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容器化时代来了

虚拟化技术已经走过了三个时代,没有容器化技术的演进就不会有 Docker 技术的诞生。

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虚拟化技术演进

(1)物理机时代:多个应用程序可能会跑在一台机器上。

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(2)虚拟机时代:一台物理机器安装多个虚拟机(VM),一个虚拟机跑多个程序。

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(3)容器化时代:一台物理机安装多个容器实例(container),一个容器跑多个程序。

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容器化解决了软件开发过程中一个令人非常头疼的问题,用一段对话描述:

测试人员:你这个功能有问题。

开发人员:我本地是好的啊。

开发人员编写代码,在自己本地环境测试完成后,将代码部署到测试或生产环境中,经常会遇到各种各样的问题。明明本地完美运行的代码为什么部署后出现很多 bug,原因有很多:不同的操作系统、不同的依赖库等,总结一句话就是因为本地环境和远程环境不一致。

容器化技术正好解决了这一关键问题,它将软件程序和运行的基础环境分开。开发人员编码完成后将程序打包到一个容器镜像中,镜像中详细列出了所依赖的环境,在不同的容器中运行标准化的镜像,从根本上解决了环境不一致的问题。

容器化技术的尖刀武器

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容器化技术的特点:

  • 可移植性:不依赖具体的操作系统或云平台,比如在阿里云或腾讯云直接随意迁移。
  • 占地小:容器只需要其应用程序以及它需要运行的所有容器和库的依赖清单,不需要将所有的依赖库都打包在一起。
  • 共享 bin 和 lib:不同的容器可以共享 bin 和 lib,进一步节省了空间。

Docker 横空出世

2010年一位年轻小伙子在美国旧金山成立了一家名叫【dotCloud】的公司, 开发了 Docker的核心技术,从此开启了容器技术的时代。

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后面 dotCloud 公司将自己的容器技术进行了简化和标准化,取名为 Docker,就是大家熟悉的鲸鱼 logo。

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2013年dotCloud 公司宣布将 Docker 开源,随着越来越多的工程师发现了它的优点, Docker 的人气迅速攀升,成为当时最火爆的开源技术之一。

当前有30%以上的企业在其AWS环境中使用Docker,并且这个数字还在继续增长。

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Docker怎么用?

其实大多数人谈论 Docker 时说的是 Docker Engine,这只是一个构建和运行的容器。

在运行容器前需要编写Docker File,通过 dockerFile 生成镜像,然后才能运行 Docker 容器。

Docker File 定义了运行镜像(image)所需的所有内容,包括操作系统和软件安装位置。一般情况下都不需要从头开始编写 Docker File,在 Docker Hub 中有来自世界各地的工程师编写好的镜像,你可以基于此修改。

编排系统的需求催生 k8s

尽管Docker为容器化的应用程序提供了开放标准,但随着容器越来越多出现了一系列新问题:

  • 如何协调和调度这些容器?
  • 如何在升级应用程序时不会中断服务?
  • 如何监视应用程序的运行状况?
  • 如何批量重新启动容器里的程序?

解决这些问题需要容器编排技术,可以将众多机器抽象,对外呈现出一台超大机器。现在业界比较流行的有:k8s、Mesos、Docker Swarm。

在业务发展初期只有几个微服务,这时用 Docker 就足够了,但随着业务规模逐渐扩大,容器越来越多,运维人员的工作越来越复杂,这个时候就需要编排系统解救opers。

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一个成熟的容器编排系统需要具备以下能力:

  • 处理大量的容器和用户
  • 负载均衡
  • 鉴权和安全性
  • 管理服务通信
  • 多平台部署

k8s与Docker Swarm江湖恩怨

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如果你非要拿 Docker 和 k8s 进行比较,其实你更应该拿 Docker Swarm 和 k8s 比较。

Docker Swarm 是 Docker 自家针对集群化部署管理的解决方案,优点很明显,可以更紧密集成到 Docker 生态系统中。

虽说 Swarm 是 Docker 亲儿子,但依旧没有 k8s 流行,不流行很大程度是因为商业、生态的原因,不多解释。

k8s是做什么用的?

K8s是Google研发的容器协调器,已捐赠给CNCF,现已开源。

Google 利用在容器管理多年的经验和专业知识推出了 k8s,主要用于自动化部署应用程序容器,可以支持众多容器化工具包括现在非常流行的Docker。

目前k8s 是容器编排市场的领导者,开源并公布了一系列标准化方法,主流的公有云平台都宣布支持。

一流的厂商都在抢占标准的制高点,一堆小厂商跟着一起玩,这就叫生态了。国内的大厂商都在干嘛呢?抢社区团购市场,玩资本游戏,哎?!

K8s 架构和组件

k8s 由众多组件组成,组件间通过 API 互相通信,归纳起来主要分为三个部分:

  • controller manager
  • nodes
  • pods

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Controller Manager,即控制平面,用于调度程序以及节点状态检测。

  • Nodes,构成了Kubernetes集群的集体计算能力,实际部署容器运行的地方。
  • Pods,Kubernetes集群中资源的最小单位。

Docker与k8s 难舍难分

Docker 和 k8s 在业界非常流行,都已经是事实上的标准。

Docker 是用于构建、分发、运行容器的平台和工具。

而 k8s 实际上是一个使用 Docker 容器进行编排的系统,主要围绕 pods 进行工作。Pods 是 k8s 生态中最小的调度单位,可以包含一个或多个容器。

Docker 和 k8s 是根本上不同的技术,两者可以很好的协同工作。

技术学习总结

学习技术一定要制定一个明确的学习路线,这样才能高效的学习,不必要做无效功,既浪费时间又得不到什么效率,大家不妨按照我这份路线来学习。

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最后面试分享

大家不妨直接在牛客和力扣上多刷题,同时,我也拿了一些面试题跟大家分享,也是从一些大佬那里获得的,大家不妨多刷刷题,为金九银十冲一波!

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