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“为什么将软件部署到docker映像比简单部署到一致的生产环境？"

大多数软件都部署到许多环境中，通常至少部署以下三种环境：

个人开发者PC共享开发人员环境单个测试仪PC共享测试环境QA环境UAT环境负载/性能测试实时登台生产档案文件

还需要考虑以下因素：

根据工作的性质，开发人员，甚至测试人员，都将拥有微妙的或完全不同的PC配置开发人员通常可以在公司或企业标准化规则无法控制的PC上进行开发（例如，在自己的机器上开发的自由职业者（通常是远程开发的），或未“受雇”或“签约”以某种方式配置其PC的开源项目的贡献者）某些环境将由负载平衡配置中的固定数量的多台计算机组成许多生产环境将根据流量级别动态（或“弹性”）创建和销毁基于云的服务器

正如你所看到的，一个组织的服务器总数很少是一位数，通常是三位数，而且很容易更高。

这一切都意味着，仅仅因为巨大的容量（即使是在绿地场景中），首先创建一致的环境就已经足够困难了，但鉴于服务器数量众多、新服务器的添加（动态或手动）、o/s供应商、防病毒供应商、浏览器供应商等的自动更新，由开发人员或服务器技术人员执行的手动软件安装或配置更改等。让我重复一遍-保持环境一致几乎是不可能的（没有双关语）（好吧，对于纯粹主义者来说，这是可以做到的，但这需要大量的时间、精力和纪律，这正是为什么VM和容器（例如Docker）最初被设计出来的原因）。

因此，请更像这样思考您的问题：“鉴于保持所有环境一致性的极端困难，即使考虑到学习曲线，将软件部署到docker映像中是否更容易？”。我想你会发现答案总是“是”——但只有一种方法可以找到，在Stack Overflow上发布这个新问题。

好答案。为了获得容器与VM的图像表示，请查看下面的一个。

来源

对于虚拟机，我们有一台服务器，在该服务器上有一个主机操作系统，然后我们有一个管理程序。然后在该虚拟机管理程序之上运行，我们在该服务器上有任意数量的来宾操作系统，其中包含应用程序及其从属二进制文件和库。它带来了一个完整的客户操作系统，非常重量级。此外，您可以在每个物理机器上实际投入多少也是有限制的。

另一方面，Docker容器略有不同。我们有服务器。我们有主机操作系统。但在本例中，我们使用的是Docker引擎，而不是管理程序。在这种情况下，我们并没有带来一个完整的客户操作系统。我们带来了一个非常薄的操作系统层，容器可以与主机操作系统进行对话，以获得那里的内核功能。这使得我们可以拥有一个非常轻的容器。

它所包含的只有应用程序代码以及所需的任何二进制文件和库。如果您希望这些二进制文件和库也可以在不同的容器中共享。这使我们能够做的事情有很多。它们的启动时间要快得多。你不能像那样在几秒钟内建立一个虚拟机。同样地，也要尽快地把它们取下来。。所以我们可以很快地放大和缩小，稍后我们将对此进行研究。

每个容器都认为它在自己的操作系统副本上运行。它有自己的文件系统，自己的注册表等等，这是一种谎言。它实际上是虚拟化的。

这里的大多数答案都涉及虚拟机。我将给你一个简单的回答，这个问题在过去几年中对我的帮助最大。是这样的：

Docker只是运行进程的一种奇特方式，而不是虚拟机。

现在，让我再解释一下这意味着什么。虚拟机是它们自己的野兽。我觉得解释Docker是什么比解释虚拟机更能帮助你理解这一点。特别是因为这里有很多很好的答案，告诉你某人说“虚拟机”的确切含义。所以

Docker容器只是一个进程（及其子进程），它使用主机系统内核内的cgroups与其他进程进行划分。通过在主机上运行ps aux，您实际上可以看到Docker容器进程。例如，“在容器中”启动apache2只是将apache2作为主机上的一个特殊进程启动。它只是与机器上的其他过程分开了。需要注意的是，容器不存在于容器化流程的生命周期之外。当你的进程失效时，你的容器也会失效。这是因为Docker将容器中的pid 1替换为应用程序（pid 1通常是init系统）。关于pid 1的最后一点非常重要。

就每个容器进程所使用的文件系统而言，Docker使用UnionFS支持的映像，这是您在Docker拉ubuntu时下载的映像。每个“图像”只是一系列层和相关元数据。分层的概念在这里非常重要。每一层都只是其下一层的变化。例如，当你在构建Docker容器时删除Dockerfile中的一个文件时，你实际上只是在最后一层的上面创建一个层，上面写着“该文件已被删除”。顺便说一句，这就是为什么您可以从文件系统中删除一个大文件，但映像仍然占用相同的磁盘空间。文件仍然存在，在当前文件下面的层中。层本身只是文件的tarball。您可以使用docker save--output/tmp/ubuntu.tar-ubuntu和cd/tmp&&tar-xvf-ubuntu.tar来测试这一点。然后您可以四处看看。所有看起来像长散列的目录实际上都是单独的层。每一个都包含文件（layer.tar）和元数据（json）以及有关该特定层的信息。这些层只是描述文件系统的更改，这些更改保存为“在”原始状态之上的层。当读取“当前”数据时，文件系统读取数据时，就像只查看最顶层的更改一样。这就是为什么文件看起来被删除了，尽管它仍然存在于“先前”层中，因为文件系统只查看最顶层。这允许完全不同的容器共享其文件系统层，即使每个容器中最顶层的文件系统可能发生了一些重大变化。当容器共享其基本图像层时，这可以节省大量磁盘空间。但是，当您通过卷将目录和文件从主机系统装载到容器中时，这些卷会“绕过”UnionFS，因此更改不会存储在层中。

Docker中的网络是通过使用以太网桥（主机上称为docker0）和主机上每个容器的虚拟接口实现的。它在docker0中创建一个虚拟子网，用于容器之间的通信。这里有许多联网选项，包括为容器创建自定义子网，以及“共享”主机的网络堆栈以供容器直接访问的功能。

Docker进展很快。它的文档是我见过的最好的文档之一。它通常写得很好，简洁准确。我建议您查看可用的文档以获取更多信息，并将文档置于在线阅读的任何其他内容之上，包括堆栈溢出。如果你有具体的问题，我强烈建议加入Freenode IRC上的#docker并在那里提问（你甚至可以使用Freenode的网络聊天！）。

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。