2014-10-14 05:25:01 +00:00
|
|
|
|
## 为什么要使用 Docker?
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
|
2014-10-14 05:25:01 +00:00
|
|
|
|
作为一种新兴的虚拟化方式,Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
### 更高效的利用系统资源
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销,Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度,都要比传统虚拟机技术更高效。因此,相比虚拟机技术,一个相同配置的主机,往往可以运行更多数量的应用。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 更快速的启动时间
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟,而 Docker 容器应用,由于直接运行于宿主内核,无需启动完整的操作系统,因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
### 一致的运行环境
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2017-09-04 14:06:11 +00:00
|
|
|
|
开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致,导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境,确保了应用运行环境一致性,从而不会再出现 *「这段代码在我机器上没问题啊」* 这类问题。
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
### 持续交付和部署
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
对开发和运维([DevOps](https://zh.wikipedia.org/wiki/DevOps))人员来说,最希望的就是一次创建或配置,可以在任意地方正常运行。
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2017-11-22 12:28:10 +00:00
|
|
|
|
使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 [Dockerfile](../image/dockerfile/) 来进行镜像构建,并结合 [持续集成(Continuous Integration)](https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_integration) 系统进行集成测试,而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像,甚至结合 [持续部署(Continuous Delivery/Deployment)](https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_delivery) 系统进行自动部署。
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
而且使用 `Dockerfile` 使镜像构建透明化,不仅仅开发团队可以理解应用运行环境,也方便运维团队理解应用运行所需条件,帮助更好的生产环境中部署该镜像。
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
### 更轻松的迁移
|
2014-09-25 09:23:05 +00:00
|
|
|
|
|
2016-11-06 20:00:17 +00:00
|
|
|
|
由于 Docker 确保了执行环境的一致性,使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行,无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云,甚至是笔记本,其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用,迁移到另一个平台上,而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 更轻松的维护和扩展
|
|
|
|
|
|
2017-11-24 04:32:36 +00:00
|
|
|
|
Docker 使用的分层存储以及镜像的技术,使得应用重复部分的复用更为容易,也使得应用的维护更新更加简单,基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外,Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 [官方镜像](https://store.docker.com/search?q=&source=verified&type=image),既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
|
2014-10-03 03:34:57 +00:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 对比传统虚拟机总结
|
2016-08-04 06:41:40 +00:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 特性 | 容器 | 虚拟机 |
|
2017-11-24 04:32:36 +00:00
|
|
|
|
| : -------- | : -------- | : ---------- |
|
2016-08-04 06:41:40 +00:00
|
|
|
|
| 启动 | 秒级 | 分钟级 |
|
2017-11-24 04:32:36 +00:00
|
|
|
|
| 硬盘使用 | 一般为 `MB` | 一般为 `GB` |
|
2016-08-04 06:41:40 +00:00
|
|
|
|
| 性能 | 接近原生 | 弱于 |
|
2014-10-03 03:34:57 +00:00
|
|
|
|
| 系统支持量 | 单机支持上千个容器 | 一般几十个 |
|