我们先看看谷歌热度上Docker关键字的趋势，从2014年开始，Docker 热度持续不减。

https://trends.google.com/trends/explore?date=all&geo=CN&q=Docker

1. Docker的场景

1.1 模板配置

Docker 提供了一个通用配置文件dockerfile。在初次配置成功后，它可以作为一个模板文件增加不同应用的相关文件。

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，而这个配置文件则固定的分为几个标签，每个标签标识docker的一些属性，同时存储了Docker 运行、启动的命令。

1.2 CI/CD

Docker 提供了一组应用打包构建、传输及部署的方法和框架，用户只需要关注自己的逻辑功能，框架会自动被触发构建和运行。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，同时提高资源的配置和隔离方案。

目前通用的实践就是和Jenkins、GitLab 等相关工作流平台串联起来，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。

1.3 DevOps节点运行能力

在传统软件开发过程中，开发、测试和运维是不同的软件开发的流程，甚至不是一个团队成员。对于互联网公司而言，由于业务迭代非常的快，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。如果在周级别的迭代过程中需要管理环境、人员调配，资源评估，那将是非常糟糕的。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 正式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，支持节点可重入，可回滚，可灰度发布的能力，严格管控传统低效的开发流程，让这一切变得更智能化。

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。

1.4 自动化测试

测试是软件开发过程中非常关键的一环，直接影响产品的质量。测试工程师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。

1.5 应用服务隔离

隔离是当今微服务发展与部署的核心考核点，服务之间的资源刚性交付和保证是服务上线后稳定运行的基本。例如，服务器上混部了两个服务：

• Node服务，用来启动Web应用服务；
• Java服务，用来提供前后端分离的API接口和业务逻辑。

如果服务混部就可能出现这种情况——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，此时node服务就会饥饿等待。

在资源有限的前提下，操作系统没法同一时间满足多个应用进程的突发流量使用。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，但是这个扩容能力和效率会比较低，同时资源也不好准确评估。

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。

1.6 弹性扩缩容

在生产实践中，业务不可避免的产生突发流量，比如双11的整点抢购、游戏服务的活动大礼包开放、节假日的各种优惠活动等都会带来流量的波动。在大促或流量不均的场景，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，通过可观测性预测自动触发服务器扩容操作，从而保证服务器稳定运行。

在传统的虚拟机或物理机的实战中，这些操作显得非常的繁琐和低效。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。

1.7 节省成本

成本优化也是很多企业使用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。在线和离线服务没有混部充分利用服务器资源。

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，达到开箱即用的效果。

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。

2. Docker技术体系

2.1 Docker架构

我们看如下图：

Docker引擎（Engine)结构

docker架构

docker架构主要包含：

Docker Client：docker client 是docker架构中用户用来和docker daemon建立通信的客户端，用户使用的可执行文件为docker，通过docker命令行工具可以发起众多管理container的请求。docker client发送容器管理请求后，由docker daemon接受并处理请求，当docker client 接收到返回的请求相应并简单处理后，docker client 一次完整的生命周期就结束了，当需要继续发送容器管理请求时，用户必须再次通过docker可以执行文件创建docker client。

Docker Server：在Docker的启动过程中，通过包gorilla/mux(golang的类库解析)，创建了一个mux.Router，提供请求的路由功能。在Golang中，gorilla/mux是一个强大的URL路由器以及调度分发器。该mux.Router中添加了众多的路由项，每一个路由项由HTTP请求方法(PUT、POST、GET或DELETE)、URL、Handler三部分组成。

• Daemon：docker daemon 是docker架构中一个常驻在后台的系统进程，功能是：接收处理docker client发送的请求。该守护进程在后台启动一个server，server负载接受docker client发送的请求;接受请求后，server通过路由与分发调度，找到相应的handler来执行请求。docker daemon启动所使用的可执行文件也为docker，与docker client启动所使用的可执行文件docker相同，在docker命令执行时，通过传入的参数来判别docker daemon与docker client。
• 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；
• Networkdirver：主要作用是完成 Docker 容器的网络环境配置，包括容器的 IP 地址、端口、防火墙策略，以及与主机的端口映射等；
• 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的生命周期：

2.2 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、istio
• 负载均衡：Nginx、F5、LVS、DNS
• 日志管理：两种模式Daemonset集中式和Sidecar自定义，ELK
• 链路追踪：Pinpoint、Jaeger 、SkyWalking、Zipkin、SkyWalking
• 容器编排：Swarm、Kubernetes、Mesos、consul
• 数据存储：Redis、MySQL、MongoDB、Nebula
• 弹性部署：定时扩容、手动扩容、自动扩容
• 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
• 集群可靠性：资源预留、集群预留、集群组件（API Server、Etcd集群方案、kube-scheduler与controller-manager）

3. Dockerfile

我们可以使用Dockfile构建一个镜像，然后直接在docker中运行。Dockerfile文件为一个文本文件，里面包含构建镜像所需的所有的命令，首先我们来认识一下Dockerfile文件中几个重要的指令。

3.1 指令详解

FROM

基础镜像，然后在基础镜像上进行修改

RUN

RUN指令用来执行命令行命令的。它有以下两种格式：

• shell 格式：RUN <命令>，就像直接在命令行中输入的命令一样。RUN echo <h1>Hello, Docker!</h1> > /usr/share/nginx/html/index.html
• exec 格式：RUN [“可执行文件”, “参数1”, “参数2”]，这更像是函数调用中的格式。

CMD

此指令就是用于指定默认的容器主进程的启动命令的。CMD指令格式和RUN相似，也是两种格式

• shell 格式：CMD <命令>
• exec 格式：CMD [“可执行文件”, “参数1”, “参数2″…]
• 参数列表格式：CMD [“参数1”, “参数2″…]。在指定了 ENTRYPOINT 指令后，用 CMD 指定具体的参数。

ENTRYPOINT

ENTRYPOINT 的格式和RUN指令格式一样，分为 exec 格式和 shell 格式。 ENTRYPOINT 的目的和 CMD 一样，都是在指定容器启动程序及参数。ENTRYPOINT 在运行时也可以替代，不过比 CMD 要略显繁琐，需要通过 docker run 的参数 –entrypoint 来指定。当指定了 ENTRYPOINT 后，CMD 的含义就发生了改变，不再是直接的运行其命令，而是将 CMD 的内容作为参数传给 ENTRYPOINT指令，换句话说实际执行时，将变为：

<ENTRYPOINT> "<CMD>"

COPY & ADD

这2个指令都是复制文件，它将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录 复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置。ADD指令比COPY高级点，可以指定一个URL地址，这样Docker引擎会去下载这个URL的文件，如果ADD后面是一个tar文件的话，Dokcer引擎还会去解压缩。

EXPOSE

声明容器运行时的端口，这只是一个声明，在运行时并不会因为这个声明应用就会开启这个端口的服务。在 Dockerfile 中写入这样的声明有两个好处，一个是帮助镜像使用者理解这个镜像服务的守护端口，以方便配置映射；另一个用处则是在运行时使用随机端口映射时，也就是 docker run -P 时，会自动随机映射 EXPOSE 的端口。要将 EXPOSE 和在运行时使用-p <宿主端口>:<容器端口> 区分开来。-p是映射宿主端口和容器端口，换句话说，就是将容器的对应端口服务公开给外界访问，而 EXPOSE 仅仅是声明容器打算使用什么端口而已，并不会自动在宿主进行端口映射。

ENV

这个指令很简单，就是设置环境变量，无论是后面的其它指令，如 RUN，还是运行时的应用，都可以直接使用这里定义的环境变量。它有如下两种格式：

• ENV <key> <value>
• ENV <key1>=<value1> <key2>=<value2>…

VOLUME

该指令使容器中的一个目录具有持久化存储的功能，该目录可被容器本身使用，也可共享给其他容器。当容器中的应用有持久化数据的需求时可以在Dockerfile中使用该指令。如VOLUME /tmp这里的 /tmp 目录就会在运行时自动挂载为匿名卷，任何向 /tmp 中写入的信息都不会记录进容器存储层，从而保证了容器存储层的无状态化。当然，运行时可以覆盖这个挂载设置。比如：docker run -d -v mydata:/tmp xxxx

LABEL

镜像添加labels，用来组织镜像，记录版本描述，或者其他原因，对应每个label，增加以LABEL开头的行，和一个或者多个键值对。如下所示：

LABEL version="1.0"
LABEL description="test"

4. Docker的常见操作

启动、重启和开机docker自启动systemctl enable docker

# Docker的启动
systemctl start docker
# Docker的重启
systemctl restart docker
# Docker的开机自启动
systemctl enable docker     # 一般我们使用开机自启动的形式

4.1 镜像的基本操作

• 使用search命令来检索中央仓库中收录的镜像，这里以nginx为例

# 检索镜像：docker search [镜像名称]
docker search nginx

• 拉取（下载）镜像：docker pull nginx(默认最新版本)，如果需要其他版本可在中央仓库中查阅

# 拉取镜像：docker pull [镜像名称]
docker pull nginx
# 默认拉取的是最新版本，如果需要特定版本，在后面指定即可，nginx7.0.1为例
docker pull nginx:7.0.1

• 查看已经下载的本地镜像：

# 查看已经下载的本地镜像
docker images

删除本地镜像

# 删除本地镜像: docker rmi 镜像名称/IMAGE ID
docker rmi nginx

4.2 容器的基本操作

• 根据镜像启动对应的容器

# 根据镜像启动对应的容器
docker run -d --name mynginx nginx
# --name 对容器起一个别名
# -d 对指定的容器进行后台运行

• 停止运行的容器

# 停止运行的容器：docker stop 容器名称/CONTAINER ID
docker stop mynginx

• 查看正在运行的容器

docker ps       # 查看正在运行的容器
docker ps -a    # 查看本地所有的容器

• 删除容器

# 注：删除容器是使用rm，删除镜像是rmi，且删除镜像之前需要停止运行容器并删除
docker rm mynginx

• 启动一个做了端口映射的容器，在之前创建容器之后，我们无法通过ip:端口的形式来访问Docker中所开启的服务，因为每一个容器他都是独立，所以要想访问，我们则需要通过端口的映射来访问容器。

docker run -d --name mynginx -p 8888:8080 nginx
# --name：对容器起一个别名
# -p:将主机的端口映射到容器的一个端口  主机端口:容器内部的端口 
# -d:后台运行

• 查看容器的日志docker logs mytomcat

• 容器开机自起动：

docker update mynginx --restart=always

• 进入对应的容器

docker exec -it mynginx /bin/bash

• 本地文件（是centos不是windows）与docker容器中文件之间的互传，以将ik分词器插件上传至elasticsearch容器为例：

# 先将windows上的文件使用xftp上传到vmware linux中，然后将文件使用docker命令上传到docker容器中
# docker cp 本地路径 容器名:容器路径
docker cp ./elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins

• 文件的挂载

Docker容器是独立，且其相当于是一个及其精简版的Linux，在我们通过exec命令之后，我们是无法使用vim、vi等命令来对其内部文件进行编辑，在一般情况下我们在创建好容器之后一般会对其配置文件进行编辑，此时我们可以使用Docker中的挂载来将容器内文件挂载到宿主机中。当我们在宿主机中对挂载的文件进行编辑的时候，容器中所被挂载的文件也会做出相应的修改，下面就是docker挂载文件的-v操作（以挂载Es的配置文件和数据文件为例）：

mkdir -p ./resources/elasticsearch/config
mkdir -p ./resources/elasticsearch/data

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 
-e "discovery.type=single-node" 
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" 
-v /resources/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 
-v /resources/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -d elasticsearch:5.6.8

4.3 镜像、容器的导入和导出

export：可将docker容器通过export导出为tar文件

docker export mynginx > mynginx.tar

import：基于tar文件来创建一个新的镜像

docker import - mynginx < mynginx.tar

注：以下表格总结了Docker容器中常用的一些命令。