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Docker — 云时代的程序分发方式
要说最近一年云计算业界有什么大事件？Google Compute Engine
的正式发布？Azure入华？还是AWS落地中国？留在每个人大脑中的印象可能各不相同，但要是让笔者来排名的话那么Docker绝对应该算是第一位的。 如果你之前听说过它的话，那么也许你会说“没错，就是它”，因为几乎世界各地的开发、运维都在谈论着Docker；如果你还没听说过Docker，那么我 真的建议你花上10分钟来阅读本文。
Docker是一个重新定义了程序开发测试、交付和部署过程的开放平台。Docker也是容器技术的一种，它运行于Linux宿主机之上，每个运行 的容器都是相互隔离的，也被称为轻量级虚拟技术或容器型虚拟技术。而且它有点类似Java的编译一次，到处运行，Docker则可以称为构建一次，在各种 平台上运行，包括本地服务器和云主机等（Build once，run anywhere）。
容器就是集装箱，我们的代码都被打包到集装箱里；Docker就是搬运工，帮你把应用运输到世界各地，而且是超高速。
Docker是开源软件，代码托管在GitHub上，使用Go语言编写。Go可以称得上是互联网时代专门为开发分布式、高并发系统而生的编程语言。Docker也可以说是Go语言的一个杀手级应用，而且在Docker生态圈里很多软件也都是使用Go语言编写的。
Docker项目始于2013年3月，由当时的PaaS服务提供商dotCloud开发，dotClound也是YCombinator S10的毕业生。尽管Docker项目很年轻，到现在也只有15个月而已，然而它的发展势头如此之猛已经让很多人感叹不已了。
2013年10月dotCloud公司名字也由dotCloud, Inc.改为Docker, Inc.，集中更多的精力放到了Docker相关的研发上。
在进入Docker的世界之前，我们先来看一下Docker实现所依赖的一些技术。
实际上Docker的出现离不开很多Linux kernel提供的功能，甚至可以说Docker在技术上并没有什么特别重大的创新之处，利用的都是已经非常成熟的Linux技术而已，这些技术早在 Solaris 10或Linux Kernel 2.6的时候就有了。可以毫不夸张的说Docker就是“站在了巨人的肩膀上”。
下面我们就先来了解一下Docker主要利用的Linux技术。
容器（Container）有时候也被称为操作系统级虚拟化，以区别传统的Hypervisor虚拟技术。它不对硬件进行模拟，只是作为普通进程运行于宿主机的内核之上。
在容器中运行的一般都是一个简易版的Linux系统，有root用户权限、init系统（采用LXC容器的情况下）、进程id、用户id以及网络属性。
容器技术在云计算时代已经被大量使用。Google公司的Joe Beda在今年5月做了一次题为《Containers At Scale — At Google, the Google Cloud Platform and Beyond》注 1的演讲，在其中提到“Everything at Google runs in a container”，每周启动容器次数竟然多达20亿次。
注 1 https://speakerdeck.com/jbeda/containers-at-scale
很多PaaS平台都是基于容器技术实现的，比如目前最成功的PaaS平台Heroku。此外，还有比较著名的开源PaaS平台Cloud Foundry的Warden以及Google的Lmctfy（Let Me Contain That For You）注 2等。
注 2 Let Me Contain That For You，http://github.com/google/lmctfy
这也是在Linux下使用比较广泛的容器方案。基本上我们可以认为Linux containers = cgroups（资源控制） + namespaces（容器隔离）。
LXC很成熟很强大，然而它却不好使用，比如它不方便在多台机器间移动，不方便创建管理，不可重复操作，也不方便共享等等，相对于开发人员来说，它只是系统管理员的玩具。Docker的出现很好的解决了这些问题，它将容器技术的使用成本拉低到了一个平民价格。
这是用来为容器提供进程隔离的技术，每个容器都有自己的命名空间，比如pid/net/ipc/mnt/uts等命名空间，以及为容器提供不同的hostname。namespace能保证不同的容器之间不会相互影响，每个容器都像是一个独立运行着的OS一样。
cgroups是一个Google贡献的项目，它主要用来对共享资源的分配、限制、审计及管理，比如它可以为每个容器分配CPU、内存以及blkio等的使用限额等。cgroups使得容器能在宿主机上能友好的相处，并公平的分配资源以及杜绝资源滥用的潜在风险。
容器技术实现方案可以用下面的图进行简单说明。
图 Docker如何和Linux内核打交道
上图中的cgroups、namespaces和apparmor等都是Linux内核提供的功能。不管是传统的LXC还是Docker的libcontainer，都使用了Kernel的这些功能来实现容器功能。
联合文件系统是一个分层的轻量、高性能文件系统。Docker之所以这么吸引人，很大程度上在于其在镜像管理上所做出的创新。而联合文件系统正是构建Docker镜像的基础。
AUFS（AnotherUnionFS）是一个分层的基于Copy On Write技术的文件系统，支持Union Mount，就是将具有不同文件夹结构的镜像层进行叠加挂载，让它们看上去就像是一个文件系统那样。
容器技术和Hypervisor技术虽然不属于同一层次的概念，但是作为具有计算能力的应用运行载体来说，它们还是有一定的共通性和竞争关系，这里作此对比完全是为了加深读者对容器技术的理解而已。
| 容器技术 | 虚拟机技术 | |
|---|---|---|
| 占用磁盘空间 | 小，甚至几十KB（镜像层的情况） | 非常大，上GB |
| 启动速度 | 快，几秒钟 | 慢，几分钟 |
| 运行形态 | 直接运行于宿主机的内核上，不同容器共享同一个Linux内核 | 运行于Hypervisior上 |
| 并发性 | 一台宿主机可以启动成千上百个容器 | 最多几十个虚拟机 |
| 性能 | 接近宿主机本地进程 | 逊于宿主机 |
| 资源利用率 | 高 | 低 |
比如开源PaaS实现软件tsuru最初使用的是基于虚拟机的技术，创建一个应用程序需要5分钟左右的时间，而在采用Docker之后，已经将这个时间缩短到了10秒钟了注 3。
注 3 tsuru and docker by Andrews Medina https://speakerdeck.com/andrewsmedina/tsuru-and-docker
Docker可以应用在各种场景下，比如公司内部开发测试使用，或者作为共有或者私有PaaS平台等。
现在PaaS平台的发展已经非常成熟了，这里我们只罗列一些在开发中使用Docker技术可能会给我们带来的益处。
简单包括几个方面的意思
docker run即可设想我们要基于Nginx/PHP、MySQL和Redis开发，我们可以创建3个Docker镜像保存到公司私有的Registry中去，每个开发人员使用的时候是需要执行docker
run redis即可以享用自己独有的Redis服务了，而且这3个容器不管从占用磁盘空间还是运行性能来说，都比虚拟机要好很多。
有时候构建测试的环境是一项费时费力的工作，而Docker能让这变得轻松。如果你的测试比较简单的话，甚至直接拿开发构建的镜像就可以开始了。
“在我的机器上运行的好好的，怎么到你那里就不行了？”，我想超过半数的程序员都曾经说过类似的话。如果对导致这一问题的原因进行统计的话，我想排在第一位的应该非“环境不一致”莫属了，这包括操作系统和软件的版本、环境变量、文件路径等。
使用Docker的话你再也不用为此烦恼了。因为你交付的东西不光是你的代码、配置文件、数据库定义，还包括你的应用程序运行的环境：OS加上各种中间件、类库 + 你的应用程序。
Docker定义了重新打包程序的方法。
Docker容器 + 用户应用 = 部署单位（构件）
Docker可以看作是用代码编写出来的国际集装箱，它可以把任何应用及相关依赖项打包成一个轻量、可移植（Portable）、自包涵的容器。
以前部署代码都是代码级别的，有了Docker，则可以进行容器级别的部署。这样带来的最大的好处就是开发者本地测试、CI服务器测试、测试人员测试，以及生产环境运行的都可以是同一个Docker镜像。
Docker容器的启动速度很快，可以瞬间启动大量容器，所以在非常适合在业务高峰期进行横向扩展。这比传统的启动EC2实例或者物理机可要快多了。
当然，由于Docker具有很好的移植性，所以它更强大的地方还在于和云环境结合使用。
Docker容器是可移植，或者说跨平台。将来的应用部署可能是在本地进行打包（成Docker镜像）然后传送到云端运行，至于是AWS还是GCE 这不是问题，Docker都能在其上运行。这样不仅能在一定程度上解决vendor-lockin的问题，同时也使得在不同的云服务提供商之间迁移也变得 简单。尤其是未来在使用多云（multi-cloud）环境的时候，这将非常便利。
笔者认为基于IaaS + 容器技术的应用交付、部署方式将来一定会成为一种流行的方式。
「Blue-green deployment」这个词最初出现在《Continuous Delivery: Reliable Software Releases through Build, Test, and Deployment Automation 》一书，后经ThoughtWorks的Martin Fowler发扬光大注 4。
注 4 http://martinfowler.com/bliki/BlueGreenDeployment.html
Blue-green deployment方法其实很简单，就是保持两套一样的生产环境，而实际上只有一套环境真正的对外提供服务（图中绿色环境），而另一套环境则处于待机状 态（图中蓝色）。部署的时候，我们会先上线到蓝色环境中，如果测试没有问题了，再将路由切换到新的服务上。
Blue-green部署能带来如下好处。
而未来的开发和部署和可能就会像下面这样进行了。
Docker是一个构建、发布、运行分布式应用的平台（见下图），Docker平台由Docker Engine（运行环境 + 打包工具）、Docker Hub（API + 生态系统）两部分组成。
图 Docker平台
从图中我们可以看到，Docker的底层是各种Linux OS以及云计算基础设施，而上层则是各种应用程序和管理工具，每层之间都是通过API来通信的。
Docker引擎是一组开源软件，位于Docker平台的核心位置。它提供了容器运行时以及打包、管理等工具。
Docker引擎可以直观理解为就是在某一台机器上运行的Docker程序，实际上它是一个C/S结构的软件，有一个后台守护进程在运行，每次我们运行docker命令的时候实际上都是通过RESTful
Remote API来和守护进程进行交互的，即使是在同一台机器上也是如此。
Docker Hub是一个云端的分布式应用服务，它专注于内容、协作和工作流。Docker Hub除了可以托管、下载、查找Docker镜像之外，还提供了包括更管理、团队协作、生命周期流程自动化等功能，以及对第三方工具和服务的集成。
Docker镜像是Docker系统中的构建模块（Build Component），是启动一个Docker容器的基础。
我们可以通过一个官方提供的示意图来帮助我们来理解一下镜像的概念。
Docker镜像位于bootfs之上，实际上bootfs在系统启动后会被卸载的。Docker镜像（Images）是分层的，这得益于其采用的 联合文件系统，前面我们已经介绍过了。镜像是有继承（父子）关系的，每一层镜像的下面一层称为父镜像，没有父镜像的称为基础镜像（Base Iamge，其实叫做Root Image可能更确切，不过这可能容易和rootfs混淆）。
我们可以将Docker镜像仓库理解为Git仓库。Dcoker镜像仓库分为远程和本地，本地的概念好理解，而一般来说远程仓库就是Registry，包括官方的或者自建的私有Registry；我们通过docker
pull和docker push命令在本地和远程之间进行镜像传输。
Docker镜像的命名规则和GitHub也很像。比如我们自己创建的仓库名称都是类似liubin/redis这样格式的，前面的liubin是用户名或namespace，后面是仓库名。
不过我们前面已经看到运行的ubuntu镜像的时候是仓库名就是ubuntu，而不带用户名前缀，这是表明它是由官方制作的，或者由官方认可的第三方制作的镜像。我们可以认为官方仓库提供的镜像都是安全的、最新的，所以也可以放心使用。
容器是一个基于Docker镜像创建、包含为了运行某一特定程序的所有需要的OS、软件、配置文件和数据，是一个可移植的运行单元。在宿主机来看，它只不过是一个简单的用户进程而已。
容器启动的时候，Docker会在镜像最上层挂载一个read-write的文件系统，即上图中标记为writable的Container层，容 器将跑在这个文件系统上。这层可写的文件系统是容器中才有的概念，如果我们对此容器进行commit操作，那么该层文件系统则会被提交为一个新的只读的镜 像层，并位于镜像层的最上面的。
我们可以认为Docker镜像是“静”的".exe"文件，只在“硬盘”上；而容器是“动”的，是在“内存中”的，要想启动一个容器，需要先把".exe"装载到内存。
镜像和容器具有如下的转换关系：
docker run ->
容器docker commit ->
镜像有时候我们经常会将两个名称混用，不过这并不会影响我们的理解。
Docker Registry是Docker架构中的分发模块，它用来存储Docker镜像，我们可以将它理解为GitHub。
Docker Hub是一个官方的Docker Registry，也是Docker镜像的默认存储位置。
当然从安全管理的角度上来说，我们可能更愿意在自己公司内部托管一个私有的Docker Registry，这可以通过使用Docker官方提供的Registry注 5软件实现。
注 5 Docker Registry https://github.com/dotcloud/docker-registry
运行私有Registry非常简单，这也是一个典型的Docker风格的应用发布例子。
docker run –p 5000:5000 registry这里我们假定各位读者已经在自己的机器上安装好了Docker。Docker主要的命令就是docker了，它的参数很多，关于它的具体使用方法，可以参考官方的文档注
6，这里我们只简单的介绍其中一些常用的用法。
注 6 https://docs.docker.com/reference/commandline/cli/ 和https://docs.docker.com/reference/run/
启动一个容器很简单，我们只需要运行docker
run命令就可以了注 6。
注 6 为了方便区分，本文中运行命令的时候如果提示符为$，表示实在宿主机（Ubuntu）中，如果是#，则表示是在Docker容器中
$ sudo docker run -i -t ubuntu /bin/bash
Unable to find image ‘ubuntu‘ locally
Pulling repository ubuntu
e54ca5efa2e9: Pulling dependent layers
... 省略 ...
6c37f792ddac: Download complete
... 省略 ...
root@81874a4a6d2e:/#docker
run命令会启动一个容器。参数ubuntu指定了我们需要运行的镜像名称，后面的bash则指定了要运行的命令，注意这个命令是容器中的命令，而不是宿主机中的命令。参数-i用来为容器打开标准输入以和宿主机进行交互，-t则会为容器分配一个终端。
在第一次启动某镜像的时候，如果我们本地还没有这个镜像，则Docker会先从远程仓库（Docker Hub）将容器的镜像下载下来，下载完成之后才会启动容器。
注意Docker里有一个很重要的概念就是容器ID或者镜像ID，比如这个例子里的e54ca5efa2e9。这个ID是一个容器或者镜像的唯一标识，它的长度为64位，不过很多时候都可以简写为12位，这也和Git很像。
这时候我们可以使用-d参数来通过守护模式启动一个容器，这样容器将会在后台一直运行下去。这非常适合运行服务类程序。如果需要，我们可以再通过docker
attach命令连接到运行中的容器。
docker
ps用来查看正在运行中的容器。
从下面的输出结果我们可以看出该容器状态（STATUS列）为已经停止执行，且没有错误（Exited后面的状态码）。
$ sudo docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
60bab6f881e5 ubuntu:latest /bin/bash 14 minutes ago Exited (0) 5 seconds ago agitated_hopper docker
ps命令的常用参数（及组合）如下。
-a： 查看所有容器，包括已经停止运行的。-l： 查看刚刚启动的容器。-q： 只显示容器ID-l -q： 则可以返回刚启动的容器ID。docker
stop用来停止运行中的容器，同时你还可以用docker start来重新启动一个已经停止的容器。
docker
restart可以重启一个运行中的容器。这就相当于对一个容器先进行stop再start。
在对Docker容器有一个简单的感性认识之后，我们再来深入了解一下Docker镜像的概念。
Docker镜像实际上就是一个tarball，它是一个能完整运行的OS系统，这非常像OS或VM镜像。它里面有基础OS、各种软件包及类库等。我们启动一个容器，相当于是启动了一个“基础OS”。
我们还可以为镜像打标签，这也和Git非常相似。其实你也可能在前面留意到了，docker
images的输出中有一列就是TAG的。我们在执行docker build或者docker
commit的时候都可以同时为仓库名称指定一个TAG，格式为user_name/repo_name:tag，如果没有指定这个TAG，则默认为latest。
这里我们再介绍一下对镜像常见的一些操作。
docker
images命令用来列出当前系统中的所有本地镜像，即我们已经通过docker run或者docker
pull下载下来的镜像，镜像文件保存在本地的/var/lib/docker文件夹下。
只需要运行docker
pull命令即可，命令非常简单，问题在于你的网路速度和连通性。
docker
rmi用来从本地仓库中删除一个不再需要的镜像，即"rm image"的缩写。
我们可以创建自己的Docker镜像，在我们的日常工作中会经常进行镜像构建操作。构建Docker镜像非常简单，而且方法也有几种。
这个方法最简单直接的方法。其流程是启动一个容器，在里面进行一些列安装、配置操作，然后运行docker
commit命令来将容器commit为一个新镜像。
$ sudo docker run -t -i ubuntu bash
root@c4be1df52810:/# apt-get update
root@c4be1df52810:/# apt-get -y install redis-server
root@c4be1df52810:/# exit通过下面的命令得到刚才容器的ID号并进行commit操作。
$ sudo docker ps -q -l
c4be1df52810
$ sudo docker commit -m="manually created image" -a="bin liu
" -run=‘{"CMD":["/usr/bin/redis-server"], "PortSpecs": ["6379"]}‘ c4be1df52810 liubin/redis:manually
Warning: ‘-run‘ is deprecated, it will be removed soon. See usage.
744ce29b2fcf0ad7ad8b2a89c874db51376c3fdd65d1f4f0c6f233b72f8c3400
注意上面的警告信息，在docker
commit命令指定-run选项已经不被推荐了，这里为了说明这个例子而故意使用了这个选项。建议创建镜像还是使用Dockerfile的方式，即能将创建过程代码化、透明化，还能进行版本化。
再次运行docker
images命令，就应该能看到我们刚才通过docker commit命令创建的镜像了（镜像ID为744ce29b2fcf，镜像名为liubin/redis:manually）。
这是一个官方推荐的方法，即将构建镜像的过程代码化，比如要安装什么软件，拷贝什么文件，进行什么样的配置等都用代码进行描述，然后运行docker
build命令来创建镜像文件。官方的自动构建即是基于保存在GitHub等代码托管服务上的Dockerfile进行的。Dockerfile即是具体的用于构建的配置文件名，也是这类文件的类型名称。
使用Dockerfile构建Docker镜像非常简单，我们只需要创建一个名为Dockerfile的文件，并编写相应的安装、配置脚本就可以了。我们还是以上面安装Redis服务为例，看看如何使用Dockerfile构建一个镜像。
首先，创建一个redis文件夹（文件夹名任意，无任何限制），并进入该文件夹，然后创建一个Dockerfile文件。这个文件的文件名是固定的，其内容如下。
FROM ubuntu
MAINTAINER bin liu
RUN apt-get update
RUN apt-get -y install redis-server
EXPOSE 6379
ENTRYPOINT ["/usr/bin/redis-server"]
Dockerfile文件的语法非常简单，每一行都是一条指令，注释则以#开头。每条指令都是“指令名称
参数”的形式，指令名称一般都是大写。比如FROM指令表明了我们的镜像的基础镜像（严格来说叫父镜像，我们的所有操作都将以此镜像为基础），这里是ubuntu，但实际上它可以是存在的任何镜像，比如liubin/ruby。RUN指令则用来在构建过程中执行各种命令、脚本，比如这里是apt-get命令，你也可以指定一个很复杂很长的脚本文件路径。AUFS有42层文件系统的限制注
7，这时候我们可以通过在RUN指令中执行多条命令，即cmd1
&& cmd2 && cmd3 && ...这种形式就可以可避免该问题了。EXPOSE表示此镜像将对外提供6379端口的服务。ENTRYPOINT则指定了启动该镜像时的默认运行程序。
注 7 https://github.com/dotcloud/docker/issues/1171
具体的Dockerfile语法在官方网站注 8有详细说明，相信花个10分钟就能通读一遍，这里唯一比较容易混淆的就是ENTRYPOINT和CMD指令了，关于它们的区别，还是留作每位读者自己的课题去研究一下吧。
注 8 https://docs.docker.com/reference/builder/
Dockerfile准备好了之后，运行docker
build命令即可构建镜像了。
$ sudo docker build -t liubin/redis:dockerfile .这里-t表示为构建好的镜像设置一个仓库名称和Tag（如果省略Tag的话则默认使用latest）。最后的一个.表示Dockerfile文件的所在路径，由于我们是在同一文件夹下运行docker
build命令，所以使用了.。
由于篇幅所限，这里我们就省略了docker
build命令的输出。不过如果你亲自动手执行docker build命 令的话，那么从它的输出应该很容易理解，Dockerfile里的每一条指令，都对应着构建过程中的每一步，而且每一步都会生成一个新的类似容器的哈希值
一样的镜像层ID。也正是这些层，使得镜像能共享很多信息，并且能进行版本管理、继承和分支关系管理等。这除了能节省大量磁盘空间之外，还能在构建镜像的 时候通过使用已经构建过的层（即缓存）来大大加快了镜像构建的速度。比如在我们在使用Dockerfile进行构建镜像时，如果在某一步出错了，那么实际 上之前步骤的操作已经被提交了，修改Dockerfile后再次进行构建的话，Docker足够聪明到则会从出错的地方开始重新构建，因为前面的指令执行 结构都已经被缓存了。
如果你使用docker
history命令来查看该镜像的历史信息，你会发现它的输出和docker build的记录是相匹配的，每一条Dockerfile中的指令都会创建一个镜像层。此命令还能查看每个镜像层所占空间大小，即SIZE列的内容。比如本例中MAINTAINER这样指令，实际上它只是关于镜像的元数据，并不占用额外的磁盘空间，所以它的层大小为0字节。而RUN
apt-get -y install redis-server创建的层则会在镜像中增加文件，所以是需要占用磁盘空间的。
Docker Hub的目的之一就是要成为应用程序交换的中转站，它还支持自动构建功能。自动构建的Dockerfile可以托管在GitHub或者Bitbucket 上，当我们将代码提交并push到托管仓库的时候，Docker Hub会自动通过webhook来启动镜像构建任务。
配置自动构建很简单，只需要在Docker Hub中绑定GitHub或者Bitbucket账号就可以了，如何具体操作这里不做详细说明了。
Packer注 10是一个通过配置文件创建一致机器镜像（identical machine images）的非常方便的工具。Packer同样出自Vagrant的作者Mitchell Hashimoto之手。它支持虚拟机VirtualBox和VMWare等虚拟机软件，以及Amazon EC2、DigitalOcean、GCE以及OpenStack等云平台，最新版的Packer也增加了对Docker的支持。
Packer的使用也比较简单，这里我们就举例说明了，读者可以自己试一下。
如果你愿意，还可以将在本地制作镜像push到Docker Hub上和其他人分享你的工作成果。
首先你要有一个Docker Hub账号并已经为登录状态，这样才能往Docker Hub上push镜像文件。注册Docker Hub账号只能通过网站注册注 11，这里我们假设各位读者已经拥有Docker Hub了账号。
登录Docker Hub通过docker
login命令。
登录成功后，我们就可以push镜像了。注意这里我们没有指定Tag，Docker知道如何去做。
$ sudo docker push liubin/redis我们前面说过，镜像文件是分层的，很多镜像文件可以共用很多层。比如我们这次往服务器push镜像的时候，实际push的只有一层（744ce29b2fcf）而已，这是因为我们的镜像文件是基于ubuntu这个base镜像创建的，而ubuntu镜像早已经在远程仓库中了。
我们在层744ce29b2fcf中对应的操作是bash命令，并在容器中安装了Redis。而这次修改只有不到6M的容量增加，而如果只是修改配置文件的话，那么一次push操作可能只需要耗费几K的网络带宽而已。
首届Docker大会（DockerCon14）于当地时间6月9日~6月10日在旧金山举行。相对于计划中的500个参会名额，最终有超过900人报名，并提交了超过150个演讲申请。
关于这次Docker大会的更多信息可以参考其官方网站：http://www.dockercon.com/。
在这次大会上最重要的事情莫过于Docker 1.0的发布了。Docker 1.0已经可以在Red Hat、Debian、Ubuntu、Fedora、SuSE等主流Linux系统下运行，在功能、稳定性以及软件质量上都已经达到了企业使用的标准，文 档也更加系统、完善。并且提供了Docker Hub云服务，方便开发者和企业进行应用分发。最重要的是Docker, Inc.还宣布了对Docker的商业支持，尤其是对Docker 1.0版本的长期支持。此外，Docker, Inc.还会提供Docker相关的培训、咨询等工作。
同时从1.0开始，Docker的架构也发生了较大的变化。Docker已经从单一的软件转变为了一个构建、发布、运行分布式应用的平台。
新的Docker平台由Docker Engine（运行环境 + 打包工具）、Docker Hub（API + 生态系统）两部分组成。
Docker引擎是一组开源软件，位于Docker平台的核心位置。它提供了容器运行时以及打包、管理等工具。
Docker Hub是一个云端的分布式应用服务，它专注于内容、协作和工作流。
Docker Hub可以看作是原来Docker index服务的升级版。Docker Hub除了可以托管Docker镜像之外，还提供了包括更管理、团队协作、生命周期流程自动化等功能，以及对第三方工具和服务的集成。
在Docker, Inc.看来，典型的基于Docker Hub的软件开发生命周期为：在本地基于Docker引擎开发 -> 打包应用程序 -> 将应用程序push到Docker Hub -> 从Docker Hub上下载此应用镜像并运行。它将镜像构建的任务交给Dev，将镜像部署的任务交给Ops。
Docker Engine也有了一些新的变化，而部分功能实际上早在Docker 0.9就开始提供了。如果你还在运行Docker 0.8及其以前的版本的话，那么还是及早升级的比较好。
libswarm是一个"toolkit for composing network services”。它定义了标准接口用于管理和编配一个分布式系统，并提供了一致的API。libswarm打算支持各种编配系统，虽然它看上去更像个高层接口封装的API而已。
libcontainer是一个容器的参考实现，它通过Go语言实现来使用Linux的命名空间等技术，而不需要额外的外部依赖。
实际上在Docker 0.9的时候这个模块就已经分离出来了，到了1.0的时候，此模块成为了独立项目并且可以单独使用。并且从0.9版本的时候开始Docker就已经开始就采用libcontainer来代替LXC作为默认的容器实现方式了，LXC变成了可选项之一。
libchan现在是Docker的标准通信层，被称为网络上的go channel，普通的Go channel只能运行在单机上，而libchan可以跨Unix socket或纯TCP/TLS/HTTP2/SPDY/Websocket等运行。使用libchan，可以非常方便的进行任意结构的消息传递、实时双 工异步通信、并发编程及同步等。
最后我们再从下面的这张图，更形象的认识一下这三个工具的作用及关系。
如果看一下演讲嘉宾列表注 13，你一定会感叹这阵容太豪华了。不错，很多演讲嘉宾都来自大型互联网公司，比如 Facebook、Twitter、Google、Heroku、Yelp以及Group等，很多还都是VP、CTO等高级别的管理人员，可见这次大会规 格之高，分量之重。并且他们中的很多人还都进入到了Docker治理委员会。
注 13 http://www.dockercon.com/speakers.html
前面我们已经介绍了Google公司内部的服务都是跑在容器之中的，Google对Docker也表现出了相当浓厚的兴趣。除了他们负责基础设施的 VP Eric Brewer进行了主题为《Robust Containers》的演讲之外，他们还介绍了自己开源容器管理软件Kubernetes和对容器资源进行监控的cAdvisor。
Red Hat Enterprise Linux 7版将内置Docker，虽然版本还是0.11，不过很快就会升级的。另外Atomic项目也是Red Hat主导开发的。
其他一些笔者认为比较有意思的就是使用基于Mesos工具群来对容器进行集群管理了。比如Twitter和Groupon都做了使用Mesos + Aurora/Marathon + ZooKeeper在数据中心进行资源分配和管理的分享；甚至在Twitter看来，数据中心也可以看做是一台计算机，Mesos就是这台计算机的OS。
另外就像我们前面在Docker使用场景中介绍过的那样，很多公司都在使用Docker进行持续集成。
在本节我们将会站在一个开放的角度和更高的层次来审视一下Docker的现状，包括其问题点，以及对Docker将来的可能性做一些肤浅的推测。
Docker的发展离不开其生态系统注 14，我们学习Docker也同样需对其生态系统有所了解。我们可以从下面三点来审视一下Docker当前的发展状况。
注 14 关于Docker的生态环境，大家也可以参考网上有人制作的一份思维导图。http://www.mindmeister.com/389671722/docker-ecosystem
前面我们已经说过了，包括RedHat等在内的Linux发行商以及Google、AWS、Rackspace等云服务提供商都表示对Docker非常浓厚的兴趣，甚至已经进行了非常深入的实践。从这一点上来说，Docker有非常好的政治背景。
围绕Docker的开源项目就更多了，主要有以下几类，我们将挑选出一些比较有意思且开发较活跃的项目进行简单介绍。
PaaS平台大多基于容器技术，Docker天生就适合做PaaS。
Flynn是一个高度模块化的下一代开源PaaS实现。Flynn分为两层，Layer 0是底层，也叫资源层，基于Google的Omega论文注 15开发，这一层也包括服务发现。Layer 1则用来进行部署、管理应用程序。Flynn目前开发比较活跃，是一个值得关注的开源项目，而且今年夏天很可能就会发布1.0的版本了。
注 15 http://eurosys2013.tudos.org/wp-content/uploads/2013/paper/Schwarzkopf.pdf
Deis是一个支持共有和私有PaaS的开源实现。它支持运行使用Ruby, Python, Node.js, Java, PHP和Go等语言进行应用开发，并能部署到AWS, Rackspace和DigitalOcean等云上。
由于Docker的沙箱性、创建速度快等特性，它与生俱来也适合进行CI/CD。很多基于Docker的CI/CD开源方案和服务如雨后春笋般的涌现出来。
开源的支持各种语言的CI工具，并且提供了CI/CD服务Drone.io
开源的CI/CD方案，集成GitHub。
这类服务主要进行私有仓库的托管，根据用户的托管仓库数量收费。Doccker Hub也提供私有仓库的收费套餐。
Quay除了能托管私有镜像之外，还能和GitHub集成，使用Dockerfile进行镜像构建。
Shippable支持Github和Bitbucket，并且提供100%免费的服务，包括私有仓库。
Orchard也是一个和StackDock类似的Docker托管服务，它提供了便捷的命令行工具来运行各种Docker命令。同时它也提供免费的私有Registry服务，前面介绍的Fig工具就是此公司开发的。
笔者认为传统的云计算服务提供商除了在云主机上提供对容器的支持之外，说不定将来还会提供专门托管容器的服务。
软件工程师天生就是闲不住和想尽一切办法要提高自己效率的一群人。这里我们简单介绍两个方便进行Docker开发的工具。
Shipyard是一个Docker镜像和容器管理工具，除了基本的镜像构建，容器启动等功能之外，它还具有在浏览器中attach到容器的功能，并通过hipache16来进行容器之间的连接。同时它也支持跨节点的Docker管理和容器Metrics采集。
注 16 Hipache: a distributed HTTP and websocket proxy https://github.com/dotcloud/hipache
https://github.com/shipyard/shipyard
Fig是一个为了提高基于Docker开发的效率而创建的工具，它通过一个配置文件来管理多个Docker容器，非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。
http://orchardup.github.io/fig/index.html
Docker开发社区非常活跃，除了35名全职员工（外加一只乌龟）之外，还有450名左右的外部代码贡献者。到目前Docker Hub已经拥有超过16000多个应用，在GitHub上也有超过7000个Docker相关的项目，其中不乏很多受关注度非常高的项目。
在Twitter上，科技媒体上以及个人Blog上，每天都能看到很多关于Docker的内容。
线下社区活动也在蓬勃展开中。在世界范围内除了南极洲，Docker Meetup已经遍布35个国家100多个城市，北京在今年3月8日举行了国内第一次的Docker Meetup，当时有超过40人报名参加。而且第二次北京Docker Meetup将在七月中举行，目前正在紧锣密鼓的筹备之中。
虽然Docker很火，有时候我们也需要反过来看看它还有哪些不令我们满意的地方，或者说在使用上还存有疑虑。当然这里的问题都是笔者个人主观看法，只是非常片面的一部分，各位读者一定要带着批判性的思维去理解它。
查看日志可能是最简单直接的方式了。当然也有很多人都会在Docker容器中运行一个SSHD服务，然后通过SSH登录到容器中去，不过不建议使用这种方法。
官方推荐使用nsenter注 17工具来完成类似的工作，通过它可以进入到指定的namespace中并控制一个容器。
注 17 https://github.com/jpetazzo/nsenter
这里所说的数据包括数据库文件，Log，用户上传的文件等。
在容器中要想处理数据文件，可能最简单的方式就是通过共享卷标来实现，即docker
run -v。但是随之带来的问题是既然是文件，都存在备份问题，如何备份？用ftp或者在容器和宿主机之间共享文件夹的方式？而且随着容器数量的增多，对共享卷标的管理也势必会更复杂。
笔者认为理想的解决方法就是使用云服务，比如数据库使用RDS，文件使用S3。如果不想使用云服务，则可以考虑自己通过FastDFS等实现自己的“云存储”。Log则通过fluentd/logstash进行集计再用Graphite/Kibana等进行可视化。
到底在容器时代，还需不需要传统的Puppet或Chef这样的配置管理工具？当然，从配置管理工具的角度来说，他们都不会放弃对Docker的支持，比如Puppet就已经增加了对Docker（安装、管理镜像和容器）的支持。
但随着不可变基础设施的普及注 18，幂等性将不再重要，因为我们的容器只需要配置一次。要对容器做出修改，可能只需要修改 Dockerfile/manifest/recipe文件重新Provisioning即可。而且也不需要在容器内部安装任何agent，这样的话类似 Ansible这样纯SSH的配置管理工具比较适合对Docker进行配置。甚至还可能出现专门为Docker的更简单的配置管理工具。
注 18 笔者个人偏见而已
是软件就会存在bug，包括安全漏洞，Docker也不例外。就在今年6月份，Docker刚爆出了一个容器逸出的漏洞注 19。不管是Hypervisor技术还是容器技术，安全问题始终都是一个不可避免的话题，虽然它们出问题的几率要比中间件软件（Apache，Nginx、Tomcat）和软件框架（Struts、Rails）等的概率要小很多。
注 19 http://blog.docker.com/category/security-2/
事后Docker, Inc.还是比较积极的面对了这件事，除了及时披露详细情况之外，还着重强调了他们的安全政策。
在不可变基础设施（Immutable Infrastructure）里，一切都可以分为有状态（stateful）的和无状态（stateless）的，容器也不例外。容器似乎更适合跑无状态的服务，然而业内对如何分别对待这两种服务还没有太好的最佳实践。
最后再容笔者斗胆对Docker的将来做一些展望。除了Docker本身自己会蓬勃发展之外，围绕Docker的生态圈必将更加成熟和强大。
相对于对单台机器进行Provisioning而言，云环境下则需要对多台机器进行Orchestration。Orchestration这个词翻译过来就是编排、编配的意思，我们也可以理解为集群管理。它主要由两部分工作组成：
在松耦合的分布式环境下，应用程序不一定跑在同一台机上，甚至是跨越数据中心的。这时候服务发现就显得格外重要了。
Chubby注 20可以称得上是很多服务发现、集群管理软件的鼻祖了，比如Zookeeper注 21，这些软件都提供数据存储、leader选举、元数据存储、分布式锁、事件监听（或watch，监视）等功能。
注 20 http://research.google.com/archive/chubby.html
注 21 http://zookeeper.apache.org/
etcd注 22很新也很轻量，安装很简单，配置也不复杂，所以非常适合入门。etcd存储的是key-value格式的数据。
etcd是CoreOS的一个组件。同时CoreOS提供了一个基于公有云的服务发现服务discovery.etcd.io。
注 22 https://github.com/coreos/etcd
此外，我们还可以有Skydns/Skydock注 23、Discoverd注 24等选择。
注 23 基于DNS的服务发现。https://github.com/crosbymichael/skydock
注 24 Flynn的一个组件，它目前是基于etcd的，但是也可以扩展诸如Zookeeper等分布式存储机制。https://github.com/flynn/discoverd
围绕Docker使用场景的开源集群管理软件有很多，比如Geard、Fleet、Consul及Serf等，这些软件都是随着Docker应运而生的；此外还有很多老牌的集群管理软件，比如Mesos等也可以很好的结合Docker使用。
Serf注 25是一个基于Gossip协议去中心的服务器发现和集群管理工具，它非常轻量，高可用并具备容错机制。
Consul注 26是一个服务发现和集群配置共享的软件，除了K/V store功能之外，它还支持跨数据中心及容错功能，并能进行服务健康监测。
这两个软件都Vagrant作者所在公司HashiCorp注 27发布的产品，这个公司也值得大家关注。
注 27 http://www.hashicorp.com/products
Mesos用于对多个节点的资源进行管理，它将多台服务器作为一台“虚拟机”看待，并在这台虚拟机上分配资源，用户通过使用framework进行 资源管理。Marathon是一个Mesos的framework，用来启动、管理需要长时间运行的任务。deimos则是一个为Mesos准备的 Docker插件。
Cloud Foundry在5月份发布的Docker版的BOSH工具，有兴趣的读者可以参考一下Decker注 28项目。
注 28 Decker = Docker + Cloud Foundry. http://www.cloudcredo.com/decker-docker-cloud-foundry/
另外Clocker注 29这个项目也比较有意思，它基于Apache Brooklyn（目前还在孵化器中），能在多云环境下基于Docker容器进行应用部署。这个项目的扩展性很好，非常方便自己定制。不过项目还太年轻，要想使用的话恐怕还需要些时日。
注 29 https://github.com/brooklyncentral/clocker
在Fedora上使用的systemd注 30就已经提供了集成容器和虚拟机的功能。
注 30 systemd是用来替代Linux中init系统的系统软件，目前已经在Fedora/RHEL等中采用
Docker除了能在各种主流Linux上使用之外，还出现了有专为运行Docker容器而定制的OS了，比如CoreOS注 31，RedHat的Atomic注 32。
注 31 https://coreos.com/ ，在6月末刚刚宣布获得了八百万美元的A轮融资
注 32 http://www.projectatomic.io/
CoreOS是一个精简版的Linux，可以运行在既有硬件或者云上，它也是一个最近备受关注的项目。CoreOS不提供类似yum或者apt类似 的包管理工具，你不需要在CoreOS中安装软件，而是让程序都在Docker容器中去运行。CoreOS使用systemd和fleet来对容器进行管 理，通过etcd进行服务发现和配置信息共享。
Project Atomic是最近才发布的一个项目，它也是一个瘦身版的Linux，只包含systemd/geard注 33/rpm-OSTree以及Docker组件，专门用来部署和管理Docker容器。它能在接近硬件裸机级别上高性能的运行大量容器，而且它还是基于SELinux的，在安全上也有保障。
注 33 http://openshift.github.io/geard/
就在DockerCon14开始的前一天，Flynn发布了Pinkerton，一个支持在其它容器中使用Docker镜像的技术。
而另一方面，我们知道除了LXC，Docker之外，还有很多其它容器技术，比如Zones,jail和LMCTFY等，那么试想这么多的容器之 上，是否有统一接口、互相兼容或者在容器上加一层封装的可能性呢？比如让一种容器的镜像，能运行到其它容器中？Docker容器已经能互相连接了，会不会 异构的容器之间也能进行某种交互呢？
Docker虽然入门和使用起来非常简单，但整个生态系统还是挺庞大的，而且其底层技术也都很复杂，由于篇幅有限及笔者学识不精，也只能说一些皮毛 之事，最多只能算是抛块砖而已；而且笔者也有一种意犹未尽的感觉，但是由于篇幅所限，不能说到面面俱到，更多的内容，还请各位读者自己去深入挖掘。
总之笔者认为Docker还是非常有趣的一个东西，值得大家花些时间体验一下，相信在各位的工作中多多少少都能用的上Docker。
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