# **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。  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。  （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。  （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。  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**  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。  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。  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。  # **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。  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**  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  **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。 # 总结 面试前的“练手”还是很重要的，所以开始面试之前一定要准备好啊，不然也是耽搁面试官和自己的时间。 我自己是刷了不少面试题的，所以在面试过程中才能够做到心中有数，基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点，高频题又有哪些，所以刷题是面试前期准备过程中非常重要的一点。 **[下面我就把我整理的面试资料分享给有需要的读者朋友——戳这里免费获取](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)** # 面试题及解析总结  # 大厂面试场景  # 知识点总结