Docker核心技术理解（一）
发布时间：2025-12-06 点击：6
云计算
docker的出现是近十年软件工程领域最大的革命，docker的技术完全可以重铸整个软件开发测试运维等软件部署的各个方面。
以前的虚拟化技术如vmware，openstack一般都是重量级的虚拟化，以vmware为例，首先的需要vmware这套软件，在这基础之上安装具体的操作系统（比如ubantu镜像1g左右），实际对内存的损耗是特别大，因为每个操作系统的都有一个概念：“常驻内存”， 不管你是否运行什么软件，只要系统运行着，都会消耗着一部分内存；就如在分布式的集群中，对于系统资源而言也是很大的消耗。
下面就是以docker为代表的container技术的框架简图：
从上面可以看出docker是以linux内核（kernel）中的特性为支撑来完成虚拟化的，具体来说，如在linux中有namespace，cgroups等，利用这些内容可以实现空间隔离，内存、cpu的隔离，以及计算资源的分配控制和记录，也就是说我们可以构建不同的用户空间（userspace）。
实际上我们在写程序的时候，比如说server或者database，他们运行的时候只关心userspace 用户空间的，所以当我们基于namespace，cgroups的时候，我们就可以在一台服务器上，依靠多进程的方式来实现分布式，每个进程就相当于一个机器， 对应用程序来说是完全透明的，就应用程序本生感知不到这是通过docker虚拟化技术虚拟出来的一台机器，他跟在真是机器上是一样。
我们基于docker技术就可以以进程的方式，来做操作系统的用户空间，而且他的开销几乎可以忽略不计，我们在一台机器上运行多台机器的实例的时候，是可以榨干硬件的潜能的，包括内存cpu、io等等。从生产力的角度讲，以docker为代表的container技术把虚拟化的轻量级性以及云计算，或者说是计算中心对资源（我们对硬件基本都是投入）投入而使用的价值是发挥到极致的，所有我们有足够的理由选择docker。
传统虚拟化技术与docker虚拟化技术的核心区别：
创建速度方面：前者速度很慢（一般在分钟级）而后者速度非常快（一般在秒级）。
系统性能方面：前者通过对硬件层的模拟，增加了系统调用链路环节，有性能损耗，而后者共享内核，几乎没有损耗。
资源消耗方面：前者消耗很大如有常驻内存等，而后者消耗很小，一台机器可以轻松创建多个container。
操作系统覆盖：支持linux，windows，mac等，后者目前仅kernel所支持的os，如linux，ubantu，centos（借助工具除外）。
docker是目前容器虚拟化技术最成功的代表，它创建速度非常快，如我们很多时候要创建100台，以前基于vmware的传统虚拟化技术的时候，会非常麻烦，而且非常耗时间，但是如果基于docker的话，你就配置几个参数就行，就可以从已有的一个节点的实例，变成10个或100个。
传统虚拟化是对硬件的模拟，就像java c语言一样，增加了硬件层的模拟，就相当于每一次调用的时候，要通过虚拟机，虚拟机又要转过来通过内核调用硬件，而docker中直接调用硬件，几乎没有性能损耗。
资源消耗方面，传统化技术，第一点，装一个系统至少也得1g左右的大小， 第二点，即使不运行任何的服务，他都有常驻内存，而docker对于资源的消耗特别小，一台主机可以轻松创建多个container（一般一个普通pc 8g 16g），假如你在container里边运行的服务不是很复杂的话，可以在很轻松的一台pc上构建20台到50台这样的虚机（节点）在其他系统上建立开发环境，如windows，mac可以借助一个工具boot2docker,但是建议ubantu，centos。
一直强调的一个观点是：以docker为代表的container技术 是对内核中的cgroups，namespace等内容的使用，如看下图：
当我们保证独立的基础上，linux的namespace就帮助我们完成了不同的namespace隔离出来的效果就是一个桃花源；从有应用的视角看，就是一个完整的操作系统，从另外一个角度来看，既然我们在一台机器上有很多的container，而每一个container都会使用memory和cpu，那就涉及到内核中资源的限制（cgroups），总结：linux内核基于namespace的隔离机制，以及 cgroups的资源控制机制来管理container
其实止于资源控制而言，cgroups 在实际运行的时候回创建多个cgroups，也就是子进程（subsystems），就会形成一个树（看上图），每个subsystem就会关联到树状结构上，例如图上的cpu，memory其实就是一个subsystem，它会关联到某种具体的cgroups实例上。一个subsystem其实就是代表一项资源的，除了这两项，还有io，上面包含了一个父cgroups和两个子cgroups（共3个），关联的时候会关联两个subsystem（cpu、memory），这两项资源会通过 cgroups具体的实例来与具体的 task连接，从内核的角度看用户空间，一个task就相当进程，我们的cpu、memory、io就通过cgroups来控制具体进程，来实现管理，一个时期的task进程就是一个container实例，他可以加入到我们这个树状结构上的一个cgroups，cgroups就会限制我们的container的资源。当然，cgroups和我们具体的container资源的关系实际上是一种多对多的关系，因为我们的进程本身需使用很多资源，一个cgroups可以连接到很多task，而一个task也可以连接到多个cgroups，但是在一个树状结构里边我们只能加入一个cgroups，只于我们容器而言，我们开始创建的时候，usegecpu可能有一个cpuset，这个cgroups，然后会将具体container 的pid写入我们的 cpuset具体的task中去，这样我们的container或者这个进程就会加入到这个cgroups池里边，。一个具体的container可能会加入到多个cgroups，因为刚刚我们只谈到的是cpuset，实际上也有io，memory，这是内核里面的内容。
当我们在内核之上有很多用户空间的时候，就一定会涉及到用户空间根目录以及文件结构树是什么，由于我们是基于一个具体的设备，真实的根目录只有一个，所有的container都是挂载到真实物理跟目录下的子目录，而挂载上去后的树状结构完全由你自己设计。
chroot隔离出来的虚拟的文件系统会挂载到真实的文件系统之上，在container的角度看，对于像apache这些应用程序服务器看到的子目录，其实就是他进程的根目录， linux一个卓越的贡献就是一切皆目录。
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以前的虚拟化技术如vmware，openstack一般都是重量级的虚拟化，以vmware为例，首先的需要vmware这套软件，在这基础之上安装具体的操作系统（比如ubantu镜像1g左右），实际对内存的损耗是特别大，因为每个操作系统的都有一个概念：“常驻内存”， 不管你是否运行什么软件，只要系统运行着，都会消耗着一部分内存；就如在分布式的集群中，对于系统资源而言也是很大的消耗。
下面就是以docker为代表的container技术的框架简图：
从上面可以看出docker是以linux内核（kernel）中的特性为支撑来完成虚拟化的，具体来说，如在linux中有namespace，cgroups等，利用这些内容可以实现空间隔离，内存、cpu的隔离，以及计算资源的分配控制和记录，也就是说我们可以构建不同的用户空间（userspace）。
实际上我们在写程序的时候，比如说server或者database，他们运行的时候只关心userspace 用户空间的，所以当我们基于namespace，cgroups的时候，我们就可以在一台服务器上，依靠多进程的方式来实现分布式，每个进程就相当于一个机器， 对应用程序来说是完全透明的，就应用程序本生感知不到这是通过docker虚拟化技术虚拟出来的一台机器，他跟在真是机器上是一样。
我们基于docker技术就可以以进程的方式，来做操作系统的用户空间，而且他的开销几乎可以忽略不计，我们在一台机器上运行多台机器的实例的时候，是可以榨干硬件的潜能的，包括内存cpu、io等等。从生产力的角度讲，以docker为代表的container技术把虚拟化的轻量级性以及云计算，或者说是计算中心对资源（我们对硬件基本都是投入）投入而使用的价值是发挥到极致的，所有我们有足够的理由选择docker。
传统虚拟化技术与docker虚拟化技术的核心区别：
创建速度方面：前者速度很慢（一般在分钟级）而后者速度非常快（一般在秒级）。
系统性能方面：前者通过对硬件层的模拟，增加了系统调用链路环节，有性能损耗，而后者共享内核，几乎没有损耗。
资源消耗方面：前者消耗很大如有常驻内存等，而后者消耗很小，一台机器可以轻松创建多个container。
操作系统覆盖：支持linux，windows，mac等，后者目前仅kernel所支持的os，如linux，ubantu，centos（借助工具除外）。
docker是目前容器虚拟化技术最成功的代表，它创建速度非常快，如我们很多时候要创建100台，以前基于vmware的传统虚拟化技术的时候，会非常麻烦，而且非常耗时间，但是如果基于docker的话，你就配置几个参数就行，就可以从已有的一个节点的实例，变成10个或100个。
传统虚拟化是对硬件的模拟，就像java c语言一样，增加了硬件层的模拟，就相当于每一次调用的时候，要通过虚拟机，虚拟机又要转过来通过内核调用硬件，而docker中直接调用硬件，几乎没有性能损耗。
资源消耗方面，传统化技术，第一点，装一个系统至少也得1g左右的大小， 第二点，即使不运行任何的服务，他都有常驻内存，而docker对于资源的消耗特别小，一台主机可以轻松创建多个container（一般一个普通pc 8g 16g），假如你在container里边运行的服务不是很复杂的话，可以在很轻松的一台pc上构建20台到50台这样的虚机（节点）在其他系统上建立开发环境，如windows，mac可以借助一个工具boot2docker,但是建议ubantu，centos。
一直强调的一个观点是：以docker为代表的container技术 是对内核中的cgroups，namespace等内容的使用，如看下图：
当我们保证独立的基础上，linux的namespace就帮助我们完成了不同的namespace隔离出来的效果就是一个桃花源；从有应用的视角看，就是一个完整的操作系统，从另外一个角度来看，既然我们在一台机器上有很多的container，而每一个container都会使用memory和cpu，那就涉及到内核中资源的限制（cgroups），总结：linux内核基于namespace的隔离机制，以及 cgroups的资源控制机制来管理container
其实止于资源控制而言，cgroups 在实际运行的时候回创建多个cgroups，也就是子进程（subsystems），就会形成一个树（看上图），每个subsystem就会关联到树状结构上，例如图上的cpu，memory其实就是一个subsystem，它会关联到某种具体的cgroups实例上。一个subsystem其实就是代表一项资源的，除了这两项，还有io，上面包含了一个父cgroups和两个子cgroups（共3个），关联的时候会关联两个subsystem（cpu、memory），这两项资源会通过 cgroups具体的实例来与具体的 task连接，从内核的角度看用户空间，一个task就相当进程，我们的cpu、memory、io就通过cgroups来控制具体进程，来实现管理，一个时期的task进程就是一个container实例，他可以加入到我们这个树状结构上的一个cgroups，cgroups就会限制我们的container的资源。当然，cgroups和我们具体的container资源的关系实际上是一种多对多的关系，因为我们的进程本身需使用很多资源，一个cgroups可以连接到很多task，而一个task也可以连接到多个cgroups，但是在一个树状结构里边我们只能加入一个cgroups，只于我们容器而言，我们开始创建的时候，usegecpu可能有一个cpuset，这个cgroups，然后会将具体container 的pid写入我们的 cpuset具体的task中去，这样我们的container或者这个进程就会加入到这个cgroups池里边，。一个具体的container可能会加入到多个cgroups，因为刚刚我们只谈到的是cpuset，实际上也有io，memory，这是内核里面的内容。
当我们在内核之上有很多用户空间的时候，就一定会涉及到用户空间根目录以及文件结构树是什么，由于我们是基于一个具体的设备，真实的根目录只有一个，所有的container都是挂载到真实物理跟目录下的子目录，而挂载上去后的树状结构完全由你自己设计。
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