mirror of
https://github.com/yeasy/docker_practice.git
synced 2026-02-28 13:00:25 +00:00
Use a better structure
This commit is contained in:
Baohua Yang
208
01_introduction/1.3_why.md
Normal file
208
01_introduction/1.3_why.md
Normal file
@@ -0,0 +1,208 @@
|
||||
## 为什么要使用 Docker？
|
||||
|
||||
在回答"为什么用 Docker"之前，笔者想先问一个问题：**你有没有经历过这些场景？**
|
||||
|
||||
### 没有 Docker 的世界
|
||||
|
||||
#### 场景一："在我电脑上明明能跑"
|
||||
|
||||
```
|
||||
周五下午 5:00
|
||||
├── 开发者：代码写完了，本地测试通过，提交！🎉
|
||||
├── 周一早上 9:00
|
||||
│ └── 测试："这个功能在测试环境跑不起来"
|
||||
└── 开发者：" 不可能，在我电脑上明明能跑啊……"
|
||||
```
|
||||
|
||||
笔者统计过，这个问题通常由以下原因导致：
|
||||
- Python/Node/Java 版本不一致
|
||||
- 依赖库版本不一致
|
||||
- 操作系统配置不一致
|
||||
- 某些环境变量没有设置
|
||||
- "哦，忘了说我本地装了个 XXX"
|
||||
|
||||
#### 场景二：环境配置的噩梦
|
||||
|
||||
```
|
||||
新同事入职
|
||||
├── Day 1：领电脑，配环境
|
||||
├── Day 2：继续配环境，遇到问题
|
||||
├── Day 3：换种方法配环境
|
||||
├── Day 4：问老同事怎么配的，他也忘了
|
||||
└── Day 5：终于能跑起来了！但不知道为什么……
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 场景三：服务器迁移的恐惧
|
||||
|
||||
```
|
||||
运维："我们需要把服务迁移到新服务器"
|
||||
开发："旧服务器上的配置文档在哪？"
|
||||
运维："当时是一个已经离职的同事配的……"
|
||||
所有人：😱
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker 如何解决这些问题
|
||||
|
||||
#### 核心理念：一次构建，到处运行
|
||||
|
||||
```
|
||||
开发环境 测试环境 生产环境
|
||||
│ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼
|
||||
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
|
||||
│ Docker │ = │ Docker │ = │ Docker │
|
||||
│ 镜像 │ │ 镜像 │ │ 镜像 │
|
||||
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
|
||||
↓ ↓ ↓
|
||||
完全一致 完全一致 完全一致
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker 的核心优势
|
||||
|
||||
#### 1. 环境一致性
|
||||
|
||||
Docker 镜像包含了应用运行所需的**一切**：代码、运行时、系统工具、库、配置。这意味着：
|
||||
|
||||
- ✅ 开发环境和生产环境完全一致
|
||||
- ✅ 不会再有"在我机器上能跑"的问题
|
||||
- ✅ 新人入职，一条命令就能启动开发环境
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
## 新同事入职第一天
|
||||
$ git clone https://github.com/company/project.git
|
||||
$ docker compose up
|
||||
## 完整的开发环境就准备好了
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 秒级启动
|
||||
|
||||
传统虚拟机启动需要几分钟（引导操作系统），而 Docker 容器启动通常只需要**几秒甚至几百毫秒**。
|
||||
|
||||
笔者实测数据：
|
||||
|
||||
| 启动内容 | 虚拟机 | Docker 容器 |
|
||||
|---------|--------|-------------|
|
||||
| 空系统 | ~60 秒 | ~0.5 秒 |
|
||||
| MySQL | ~90 秒 | ~3 秒 |
|
||||
| 完整 Web 应用 | ~120 秒 | ~5 秒 |
|
||||
|
||||
这个差异对以下场景尤为重要：
|
||||
- **CI/CD 流水线**：每次构建节省几分钟，一天累积下来就是几小时
|
||||
- **弹性扩容**：流量高峰时能快速启动更多实例
|
||||
- **开发体验**：快速重启服务进行调试
|
||||
|
||||
#### 3. 资源效率
|
||||
|
||||
Docker 容器共享宿主机内核，无需为每个应用运行完整的操作系统。
|
||||
|
||||
```
|
||||
传统虚拟机方案：
|
||||
┌────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 物理服务器 (64GB 内存) │
|
||||
├──────────────┬───────────────┬─────────────────┤
|
||||
│ VM1 │ VM2 │ VM3 │
|
||||
│ 8GB 内存 │ 8GB 内存 │ 8GB 内存 │
|
||||
│ (含 OS 2GB) │ (含 OS 2GB) │ (含 OS 2GB) │
|
||||
│ 应用 1 │ 应用 2 │ 应用 3 │
|
||||
└──────────────┴───────────────┴─────────────────┘
|
||||
实际可用于应用：3 × 6GB = 18GB ❌
|
||||
|
||||
Docker 方案：
|
||||
┌────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 物理服务器 (64GB 内存) │
|
||||
│ 宿主机 OS + Docker (约 4GB) │
|
||||
├──────────────┬───────────────┬─────────────────┤
|
||||
│ 容器 1 │ 容器 2 │ 容器 3 │
|
||||
│ 应用 1 │ 应用 2 │ 应用 3 │
|
||||
│ (按需分配) │ (按需分配) │ (按需分配) │
|
||||
└──────────────┴───────────────┴─────────────────┘
|
||||
实际可用于应用：约 60GB ✅
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4. 持续交付和部署
|
||||
|
||||
Docker 完美契合 DevOps 的工作流程：
|
||||
|
||||
```
|
||||
代码提交 ──→ 自动构建镜像 ──→ 自动测试 ──→ 自动部署
|
||||
│ │ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼ ▼
|
||||
Git docker 容器内 容器滚动
|
||||
push build 运行测试 更新
|
||||
```
|
||||
|
||||
使用 [Dockerfile](../04_image/4.5_build.md) 定义镜像构建过程，使得：
|
||||
- 构建过程**可重复、可追溯**
|
||||
- 任何人都能从代码重建完全相同的镜像
|
||||
- 配合 [GitHub Actions](../14_cases/ci/actions/README.md) 等 CI 系统实现自动化
|
||||
|
||||
#### 5. 轻松迁移
|
||||
|
||||
Docker 可以在几乎任何平台上运行：
|
||||
- ✅ 本地开发机（macOS、Windows、Linux）
|
||||
- ✅ 公有云（AWS、Azure、GCP、阿里云、腾讯云）
|
||||
- ✅ 私有云和自建数据中心
|
||||
- ✅ 边缘设备和 IoT
|
||||
|
||||
**同一个镜像，在任何地方运行结果都一致。** 这让应用迁移变得前所未有的简单。
|
||||
|
||||
#### 6. 微服务架构的基石
|
||||
|
||||
现代微服务架构几乎都依赖容器技术。Docker 让你可以：
|
||||
|
||||
- **隔离服务**：每个服务运行在独立容器中，互不干扰
|
||||
- **独立扩展**：哪个服务负载高，就单独扩展哪个
|
||||
- **独立部署**：更新一个服务不影响其他服务
|
||||
- **技术多样**：不同服务可以用不同语言和框架
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌───────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 微服务架构示例 │
|
||||
├─────────────┬─────────────┬───────────────────────┤
|
||||
│ 前端容器 │ API 容器 │ Worker 容器 │
|
||||
│ (Node.js) │ (Python) │ (Go) │
|
||||
├─────────────┴─────────────┴───────────────────────┤
|
||||
│ Redis 容器 │
|
||||
├───────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ PostgreSQL 容器 │
|
||||
└───────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker 不适合的场景
|
||||
|
||||
笔者认为，技术选型要客观。Docker 并非银弹，以下场景可能不太适合：
|
||||
|
||||
#### 1. 需要完全隔离的场景
|
||||
|
||||
容器共享宿主机内核，隔离性不如虚拟机。如果你需要运行不受信任的代码，虚拟机可能更安全。
|
||||
|
||||
#### 2. 需要特殊内核的场景
|
||||
|
||||
容器使用宿主机内核。如果应用需要特定版本的内核或内核模块，可能需要虚拟机。
|
||||
|
||||
#### 3. Windows 原生应用
|
||||
|
||||
虽然 Docker 支持 Windows 容器，但生态不如 Linux 容器成熟。传统 Windows 应用的容器化仍有挑战。
|
||||
|
||||
#### 4. 桌面应用
|
||||
|
||||
Docker 主要面向服务端应用。桌面 GUI 应用的容器化虽然可行，但通常得不偿失。
|
||||
|
||||
### 与传统虚拟机的对比总结
|
||||
|
||||
| 特性 | Docker 容器 | 传统虚拟机 |
|
||||
|:------|:-----------|:-----------|
|
||||
| 启动速度 | 秒级 | 分钟级 |
|
||||
| 磁盘占用 | MB 级别 | GB 级别 |
|
||||
| 性能 | 接近原生 | 有 5-20% 损耗 |
|
||||
| 单机支持量 | 上千个容器 | 几十个虚拟机 |
|
||||
| 隔离性 | 进程级别 | 完全隔离 |
|
||||
| 最佳场景 | 微服务、CI/CD、开发环境 | 多租户、高安全需求 |
|
||||
|
||||
### 本章小结
|
||||
|
||||
Docker 的核心价值可以用一句话概括：**让应用的开发、测试、部署保持一致，同时极大提高资源利用效率。**
|
||||
|
||||
笔者认为，对于现代软件开发者来说，Docker 已经不是"要不要学"的问题，而是**必备技能**。无论你是前端、后端、运维还是全栈开发者，掌握 Docker 都能让你的工作更高效。
|
||||
|
||||
接下来，让我们学习 Docker 的[基本概念](../02_basic_concept/README.md)。
|
||||
Reference in New Issue
Block a user