行业寒冬:docker拉取镜像很慢

容器化时代来了

虚拟化技术已经走过了三个时代,没有容器化技术的演进就不会有 Docker 技术的诞生。

(1)物理机时代:多个应用程序可能会跑在一台机器上。

(2)虚拟机时代:一台物理机器安装多个虚拟机(VM),一个虚拟机跑多个程序。

(3)容器化时代:一台物理机安装多个容器实例(container),一个容器跑多个程序。

容器化解决了软件开发过程中一个令人非常头疼的问题,用一段对话描述:

测试人员:你这个功能有问题。

开发人员:我本地是好的啊。

开发人员编写代码,在自己本地环境测试完成后,将代码部署到测试或生产环境中,经常会遇到各种各样的问题。明明本地完美运行的代码为什么部署后出现很多 bug,原因有很多:不同的操作系统、不同的依赖库等,总结一句话就是因为本地环境和远程环境不一致。

容器化技术正好解决了这一关键问题,它将软件程序和运行的基础环境分开。开发人员编码完成后将程序打包到一个容器镜像中,镜像中详细列出了所依赖的环境,在不同的容器中运行标准化的镜像,从根本上解决了环境不一致的问题。

容器化技术的尖刀武器

  • 可移植性:不依赖具体的操作系统或云平台,比如在阿里云或腾讯云直接随意迁移。

  • 占地小:容器只需要其应用程序以及它需要运行的所有容器和库的依赖清单,不需要将所有的依赖库都打包在一起。

  • 共享 bin 和 lib:不同的容器可以共享 bin 和 lib,进一步节省了空间。

Docker 横空出世

2010年一位年轻小伙子在美国旧金山成立了一家名叫【dotCloud】的公司, 开发了 Docker的核心技术,从此开启了容器技术的时代。

后面 dotCloud 公司将自己的容器技术进行了简化和标准化,取名为 Docker,就是大家熟悉的鲸鱼 logo。

2013年dotCloud 公司宣布将 Docker 开源,随着越来越多的工程师发现了它的优点, Docker 的人气迅速攀升,成为当时最火爆的开源技术之一。

当前有30%以上的企业在其AWS环境中使用Docker,并且这个数字还在继续增长。

Docker怎么用?

其实大多数人谈论 Docker 时说的是 Docker Engine,这只是一个构建和运行的容器。

在运行容器前需要编写Docker File,通过 dockerFile 生成镜像,然后才能运行 Docker 容器。

Docker File 定义了运行镜像(image)所需的所有内容,包括操作系统和软件安装位置。一般情况下都不需要从头开始编写 Docker File,在 Docker Hub 中有来自世界各地的工程师编写好的镜像,你可以基于此修改。

编排系统的需求催生 k8s

尽管Docker为容器化的应用程序提供了开放标准,但随着容器越来越多出现了一系列新问题:

  • 如何协调和调度这些容器?
  • 如何在升级应用程序时不会中断服务?
  • 如何监视应用程序的运行状况?
  • 如何批量重新启动容器里的程序?

解决这些问题需要容器编排技术,可以将众多机器抽象,对外呈现出一台超大机器。现在业界比较流行的有:k8s、Mesos、Docker Swarm。

在业务发展初期只有几个微服务,这时用 Docker 就足够了,但随着业务规模逐渐扩大,容器越来越多,运维人员的工作越来越复杂,这个时候就需要编排系统解救opers。

一个成熟的容器编排系统需要具备以下能力:

  • 处理大量的容器和用户

  • 负载均衡

  • 鉴权和安全性

  • 管理服务通信

  • 多平台部署

k8s与Docker Swarm江湖恩怨

如果你非要拿 Docker 和 k8s 进行比较,其实你更应该拿 Docker Swarm 和 k8s 比较。

Docker Swarm 是 Docker 自家针对集群化部署管理的解决方案,优点很明显,可以更紧密集成到 Docker 生态系统中。

虽说 Swarm 是 Docker 亲儿子,但依旧没有 k8s 流行,不流行很大程度是因为商业、生态的原因,不多解释。

k8s是做什么用的?

K8s是Google研发的容器协调器,已捐赠给CNCF,现已开源。

Google 利用在容器管理多年的经验和专业知识推出了 k8s,主要用于自动化部署应用程序容器,可以支持众多容器化工具包括现在非常流行的Docker。

目前k8s 是容器编排市场的领导者,开源并公布了一系列标准化方法,主流的公有云平台都宣布支持。

一流的厂商都在抢占标准的制高点,一堆小厂商跟着一起玩,这就叫生态了。国内的大厂商都在干嘛呢?抢社区团购市场,玩资本游戏,哎?!

K8s 架构和组件

k8s 由众多组件组成,组件间通过 API 互相通信,归纳起来主要分为三个部分:

  • controller manager

  • nodes

  • pods

  • Controller Manager,即控制平面,用于调度程序以及节点状态检测。

  • Nodes,构成了Kubernetes集群的集体计算能力,实际部署容器运行的地方。

  • Pods,Kubernetes集群中资源的最小单位。

Docker与k8s 难舍难分

Docker 和 k8s 在业界非常流行,都已经是事实上的标准。

Docker 是用于构建、分发、运行容器的平台和工具。

而 k8s 实际上是一个使用 Docker 容器进行编排的系统,主要围绕 pods 进行工作。Pods 是 k8s 生态中最小的调度单位,可以包含一个或多个容器。

Docker 和 k8s 是根本上不同的技术,两者可以很好的协同工作。

开发实践,灵魂追问

(1)没有 k8s 可以使用 docker 吗?

可以。实际上一些小型公司,在业务不太复杂的情况下都是直接使用 Docker。尽管 k8s 有很多好处,但是众所周知它非常复杂,业务比较简单可以放弃使用 k8s。

(2)没有 Docker 可以使用 k8s 吗?

k8s 只是一个容器编排器,没有容器拿什么编排?!

k8s 经常与 Docker 进行搭配使用,但是也可以使用其他容器,如RunC、Containerted 等。

(3)Docker Swarm 和 k8s 怎么选?

选 k8s。2019年底Docker Enterprise已经出售给Mirantis,Mirantis声明要逐步淘汰Docker Swarm,后续会将 k8s 作为默认编排工具。

感受:

其实我投简历的时候,都不太敢投递阿里。因为在阿里一面前已经过了字节的三次面试,投阿里的简历一直没被捞,所以以为简历就挂了。

特别感谢一面的面试官捞了我,给了我机会,同时也认可我的努力和态度。对比我的面经和其他大佬的面经,自己真的是运气好。别人8成实力,我可能8成运气。所以对我而言,我要继续加倍努力,弥补自己技术上的不足,以及与科班大佬们基础上的差距。希望自己能继续保持学习的热情,继续努力走下去。

也祝愿各位同学,都能找到自己心动的offer。

分享我在这次面试前所做的准备(刷题复习资料以及一些大佬们的学习笔记和学习路线),都已经整理成了电子文档,需要的朋友可以【点赞+关注】戳这里即可免费获取

热情,继续努力走下去。

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拿到字节跳动offer后,简历被阿里捞了起来,二面迎来了P9"盘问"

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