转载：http://segmentfault.com/a/1190000000366923 几个月以前，红帽（Red Hat）宣布了在 Docker 技术上和 dotCloud 建立合作关系。在那时候，我并没有时间去学习关于 Docker 的知识，所以在今天，趁着这个 30 天的挑战，我决定去学习一下 Docker 究竟是怎样的。这篇博文并不是说以后怎么在 OpenShift 上用 Docker 的。请阅读由 Mike McGrath 撰写的 "关于 OpenShift 和 Docker 的技术思考"。也可以看看这个 Stackoverflow 的问题，了解一下 Docker 和 OpenShift 的差别。什么是 Docker？ Docker 提供了一个可以运行你的应用程序的封套(envelope)，或者说容器。它原本是 dotCloud 启动的一个业余项目，并在前些时候开源了。它吸引了大量的关注和讨论，导致 dotCloud 把它重命名到 Docker Inc。它最初是用 Go 语言编写的，它就相当于是加在 LXC（LinuX Containers，linux 容器）上的管道，允许开发者在更高层次的概念上工作。 Docker 扩展了 Linux 容器（Linux Containers），或着说 LXC，通过一个高层次的 API 为进程单独提供了一个轻量级的虚拟环境。Docker 利用了 LXC， cgroups 和 Linux 自己的内核。和传统的虚拟机不同的是，一个 Docker 容器并不包含一个单独的操作系统，而是基于已有的基础设施中操作系统提供的功能来运行的。这里有一个 Stackoverflow 的答案，里面非常详细清晰地描述了所有 Docker 不同于纯粹的 LXC 的功能特性 Docker 会像一个可移植的容器引擎那样工作。它把应用程序及所有程序的依赖环境打包到一个虚拟容器中，这个虚拟容器可以运行在任何一种 Linux 服务器上。这大大地提高了程序运行的灵活性和可移植性，无论需不需要许可、是在公共云还是私密云、是不是裸机环境等等。 Docker 由下面这些组成： 1. Docker 服务器守护程序（server daemon），用于管理所有的容器。 2. Docker 命令行客户端，用于控制服务器守护程序。 3. Docker 镜像：查找和浏览 docker 容器镜像。它也访问这里得到： https://index.docker.io/ 我为什么要关心这些？ Docker 之所以有用，是因为把代码从一个机器迁移到另一个机器经常是困难的。它尝试去使得软件迁移的过程变得更加可信和自动化。Docker 容器可以移植到所有支持运行 Docker 的操作系统上。可以看这篇文章了解更多：how the Fedora Project is embracing Docker 但是我已经在使用虚拟机（VMs）了到现在为止，要把程序可靠地移植的唯一选择是虚拟机（Virtual Machines，VMs）。虚拟机现在已经很常见了，但虚拟机是非常低级，它提供的是完整的操作系统环境。虚拟机的问题是，迁移的时候太大了。它们包含了大量类似硬件驱动、虚拟处理器、网络接口等等并不需要的信息。虚拟机也需要比较长时间的启动，同时也会消耗大量的内存、CPU 资源。 Docker 相比起来就非常轻量级了。运行起来就和一个常规程序差不多。这个容器不仅仅运行快，创建一个镜像和制作文件系统快照也很快。它可以在 EC2, RackSpace VMs 那样的虚拟环境中运行。事实上，在 Mac 和 Windows 系统上使用 Docker 的更好方式是使用 Vagrant。Docker 的初衷其实是发挥类似 VM 的作用，但它启动得更快和需要更少的资源。它就像 Vagrant 一样吗？我遇到的一个疑问是，我应该用 Vagrant 还是 Docker 去为我的下一个项目创建沙箱环境？答案再一次是一样的。 Docker 比起 Vagrant 来说，运行起来会更加省资源。Vagrant 提供的环境其实是基于 Virtual Box 提供的虚拟机。可以阅读 Stackoverflow 的这个回答了解更多。噢，不是！另一个应用程序打包系统当第一次读到 Docker 打包应用程序时，我困惑了。我们为什么需要再多一个应用打包系统（packaging system）？我早已经把我的 Java 程序打包成 JAR 或 WAR 了。在花了些时间阅读了关于 Docker 的资料后，我明白了 Docker 应用包（application package）的含义。Docker 就是虚拟机和你的像 WAR 或 JAR 那样的应用包之间的桥梁。一方面来说，虚拟机是非常重量级的（耗资源），因为移植时要附带些不需要的东西。另一方面来说，应用代码包（the application code packages）是非常的轻量的，并没有附带足够可靠地运行起来的信息。Docker 很好地平衡了这两方面。在 Docker 中，应用程序包(application package)意味着一个包含了应用程序代码和所需部署环境的包。例如，在 Java 中我们一般把我们的 Web 应用程序打包在一个 WAR 文件中。这个 WAR 文件是一个非常简约的软件包，它仅仅包含了应用程序的代码。但应用程序需要特定部署的环境去高效地运行起来。有时候部署的环境和开发时的环境是不同的。例如开发者使用 Java 7 开发程序，但部署时的环境是在 OpenJDK Java 6 中；又或者是在 Mac 上开发的，但在 RHEL 上部署。情况也有可能是：有一些系统库（system libraries）在开发环境和模拟环境(staging environment)中，在不同的应用程序上有不同的效果。Docker 通过不仅仅打包应用程序，也打包应用程序的依赖环境来解决这个问题。开始使用 Docker 在 Fedora 机器上使用这篇博文中的指令安装 Docker $ vagrant up $ vagrant ssh 然后安装 Docker Fedora 镜像： $ sudo docker pull mattdm/fedora 上面的命令会从 https://index.docker.io/ 上下载 Docker Fedora 镜像。安装了 Docker Fedora 镜像后，我们可以使用下面命令列出所有的镜像： $ sudo docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CR EATED SIZE shekhargulati/node_image_007 latest e12b3054d981 50 minutes ago 470.3 MB (virtual 601.8 MB) mattdm/fedora 12.04 8dbd9e392a96 7 months ago 131.5 MB (virtual 131.5 MB) 上面列表中第一个镜像就是我以前创建的。它打包了 NodeJS 及 Express Fremework。第二个镜像就是存储的 Docker Fedora 镜像了。现在，我们在 Docker 容器内运行一个脚本： $ sudo docker run -t -i -p 3000 mattdm/fedora /bin/bash 在运行完上面的命令后，我们就在 Docker 的容器里面了。我们可以通过 ls 命令列出所有的命令。现在我们创建下面的目录结构 /home/shekhar/dev： $ mkdir -p home/shekhar/dev $ cd home/shekhar/dev 现在，我会安装 NodeJS。运行下面的命令去在 Fedora Docker 镜像上安装 Node： $ sudo yum install npm 接着，我们安装 Express 框架： $ npm install express -g Express 框架安装后，我们创建一个新的 Express 程序，然后运行它： $ express myapp $ cd myapp $ npm install $ node app.js 上面会在 3000 端口启动 NodeJS Express 程序。现在打开另一个命令行标签，列出所有的 Docker 进程： $ sudo docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NA MES 4a5715a915e5 mattdm/fedora /bin/bash 5 minutes ago Up 5 minutes 0.0.0.0:49157->3000/tcp red_duck 你会注意到，3000 端口和本机上的 49157 绑定了。你可以通过下面所示的 curl 命令测试 Express 应用： $ curl 0.0.0.0:49157 Express

Express

We lcome to Express

现在 commit 镜像，然后 push 到 Docker 镜像注册表（registry）。在你做这步之前，你必须通过 https://index.docker.io/account/signup/ 去注册一个 Docker 注册表。 $ sudo docker commit 4a5715a915e5 shekhargulati/node_image_007 $ sudo docker push shekhargulati/node_image_007 请使用你自己的用户名和镜像名。所以，我的第一个镜像已经上传到 Docker 注册表上面了： https://index.docker.io/u/shekhargulati/node_image_007/ 你可以使用 pull 命令下载这个镜像： $ docker pull shekhargulati/node_image_007

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