容器化部署 — Docker介紹

※ 透過三個場景來理解需要Docker的理由：

● 想像第一個場景：

• 你開發好的 Express.js 後端服務已經順利通過了 localhost 的測試。
• 發給你的同事以後，同事卻說他打不開。
• 你用同事的電腦 debug 以後，花了好幾個小時終於修好了。
• 修好以後把服務部署到線上主機，結果線上主機打開又報錯了...

• 作業系統不同：(Windows XP, Windows 10, macOS, Debian, Ubuntu, CentOS ...)。
• 軟體版本不同： (Python, Node, Java, gcc ...)。
• 硬體架構不同： (arm, x86, risc-v ...)。
• 硬體配置不同： (cpu, ram, disk ...)。

● 結論：

同一個程式在不同的環境下，會有不同的結果。

※ 如何解決環境不同的問題：虛擬化技術

• docker的核心理念：把應用程式和程式所需要的「環境」，全部打包成像一個個的貨櫃來運送。
• 結論：這就是透過虛擬化的技術來解決環境不同的問題。

※ 虛擬機 vs Docker：

虛擬機：

• 模擬硬體 + 作業系統 + 所有東西。
• 資源分配是靜態的。
• 啟動速度慢。
• 隔離級別高。

Docker：

• 模擬執行環境 + 你的程式。
• 資源分配是動態的。
• 啟動速度快。
• 隔離級別較低。

※ 隔離級別：

● 想像第二個場景：

• 你開發好的後端順利部署到線上主機了。
• 你同事的服務也要部署到同一台主機。
• 他不小心覆蓋到你的服務需要的檔案。
• 你的服務壞掉了...。

結論：說明了服務隔離的重要性。

※ 虛擬化技術提供的服務隔離：

• 每個 Docker Container 從容器內部看就是一台獨立的機器。
• Docker 內部不會影響外面（Host–主機）的東西，例如被病毒攻擊也不會影響真正跑Docker的主機，只是Container壞掉而已。
• Docker 外面也沒辦法直接影響 Container 裡面的東西。
• Container 之間彼此也無法造成影響，除非額外設定。

※ 自動化完成重複性的動作：

● 想像第三個場景：

1.你每部署一個服務，就需要在新的主機上做很多事：

• 安裝 Node。
• 安裝 yarn。
• 執行 yarn install 安裝需要的套件。
• 設定各種其他有的沒的東西...終於設定好了。

2.結果老闆要你一次部署到 100 台主機上面。

※ 容器化提供的自動化流程：

• 為你的服務編寫一個腳本 Dockerfile，腳本會說明如何去編寫打包一個Image。
• 根據這個腳本來完成你的服務需要的所有前置要求。
• 腳本完成後，生成一個可以直接運行的容器鏡像 Image。
• Image具有濃縮的概念，就是把應用程式和程式所需要的「環境」全部打包成一個Image。你可以把 Image 便利地推送到任何地方。
• 並且在任何需要部署的地方將 Image 拉取下來。
• 只要那個地方有 Docker，就可以一鍵啟動你的服務。

※ Dockerfile：一個把服務打包成 Image 的腳本

1. 腳本：是一行行由上而下的一個概念。把原本做的事情，寫成一段很多個命令的腳本。
2. Dockerfile：基本概念就是透過指令讓Docker去做我不想要重複做的事情，讓它照著腳本來運行。
3. 常用Dockerfile腳本編寫指令：

• FROM: 從別人已經寫好的 Image 為基礎，讓使用者不需要從零開始，跳過許多繁瑣的安裝與配置過程。FROM 是 Dockerfile 中的第一條指令，為整個構建過程設定基礎。例如：使用各種框架的Image。
• MAINTAINER: 設定 Image 的作者的資訊，相當於註解。
• LABEL: 設定 Image 的標籤（key-value pair），方便尋找哪個版本的Image。
• EXPOSE: 這個 Image 運行後需要對外開放的端口。也就是想要在Docker上面運行一個後端服務，一定要打開對外開放的一個端口。
• COPY: 把現有的檔案複製進去正在打包的 Image。
• RUN: 執行一段指令。例如：npm install。
• CMD: 宣告一個在 Image 被載入到 Container 被啟動後要執行的指令。例如：使用CMD去執行node然後index.js的這個指令。

※ 總結：

• 通過 Dockerfile 將服務打包成 Imag。
• 將打包好的 Image 上傳到 repository（倉庫的概念）。
• 從 repository 把 Image 下載到主機。
• 在主機通過 Docker 把這個 Image 啟動成 Container。