后端技术杂谈5：云计算的前世今生

**作者简介：**刘超，网易云解决方案首席架构师。

10年云计算领域研发及架构经验，Open DC/OS贡献者。

长期专注于kubernetes, OpenStack、Hadoop、Docker、Lucene、Mesos等开源软件的企业级应用及产品化。曾出版《Lucene应用开发揭秘》。

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该系列博文会介绍常见的后端技术，这对后端工程师来说是一种综合能力，我们会逐步了解搜索技术，云计算相关技术、大数据研发等常见的技术喜提，以便让你更完整地了解后端技术栈的全貌，为后续参与分布式应用的开发和学习做好准备。

如果对本系列文章有什么建议，或者是有什么疑问的话，也可以关注公众号【Java技术江湖】联系我，欢迎你参与本系列博文的创作和修订。

以下为正文：

云计算概述

云计算主要解决了四个方面的内容：计算，网络，存储，应用。

计算就是CPU和内存，例如“1+1”这个最简单的算法就是把“1”放在内存里面，然后CPU做加法，返回的结果“2”又保存在内存里面。网络就是你插根网线能上网。存储就是你下个电影有地方放。本次讨论就是围绕这四个部分来讲的。其中，计算、网络、存储三个是IaaS层面，应用是PaaS层面。

云计算发展脉络

云计算整个发展过程，用一句话来形容，就是“分久必合，合久必分”。

第一阶段：合，即物理设备

物理设备简介

在互联网发展初期，大家都爱用物理设备：

1. 服务器用物理机，像戴尔、惠普、IBM、联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置；
2. 网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛；
3. 存储方面有的用普通的磁盘，也有更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列；

物理设备的缺点

部署应用直接使用物理机，看起来很爽，有种土豪的感觉，却有大大的缺点：

1. 人工运维。如果你在一台服务器上安装软件，把系统安装坏了，怎么办？只有重装。当你想配置一下交换机的参数，需要串口连上去进行配置；当你想增加一块磁盘，要买一块插进服务器，这些都需要人工来，而且很大可能要求机房。你们公司在北五环，机房在南六环，这酸爽。
2. 浪费资源。其实你只想部署一个小小的网站，却要用128G的内存。混着部署吧，就有隔离性的问题。
3. 隔离性差。你把好多的应用部署在同一台物理机上，他们之间抢内存、抢cpu，一个写满了硬盘，另一个就没法用了，一个弄挂了内核，另一个也跟著挂了，如果部署两个相同的应用，端口还会冲突，动不动就会出错。

第二阶段：分，即虚拟化

虚拟化简介

因为物理设备的以上缺点，就有了第一次“合久必分”的过程，叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的：

1. 物理机变为虚拟机。cpu是虚拟的，内存是虚拟的，内核是虚拟的，硬盘是虚拟的；
2. 物理交换机变为虚拟交换机。网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的；
3. 物理存储变成虚拟存储。多块硬盘虚拟成一大块；

虚拟化解决的问题

虚拟化很好地解决了在物理设备阶段存在的三个问题：

1. 人工运维。虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡、分配带宽都是调用接口就能搞定的；
2. 资源浪费。虚拟化了以后，资源可以分配地很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来；
3. 隔离性差。每个虚拟机都有独立的cpu、 内存、硬盘、网卡，不同虚拟机之间的应用互不干扰；

虚拟化时代的生态

在虚拟化阶段，领跑者是Vmware，可以实现基本的计算、网络、存储的虚拟化。
如同这个世界有闭源就有开源、有windows就有linux、有Apple就有Android一样，有Vmware，就有Xen和KVM。

在开源虚拟化方面，Xen 的Citrix做的不错，后来Redhat在KVM发力不少；对于网络虚拟化，有Openvswitch，可以通过命令创建网桥、网卡、设置VLAN、设置带宽；对于存储虚拟化，本地盘有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。

虚拟化的缺点

但是虚拟化也有缺点。通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上、硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN ID、带宽的具体配置等，都需要人工指定。所以仅使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，记录有多少台物理机，每台机器部署了哪些虚拟机。受此限制，一般虚拟化的集群数目都不是特别大。

第三阶段：合，即云计算

云计算解决的问题

为了解决虚拟化阶段遗留的问题，于是有了分久必合的过程。这个过程我们可以形象地称为池化。
虚拟化将资源分得很细，但是如此细分的资源靠Excel去管理，成本太高。池化就是将资源打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动地选择，而非用户指定。这个阶段的关键点：调度器Scheduler。

私有云、公有云的两极分化

这样，Vmware有了自己的Vcloud；也有了基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack（后来Citrix将其收购后开源）。

当这些私有云平台在用户的数据中心里卖得奇贵无比、赚得盆满钵盈的时候，有其他的公司开始了另外的选择。这就是AWS和Google，他们开始了公有云领域的探索。

AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，所以自己的云平台首先支撑起了自己的业务。在这个过程中，AWS严肃地使用了自己的云计算平台，使得公有云平台并不是对资源的配置更加友好，而是对应用的部署更加友好，最终大放异彩。

私有云厂商与公有云厂商的联系与区别

如果仔细观察就会发现，私有云和公有云虽然使用的是类似的技术，但在产品设计上却是完全不同的两种生物。

私有云厂商和公有云厂商也拥有类似的技术，但在产品运营上呈现出完全不同的基因。

私有云厂商是卖资源的，所以往往在卖私有云平台的时候伴随着卖计算、网络、存储设备。在产品设计上，私有云厂商往往会对客户强调其几乎不会使用的计算、网络、存储的技术参数，因为这些参数可以在和友商对标的过程中占尽优势。私有云的厂商几乎没有自己的大规模应用，所以私有云厂商的平台做出来是给别人用的，自己不会大规模使用，所以产品往往围绕资源展开，而不会对应用的部署友好。

公有云的厂商往往都是有自己大规模的应用需要部署，所以其产品的设计可以将常见的应用部署需要的模块作为组件提供出来，用户可以像拼积木一样，拼接一个适用于自己应用的架构。公有云厂商不必关心各种技术参数的PK，不必关心是否开源，是否兼容各种虚拟化平台，是否兼容各种服务器设备、网络设备、存储设备。你管我用什么，客户部署应用方便就好。

公有云生态及老二的逆袭

公有云的第一名AWS活的自然很爽，作为第二名Rackspace就不那么舒坦了。

没错，互联网行业基本上就是一家独大，那第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业一起为这个云平台出力。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。

OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成可以看到云计算池化的方法。

OpenStack的组件

1. 计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在哪个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler；
2. 网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络、虚拟网卡、VLAN、带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置；
3. 存储池化模块Cinder: OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是通过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，而调度的过程，则在Ceph层完成。

OpenStack带来私有云市场的红海

有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场赚的实在太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，几乎所有的IT厂商巨头，全部都加入到社区里，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。

公有or私有？网易云的选择

网易云当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。

但是网易云并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，这是互联网的思维。而仅仅是资源层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。例如数据库，负载均衡，缓存等，这些都是应用部署必不可少的，也是网易云在大规模应用实践中，千锤百炼过的。这些组件称为PaaS。

第四阶段：分，即容器

现在来谈谈，应用层面，即PaaS层。

前面一直在讲IaaS层的故事，也即基础设施即服务，基本上在谈计算、网络、存储的事情。现在应该说说应用层，即PaaS层的事情了。

1. PaaS的定义与作用

IaaS的定义比较清楚，PaaS的定义就没那么清楚了。有人把数据库、负载均衡、缓存作为PaaS服务；有人把大数据Hadoop,、Spark平台作为PaaS服务；还有人将应用的安装与管理，例如Puppet、 Chef,、Ansible作为PaaS服务。

其实PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、 Cloud Foundry等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存、大数据平台，可以在云平台上一点即得。

要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少操心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。

2. PaaS的优点

PaaS最大的优点，就是可以实现应用层的弹性伸缩。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现资源的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。所以有了PaaS就好了，一台虚拟机启动后，马上运行自动部署脚本，进行应用的安装，90台机器自动安装好了应用，才是真正的弹性伸缩。

3. PaaS部署的问题

当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、 Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、 PHP、 Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google Cloud上也可能会再出问题。

容器的诞生

1. 容器的定义

于是容器便应运而生。容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。设想没有集装箱的时代，如果将货物从A运到B，中间要经过三个码头，换三次船的话，货物每次都要卸下船来，摆的七零八落，然后换船的时候，需要重新摆放整齐，在没有集装箱的时候，船员们都需要在岸上待几天再走。而在有了集装箱后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，整体一个箱子搬过去就可以了，小时级别就能完成，船员再也不用长时间上岸等待了。

2.容器在开发中的应用

设想A就是程序员，B就是用户，货物就是代码及运行环境，中间的三个码头分别是开发，测试，上线。
假设代码的运行环境如下：

1. Ubuntu操作系统
2. 创建用户hadoop
3. 下载解压JDK 1.7在某个目录下
4. 将这个目录加入JAVA_HOME和PATH的环境变量里面
5. 将环境变量的export放在hadoop用户的home目录下的.bashrc文件中
6. 下载并解压tomcat 7
7. 将war放到tomcat的webapp路径下面
8. 修改tomcat的启动参数，将Java的Heap Size设为1024M

看，一个简单的Java网站，就需要考虑这么多零零散散的东西，如果不打包，就需要在开发，测试，生产的每个环境上查看，保证环境的一致，甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物打散了重装一样麻烦。中间稍有差池，比如开发环境用了JDK 1.8，而线上是JDK 1.7；比如开发环境用了root用户，线上需要使用hadoop用户，都可能导致程序的运行失败。

容器的诞生

云计算的前世今生（上）中提到：云计算解决了基础资源层的弹性伸缩，却没有解决PaaS层应用随基础资源层弹性伸缩而带来的批量、快速部署问题。于是容器应运而生。

容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。

在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。

有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。下面用一个简单的案例来看看容器在开发部署中的实际应用。

假设有一个简单的Java网站需要上线，代码的运行环境如下：

看，一个简单的Java网站，就有这么多零零散散的东西！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，比如开发环境用了JDK 1.8，而线上是JDK 1.7；比如开发环境用了root用户，线上需要使用hadoop用户，都可能导致程序的运行失败。

那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。好在ubuntu中的lxc技术早就能做到这一点。

封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来是决定往里面放什么。

最简单粗暴的方法，就是将上面列表中所有的都放到集装箱里面。但是这样太大了！因为即使你安装一个干干静静的ubuntu操作系统，什么都不装，就很大了。把操作系统装进容器相当于把船也放到了集装箱里面！传统的虚拟机镜像就是这样的，动辄几十G。答案当然是NO！所以第一项操作系统不能装进容器。

撇下第一项操作系统，剩下的所有的加起来，也就几百M，就轻便多了。因此一台服务器上的容器是共享操作系统内核的，容器在不同机器之间的迁移不带内核，这也是很多人声称容器是轻量级的虚拟机的原因。轻不白轻，自然隔离性就差了，一个容器让操作系统崩溃了，其他容器也就跟着崩溃了，这相当于一个集装箱把船压漏水了，所有的集装箱一起沉。

另一个需要撇下的就是随着应用的运行而产生并保存在本地的数据。这些数据多以文件的形式存在，例如数据库文件、文本文件。这些文件会随着应用的运行，越来越大，如果这些数据也放在容器里面，会让容器变得很大，影响容器在不同环境的迁移。而且这些数据在开发、测试、线上环境之间的迁移是没有意义的，生产环境不可能用测试环境的文件，所以往往这些数据也是保存在容器外面的存储设备上。也是为什么人们称容器是无状态的。

至此集装箱焊好了，货物也装进去了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。

所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。除了大名鼎鼎的Docker，还有其他的容器，例如AppC、Mesos Container，都能运行容器镜像。所以说容器不等于Docker。

总而言之，容器是轻量级的、隔离差的、适用于无状态的，可以基于镜像标准实现跨主机、跨环境的随意迁移。

有了容器，使得PaaS层对于用户自身应用的自动部署变得快速而优雅。容器快，快在了两方面，第一是虚拟机启动的时候要先启动操作系统，容器不用启动操作系统，因为是共享内核的。第二是虚拟机启动后使用脚本安装应用，容器不用安装应用，因为已经打包在镜像里面了。所以最终虚拟机的启动是分钟级别，而容器的启动是秒级。容器咋这么神奇。其实一点都不神奇，第一是偷懒少干活了，第二是提前把活干好了。

因为容器的启动快，人们往往不会创建一个个小的虚拟机来部署应用，因为这样太费时间了，而是创建一个大的虚拟机，然后在大的虚拟机里面再划分容器，而不同的用户不共享大的虚拟机，可以实现操作系统内核的隔离。这又是一次合久必分的过程。由IaaS层的虚拟机池，划分为更细粒度的容器池。

容器管理平台

有了容器的管理平台，又是一次分久必合的过程。

容器的粒度更加细，管理起来更难管，甚至是手动操作难以应对的。假设你有100台物理机，其实规模不是太大，用Excel人工管理是没问题的，但是一台上面开10台虚拟机，虚拟机的个数就是1000台，人工管理已经很困难了，但是一台虚拟机里面开10个容器，就是10000个容器，你是不是已经彻底放弃人工运维的想法了。

所以容器层面的管理平台是一个新的挑战，关键字就是自动化：

自发现：容器与容器之间的相互配置还能像虚拟机一样，记住IP地址，然后互相配置吗？这么多容器，你怎么记得住一旦一台虚拟机挂了重启，IP改变，应该改哪些配置，列表长度至少万行级别的啊。所以容器之间的配置通过名称来的，无论容器跑到哪台机器上，名称不变，就能访问到。

自修复：容器挂了，或是进程宕机了，能像虚拟机那样，登陆上去查看一下进程状态，如果不正常重启一下么？你要登陆万台docker了。所以容器的进程挂了，容器就自动挂掉了，然后自动重启。

弹性自伸缩 Auto Scaling：当容器的性能不足的时候，需要手动伸缩，手动部署么？当然也要自动来。

当前火热的容器管理平台有三大流派：

一个是Kubernetes，我们称为段誉型。段誉(Kubernetes)的父亲(Borg)武功高强，出身皇族(Google)，管理过偌大的一个大理国(Borg是Google数据中心的容器管理平台)。作为大理段式后裔，段誉的武功基因良好(Kubernetes的理念设计比较完善)，周围的高手云集，习武环境也好(Kubernetes生态活跃，热度高)，虽然刚刚出道的段誉武功不及其父亲，但是只要跟着周围的高手不断切磋，武功既可以飞速提升。

一个是Mesos，我们称为乔峰型。乔峰(Mesos)的主要功夫降龙十八掌(Mesos的调度功能)独步武林，为其他帮派所无。而且乔峰也管理过人数众多的丐帮(Mesos管理过Tweeter的容器集群)。后来乔峰从丐帮出来，在江湖中特例独行(Mesos的创始人成立了公司Mesosphere)。乔峰的优势在于，乔峰的降龙十八掌(Mesos)就是在丐帮中使用的降龙十八掌，相比与段誉初学其父的武功来说，要成熟很多。但是缺点是，降龙十八掌只掌握在少数的几个丐帮帮主手中(Mesos社区还是以Mesosphere为主导)，其他丐帮兄弟只能远远崇拜乔峰，而无法相互切磋(社区热度不足)。

一个是Swarm，我们称为慕容型。慕容家族(Swarm是Docker家族的集群管理软件)的个人功夫是非常棒的(Docker可以说称为容器的事实标准)，但是看到段誉和乔峰能够管理的组织规模越来越大，有一统江湖的趋势，着实眼红了，于是开始想创建自己的慕容鲜卑帝国(推出Swarm容器集群管理软件)。但是个人功夫好，并不代表着组织能力强(Swarm的集群管理能力)，好在慕容家族可以借鉴段誉和乔峰的组织管理经验，学习各家公司，以彼之道，还施彼身，使得慕容公子的组织能力(Swarm借鉴了很多前面的集群管理思想)也在逐渐的成熟中。

三大容器门派，到底鹿死谁手，谁能一统江湖，尚未可知。

网易之所以选型Kubernetes作为自己的容器管理平台，是因为基于 Borg 成熟的经验打造的 Kubernetes，为容器编排管理提供了完整的开源方案，并且社区活跃，生态完善，积累了大量分布式、服务化系统架构的最佳实践。

容器初体验

想不想尝试一下最先进的容器管理平台呢？我们先了解一下Docker的生命周期。如图所示。

图中最中间就是最核心的两个部分，一个是镜像Images，一个是容器Containers。镜像运行起来就是容器。容器运行的过程中，基于原始镜像做了改变，比如安装了程序，添加了文件，也可以提交回去(commit)成为镜像。如果大家安装过系统，镜像有点像GHOST镜像，从GHOST镜像安装一个系统，运行起来，就相当于容器；容器里面自带应用，就像GHOST镜像安装的系统里面不是裸的操作系统，里面可能安装了微信，QQ，视频播放软件等。安装好的系统使用的过程中又安装了其他的软件，或者下载了文件，还可以将这个系统重新GHOST成一个镜像，当其他人通过这个镜像再安装系统的时候，则其他的软件也就自带了。

普通的GHOST镜像就是一个文件，但是管理不方便，比如如果有十个GHOST镜像的话，你可能已经记不清楚哪个镜像里面安装了哪个版本的软件了。所以容器镜像有tag的概念，就是一个标签，比如dev-1.0，dev-1.1，production-1.1等，凡是能够帮助你区分不同镜像的，都可以。为了镜像的统一管理，有一个镜像库的东西，可以通过push将本地的镜像放到统一的镜像库中保存，可以通过pull将镜像库中的镜像拉到本地来。

从镜像运行一个容器可使用下面的命令，如果初步使用Docker，记下下面这一个命令就可以了。

这行命令会启动一个里面安装了mysql的容器。其中docker run就是运行一个容器；–name就是给这个容器起个名字；-v 就是挂数据盘，将外面的一个目录/my/own/datadir挂载到容器里面的一个目录/var/lib/mysql作为数据盘，外面的目录是在容器所运行的主机上的，也可以是远程的一个云盘；-e 是设置容器运行环境的环境变量，环境变量是最常使用的设置参数的方式，例如这里设置mysql的密码。mysql:tag就是镜像的名字和标签。

docker stop可以停止这个容器，start可以再启动这个容器，restart可以重启这个容器。在容器内部做了改变，例如安装了新的软件，产生了新的文件，则调用docker commit变成新的镜像。

镜像生产过程，除了可以通过启动一个docker，手动修改，然后调用docker commit形成新镜像之外，还可以通过书写Dockerfile，通过docker build来编译这个Dockerfile来形成新镜像。为什么要这样做呢？前面的方式太不自动化了，需要手工干预，而且还经常会忘了手工都做了什么。用Dockerfile可以很好的解决这个问题。

Dockerfile的一个简单的例子如下：

这其实是一个镜像的生产说明书，Docker build的过程就是根据这个生产说明书来生产镜像：

FROM基础镜像，先下载这个基础镜像，然后从这个镜像启动一个容器，并且登陆到容器里面；

RUN运行一个命令，在容器里面运行这个命令；

COPY/ADD将一些文件添加到容器里面；

最终给容器设置启动命令 ENTRYPOINT，这个命令不在镜像生成过程中执行，而是在容器运行的时候作为主程序执行；

将所有的修改commit成镜像。

这里需要说明一下的就是主程序，是Docker里面一个重要的概念，虽然镜像里面可以安装很多的程序，但是必须有一个主程序，主程序和容器的生命周期完全一致，主程序在则容器在，主程序亡则容器亡。

就像图中展示的一样，容器是一个资源限制的框，但是这个框没有底，全靠主进程撑着，主进程挂了，衣服架子倒了，衣服也就垮了。

了解了如何运行一个独立的容器，接下来介绍如何使用容器管理平台。

容器管理平台初体验

容器管理平台会对容器做更高的抽象，容器不再是单打独斗，而且组成集团军共同战斗。多个容器组成一个Pod，这几个容器亲如兄弟，干的也是相关性很强的活，能够通过localhost访问彼此，真是兄弟齐心，力可断金。有的任务一帮兄弟还刚不住，就需要多个Pod合力完成，这个由ReplicationController进行控制，可以将一个Pod复制N个副本，同时承载任务，众人拾柴火焰高。

N个Pod如果对外散兵作战，一是无法合力，二是给人很乱的感觉，因而需要有一个老大，作为代言人，将大家团结起来，一致对外，这就是Service。老大对外提供统一的虚拟IP和端口，并将这个IP和服务名关联起来，访问服务名，则自动映射为虚拟IP。老大的意思就是，如果外面要访问我这个团队，喊一声名字就可以，例如”雷锋班，帮敬老院打扫卫生！”，你不用管雷锋班的那个人去打扫卫生，每个人打扫哪一部分，班长会统一分配。

最上层通过namespace分隔完全隔离的环境，例如生产环境，测试环境，开发环境等。就像军队分华北野战军，东北野战军一样。野战军立正，出发，部署一个Tomcat的Java应用。

作者：网易云基础服务
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來源：简书
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