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1. 前言
接触Docker也有两年多了，断断续续玩过一些应用场景，如安装一些常用工具服务，部署业务项目，基于gitlab+jenkins pipeline+docker的CI/CD实现等。了解其基本知识与操作，但不能说深度掌握，故借此系列进行梳理与学习，也希望对有意学习Docker的人提供参考。
2. Docker简介
Docker最初是dotCloud公司（后来也改名为Docker）的一个内部项目，于2013年3月开源。Docker使用Google推出的Go语言实现，基于Linux内核的cgroup、namespace、Union FS等技术（先不用急着了解这些都是啥），对进程进行隔离，是操作系统层面的虚拟化技术。相对于传统的硬件层面的虚拟化技术（虚拟机），Docker显得更为轻量化。下图为传统虚拟机与Docker的结构对比
由上图可看出传统虚拟机技术是在硬件层面虚拟出一套硬件（CPU、内存、磁盘、网卡等）后，在其上运行一个完整的操作系统，再在操作系统上运行应用进程；而Docker的应用进程是直接运行在宿主机的内核上，也不需要进行硬件虚拟，因此，Docker要比传统虚拟机更为轻便。
总结Docker相对传统虚拟化技术的优势如下：
- 更高的资源利用率：Docker不需要硬件虚拟与运行完整操作系统的开销，所以资源利用率更高，同样配置的主机，采用Docker往往可以运行更多数量的应用。
- 更高效的使用体验：在操作系统上安装一些常用软件，如mysql，redis等，往往需要折腾好一阵，有些还要手动安装各种依赖，而采用Docker，可能几行命令就可以让一个服务快速运行起来。
- 一致的运行环境：Docker镜像功能可以把程序运行需要的环境进行封装，确保程序在开发、测试、生产环境都能保持一致性，避免因环境不一致导致程序运行异常。
- CI/CD支持：使用Docker可以定制镜像来实现持续集成、持续部署，如基于gitlab + jenkins pipeline + docker的自动化部署。
- 更轻松的维护：因为Docker保证了运行环境的一致性，因此应用的迁移或缩放将变得很容易；Docker的分层存储与镜像技术，也使得应用重复部分的复用变得更简单，基于基础镜像可以进一步扩展定义自己的镜像，也可以直接使用官方镜像来使用。
3. Docker的基本架构
Docker的基本架构图如下
主要包括几部分：
- Docker daemon（Docker守护进程
dockerd）：Docker的执行引擎，负责监听处理Docker客户端请求与管理Docker相关对象，如镜像、容器、网络、数据卷等。一个Docker守护进程可与其它Docker守护进程进行通信，作为Docker服务进行管理。 - Docker client（Docker客户端
docker）：Docker客户端（dockerCLI命令）是大多数用户用来与Docker守护进程交互的方式，比如你在命令行执行docker run，Docker客户端将发送该命令请求到Docker守护进程，由守护进程执行。Docker客户端可通过REST API, UNIX Socket或网络接口来与Docker守护进程进行通信，并且可与多个Docker守护进程进行通信。 - Docker Registry（Docker注册中心）：用来存储Docker镜像的仓库，类似于Maven的Nexus。Docker官方提供了一个公共镜像仓库Docker Hub（ https://hub.docker.com/ ），
docker相关命令默认会从Docker Hub上搜索与下载镜像，我们可以配置一些国内镜像仓库地址来进行加速，甚至搭建自己的私有镜像仓库。 - Docker Objects：Docker管理的对象，主要包括镜像、容器、网络、数据卷等。
4. Docker的用途
根据第二部分Docker的优势及笔者的经验来看，目前Docker主要用于
- 常用软件服务的搭建运行，如Mysql、Redis、Nginx等
- 业务服务的发布部署，尤其是基于SpringBoot的微服务
- CI/CD实现，结合Gitlab的webhook，Jenkins的pipeline，实现自动化集成与部署
- 快速的弹性伸缩，在容器集群化管理的场景中，如Swarm、K8s解决方案中，可基于容器对服务进行快速的弹性伸缩来应对业务量的突发情况
- 执行环境封装，如一些深度学习框架模型，打成Docker镜像的方式进行发布，可以快速在不同的环境中运行起来
- …
5. 总结
在微服务架构、DevOps这些概念盛行的时代，容器化技术变得越来越重要，几乎成为每一位开发人员需要掌握的技能。本系列文章是笔者基于自身实践及相关文献参考，对Docker相关技术进行整理，欢迎关注，共同学习。
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