使用容器的誤區(qū)和場(chǎng)景有哪些

本篇內(nèi)容主要講解“使用容器的誤區(qū)和場(chǎng)景有哪些”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“使用容器的誤區(qū)和場(chǎng)景有哪些”吧!

誤區(qū)一：容器啟動(dòng)速度快，秒級(jí)啟動(dòng)

這是很多人布道容器的時(shí)候經(jīng)常說的一句話，往往人們會(huì)啟動(dòng)一個(gè)nginx之類的應(yīng)用，的確很快就能夠啟動(dòng)起來(lái)了。

容器為啥啟動(dòng)快，一是沒有內(nèi)核，二是鏡像比較小。

然而容器是有主進(jìn)程的，也即Entrypoint，只有主進(jìn)程完全啟動(dòng)起來(lái)了，容器才算真正的啟動(dòng)起來(lái)，一個(gè)比喻是容器更像人的衣服，人站起來(lái)了，衣服才站起來(lái)，人躺下了，衣服也躺下了。衣服有一定的隔離性，但是隔離性沒那么好。衣服沒有根(內(nèi)核)，但是衣服可以隨著人到處走。

所以按照一個(gè)nginx來(lái)評(píng)判一個(gè)容器的啟動(dòng)速度有意義么?對(duì)于Java應(yīng)用，里面安裝的是tomcat，而tomcat的啟動(dòng)，加載war，并且真正的應(yīng)用啟動(dòng)起來(lái)，如果你盯著tomcat的日志看的話，還是需要一些時(shí)間的，根本不是秒級(jí)。如果應(yīng)用啟動(dòng)起來(lái)要一兩分鐘，僅僅談容器的秒級(jí)啟動(dòng)是沒有意義的。

現(xiàn)在OpenStack中的VM的啟動(dòng)速度也優(yōu)化的越來(lái)越快了，啟動(dòng)一個(gè)VM的時(shí)候

，原來(lái)需要從Glance下載虛擬機(jī)鏡像，后來(lái)有了一個(gè)技術(shù)，是的Glance和系統(tǒng)盤共享Ceph存儲(chǔ)的情況下，虛擬機(jī)鏡像無(wú)需下載，啟動(dòng)速度就快很多。

而且容器之所以啟動(dòng)速度快，往往建議使用一個(gè)非常小的鏡像，例如alpine，里面很多東西都裁剪掉了，啟動(dòng)的速度就更快了。

OpenStack的虛擬機(jī)鏡像也可以經(jīng)過大量的裁剪，實(shí)現(xiàn)快速的啟動(dòng)。

我們可以精細(xì)的衡量虛擬機(jī)啟動(dòng)的每一個(gè)步驟，裁剪掉相應(yīng)的模塊和啟動(dòng)的過程，大大降低虛擬機(jī)的啟動(dòng)時(shí)間。

例如在UnitedStack的一篇博客里面https://www.ustack.com/blog/build-block-storage-service，我們可以看到這樣的實(shí)現(xiàn)和描述：

“使用原生的OpenStack創(chuàng)建虛擬機(jī)需要1~3分鐘，而使用改造后的OpenStack僅需要不到10秒鐘時(shí)間。這是因?yàn)閚ova-compute不再需要通過HTTP下載整個(gè)鏡像，虛擬機(jī)可以通過直接讀取Ceph中的鏡像數(shù)據(jù)進(jìn)行啟動(dòng)。”

所以對(duì)于虛擬機(jī)的整體啟動(dòng)時(shí)間，現(xiàn)在優(yōu)化的不錯(cuò)的情況下，一般能夠做到十幾秒到半分鐘以內(nèi)。這個(gè)時(shí)間和Tomcat的啟動(dòng)時(shí)間相比較，其實(shí)不算是負(fù)擔(dān)，和容器的啟動(dòng)速度相比，沒有質(zhì)的差別，可能有人會(huì)說啟動(dòng)速度快一點(diǎn)也是快，尤其是對(duì)于在線環(huán)境的掛掉自修復(fù)來(lái)講，不是分秒必爭(zhēng)么?關(guān)于自修復(fù)的問題，我們下面另外說。

然而虛擬機(jī)有一個(gè)好處，就是隔離性好，如果容器是衣服，虛擬機(jī)就是房子，房子立在那里，里面的人無(wú)論站著還是躺著，房子總是站著的，房子也不會(huì)跟著人走。使用虛擬機(jī)就像人們住在公寓里面一樣，每人一間，互補(bǔ)干擾，使用容器像大家穿著衣服擠在公交車?yán)锩妫此聘綦x，誰(shuí)把公交弄壞了，誰(shuí)都走不了。

綜上所述，容器的啟動(dòng)速度不足以構(gòu)成對(duì)OpenStack虛擬機(jī)的明顯優(yōu)勢(shì)，然而虛擬機(jī)的隔離性，則秒殺容器。

誤區(qū)二：容器輕量級(jí)，每個(gè)主機(jī)會(huì)運(yùn)行成百上千個(gè)容器

很多人會(huì)做實(shí)驗(yàn)，甚至?xí)蛻粽f，容器平臺(tái)多么多么牛，你看我們一臺(tái)機(jī)器上可以運(yùn)行成百上千個(gè)容器，虛擬機(jī)根本做不到這一點(diǎn)。

但是一個(gè)機(jī)器運(yùn)行成百上千個(gè)容器，有這種真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景么?對(duì)于容器來(lái)講，重要的是里面的應(yīng)用，應(yīng)用的核心在于穩(wěn)定性和高并發(fā)支撐，而不在于密度。

我在很多演講的會(huì)議上遇到了很多知名的處理雙十一和618的講師，普遍反饋當(dāng)前的Java應(yīng)用基本上4核8G是標(biāo)配，如果遇見容量不足的情況，少部分通過縱向擴(kuò)容的方式進(jìn)行，大部分采用橫向擴(kuò)容的方式進(jìn)行。

如果4核8G是標(biāo)配，不到20個(gè)服務(wù)就可以占滿一臺(tái)物理服務(wù)器，一臺(tái)機(jī)器跑成百上千個(gè)nginx有意思么? 這不是一個(gè)嚴(yán)肅的使用場(chǎng)景。

當(dāng)然現(xiàn)在有一個(gè)很火的Serverless無(wú)服務(wù)架構(gòu)，在無(wú)服務(wù)器架構(gòu)中，所有自定義代碼作為孤立的、獨(dú)立的、常常細(xì)粒度的函數(shù)來(lái)編寫和執(zhí)行，這些函數(shù)在例如AWS  Lambda之類的無(wú)狀態(tài)計(jì)算服務(wù)中運(yùn)行。這些計(jì)算服務(wù)可以是虛擬機(jī)，也可以是容器。對(duì)于無(wú)狀態(tài)的函數(shù)來(lái)講，需要快速的創(chuàng)建可刪除，而且很可能執(zhí)行一個(gè)函數(shù)的時(shí)間本身就非常短，在這種情況下容器相比于虛擬機(jī)還是有一定優(yōu)勢(shì)的。

目前無(wú)服務(wù)架構(gòu)比較適用于運(yùn)行一些任務(wù)型批量操作，利用進(jìn)程級(jí)別的橫向彈性能力來(lái)抵消進(jìn)程創(chuàng)建和銷毀帶來(lái)的較大的代價(jià)。

在spark和mesos的集成中，有一個(gè)Fine-Grained模式，同通常大數(shù)據(jù)的執(zhí)行的時(shí)候，任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)程早就申請(qǐng)好了資源，等在那里分配資源不同，這種模式是當(dāng)任務(wù)分配到的時(shí)候才分配資源，好處就是對(duì)于資源的彈性申請(qǐng)和釋放的能力，壞處是進(jìn)程的創(chuàng)建和銷毀還是粒度太大，所以這種模式下spark運(yùn)行的性能會(huì)差一些。

spark的這種做法思想類似無(wú)服務(wù)架構(gòu)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們?cè)瓉?lái)學(xué)操作系統(tǒng)的時(shí)候，說進(jìn)程粒度太大，每次都創(chuàng)建和銷毀進(jìn)程會(huì)速度太慢，為了高并發(fā)，后來(lái)有了線程，線程的創(chuàng)建和銷毀輕量級(jí)的多，當(dāng)然還是覺得慢，于是有了線程池，事先創(chuàng)建在了那里，用的時(shí)候不用現(xiàn)創(chuàng)建，不用的時(shí)候交回去就行，后來(lái)還是覺得慢，因?yàn)榫€程的創(chuàng)建也需要在內(nèi)核中完成，所以后來(lái)有了協(xié)程，全部在用戶態(tài)進(jìn)行線程切換，例如AKKA，Go都使用了協(xié)程，你會(huì)發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)是為了高并發(fā)，粒度是越來(lái)越細(xì)的，現(xiàn)在很多情況又需要進(jìn)程級(jí)別的，有種風(fēng)水輪流轉(zhuǎn)的感覺。

誤區(qū)三：容器有鏡像，可以保持版本號(hào)，可以升級(jí)和回滾

容器有兩個(gè)特性，一個(gè)是封裝，一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)。有了容器鏡像，就可以將應(yīng)用的各種配置，文件路徑，權(quán)限封裝起來(lái)，然后像孫悟空說“定”,就定在了封裝好的那一刻。鏡像是標(biāo)準(zhǔn)的，無(wú)論在哪個(gè)容器運(yùn)行環(huán)境，將同樣的鏡像運(yùn)行起來(lái)，都能還原當(dāng)時(shí)的那一刻。

容器的鏡像還有版本號(hào)，我們可以根據(jù)容器的版本號(hào)進(jìn)行升級(jí)，一旦升級(jí)有錯(cuò)，可以根據(jù)版本號(hào)進(jìn)行回滾，回滾完畢則能夠保證容器內(nèi)部還是原來(lái)的狀態(tài)。

但是OpenStack虛擬機(jī)也是有鏡像的，虛擬機(jī)鏡像也是可以打snapshot的，打snapshot的時(shí)候，也會(huì)保存當(dāng)時(shí)的那一刻所有的狀態(tài)，而且snapshot也可以有版本號(hào)，也可以升級(jí)和回滾。

似乎容器有的這些特性O(shè)penStack虛擬機(jī)都有，二者有什么不同呢?

虛擬機(jī)鏡像大，而容器鏡像小。虛擬機(jī)鏡像動(dòng)不動(dòng)就幾十個(gè)G甚至上百G，而容器鏡像多幾百M(fèi)。

虛擬機(jī)鏡像不適合跨環(huán)境遷移。例如開發(fā)環(huán)境在本地，測(cè)試環(huán)境在一個(gè)OpenStack上，開發(fā)環(huán)境在另一個(gè)OpenStack上，虛擬機(jī)的鏡像的遷移非常困難，需要拷貝非常大的文件。而容器就好的多，因?yàn)殓R像小，可以很快的從不同的環(huán)境之間遷移。

虛擬機(jī)鏡像不適合跨云遷移。當(dāng)前沒有一個(gè)公有云平臺(tái)支持虛擬機(jī)鏡像的下載和上傳(安全的原因，盜版的原因)，因而一個(gè)鏡像在不同的云之間，或者同一個(gè)云不同的region直接，無(wú)法進(jìn)行遷移，只能重新做一個(gè)鏡像，這樣環(huán)境的一致性就得不到保障。而容器的鏡像中心是獨(dú)立于云之外的，只要能夠連上鏡像中心，到哪個(gè)云上都可以下載，并且因?yàn)殓R像小，下載速度快，并且鏡像是分層的，每次只需要下載差異的部分。

OpenStack對(duì)于鏡像方面的優(yōu)化，基本上還是在一個(gè)云里面起作用，一旦跨多個(gè)環(huán)境，鏡像方便的多。

誤區(qū)四：容器可以使用容器平臺(tái)管理自動(dòng)重啟實(shí)現(xiàn)自修復(fù)

容器的自修復(fù)功能是經(jīng)常被吹噓的。因?yàn)槿萜魇且路?，人躺下了，衣服也躺下了，容器平臺(tái)能夠馬上發(fā)現(xiàn)人躺下了，于是可以迅速將人重新喚醒工作。而虛擬機(jī)是房子，人躺下了，房子還站著，因而虛擬機(jī)管理平臺(tái)不知道里面的人能不能工作，所以容器掛了會(huì)被自動(dòng)重啟，而虛擬機(jī)里面的應(yīng)用掛了，只要虛擬機(jī)不掛，很可能沒人知道。

這些說法都沒錯(cuò)，但是人們慢慢發(fā)現(xiàn)了另外的場(chǎng)景，就是容器里面的應(yīng)用沒有掛，所以容器看起來(lái)還啟動(dòng)著，但是應(yīng)用以及不工作沒有反應(yīng)了。當(dāng)啟動(dòng)容器的時(shí)候，雖然容器的狀態(tài)起來(lái)了，但是里面的應(yīng)用還需要一段時(shí)間才能提供服務(wù)。所以針對(duì)這種場(chǎng)景，容器平臺(tái)會(huì)提供對(duì)于容器里面應(yīng)用的health  check，不光看容器在不在，還要看里面的應(yīng)用能不能用，如果不能，可自動(dòng)重啟。

一旦引入了health check，和虛擬機(jī)的差別也不大了，因?yàn)橛辛薶ealth  check，虛擬機(jī)也能看里面的應(yīng)用是否工作了，不工作也可以重啟應(yīng)用。

還要就是容器的啟動(dòng)速度快，秒級(jí)啟動(dòng)，如果能夠自動(dòng)重啟修復(fù)，那就是秒級(jí)修復(fù)，所以應(yīng)用更加高可用。

這個(gè)觀點(diǎn)當(dāng)然不正確，應(yīng)用的高可用性和重啟的速度沒有直接關(guān)系。高可用性一定要通過多個(gè)副本來(lái)實(shí)現(xiàn)，在任何一個(gè)掛掉之后，不能通過這一個(gè)應(yīng)用快速重啟來(lái)解決，而是應(yīng)該靠掛掉的期間，其他的副本馬上把任務(wù)接過來(lái)進(jìn)行解決。虛擬機(jī)和容器都可以有多副本，在有多個(gè)副本的情況下，重啟是一秒還是20秒，就沒那么重要了，重要的是掛掉的這段時(shí)間內(nèi)，程序做了什么，如果程序做的是無(wú)關(guān)緊要的操作，那么掛了20秒，也沒啥關(guān)系，如果程序正在進(jìn)行一個(gè)交易和支付，那掛掉一秒也不行，也必須能夠修復(fù)回來(lái)。所以應(yīng)用的高可用性要靠應(yīng)用層的重試，冪等去解決，而不應(yīng)該靠基礎(chǔ)設(shè)施層重啟的快不快來(lái)解決。

對(duì)于無(wú)狀態(tài)服務(wù)，在做好重試的機(jī)制的情況下，通過自動(dòng)重啟修復(fù)是沒有問題的，因?yàn)闊o(wú)狀態(tài)的服務(wù)不會(huì)保存非常重要的操作。

對(duì)于有狀態(tài)服務(wù)，容器的重啟不但不是推薦的，而且可能是災(zāi)難的開始。一個(gè)服務(wù)有狀態(tài)，例如數(shù)據(jù)庫(kù)，在高并發(fā)場(chǎng)景下，一旦掛了，哪怕只有一秒，我們必須要弄清楚這一秒都發(fā)生了什么，哪些數(shù)據(jù)保存了，哪些數(shù)據(jù)丟了，而不能盲目的重啟，否則會(huì)很可能造成數(shù)據(jù)的不一致性，后期修都沒法修。例如高頻交易下的數(shù)據(jù)庫(kù)掛了，按說DBA應(yīng)該嚴(yán)格審核丟了哪些數(shù)據(jù)，而不是在DBA不知情的情況下，盲目的重啟了，DBA還覺得沒什么事情發(fā)生，最終很久才能發(fā)現(xiàn)問題。

所以容器比較適合部署無(wú)狀態(tài)服務(wù)的，隨便重啟都可以。

而容器部署有狀態(tài)容器不是不能，而是要非常小心，甚至都是不推薦的。雖然很多的容器平臺(tái)都支持有狀態(tài)容器，然而平臺(tái)往往解決不了數(shù)據(jù)問題，除非你對(duì)容器里面的應(yīng)用非常非常非常熟悉，當(dāng)容器掛了，你能夠準(zhǔn)確的知道丟了哪些，哪些要緊，哪些不要緊，而且要寫代碼處理這些情況，然后才能支持重啟。網(wǎng)易這面的數(shù)據(jù)庫(kù)主備同步的情況下，是通過修改mysql源代碼，保證主備之間數(shù)據(jù)完全同步，才敢在主掛了的情況下，備自動(dòng)切換主。

而宣傳有狀態(tài)容器的自動(dòng)重啟，對(duì)于服務(wù)客戶來(lái)講是很不經(jīng)濟(jì)的行為，因?yàn)榭蛻敉鶝]有那么清楚應(yīng)用的邏輯，甚至應(yīng)用都是買的，如果使用有狀態(tài)容器，任憑自動(dòng)重啟，最終客戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的時(shí)候，還是會(huì)怪到你的頭上。

所以有狀態(tài)的服務(wù)自動(dòng)重啟不是不可用，需要足夠?qū)I(yè)才行。

誤區(qū)五：容器可以使用容器平臺(tái)進(jìn)行服務(wù)發(fā)現(xiàn)

容器平臺(tái)swarm, kubernetes，mesos都是支持服務(wù)發(fā)現(xiàn)的，當(dāng)一個(gè)服務(wù)訪問另一個(gè)服務(wù)，都會(huì)有服務(wù)名轉(zhuǎn)化為VIP，然后訪問具體的容器。

然而人們會(huì)發(fā)現(xiàn)，基于Java寫的應(yīng)用，服務(wù)之間的調(diào)用多不會(huì)用容器平臺(tái)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)，而是用Dubbo或者spring  cloud的服務(wù)發(fā)現(xiàn)。因?yàn)槿萜髌脚_(tái)層的服務(wù)發(fā)現(xiàn)，還是做的比較基礎(chǔ)，基本是一個(gè)域名映射的過程，對(duì)于熔斷，限流，降級(jí)都沒有很好的支持，然而既然使用服務(wù)發(fā)現(xiàn)，還是希望服務(wù)發(fā)現(xiàn)中間件能夠做到這一點(diǎn)，因而服務(wù)之間的服務(wù)發(fā)現(xiàn)之間使用容器平臺(tái)的少，越是需要高并發(fā)的應(yīng)用，越是如此。

那容器平臺(tái)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)沒有用了么?不是，慢慢你會(huì)發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部的服務(wù)發(fā)現(xiàn)是一方面，這些Dubbo和spring  cloud能夠搞定，而外部的服務(wù)發(fā)現(xiàn)就不同了，比如訪問數(shù)據(jù)庫(kù)，緩存等，到底是應(yīng)該配置一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的名稱，還是IP地址呢?如果使用IP地址，會(huì)造成配置十分復(fù)雜，因?yàn)楹芏鄳?yīng)用配置之所以復(fù)雜，就是依賴了太多的外部應(yīng)用，也是最難管理的一方面。如果有了外部的服務(wù)發(fā)現(xiàn)，配置就會(huì)簡(jiǎn)單很多，也只需要配置外部服務(wù)的名稱就可以了，如果外部服務(wù)地址變了，可以很靈活的改變外部的服務(wù)發(fā)現(xiàn)。

誤區(qū)六：容器可以基于鏡像進(jìn)行彈性伸縮

在容器平臺(tái)上，容器有副本數(shù)的，只要將副本數(shù)從5改到10，容器就基于鏡像進(jìn)行了彈性伸縮。其實(shí)這一點(diǎn)虛擬機(jī)也能做到，AWS的Autoscaling就是基于虛擬機(jī)鏡像的，如果在同一個(gè)云里面，就沒有區(qū)別。

當(dāng)然如果跨云無(wú)狀態(tài)容器的彈性伸縮，容器方便很多，可以實(shí)現(xiàn)混合云模式，當(dāng)高并發(fā)場(chǎng)景下，將無(wú)狀態(tài)容器擴(kuò)容到公有云，這一點(diǎn)虛擬機(jī)是做不到的。

容器理解誤區(qū)總結(jié)

如圖，左面是經(jīng)常掛在嘴邊的所謂容器的優(yōu)勢(shì)，但是虛擬機(jī)都能一一懟回去。

如果部署的是一個(gè)傳統(tǒng)的應(yīng)用，這個(gè)應(yīng)用啟動(dòng)速度慢，進(jìn)程數(shù)量少，基本不更新，那么虛擬機(jī)完全能夠滿足需求。

應(yīng)用啟動(dòng)慢：應(yīng)用啟動(dòng)15分鐘，容器本身秒級(jí)，虛擬機(jī)很多平臺(tái)能優(yōu)化到十幾秒，兩者幾乎看不出差別

內(nèi)存占用大：動(dòng)不動(dòng)32G，64G內(nèi)存，一臺(tái)機(jī)器跑不了幾個(gè)。

基本不更新：半年更新一次，虛擬機(jī)鏡像照樣能夠升級(jí)和回滾

應(yīng)用有狀態(tài)：停機(jī)會(huì)丟數(shù)據(jù)，如果不知道丟了啥，就算秒級(jí)啟動(dòng)有啥用，照樣恢復(fù)不了，而且還有可能因?yàn)閬G數(shù)據(jù)，在沒有修復(fù)的情況下，盲目重啟帶來(lái)數(shù)據(jù)混亂。

進(jìn)程數(shù)量少：兩三個(gè)進(jìn)程相互配置一下，不用服務(wù)發(fā)現(xiàn)，配置不麻煩

如果是一個(gè)傳統(tǒng)應(yīng)用，根本沒有必要花費(fèi)精去容器化，因?yàn)榘谆肆?，享受不到好處?/p>

第二部分：容器化，微服務(wù)，DevOps三位一體

什么情況下，才應(yīng)該考慮做一些改變呢?

傳統(tǒng)業(yè)務(wù)突然被互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)沖擊了，應(yīng)用老是變，三天兩頭要更新，而且流量增大了，原來(lái)支付系統(tǒng)是取錢刷卡的，現(xiàn)在要互聯(lián)網(wǎng)支付了，流量擴(kuò)大了N倍。

沒辦法，一個(gè)字：拆

拆開了，每個(gè)子模塊獨(dú)自變化，少相互影響。

拆開了，原來(lái)一個(gè)進(jìn)程扛流量，現(xiàn)在多個(gè)進(jìn)程一起扛。

所以稱為微服務(wù)。

微服務(wù)場(chǎng)景下，進(jìn)程多，更新快，于是出現(xiàn)100個(gè)進(jìn)程，每天一個(gè)鏡像。

容器樂了，每個(gè)容器鏡像小，沒啥問題，虛擬機(jī)哭了，因?yàn)樘摂M機(jī)每個(gè)鏡像太大了。

所以微服務(wù)場(chǎng)景下，可以開始考慮用容器了。

虛擬機(jī)怒了，老子不用容器了，微服務(wù)拆分之后，用Ansible自動(dòng)部署是一樣的。

這樣說從技術(shù)角度來(lái)講沒有任何問題。

然而問題是從組織角度出現(xiàn)的。

一般的公司，開發(fā)會(huì)比運(yùn)維多的多，開發(fā)寫完代碼就不用管了，環(huán)境的部署完全是運(yùn)維負(fù)責(zé)，運(yùn)維為了自動(dòng)化，寫Ansible腳本來(lái)解決問題。

然而這么多進(jìn)程，又拆又合并的，更新這么快，配置總是變，Ansible腳本也要常改，每天都上線，不得累死運(yùn)維。

所以這如此大的工作量情況下，運(yùn)維很容易出錯(cuò)，哪怕通過自動(dòng)化腳本。

這個(gè)時(shí)候，容器就可以作為一個(gè)非常好的工具運(yùn)用起來(lái)。

除了容器從技術(shù)角度，能夠使得大部分的內(nèi)部配置可以放在鏡像里面之外，更重要的是從流程角度，將環(huán)境配置這件事情，往前推了，推到了開發(fā)這里，要求開發(fā)完畢之后，就需要考慮環(huán)境部署的問題，而不能當(dāng)甩手掌柜。

這樣做的好處就是，雖然進(jìn)程多，配置變化多，更新頻繁，但是對(duì)于某個(gè)模塊的開發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)講，這個(gè)量是很小的，因?yàn)?-10個(gè)人專門維護(hù)這個(gè)模塊的配置和更新，不容易出錯(cuò)。

如果這些工作量全交給少數(shù)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，不但信息傳遞會(huì)使得環(huán)境配置不一致，部署量會(huì)大非常多。

容器是一個(gè)非常好的工具，就是讓每個(gè)開發(fā)僅僅多做5%的工作，就能夠節(jié)約運(yùn)維200%的工作，并且不容易出錯(cuò)。

然而本來(lái)原來(lái)運(yùn)維該做的事情開發(fā)做了，開發(fā)的老大愿意么?開發(fā)的老大會(huì)投訴運(yùn)維的老大么?

這就不是技術(shù)問題了，其實(shí)這就是DevOps，DevOps不是不區(qū)分開發(fā)和運(yùn)維，而是公司從組織到流程，能夠打通，看如何合作，邊界如何劃分，對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性更有好處。

所以微服務(wù)，DevOps，容器是相輔相成，不可分割的。

不是微服務(wù)，根本不需要容器，虛擬機(jī)就能搞定，不需要DevOps，一年部署一次，開發(fā)和運(yùn)維溝通再慢都能搞定。

所以，容器的本質(zhì)是基于鏡像的跨環(huán)境遷移。

鏡像是容器的根本性發(fā)明，是封裝和運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)，其他什么namespace，cgroup，早就有了。這是技術(shù)方面。

在流程方面，鏡像是DevOps的良好工具。

容器是為了跨環(huán)境遷移的，***種遷移的場(chǎng)景是開發(fā)，測(cè)試，生產(chǎn)環(huán)境之間的遷移。如果不需要遷移，或者遷移不頻繁，虛擬機(jī)鏡像也行，但是總是要遷移，帶著幾百G的虛擬機(jī)鏡像，太大了。

第二種遷移的場(chǎng)景是跨云遷移，跨公有云，跨Region，跨兩個(gè)OpenStack的虛擬機(jī)遷移都是非常麻煩，甚至不可能的，因?yàn)楣性撇惶峁┨摂M機(jī)鏡像的下載和上傳功能，而且虛擬機(jī)鏡像太大了，一傳傳一天。

所以跨云場(chǎng)景下，混合云場(chǎng)景下，容器也是很好的使用場(chǎng)景。這也同時(shí)解決了僅僅私有云資源不足，扛不住流量的問題。

第三部分：容器的正確使用場(chǎng)景

根據(jù)以上的分析，我們發(fā)現(xiàn)容器推薦使用在下面的場(chǎng)景下。

1. 部署無(wú)狀態(tài)服務(wù)，同虛擬機(jī)互補(bǔ)使用，實(shí)現(xiàn)隔離性

2. 如果要部署有狀態(tài)服務(wù)，需要對(duì)里面的應(yīng)用十分的了解

3. 作為持續(xù)集成的重要工具，可以順利在開發(fā)，測(cè)試，生產(chǎn)之間遷移

4. 適合部署跨云，跨Region，跨數(shù)據(jù)中心，混合云場(chǎng)景下的應(yīng)用部署和彈性伸縮

5. 以容器作為應(yīng)用的交付物，保持環(huán)境一致性，樹立不可變更基礎(chǔ)設(shè)施的理念

6. 運(yùn)行進(jìn)程基本的任務(wù)類型的程序

7. 用于管理變更，變更頻繁的應(yīng)用使用容器鏡像和版本號(hào)，輕量級(jí)方便的多

8. 使用容器一定要管理好應(yīng)用，進(jìn)行health check和容錯(cuò)的設(shè)計(jì)

到此，相信大家對(duì)“使用容器的誤區(qū)和場(chǎng)景有哪些”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！