Docker

容器虚拟化核心技术+docker生态、架构及组成部分+容器编排详解+核心原理实现

我目前就来学学基本知识。

八大架构的演进

1. 单机架构

所有服务部署在一台服务器上

• 出现原因：互联网早期，访问量小，单机足以满足需求
• 架构原理：以电子商城为例，应用和数据库在蛋哥服务器上写作完成业务
• 架构优缺点：
  • 部署简单，成本低
  • 性能瓶颈，数据库和应用相互竞争资源

2. 应用数据分离架构

应用和数据库服务使用不同服务器

• 出现原因：单机存在严重的资源竞争，导致站点变慢
• 工作原理：应用与数据在各自服务器上通过网络写作完成
• 优缺点：
  • 成本相对可控；性能相对提升；隔离，一定的容灾能力
  • 硬件成本变高。性能有瓶颈，无法应对海量并发

3. 应用服务集群架构

引入了负载均衡（DNS ip分配；LVS/F5硬件；Nginx，应用，多级挂载），应用以集群方式运作

• 出现原因：单个应用不足以支持海量的并发请求，高并发的时候站点响应变慢
• 优缺点：
  • 应用服务高可用；应用服务具备一定的高性能；应用支持横向扩展
  • 数据库单点；运维工作量增加；硬件成本较高

4. 读写分离/主从分离架构

将数据库读写分散到不同节点上，数据库服务器搭建主从集群（一主一从，一主多从），大哥负责写，小弟负责读。

• 出现原因：数据库成为瓶颈，期号互联网应用读多写少，干啥找谁(加一层mycat/tddr)

• 架构工作原理：数据库主机通过复制同步

• 优缺点：

  • 数据库读取性能提升；写也间接提升；可用性高
  • 热点数据频繁读取导致数据库负载很高；同步延迟；服务器成本增高

5. 冷热分离架构

引入缓存，实行冷热分离，将热点数据放入缓存中

• 出现原因：海量请求负载过高
• 架构工作原理：多了缓存服务器(Redis集群化)
• 优缺点：
  • 大幅降低数据库的访问请求，性能提升非常明显
  • 缓存一致性，缓存击穿，缓存失效；
  • 单个表体量太大，数据查询很慢

6. 垂直分库架构/分布式数据库架构

数据库的数据被拆分，分布式存储处理和查询

• 出现原因：单机写库逐渐达到性能瓶颈
• 优缺点：
  • 跨库join，分布式事务等问题，需要解决方案，目前的mpp都有对应的解决方案
  • 数据库和缓存结合目前能抗住海量的请求，但应用的代码耦合在一起，修改一行需要整体重新发布。

7. 微服务架构

按照业务板块来划分应用代码，使单个应用的职责更清晰，可以单独升级迭代。springcloud double

• 出现原因：扩展性差；持续开发困难；不可靠；不灵活；代码维护困难
• 缺点：运维复杂度高；资源使用变多；处理故障困难

8. 容器编排架构

借助容器化技术（如docker）将应用/服务打包成镜像

优点：

• 部署运维简单：一条命令完成几百个服务的部署和扩容
• 隔离性好：容器与容器之间的文件系统、网络等相互隔离，不会产生环境冲突

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