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?
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
1.重量轻
这可能是许多码头工人学习者的第一印象。
首先,docker映像通常比VM映像小,因此易于构建、复制和共享。
第二,Docker容器可以在几毫秒内启动,而VM可以在几秒钟内启动。
2.分层文件系统
这是Docker的另一个关键特性。图像具有图层,不同的图像可以共享图层,从而更节省空间,构建速度更快。
如果所有容器都使用Ubuntu作为它们的基本映像,那么不是每个映像都有自己的文件系统,而是共享相同的下划线Ubuntu文件,并且只在它们自己的应用程序数据上有所不同。
3.共享OS内核
将容器视为进程!
在主机上运行的所有容器实际上都是一堆具有不同文件系统的进程。它们共享相同的OS内核,只封装系统库和依赖项。
这在大多数情况下都很好(没有额外的OS内核维护),但如果容器之间需要严格隔离,则可能会出现问题。
为什么重要?
所有这些似乎都是进步,而不是革命。好吧,数量的积累导致质量的转变。
考虑应用程序部署。如果我们想部署一个新的软件(服务)或升级一个,最好是更改配置文件和进程,而不是创建一个新VM。因为创建一个具有更新服务的VM,测试它(开发人员和QA之间共享),部署到生产需要几个小时,甚至几天。如果出了什么问题,你必须重新开始,浪费更多的时间。因此,使用配置管理工具(木偶、盐堆、厨师等)安装新软件,最好下载新文件。
说到docker,不可能使用新创建的docker容器来替换旧容器。维护更容易!构建一个新映像,与QA共享,测试,部署它只需要几分钟(如果一切都是自动化的),最坏的情况下需要几个小时。这被称为不可变基础设施:不要维护(升级)软件,而是创建一个新的。
它改变了服务的交付方式。我们需要应用程序,但必须维护VM(这是一个难题,与我们的应用程序无关)。Docker让你专注于应用程序,让一切变得流畅。
其他回答
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。
Docker最初使用LinuX Containers(LXC),但后来改用runC(以前称为libcontainer),后者与主机在同一操作系统中运行。这允许它共享大量主机操作系统资源。此外,它使用分层文件系统(AuFS)并管理网络。
AuFS是一个分层文件系统,因此可以将只读部分和写部分合并在一起。可以将操作系统的公共部分设置为只读(并在所有容器中共享),然后为每个容器提供自己的装载以供编写。
假设您有一个1GB的容器映像;如果要使用完整的虚拟机,则需要有1 GB x所需数量的虚拟机。使用Docker和AuFS,您可以在所有容器之间共享1GB的空间,如果您有1000个容器,那么容器操作系统的空间可能只有1GB多一点(假设它们都运行同一个操作系统映像)。
一个完整的虚拟化系统得到了它自己的一组资源分配,并且实现了最小的共享。你得到了更多的隔离,但它更重(需要更多的资源)。使用Docker可以减少隔离,但容器是轻量级的(需要更少的资源)。因此,您可以轻松地在主机上运行数千个容器,而且它甚至不会闪烁。试着用Xen做这件事,除非你有一个非常大的主机,否则我认为这是不可能的。
一个完整的虚拟化系统通常需要几分钟的启动时间,而Docker/LXC/runC容器需要几秒钟,甚至不到一秒钟。
每种类型的虚拟化系统都有利弊。如果您希望使用有保证的资源进行完全隔离,那么完整的VM是最佳选择。如果您只想将进程彼此隔离,并希望在一个大小合理的主机上运行大量进程,那么Docker/LXC/runC似乎是一个不错的选择。
有关更多信息,请查看这组博客文章,它们很好地解释了LXC的工作原理。
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?
部署一致的生产环境说起来容易做起来难。即使您使用Chef和Puppet等工具,主机和环境之间也总是会有操作系统更新和其他变化。
Docker使您能够将操作系统快照到共享映像中,并使其易于在其他Docker主机上部署。本地、dev、qa、prod等:都是相同的图像。当然,你可以用其他工具来完成这项工作,但不是那么容易或快速。
这非常适合测试;假设您有数千个测试需要连接到数据库,每个测试都需要数据库的原始副本,并将对数据进行更改。经典的方法是在每次测试后使用自定义代码或使用Flyway等工具重置数据库-这可能非常耗时,意味着测试必须连续运行。然而,使用Docker,您可以创建数据库的映像,并为每个测试运行一个实例,然后并行运行所有测试,因为您知道它们都将针对数据库的同一快照运行。由于测试是在Docker容器中并行运行的,它们可以在同一时间在同一个盒子上运行,并且应该完成得更快。尝试使用完整的虚拟机执行此操作。
来自评论。。。
有趣的我想我仍然对“快照操作系统”的概念感到困惑。如果不制作操作系统的图像,那么如何做到这一点?
好吧,看看我能不能解释一下。您从一个基本图像开始,然后进行更改,并使用docker提交这些更改,然后创建一个图像。此图像仅包含与基础的差异。当你想运行你的镜像时,你也需要基础,它使用一个分层文件系统将你的镜像分层在基础之上:如上所述,Docker使用AuFS。AuFS将不同的层合并在一起,您可以得到所需的内容;你只需要运行它。你可以继续添加越来越多的图像(层),它将继续只保存差异。由于Docker通常基于注册表中的现成图像构建,因此您很少需要自己“快照”整个操作系统。
他们都很不同。Docker是轻量级的,使用LXC/libcontainer(它依赖于内核命名空间和cgroups),并且没有机器/硬件仿真,如管理程序、KVM。Xen,它们很重。
Docker和LXC更多地用于沙箱、容器化和资源隔离。它使用主机操作系统(目前只有Linux内核)的克隆API,为IPC、NS(装载)、网络、PID、UTS等提供命名空间。
内存、I/O、CPU等呢。?这是使用cgroups来控制的,在cgroups中,您可以创建具有特定资源(CPU、内存等)规范/限制的组,并将进程放入其中。在LXC之上,Docker提供了一个存储后端(http://www.projectatomic.io/docs/filesystems/)例如,联合安装文件系统,您可以在不同的安装名称空间之间添加层和共享层。
这是一个强大的功能,其中基本映像通常是只读的,只有当容器修改层中的某些内容时,才会将某些内容写入读写分区(也称为写时复制)。它还提供了许多其他包装,如图像的注册和版本控制。
对于普通的LXC,您需要附带一些rootfs或共享rootfs,当共享时,这些更改会反映在其他容器上。由于这些新增功能,Docker比LXC更受欢迎。LXC在嵌入式环境中很受欢迎,用于围绕暴露于外部实体(如网络和UI)的进程实现安全性。Docker在需要一致生产环境的云多租户环境中非常流行。
一个普通的虚拟机(例如VirtualBox和VMware)使用一个虚拟机管理程序,相关技术要么有专用的固件,成为第一个操作系统(主机操作系统或客户操作系统0)的第一层,要么有一个在主机操作系统上运行的软件,为客户操作系统提供硬件仿真,如CPU、USB/附件、内存、网络等。截至2015年,VM在高安全性多租户环境中仍然很受欢迎。
Docker/LXC几乎可以在任何便宜的硬件上运行(只要你有更新的内核,少于1 GB的内存也可以),而正常的VM需要至少2 GB的内存等,才能使用它进行任何有意义的操作。但主机操作系统上的Docker支持在Windows(截至2014年11月)等操作系统中不可用,在Windows、Linux和Mac上可以运行各种类型的VM。
这是docker/rightscale的照片:
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。
Feature |
Virtual Machine |
(Docker) Containers |
---|---|---|
OS | Each VM Does contains an Operating System |
Each Docker Container Does Not contains an Operating System |
H/W | Each VM contain a virtual copy of the hardware that OS requires to run. | There is No virtualization of H/W with containers |
Weight | VM's are heavy -- reason sited above-- | containers are lightweight and, thus, fast |
Required S/W | Virtuliazation achieve using software called a hypervisor | Containerzation achieve using software called a Docker |
Core | Virtual machines provide virtual hardware (or hardware on which an operating system and other programs can be installed) | Docker containers don’t use any hardware virtualization. **It helps to use container |
Abstraction | Virtual machines provide hardware abstractions so you can run multiple operating systems. | Containers provide OS abstractions so you can run multiple containers. |
Boot-Time | It takes a long time (often minutes) to create and require significant resource overhead because they run a whole operating system in addition to the software you want to use. | It takes less time because Programs running inside Docker containers interface directly with the host’s Linux kernel. |