Docker、kubernetes简介
- 引言：
- 1Docker
- 1.1容器技术由来
- 1.2技术理念
- 1.3解决的问题
- 1.4核心技术
- 1.5核心概念
- 1.6DockerVS虚拟机
- 2kubernetes
- 2.1编排技术来由
- 2.2Kubernetes
- 2.3运行机制
- 2.4其他编排技术
- 2.5Kubernetes优势
- 2.6与微服务架构的联系
- 3总结
引言：
容器技术是这两年热门的话题，因为无论是在开发还是运维上，容器技术都给我们带来了很多便捷，节约了不少成本。而如今最热门的开源容器工具就是docker了，Docker和Kubernetes这两个词汇的出现频率也越来越高。那么Docker和Kubernetes之间究竟是什么关系呢？本文来进行介绍。
1Docker
1.1容器技术由来
最早出现的传统应用部署，需要购买一个物理服务器，在服务器上安装一个操作系统，然后安装应用所需的各种依赖环境，最后进行应用部署。这样一来，应用部署起来就会比较慢，成本高但资源利用率低，而且难以扩展和迁移。
随后而来的虚拟化技术，提供了一种运行在物理服务器和操作系统之间的中间软件层，可以虚拟化硬件资源，例如cpu、硬盘、内存资源等。通过这个中间层，可以创建不同的虚拟机，并指定每个虚拟机的物理资源，并且每个虚拟机都是相互分离且独立的。这样一来，就在一定程度上提高了物理资源的利用率，使得一台物理机部署多个应用成为了可能，而且可以稳定运行，但是迁移能力和扩展能力仍然较低。
随着互联网技术的普及和发展，开发测试环境越来越复杂，对扩展和迁移的需求越来越普遍。为了迎合这种飞速的发展，我们倡导敏捷开发，和持续集成部署。针对以上需求和使用场景，虚拟技术就显得没有那么便利和高效。
容器技术的出现，让部署、扩展迁移和资源利用率这一系列问题都得到了更好的解决。而本文要介绍的Docker是目前比较主流的开源容器实现工具。
1.2技术理念
Docker容器的思想来自于集装箱，集装箱解决了什么问题？
在一艘大船上，可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的，那我就可以用一艘大船把他们都运走。docker就是类似的理念。云计算好比大货轮，docker就是集装箱。
1.3解决的问题
1、克服了虚拟机开销过大、启动速度慢的缺点，提高了资源的利用率。
2、解决了开发和部署应用时环境不同的问题。
3、降低了部署测试的复杂度、降低了开发和运维的耦合度。
1.4核心技术
Docker是以Docker容器为资源分割和调度的基本单位，封装整个软件运行时环境，为开发者和系统管理员设计的，用于构建、发布和运行分布式应用的平台。跨平台、可移植并且简单易用的容器解决方案。
既然Docker致力于解决资源利用率和部署环境的问题，那它是如何解决的呢？答案就是隔离。
容器技术通过namespace实现了环境隔离，通过Cgroups实现了资源隔离。他们让每个容器都有独立的空间和资源，做到了进程层面这种细粒度的隔离。所以容器可以复用操作系统，而不再需要独立的操作系统来隔离彼此的资源和环境。节省了操作系统的开销，就节省了一大部分的资源，容器就这样提高了资源的利用率。
下面来具体介绍一下Namespace和Cgroups是怎么实现隔离的：
1、Namespace
是 Linux 为我们提供的用于分离进程树、网络接口、挂载点以及进程间通信等资源的方法。 Docker 其实就通过 Linux 的 Namespaces 对不同的容器实现了隔离。它通过不同参数进行区分，划分成多个命名空间，以解决命名冲突问题，并提供进程、网络、文件系统等环境上的隔离。
2、Cgroups
Linux的一种机制。把系统任务、子任务整合，划分到资源等级不同的组内。为系统资源管理提供了一个统一的框架。可以限制、记录任务组所使用的物理资源。
Cgroups通过控制组的划分，和资源的限制，实现了CPU、内存等资源的隔离。
1.5核心概念
Docker除了更好的解决了资源利用率问题，还解决了部署和迁移的问题。
镜像中存放了环境和用户文件，相当于一个文件系统。而容器可以通过Dockerfile 中存放的一系列命令对镜像进行解析和操作。这样一来，用户可以通过简单的解析操作部署环境，也可以将打包好的镜像上传，再通过下载解析等操作实现迁移。
下面具体介绍几个相关概念：
1、镜像（image）：镜像就是**一堆只读层的统一视角。**通俗的说，就像是在铺床，每次操作相当于又铺上一层床单，已经铺好的部分就不能再移动了。这样一来，虽然床是由很多条床单一层一层铺出来的，但是从宏观的角度来看，它就是一张床而已，看不到下面层层床单的结构。而在镜像的概念中，床单就相当于一个个的只读层，宏观角度的床就是文件系统。
2、容器（container）:定义与镜像相似，也是一堆层的统一视角，唯一的区别在于容器的最上面一层是可读可写的。可读可写层也就相当于在铺好的床上放了一床被子，而作为这张床的使用者，你可以任意的操作这床被子。
4、Dockerfile:是存储每一层镜像的修改、安装、构建、操作的命令的脚本，它描述了每一层镜像是如何构建的。就相当于在铺床的过程中，用一张纸记录下来每一层的床单都是什么材质的、什么颜色的、铺在第几层、是谁铺上的等等。
1.6DockerVS虚拟机
Docker使用了namespace和Cgroups等技术，而且更好的利用了镜像的特点。那么同是为开发提供便捷的技术，Docker和虚拟机技术又有哪些区别和联系呢？
虚拟机不仅包含了应用，还有必须的二进制文件、库、一个完整的从操作系统，开销相对较大。
容器仅由应用及其依赖组成。它减少了从操作系统这一层级，容器在主操作系统的用户空间上执行一个独立的任务，直接运行于宿主的内核，既使得诸多容器共享Kernel，又保证了应用之间的隔离。
因此，容器技术不仅有虚拟技术的资源分配和隔离的优势，而且更加轻量、易移植和高效。
结构的对比图如下图所示。
Docker使用namespace和Cgroups，使得运行环境和资源隔离开来，能做到进程层面的隔离。每个容器进程之间有隔离的空间，彼此运行互不干扰。因此Docker可以复用操作系统，而虚拟机技术不可以。
相同点：
都属于虚拟化技术，目标都是将一套应用程序所需的执行环境打包起来，建立一个相对隔离的环境，方便在不同硬件之间迁移。
不同点：
1、结构方面：
由于容器采用namespace和Cgroups，使得运行环境和资源隔离开来，能做到进程层面的隔离。每个容器进程之间有隔离的空间，彼此运行互不干扰。因此得以复用操作系统。而虚拟化技术需要独立的操作系统来做资源分配和隔离。
2、性能方面：
由于容器可以复用操作系统，无需分配额外的资源给操作系统。因此，服务启动较快、硬盘使用较少，相对于虚拟化技术更加轻量级。
3、应用场景：
虚拟机技术开启了云计算时代，各个应用开发商无需自己准备应用服务器，租用虚拟机即可；
Docker作为下一代虚拟化技术，改变的是应用的开发、测试、部署方式，可以让应用快速上线、快速迭代。应用容器化更适用于更新频率高、镜像小、服务多的场景。譬如各种微服务，即一些协同工作的小而自治的服务。
2kubernetes
2.1编排技术来由
容器技术确实可以很好的解决资源利用率问题，但大量使用，也会带来新的问题。比如：如何去管理这么多容器？怎么能方便横向扩展？如果容器宕机，怎么能自动恢复？怎么去调度容器的创建？如何保护隐私数据？如何更新而不影响业务？
针对以上问题，我们需要编排技术来管理容器。
2.2Kubernetes
他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。
Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg）。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。
Kubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、内建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。同时Kubernetes提供完善的管理工具，涵盖了包括开发、部署测试、运维监控在内的各个环节。
2.3运行机制
2.3.1主要角色
Kubernetes属于主从分布式架构，主要由Master Node和Worker Node组成。
1、Master Node
k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程，关联工作节点Node。
2、Worker Node
Worker Node是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点（亦叫agent或minion）。Worker Node是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。关联Master管理节点，拥有名称和IP、系统资源信息。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy.
2.3.2内部管理
Worker Node作为工作节点相当于一台宿主机，Worker Node上都运行着多个Pod，Pod将有联系紧密的一些容器封装在一起 ，作为盛放容器的载体，为容器提供相同的命名空间、IP地址，且能共享存储、共享管理。
当服务规模过大，且需要稳定的时候，就需要启动多个相同的Pod，以保证服务的稳定可靠，且负载均衡，kubernetes通过RC（Replication Controller）提供对Pod副本的管理，通过剔除运行不正确的Pod并重启，或关闭冗余Pod，来保证集群中存在指定数量的副本，稳定且不占用过多资源。
客户端访问服务器是通过IP地址访问的，Pod在kubernetes中的IP地址不是固定的，运行过程中，当某个Pod副本运行不正确，RC就会启动一个新的pod替代它 。此时，新启动的Pod会赋予一个新的IP，与原来Pod的IP并不相同，若此时客户端仍然以原来的IP地址访问该pod的服务，就会报错，而重新修改IP地址又过于繁琐。因此kubernetes引入了Service。Service作为一个代理不仅可以确保获取服务无需知晓Pod真实IP，还可以为多个Pod副本做负载均衡，使得worker Node的服务对用户透明。
2.4其他编排技术
2.4.1Docker swarm
Docker swarm 由Docker开发的调度框架，由manager和Node组成。manager负责调度，Node负责运行。Docker Swarm使用标准Docker API。
2.4.2Apache Mesos
Mesos是一个开源集群管理器，为数据中心提供动态的资源分配。Mesos支持在多租户间分发工作负载。由Agent Nodes、Master、Zookeeper、Freamworks组成。Agent Nodes负责运行，Master负责分发任务，Zookeeper用于选择、查找和故障处理，Freamworks与Master协调调度任务。
2.4.3对比分析
1、Docker Swarm：
依赖于Docker API
比较适用于轻量级的容器编排管理
设置和安装容易，提供良好的特性，但受限于API
适合中小型系统
2、Kubernetes：
不是基于Docker，可以解决Docker的限制
容器高可用性，集群的精细管理，复杂的网络场景，比较适合提供高可靠的服务
很难安装和配置，但相对成熟，高度通用、开源
适合中等规模，结构复杂，需要精细管理的系统，成本较高
3.、Apache mesos：
底层的调度器，对于容器的编排，支持多种Frameworks，包括Marathon、Kubernetes、Swarm。
配置和安装困难，运行较稳定，适用于大型系统
最高可以运行5万多个节点，适合大规模系统
2.5Kubernetes优势
1、可移动: 公有云、私有云、混合云、多态云
2、可扩展: 模块化、插件化、可挂载、可组合
3、自修复: 自动部署、自动重启、自动复制、自动伸缩
2.6与微服务架构的联系
基于Docker容器和其生态系统的微服务架构是下一代PaaS的核心，在Docker出现之前，虽然我们谈论微服务架构，但是其实是很难实现的。微服务要运行，首先需要一套执行的环境。这套环境不能对外部有依赖性。同时，执行环境的粒度又必须足够的小，这样才能称之为“微”，否则必然是对资源的巨大浪费。
一个微服务可以跑在一台虚拟机上面，但是虚拟机粒度太大，即使最小的虚拟机，也至少也有1个核。服务一个用户的服务，显然用不了一个核。同时，虚拟机有没有一套方便的管理机制，能够快速的让这些服务之间能够组合和重构。
Docker出现以后，我们看到了微服务的一个非常完美的运行环境。一个容器就是一个完整的执行环境，不依赖外部任何的东西，具备独立性。一台物理机器可以同时运行成百上千个容器，粒度细。其计算粒度足够的小。容器可以在秒级进行创建和销毁，非常适合服务的快速构建和重组。数量众多的容器编排管理工具，能够快速的实现服务的组合和调度。
3总结
Docker 自2013年发布之后早已成为了首屈一指的容器平台，并且仍然在持续改进。未来它仍将占据容器平台的主导地位并不断发挥其价值。 Kubernetes作为一个成熟的容器编排解决方案，拥有着强大的社区并且主要的云提供商都支持它，近年来成为了主流。这两种技术相互影响，在今天的软件环境中都扮演着重要的角色，更确切的说，Kubernetes更像是Docker的推动者，有了前者的包装和驱动，更进一步地推动了后者的发展。
看完了Kubernetes和Docker的介绍，事实上，它们非敌也非友，如果Docker是一辆辆汽车，那么Kubernetes就好比智能的停车场，高效的管理着每一辆进出的车辆，前者将帮助你隔离和打包你的软件及其所有依赖项，后者将帮助部署和协调容器。你需要Docker，也需要Kubernetes，将这两个技术相结合，才能发挥更大的作用。相信未来两者共赢的趋势将会越来越壮大。
