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IT技术docker

什么是docker容器技术？docker容器技术指Docker是一个由GO语言写的程序运行的“容器”（Linuxcontainers，LXCs）
Docker则实现了一种应用程序级别的隔离，它改变我们基本的开发、操作单元，由直接操作虚拟主机（VM）,转换到操作程序运行的“容器”上来 。
Docker是为开发者和系统管理员设计的，用来发布和运行分布式应用程序的一个开放性平台 。由两部分组成：
DockerEngine:一个便携式、轻量级的运行环境和包管理器 。（注*单OSvs单线程）
DockerHub:为创建自动化工作流和分享应用创建的云服务组成 。（注*云端镜像/包管理vsnpm包管理 ， 是不是跟npm特别像？）
从2013年3月20日，第一个版本的Docker正式发布到2014年6月Docker1.0正式发布，经历了15个月 。虽然发展历程很短，但Docker正在有越来越流行的趋势 。
其实Container技术并非Docker的创新，HeroKu,NodeJitsu等云服务商都采用了类似这种轻量级的虚拟化技术，但Docker是第一个将这这种Container技术大规模开源并被社区广泛接受的 。
docker 基于什么语言开发的你好，我是Ghostcloud的高级架构师 。
Docker容器技术 ， 是基于Go语言开发的，很有趣的语言呢 。
如果你有兴趣，推荐你一本书吧，作为入门还是很好的《Docker容器实战——原理 ， 架构与应用》 。
by：Ghostcloud
如何使用Go语言是操作DockerDocker 提供了一个与 Docker 守护进程交互的 API (称为Docker Engine API) ， 我们可以使用官方提供的 Go 语言的 SDK 进行构建和扩展 Docker 应用程序和解决方案 。
转自：
整理：地鼠文档
通过下面的命令就可以安装 SDK 了：
该部分会介绍如何使用 GolangDocker API 进行管理本地的 Docker 。
第一个例子将展示如何运行容器，相当于docker run docker.io/library/alpine echo "hello world"：
还可以在后台运行容器，相当于docker run -d bfirsh/reticulate-splines：
列出正在运行的容器，就像使用docker ps一样：
【dockergo语言 docker 语言】如果是docker ps -a，我们可以通过修改types.ContainerListOptions中的All属性达到这个目的：
通过上面的例子，我们可以获取容器的列表，所以在这个案例中，我们可以去停止所有正在运行的容器 。
通过指定容器的 ID ， 我们可以获取对应 ID 的容器的日志：
获取本地所有的镜像 ， 相当于docker image ls或docker images：
拉取指定镜像 ， 相当于docker pull alpine：
除了公开的镜像，我们平时还会用到一些私有镜像，可以是DockerHub上私有镜像，也可以是自托管的镜像仓库，比如harbor。这个时候，我们需要提供对应的凭证才可以拉取镜像 。
值得注意的是：在使用Docker API的Go SDK时，凭证是以明文的方式进行传输的，所以如果是自建的镜像仓库，请务必使用HTTPS！
我们可以将一个已有的容器通过commit保存成一个镜像：
当然，除了可以管理本地的Docker，我们同样也可以通过使用GolangDocker API管理远程的Docker。
默认Docker是通过非网络的Unix套接字运行的，只能够进行本地通信（/var/run/docker.sock），是不能够直接远程连接Docker的 。
我们需要编辑配置文件/etc/docker/daemon.json ， 并修改以下内容（把192.168.59.3改成你自己的IP地址），然后重启Docker：
创建client的时候需要指定远程Docker的地址，这样就可以像管理本地Docker一样管理远程的Docker了：
现在已经有很多可以管理 Docker 的产品，它们便是这样进行实现的，比如：portainer。
什么是DockerDocker是一个开源的应用容器引擎dockergo语言，它基于Go语言开发，并遵从Apache2.0开源协议 。使用Docker可以让开发者封装他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任意Linux机器上，也可以实现虚拟化 。Docker容器完全使用沙箱机制 ， 相互之间不会有任何接口 ， 这保证dockergo语言了容器之间的安全性 。
Docker诞生于2013年初 ， 目前有两个版本dockergo语言：Community Edition(CE，社区版)和Enterprise
Edition(EE，企业版) 。
Docker有哪些特点?
1、更高效的利用系统资源
Docker对系统资源的利用率很高，无论是应用执行速度，内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效 。因此，对比虚拟化技术，一个相同配置的主机往往可以运行更多数量的应用 。
2、更快速的启动时间
传统的虚拟化技术启动应用服务往往需要数分钟，而Docker容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级，甚至毫秒级的启动时间，大大节约dockergo语言了开发测试，部署的时间 。
3、一致的运行环境
开发过程中常见的一个问题是环境一致问题 ， 由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些bug并未在开发过程中发现 。而Docker的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保环境一致性，从而不会在出现这段代码在我机器上没问题这类问题 。
4、持续支付和部署
对开发和运维人员来说，最希望就是一次创建和部署，可以在任意地方运行 。而且使用Docker
file使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像 。
5、更轻松的迁移
由于Docker确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易 。Docker可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云 ， 甚至是笔记本、其运行结果是一致的 。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况 。
6、更轻松的维护和扩展
Docker使用的分层存储以及镜像技术 ， 使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得十分简单 。此外，Docker团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官网镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大降低了应用服务的镜像制作成本 。
为什么go语言开发docker部署简单 。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖 。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具 ， 完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担 。这和 Python 有着巨大的区别 。由于历史的原因 ， Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】 。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力 。
并发性好 。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题 。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好 。这和 Python 也是天壤之比 。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核 ， 只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】 。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用 ， 这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存 ， 而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源 。
良好的语言设计 。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸 ， 不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手 。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性 。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题 。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码 。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具 。
执行性能好 。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务 。内存占用也非常省 。
关于dockergo语言和docker 语言的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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