docker_practice/01_introduction/why.md

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

# 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 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 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。