Docker 生產環境應用經驗教訓

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隨著雲原生架構的普及，Docker 已成為生產環境不可或缺的技術。然而，Docker 的匯入並非一蹴可幾，需要考量映象管理、容器協調、網路設定、安全等導向。本文除了介紹 Docker 的基本概念和優勢，更著重於生產環境的實際挑戰和最佳實踐，例如最小化基礎映象、最佳化映象構建、使用 Kubernetes 等容器協調工具，以及加強安全措施。同時也分析了開發環境與生產環境的差異，以及如何確保兩者的一致性，以降低佈署風險。

Docker 在生產環境中的應用：經驗與教訓

在當今快速發展的軟體開發領域，Docker 已經成為容器化技術的主流選擇。無論是在開發、測試還是生產環境中，Docker 都展現出了其強大的優勢和靈活性。然而，將 Docker 應用於生產環境並非易事，其中涉及到諸多技術挑戰和實踐經驗。本文將探討 Docker 在生產環境中的應用，分享來自一線的經驗和教訓。

Docker 的基本概念與優勢

在探討 Docker 在生產環境中的應用之前，我們首先需要了解 Docker 的基本概念及其優勢。

容器化技術

Docker 是根據容器化技術的，容器是一種輕量級、可移植的軟體執行環境。它將應用程式及其依賴項封裝在一起，確保應用程式在不同環境中的一致性執行。與傳統的虛擬機器相比，容器具有啟動快、資源佔用少、易於管理等優勢。

Docker 的核心元件

Docker 的核心元件包括：

  1. Docker 引擎：負責容器的建立、執行和管理。
  2. Docker 映象：用於建立容器的範本，包含了應用程式及其依賴項。
  3. Docker 倉函式庫：用於儲存和分發 Docker 映象。

Docker 的優勢

  1. 一致性：確保開發、測試和生產環境的一致性，減少了環境差異導致的問題。
  2. 可移植性：容器可以在不同的主機和平台上執行，提高了應用的可移植性。
  3. 高效性：容器啟動快，資源佔用少，提高了系統的資源利用率。
  4. 易於管理：Docker 提供了豐富的命令和工具，簡化了容器的管理。

Docker 在生產環境中的挑戰

儘管 Docker 具有諸多優勢，但在生產環境中應用 Docker 仍面臨著諸多挑戰。

1. 映象管理

在生產環境中，如何高效地管理和分發 Docker 映象是個重要問題。隨著應用程式的不斷更新，映象版本的管理和回復成為了一項挑戰。

# 示例：構建一個簡單的 Docker 映象
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]

內容解密：

  • FROM python:3.9-slim：使用官方的 Python 3.9 映象作為基礎映象。
  • WORKDIR /app：設定工作目錄為 /app。
  • COPY requirements.txt ./：將 requirements.txt 檔案複製到容器中。
  • RUN pip install -r requirements.txt：安裝依賴項。
  • COPY . .：將當前目錄下的所有檔案複製到容器中。
  • CMD ["python", "app.py"]：設定容器的預設命令。

2. 容器協調

隨著應用程式規模的擴大，容器的數量也會增加，如何有效地協調和管理這些容器成為了一項挑戰。容器協調工具如 Kubernetes 可以幫助解決這一問題。

3. 網路與儲存

容器的網路組態和儲存管理是生產環境中的另一個挑戰。如何確保容器的網路連通性和資料永續性是一個需要仔細規劃的問題。

4. 安全問題

容器的安全問題不容忽視。如何確保容器的安全執行，防止潛在的安全威脅是一個重要的課題。

Docker 在生產環境中的最佳實踐

為了更好地在生產環境中應用 Docker，以下是一些最佳實踐：

  1. 使用最小化基礎映象：選擇最小化的基礎映象可以減少映象的大小，提高構建和佈署的效率。
# 示例：使用最小化基礎映象
FROM alpine:latest
RUN apk add --no-cache python3

內容解密：

  • FROM alpine:latest：使用最新的 Alpine Linux 映象作為基礎映象。
  • RUN apk add --no-cache python3：安裝 Python3。

  1. 最佳化映象構建：透過最佳化 Dockerfile，可以減少映象的構建時間和大小。

  2. 使用容器協調工具：如 Kubernetes，可以有效地管理和協調容器，提高系統的可靠性和可擴充套件性。

  3. 加強安全措施：透過使用安全掃描工具、限制容器的許可權等方式，可以提高容器的安全性。

隨著雲原生技術的不斷發展，Docker 和容器化技術將繼續演進。未來，我們可以期待更多的創新和改進，例如更高效的容器執行時、更智慧的容器協調工具等。這些進步將進一步簡化 Docker 在生產環境中的應用，提高系統的效率和可靠性。

總之，Docker 在生產環境中的應用是一個不斷發展和完善的過程。透過不斷學習和實踐，我們可以更好地掌握 Docker 技術，為企業的數位化轉型提供強有力的支援。

為何Docker在生產環境中備受矚目？

Docker被譽為基礎架構領域的新寵兒，其迅速席捲DevOps和基礎架構領域的速度令人驚嘆。在短短兩年內，Google、Amazon、Microsoft、IBM以及眾多雲端服務提供商紛紛宣佈支援Docker容器的執行。2014年至2015年初，數十家與Docker相關的初創企業獲得了風險投資的青睞。Docker, Inc.，這家開源技術背後的公司，在2015年第一季度的D輪融資中估值約為10億美元。

無論是大企業還是小公司，都在將應用程式轉換為在容器中執行，以朝向服務導向架構（SOA）和微服務邁進。從舊金山到柏林的任何DevOps聚會，或是瀏覽最熱門的公司工程部落格，都會發現全球的維運長官者現在都在雲端使用Docker執行服務。

毫無疑問，容器技術已成為應用程式封裝和基礎架構自動化的關鍵構建模組，並將持續存在。然而，有一個棘手的問題一直困擾著本文的作者和同行，這也是促使他們撰寫另一本Docker書籍的動機。

本文適合哪些讀者？

具備中級到高階DevOps和維運背景的讀者可能會從本文中獲益最多。強烈建議讀者具備在生產環境中執行伺服器的基礎知識，以及建立和管理容器的經驗。

許多書籍和部落格文章已經涵蓋了安裝和執行Docker的個別主題，但很少有資源能夠將執行Docker在生產環境中的各種問題和挑戰整合起來。不要擔心，如果你喜歡電影《全面啟動》（Inception），你將會對在雲端伺服器上的虛擬機器中執行容器感到賓至如歸。

本文將為你提供一個堅實的基礎，瞭解在生產環境中架構和執行根據Docker的基礎架構所需的構建模組和注意事項。

誰在生產環境中使用Docker？

或者，更重要的是，你如何才能在眾多的宣傳中成功應對使用Docker的實際生產問題？本文透過混合訪談、真實公司的端對端生產範例，以及由頂級DevOps專家撰寫的參考主題章節來回答這些問題。雖然本文包含有用的範例，但它並不是一個可以直接複製貼上的「如何操作」參考手冊。相反，它著重於評估、在生產環境中操作前沿技術所需的實用理論和經驗。

作為作者，我們希望本文所包含的知識能夠超越程式碼片段，透過為團隊評估如何以及何時在其DevOps堆積疊中採用與Docker相關的技術提供一個可靠的決策樹。

在生產環境中執行Docker為公司提供了多種新的選項來執行和管理伺服器端軟體。有許多現成的使用案例展示瞭如何使用Docker，但很少有公司公開分享了他們的全端生產經驗。本文彙集了幾家公司的範例，展示了作者如何在生產環境中執行Docker，以及少數幾家熱心分享他們經驗的公司。

為何選擇Docker？

Docker所使用的底層容器技術已經存在多年，甚至早於dotCloud（一家PaaS初創企業）轉型為我們現在所知的Docker。在dotCloud之前，許多知名公司如Heroku和Iron.io已經在生產環境中執行大規模的容器叢集，以獲得相較於虛擬機器的效能優勢。在容器中執行軟體而非虛擬機器，使這些公司能夠在幾秒鐘內啟動和關閉例項，而不是幾分鐘，並且能夠在更少的機器上執行更多的例項。

那麼，為什麼Docker會脫穎而出，如果這項技術並不新穎？主要是因為其易用性。Docker建立了一種統一的方式來封裝、執行和維護容器，透過方便的CLI和HTTP API工具。這種簡化降低了進入門檻，使封裝應用程式及其執行環境變得可行且有趣，而不是將其整合到組態管理和佈署系統中，如Chef、Puppet和Capistrano。

Docker如何改變開發者和DevOps團隊之間的介面？

從根本上來說，Docker透過提供一種統一的方式，將應用程式和執行環境封裝到一個簡單的Dockerfile中，改變了開發者和DevOps團隊之間的介面。這徹底簡化了開發者和DevOps之間的溝通需求和責任邊界。

在Docker出現之前，公司內部的開發者和維運團隊之間經常發生激烈的爭鬥。開發者希望快速行動，整合最新的軟體和依賴項，並持續佈署。維運團隊則需要確保系統保持穩定。他們是決定什麼能在生產環境中執行的守門人。如果維運團隊對新的依賴項或需求感到不適應，他們往往會採取保守的態度，限制開發者使用較舊的軟體，以確保不良程式碼不會導致整個伺服器當機。

Docker帶來的革命性變化

Docker一舉改變了DevOps的角色，從「大多數情況下說不」變成了「只要能在Docker中執行，就說好」。這樣一來，不良程式碼只會導致容器當機，而不會影響其他服務。

# 這是一個簡單的Dockerfile範例，用於展示如何封裝一個應用程式
FROM python:3.9-slim

# 設定工作目錄
WORKDIR /app

# 複製需求檔案
COPY requirements.txt .

# 安裝依賴項
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 複製應用程式碼
COPY . .

# 暴露應用程式埠
EXPOSE 80

# 執行應用程式
CMD ["python", "app.py"]

內容解密：

  1. FROM python:3.9-slim：此行指定了基礎映像，使用Python 3.9的精簡版本。
  2. WORKDIR /app：設定容器內的工作目錄為/app。
  3. COPY requirements.txt .：將主機上的requirements.txt檔案複製到容器的工作目錄。
  4. RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt：安裝requirements.txt中列出的所有Python依賴項。
  5. COPY . .：將主機上的當前目錄（即應用程式碼）複製到容器的工作目錄。
  6. EXPOSE 80：宣告容器將監聽80埠。
  7. CMD ["python", "app.py"]：指定容器啟動時要執行的命令，即使用Python執行app.py檔案。

這個Dockerfile展示瞭如何將一個Python應用程式及其依賴項封裝到一個Docker映像中，從而實作了應用程式與其執行環境的一致性和可移植性。

生產環境中的Docker：挑戰與最佳實踐

在現代軟體開發中，Docker已經成為容器化技術的主流選擇。隨著開發團隊越來越多地採用Docker來加速迭代和發布週期，瞭解如何在生產環境中有效執行Docker變得至關重要。本章將探討在生產環境中使用Docker所面臨的挑戰，以及一些最佳實踐。

開發與生產環境的差異

大多數團隊採用Docker的主要驅動力來自開發人員，他們希望透過容器化技術實作更快的迭代和發布。然而，將Docker應用於生產環境時，會遇到諸如安全性和容器協調等挑戰。

安全性挑戰

在生產環境中執行多個Docker容器於同一主機上，可能會帶來安全風險。為瞭解決這個問題，一些團隊採用了一對一的容器與虛擬機器的拓撲結構，即每個容器執行在單獨的虛擬機器上，以確保安全隔離。

協調挑戰

另一個主要挑戰是容器的協調。隨著容器數量的增加，如何有效地管理和協調這些容器成為了一個重要的問題。幸運的是，許多工具如Kubernetes和Mesos已經出現，以幫助解決這個問題。

生產環境的定義

在這本文中，「生產環境」指的是執行真實客戶程式碼的環境。與開發、測試和預發環境不同，生產環境的宕機將直接影響客戶。

生產環境中的Docker使用場景

Docker在生產環境中的使用場景多種多樣。有些團隊使用Docker來執行接收公共網路流量的容器，而其他團隊則使用它來執行非同步的背景任務，處理來自佇列的工作負載。

生產環境中的最佳實踐

要在生產環境中成功執行Docker，以下是一些最佳實踐：

  1. 保持環境一致性：儘量保持生產和開發環境的一致，以減少因環境差異導致的問題。
  2. 自動化一切：自動化是確保生產環境穩定性的關鍵。使用CI/CD系統來自動化測試、構建和佈署流程。
  3. 最小化Docker設定：保持Docker設定盡可能簡單，以減少潛在的安全風險和維運複雜度。
  4. 選擇合適的工具：Docker生態系統中有許多工具可供選擇。評估每個工具的優缺點，選擇最適合您團隊需求的工具。
  5. 關注安全和穩定性：在生產環境中，安全和穩定性是首要考慮。使用一對一的容器與虛擬機器拓撲結構，或採用其他安全措施來保護您的應用。

Docker生態系統的演進

Docker生態系統正在不斷演進。隨著Go語言在Docker工具鏈中的廣泛使用，外掛架構的發展受到了影響。然而，這也促進了更多工具的出現，以滿足不同的需求。

「電池齊全但可拆卸」的理念

Docker社群倡導「電池齊全但可拆卸」的理念，即提供功能豐富的單一二進位制檔案，同時允許使用者根據需要替換元件。這種方法既方便了初學者，也為高階使用者提供了自定義的可能性。

內容解密：

此Dockerfile展示瞭如何構建一個根據Nginx的簡單Web伺服器。首先，它使用nginx:alpine作為基礎映象，這是一個輕量級的Linux發行版，有助於減小映象大小。然後，它將自定義的nginx.conf組態檔案複製到容器中的正確位置，接著複製靜態網頁內容到指定的目錄。最後，它暴露80埠，並設定Nginx服務為容器的預設啟動命令。這樣的組態使得佈署和管理Web伺服器變得簡單高效。

  graph LR
    A[開發人員] -->|提交程式碼|> B[CI/CD系統]
    B -->|構建Docker映象|> C[Docker倉函式庫]
    C -->|佈署|> D[生產環境]
    D -->|執行Docker容器|> E[客戶端]

圖表翻譯： 此圖展示了從開發到生產的完整流程。首先，開發人員將程式碼提交到版本控制系統。接著，CI/CD系統檢測到程式碼變更後，自動觸發構建流程，生成Docker映象並推播到Docker倉函式庫。然後，佈署流程將映象佈署到生產環境中，最終執行為Docker容器，為客戶端提供服務。這種自動化的流程大大提高了軟體交付的速度和品質。

隨著容器技術的不斷成熟和完善，我們可以預見Docker將在未來的軟體開發和維運中扮演更加重要的角色。透過不斷學習和實踐新的技術和最佳實踐，我們可以更好地利用Docker來提高開發效率、降低維運成本，並最終為使用者提供更高品質的服務。

不應容器化的應用場景

在理想的微服務環境中，容器可以在幾毫秒內啟動和停止，而不會影響叢集的健康或應用程式的狀態。然而，並非所有應用程式都適合容器化。遵循Heroku式12因素應用程式原則的應用程式最容易被容器化，因為它們不維護狀態。

目前，像ClusterHQ這樣的初創公司正在致力於將資料函式庫和有狀態應用程式容器化，但由於協調和效能方面的原因，您可能仍希望直接在虛擬機器或裸機上執行資料函式庫。

任何需要動態調整CPU和記憶體需求的應用程式目前還不適合Docker。雖然目前正在進行允許動態調整的研究，但尚不清楚何時能夠在一般生產環境中使用。目前，調整容器的CPU和記憶體限制需要停止並重新啟動容器。

此外，需要高網路吞吐量的應用程式最好在不使用Docker的情況下進行最佳化，因為Docker使用iptables提供從主機IP到容器IP的NAT。可以停用Docker的NAT並提高網路效能，但這是一種進階使用案例，生產環境中這樣做的團隊很少。

核心概念與術語定義

在建立Docker生產系統時，首先需要理解相關術語，以便視覺化各元件如何協同工作。在本章中，我們將介紹執行Docker在生產環境中的核心概念，以及容器相關的基本定義。在後續章節中，我們將介紹實際的生產案例，並詳細說明特定的元件和供應商。

術語解釋

讓我們來看看本文中使用的Docker術語。

映像檔 vs. 容器

  • 映像檔是檔案系統快照或tarball。
  • 當映像檔被執行時，我們稱之為容器。

容器 vs. 虛擬機器

  • 虛擬機器持有完整的作業系統和應用程式快照。
  • 虛擬機器執行自己的核心。
  • 虛擬機器可以執行除Linux以外的作業系統。
  • 容器只持有應用程式，儘管應用程式的概念可以擴充套件到整個Linux發行版。
  • 容器分享主機核心。
  • 容器只能執行Linux，但每個容器可以包含不同的發行版，並且仍然可以在同一主機上執行。

CI/CD：持續整合 / 持續交付

自動構建新映像檔並在應用程式新程式碼被提交或根據其他觸發器佈署它們的系統。

主機管理

設定實體伺服器或虛擬機器的過程，使其準備好執行Docker容器。

協調（Orchestration）

在Docker生態系統中，這個術語有多種不同的含義。通常，它涵蓋了排程和叢集管理，有時也包括主機管理。在本文中，我們將協調作為一個鬆散的傘狀術語，涵蓋了排程容器、管理叢集、連結容器（發現）和路由網路流量的過程。換句話說，協調是決定容器應該在哪裡執行以及如何讓叢集了解可用服務的控制器程式。

排程（Scheduling）

決定哪些容器可以在哪些主機上執行，根據CPU、記憶體和IO等資源限制。

發現（Discovery）

容器向叢集公開服務並發現如何找到和與其他服務通訊的過程。一個簡單的使用案例是Web應用程式容器發現如何連線到資料函式庫服務。

Docker檔案提到連結容器，但生產級系統通常使用更複雜的發現機制。

程式碼範例：建立Docker映像檔

# 使用官方Python映像檔作為基礎
FROM python:3.9-slim

# 設定工作目錄
WORKDIR /app

# 複製需求檔案
COPY requirements.txt .

# 安裝依賴項
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 複製應用程式碼
COPY . .

# 暴露埠號
EXPOSE 80

# 執行命令
CMD ["python", "app.py"]

內容解密：

此Dockerfile範例展示瞭如何為Python應用程式建立Docker映像檔。首先，我們使用官方的Python 3.9映像檔作為基礎。接著，我們設定工作目錄並複製requirements.txt檔案到容器中。然後，我們安裝依賴項並複製應用程式碼。最後，我們暴露埠號80並指定執行命令為python app.py。

Docker 容器生命週期

  graph LR;
    A[建立] --> B[執行];
    B --> C[暫停];
    C --> B;
    B --> D[停止];
    D --> E[刪除];

圖表翻譯： 此圖表展示了Docker容器的生命週期。從建立到執行，容器可以被暫停和還原，或者被停止。停止後的容器可以被刪除。這個過程展示了容器的主要狀態轉換。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。