网站首页 > 技术文章 正文
k8s的起源是 docker容器技术。
因为docker可以将,应用以及所依赖的运行环境进行解耦。
这样就可以快速,并且以可扩展的方式部署在云上了。
这可比之前登陆到每台服务器上挨个部署来的快的多了啊,
效率提升10倍都不止啊。
我不知道大家有没有遇到过这种情况:
在测试环境 给测试部署的服务,测都是正常的,但是 一上线就遇到 一些诡异的问题。
分析代码 也没啥毛病,产品经理,测试,领导 都跑来围观你,那叫一个压力山大啊。
定位这种 妖魔问题,往往需要花费大量的时间,到头来,一拍大腿,居然是环境不一致导致的。
踩过这个坑的,就会深刻的理解容器的重要性了。
因为容器可以轻松的帮我们避免这种“二了吧唧”的问题。
它可以把我们的服务 所依赖的环境,配置 都打包成镜像。然后我们只需要在所有的环境里,在容器里运行统一的镜像,这样开发,测试,灰度,线上 就的统一的一套环境了。
容器其实在本质上是一个进程,它通过Linux的Namespaces、Cgroups、chroot 把硬件资源、文件系统、环境配置都划分到一个独立的空间里。像一个个集装箱,我们的服务所依赖的环境及配置都在这个集装箱里。
运维大佬,把这些集装箱放到任何 服务器上都可以正常运行。
当然,想要运行这些集装箱,就需要容器引擎闪亮登场了。
因为Docker才是容器引擎里的“网红”。
其实Docker安装很简单,从官网下载即可。
由于众所周知的原因,下载镜像会比较慢,大家可以增加阿里云的镜像
"registry-mirrors": ["https://b9pmyelo.mirror.aliyuncs.com"],
这样我们就可以用图形化界面来使用Docker了。
当然,如果习惯命令行操作的 也可以在shell窗口里来执行命令调教Docker。
容器
不知道大家有没有这种疑问?
早在Docker盛行之前, 虚拟机一样可以担当 环境统一的职责啊。
那为什么Docker 与虚拟机的区别到底是什么呢?或者说它相比虚拟机的优势是什么呢?
从图中不难发现,Docker 相比于虚拟机 少了一层客户机的OS。
我们装过虚拟机的同学,都会发现,我们经常启动虚机也要1-2分钟,宿主机性能差的 甚至更长时间。容器就轻量多了!容器与容器之间共享宿主机的OS,当容器越来越多的时候,有一个问题就会浮出水面,就是容器的管理工作。这时候 容器编排工具就要闪亮登场了(后面再细说)。
镜像
镜像(image)包含了,一个容器运行依赖的所有文件。
那镜像和容器之间什么关系呢?我感觉有点像 面向对象里的 对象与类的关系。可以通过一个镜像 创建出多个容器。
镜像文件可以自己从0打造,也可以在基于别人的镜像,再添加个性化的加工。
构建镜像主要有2种情况:
- 把正在运行的容器打包成镜像,可以运行 docker commit命令
- 想把已经写好的应用制作成镜像,可以在文件夹里新建 Dockerfile, 在Dockfile中编写镜像指令,再运行docker build 构建镜像。
推荐Dockerfile
那该如何编写Dockerfile呢?
有一些常用的指令:
FROM:指定基础镜像
RUN:执行命令
CMD:容器启动时执行的命令
EXPOSE:声明容器运行时监听的端口
ENV:设置环境变量
ADD:将本地文件添加到容器中
COPY:将本地文件复制到容器中
Dockerfile示例:
# 使用官方的Python镜像作为基础镜像
FROM python:3.8
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 将当前目录下的所有文件复制到工作目录下
COPY . /app
# 安装依赖
RUN pip install -r requirements.txt
# 声明容器运行时监听的端口
EXPOSE 5000
# 容器启动时执行的命令
CMD ["python", "app.py"]
可以看出Dockerfile有点像bash脚本文件,只要按照构建顺序写指令语句,就可以构建出我们想要的镜像文件。 缺啥就补啥。
所有步骤都写完 需要docker build 来构建出一个镜像 如:
docker build -t python_app:v1 .
这样镜像打包构建了,然后我们就可以通过镜像去运行我们的python应用了。也可以很方便的分享给其他人用我们的镜像文件。
使用镜像文件
当我们想在其他服务器部署相同服务的时候,我们就可以使用镜像文件运行容器了。
一共有四步:
- 用 docker search 查找镜像。
- 用 docker pull 从镜像仓库拉取镜像文件保存到本地。
- 用 docker images 查看本地镜像列表,确认是否有 我们想运行的镜像名。
- 用 docker run 来运行我们的镜像文件
docker run [-d] --name=<容器名称> <镜像名称>
参数含义:
-d:在后台运行
-name:指定要启动的容器名
最后的参数 跟镜像名称
[] 表示可选的。
猜你喜欢
- 2024-10-08 容器化Web应用:从部署到扩展 doctor容器化部署
- 2024-10-08 容器化最佳实践:构建高效开发流程
- 2024-10-08 云时代必修课-云原生CI/CD(持续集成与交付)全流程实战(完结)
- 2024-10-08 Kubernetes vs.Docker:了解容器和编排
- 2024-10-08 docker之容器编排工具-Mesos集群环境搭建
- 2024-10-08 x-cmd pkg | ctop - 针对容器的类 top 命令
- 2024-10-08 Docker容器集群快速编排工具Compose应用实践
- 2024-10-08 HashiCorp Nomad Enterprise 1.7.6(x64)编排容器工作负载批处理
- 2024-10-08 Docker和Docker-compose docker和docker-compose区别
- 2024-10-08 Kubernetes vs Docker:了解容器和编排
你 发表评论:
欢迎- 最近发表
-
- 在 Spring Boot 项目中使用 activiti
- 开箱即用-activiti流程引擎(active 流程引擎)
- 在springBoot项目中整合使用activiti
- activiti中的网关是干什么的?(activiti包含网关)
- SpringBoot集成工作流Activiti(完整源码和配套文档)
- Activiti工作流介绍及使用(activiti工作流会签)
- SpringBoot集成工作流Activiti(实际项目演示)
- activiti工作流引擎(activiti工作流引擎怎么用)
- 工作流Activiti初体验及在数据库中生成的表
- Activiti工作流浅析(activiti6.0工作流引擎深度解析)
- 标签列表
-
- oraclesql优化 (66)
- 类的加载机制 (75)
- feignclient (62)
- 一致性hash算法 (71)
- dockfile (66)
- 锁机制 (57)
- javaresponse (60)
- 查看hive版本 (59)
- phpworkerman (57)
- spark算子 (58)
- vue双向绑定的原理 (68)
- springbootget请求 (58)
- docker网络三种模式 (67)
- spring控制反转 (71)
- data:image/jpeg (69)
- base64 (69)
- java分页 (64)
- kibanadocker (60)
- qabstracttablemodel (62)
- java生成pdf文件 (69)
- deletelater (62)
- com.aspose.words (58)
- android.mk (62)
- qopengl (73)
- epoch_millis (61)
本文暂时没有评论,来添加一个吧(●'◡'●)