Docker
尽管之前久闻Docker的大名了,但是天资愚钝,对其到底是个啥东西一直摸不清,最近花了一段时间整理了一下,算是整理出一点头绪来。
官网 的介绍是这样的:
Docker is an open platform for developers and sysadmins to build, ship, and run distributed applications….
其实看完这句话还是不明白究竟是啥的,下面就慢慢解释。不过长话短说的话,把他想象成一个用了一种新颖方式实现的超轻量虚拟机,在大概效果上也是正确的。当然在实现的原理和应用上还是和VM有巨大差别的,并且专业的叫法是应用容器(Application Container)。
为啥要用容器?
那么应用容器长什么样子呢,一个做好的应用容器长得就好像一个装好了一组特定应用的虚拟机一样。比如我现在想用Mysql那我就找个装好Mysql的容器,运行起来,那么我就可以使用 Mysql 了。
那么我直接装个 Mysql 不就好了,何必还需要这个容器这么诡异的概念?话是这么说,可是你要真装Mysql的话可能要再装一堆依赖库,根据你的操作系统平台和版本进行设置,有时候还要从源代码编译报出一堆莫名其妙的错误,可不是这么好装。而且万一你机器挂了,所有的东西都要重新来,可能还要把配置在重新弄一遍。但是有了容器,你就相当于有了一个可以运行起来的虚拟机,只要你能运行容器,Mysql 的配置就全省了。而且一旦你想换台机器,直接把这个容器端起来,再放到另一个机器就好了。硬件,操作系统,运行环境什么的都不需要考虑了。
在公司中的一个很大的用途就是可以保证线下的开发环境、测试环境和线上的生产环境一致。当年在 Baidu 经常碰到这样的事情,开发把东西做好了给测试去测,一般会给一坨代码和一个介绍上线步骤的上线单。结果代码在测试机跑不起来,开发就跑来跑去看问题,一会儿啊这个配置文件忘了提交了,一会儿啊这个上线命令写错了。找到了一个 bug 提上去,开发一看,啊我怎么又忘了把这个命令写在上线单上了。类似的事情在上线的时候还会发生,变成啊你这个软件的版本和我机器上的不一样……在 Amazon 的时候,由于一个开发直接担任上述三个职位,而且有一套自动化部署的机制所以问题会少一点,但是上线的时候大家还是胆战心惊。
若果利用容器的话,那么开发直接在容器里开发,提测的时候把整个容器给测试,测好了把改动改在容器里再上线就好了。通过容器,整个开发、测试和生产环境可以保持高度的一致。
此外容器也和VM一样具有着一定的隔离性,各个容器之间的数据和内存空间相互隔离,可以保证一定的安全性。
那为啥不用VM?
那么既然容器和 VM 这么类似为啥不直接用 VM 还要整出个容器这么个概念来呢?Docker 容器相对于 VM 有以下几个优点:
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启动速度快,容器通常在一秒内可以启动,而 VM 通常要更久
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资源利用率高,一台普通 PC 可以跑上千个容器,你跑上千个 VM 试试
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性能开销小, VM 通常需要额外的 CPU 和内存来完成 OS 的功能,这一部分占据了额外的资源
为啥相似的功能在性能上会有如此巨大的差距呢,其实这和他们的设计的理念是相关的。 VM 的设计图如下:
VM 的 Hypervisor 需要实现对硬件的虚拟化,并且还要搭载自己的操作系统,自然在启动速度和资源利用率以及性能上有比较大的开销。而 Docker 的设计图是这样的:
Docker 几乎就没有什么虚拟化的东西,并且直接复用了 Host 主机的 OS,在 Docker Engine 层面实现了调度和隔离重量一下子就降低了好几个档次。 Docker 的容器利用了 LXC ,管理利用了 namespaces 来做权限的控制和隔离, cgroups 来进行资源的配置,并且还通过 aufs 来进一步提高文件系统的资源利用率。
其中的 aufs 是个很有意思的东西,是 UnionFS 的一种。他的思想和 git 有些类似,可以把对文件系统的改动当成一次 commit 一层层的叠加。这样的话多个容器之间就可以共享他们的文件系统层次,每个容器下面都是共享的文件系统层次,上面再是各自对文件系统改动的层次,这样的话极大的节省了对存储的需求,并且也能加速容器的启动。
下一步
有了前面的这些介绍,应该对 Docker 到底是啥有些了解了吧, Docker 是 用Go语言编写的,源代码托管在 github 而且居然只有 1W 行就完成了这些功能。如果想尝试一下的话可以看 官方介绍 了,应该上手会容易一些了。博主也是新手,如有错误欢迎拍砖指正。
链接:http://oilbeater.com/docker/2014/06/29/what-is-docker.html

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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