《Docker技术入门与实战（第三版）》

写在前面

• 书籍介绍：本书从Docker基本原理开始，深入浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助开发人员、运维人员快速部署Docker应用。
• 我的简评：暂无
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第一章 初识Docker

1.1.什么是Docker

• 1. Docker 是基于 Go 语言实现的开源容器项目 。 它诞生于 2013 年年初，最初发起者是dotCloud 公司 。
• 2. 现在主流的操作系统包括 Linux 各大发行版、 macOS , Windows 等都已经支持 Docker。
• 3. Docker 的构想是要实现“ Build , Ship and Run Any App, Anywhere ”，即通过对应用的封装（ Packaging）、分发（ Distribution ）、部署（ Deployment）、运行（ Runtime ）生命周期进行管理，达到应用组件级别的“一次封装 ，到处运行”

1.2.为什么要使用Docker

• 1. Docker 在开发和运维中的优势如下：1. 更快速的交付和部署 ；2. 更高效的资源利用；3. 更轻松的迁移和扩展；4. 更简单的更新管理
• 2. Docker 与虚拟机比较如下：1. Docker 容器很快，启动和停止可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式（数分钟） 要快得多；2. Docker 容器对系统资源需求很少，一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器（在 IBM 服务器上已经实现了同时运行！ OK 量级的容器实例）；3. Docker 通过类似 Git 设计理念的操作来方便用户获取、分发和更新应用镜像，存储复 用，增量更新；4. Docker 通过 Dockerfile 支持灵活的自动化创建和部署机制，以提高工作效率，并标准 化流程

1.3.Docker与虚拟化

• 1. 维基百科上的定义如下：在计算机技 术中，虚拟化是 一种资 源管理技术，是将 计 算机 的各种实体资源，如服务器 、网络 、内存及存储等，予以抽 象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以用比原本的纽态更好的方式来应用这些资源 。”
• 2. 从大类上分，虚拟化技术可分为基于硬件的虚拟化和基于软件的虚拟化
• 3. 传统方式是在硬件层面实现虚拟化，需要有额外的虚拟机管理应用和虚拟机操作系统 层 。 Docker 容器是在操作系统层面上实现虚拟化，直接复用本地主机的操作系统，因此更加轻量级

第二章 核心概念与安装配置

• 1. Docker 的三大核心概念：镜像 (Image)、容器（ Container )、仓库（ Repository）

2.1.核心概念

• 1. Docker 镜像类似于虚拟机镜像，可以将它理解为一个只读的模板
• 2. 镜像是创建 Docker 容器的基础
• 3. Docker 容器类似于一个轻量级的沙箱， Docker 利用容器来运行和隔离应用
• 4. 容器是从镜像创建的应用运行实例 。 它可以启动、开始、停止 、删除，而这些容器都是彼此相互隔离、互不可见的
• 5. Docker 仓库类似于代码仓库，是 Docker 集中存放镜像文件的场所
• 6. 实际上，仓库注册服务器是存放仓库的地方，其上往往 存放着多个仓库

2.2.安装Docker引擎

• 1. Docker 引擎是使用 Docker 容器的核心组件，可以在主流的操作系统和云平台上使用，包括 Linux 操作系统（如 Ubuntu 、 Debian , CentOS 、 Red.hat 等）， macOS 和 Windows 操作系统，以及 IBM 、亚马逊、微软等知名云平台 。
• 2. 目前 Docker 支持 Docker 引 擎、 Docker Hub 、 Docker Cloud 等多种服务 。
• 3. Docker 引 擎 目前分为两个版本：社区版本（ Community Edition, CE ）和企业版本 (Enterprise Edition, EE ） 。 社区版本包括大部分的核心功能，企业版本则通过付费形式提供认证支持、镜像管理 、 容器托管 、 安全扫描等高级服务 。
• 4. 目前的实验特性主要有 ipvlan 网络驱动、显卡插件、分布式应用包（ Distributed Application Bundles ）、监测点（ Checkpoint）、回滚（ Restore ），以及使用 squash 参数构建镜像
• 5. 官方建议在生产环境中关闭这些实验特性 。
• 6. 稳定版（ stable channel）经过完整测试和精心维护，可用于关注稳定性的生产环境 。 稳定版每个季度（ 3 个月）发布一次 。
• 7. 测试版（ edge channel ）包含最新的工具和特性，甚至会包含一些开发中的特性 。 测试版适用于希望尝鲜井有能力处理异常或 Bug 的用户，并且默认收集所有用户使用数据 。 测试版每月发布一次。
• 8. 目前 Docker 可以通过虚拟机方式来支持 Windows 7.1 和 Windows 8 ，只要平台 CPU 支持硬件虚拟化特性即可

2.3.配置Docker服务

• 1. 为了避免每次使用 Docker 命令时都需要切换到特权身份，可以将当前用户加入安装中 自动创建的 docker 用户组

2.4.推荐实践环境

• 1. 从稳定性上考虑，本书推荐实践环境的操作系统是 Ubuntu 18.04 LTS 系统或 Debian 稳定版本系统，使用 Linux 4.0 以上内核
• 2. 执行命令代码中以$开头的，表明为普通用户；以＃开头的，表明为特权用户 (root）
• 3. 实际上， Docker 和 Docker Hub 的工 作流也并非凭空创造的，很大程度上参考了 Git 和 G i thub 的设计理念，从而为应用分发和团队合作都带来了众多优势 。

第三章 使用Docker镜像

3.1.获取镜像

• 1. 可以使用 docker [image] pull 命令直接从 Docker Hub 镜像源来下载镜像
• 2. 该命令的格式为 docker [image] pull NAME [ :TAG]。其中， NAME 是镜像仓库名称（用来区分镜像）， TAG 是镜像的标签（往往用来表示版本信息）

3.2.查看镜像信息

• 1. 使用docker images或docker image ls 命令可以列出本地主机上已有镜像的基 本信息
• 2. 其中镜像的ID信息十分重要， 它唯一标识了镜像
• 3. 镜像大小信息只是表示了该镜像的逻辑体积大小， 实际上由于相同的镜像层本地只会存储一份， 物理上占用的存储空间会小于各镜像逻辑体积之和
• 4. 使用docker巨mage]inspect命令可以获取该镜像的详细信息，包括制作者 、适应 架构、各层的数字摘要等

3.3.搜寻镜像

• 1. 使用 docker search 命令可以搜索Docker Hub 官方仓库中的镜像。 语法为 docker search [op巨on] keyword

3.4.删除和清理镜像

• 1. 使用 docker rmi 或 docker image rm 命令可以删除镜像， 命令格式为 docker rmi IMGE [IMAGE … ], 其中 IMAGE 可以为标签或 ID
• 2. docker rmi 命令只是删除了该镜像多个标签中的指定 标签而巳， 并不影响镜像文件
• 3. 当使用 docker rmi 命令， 并且后面跟上镜像的 ID (也可以是能进行区分的部分 ID 串 前缀）时， 会先尝试删除所有指向该镜像的标签， 然后删除该镜像文件本身
• 4. 注意， 通常并不推荐使用-f参数来强制删除一个存在容器依赖的镜像。 正确的做法是，先删除依赖该镜像的所有容器， 再来删除镜像
• 5. 使用Docker 一段时间后， 系统中可能会遗留一些临时的镜像文件， 以及一些没有被使用的镜像， 可以通过docker image prune命令来进行清理

3.5.创建镜像

• 1. 创建镜像的方法主要有三种： 基于已有镜像的容器创建、 基千本地模板导入、 基于 Dockerile 创建
• 2. 基于已有容器创建。主要是使用 docker [con七ainer] commit命令。命令格式为 docker [container] commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY [:TAG]]
• 3. 基于本地模板导入：用户也可以直接从一个操作系统模板文件导人一个镜像，主要使用 docker [container] import 命令。 命令格式为 docker [image] i mport [OPTIONS] filelURLl -[REPOSITORY [:TAG ] ]
• 4. 基于 Dockekfile 创建。基于 Dockerfile 创建是最常见的方式。 Dockerfile 是一个文本文件，利用给定的指令描述基于某个父镜像创建新镜像的过程

3.6.存出和载入镜像

• 1. 用户可以使用 docker [image] save 和 do cker [image ] load 命令来存出和载人镜像
• 2. 如果要导出镜像到本地文件，可以使用 docker [image] save 命令
• 3. 可以使用 docker [image] load 将导出的 tar 文件再导人到本地镜像库

3.7.上传镜像

• 1. 可以使用 docker [image] push 命令上传镜像到仓库，默认上传到 Docker Hub 官方仓库（需要登录）
• 2. 在平时的 Docker 使用中， 要注意积累自己定制的镜像文件，并将自己创建的高质量镜像分享到社区中

第四章 操作Docker容器

• 1. 容器是镜像的一个运行实例。所不同的是，镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层，同时，容器中的应用进程处于运行状态

4.1.创建容器

• 1. 可以使用 docker create 命令新建一个容器
• 2. 使用 docker [container] start 命令来启动一个已经创建的容器
• 3. 更多的时候，需要让 Docker 容器在后台以守护态（ Daemonized）形式运行。 此时，可以通过添加-d 参数来实现
• 4. 要获取容器的输出信息，可以通过 docker [container] logs 命令

4.2.停止容器

• 1. 可以使用 docker [container] pause CONTAINER [CONTAINER … ］命令来暂 停一个运行中的容器
• 2. 可以使用 docker [container] stop 来终止一个运行中的容器
• 3. 执行 docker container prune 命令，会自动清除掉所有处于停止状态的容器。还可以通过 docker [co口tai口er ] kill 直接发送 SIGKILL 信号来强行终止容器。

4.3.进入容器

• 1. 在使用－ d 参数时，容器启动后会进入后台，用户无法看到容器中的信息，也无法进行操作
• 2. 这个时候如果需要进入容器进行操作，推荐使用官方的 attach 或 exec 命令
• 3. Docker 提供了一个更加方便的工具 exec 命令，可以在运行 中容器内直接执行任意命令

4.4.删除容器

• 1. 可以使用 docker [container) rm 命令来删除处于终止或退出状态的容器
• 2. 默认情况下， docker rm 命令只能删除已经处于终止或退出状态的容器，并不能删除 还处于运行状态的容器

4.5.导入和导出容器

• 1. 导出容器是指，导出一个已经创建的容器到一个文件，不管此时这个容器是否处于运行 状态 。 可以使用 docker [container ] export 命令
• 2. 导出的文件又可以使用 docker [container ] import 命令导人变成镜像
• 3. 实际上，既可以使用 docker load 命令来导入镜像存储文件到本地镜像库，也可以使 用 docker [container] import 命令来导入一个容器快照到本地镜像库
• 4. 两者的区别在于 ： 容器快照文件将丢弃所有的历史记录和元数据信息（即仅保存容器当时的快照状态），而镜像存储文件将保存完整记录，体积更大

4.6.查看容器

• 1. 查看容器详情可以使用 docker container inspect [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER . … ］子命令
• 2. 查看容器内进程可以使用 docker [container] top [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER . … ］ 子命令
• 3. 查看统计信息可以使用 docker [container] stats [OPTIONS] [CONTAINER … ] 子命令，会显示 CPU 、内存、存储、网络等使用情况的统计信息

4.7.其他容器命令

• 1. container cp 命令支持在容器和主机之间复制文件。 命令格式为 docker [container] cp [OPTIONS] CONTAINER:SRC_PATH DEST_PATH | -
• 2. container diff 查看容器内文件系统的变更。 命令格式为 docker [container] diff CONTAINER
• 3. container port 命令可以查看容器的端口映射’情况。 命令格式为 docker container port CONTAINER [PRIVATE_PORT[/PROTO ］］
• 4. container update 命令可以更新容器的一些运行时配置，主要是一些资源限制份额。 命令格式为 docker [container] update [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER … ］
• 5. 可以使用 docker container help 命令查看 Docker 支持的容器操作子命令

第五章 访问Docker仓库

• 1. 库（ Repository）是集中存放镜像的地方，又分公共仓库和私有仓库
• 2. 注册服务器是存放仓库的具体服务器， 一个注册服务器上可以有多个仓库，而每个仓库下面可以有多个镜像 。 从这方面来说，仓库可以被认为是一个具体的项目或目录

5.1.Docker Hub公共镜像市场

• 1. Docker Hub 是 Docker 官方提供的最大的公共镜像仓库，目前包括了超过 100 000 的镜像
• 2. 可以通过命令行执行 docker login 命令来输入用户名 、 密码和邮箱来完成注册和登 录
• 3. 用户无须登录即可通过 docker search 命令来查找官方仓库中的镜像，并利用 docker [image ] pull 命令来将它下载到本地
• 4. 用户也可以在登录后通过 docker push 命令来将本地镜像推送到 Docker Hub

5.2.第三方镜像市场

• 1. 自动创建（ Automated Builds）是 Docker Hub 提供的自动化服务，这一功能可以自动跟随项目代码的变更而重新构建镜像
• 2. 国内不少云服务商都提供了 Docker 镜像市场包括腾讯云 、 网易云、阿里云等
• 3. 下载镜像也是使用 docker pu l l 命令，但是要在镜像名称前添加注册服务器的具体地 址

5.3.搭建本地私有仓库

• 1. 安装 Docker 后 ， 可以通过官方提供的 regi st ry 镜像来简单搭建一套本地私有仓库环境：
• 2. 仓库是集中维护容器镜像的地方，为 Docker 镜像文件的分发和管理提供了便捷的途径

第六章 Docker数据管理

• 1. 容器中的管理数据主要有两种方式：1. 数据卷 （ Data Volumes ） ： 容器内数据直接映射到本地主机环境；2. 数据卷容器（ Data Volume Containers ） ： 使用特定容器维护数据卷

6.1.数据卷

• 1. 数据卷 （ Data Volumes ） 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为
• 2. 数据卷可以提供很多有用的特性如下：1. 数据卷可以在容器之间共事和重用，容器间传递数据将变得高效与方便；2. 对数据卷内数据的修改会立马生效，无论是容器内操作还是本地操作；3. 对数据卷的更新不会影响镜像，解摘开应用和数据 ；4. 卷会一直存在 ，直到没有容器使用，可以安全地卸载它
• 3. 除了 create 子命令外， docker volume 还支持 inspect （查看详细信息）、 ls （列 出已有数据卷）、 prune （清理无用数据卷）、 rm （删除数据卷）等

6.2.数据卷容器

• 1. 如果用户需要在多个容器之间共享一些持续更新的数据，最简单的方式是使用数据卷容器 。 数据卷容器也是一个容器，但是它的目的是专门提供数据卷给其他容器挂载。
• 2. 使用数据卷容器可以让用户在容器之间自由地升级和移动数据卷

6.3.利用数据卷容器来迁移数据

• 1. 可以利用数据卷容器对其中的数据卷进行备份、恢复，以实现数据的迁移
• 在生产环境中，笔者推荐在使用数据卷或数据卷容器之外，定期将主机的本地数据进 行备份，或者使用支持容错的存储系统，包括 RAID 或分布式文件系统，如 Ceph 、 GPFS 、HDFS 等
• 有些时候不希望将数据保存在宿主机或容器中，还可以使用 tmpfs 类型的数据 卷，其中数据只存在于内存中，容器退出后自动删除

第七章 端口映射与容器互联

7.1.端口映射实现容器访问

• 1. 当容器中运行一些网络应用， 要让外部访问这些应用时， 可以通过-P或-p参数来指 定端口映射
• 2. 容器有自己的内部网络和IP地址，使用docker [container) inspec七＋容器 ID可以获取容器的具体信息

7.2.互联机制实现便捷互动

• 1. 容器的互联(I皿cng)是一种让多个容器中的应用进行快速交互的方式。它会在源和接收容器之间创建连接关系，接收容器可以通过容器名快速访问到源容器，而不用指定具体的I地址
• 2. Docker 相当于在两个互联的容器之间创建了一个虚机通道， 而且不用映射它们的端口到宿主主机上。 在启动 db 容器的时候并没有使用 -p 和 -P 标记， 从而避免了暴露数据库服务端口到外部网络上
• 3. Docker 通过两种方式为容器公开连接信息：更新环境变量；更新 /etc/hos七s 文件

7.3. Docker目前可以成熟支持Linux系统自带的网络服务和功能， 这既可以利用现有成熟的技术提供稳定支持， 又可以实现快速的高性能转发。

7.4. 在生产环境中， 网络方面的需求更加复杂和多变， 包括跨主机甚至跨数据中心的通信，这时候往往就需要引入额外的机制， 例如 SDN (软件定义网络）或 NFV (网络功能虚拟化）的相关技术

第八章 使用Dockerfile创建镜像

• 1. Dockerfle 是一个文本格式的配置文件， 用户可以使用 Dockerfle 来快速创建自定义的镜像

8.1.基本结构

• 1. Dockerfle 由 一行行命令语句组成， 并且支持以＃开头的注释行
• 2. 一般而言， Dockerfle 主体内容分为四部分：基础镜像信息、 维护者信息、 镜像操作指令和容器启动时执行指令

8.2.指令说明

• 1. Dockerfe 中指令的一般格式为 INSTRUCTION argumen七s, 包括 “配置指令" (配置 镜像信息）和 “操作指令"
• 2. Docker 内置了一些镜像创建变量， 用户可以直接使用而无须声明， 包括（不区分大小写） HTTP PROXY 、 HTTPS PROXY 、 FTP PROXY 、 NO PROXY
• 3. 任何 Dockerfile 中第 一条指令必须为 FROM 指令。 并且， 如果在同 一个 Dockerfle 中创建多个镜像时， 可以使用多个 FROM 指令（每个镜像一次）
• 4. LABEL 指令可以为生成的镜像添加元数据标签信息。 这些信息可以用来辅助过滤出特 定镜像
• 5. EXPOSE声明镜像内服务监听的端口
• 6. ENV指定环境变量， 在镜像生成过程中会被后续RU指令使用， 在镜像启动的容器中也会存在
• 7. ENTRYPOINT指定镜像的默认入口命令， 该入口命令会在启动容器时作为根命令执行， 所有传人值作为该命令的参数
• 8. 每条 RUN 指令将在当前镜像基础上执行指定命令，并提交为新的镜像层 。 当命令较长时可以使用＼来换行
• 9. CMD 指令用来指定启动容器时默认执行的命令
• 10. 每个 Dockerfile 只能有一条 CMD 命令 。 如果指定了多条命令，只有最后一条会被执行

8.3.创建镜像

• 1. 编写完成 Dockerfile 之后，可以通过 docker [image] build 命令来创建镜像
• 2. 该命令将读取指定路径下（包括子目录）的 Dock巳rfile ，并将该路径下所有数据作为上下文（ Context）发送给 Docker 服务端 。 Docker 服务端在校验 Dockerfile 格式通过后，逐条执行其中定义的指令，碰到 ADD 、 COPY 和 RUN 指令会生成一层新的镜像。 最终如果创建镜像成功，会返回最终镜像的 ID 。
• 3. 大部分情况下，生成新的镜像都需要通过 FROM 指令来指定父镜像。 父镜像是生成镜像的基础 ，会直接影响到所生成镜像的大小和功能
• 4. 用户可 以选择两种镜像作为父镜像，一种是所谓的基础镜像（ baseimage），另外一种是普通的镜像（往往由第三方创建，基于基础镜像）
• 5. 可以通过 .dockerignore 文件（每一行添加一条匹配模式）来让 Docker 忽略匹配路 径或文件，在创建镜像时候不将无关数据发送到服务端
• 6. 自 17.05 版本开始， Docker 支持多步骤镜像创建（ Multi- stage build ）特性，可以精简最终生成的镜像大小 。

8.4.最佳实践

• 1. 所谓最佳实践，就是从需求出发，来定制适合自己 、高效方便的镜像 。
• 2. 建议读者在生成镜像过程中，尝试从如下角度进行思考，完善所生成镜像 ：1、精简镜像用途；2、选用合适的基础镜像；3、提供注释和维护者信息；4、正确使用版本号；5、减少镜像层数；6、恰当使用多步骤创建；7、使用 .dockerignore 文件；8、及时删除临时文件和缓存文件；9、提高生成速度；10、调整合理的指令顺序；11、减少外部源的干扰

第九章 操作系统

• 1. 目前常用的 Linux 发行版主要包括 Debian/Ubun阳系列和 CentOS/Fedora 系列
• 2. 使用 Docker ，只需要一个命令就能快速获取一个 Linux 发行版镜像 ，这是以往各种虚拟化技术都难以实现的

9.1.BusyBox

• 1. BusyBox 是一个集成了一百多个最常用 Linux 命令（如 cat 、 echo 、 grep 、 mount 、 telnet 等） 的精简工具箱，它只有不 到 2 1\但 大小，被誉为“ Linux 系统的瑞士军刀”

9.2.Alpine

• 1. Alp ine 操作系统是一个面向安全的轻型 Linux 发行版， 关注安全，性能和资源效能

9.3.Debian/Ubantu

• 1. Debian 和 Ubuntu 都是目前较为流行的 Debi an 系的服务器操作系统，十分适合研发场景

9.4.CentOS/Fedora

• 1. CentOS 和 Fedora 都是基于 Redhat 的 Linux 发行版。CentOS是目前企业级服务器的常用操作系统； Fedora则主要面向个人桌面用户
• 2. Fedora 是由 Fedora Project 社区开发， Red Hat 公司赞助的 Linux 发行版 。 它的目标是创建一套新颖 、 多功能并且自由和开源的操作系统

9.7. 官方镜像体积都比较小，只带有一些基本的组件，适合用来作为基础镜像 。 精简的 系统有利于安全、稳定和高效的运行，也适合进行定制化

9.8. 个别第三方（如 tu阳m ，已被 Docker 收购）维护的应用镜像质量也非常高 。 这些镜像通常针对某个具体应用进行配置，比如：包含 LAMP 组件的 Ubun阳镜像

第十章 为镜像添加SSH服务

• 1. 10.1.基于commit命令创建
• 2. 10.2.使用Dockerfile创建
• 3. 在 Docker 社区中，对于是否需要为 Docker 容器启用 SSH 服务一直有争论
• 4. 一方的观点是： Docker 的理念是一个容器只运行一个服务 。 因此，如果每个容器都运行一个额外的 SSH 服务，就违背了这个理念
• 5. 另外一方的观点是：虽然使用 docker exec 命令可以从本地进入容器，但是如果要从 其他远程主机进人依然没有更好的解决方案

第十一章 Web服务与应用

11.1.Apache

• 1. Apache 是一个高稳定性的、 商业级别的开源 Web 服务器， 是目前世界使用排名第一的 Web 服 务器软件

11.2.Nginx

• 1. Nginx (发音为 “engine-x”) 是一款功能强大开源反向代理服 务器 ， 它也可以作为负载均衡器 支持 HTTP 、 HTTPS 、SMTP、POP3、IMAP 等协议。它也可以作为负载均衡器、HTTP缓存或Web服务器
• 2. Nginx 特性如下：热部署、高并发连接、低内存消耗、响应快、高可靠性

11.3.Tomcat

• 1. Tomcat 是由 Apache 软件基金会下属的 Jakarta 项目开发的一个 Servlet 容 器， 按照 Sun Microsystems 提供的技术规范， 实现了对 Servlet 和 JavaServer Page (JSP) 的支持。 同时， 它提供了作为 Web 服务器的一些特有功能， 如 Tomcat 管理和控制平台、 安全域管理和 Tomcat 阀等

11.4.Jetty

• 1. Jetty 是一个优秀的开源 serv let 容器， 以其高效、 小 巧、可嵌入式等优点深得人心，它为基于 Java 的 Web 内 容（如 JSP 和 se叫巳t）提供运行环境
• 2. 与相对老牌的 Tomcat 比， Jetty 架构更合理，性能更优 。 尤其在启动速度上，让 Tomcat望尘莫及

11.5.LAMP

• 1. LAMP (Linux-Apache-MySQL-PHP ）是目前流行的 Web 工具拢， 其中包括 ： Linux 操作系统， Apache 网络服务器， MySQL 数据库， Perl 、 PHP 或者 Python 编程语言
• 2. 和 Java/J2EE 架构相比， LAMP 具有 Web 资源丰富、轻量、快速开发等特点；和微软的 .NET 架构相比 ， LAMP 更具有通用、跨平台 、高性能 、低价格的优势

11.6. 持续开发与管理

• 1. 持续集成的特点包括 ：
• 2. 鼓励自动化的周期性的过程，从检出代码、编译构建、运行测试、 结果记录 、 测试统 计等都是自动完成的，减少人工干预；
• 3. 需要有持续集成系统的支持 ， 包括代码托管机制支持，以及集成服务器等
• 4. 持续交付（ Continuous Delivery, CD ）则是经典的敏捷软件开发方法的自然延伸，它强调产品在修改后到部署上线的流程要敏捷化、自动化
• 5. Jenkins 是一个得到广泛应用的持续集成和持续交付的工具 。 作为开源软件项目，它旨在提供一个开放易用的持续集成平台
• 6. GitLab 是一款非常强大的开源源码管理系统 。 它支持基于 G i t 的源码管理、代码评审、 issue 跟踪、活动管理、 wiki 页面 、 持续集成和测试等功能

11.7. 包括 Web 服务在内的中间件领域十分适合引人容器技术 ：

• 1. 中间件服务器是除数据库服务器外的主要计算节点，很容易成为性能瓶颈，所以通常 需要大批量部署，而 Docker 对于批量部署有着许多先天的优势；
• 2. 中间件服务器结构清晰，在剥离了配置文件、日志、代码目录之后，容器几乎可以处 于零增长状态，这使得容器的迁移和批量部署更加方便；
• 3. 中间件服务器很容易实现集群，在使用硬件的 FS 、软件的 Nginx 等负载均衡后，中 间件服务器集群变得非常容易

第十二章 数据库应用

12.1.MySQL

• 1. MySQL 是全球最流行的开源关系型数据库之一，由于其具有高性 能、成熟可靠、高适应性 、 易用性而得到广泛应用 。

12.2.Oracle Database XE

• 1. Oracle Database 11 g 快捷版（ Oracle Database XE ）是一款基于 Oracle Database 11 g 第 2 版代码库的小型入门级数据库

12.3.MongoDB

• 1. MongoDB 是一款可扩展、高性能的开源文档数据库（Document-Oriented ），是当今最流行的 NoSQL 数据库之一
• 2. 采用 C＋＋开发，支持复杂的数据类型和强大的查询语言，提供了关系数据库的绝大部分功能
• 3. MongoDB （源自“ humogous ” ）是一个面向文档的跨平台数据库，避开了传统关系型数据库结构，转而使用动态类似于 JSON 的 BSON 格式，使其能轻松地将多个数据写在同一类型中

12.4.Redis

• 1. Redis 是一个开源 （ BSD 许可）的基于内存的数据结构存储系统，可 以用作数据库 、 缓存和消息中间件。
• 2. Redis 支持多种类型的数据结构，如 string （ 字符串）、 hash （散列）、 list （列 表）、 set （集合）、 sorted set （有序集合）与范围查询 、 bitmaps 、 hyperloglogs 和 geospatial 索引半径查询， Redis 同时支持 replication 、 LUA 脚本、 LRU 驱动事件、 事务和不同级别的持久化支持等，通过哨兵机制和集群机制提供高可用性 。

12.5.Cassandra

• 1. Apache Cassandra 是个开源（ Apache License 2.0 ）的分布式数据库，支 持分布式高可用数据存储，可以提供跨数据中心的容错能力且无单点故障， 并通过异步无主复制实现所有客户端的低延迟操作
• 2. Cassandra 在设计上引人了 P2P 技术，具备大规模可分区行存储能力，并支持 Sp缸L Storm 、Hadoop 系统集成

12.6. 在使用数据库容器时，建议将数据库文件映射到宿主主机，一方面减少容器文件系统带 来的性能损耗，另一方面实现数据的持久化

第十三章 分布式处理与大数据平台

13.1. 热门的大数据分布式处理的三大重量级武器： Hadoop 、 Sp缸k 、 Storm ，以及新一代的数据采集和分析引擎 Elasticsearch 。

13.1.Hadoop

13.2.1. Hadoop 主要基于 Java 语言实现，由三个核心子系统组成 ： HDFS 、 YARN 、 MapReduce ， 其中， HDFS是一套分布式文件系统； YARN 是资源管理系统， MapReduce 是运行在 YARN 上的应用，负责分布式处理管理。

13.2.Spark

13.3.1. Apache Spark 是一个围绕速度 、 易用性和复杂分析构建的大数据 处理框架，基于 Scala 开发 。 最初在 2009 年由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发，并于 2010 年成为 Apache 的开源项目之－

13.3.Storm

13.4.1. Apache Storm 是一个实时流计算框架，由 Twitter 在 2014 年正 ~飞 式开源，遵循Eclipse Public License1.0，基于Clojure等语言实现

13.4.Elasticsearch

13.5.1. Elasticsearch 是基于 Lucene 的开源搜索服务（ Java 实现） 。它是分布式、多租户的全文搜索引擎，支持 RESTful Web 接口 。Elasticsearch 支持实时分布式数据存储和分析查询功能，可以轻松扩展到上百台服务器，同时支持处理 PB 级结构化或非结构化数据 。

13.6. 实际上，摩尔定律的失效，必将导致越来越多的复杂任务必须采用分布式架构进行处 理。

第十四章 编程开发

• 14.1.C/C++
• 14.2.Java
• 14.3.Python
• 14.4.JavaScript
• 14.5.Go

第十五章 容器与云服务

• 15.1.公有云容器服务
• 15.2.容器云服务
• 15.3.阿里云容器服务
• 15.4.时速云介绍

第十六章 容器实战思考

• 16.1.Docker为什么会成功
• 16.2.研发人员该如何看待容器
• 16.3.容器化开发模式
• 16.4.容器与生产环境

写在后面

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