容器技術是近幾年計算機領域的熱門技術，特別是隨著各種云服務的發展，越來越多的服務運行在以 Docker 為代表的容器之內。

本文我們就來分享一下容器化技術相關的知識。

容器化技術簡介

相比傳統虛擬化技術，容器技術是一種更加輕量級的操作系統隔離方案，可以將應用程序及其運行依賴環境打包到鏡像中，通過容器引擎進行調度，并且提供進程隔離和資源限制的運行環境。

虛擬化技術

虛擬化技術通過 Hypervisor 實現虛擬機與底層硬件的解耦，虛擬機實現依賴 Hypervisor 層，Hypervisor 是整個虛擬機的核心所在。

Hypervisor 是什么呢 ? 也可以叫作虛擬機監視器 VMM（Virtual Machine Monitor），是一種運行在基礎物理服務器和操作系統之間的中間軟件層，可允許多個操作系統和應用共享硬件。

Hypervisor 虛擬機可以模擬機器硬件資源，協調虛擬機對硬件資源的訪問，同時在各個虛擬機之間進行隔離。

每一個虛擬機都包括執行的應用，依賴的二進制和庫資源，以及一個完整的 OS 操作系統，虛擬機運行以后，預分配給它的資源將全部被占用。

容器化技術

在容器技術中，最具代表性且應用最廣泛的是 Docker 技術。

Docker 是一個開源的應用容器引擎，可以打包應用以及依賴包到一個可移植的容器中，然后發布到服務器上，Docker 容器基于鏡像運行，可部署在物理機或虛擬機上，通過容器引擎與容器編排調度平臺實現容器化應用的生命周期管理。

使用容器化技術有哪些好處呢？

Docker 不同于 VM，只包含應用程序及依賴庫，處于一個隔離的環境中，這使得 Docker 更加輕量高效，啟動容器只需幾秒鐘之內完成。由于 Docker 輕量、資源占用少，可以更方便地部署標準化應用，一臺主機上可以同時運行上千個 Docker 容器。

兩種虛擬化技術的對比

虛擬機是一個運行在宿主機之上的完整操作系統，虛擬機運行自身操作系統會占用較多的 CPU、內存、硬盤資源等。

虛擬化技術為用戶提供了一個完整的虛擬機，包括操作系統在內，容器化技術為應用程序提供了隔離的運行空間，容器之間共享同一個上層操作系統內核。虛擬化技術有更佳的隔離性和安全性，但是更新和升級困難，容器化具有快速擴展、靈活性和易用性等優勢，但其隔離性較差、安全性相對較低。

實際部署一般是把兩種技術結合起來，比如一個虛擬機中運行多個容器，這樣既保證了較好的強隔離性和安全性，也有了快速擴展、靈活性和易用性。

容器化的原理

容器技術的核心是如何實現容器內資源的限制，以及不同容器之間的隔離，這些是基于 Linux 的 Namespace 和 CGroups 技術。

Namespace

Namespace 的目的是通過抽象方法使得 Namespace 中的進程看起來擁有它們自己的隔離的全局系統資源實例。
Linux 內核實現了六種 Namespace：Mount namespaces、UTS namespaces、IPC namespaces、PID namespaces、Network namespaces、User namespaces，功能分別為：隔離文件系統、定義 hostname 和 domainame、特定的進程間通信資源、獨立進程 ID 結構、獨立網絡設備、用戶和組 ID 空間。

Docker 在創建一個容器的時候，會創建以上六種 Namespace 實例，然后將隔離的系統資源放入到相應的 Namespace 中，使得每個容器只能看到自己獨立的系統資源。

Cgroups

Docker 利用 CGroups 進行資源隔離。CGroups（Control Groups）也是 Linux 內核中提供的一種機制，它的功能主要是限制、記錄、隔離進程所使用的物理資源，比如 CPU、Mermory、IO、Network 等。

簡單來說，CGroups 在接收到調用時，會給指定的進程掛上鉤子，這個鉤子會在資源被使用的時候觸發，觸發時會根據資源的類別，比如 CPU、Mermory、IO 等，然后使用對應的方法進行限制。

CGroups 中有一個術語叫作 Subsystem 子系統，也就是一個資源調度控制器，CPU Subsystem 負責 CPU 的時間分配，Mermory Subsystem 負責 Mermory 的使用量等。Docker 啟動一個容器后，會在 /sys/fs/cgroup 目錄下生成帶有此容器 ID 的文件夾，里面就是調用 CGroups 的配置文件，從而實現通過 CGroups 限制容器的資源使用率。

微服務如何適配容器化

微服務的設計思想是對系統功能進行解耦，拆分為單獨的服務，可以獨立運行，而容器進一步對這種解耦性進行了擴展，應用容器技術可以對服務進行快速水平擴展，從而到達彈性部署業務的能力。在各種云服務概念興起之后，微服務結合 Docker 部署，更加方便微服務架構運維部署落地。

微服務結合容器有很多優點，但是另一方面，也給服務的部署和應用提出了一些新的問題。

以 Java 服務為例，容器與虛擬機不同，其資源限制通過 CGroup 來實現，而容器內部進程如果不感知 CGroup 的限制，就進行內存、CPU 分配的話，則可能會導致資源沖突的問題。

Java 8 之前的版本無法跟 Docker 很好的配合，JVM 通過容器獲取的可用內存和 CPU 數量并不是 Docker 允許使用的可用內存和 CPU 數量。

我們在開發中會應用一些線程池，通常會根據 CPU 核心數來配置，比如使用：

Runtime.getRuntime().availableProcessors()

在 1.8 版本更早的實現，在容器內獲取的是上層物理機或者虛擬機的 CPU 核心數，這就使得線程池配置不符合我們期望的設置。

另一個影響體現在 GC 中，JVM 垃圾對象回收對 Java 程序執行性能有一定的影響，默認的 JVM 使用公式“ParallelGCThreads = (ncpus <= 8) ? ncpus : 3 + ((ncpus * 5) / 8)” 來計算并行 GC 的線程數，其中 ncpus 是 JVM 發現的系統 CPU 個數。如果 JVM 應用了錯誤的 CPU 核心數，會導致 JVM 啟動過多的 GC 線程，導致 GC 性能下降，Java 服務的延時增加。

總結

這一課時和你分享了容器技術的發展，以 Docker 為代表的容器化技術的實現原理，以及大規模容器化之下，微服務如何適配等問題。

本課時的內容以概念為主，如果你在工作中沒有接觸過容器化場景，可以到 Docker 官網學習入門指南、了解 Docker 命令，并動手實踐一下 Docker 部署。

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