提起 Docker，很多软件工程师都会认为那是运维工程师需要掌握的技能。殊不知互联网日益内卷，极限环境下如何脱颖而出——成为佼佼者，这才是值得思考的问题。因此，我们不要局限在特定领域的“一亩三分地”，掌握“应用全生命周期”的各个环节，才是万全之策。
当“领域深耕+边界扩宽”逐渐成为一种趋势，T 型人才将会立于不败之地，这就是所谓的底层逻辑。
而 Docker 技术就是这样一种神奇的存在：懂，万物皆可容器化；不懂，则重复“搬砖”，繁忙而不自知。
因此，作为软件工程师，不妨提高自身壁垒，储备一些 Docker 技术知识体系以备不时之需。
值得关注的是，Docker 一词的“谷歌趋势”稳定在 75 分以上（热度最高的字词得 100 分），可以看出来近一年 Docker 技术的热度“有增无减”。
本文将围绕以下三点展开：
1.Docker 能做什么
2.Docker 技术体系
? Docker 架构
? Docker 周边生态
? 理论实践相结合
3.如何快速掌握
? Docker 学习体系
? 书籍推荐
? 其他
言归正传，开篇我们先来讲一讲 Docker 技术体系，“扩宽边界”从场景出发。
01
Docker 能做什么
开始之前，先来盘一下日常的开发中什么情况会接触到 Docker 技术。（1）固化配置，提高效率
Docker 提供了一个通用配置文件。在初次配置成功后，研发人员可以将配置文件固化，之后碰到相同的配置需求，直接复制即可使用。
随着应用逐渐增多，研发人员只需维护好与之对应的 Docker 配置文件即可，而这个配置文件则存储了Docker 运行、启动、部署的命令。
（2）自动化CI/CD流程Docker 提供了一组应用打包构建、传输及部署的方法，以便于用户能够轻而易举地在容器内运行任何应用。Docker 还提供了跨越这些异构环境以满足一致性的微环境——从开发到部署、再到流畅发布。
以上这些只是Docker的基本能力，除此之外，它最强大的地方是：可以和Jenkins、GitLab 等串联起来，融入项目开发的CI/CD（持续集成与持续发布）流程中，让一键部署成为可能。
（3）DevOps节点运行能力在传统软件开发过程中，开发和运维是两个极其割裂的环节。对于互联网公司而言，其业务高速发展，需要通过“小步快跑”的方式进行敏捷开发，以此来满足用户差异化的需求、应对竞争对手的产品策略。因此，在极端情况下，如：每周发布多次甚至每天发布多次的场景，高效的团队协作就显得尤为重要。
DevOps 在这种场景下应运而生，它打破了开发人员和运维人员之间的壁垒，通过“节点服务”组成工作流，串联项目完整生命周期，涵盖了研发、构建、测试、发布、监控及反馈等流程，从而促进了软件的一致性和标准化。
标准的“节点服务”依赖一些隔离的执行环境：既要快速启停、又要服务稳定执行、还要支持高并发调度，这一切都可以通过 Docker 来轻松实现。
（4）自动化测试测试人员每天都需要完成大量的测试任务，手动执行测试会耗费大量的时间，这时可以考虑使用 Docker 进行自动化改造。自动化的成本是首次自动化程序的编写和维护，而收益则是解放人力、提高生产力。
测试人员在进行一些功能测试、性能测试以及UI测试时，需要快速搭建不同的运行环境、掌握Docker技术，可以让测试人员如虎添翼。
（5）应用隔离读者或许会疑惑，为什么需要应用隔离？例如，服务器上混部了两个服务：
Node服务，用来启动Web服务；Java服务，用来提供前后端分离的API接口。可能出现这种情况——两个服务争夺服务器的CPU资源，无论哪一方失败都将造成灾难。如下图所示，服务器的CPU资源已经被Java服务占满。
在资源有限的前提下，同一时间无法同时满足多个进程的过度使用。当然，在这种场景下可以通过独立部署、为虚拟机设定资源优先级等方案解决。
但在 Docker中，这些完全没有必要担心，因为Docker提供了进程级的隔离，可以更加精细地设置CPU和内存的使用率，进而更好地利用服务器的资源。
（6）动态扩容/缩容在企业中，如果存在大促或流量不均的场景，则服务器的自动扩容/缩容就会很关键。
在流量低谷时进行自动缩容，可以大幅度减少服务器成本。在峰值来临时，通过服务器性能嗅探，可以预测到瓶颈即将来临，自动触发服务器扩容操作，从而保证服务器稳定运行。这一切在传统的虚拟机中显得十分笨重，而在Docker中却非常灵活并且高效，因为，每个容器都可作为单独的进程运行，并且可以共享底层操作系统的系统资源。这样可以提高容器的启动和停止效率，扩容也就毫不费力了。
（7）节省成本，一体化管理节省成本也是很多企业使用Docker的原因之一。传统企业一般会使用虚拟机，虚拟机虽然可以隔离出很多“子系统”，但占用的空间更大，启动更慢。
Docker技术不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟出一个小规模的环境，与“沙箱”类似。
此外，虚拟机一般要占用很大的存储空间（可以达到数十GB）；而容器只需要占用很小的存储空间（最小的仅为几KB），这样就能节省出更多的服务器资源，从根本上节省成本。
可以看出，Docker已经渗透到了日常开发的方方面面。那么究竟Docker的技术体系有多大，不妨一起来探究下。
02
Docker技术体系
（1）Docker架构
我们先从Docker技术体系展开，如下图：
简单说明下，架构主要包含这些部分：
Docker Client：
开发者可以在命令行中使用Docker相关执行与Docker守护进程进行交互，从而管理诸如Image（镜像）、Container（容器）、Network（网络）和Data Volumes（数据卷）等实体。Docker Server：
?Daemon：
通过 Libcontainer、LXC 等容器管理工具来接收 Client 端的指令完成容器管理操作；?Containerd：
Docker 引擎中的 Containerd 组件确保了 Docker 镜像能够以正确的 OCI Bundle 的格式传递给 Runc；?Runc：
实质上是一个轻量级的、针对 Libcontainer 进行了包装的命令行交互工具，可以理解为一个独立的容器运行时工具。作用只有一个——创建容器。Docker Driver：
?Execdrive：
存储了容器定义的配置信息了，Libcontainer 拿到这些配置信息后，将会调用底层的 Namespace 和 Cgroup 等技术来完成容器的创建和管理；?Networkdirver：
主要作用是完成 Docker 容器的网络环境配置，包括容器的 IP 地址、端口、防火墙策略，以及与主机的端口映射等；?Graphdriver：
主要负责对容器镜像的管理。Linux Kernel：
?Chroot：
即 change root directory (主要用来更改 root 目录)。在 Linux 系统中，系统默认的目录结构都是以 /，即以根 (root) 开始的。而在使用 Chroot 之后，系统的目录结构将以指定的位置作为 / 位置；?Namespace：
是 Linux 内核用来隔离内核资源的方式，目的就是实现轻量级虚拟化(容器)服务，为 Docker 等容器技术提供了基础条件；?Cgroup：
是 Linux 内核提供的一种可以限制单个进程或者多个进程所使用资源的机制，可以对 CPU、内存等资源实现精细化的控制，Docker 就使用了 Cgroup提供的资源限制能力来完成 CPU，内存等部分的资源控制；?Network：
为 Docker 容器提供多种网络解决方案；?Capability：
Linux 引入了 Capabilities 机制对 root 权限进行细粒度的控制，实现按需授权，从而减小系统的安全攻击面；?Seccomp：
即安全计算模式，可以使用它来限制容器内可用的操作。seccomp()系统调用在调用进程的seccomp状态下运行。Docker 中使用此功能来限制应用程序的访问；?Filesystem：
UnionFS 通过 Linux Filesystem 为容器提供高效的管理能力。Docker 的镜像就采用了 UnionFS 技术，从而实现了分层的镜像。（2）Docker 周边生态如果需要搭建“企业级容器化标准”，那么一定要对 Docker 周边生态有足够的了解，不妨一起从下图中感受整个技术体系。
从生态图中我们看到，Docker涉及到很多工具或平台。
但万变不离其宗，“企业容器化标准”可以归纳以下几方面：
服务发现：
Etcd、ZooKeeper、Consul、Eureka负载均衡：
Nginx、F5、LVS网络选型：
Flannel、Calico、Weave、自研存储系统：
PV/PVC声明文件、StorageClass动态供给部署发布：
Jenkins、GitLab、Registry服务监控：
Zabbix、Nagios、cAdvisor、Prometheus日志管理：
两种模式Daemonset集中式、Sidecar自定义，ELK链路追踪：
Pinpoint、Jaeger 、SkyWalking、Zipkin容器编排：
Swarm、Kubernetes、Mesos数据存储：
Redis、MySQL、MongoDB弹性部署：
手动扩容、自动扩容、定时扩容集群可靠性：
集群预留、资源预留、集群组件（API Server、Etcd集群方案、kube-scheduler与controller-manager）（3）理论实践相结合基于上述理论，我们来看一个实际场景：
对上述流程图简单解释一下：
通过 Docker 对代码进行容器化处理；通过 Gitlab 托管代码；Jenkins 监听 Gitlab 下的代码，触发自动构建，并执行 Kustomize 文件；Kustomize 通过配置文件，设置了 Istio 的配置（染色识别、流量分发），并启动 K8s 部署应用；最终我们通过 Rancher 来对多容器进行界面化管理；打开浏览器进行访问。架构图如下：
看到这里，相信读者也猜到了，我们实现了一个“多容器化部署”的案例。它有什么意义呢？
首先，当然是环境隔离了，研发每人一个容器开发，互不干扰；其次，我们可以做很多小流量、灰度发布等事情；最后，低成本隔离，自动化部署，一站式的流程体验；Docker 技术体系相当庞大，这也就导致了很多新人望而生畏。因此，我整理了一套Docker学习体系，为读者快速掌握提供帮助。
03
如何快速掌握
（1）Docker 学习体系市场上不乏 Docker 技术相关的书籍，或围绕官方基础文档缺乏新意，或直入源码让新人望而却步。鲜有既满足读者入门需要，又结合企业实际案例的佳作。
Docker 容器化并不是一个单点的技术，反而涉及工程化以及运维体系的方方面面。因此，特邀请李传龙、卢桂周两位行业大佬通力合作，让本书在该领域更具专业性。而做这一切的目的，就是为读者提供舒适的阅读体验和清晰明了的入门之旅。
