Docker容器：

docker大部分人都熟悉或者至少是聽過。Docker技術(shù)在很多技術(shù)資料和書籍上，往往會跟虛擬化技術(shù)做對比，它們的對比如下：

• KVM等虛擬化技術(shù)是在操作系統(tǒng)級別上進行虛擬和隔離，每一個虛機都是獨立的OS。

• 而docker是在同一個操作系統(tǒng)中，實現(xiàn)了輕量級的虛擬化?！拜p量級的虛擬化”怎么理解呢？看起來docker容器是獨立的操作系統(tǒng)，本質(zhì)上是同一個操作系統(tǒng)中的進程隔離。所以它是輕量級的；從而，docker比KVM更省資源、資源利用率更高。

Docker的設(shè)計理念很偉大、作用也很偉大。但是docker的偉大性遠不只是體現(xiàn)在“輕量的虛擬化”；docker的偉大性體現(xiàn)在：它實現(xiàn)了：同一個軟件發(fā)布，在不同的平臺上運行。

這個好處是不是很熟悉？這其實就是Java最初流行起來的原因。Python語言為了實現(xiàn)這一點，弄出了VirtualEnv，把依賴包都隨著程序發(fā)布，才解決了多平臺運行的問題。Docker的設(shè)計很優(yōu)雅，一個應(yīng)用都打包成一個image格式，image采用分層技術(shù)等等，這部分不是本文的重點，大家希望更深入了解的話，可以參考其他資料。

2. Kubernetes

docker鏡像運行起來是一個一個的程序，多個程序合起來做成一個大的分布式應(yīng)用怎么做呢？

答案很簡單，一樣的，程序之間互相調(diào)用就行。就好比傳統(tǒng)的分布式應(yīng)用，多弄幾臺服務(wù)器，一個服務(wù)器上裝一個程序，程序之間通過socket或其他協(xié)議通信。基于docker的分布式應(yīng)用也是如此，區(qū)別只是網(wǎng)絡(luò)虛擬化了、CPU和內(nèi)存資源也虛擬化了。

但是永遠不要低估分布式應(yīng)用的復(fù)雜性，舉兩個例子，想象我們搭建了一套分布式集群，運行了一套分布式應(yīng)用：

• 這個集群中的某個機器出故障了（斷電了、硬盤壞了等等），怎么去排查故障、怎么去修復(fù)？

• 這個集群中某一部分業(yè)務(wù)由于訪問量增加，需要擴充支撐能力，怎么擴充？

針對這兩個問題，我們很容易想到答案，那就是人過去檢查機器、修復(fù)或者重裝，負載過大了，就改應(yīng)用的架構(gòu)，上面套上負載均衡性，采用可擴展的架構(gòu)。這些都是傳統(tǒng)的辦法，這些解決辦法不好的地方也很明顯，就是修復(fù)太慢，太費人力、成本高、對業(yè)務(wù)影響大，想象一個網(wǎng)站，等擴展架構(gòu)都弄好了，用戶也就都流失了。

Kubernetes是容器編排系統(tǒng)，它首要的目的就是為了解決上面這個例子里的兩個問題：

• 分布式容器應(yīng)用的可靠性，在服務(wù)器或容器應(yīng)用出現(xiàn)問題的情況下，自動感知，自動將容器應(yīng)用在集群內(nèi)的其他機器里重新運行起來

• 分布式容器應(yīng)用的可擴展性，通過啟動相同的容器應(yīng)用，自動的提升應(yīng)用的負載支撐能力。

Google為了壓制AWS，把自己的容器運行平臺開源出來，成為了現(xiàn)在的Kubernetes，