序言
近期拜读了孙高飞大佬的《云原生测试实战》，尽管其中涉及不少关于容器的内容，但因自身缺乏相关知识储备，阅读起来颇为费力。然而，考虑到云原生的重要性以及当前主流趋势，我决定深入研究容器技术，于是从Docker开始入门。
容器技术能解决什么问题？
尝试用系统架构的角度解释：我们熟知的两种软件架构方式——传统分层架构和微服务架构。
它们的设计理念、组织结构、部署方式等存在显著差异：
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设计理念：
- 传统分层架构： 基于传统分层架构的应用通常采用三层结构（展示层、业务逻辑层、数据访问层），各层之间通过明确的接口进行通信和数据交换。
- 微服务架构： 微服务架构鼓励将应用拆分为一组小型、自治的服务，每个服务专注于单一的业务功能，通过轻量级的通信机制进行交互。
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组织结构：
- 传统分层架构： 应用通常由单个团队负责开发、部署和维护，各个功能模块在同一代码库中。
- 微服务架构： 每个微服务通常由一个小团队负责，拥有独立的代码库和部署流程，通过API或消息队列等方式进行通信。
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部署方式：
- 传统分层架构： 应用通常作为一个整体部署，可能需要停机或者长时间的部署过程。
- 微服务架构： 微服务可以独立部署，因此可以实现更快速的部署更新，同时具有更好的灵活性和可扩展性。
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可维护性和扩展性：
- 传统分层架构： 当应用规模增大时，可能面临单体应用难以维护和扩展的问题。
- 微服务架构： 微服务架构能够更容易实现单个服务的维护和扩展，同时可以根据需求独立扩展不同的服务。
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复杂性和运维成本：
- 传统分层架构： 管理单体应用的复杂性较低，但随着应用规模增大，可能面临更高的运维成本和管理难度。
- 微服务架构： 微服务架构可以更好地应对复杂性，但也需要面对分布式系统带来的挑战，如服务发现、治理和监控等。
对于复杂系统而言，微服务架构无疑是较好的选择。以笔者所在公司为例，已采用微服务架构，包含上百个微服务。
那我们设想一个场景：微服务架构，不同人负责不同的子系统，有大量网络调用，1台物理机如果部署上百个微服务，1个服务内存泄漏导致资源被吞噬，其他服务也会挂掉。这个时候怎么办呢？容器就可以很好的解决此类问题。
概括一下，容器技术解决了软件开发和部署中的几个重要问题：
- 环境一致性： 容器将应用程序及其依赖项打包在一个独立的运行环境中，确保在不同的开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境，避免了由于环境差异导致的问题。
- 部署简化： 容器使应用程序的部署变得更加简单和可重复。通过容器，开发人员可以将应用程序、库和其他依赖项一起打包，然后在任何支持容器的环境中轻松部署。
- 资源隔离： 容器提供了一种轻量级的虚拟化方式，使不同的应用程序能够在同一台主机上独立运行，彼此之间相互隔离，从而提高了系统的安全性和稳定性。
- 扩展性和弹性： 容器化应用程序可以更容易地扩展和缩减，可以根据需求动态调整容器实例的数量，从而更好地适应流量的变化。
- 开发效率提升： 容器技术可以提高开发人员的效率，因为他们可以在本地开发和测试应用程序，然后将其部署到生产环境中，而不需要担心环境配置和依赖项管理的问题。
容器和Docker是啥关系呢？
容器是一种轻量级的隔离技术。
Docker可以理解为基于容器技术实现的一个产品，真正将容器技术带火。
虚拟机和容器的区别
虚拟机的虚拟化方案隔离的更彻底，每个虚拟机都拥有独立的内核（即操作系统），容器则专注虚拟化应用没有独立的内核，所有的容器共享宿主机的内核。
理解了这个知识点，这道题应该很容易回答：部署测试中是否可以使用容器进行测试？
答案是否定的，部署测试需要验证在不同的操作系统环境下能否正常运行。即使使用容器运行不同的操作系统，但内核是一样的。
如何理解Dcoker？
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基于 Linux 内核的 Cgroup，Namespace等技术，对进程进行封装隔离
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最初的实现是基于 Linux 容器（Linux Containers，LXC）技术的。LXC 是一种操作系统级虚拟化技术，它提供了一种轻量级的虚拟化方式，允许在单个 Linux 系统上运行多个相互隔离的 Linux 容器。Docker 最初使用 LXC 来实现容器化，通过 LXC 提供的功能来创建和管理容器。
从 Docker 0.7 版本开始，Docker 开始逐步去除对 LXC 的依赖，转而使用自行开发的容器运行时工具 Libcontainer。Libcontainer 是一个用 Go 语言编写的库，用于直接管理容器的生命周期、命名空间、cgroups 等方面的功能，它提供了更灵活、更轻量级的容器管理方案，减少了对 LXC 的依赖。
随着时间的推移，Docker 进一步演进，从 1.11 版本开始，开始使用 runC 和 Containerd。runC 是一个由 Docker 开发的开源项目，它是一个符合 OCI（Open Container Initiative）标准的容器运行时工具，能够以标准化的方式来创建和运行容器。而 Containerd 则是一个守护进程，负责管理容器的生命周期、镜像的存储和分发等核心功能，它是一个轻量级的容器运行时管理工具。
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Docker 在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等等，极大的简化了容 器的创建和维护，使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。
Docker基本使用
我使用虚拟机搭建了centos系统，以下操作都基于centos系统。
下载docker源
wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
列出docker所有版本
yum list docker-ce --showduplicates
安装指定docker版本
yum install docker-ce-19.03.15 docker-ce-cli-19.03.15 -y
启动docker并设置开机启动
systemctl enable docker && systemctl start docker
配置国内源
cat > /etc/docker/daemon.json << EOF
{
"registry-mirrors": ["https://mw86j9k8.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
重新启动
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
验证
docker info
容器操作
启动
docker run
-it 交互
-d 后台运行
-p 端口映射
-v 磁盘挂载
案例：
先执行下面命令：
uname -a
执行后，看到当前系统处于Linux k8s-master 3.10.0-957.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 8 23:39:32 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
然后，我们执行下面命令：
docker run -it ubuntu bash
再次执行uname -a，发现当前系统处于Linux 5c38b22033a6 3.10.0-957.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 8 23:39:32 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
这条命令到底干了些啥呢？
docker run先看本地有没有ubuntu镜像，如果没有就会执行docker pull ubuntu 从docker镜像仓库拉取镜像，然后执行下面的bash命令(会将ubuntu包解压然后执行bash)
查看容器进程
docker ps # 列出当前正在运行的容器
docker ps -a # 列出所有容器的信息，包括正在运行的和已停止的容器
docker ps | grep ubuntu
停止容器
docker stop <containerid> # containerid通过docker ps查看
启动已终止容器
docker start <containerid>
查看容器细节
docker inspect <containerid>
进入容器
docker attach <containerid>
拷贝文件至容器内
docker cp file1 <containerid>:/file-to-path
docker命令使用起来应该是比较简单的，可以参照网上文档进行操作，这里不进行详细介绍。
容器标准
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Open Container Initiative(OCI) • 轻量级开放式管理组织(项目)
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OCI 主要定义两个规范
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Runtime Specification
• 文件系统包如何解压至硬盘，供运行时运行。
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Image Specification
• 如何通过构建系统打包，生成镜像清单(Manifest)、文件系统序列化文件、镜像配置。
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最后
Docker的实际运用过程中相对较为简易，只需掌握几项主要的指令即可。然而若要深入理解其精髓，仍需具备相关的Linux操作系统的基础知识作为支持。接下来，让我们共同探讨Docker的核心技术吧！