容器化時代來了

虛擬化技術已經走過了三個時代，沒有容器化技術的演進就不會有 Docker 技術的誕生。

虛擬化技術演進

（1）物理機時代：多個應用程序可能會跑在一臺機器上。

（2）虛擬機時代：一臺物理機器安裝多個虛擬機（VM），一個虛擬機跑多個程序。

（3）容器化時代：一臺物理機安裝多個容器實例（container），一個容器跑多個程序。

容器化解決了軟件開發過程中一個令人非常頭疼的問題，用一段對話描述：

測試人員：你這個功能有問題。

開發人員：我本地是好的啊。

開發人員編寫代碼，在自己本地環境測試完成后，將代碼部署到測試或生產環境中，經常會遇到各種各樣的問題。明明本地完美運行的代碼為什么部署后出現很多 bug，原因有很多：不同的操作系統、不同的依賴庫等，總結一句話就是因為本地環境和遠程環境不一致。

容器化技術正好解決了這一關鍵問題，它將軟件程序和運行的基礎環境分開。開發人員編碼完成后將程序打包到一個容器鏡像中，鏡像中詳細列出了所依賴的環境，在不同的容器中運行標準化的鏡像，從根本上解決了環境不一致的問題。

容器化技術的尖刀武器

容器化技術的特點：

• 可移植性：不依賴具體的操作系統或云平臺，比如在阿里云或騰訊云直接隨意遷移。
• 占地小：容器只需要其應用程序以及它需要運行的所有容器和庫的依賴清單，不需要將所有的依賴庫都打包在一起。
• 共享 bin 和 lib：不同的容器可以共享 bin 和 lib，進一步節省了空間。

Docker 橫空出世

2010年一位年輕小伙子在美國舊金山成立了一家名叫【dotCloud】的公司， 開發了 Docker的核心技術，從此開啟了容器技術的時代。

后面 dotCloud 公司將自己的容器技術進行了簡化和標準化，取名為 Docker，就是大家熟悉的鯨魚 logo。

2013年dotCloud 公司宣布將 Docker 開源，隨著越來越多的工程師發現了它的優點， Docker 的人氣迅速攀升，成為當時最火爆的開源技術之一。

當前有30％以上的企業在其AWS環境中使用Docker，并且這個數字還在繼續增長。

Docker怎么用？

其實大多數人談論 Docker 時說的是 Docker Engine，這只是一個構建和運行的容器。

在運行容器前需要編寫Docker File，通過 dockerFile 生成鏡像，然后才能運行 Docker 容器。

Docker File 定義了運行鏡像（image）所需的所有內容，包括操作系統和軟件安裝位置。一般情況下都不需要從頭開始編寫 Docker File，在 Docker Hub 中有來自世界各地的工程師編寫好的鏡像，你可以基于此修改。

編排系統的需求催生 k8s

盡管Docker為容器化的應用程序提供了開放標準，但隨著容器越來越多出現了一系列新問題：

• 如何協調和調度這些容器？
• 如何在升級應用程序時不會中斷服務？
• 如何監視應用程序的運行狀況？
• 如何批量重新啟動容器里的程序？

解決這些問題需要容器編排技術，可以將眾多機器抽象，對外呈現出一臺超大機器。現在業界比較流行的有：k8s、Mesos、Docker Swarm。

在業務發展初期只有幾個微服務，這時用 Docker 就足夠了，但隨著業務規模逐漸擴大，容器越來越多，運維人員的工作越來越復雜，這個時候就需要編排系統解救opers。

一個成熟的容器編排系統需要具備以下能力：

• 處理大量的容器和用戶
• 負載均衡
• 鑒權和安全性
• 管理服務通信
• 多平臺部署

k8s與Docker Swarm江湖恩怨

如果你非要拿 Docker 和 k8s 進行比較，其實你更應該拿 Docker Swarm 和 k8s 比較。

Docker Swarm 是 Docker 自家針對集群化部署管理的解決方案，優點很明顯，可以更緊密集成到 Docker 生態系統中。

雖說 Swarm 是 Docker 親兒子，但依舊沒有 k8s 流行，不流行很大程度是因為商業、生態的原因，不多解釋。

k8s是做什么用的？

K8s是Google研發的容器協調器，已捐贈給CNCF，現已開源。

Google 利用在容器管理多年的經驗和專業知識推出了 k8s，主要用于自動化部署應用程序容器，可以支持眾多容器化工具包括現在非常流行的Docker。

目前k8s 是容器編排市場的領導者，開源并公布了一系列標準化方法，主流的公有云平臺都宣布支持。

一流的廠商都在搶占標準的制高點，一堆小廠商跟著一起玩，這就叫生態了。國內的大廠商都在干嘛呢？搶社區團購市場，玩資本游戲，哎？！

K8s 架構和組件

k8s 由眾多組件組成，組件間通過 API 互相通信，歸納起來主要分為三個部分：

• controller manager
• nodes
• pods

Controller Manager，即控制平面，用于調度程序以及節點狀態檢測。

• Nodes，構成了Kubernetes集群的集體計算能力，實際部署容器運行的地方。
• Pods，Kubernetes集群中資源的最小單位。

Docker與k8s 難舍難分

Docker 和 k8s 在業界非常流行，都已經是事實上的標準。

Docker 是用于構建、分發、運行容器的平臺和工具。

而 k8s 實際上是一個使用 Docker 容器進行編排的系統，主要圍繞 pods 進行工作。Pods 是 k8s 生態中最小的調度單位，可以包含一個或多個容器。

Docker 和 k8s 是根本上不同的技術，兩者可以很好的協同工作。

寫在最后

學習技術是一條慢長而艱苦的道路，不能靠一時激情，也不是熬幾天幾夜就能學好的，必須養成平時努力學習的習慣。所以：貴在堅持！

最后再分享的一些BATJ等大廠20、21年的面試題，把這些技術點整理成了視頻和PDF（實際上比預期多花了不少精力），包含知識脈絡 + 諸多細節，由于篇幅有限，上面只是以圖片的形式給大家展示一部分。

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