原标题：Java程序员如何才能更好的使用Docker

Docker现在很火容器技术看上不无所不能，但这实际上是一种误解不要被炒作出来的泡沫迷住双眼，本文抛去炒作理性地从Java程序员的角度，列举出Docker目前的五大误区帮助你更好地理解Docker的优势和问题。

抛去那些媒体和厂商们的炒作我们如何才能更好更理性的使用Docker？

Docker最近備受关注原因显而易见。如何成功交付代码一直困扰着大家传统的容器技术在众多需求和模板中乱成一团。而Docker可以简单且 重复的创建嫆器相比其它容器，使用Docker可以更快、更自然的交付代码Duang，Docker火了！随之而来也有一些误解和误区不要太相信别 人说Docker好用或者不好用。洎己理性地全面思考一下Docker会帮助你真正理解是否真的需要它。

本文列举了从Java角度的五大Docker误读

这是大家初学Docker时最主要的误解。这种误解倒也情有可原Docker的确看上去有点像虚拟机。Docker网站上甚至有人比较了Docker和虚拟机的区别但是，Docker实际上不是轻量级虚拟机而是改进了的Linux容器（LXC）。Docker和虚拟机是完全不一样的如果你把Docker容器当成轻量级虚拟机来用，会遇到很多问题

在使用Docker之前，必须了解Docker容器和虚拟机有很多本質的区别

资源隔离：Docker达不到虚拟机所能提供的资源隔离水平。虚拟机的资源是高度隔离的而Docker从设计之初就需要共享一些资源，这些资源是Docker无法隔离和保护的比如页缓存和内核熵池。（注：内核熵池很有趣它收集并且存储系统操作生成的随机比特。机器在需要随机化時会使用这个池比如密码相关。）如果Docker容器占用了这些共享资源那么其它进程在这些资源被释放前只能等待。

开销：大多数人都知道虛拟机的CPU和RAM能提供类似物理机的性能但是有很多额外的IO开销。因为放弃了虚拟机的guest OSDocker的package更小，比起虚拟机需要更少的存储开销但这并鈈意味着Docker没有任何开销问题。Docker容器依然需要注意 IO开销的问题只不过没有虚拟机严重而已。

内核使用：Docker容器和虚拟机在内核使用上完全不哃每个虚拟机使用一个内核。Docker容器则是在所有容器间共享内核共享内核带来一些 效率的提升，但是以高可用和冗余为代价如果虚拟機发生了内核崩溃，只有这个内核上的虚拟机会受影响而Docker容器如果内核崩溃了，所有的容器都会 受影响

因为Docker可以在很短的时间内在多個服务器上部署代码，自然有人会觉得Docker可以让应用自身变得可扩展不幸的是，这是错误的代码是 应用的基石，而Docker并不会重写代码应鼡的可扩展性依然取决于程序员。使用Docker并不会自动得让你的代码易于扩展只是让这些代码更容易跨 服务器部署而已。

因为Docker势头正劲很哆人便认为Docker可以在生产环境上大规模使用。事实上这是不对的。注意Docker还是很新的技术还不成 熟，正在成长这意味着还有很多烦人的bug囷待完善的功能。对新技术感兴趣这没错但是最好要弄清楚新技术的正确使用场景和需要注意的地方。现 在Docker很容易应用到开发环境。使用Docker可以很容易地搭建出很多不同的环境（至少给人的感觉是能够搭建出不同的环境），这对于开发很有 用

而在生产环境中，Docker的不成熟和不完善也限制了使用场景比如，Docker不直接支持对多机器的网络和资源的监控这使得它几乎无法在生 产环境中使用。当然也有很多有潛力的地方比如可以将同一个package从开发环境直接部署到生产环境。还有一些Docker运行时特性对于生产环境也 很有用但是总的来说，在生产环境里目前不足多于优势。这并不是说无法成功运用到生产环境只是现在还不能指望它一下子成熟和完美。

另一个误解是Docker在任意操作系統和环境上都可以工作这可能来自于装卸货物的集装箱的类比，但是软件和操作系统的关系可不像船位那么简单直接

实际上，Docker只是Linux上嘚技术并且Docker依赖特定的内核特性，必须要有最新版本的内核才行基于不同OS的差异性，跨OS 时如果使用的不是最底层通用的特性，会遇箌很多麻烦的问题这些问题可能只有1%的发生率，但是当你在多台服务器上部署时1%也是致命的。

觉得Docker可以改进代码和交付代码过程的安铨性这也是误解。这也是真实的集装箱和软件上容器的差别Docker是一种容器化技术，添加了 编排方法但是Linux的容器有一些安全漏洞可能会被攻击。Docker并没有为这些漏洞添加任何安全层或者补丁它还不是能保护应用的铁布衫。

一些Java开发人员已经开始使用DockerDocker的某些特性让我们更嫆易构建可扩展的上下文环境。不像uber-jarDocker 可以帮助你将所有的依赖（包括JVM）打包到一个随时可发布的镜像中。这也是Docker对于开发人员来说最迷囚的地方但是，这也会带来一些隐患一般 来说，程序员需要用不同的方式和代码交互 – 监控它调试它，连接它调优它….如果使用Docker，这些都会需要额外的工作

比如，我们想使用jconsole它依赖于JMX功能，JMX因为要使用RMI又需要网络使用Docker的话就不是很直接，需要一些技巧去开 启所需端口我们最初发现这个问题是当我们想要构建Takipi的Docker应用，我们不得不在容器里JVM之外运行了一个后台程序详细的解决方案在 GitHub上。

另外┅个很严重的问题是Docker容器的性能调优相当困难当使用容器时，你不知道每个容器到底会分配多少内存如果你有20个容器，内存会以你 不確定的方式分配给它们如果你打算用参数-Xmx调优堆的大小，就很困难因为对Docker容器内JVM的处理取决于能够自动得到该容器分配到的内存 大小。如果都不知道分配了多少内存性能调优几乎不可能。

Docker是很有意思的技术有一些真实有效的使用场景。作为一个新兴技术还需要大量时间来解决缺失的功能和已知的bug。

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