对进程进行分组并管理其总资源消耗。它通常用于限制容器的内存和CPU消耗。由于容器化的Linux系统只有一个内核,并且内核对容器具有完全的可见性,因此只有一个级别的资源分配和调度。

Linux容器有多种管理工具,包括LXC、LXD、systemd nspawn、lmctfy、Warden、Linux VServer、OpenVZ、Docker等。

容器与虚拟机

与虚拟机不同,容器不需要启动操作系统内核,因此可以在不到一秒钟的时间内创建容器。这一特性使基于容器的虚拟化比其他虚拟化方法更为独特和可取。

由于基于容器的虚拟化几乎不会或根本不会增加主机的开销,因此基于容器的虚化具有接近本机的性能

对于基于容器的虚拟化,与其他虚拟化不同,不需要额外的软件。

主机上的所有容器共享主机的调度程序,从而节省了额外的资源。

与虚拟机映像相比,容器状态(Docker或LXC映像)的大小较小,因此容器映像易于分发。

容器中的资源管理是通过cgroups实现的。Cgroups不允许容器消耗比分配给它们的资源更多的资源。然而,到目前为止,主机的所有资源在虚拟机中都是可见的,但无法使用。这可以通过同时在容器和主机上运行top或htop来实现。所有环境的输出看起来都很相似。

更新:

Docker如何在非Linux系统中运行容器?

如果由于Linux内核中的可用特性,容器是可能的,那么显而易见的问题是非Linux系统如何运行容器。Docker for Mac和Windows都使用Linux虚拟机来运行容器。Docker工具箱用于在Virtual Box VM中运行容器。但是,最新的Docker在Windows中使用Hyper-V,在Mac中使用Hypervisor.framework。

现在,让我详细描述Docker for Mac如何运行容器。

Docker for Mac使用https://github.com/moby/hyperkit为了模拟hypervisor功能,Hyperkit在其核心中使用hypervisor.framework。Hypervisor.framework是Mac的本地管理程序解决方案。Hyperkit还使用VPNKit和DataKit分别命名网络和文件系统。

Docker在Mac上运行的Linux VM是只读的。但是,您可以通过运行以下命令来实现:

screen~/Library/Containers/com.docker.docker/Data/vms/0/tty。

现在,我们甚至可以检查此VM的内核版本:

#uname-aLinux linuxkit-025000000001 4.9.93-linuxkit-aufs#1 SMP 6月6日星期三16:86_64 Linux。

所有容器都在此VM内运行。

hypervisor.framework有一些限制。因为Docker没有在Mac中公开docker0网络接口。因此,您无法从主机访问容器。目前,docker0仅在VM中可用。

Hyper-v是Windows中的本机管理程序。他们还试图利用Windows 10的功能以本机方式运行Linux系统。

通过这篇文章,我们将描绘虚拟机和LXC之间的一些区别。让我们先定义它们。

VM:

虚拟机模拟物理计算环境,但对CPU、内存、硬盘、网络和其他硬件资源的请求由虚拟化层管理,虚拟化层将这些请求转换为底层物理硬件。

在此上下文中,VM称为来宾,而其运行的环境称为主机。

LXC:

Linux容器(LXC)是操作系统级的功能,可以在一个控制主机(LXC主机)上运行多个独立的Linux容器。Linux容器是VM的轻量级替代品,因为它们不需要虚拟机管理程序,即Virtualbox、KVM、Xen等。

现在,除非你被艾伦(Zach Galifianakis,来自《宿醉》系列)麻醉,并在拉斯维加斯呆了一年,否则你会非常清楚Linux容器技术的巨大兴趣,如果我具体说一下,在过去几个月里在世界各地引起轰动的一个容器项目是Docker,它引发了一些回响,认为云计算环境应该放弃虚拟机(VM),并将其替换为容器,因为它们的开销更低,性能可能更好。

但最大的问题是,它可行吗?,这明智吗?

a.LXC的作用域是Linux的一个实例。它可能是不同风格的Linux(例如CentOS主机上的Ubuntu容器,但它仍然是Linux。)类似地,如果我们查看VM,基于Windows的容器现在被限定为Windows的一个实例,它们的范围非常广,并且使用管理程序,您不限于操作系统Linux或Windows。

b.与虚拟机相比,LXC开销低,性能更好。基于LXC技术构建的工具,即Docker,为开发人员提供了运行应用程序的平台,同时也为运营人员提供了一个工具,允许他们在生产服务器或数据中心上部署相同的容器。它试图让运行应用程序、启动和测试应用程序的开发人员与部署该应用程序的操作人员之间的体验无缝衔接,因为这是所有摩擦的所在,DevOps的目的是打破这些孤岛。

因此,最好的方法是云基础设施提供商应该提倡适当使用VM和LXC,因为它们都适合处理特定的工作负载和场景。

到目前为止,放弃虚拟机并不现实。因此,VM和LXC都有各自的存在和重要性。

我喜欢肯·科克伦的回答。

但我想补充一点观点,这里没有详细介绍。在我看来,Docker在整个过程中也有所不同。与虚拟机不同,Docker不仅仅是硬件的最佳资源共享,而且它还为打包应用程序提供了一个“系统”(作为一组微服务是可取的,但不是必须的)。

对我来说,它正好填补了面向开发人员的工具(如rpm、Debian包、Maven、npm+Git)与操作工具(如Puppet、VMware、Xen)之间的差距,你可以这么说。。。

为什么将软件部署到docker映像(如果这是正确的术语)比简单地部署到一致的生产环境更容易?

您的问题假定了某种一致的生产环境。但如何保持一致?考虑一些数量(>10)的服务器和应用程序,这是管道中的阶段。

为了保持同步,您将开始使用类似木偶、厨师或您自己的供应脚本、未发布的规则和/或大量文档。。。理论上,服务器可以无限期运行,并保持完全一致和最新。实践无法完全管理服务器的配置,因此存在很大的配置漂移和运行服务器的意外更改空间。

因此,有一种已知的模式可以避免这种情况,即所谓的不可变服务器。但不可变的服务器模式并不受欢迎。主要是因为Docker之前使用的VM的限制。处理几个千兆字节的大图像,移动这些大图像,只是为了改变应用程序中的一些字段,这是非常费力的。可以理解。。。

有了Docker生态系统,你永远不需要在“小改动”上移动千兆字节(感谢aufs和Registry),也不必担心在运行时将应用程序打包到Docker容器中会导致性能下降。您不必担心该图像的版本。

最后,即使在您的Linux笔记本电脑上,您也可以经常复制复杂的生产环境(如果在您的情况下不起作用,请不要打电话给我;)

当然,您可以在VM中启动Docker容器(这是一个好主意)。减少VM级别的服务器资源调配。所有这些都可以由Docker管理。

同时Docker使用自己的实现“libcontainer”而不是LXC。但LXC仍然可用。

docker文档(和自我解释)区分了“虚拟机”和“容器”。他们倾向于以一种不寻常的方式解释和使用事物。他们可以做到这一点,因为这取决于他们自己,他们在文档中写了什么,而且虚拟化的术语还没有真正准确。

事实是Docker文档对“容器”的理解,实际上是半虚拟化(有时是“OS级虚拟化”),而硬件虚拟化则相反,Docker不是。

Docker是一个低质量的虚拟化解决方案。容器与VM的区别是由docker开发人员发明的,以解释其产品的严重缺点。

它之所以如此流行,是因为他们“把火给了普通人”,也就是说,它使Win10工作站上典型的服务器(=Linux)环境/软件产品的简单使用成为可能。这也是我们容忍他们细微差别的原因。但这并不意味着我们也应该相信它。

Windows主机上的docker在HyperV中使用了嵌入式Linux,并且其容器已经在其中运行,这一事实使情况变得更加混乱。因此,Windows上的docker使用了硬件和半虚拟化相结合的解决方案。

简而言之,Docker容器是低质量(准)虚拟机,具有巨大的优势和许多缺点。

我在生产环境和登台中使用过Docker。当你习惯了它,你会发现它对于构建一个多容器和隔离环境非常强大。

Docker是基于LXC(Linux容器)开发的,在许多Linux发行版中都能完美运行,尤其是Ubuntu。

Docker容器是隔离的环境。当您在Docker容器中发出top命令时,可以看到它,Docker容器是从Docker映像创建的。

此外,由于dockerFile配置,它们非常轻便和灵活。

例如,您可以创建一个Docker映像并配置一个DockerFile,然后告诉它,例如,当它运行时,运行wget“this”,apt-get“that”,运行“some shell script”,设置环境变量等等。

在微服务项目和架构中,Docker是一项非常可行的资产。您可以通过Docker、Docker swarm、Kubernetes和Docker Compose实现可伸缩性、弹性和弹性。

Docker的另一个重要问题是Docker Hub及其社区。例如,我使用Prometheus、Grafana、PrometheusJMXExporter和Docker实现了一个用于监控kafka的生态系统。

为此,我为zookeeper、kafka、Prometheus、Grafana和jmx收集器下载了已配置的Docker容器,然后使用YAML文件为其中一些容器安装了自己的配置,我更改了Docker容器中的一些文件和配置,并在一台机器上使用多容器Docker构建了一个用于监控kafka的完整系统,该系统具有隔离性、可扩展性和弹性,该架构可以轻松移动到多个服务器中。

除了Docker Hub站点之外,还有一个名为quay.io的站点,您可以使用它在那里创建自己的Docker图像仪表板,并将其推送到码头。您甚至可以将Docker图像从DockerHub导入码头,然后在自己的机器上从码头运行。

注意:学习Docker一开始看起来既复杂又困难,但当你习惯了它之后,你就不能没有它了。

我记得在使用Docker的第一天,我发出了错误的命令,或者错误地删除了我的容器和所有数据和配置。