Есть множество прекрасных публикаций для тех, кто уже пользуется docker-ом. Есть хорошие статьи для тех, кто хочет этому научиться. Я пишу для тех, кто не только не знает, что такое docker, но и не уверен стоит ли ему это знать.
Я сознательно опускаю некоторые технические подробности, а кое где допускаю упрощения. Если вы увидите, что docker – то, что вам нужно, вы легко найдете более полную и точную информацию в других статьях.
Начну я с описания нескольких типичных проблем.
Первая проблема — как передать продукт клиенту.
Предположим у вас есть серверный проект, который вы закончили и теперь его необходимо передать пользователю. Вы готовите много разных файликов, скриптов и пишите инструкцию по установке. А потом тратите уйму времени на решения проблем клиента вроде: «у меня ничего не работает», «ваш скрипт упал на середине — что теперь делать», «я перепутал порядок шагов в инструкции и теперь не могу идти дальше» и т. п.
Всё усугубляется если продукт тиражируемый и вместо одного клиента у вас сотни или тысячи покупателей. И становится еще сложнее, если вспомнить о необходимости установки новых версий продукта.
Вторая проблема — тиражируемость. Пусть вам нужно поднять 5 (или 50) почти одинаковых серверов. Делать это вручную долго, дорого и подвержено ошибкам.
Наконец, третья проблема — переиспользуемость. Предположим у вас есть отдел, который делает браузерные игры. Предположим, что их у вас уже несколько. И все они используют один и тот же технологический стэк (например — java-tomcat-nginx-postgre). Но при этом, чтобы поставить новую игру вы вынуждены заново подготавливать на новом сервере почти одинаковую конфигурацию. Вы не можете просто так взять и сказать — «хочу сервер, как в игре странники но только с другим веб архивом»
Как обычно решаются эти проблемы.
Первый подход я уже упомянул — вы можете написать скрипт, который установит всё, что вам нужно и запускать его на всех нужных серверах. ( Скрипт может быть как простым sh файлом, так и чем-то сложным, созданным с использованием специальных инструментов).
Недостатки этого подхода — хрупкость и неустойчивость к ошибкам. Как бы хорошо не был написан скрипт, рано или поздно на какой-то машине он упадёт. И после этого падения машина фактически окажется «испорченной» — просто так «откатить» те действия, которые скрипт успел выполнить, у вашего клиента не получится.
Второй подход — использование облачных сервисов. Вы вручную устанавливаете на виртуальный сервер всё, что вам нужно. Затем делаете его image. И далее клонируете его столько раз, сколько вам надо.
Недостатка здесь два. Во-первых, vendor-lock-in. Вы не можете запускать свое решение вне выбранного облака, что не всегда удобно и может привести к потерям несогласных с этим выбором клиентов. Во-вторых, облака медленны. Виртуальные (и даже «bare-metal») сервера предоставляемые облаками на сегодняшний день сильно уступают по производительности dedicated серверам.
Третий подход — использование виртуальных машин. Здесь тоже есть недостатки:
Размер — не всегда удобно качать образ виртуальной машины, который может быть довольно большим. При этом, любое изменение внутри образа виртуальной машины требует скачать весь образ заново.
Сложное управление совместным использованием серверных ресурсов — не все виртуальные машины вообще поддерживают совместное использование памяти или CPU. Те что поддерживают, требуют тонкой настройки.
И вот тут появляется docker, в котором
Подобно виртуальной машине докер запускает свои процессы в собственной, заранее настроенной операционной системе. Но при этом все процессы докера работают на физическом host сервере деля все процессоры и всю доступную память со всеми другими процессами, запущенными в host системе. Подход, используемый докером находится посередине между запуском всего на физическом сервере и полной виртуализацией, предлагаемой виртуальными машинами. Этот подход называется контейнеризацией.
Сначала создается docker image (или образ). Он создается при помощи скрипта, который вы для этого пишете.
Образы наследуются и, обычно, для создания своего первого образа мы берём готовый образ и наследуемся от него.
Чаще всего мы берем образ в котором содержится та или иная версия linux. Скрипт тогда начинается как-то так:
Далее при помощи директивы RUN мы можем исполнять любые команды, которые поддерживает этот линукс.
Например
Кроме этого, мы можем копировать в наш образ любые локальные файлы при помощи директивы COPY.
Например:
Докер поддерживает гораздо больше различных директив. Например, директива
Я не буду перечислять все остальные директивы — в этом нет смысла. Здесь главное — принцип: вы создаёте вот такой скрипт, называете его Dockerfile и запускаете команду docker build, docker выполняет скрипт и создает image.
Если в процессе возникают какие-то ошибки, докер о них сообщает и вы их исправляете. То есть исправление скрипта происходит на этапе создания image. На этапе установки скрипт уже не используется.
Когда у вас уже есть docker image вы можете создать из него контейнер на любом физическом сервере, где установлен докер. Если image – это тиражируемый образ некоторой «машины», то container это уже сама «машина», которую можно запускать и останавливать.
Важный момент — при создании контейнера из image, его можно параметризовать. Вы можете передавать докеру переменные окружения, которые он использует при создании контейнера из image. Так вы сможете создавать немного разные машины из одного образа. Например, передать образу web-сервера его доменное имя.
Хорошей практикой в докере считается «упаковка» в один контейнер ровно одного постоянно работающего серверного процесса. Как я уже упоминал, этот процесс работает на уровне физического сервера и честно регулируется установленной там операционной системой. Поэтому, в отличие от виртуальных машин, контейнеры докера не требуют специального управления памятью и процессорами. Использование ресурсов становится простым и эффективным.
Ок — память и процессор используется эффективно. А как насчёт файловой системы? Ведь если у каждого контейнера докера своя собственная копия операционной системы, то мы получим ту же проблему, что и с виртуальными машинами — тяжеловесные образы, которые содержат одно и тоже.
На самом деле в докере это не так. Если вы используете 100500 контейнеров, основанных на одном и том же образе операционной системы, то файлы этой системы будут скачаны докером ровно один раз. Это достигается за счёт использования докером union file system.
Union file system состоит из слоёв (layers). Слои как бы наложены друг на друга. Некоторые слои защищены от записи. Например, все наши контейнеры используют общие защищенные от записи слои, в которых находятся неизменяемые файлы операционной системы.
Для изменяемых файлов каждый из контейнеров будет иметь собственный слой. Естественно, докер использует такой подход не только для операционной системы, но и для любых общих частей контейнеров, которые были созданы на основе общих «предков» их образов.
Получается, что docker image состоит из слоёв. И хорошо было бы уметь скачивать на наш сервер только те слои, которых на нём пока нет. Иначе для установки 100 контейнеров, основанных на Ubuntu мы скачаем Ubuntu внутри их образов 100 раз. Зачем?
Хорошая новость в том, что докер решает эту проблему. Докер предоставляет специальный сервис, называемый docker registry. Docker registry предназначен для хранения и дистрибуции готовых образов. Собрав новый образ (или новую версию образа) вы можете закачать его в docker registry. Соответственно, потом его можно скачать оттуда на любой сервер. Главная фишка здесь в том, что физически качаться будут только те слои, которые нужны.
Например, если вы создали новую версию образа, в котором поменяли несколько файлов, то в registry будут отправлены только слои, содержащие эти файлы.
Аналогично, если сервер качает из registry какой-то образ, скачаны будут только слои, отсутствующие на сервере.
Docker registry существует и как общедоступный сервис и как open source проект, доступный для скачивания и установки на собственной инфрастуктуре.
Созданные контейнеры можно запускать, останавливать, проверять их статус и т д. При создании контейнера можно дополнительно передать докеру некоторые параметры. Например, попросить докер автоматически рестартовать контейнер, если тот упадёт.
Если контейнеров на сервере несколько, управлять ими вручную становится проблематично. Для этого есть технология docker compose. Она существует поверх докера и просто позволяет управлять контейнерами на основе единого конфигурационного файла, в котором описаны контейнеры, их параметры и их взаимосвязи (например контейнер A имеет право соединяться с портом 5432 контейнера B)
Таким образом докер очень хорошо подходит для решения перечисленных выше задач:
Отдельно хочу отметить, что докер также крайне удобен для обновления ранее установленных версий продукта и для создания тестовых серверов, полностью идентичных «натуральным».
Я сознательно опускаю некоторые технические подробности, а кое где допускаю упрощения. Если вы увидите, что docker – то, что вам нужно, вы легко найдете более полную и точную информацию в других статьях.
Начну я с описания нескольких типичных проблем.
Проблемы
Первая проблема — как передать продукт клиенту.
Предположим у вас есть серверный проект, который вы закончили и теперь его необходимо передать пользователю. Вы готовите много разных файликов, скриптов и пишите инструкцию по установке. А потом тратите уйму времени на решения проблем клиента вроде: «у меня ничего не работает», «ваш скрипт упал на середине — что теперь делать», «я перепутал порядок шагов в инструкции и теперь не могу идти дальше» и т. п.
Всё усугубляется если продукт тиражируемый и вместо одного клиента у вас сотни или тысячи покупателей. И становится еще сложнее, если вспомнить о необходимости установки новых версий продукта.
Вторая проблема — тиражируемость. Пусть вам нужно поднять 5 (или 50) почти одинаковых серверов. Делать это вручную долго, дорого и подвержено ошибкам.
Наконец, третья проблема — переиспользуемость. Предположим у вас есть отдел, который делает браузерные игры. Предположим, что их у вас уже несколько. И все они используют один и тот же технологический стэк (например — java-tomcat-nginx-postgre). Но при этом, чтобы поставить новую игру вы вынуждены заново подготавливать на новом сервере почти одинаковую конфигурацию. Вы не можете просто так взять и сказать — «хочу сервер, как в игре странники но только с другим веб архивом»
Обычные решения
Как обычно решаются эти проблемы.
Установочный скрипт
Первый подход я уже упомянул — вы можете написать скрипт, который установит всё, что вам нужно и запускать его на всех нужных серверах. ( Скрипт может быть как простым sh файлом, так и чем-то сложным, созданным с использованием специальных инструментов).
Недостатки этого подхода — хрупкость и неустойчивость к ошибкам. Как бы хорошо не был написан скрипт, рано или поздно на какой-то машине он упадёт. И после этого падения машина фактически окажется «испорченной» — просто так «откатить» те действия, которые скрипт успел выполнить, у вашего клиента не получится.
Облачные сервисы
Второй подход — использование облачных сервисов. Вы вручную устанавливаете на виртуальный сервер всё, что вам нужно. Затем делаете его image. И далее клонируете его столько раз, сколько вам надо.
Недостатка здесь два. Во-первых, vendor-lock-in. Вы не можете запускать свое решение вне выбранного облака, что не всегда удобно и может привести к потерям несогласных с этим выбором клиентов. Во-вторых, облака медленны. Виртуальные (и даже «bare-metal») сервера предоставляемые облаками на сегодняшний день сильно уступают по производительности dedicated серверам.
Виртуальные машины
Третий подход — использование виртуальных машин. Здесь тоже есть недостатки:
Размер — не всегда удобно качать образ виртуальной машины, который может быть довольно большим. При этом, любое изменение внутри образа виртуальной машины требует скачать весь образ заново.
Сложное управление совместным использованием серверных ресурсов — не все виртуальные машины вообще поддерживают совместное использование памяти или CPU. Те что поддерживают, требуют тонкой настройки.
Подход докера — контейнеризация
И вот тут появляется docker, в котором
- есть контролируемая среда (как в виртуальных машинах)
- есть эффективное управление серверными ресурсами
- и нет vendor lock-in
Подобно виртуальной машине докер запускает свои процессы в собственной, заранее настроенной операционной системе. Но при этом все процессы докера работают на физическом host сервере деля все процессоры и всю доступную память со всеми другими процессами, запущенными в host системе. Подход, используемый докером находится посередине между запуском всего на физическом сервере и полной виртуализацией, предлагаемой виртуальными машинами. Этот подход называется контейнеризацией.
Как работает docker
Создание образа
Сначала создается docker image (или образ). Он создается при помощи скрипта, который вы для этого пишете.
Образы наследуются и, обычно, для создания своего первого образа мы берём готовый образ и наследуемся от него.
Чаще всего мы берем образ в котором содержится та или иная версия linux. Скрипт тогда начинается как-то так:
FROM ubuntu:16.04Далее при помощи директивы RUN мы можем исполнять любые команды, которые поддерживает этот линукс.
Например
RUN apt-get install -y mc установит в наш образ midnight commander.Кроме этого, мы можем копировать в наш образ любые локальные файлы при помощи директивы COPY.
Например:
COPY mzoo.war /opt/tomcat/webapps/ROOT.warДокер поддерживает гораздо больше различных директив. Например, директива
USER roman говорит докеру что все следующие директивы нужно выполнять из под пользователя roman. А директива ENTRYPOINT [“/opt/tomcat/catalina.sh”] задает исполняемый файл, который будет запускаться при старте. Я не буду перечислять все остальные директивы — в этом нет смысла. Здесь главное — принцип: вы создаёте вот такой скрипт, называете его Dockerfile и запускаете команду docker build, docker выполняет скрипт и создает image.
Если в процессе возникают какие-то ошибки, докер о них сообщает и вы их исправляете. То есть исправление скрипта происходит на этапе создания image. На этапе установки скрипт уже не используется.
Создание контейнера
Когда у вас уже есть docker image вы можете создать из него контейнер на любом физическом сервере, где установлен докер. Если image – это тиражируемый образ некоторой «машины», то container это уже сама «машина», которую можно запускать и останавливать.
Важный момент — при создании контейнера из image, его можно параметризовать. Вы можете передавать докеру переменные окружения, которые он использует при создании контейнера из image. Так вы сможете создавать немного разные машины из одного образа. Например, передать образу web-сервера его доменное имя.
Хорошей практикой в докере считается «упаковка» в один контейнер ровно одного постоянно работающего серверного процесса. Как я уже упоминал, этот процесс работает на уровне физического сервера и честно регулируется установленной там операционной системой. Поэтому, в отличие от виртуальных машин, контейнеры докера не требуют специального управления памятью и процессорами. Использование ресурсов становится простым и эффективным.
Union filesystem
Ок — память и процессор используется эффективно. А как насчёт файловой системы? Ведь если у каждого контейнера докера своя собственная копия операционной системы, то мы получим ту же проблему, что и с виртуальными машинами — тяжеловесные образы, которые содержат одно и тоже.
На самом деле в докере это не так. Если вы используете 100500 контейнеров, основанных на одном и том же образе операционной системы, то файлы этой системы будут скачаны докером ровно один раз. Это достигается за счёт использования докером union file system.
Union file system состоит из слоёв (layers). Слои как бы наложены друг на друга. Некоторые слои защищены от записи. Например, все наши контейнеры используют общие защищенные от записи слои, в которых находятся неизменяемые файлы операционной системы.
Для изменяемых файлов каждый из контейнеров будет иметь собственный слой. Естественно, докер использует такой подход не только для операционной системы, но и для любых общих частей контейнеров, которые были созданы на основе общих «предков» их образов.
Container registry
Получается, что docker image состоит из слоёв. И хорошо было бы уметь скачивать на наш сервер только те слои, которых на нём пока нет. Иначе для установки 100 контейнеров, основанных на Ubuntu мы скачаем Ubuntu внутри их образов 100 раз. Зачем?
Хорошая новость в том, что докер решает эту проблему. Докер предоставляет специальный сервис, называемый docker registry. Docker registry предназначен для хранения и дистрибуции готовых образов. Собрав новый образ (или новую версию образа) вы можете закачать его в docker registry. Соответственно, потом его можно скачать оттуда на любой сервер. Главная фишка здесь в том, что физически качаться будут только те слои, которые нужны.
Например, если вы создали новую версию образа, в котором поменяли несколько файлов, то в registry будут отправлены только слои, содержащие эти файлы.
Аналогично, если сервер качает из registry какой-то образ, скачаны будут только слои, отсутствующие на сервере.
Docker registry существует и как общедоступный сервис и как open source проект, доступный для скачивания и установки на собственной инфрастуктуре.
Использование контейнеров
Созданные контейнеры можно запускать, останавливать, проверять их статус и т д. При создании контейнера можно дополнительно передать докеру некоторые параметры. Например, попросить докер автоматически рестартовать контейнер, если тот упадёт.
Взаимодействие между контейнерами
Если контейнеров на сервере несколько, управлять ими вручную становится проблематично. Для этого есть технология docker compose. Она существует поверх докера и просто позволяет управлять контейнерами на основе единого конфигурационного файла, в котором описаны контейнеры, их параметры и их взаимосвязи (например контейнер A имеет право соединяться с портом 5432 контейнера B)
Выводы
Таким образом докер очень хорошо подходит для решения перечисленных выше задач:
- удобная передача серверного проекта клиенту
- обеспечение тиражируемости серверов
- обеспечение переиспользуемости ранее созданных серверных конфигураций
Отдельно хочу отметить, что докер также крайне удобен для обновления ранее установленных версий продукта и для создания тестовых серверов, полностью идентичных «натуральным».
