8个你可能不知道的Docker知识
自从上世纪90年代硬件虚拟化被主流的技术广泛普及之后，对数据中心而言，发生的最大的变革莫过于容器和容器管理工具，例如：Docker。在过去的一年内，Docker技术已经逐渐走向成熟，并且推动了大型初创公司例如Twitter和Airbnb的发展，甚至在银行、连锁超市、甚至NASA的数据中心都赢得了一席之地。当我几年前第一次直到Docker的时候，我还对Docker的未来持怀疑的态度，我认为他们是把以前的Linux容器的概念拿出来包装了一番推向市场。但是使用Docker成功进行了几个项目例如Spantree之后，我改变了我的看法：Docker帮助我们节省了大量的时间和经历，并且已经成为我们技术团队中不可或缺的工具。
GitHub上面每天都会催生出各式各样的工具、形态各异的语言和千奇百怪的概念。如果你和我一样，没有时间去把他们全部都测试一遍，甚至没有时间去亲自测试Docker，那么你可以看一下我的这篇文章：我将会用我们在Docker中总结的经验来告诉你什么是Docker、为什么Docker会这么火。
Docker是容器管理工具
Docker是一个轻量级、便携式、与外界隔离的容器，也是一个可以在容器中很方便地构建、传输、运行应用的引擎。和传统的虚拟化技术不同的是，Docker引擎并不虚拟出一台虚拟机，而是直接使用宿主机的内核和硬件，直接在宿主机上运行容器内应用。也正是得益于此，Docker容器内运行的应用和宿主机上运行的应用性能差距几乎可以忽略不计。
但是Docker本身并不是一个容器系统，而是一个基于原有的容器化工具LXC用来创建虚拟环境的工具。类似LXC的工具已经在生产环境中使用多年，Docker则基于此提供了更加友好的镜像管理工具和部署工具。
Docker不是虚拟化引擎
Docker第一次发布的时候，很多人都拿Docker和虚拟机VMware、KVM和VirtualBox比较。尽管从功能上看，Docker和虚拟化技术致力于解决的问题都差不多，但是Docker却是采取了另一种非常不同的方式。虚拟机是虚拟出一套硬件，虚拟机的系统进行的磁盘操作，其实都是在对虚拟出来的磁盘进行操作。当运行CPU密集型的任务时，是虚拟机把虚拟系统里的CPU指令“翻译”成宿主机的CPU指令并进行执行。两个磁盘层，两个处理器调度器，两个操作系统消耗的内存，所有虚拟出的这些都会带来相当多的性能损失，一台虚拟机所消耗的硬件资源和对应的硬件相当，一台主机上跑太多的虚拟机之后就会过载。而Docker就没有这种顾虑。Docker运行应用采取的是“容器”的解决方案：使用namespace和CGroup进行资源限制，和宿主机共享内核，不虚拟磁盘，所有的容器磁盘操作其实都是对/var/lib/docker/的操作。简言之，Docker其实只是在宿主机中运行了一个受到限制的应用程序。
从上面不难看出，容器和虚拟机的概念并不相同，容器也并不能取代虚拟机。在容器力所不能及的地方，虚拟机可以大显身手。例如：宿主机是Linux，只能通过虚拟机运行Windows，Docker便无法做到。再例如，宿主机是Windows，Windows并不能直接运行Docker，Windows上的Docker其实是运行在VirtualBox虚拟机里的。
Docker使用层级的文件系统
前面提到过，Docker和现有容器技术LXC等相比，优势之一就是Docker提供了镜像管理。对于Docker而言，镜像是一个静态的、只读的容器文件系统的快照。然而不仅如此，Docker中所有的磁盘操作都是对特定的Copy-On-Write文件系统进行的。下面通过一个例子解释一下这个问题。
例如我们要建立一个容器运行JAVAWeb应用，那么我们应该使用一个已经安装了JAVA的镜像。在Dockerfile（一个用于生成镜像的指令文件）中，应该指明“基于JAVA镜像”，这样Docker就会去DockerHubRegistry上下载提前构建好的JAVA镜像。然后再Dockerfile中指明下载并解压ApacheTomcat软件到/opt/tomcat文件夹中。这条命令并不会对原有的JAVA镜像产生任何影响，而仅仅是在原有镜像上面添加了一个改动层。当一个容器启动时，容器内的所有改动层都会启动，容器会从第一层中运行/usr/bin/java命令，并且调用另外一层中的/opt/tomcat/bin命令。实际上，Dockerfile中每一条指令都会产生一个新的改动层，即便只有一个文件被改动。如果用过Git就能更清楚地认识这一点，每条指令就像是每次commit，都会留下记录。但是对于Docker来说，这种文件系统提供了更大的灵活性，也可以更方便地管理应用程序。
我们Spantree的团队有一个自己维护的含有Tomcat的镜像。发布新版本也非常简单：使用Dockerfile将新版本拷贝进镜像从而创建一个新镜像，然后给新镜像贴上版本的标签。不同版本的镜像的不同之处仅仅是一个90MB大小的WAR文件，他们所基于的主镜像都是相同的。如果使用虚拟机去维护这些不同的版本的话，还要消耗掉很多不同的磁盘去存储相同的系统，而使用Docker就只需要很小的磁盘空间。即便我们同时运行这个镜像的很多实例，我们也只需要一个基础的JAVA/TOMCAT镜像。
Docker可以节约时间
很多年前我在为一个连锁餐厅开发软件时，仅仅是为了描述如何搭建环境都需要写一个12页的Word文档。例如本地Oracle数据库，特定版本的JAVA，以及其他七七八八的系统工具和共享库、软件包。整个搭建过程浪费掉了我们团队每个人几乎一天的时间，如果用金钱衡量的话，花掉了我们上万美金的时间成本。虽然客户已经对这种事情习以为常，甚至认为这是引入新成员、让成员适应环境、让自己的员工适应我们的软件所必须的成本，但是相比较起来，我们宁愿把更多的时间花在为客户构建可以增进业务的功能上面。
如果当时有Docker，那么构建环境就会像使用自动化搭建工具Puppet/Chef/Salt/Ansible一样简单，我们也可以把整个搭建时间周期从一天缩短为几分钟。但是和这些工具不同的地方在于，Docker可以不仅仅可以搭建整个环境，还可以将整个环境保存成磁盘文件，然后复制到别的地方。需要从源码编译Node.js吗？Docker做得到。Docker不仅仅可以构建一个Node.js环境，还可以将整个环境做成镜像，然后保存到任何地方。当然，由于Docker是一个容器，所以不用担心容器内执行的东西会对宿主机产生任何的影响。
现在新加入我们团队的人只需要运行docker-composeup命令，便可以喝杯咖啡，然后开始工作了。
Docker可以节省开销
当然，时间就是金钱。除了时间外，Docker还可以节省在基础设施硬件上的开销。高德纳和麦肯锡的研究表明，数据中心的利用率在6%–12%左右。不仅如此，如果采用虚拟机的话，你还需要被动地监控和设置每台虚拟机的CPU硬盘和内存的使用率，因为采用了静态分区(staticpartitioning)所以资源并不能完全被利用。。而容器可以解决这个问题：容器可以在实例之间进行内存和磁盘共享。你可以在同一台主机上运行多个服务、可以不用去限制容器所消耗的资源、可以去限制资源、可以在不需要的时候停止容器，也不用担心启动已经停止的程序时会带来过多的资源消耗。凌晨三点的时候只有很少的人会去访问你的网站，同时你需要比较多的资源执行夜间的批处理任务，那么可以很简单的便实现资源的交换。
虚拟机所消耗的内存、硬盘、CPU都是固定的，一般动态调整都需要重启虚拟机。而用Docker的话，你可以进行资源限制，得益于CGroup，可以很方便动态调整资源限制，让然也可以不进行资源限制。Docker容器内的应用对宿主机而言只是两个隔离的应用程序，并不是两个虚拟机，所以宿主机也可以自行去分配资源。
Docker有一个健壮的镜像托管系统
前面提到过，这个托管系统就叫做DockerHubRegistry。截止到2015年4月29日，互联网上大约有14000个公共的Docker，而大部分都被托管在DockerHub上面。和Github已经很大程度上成为开源项目的代表一样，Docker官方的DockerHub则已经是公共Docker镜像的代表。这些镜像可以作为你应用和数据服务的基础。
也正是得益于此，你可以随意尝试最新的技术：说不定有些人就把图形化数据库的实例打包成了Docker镜像托管在上面。再例如Gitlab，手工搭建Gitlab非常困难，译者不建议普通用户去手工搭建，而如果使用DockerGitlab，这个镜像则会五秒内便搭建完成。再例如特定Ruby版本的Rails应用，再例如Linux上的.NET应用，这些都可以使用简单的一条Docker命令搭建完成。
Docker官方镜像都有official标签，安全性可以保证。但是第三方镜像的安全性无法保证，所以请谨慎下载第三方镜像。生产环境下可以只使用第三方提供的Dockerfile构建镜像。
DockerGithub介绍：5秒内搞定一个Gitlab
关于Linux上的.NET应用和Rails应用，将会在以后的文章中做详细介绍。
Docker可以避免产生Bug
Spantree一直是“固定基础设置”（immutableinfrastructure）的狂热爱好者。换句话说，除非有心脏出血这种漏洞，我们尽量不对系统做升级，也尽量不去改变系统的设置。当添加新服务器的时候，我们也会从头构建服务器的系统，然后直接将镜像导入，将服务器放入负载均衡的集群里，然后对要退休的服务器进行健康检查，检查完毕后移除集群。得益于Docker镜像可以很轻松的导入导出，我们可以最大程度地减少因为环境和版本问题导致的不兼容，即便有不兼容了也可以很轻松地回滚。当然，有了Docker，我们在生产、测试和开发中的运行环境得到统一。以前在协同开发时，会因为每个人开发的电脑配置不同而导致“在我的电脑上是能运行的，你的怎么不行”的情况，而如今Docker已经帮我们解决了这个问题。
Docker目前只能运行在Linux上
前面也提到过，Docker使用的是经过长时间生产环境检验的技术，虽然这些技术已经都出现很长时间了，但是大部分技术都还是Linux独有的，例如LXC和Cgroup。也就是说，截止到现在，Docker容器内只能在Linux上运行Linux上的服务和应用。Microsoft正在和Docker紧密合作，并且已经宣布了下一个版本的WindowsServer将会支持Docker容器，并且命名为WindowsDocker，估计采用的技术应该是Hyper-VContainer，我们有望在未来的几年内看到这个版本。
除此之外，类似boot2docker和DockerMachine这种工具已经可以让我们在Mac和Windows下通过虚拟机运行Docker了。
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