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利用Docker构建开发环境

时间:2014-11-17 06:53:13      阅读:273      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:des   blog   http   io   ar   os   使用   sp   strong   

最近接触PAAS相关的知识,在研发过程中开始使用Docker搭建了自己完整的开发环境,感觉生活在PAAS时代的程序员真是幸福,本文会简要介绍下Docker是什么,如何利用Docker来搭建自己的开发环境(本文主要是面向Mac OS X),以及期间所遇到的一些坑和解决方案。(本文会要求你对PAAS、LXC、CGroup、AUFS有一定的了解基础,请自行Google )

大背景–虚拟化技术历史

计算机虚拟化技术由来已久,从硬件仿真到全虚拟化,再到准虚拟化和操作系统虚拟化,各种技术粉墨登场,种类繁多,说实在的有点眼花缭乱和复杂;但用户的核心诉求一直是比较简单的,降低信息技术(IT)的运营成本,提高资源利用率,提高安全性和可靠性等等;虽说用户的核心诉求比较简单,但每个时代的需求场景却是不同的。在大型机时代,虚拟化技术被用来支持多个用户能够同时使用大型机,在x86架构时代,随着企业服务的大规模部署,虚拟化技术主要是用来提高企业资源的利用率,而现如今,随着云计算时代的到来,人们对应用的安全性、隔离性越来越高,对于部署的标准化以及虚拟机的性能要求越来越高。现如今,一种叫Linux容器的虚拟化技术逐渐得到广泛的应用,它的优点有许多,本文不一一赘述,有太多的文章可以参考。

什么是Docker?

docker的英文本意是码头工人,也就是搬运工,这种搬运工搬运的是集装箱(Container),集装箱里面装的可不是商品货物,而是任意类型的App,Docker把App(叫Payload)装在Container内,通过Linux Container技术的包装将App变成一种标准化的、可移植的、自管理的组件,这种组件可以在你的latop上开发、调试、运行,最终非常方便和一致地运行在production环境下。

Docker的核心底层技术是LXC(Linux Container),Docker在其上面加了薄薄的一层,添加了许多有用的功能。这篇stackoverflow上的问题和答案很好地诠释了Docker和LXC的区别,能够让你更好的了解什么是Docker, 简单翻译下就是以下几点:

  • Docker提供了一种可移植的配置标准化机制,允许你一致性地在不同的机器上运行同一个Container;而LXC本身可能因为不同机器的不同配置而无法方便地移植运行;
  • Docker以App为中心,为应用的部署做了很多优化,而LXC的帮助脚本主要是聚焦于如何机器启动地更快和耗更少的内存;
  • Docker为App提供了一种自动化构建机制(Dockerfile),包括打包,基础设施依赖管理和安装等等;
  • Docker提供了一种类似git的Container版本化的机制,允许你对你创建过的容器进行版本管理,依靠这种机制,你还可以下载别人创建的Container,甚至像git那样进行合并;
  • Docker Container是可重用的,依赖于版本化机制,你很容易重用别人的Container(叫Image),作为基础版本进行扩展;
  • Docker Container是可共享的,有点类似github一样,Docker有自己的INDEX,你可以创建自己的Docker用户并上传和下载Docker Image;
  • Docker提供了很多的工具链,形成了一个生态系统;这些工具的目标是自动化、个性化和集成化,包括对PAAS平台的支持等;

那么Docker有什么用呢?对于运维来说,Docker提供了一种可移植的标准化部署过程,使得规模化、自动化、异构化的部署成为可能甚至是轻松简单的事情;而对于开发者来说,Docker提供了一种开发环境的管理方法,包括映像、构建、共享等功能,而后者是本文的主题。

 

Docker的安装和构成

Docker官方本身提供了非常具体的安装教程,这里不说具体的安装过程,请参考Docker安装(Mac系统),重要的是描述下原理和安装完成后的结构,好对Docker更好的了解。 由于LXC本身不支持Mac内核,因此需要跑一个VirtualBox虚拟机(TinyCoreLinux)来安装,幸好Docker社区提供了一个非常方便的工具boot2docker(其实就是一个VBoxManage的包装shell脚本),用于安装Mac下的整个Docker环境。具体的结构如下:

bubuko.com,布布扣

如图所示,安装完成后,具体情况如下:

  • 在Mac的home目录~/.boot2docker下创建了虚拟机所需要的文件,其中boot2docker.iso是虚拟机映像,这是一个由CD-ROM引导的TinyCoreLinux系统;而boot2docker-vm.vmdk文件则是你的虚拟机磁盘,你所有的持久化数据都存放在这里,包括docker创建的lxc容器等文件。
  • 在Mac下,docker被分为客户端docker-client和服务端docker-daemon两部分,如果是在linux(比如ubuntu),实际上则是同一个可执行文件同时充当客户端和服务端。docker-daemon可以监听unix scoket,也可以在tcp socket(默认端口为4234),docker-client会通过一个叫DOCKER_HOST的环境变量读取服务地址和端口,因此你应该在你的bash_profile文件里面添加这么一行:

     

     

docker-daemon跑在虚拟机上,这个程序实际上就是接收docker-client发送过来的消息命令,创建、启动和销毁lxc容器,以及docker本身的版本管理、映像存储等等 运行你的第一个docker容器 安装完成后,就差不多可以开始创建和运行docker容器了,在这之前,你首先得下载一个Image,什么是Image?我们先来了解docker的2个基础概念:ImageContainer

Container和Image 在Docker的世界里,Image是指一个只读的层(Layer),这里的层是AUFS里的概念,最直观的方式就是看一下docker官方给出的图:

bubuko.com,布布扣

Docker使用了一种叫AUFS的文件系统,这种文件系统可以让你一层一层地叠加修改你的文件,最底下的文件系统是只读的,如果需要修改文件,AUFS会增加一个可写的层(Layer),这样有很多好处,例如不同的Container可以共享底层的只读文件系统(同一个Kernel),使得你可以跑N多个Container而不至于你的硬盘被挤爆了!这个只读的层就是Image!而如你所看到的,一个可写的层就是Container。

那Image和Container的区别是什么?很简单,他们的区别仅仅是一个是只读的层,一个是可写的层,你可以使用docker commit 命令,将你的Container变成一个Image,也就是提交你所运行的Container的修改内容,变成一个新的只读的Image,这非常类似于git commit命令,感觉真棒!

实际上这就是Docker对Container映像的版本管理基石,AUFS文件系统实在是太美妙了,更多细节可以参考DotCloud的这篇文章

运行和退出

在了解了Image和Container的概念后,我们可以开始下载一个Image,Docker的好处就是提供了一个类似github的Image仓库管理,你可以非常方便pull别人的Image下来运行,例如,我们可以下载一个ubuntu Image:

 

 

这里的13.10是一个Tag,类似于git的tag,这里的tag可以为你制定一个ubuntu的版本。下载完成后,执行docker images命令可以列出你已经下载或者自己构建的image:(请允许我使用可爱的马赛克 :) )

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你可以看到ubuntu:13.10的大小为178MB,以及它的IMAGE ID。 现在我们开始运行一个Container,命令很简单,例如我们想运行一个执行Shell终端的Container:

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如你看到的,你已经进入到一个Shell里面,可以执行你想执行的任何命令,就和在ubuntu里面一样,进去后默认是在根目录/下,可以看到经典的unix/linux目录结构,以及你所运行的bash版本等信息。你可以给你的Container定一个名字,通过–name选项,例如这里命名了shell,日后你就可以直接用这个名字引用Contanier。

退出一个Container也很简单,你直接exit就好了。 其他更多的命令这里不做赘述,因为官方的文档已经非常全面,这里只是给一个直观的初步印象。下面进入主题。

利用Docker搭建开发环境

我们先看看程序员在搭建开发环境时遇到的一些问题:

  • 软件安装麻烦,比如很多公司都使用redhat,一般开发人员又不给root,安装一个nginx或者是mysql都得自己下载编译安装 权限问题,没有root,一些软件无法运行,例如dnsmasq;
  • 没有root,无法修改hosts,无法netstat -nptl,无法tcpdump,无法iptable
  • 隔离性差,例如不同的开发人员如果在同一台主机环境下共享开发,虽然是用户隔离,但端口如果不规范可能会冲突;同一个Mysql如果权限管理不好很有可能误删别人的数据
  • 可移植性差,例如和生产环境不一致,开发人员之间也无法共享;更严重的情况是当有新人入职时,通常需要又折腾一遍开发环境,无法快速搭建

这些问题可以通过在本地搭建虚拟机来解决,但虚拟机是一个很笨重的解决方案,Docker是一个非常轻量级的方案,而且还拥有虚拟机没有的一些功能,例如标准化Image,Image共享等,更重要的是,利用Docker,你可以运行非常多的容器,在你的Mac下搭建一个分布式的开发环境根本不是什么大的问题,而且对内存、磁盘和cpu的消耗相比传统的虚拟机要低许多,这些都要归功于AUFS和LXC这两大神奇的技术。

构建基础Image

想要搭建一个节省磁盘空间和扩展性良好的开发环境,最重要的第一步就是构建一个基础性的Image,比如你的主要开发语言是Ruby,那么你肯定需要一个已经安装好以下工具的基础Image:

  • ruby
  • bundler
  • gem

然后在此基础上,你可以扩展这个基础的Image(下面叫base)为不同的开发环境,例如rails,或者是nats。当然,你的这个base也可以从别人的Image扩展而来,还记得我们刚刚pull下来的ubuntu:13.10这个Image吗?你可以从这个Image扩展开始构建你的base,如何做呢?Docker提供了一种标准化的DSL方式,你只需要编写一个Dockerfile,运行docker build指令,就可以构建你自己的Image,这有点像Makefile和make命令一样,只是大家要构建的内容和构建语言不同。

Dockerfile的语法请参考Dockerfile Reference,这里给出上面提到的Ruby开发的base Dockerfile示例:

 

 

这里只用到了很简单的2个指令:FROM和RUN,FROM指定了我们要扩展的Image,RUN指定我们要运行的命令,这里是安装ruby,gem、bundler等软件。写好Dockerfile后,运行以下指令就可以创建你的base image了:

 

 

-t 选项是你要构建的base image的tag,就好比ubuntu:13.10一样 –rm 选项是告诉Docker在构建完成后删除临时的Container,Dockerfile的每一行指令都会创建一个临时的Container,一般你是不需要这些临时生成的Container的 如你所想,我们可以像运行ubuntu:13.10那样运行我们的base了:

 

 

这里我们使用dev:base这个Image运行了一个irb解释器(Ruby的交互式解释器)。 在构建完base之后,你可以依样画葫芦构建你的rails环境,很简单,只需要FROM dev:base,然后RUN安装你的rails组件就可以了,不再赘述。最终你可能构建的开发环境是这样的:

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如上图所示,base和service都是从ubutnu:13.10继承而来,他们作为不同的基础开发环境,base是ruby开发环境(也许命名为dev:ruby更为合适?),而service是一些基础数据服务,例如mysql,memcache,我建议将这些第三方组件集中在一个Container中,因为他们的环境不经常修改,可以作为一种底层服务Container运行,除非你需要构建分布式的服务,例如memcache集群,那可以继续拆分。

指定Image入口

当你构建完你的base Image和其他应用的Image之后,你就可以启动这些Image了,还记得前面我们给出的运行命令吗?

 

 

这里我们运行了一个bash,这样你就可以在shell里面执行你所想要执行的任何命令了,但是我们有时候并不想每次都启动一个shell,接着再在shell里面启动我们的程序,比如一个mysql,而是想一启动一个容器,mysql服务就自动运行了,这很简单,Dockerfile提供了CMD和ENTRYPOINT这2个指令,允许你指定一个Image启动时的默认命令。CMD和ENTRYPOINT的区别是CMD的参数可以由docker run指令指定的参数覆盖,而ENTRYPOINT则不可以。例如我们想运行一个memcached服务,可以这么写Dockerfile:

 

 

或者可以这么写:

 

 

注意不要把memcached启动为后台进程,即加上-d选项,否则docker启动的container会马上stop掉,这点我也觉得比较意外。 接着我们build这个Image:

 

 

这样,当你build完你的Image后,你可以直接将该Image运行为一个容器,它会自动启动mysql服务:

 

 

注意使用-d (detach) 选项,这样这个container就会作为后台进程运行了,接着你可以使用docker ps命令查看是否有在运行。

磁盘映射

大部分时候你会需要把你host主机(宿主)上的目录映射到Container里面,这样你就非常方便地在host主机上编辑代码,然后直接就可以在Container里面运行它们,而不用手动copy到Container里面再重启Container。按理将host的目录映射到guest(指Container)上应该是一件很容易的事情,就好像VMWare那样,但可惜的是,由于Mac上的Docker多了一层虚拟机,因此多了一层周折,你必须先VM上的目录通过sshfs mount到host(指Mac)上,然后再将你的目录或文件copy到这个mount的目录,再将VM上的这个目录映射到Container里,听起来比较拗口,画个图会清晰很多。

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如上图所示,VM里面的/mnt/sda1/dev/目录(你需要自己创建)通过sshfs命令mount到了host主机(Mac)的~/workspace/dev/目录 ,而VM里的/mnt/sda1/dev/目录又被映射到了Container的/src/目录下,这样你就可以在Container里面的/src/目录下访问你的host文件了。具体如何做呢?首先你需要安装sshfs命令,然后将VM的password写到一个文件中,例如~/.boot2docker/b2d-passwd,在用sshfs命令mount起VM的/mnt/sda1/dev目录:

 

 

接着你在run一个Container的时候需要通过-v选项来将/mnt/sda1/dev/映射到/src目录:

 

 

这样你就可以在你的Container的/src目录下看到你host里的文件了。 磁盘映射还有2个地方需要注意:

  • 你的文件实际上是存储在VM里面的,也就是说你需要将你的目录或者文件copy到VM里面,你sshfs之后,就是copy到~/workspace/dev目录下
  • 千万不要sshfs mount非/mnt/sda1下的目录,因为VM里面跑的是TinyCoreLinux,这个OS的rootfs是临时性的(放在内存的,实际上就是boot2docker.iso文件里面的一个rootfs),因此其根目录/下的东西(包括/home)根本不会持久化,只有/mnt/sda1这个目录下的才能持久化。如果你放在/home目录下,只要VM一重启,就会丢失的,/mnt/sda1则不会,实际上就是那个~/.boot2docker-vm.vmdk文件挂载到了/mnt/sda1目录下

端口映射

和磁盘映射一样,你有时候会需要将Container的端口映射到host主机上,同样蛋疼的是,由于多了一层VM,端口映射也显得比较麻烦。首先你需要设置VirtualBox的端口映射,然后再将Container的端口映射到你的VM里面:

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具体是这么做的,通过2条命令:

 

 

也就是说在docker run的时候通过-p选项指定要映射的端口到VM,而boot2docker ssh命令则是将VM的8000端口映射到了host(Mac)的8000端口,这样你就可以通过Mac的localhost:8000访问Container的8000端口了。 其实,有另一种解决方案就是你不用映射到host(Mac),而是直接登录到VM里面进行访问就好了,boot2docker ssh就可以登录到VM,这样就类似于你的host是ubuntu,但这种解决方案的问题是这个ubuntu太弱了(TinyCoreLinux),如果你在这个ubuntu里面开发代码,或者是运行浏览器,是非常蛋疼的事情,关键还是这个ubuntu是每次重启都会复原的!所以我建议还是做多一层映射好了。 最后,实际上在VM里面,你是可以直接访问所有的Container的端口的,因为VM到Container的网络都是桥接的。

其他的一些坑

在使用的过程中,还遇到一些不少的坑:

  1. /etc/hosts文件无法修改,这样你就不能自己做域名解析
  2. VM的系统时间是UTC +0000的,而且貌似无法修改
  3. Container的IP无法指定为静态IP,因此每次重启Container时,IP可能会变化

第1个问题的解决方案是通过安装dnsmasq软件来做域名解析:

 

 

第2个问题的解决方案就稍微麻烦些,起码我没有找到更好的解决方案,我是将boot2docker.iso文件重新制作一次来解决这个问题的:

 

 

第三个问题暂时无法解决(可能需要编辑底层的LXC配置文件)。

docker的限制以及后续的一些想法

docker其实还是有一些限制的:

  • 要求你的环境是Linux的,而且内核必须很新(>= 2.6.27 (29)),这其实是LXC本身的限制,和docker无关
  • docker的Container目前host是不能修改的,当然有解决方案(dnsmasq)
  • docker的Container也暂时无法指定静态IP

用docker作为开发环境甚至是生产环境其实还有很多地方值得尝试:

  • 在团队内部构建本地的仓库,标准化所有的开发环境,使得团队的新人可以快速上手
  • 在生产环境部署docker,这其实是PAAS的虚拟化和自动化的一种方式,利用LXC和Docker能够更便捷地实施PAAS
  • 尝试用docker做分布式集群模拟和测试,成本会更加低廉,更加容器维护

利用Docker构建开发环境

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原文地址:http://www.cnblogs.com/u0mo5/p/4102792.html

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