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在测试越来越卷的今天,Docker化运维已成为测试必备的技能之一(注意是之一,意思是你还要再继续学习其他),越来越多的公司使用Docker部署环境,测试未来将是走全栈的路线。
可以配合Kubernetes(简称k8s)一起来学习。
一款产品从开发到上线,从测试环境,到生产环境,再到应用配置。 作为天天和开发还有运维打交道的我们需要关心很多东西,这也是很多互联网公司都不得不面对的问题, 特别是各种版本的迭代之后,不同版本环境的兼容,对运维人员都是考验。 Docker之所以发展如此迅速,也是因为它对此给出了一个标准化的解决方案。
环境配置如此麻烦,换一台机器,就要重来一次,费时费力。 很多人想到,能不能从根本上解决问题,软件可以带环境安装? 也就是说,安装的时候,把原始环境一模一样地复制过来。
开发同学会清楚的告诉运维部署团队,用的一些配置文件+所有软件环境。 不过,即便如此,仍然常常发生部署失败的状况。 Docker镜像的设计,使得Docker得以打破过去"程序即应用" 的观念。 透过镜像将作业系统核心除外,运作应用程式所需要的系统环境, 由下而上打包,达到应用程序跨平台间的无缝接轨运作。
Docker是一个开源软件项目,用go语言开发的。
1、Docker可以让开发者打包他们的应用以及所有的依赖包到一个轻量级、可移植的容器中。
2、Docker打包好了容器,可以发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。
3、容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口
4、Docker容器性能开销极低(关键优势)
5、Docker从17.03版本之后分为CE(社区版)和EE(企业版),一般用社区版就可以
6、Docker使用C/S(客户端-服务器)架构模式,使用远程API来管理和创建Docker容器
特性 | Docker | 传统VM |
---|---|---|
启动速度 | 秒级 | 分钟级 |
计算能力损耗 | 几乎无 | 损耗50%左右 |
性能 | 接近原生 | 弱于 |
系统支持量(单机) | 上千个 | 几十个 |
隔离性 | 资源限制 | 完全隔离 |
Docker 拥有的众多优势与操作系统虚拟化的特点是分不开的:
传统虚拟机需要有额外的虚拟机管理程序和虚拟机操作系统层,而 Docker 容器是直接在操作系统层面之上实现的虚拟化。
1.自动化测试的持续集成、发布、脚本执行
2.使用Docker实现开发人员的开发环境、测试人员的测试环境、运维人员的生产环境的一致性。
3.测试同学需要学习的东西更多了。。【手动狗头】
镜像:可以理解为python里面类的概念,是静态的,一般不会直接使用
容器:是通过镜像创建的,相当于python中实例的概念,是动态的,可访问
仓库:存放镜像的地儿
宿主机:docker安装在哪个机器上,那个机器就是宿主机
我是在公司的Linux测试机上练习的,然后自己也买了一个阿里云服务器进行测试的,大家有条件的可以买一个试试。
1.用xshell连接云服务器
2.下载宝塔服务器面板,安装、配置教程大家可以自行百度。然后点击终端,就可以连接了。
接下来开始部署docker
系统:centos 7.9
命令:lsb_release -a
查看内核版本:3.10
命令:uname -r
注意:内核版本需要不小于3.10,不然docker起不来
2.安装docker依赖包
yum install -y yum-utils lvm2 device-mapper-persistent-data
我这之前已经安装好了。
3.配置docker源
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
4.安装docker
查看所有仓库中所有docker版本
docter安装:yum -y install docker-ce
时间略长,等待完成即可。
5.启动docker
service docker start
6.验证下
执行:docker --version
这就说明我们的docker部署好了。
看完觉得有用的童鞋,点个赞再走呗。
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