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華為Docker實踐小組 著

圖書標籤:

• Docker
• 容器化
• 微服務
• DevOps
• 雲計算
• Linux
• 網絡
• 存儲
• 安全
• 實戰

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111523390

版次：1

商品編碼：11857954

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 容器技術係列

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：249

産品特色

編輯推薦

　　作者團隊為華為一綫開發者和Docker社區活躍的貢獻者，在Docker社區貢獻中。
　　以功能模塊為粒度，對每一個重要的模塊單獨進行深入的分析和講解，力求將“代碼與産品，理論與實踐”完美結閤。
　　涵蓋高級用法、使用技巧及實際應用中問題的解答，幫助大傢進階提升。

內容簡介

　　本書由一個真正鑽研容器技術的團隊寫作，他們不僅僅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未來之路，希望把“代碼與産品，理論與實踐”完美結閤。本書內容從Docker的來源、鏡像、倉庫、安全、網絡、捲存儲，到生態、測試及社區貢獻都有涉獵。無論你是入門級，還是已經有瞭較深的功底，這本書都會帶你踏上新的颱階——正所謂“進階”。

作者簡介

　　華為Docker實踐小組，緻力於容器技術探索，結閤華為CT/IT/Mobile等應用場景，重點在容器引擎、倉庫、網絡和捲存儲等多領域攻關；同時該團隊遵循開源精神，將開發過程中的諸多價值特性同步貢獻到Docker社區中，目前在Docker社區貢獻中全球排名穩居前三，國內排名前茅。

精彩書評

　　這是一個由100%技術精英組成的團隊，對Docker的剖析，從産業到技術，再從技術到生態，以終為始；在Docker如此火熱的時期依然清醒，沒有忘記為什麼會走上這條路，並全力探索怎樣纔能讓這條路走得更加長遠。這本書對容器技術本身理解得非常深刻，更加難能可貴的是，不拘於技術本身，對産業落地也有更深入的理解和探索。恭賀這本書的如期齣版，為Docker的愛好者和實踐者們做瞭更好的指引。
　　—— 梁勝 Rancher Labs創始人

　　I meet the Huawei team on a recent trip to Shenzhen and was impressed with the depth of knowledge and enthusiasm for Docker and containers that it demonstrated. Their team consists of valued contributors to Docker and many important Docker projects, and have a great amount of experience in the Docker ecosystem. This book is sure to inform and entertain those wishing to learn more about building modern distributed applications.
　　—— Rob Haswell Co-Founder and VP Product, ClusterHQ

　　Docker 是當前火爆的開源軟件項目，沒有之一。Docker 技術對雲時代的開發者意義重大，它已經成為嚮雲平颱交付分布式、微服務化互聯網應用的事實標準。華為團隊在 Docker 領域有頗深造詣，在全球範圍也是 Docker 開源項目的主要貢獻者。本書是開發者和雲平颱運維團隊深入瞭解 Docker 容器技術的好機會。這本書由淺入深，覆蓋瞭 Docker 開源項目的新技術進展，也對國內外 Docker 生態圈做瞭細緻的分析。其中關於 Docker API 和安全領域的敘述，對 Docker 實戰具有重要的價值。
　　—— 喻勇 DaoCloud創始人

　　首先祝賀華為容器團隊精心打造的新書齣版！華為容器團隊不僅有著豐富的Docker實踐經驗，並且也多次在國內外重大峰會中做過分享，在社區代碼貢獻中更是名列前茅，本書的所有作者都是Docker社區的積極貢獻者，其中還有Linux kernel的maintainer和 OCI的maintainer提名者，他們的總結無疑是實踐的積纍和經驗的分享，相信一定會對國內容器技術的發展起到很好的促進作用，同時也歡迎大傢加入到華為容器團隊，一起為開源社區貢獻更多的力量！
　　—— 杜玉傑 華為開源能力中心主任工程師、開源專傢

目錄

序
前　言
第1章　Docker簡介 1
1.1　引言 1
1.1.1　Docker的曆史和發展 1
1.1.2　Docker的架構介紹 2
1.2　功能和組件 3
1.2.1　Docker客戶端 3
1.2.2　Docker daemon 3
1.2.3　Docker容器 3
1.2.4　Docker鏡像 4
1.2.5　Registry 4
1.3　安裝和使用 5
1.3.1　Docker的安裝 5
1.3.2　Docker的使用 6
1.4　概念澄清 8
1.4.1　Docker在LXC基礎上做瞭什麼工作 8
1.4.2　Docker容器和虛擬機之間有什麼不同 9
1.5　本章小結 10
第2章　關於容器技術 11
2.1　容器技術的前世今生 11
2.1.1　關於容器技術 11
2.1.2　容器技術的曆史 12
2.2　一分鍾理解容器 14
2.2.1　容器的組成 14
2.2.2　容器的創建原理 15
2.3　Cgroup介紹 16
2.3.1　Cgroup是什麼 16
2.3.2　Cgroup的接口和使用 17
2.3.3　Cgroup子係統介紹 18
2.4　Namespace介紹 20
2.4.1　Namespace是什麼 20
2.4.2　Namespace的接口和使用 21
2.4.3　各個Namespace介紹 22
2.5　容器造就Docker 26
2.6　本章小結 27
第3章　理解Docker鏡像 28
3.1　Docker image概念介紹 28
3.2　使用Docker image 29
3.2.1　列齣本機的鏡像 29
3.2.2　Build：創建一個鏡像 31
3.2.3　Ship：傳輸一個鏡像 32
3.2.4　Run：以image為模闆啓動一個容器 32
3.3　Docker image的組織結構 33
3.3.1　數據的內容 33
3.3.2　數據的組織 35
3.4　Docker image擴展知識 37
3.4.1　聯閤掛載 37
3.4.2　寫時復製 37
3.4.3　Git式管理 40
3.5　本章小結 40
第4章　倉庫進階 41
4.1　什麼是倉庫 41
4.1.1　倉庫的組成 41
4.1.2　倉庫鏡像 42
4.2　再看Docker Hub 43
4.2.1　Docker Hub的優點 43
4.2.2　網頁分布 44
4.2.3　賬戶管理係統 46
4.3　倉庫服務 49
4.3.1　Registry功能和架構 49
4.3.2　Registry API 50
4.3.3　Registry API傳輸過程分析 53
4.3.4　鑒權機製 57
4.4　部署私有倉庫 61
4.4.1　運行私有服務 61
4.4.2　構建反嚮代理 61
4.5　Index及倉庫高級功能 64
4.5.1　Index的作用和組成 64
4.5.2　控製單元 65
4.5.3　鑒權模塊 66
4.5.4　數據庫 67
4.5.5　高級功能 68
4.5.6　Index客戶端界麵 69
4.6　本章小結 69
第5章　Docker網絡 71
5.1　Docker網絡現狀 71
5.2　基本網絡配置 73
5.2.1　Docker網絡初探 73
5.2.2　Docker網絡相關參數 80
5.3　高級網絡配置 85
5.3.1　容器跨主機多子網方案 85
5.3.2　容器跨主機多子網配置方法 86
5.4　網絡解決方案進階 90
5.4.1　Weave 90
5.4.2　Flannel 91
5.4.3　SocketPlane 94
5.5　本章小結 98
第6章　容器捲管理 99
6.1　Docker捲管理基礎 99
6.1.1　增加新數據捲 99
6.1.2　將主機目錄掛載為數據捲 100
6.1.3　創建數據捲容器 100
6.1.4　數據捲的備份、轉儲和遷移 101
6.1.5　Docker捲管理的問題 101
6.2　使用捲插件 102
6.2.1　捲插件簡介 102
6.2.2　捲插件的使用 102
6.3　捲插件剖析 103
6.3.1　捲插件工作原理 104
6.3.2　捲插件API接口 105
6.3.3　插件發現機製 105
6.4　已有的捲插件 106
6.5　本章小結 107
第7章　Docker API 108
7.1　關於 Docker API 108
7.1.1　REST 簡介 108
7.1.2　Docker API 初探 109
7.1.3　Docker API 種類 110
7.2　RESTful API應用示例 110
7.2.1　前期準備 111
7.2.2　Docker API的基本示例 116
7.3　API的高級應用 123
7.3.1　場景概述 123
7.3.2　場景實現 124
7.4　本章小結 131
第8章　Docker安全 132
8.1　深入理解Docker的安全 132
8.1.1　Docker的安全性 132
8.1.2　Docker容器的安全性 132
8.2　安全策略 133
8.2.1　Cgroup 133
8.2.2　ulimit 135
8.2.3　容器組網 135
8.2.4　容器+全虛擬化 136
8.2.5　鏡像簽名 136
8.2.6　日誌審計 136
8.2.7　監控 137
8.2.8　文件係統級防護 137
8.2.9　capability 137
8.2.10　SELinux 138
8.2.11　AppArmor 142
8.2.12　Seccomp 144
8.2.13　grsecurity 145
8.2.14　幾個與Docker安全相關的項目 146
8.3　安全加固 146
8.3.1　主機逃逸 147
8.3.2　安全加固之capability 150
8.3.3　安全加固之SELinux 151
8.3.4　安全加固之AppArmor 152
8.4　Docker安全遺留問題 153
8.4.1　User Namespace 153
8.4.2　非root運行Docker daemon 153
8.4.3　Docker熱升級 153
8.4.4　磁盤限額 154
8.4.5　網絡I/O 154
8.5　本章小結 154
第9章　Libcontainer簡介 155
9.1　引擎的引擎 155
9.1.1　關於容器的引擎 155
9.1.2　對引擎的理解 156
9.2　Libcontainer的技術原理 157
9.2.1　為容器創建新的命名空間 158
9.2.2　為容器創建新的Cgroup 159
9.2.3　創建一個新的容器 160
9.2.4　Libcontainer的功能 164
9.3　關於runC 166
9.3.1　runC和Libcontainer的關係 166
9.3.2　runC的工作原理 167
9.3.3　runC的未來 168
9.4　本章小結 169
第10章　Docker實戰 170
10.1　Dockerfile簡介 170
10.1.1　一個簡單的例子 171
10.1.2　Dockerfile指令 171
10.1.3　再談Docker鏡像製作 173
10.2　基於Docker的Web應用和發布 174
10.2.1　選擇基礎鏡像 174
10.2.2　製作HTTPS服務器鏡像 175
10.2.3　將Web源碼導入Tomcat鏡像中 178
10.2.4　部署與驗證 179
10.3　為Web站點添加後颱服務 180
10.3.1　代碼組織結構 180
10.3.2　組件鏡像製作過程 183
10.3.3　整體部署服務 183
10.4　本章小結 184
第11章　Docker集群管理 185
11.1　Compose 185
11.1.1　Compose概述 185
11.1.2　Compose配置簡介 186
11.2　Machine 187
11.2.1　Machine概述 187
11.2.2　Machine的基本概念及運行流程 188
11.3　Swarm 188
11.3.1　Swarm概述 188
11.3.2　Swarm內部架構 189
11. 4　Docker在OpenStack上的集群實戰 190
11.5　本章小結 196
第12章　Docker生態圈 197
12.1　Docker生態圈介紹 197
12.2　重點項目介紹 198
12.2.1　編排 198
12.2.2　容器操作係統 203
12.2.3　PaaS平颱 206
12.3　生態圈的未來發展 208
12.3.1　Docker公司的發展和完善方嚮 208
12.3.2　OCI組織 209
12.3.3　生態圈格局的分化和發展 210
12.4　本章小章 211
第13章　Docker測試 212
13.1　Docker自身測試 212
13.1.1　Docker自身的測試框架 212
13.1.2　運行Docker測試 213
13.1.3　在容器中手動運行測試用例 215
13.1.4　運行集成測試中單個或多個測試用例 215
13.1.5　Docker測試用例集介紹 216
13.1.6　Docker測試需要改進的方麵 217
13.1.7　構建和測試文檔 217
13.1.8　其他Docker測試套 218
13.2　Docker技術在測試中的應用 220
13.2.1　Docker對測試的革命性影響 221
13.2.2　Docker技術適用範圍 222
13.2.3　Jenkins+Docker自動化環境配置 223
13.3　本章小結 229
第14章　參與Docker開發 230
14.1　改進Docker 230
14.1.1　報告問題 230
14.1.2　提交補丁 231
14.2　編譯自己的Docker 235
14.2.1　使用make工具編譯 235
14.2.2　手動啓動容器編譯 235
14.2.3　編譯動態鏈接的可執行文件 237
14.2.4　跑測試用例及小結 237
14.3　開源的溝通和交流 238
14.3.1　Docker溝通和交流的途徑 238
14.3.2　開源溝通和交流的建議 238
14.4　Docker項目的組織架構 239
14.4.1　管理模型 239
14.4.2　組織架構 240
14.5　本章小章 242
附錄A　FAQ 243
附錄B　常用Dockerfile 247
附錄C　Docker信息獲取渠道 250

前言/序言

　　Forword　序
　　我們這個團隊的主業是操作係統內核開發。“太陽底下沒有新鮮事”，這句話對於操作係統來說，有著深刻的意義。一個爆紅的技術，尋根溯源，你會發現它往往已經在操作係統裏潛伏很久。這種例子俯拾皆是。
　　虛擬化技術的源頭可以追溯到20世紀70年代初期IBM的S370，但直到2003年的SOSP會議上一篇關於虛擬化的論文《Xen and the Art of Virtualization》引起廣泛關注之後，虛擬化纔走上發展的快車道。在軟件領域，虛擬化技術把VMware打造成400億美元量級的行業明星，又在硬件領域攪動瞭CPU、網絡、存儲等各個市場，迫使市場上的行業領袖做齣相應的創新。現在，計算虛擬化、網絡虛擬化、存儲虛擬化這些概念已經深入人心。
　　而容器技術也不是全新的概念，係統容器最早可以追溯到20世紀80年代初期的chroot；打著輕量級虛擬化旗號的商用軟件也是在21世紀之初由Virtuozzo提齣的。但當時這個技術隻是在係統管理員的小圈子裏口耳相傳，不慍不火地發展著。直到2013年，有一傢叫作dotCloud的小公司開源瞭一個叫Docker的小項目……
　　若將Docker的核心技術層層剝離開來分析，作為操作係統開發人員，我們是無法理解Docker為什麼會爆發成為行業裏的新星的。因為嚴格來說，Docker用的所有關鍵技術都早已存在：
　　Cgroup (Control Group)是Google在2006年啓動開發的，算起來也有將近10年的曆史瞭。
　　對於Namespace，從最早的Mount namespace算起，不斷迭代到今天，已成為包括UTS（係統標識）、IPC（進程間通信）、 PID（進程標識）、Network（網絡設備、IP地址以及路由錶）、User（用戶標識）等的技術，可謂洋洋大觀。
　　Aufs的曆史可以追溯到1993年的Inheriting File System，雖然Aufs沒有進入Linux主綫，但也已經在Debian、Gentoo這樣的主流發行版中得到應用。
　　這些“大叔輩”的技術，通過Docker引擎的組閤，煥發齣“小鮮肉”的吸引力。而從另一個方麵看，那些在技術和理念上更先進的項目，比如OSv，反而遠沒有得到這種眾星捧月般的待遇。
　　為什麼會這樣？這個疑問促使我們摘下操作係統開發人員的帽子，帶上係統運維人員的帽子，帶上應用開發者的帽子，換個角度審視自己從前的工作。
　　在這個角色轉換的過程中，我們得到瞭很多的收獲：
　　首先，我們代錶國內的技術人為Docker社區做齣瞭一些貢獻，此為收獲一。
　　因為換瞭一個角度，對這個技術興起背後的原因有瞭更深刻的理解，此為收獲二。
　　利用工作之餘，將技術經驗轉化為文字，把容器技術傳播給更廣泛的受眾，此為收獲三。
　　如果讀者在閱讀本書和實踐後，不僅知其然，而且知其所以然，並與我們一同把容器技術的發展推嚮下一個階段，那可以算是最大的收獲瞭。
　　是以為序！
　　華為2012實驗室 操作係統專傢　鬍欣蔚
　　2015年11月
　　Preface　前　　言
　　為什麼要寫這本書
　　在計算機技術日新月異的今天，Docker也算是其中異常璀璨的一員瞭。它的生態圈涉及內核、操作係統、虛擬化、雲計算、DevOps等熱門領域，受眾群體也在不斷擴大。
　　Docker在國內的發展如火如荼，短短一兩年時間裏就陸續齣現瞭一批關於Docker的創業公司。華為公司作為國內開源領域的領導者，對Docker也有很大的投入，我們認為有必要把自己的知識積纍和實踐經驗總結齣來分享給廣大開發者。除瞭吸引更多的人投入到Docker的生態建設以外，我們也希望通過本書幫助更多的讀者更好、更快地掌握Docker關鍵技術。
　　關於本書
　　目前市場已經有一些不錯的Docker入門圖書，但多側重於入門和具體的應用，本書會介紹一些Docker關鍵技術原理和高級使用技巧，適閤有一定基礎的讀者。另外，本書會對Docker涉及的各個模塊、關係和原理進行係統梳理，幫助讀者對Docker加深認識，更好地應用Docker部署生産環境，最大程度安全有效地發揮Docker的價值。
　　本書不僅適閤一般的Docker用戶，也適閤Docker生態圈中的開發者，希望它可以成為一本Docker進階的圖書，幫助讀者快速提升。
　　本書是由華為整個Docker團隊閤作完成的，筆者包括（排名不分先後）：鄧廣興、鬍科平、鬍欣蔚、黃強、雷繼棠、李澤帆、淩發科、劉華、孫遠、謝可楊、楊書奎、張偉、張文濤、鄒鈺。
　　本書的內容
　　本書的定位是有一定Docker基礎的讀者，所以在基本的概念和使用上，我們不會花過多的篇幅講解，而是給齣相應有價值的鏈接，作為讀者的延伸閱讀。
　　在內容上，除瞭對Docker進行係統的梳理外，同時還會對Docker背後的核心技術（即容器技術）及其曆史進行介紹，進一步幫助讀者更好地理解Docker。
　　章節劃分則以功能模塊為粒度，對每一個重要的模塊進行瞭深入分析和講解，同時也為熱門領域單獨開闢瞭章節。在每一章的最後都會講解一些高級用法、使用技巧或實際應用中遇到的問題。雖然各章節的內容相對獨立，但也會有一些穿插的介紹和補充，以幫助讀者融會貫通，係統深入地理解Docker的每一個細節。
　　另外，本書的筆者都是一綫的開發者和Docker社區活躍的貢獻者，因此書中還專門準備瞭一個章節來介紹參與Docker開發的流程和經驗。同時，伴隨Docker的發展，Docker生態圈也在不斷擴大並吸引瞭越來越多的人的關注。Docker集群管理和生態圈的介紹也將作為本書重點章節詳細講解。此外，Docker測試也是比較有特色的內容，分享瞭筆者在測試方麵的經驗。最後，附錄中所包含的常用的Docker相關信息，可供讀者需要時查詢。
　　本書的內容和代碼都是基於Docker 1.8版本的。在代碼示例中，使用“#”開頭的命令錶示以root用戶執行，以“$”開頭的命令錶示以普通用戶執行。
　　勘誤和支持
　　由於筆者水平有限，編寫的時間也很倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。讀者可以把書中發現的問題或建議發送到郵箱docker@huawei.com，我們會盡快迴復大傢的疑問，並把收集的信息整理修正。
　　緻謝
　　本書是由整個Docker團隊協作完成的，由於繁忙的工作書稿撰寫幾度中止。感謝我們的項目經理裴斐月女士，正是她的整體協調和督促，以及與齣版社的大量溝通，纔促成瞭本書的齣版。感謝李澤帆，他不僅參與瞭本書的寫作，而且承擔瞭全書的審讀工作，給齣瞭大量有價值的建議。還要感謝Stephen Li、陳佳波、楊開封、鬍欣蔚和張殿芳，以及其他華為公司主管對我們寫書的大力支持，感謝機械工業齣版社的編輯耐心專業的指導和審核。最後，感謝我們每一位傢人的支持陪伴，我們的工作因為有瞭傢人的支持和期待纔變得更有意義。
　　華為Docker實踐小組
　　2015年11月

《容器化微服務架構：從概念到生産落地》 前言 在快速變化的數字時代，軟件開發的效率和靈活性成為瞭企業成功的關鍵。微服務架構以其解耦、獨立部署、技術多樣性等優勢，迅速成為構建復雜、可伸縮、高可用應用程序的主流範式。然而，微服務帶來的挑戰同樣不容忽視：服務間的通信、部署的復雜性、資源的有效管理以及運維的難度，都對開發者和運維團隊提齣瞭新的要求。 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入的微服務架構實踐指南。我們不僅僅停留在理論概念層麵，更將重點放在如何將微服務架構真正落地到生産環境中，解決實際開發和運維過程中遇到的痛點。從最初的服務拆分策略，到細緻入微的服務間通信機製，再到高效的部署流水綫和強大的監控體係，本書將帶領讀者一步步構建健壯、可擴展的微服務係統。 我們相信，通過對本書內容的學習和實踐，讀者將能夠深刻理解微服務架構的核心價值，掌握設計、開發、部署和運維微服務係統的關鍵技術和最佳實踐，從而加速自身的業務創新和技術升級。 第一部分：微服務架構的基石 第一章：擁抱微服務：為何以及如何拆分？ 在決定擁抱微服務之前，理解其核心優勢至關重要。微服務架構並非萬能藥，盲目追求技術潮流可能適得其反。本章將深入剖析微服務相較於傳統單體應用的優勢，例如： 獨立部署與迭代： 每個服務都可以獨立開發、測試、部署和擴展，極大地縮短瞭産品迭代周期，提高瞭團隊的敏捷性。 技術異構性： 不同的服務可以采用最適閤其業務場景的技術棧，打破瞭技術選型的單一性，提高瞭開發效率和創新能力。 高內聚、低耦閤： 服務間的鬆耦閤使得係統更易於理解、維護和重構，降低瞭變更風險。 彈性伸縮： 可以根據實際負載情況，對特定服務進行獨立的伸縮，更有效地利用資源，提高係統的可用性和響應速度。 故障隔離： 單個服務的故障不會影響整個係統的運行，提高瞭係統的健壯性。 然而，微服務也帶來瞭新的挑戰，例如： 分布式係統的復雜性： 服務間的通信、數據一緻性、分布式事務等問題需要精心設計。 部署和運維的難度增加： 需要更復雜的自動化部署工具和更強大的監控、日誌管理能力。 測試的復雜性： 端到端測試、集成測試的難度有所提升。 在理解瞭微服務的優缺點後，我們便進入核心問題：如何進行有效的服務拆分？本章將詳細探討幾種主流的服務拆分策略： 按業務功能拆分： 這是最常見也是最推薦的策略。將係統按照核心的業務領域或功能模塊進行劃分，例如用戶管理服務、訂單服務、支付服務等。我們將深入分析這種策略的優缺點，並提供判斷業務邊界的原則。 按聚閤根拆分（DDD視角）： 藉鑒領域驅動設計（DDD）的思想，將服務與聚閤根綁定，確保數據一緻性。我們將講解如何識彆聚閤根，以及如何將其轉化為獨立的服務。 按子域拆分： 在復雜的業務場景下，可以進一步將業務功能劃分到更小的子域，每個子域對應一個或多個微服務。 反模式與陷阱： 識彆常見的服務拆分錯誤，例如過細拆分、數據爆炸、職責不清等，並提供規避建議。 本章將通過豐富的案例分析，幫助讀者掌握如何根據自身的業務需求、團隊能力和技術成熟度，選擇最適閤的服務拆分方法，為後續的微服務建設打下堅實的基礎。 第二章：服務間通信：連接微世界的脈絡 在微服務架構中，服務之間的通信是構建整個係統的關鍵。如何設計高效、可靠、可擴展的服務間通信機製，直接影響著係統的性能和穩定性。本章將深入探討兩種主要的通信模式： 2.1 同步通信：請求-響應的互動 RESTful API： 作為目前最流行、最廣泛采用的同步通信方式，我們將詳細講解RESTful API的設計原則、HTTP方法的使用、請求與響應的格式（JSON、XML等）、狀態碼的語義以及API版本管理。 gRPC： 另一種高性能、跨語言的RPC框架，基於Protocol Buffers和HTTP/2。我們將深入探討gRPC的優勢（高性能、序列化效率、類型安全），以及如何使用Protocol Buffers定義服務接口，生成客戶端和服務端代碼。 其他同步通信方式（簡述）： 如SOAP，並分析其在現代微服務中的局限性。 2.2 異步通信：解耦與彈性 消息隊列（Message Queues）： 異步通信的核心，能夠實現服務間的解耦、削峰填榖、提高係統的吞吐量和可用性。我們將詳細講解： 消息隊列的工作原理： 生産者、消費者、隊列、交換器（Topics, Queues）的概念。 主流消息隊列技術： RabbitMQ： 功能強大，支持多種消息模式（Direct, Fanout, Topic, Headers），適用於復雜的路由場景。我們將講解其核心概念、配置和使用。 Kafka： 高吞吐量、持久化、分布式流處理平颱。我們將深入探討Kafka的架構、主題（Topics）、分區（Partitions）、偏移量（Offsets）、消費者組（Consumer Groups）等概念，以及其在日誌聚閤、事件驅動等場景下的應用。 RocketMQ： 阿裏雲開源的高性能分布式消息隊列，具有順序消息、延時消息、事務消息等特性，在電商、金融等領域有廣泛應用。 消息傳遞模式： 點對點（Point-to-Point）與發布/訂閱（Publish/Subscribe）。 消息的可靠性保障： 消息持久化、確認機製（ACK）、重試策略。 冪等性設計： 如何處理消息重復消費的問題，確保業務邏輯的正確性。 事件驅動架構（Event-Driven Architecture）： 將係統設計為響應一係列事件的集閤。我們將講解事件的定義、發布、訂閱以及如何利用消息隊列構建事件驅動的係統，實現服務間的解耦和響應式。 2.3 服務注冊與發現 在動態變化的微服務環境中，服務實例的IP地址和端口會頻繁變化。服務注冊與發現機製是解決這一問題的關鍵。本節將重點介紹： 服務注冊中心的作用： 集中管理服務實例的信息。 主流的服務注冊與發現方案： Eureka： Netflix開源的服務發現組件，簡單易用，易於集成。 Consul： 功能全麵的服務發現、配置管理和分發工具，支持健康檢查。 Zookeeper： 分布式協調服務，也可用於服務注冊與發現，但相對復雜。 Nacos： 阿裏巴巴開源的動態服務發現、配置管理和服務管理平颱，功能強大且易於使用。 客戶端發現與服務端發現： 兩種不同的服務發現模式。 健康檢查機製： 確保注冊中心隻暴露健康的服務實例。 本章將通過詳細的技術講解和代碼示例，幫助讀者掌握不同服務間通信方式的優缺點，並根據實際需求選擇最閤適的通信策略，同時建立起 robust 的服務注冊與發現機製。 第二部分：微服務架構的實踐與落地 第三章：API網關：微服務的統一入口與守門人 API網關是微服務架構中至關重要的一環，它充當瞭所有客戶端請求的統一入口，為後端微服務提供瞭一層抽象和保護。本章將深入探討API網關的功能、設計原則以及落地實踐。 API網關的核心職責： 路由： 將來自客戶端的請求轉發到相應的後端微服務。 請求聚閤： 將多個微服務的請求閤並成一個請求返迴給客戶端，減少客戶端與後端服務的交互次數。 身份認證與授權： 對進入係統的請求進行身份驗證和權限校驗，保障係統安全。 限流與熔斷： 防止惡意請求或突發流量壓垮後端服務，提高係統的可用性。 協議轉換： 支持不同的客戶端請求協議（如HTTP）和後端服務協議。 日誌記錄與監控： 記錄請求信息，便於故障排查和性能分析。 緩存： 緩存常用請求的結果，提高響應速度。 請求/響應轉換： 對請求或響應進行數據格式的轉換，滿足不同服務或客戶端的需求。 主流API網關方案： Kong： 基於OpenResty（Nginx+Lua），插件化設計，功能強大且可擴展性強。我們將講解Kong的安裝、配置、插件的使用以及如何進行二次開發。 Apisix： Apache APISIX是一個高性能、可動態擴展的API網關，基於etcd和LuaJIT。我們將深入瞭解Apisix的核心架構、路由配置、插件機製以及如何集成到微服務架構中。 Spring Cloud Gateway： Spring Cloud生態中的API網關解決方案，與Spring Boot深度集成，易於開發和維護。我們將講解如何使用Spring Cloud Gateway構建API網關，並進行路由、過濾器的配置。 Zuul： Netflix開源的API網關，在Spring Cloud早期版本中被廣泛使用，但現在Spring Cloud Gateway是主流推薦。 API網關的設計模式與最佳實踐： 靜態路由與動態路由： 兩種不同的路由配置方式。 如何設計安全可靠的網關： 認證、授權、限流策略的詳細講解。 網關的性能優化： 緩存、異步處理等。 網關的容錯機製： 熔斷、降級策略。 多網關策略： 如何管理多個API網關，以滿足不同業務場景的需求。 通過本章的學習，讀者將能夠理解API網關在微服務架構中的關鍵作用，並掌握如何選擇和配置閤適的API網關，構建一個安全、高效、易於管理的微服務統一入口。 第四章：分布式配置中心：動態調整微服務 在微服務架構中，配置的管理是必不可少的一環。傳統的配置文件分散在各個服務中，不僅難以統一管理，而且修改配置需要重啓服務，極大地影響瞭係統的靈活性和可用性。分布式配置中心應運而生，能夠實現配置的動態更新和統一管理。 分布式配置中心的核心價值： 配置集中化管理： 將所有服務的配置集中到一個統一的平颱管理。 配置動態更新： 支持配置的實時更新，無需重啓服務即可生效。 多環境支持： 支持不同環境（開發、測試、生産）的配置隔離。 灰度發布與A/B測試： 支持配置的灰度發布，方便進行A/B測試。 版本管理： 對配置進行版本控製，方便迴滾。 權限控製： 對配置的訪問和修改進行權限控製。 主流分布式配置中心方案： Spring Cloud Config： Spring Cloud官方提供的配置中心解決方案，與Spring Cloud生態深度集成。我們將講解其服務端和客戶端的配置，以及如何與Git、SVN等版本控製係統集成。 Nacos： 阿裏巴巴開源的動態服務發現、配置管理和服務管理平颱。Nacos不僅提供配置管理功能，還集成瞭服務發現和注冊功能，非常適閤構建完整的微服務平颱。我們將深入講解Nacos的配置管理功能，包括命名空間、配置集、配置項、監聽機製等。 Apollo： 攜程開源的分布式配置中心，功能強大，支持多環境、多集群，並提供統一的配置管理界麵。我們將講解Apollo的核心組件、配置發布流程以及如何與Spring Cloud等框架集成。 Consul： 除瞭服務注冊與發現，Consul也提供鍵值存儲（KV Store）功能，可以作為簡單的分布式配置中心使用。 配置更新的策略與實踐： 配置更新的原理： 長輪詢、WebSocket等。 如何保證配置更新的原子性： 避免配置更新過程中齣現不一緻的情況。 配置迴滾機製： 如何快速迴滾到之前的配置版本。 配置變更的風險評估與通知： 在進行配置變更前，如何進行風險評估，並在變更後及時通知相關人員。 本章將幫助讀者理解分布式配置中心在微服務架構中的重要性，並掌握如何選擇和部署適閤自己業務場景的配置中心，實現配置的統一管理和動態更新，提高係統的靈活性和運維效率。 第五章：分布式追蹤與日誌聚閤：洞察微服務 在由眾多獨立服務組成的微服務係統中，故障排查和性能分析變得異常睏難。單個請求可能經過多個服務，追蹤請求的完整路徑，並聚閤所有服務的日誌，是解決這些問題的關鍵。本章將深入探討分布式追蹤和日誌聚閤技術。 5.1 分布式追蹤：讓請求無處遁形 分布式追蹤的意義： 請求鏈路的可視化： 能夠清晰地看到一個請求在不同服務間的調用過程。 瓶頸定位： 快速找到請求處理緩慢的服務，定位性能瓶頸。 故障排查： 精準定位導緻錯誤的具體服務和環節。 性能分析： 瞭解服務間的依賴關係和調用頻率。 分布式追蹤的核心概念： Trace： 代錶一個完整的請求鏈路，由一係列Span組成。 Span： 代錶一個服務中的一個操作單元，例如一次HTTP請求、一次數據庫查詢等。一個Span包含開始時間、結束時間、操作名稱、標簽（Tags）和日誌（Logs）。 Trace ID： 唯一標識一個Trace。 Span ID： 唯一標識一個Span。 Parent Span ID： 指明當前Span的父Span。 主流分布式追蹤係統： Zipkin： Twitter開源的分布式追蹤係統，易於部署和使用，支持多種語言的客戶端庫。我們將講解Zipkin的架構、數據收集、存儲和可視化展示。 Jaeger： Uber開源的分布式追蹤係統，功能強大，支持多種語言，提供豐富的可視化界麵和查詢功能。我們將深入講解Jaeger的架構、組件（Agent, Collector, Query, UI）以及如何集成到微服務項目中。 SkyWalking： Apache頂級項目，是為分布式係統設計的應用性能管理（APM）係統，集成瞭分布式追蹤、指標收集和日誌分析。我們將重點介紹SkyWalking在分布式追蹤方麵的能力，以及其強大的可視化和告警功能。 OpenTelemetry： CNCF項目，旨在提供一套統一的遙測數據API、SDK和工具，用於生成、收集和導齣遙測數據（metrics, logs, traces）。我們將介紹OpenTelemetry的齣現背景、核心概念以及其作為下一代遙測標準的重要性。 分布式追蹤的實現與最佳實踐： 鏈路上傳染： 如何在服務間傳遞Trace ID和Span ID。 無侵入性追蹤： 如何盡可能減少對業務代碼的修改。 采樣策略： 如何在保證收集足夠信息的同時，減少追蹤數據的量。 性能影響： 如何最小化追蹤係統對服務性能的影響。 5.2 日誌聚閤：匯聚海量日誌，洞悉係統運行 日誌聚閤的必要性： 集中式日誌管理： 避免在每颱服務器上單獨查看日誌的麻煩。 快速檢索與分析： 方便地搜索、過濾和分析跨越多個服務的日誌。 故障排查與根源分析： 通過關聯不同服務的日誌，快速定位問題。 安全審計： 記錄關鍵操作日誌，用於安全審計。 ELK/EFK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana / Fluentd）： Elasticsearch： 分布式搜索與分析引擎，用於存儲和索引日誌數據。 Logstash/Fluentd： 日誌收集器和數據處理器，用於從各種來源收集日誌，進行格式化、過濾和富化，然後發送到Elasticsearch。我們將對比Logstash和Fluentd的優缺點，以及它們在日誌收集場景下的應用。 Kibana： 數據可視化儀錶盤，用於搜索、查看和分析存儲在Elasticsearch中的日誌數據。 文件beat（Filebeat）： 輕量級的日誌文件傳輸工具，通常作為ELK/EFK stack的日誌采集端。 日誌聚閤的實現與最佳實踐： 日誌格式標準化： 采用統一的日誌格式（如JSON），方便後續的解析和檢索。 日誌級彆管理： 閤理使用日誌級彆（DEBUG, INFO, WARN, ERROR），避免産生過多的調試日誌。 日誌脫敏： 對敏感信息（如密碼、信用卡號）進行脫敏處理。 日誌歸檔與清理： 製定閤理的日誌存儲策略，定期歸檔或清理過期日誌。 集成分布式追蹤與日誌： 將Trace ID添加到日誌中，方便通過日誌查找對應的Trace。 本章將為讀者提供構建強大日誌聚閤和分布式追蹤係統的能力，使您能夠全麵掌控微服務係統的運行狀態，快速響應潛在問題，並不斷優化係統性能。 第六章：容器化部署與服務治理：自動化運維的基石 在微服務架構中，自動化部署和高效的服務治理是實現高可用、彈性伸縮的關鍵。容器化技術提供瞭一種輕量級、可移植的部署方式，而服務治理則確保瞭微服務間的協同工作。 6.1 容器化部署：Docker與Kubernetes Docker基礎： Docker鏡像與容器： 理解鏡像的構建、分發和運行容器的基本原理。 Dockerfile詳解： 如何編寫高效、安全的Dockerfile，優化鏡像構建過程。 Docker網絡： 理解Docker的網絡模型，以及如何實現容器間的通信。 Docker存儲： 理解Docker的存儲驅動，以及如何管理容器的數據。 Docker Compose： 如何使用Docker Compose定義和管理多容器應用。 Kubernetes：容器編排的王者： Kubernetes核心概念： Pod, Node, Deployment, Service, Namespace, ReplicaSet, StatefulSet, DaemonSet。 Pod生命周期管理： 理解Pod的創建、調度、運行、更新和刪除過程。 Deployment與ReplicaSet： 如何實現應用的聲明式部署和滾動更新。 Service： 如何實現Pod之間的網絡訪問，以及如何對Pod進行負載均衡。 Kubernetes網絡模型： CNI插件的作用，以及Pod之間的通信機製。 Kubernetes存儲： PersistentVolume (PV), PersistentVolumeClaim (PVC), StorageClass。 Kubernetes配置管理： ConfigMap, Secret。 Kubernetes的自動化伸縮： Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。 Kubernetes的健康檢查： Liveness Probe, Readiness Probe。 Kubernetes的集群管理： etcd, API Server, Controller Manager, Scheduler, Kubelet, Kube-proxy。 從Docker到Kubernetes的實踐： 微服務鏡像構建最佳實踐： 多階段構建、減小鏡像體積。 Kubernetes部署策略： 滾動更新、藍綠部署、金絲雀發布。 Helm： Kubernetes的包管理器，如何使用Helm管理應用的部署。 CI/CD流水綫集成： 如何將Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions等工具集成到Kubernetes的部署流程中。 6.2 服務治理：讓微服務高效協同 服務治理的重要性： 服務發現與注冊： （已在第二章提及，此處強調其在服務治理中的作用） 負載均衡： 如何將請求分發到多個服務實例。 服務熔斷與降級： 在服務齣現故障時，保護係統整體的可用性。 服務限流： 防止服務被過多的請求壓垮。 服務路由： 根據一定的規則將請求路由到特定的服務實例。 服務容錯： 提高服務的健壯性，減少因依賴服務故障導緻的問題。 服務監控與告警： 實時瞭解服務狀態，及時發現並處理問題。 服務治理框架（如Spring Cloud）： Eureka/Consul/Nacos： 服務注冊與發現。 Ribbon： 客戶端負載均衡（在Spring Cloud Finchley及之後版本中，已被Spring Cloud LoadBalancer替代）。 Spring Cloud LoadBalancer： Spring Cloud官方提供的負載均衡器。 Hystrix/Sentinel： 服務熔斷、降級、限流。我們將詳細講解Hystrix的實現原理和Sentinel的豐富功能。 Feign： 聲明式REST客戶端，簡化HTTP客戶端的開發。 Spring Cloud Gateway/Zuul： API網關，進行請求路由、過濾等。 Kubernetes與服務治理的結閤： Kubernetes Service作為負載均衡器： Kubernetes內置的服務發現和負載均衡能力。 Ingress Controller： Kubernetes的API網關解決方案。 Service Mesh（Istio, Linkerd）： 引入Sidecar模式，將服務治理能力從應用代碼中剝離，實現更精細化的服務治理。我們將簡要介紹Service Mesh的概念和優勢。 本章將引導讀者掌握利用容器化技術實現高效、彈性的微服務部署，並深入理解服務治理在微服務架構中的核心作用，從而構建一個健壯、可維護、易於擴展的微服務係統。 結語 微服務架構是一場持續演進的旅程，而非一成不變的終點。本書通過深入淺齣的講解和豐富的實戰案例，為您提供瞭構建、部署和運維微服務係統的全麵框架。從服務拆分到通信機製，從API網關到配置中心，再到分布式追蹤、日誌聚閤和容器化部署，我們力求覆蓋微服務架構中的核心技術和最佳實踐。 我們鼓勵讀者在閱讀本書的同時，積極動手實踐，將理論知識轉化為實際能力。在實際項目中，您可能會遇到各種挑戰，但請記住，微服務架構的最終目標是提升業務價值，加速創新。擁抱變化，持續學習，不斷優化，您一定能在微服務的道路上越走越遠。 祝您在微服務架構的探索與實踐中取得豐碩的成果！

評分☆☆☆☆☆

對於我這種經常需要進行容器化開發和調試的人來說，本書在深入探究Docker的調試和故障排查方麵的內容，無疑是一筆寶貴的財富。過去，當容器齣現問題時，我往往隻能依靠 `docker logs` 和 `docker exec` 這些基礎命令，而對於容器內部的進程狀態、網絡通信異常、或者資源耗盡等深層問題，常常束手無策。書中詳細闡述瞭如何利用 `docker stats` 來實時監控容器的CPU、內存、網絡和I/O使用情況，並指導如何結閤係統級的工具（如 `strace`、`tcpdump`）來分析容器內應用的具體行為。我尤其對書中關於容器安全性的討論留下瞭深刻印象，它不僅僅局限於權限控製，還探討瞭如何通過安全掃描、鏡像簽名、運行時安全策略等手段來加固容器環境，降低潛在的安全風險。此外，書中還提供瞭針對不同場景下的常見故障分析案例，比如容器啓動失敗、服務無法訪問、鏡像構建緩慢等，並給齣瞭係統化的排查思路和解決方案，這讓我能夠更快速、更準確地定位和解決實際工作中遇到的問題，大大提升瞭我的工作效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書在深入剖析Docker生態係統上的內容，尤其是對一些高級概念和工具的講解，讓我耳目一新。雖然我之前使用過Docker Compose來編排多容器應用，但書中對Compose的聲明式配置、服務依賴關係、以及如何在不同環境中進行部署的深入分析，讓我對其有瞭更全麵的認識。我特彆喜歡書中關於Docker networking的詳細講解，除瞭基礎的bridge、host、none模式，還深入探討瞭overlay網絡、macvlan等更復雜的網絡模式，以及如何配置CNI插件來實現更靈活的網絡隔離和管理。這對於我理解和設計微服務之間的通信，以及實現跨主機容器通信非常有幫助。另外，書中還涉及瞭一些與Docker緊密相關的周邊工具，例如Portainer、Watchtower等，這些工具能夠極大地簡化Docker集群的管理和維護工作，為我日常的操作提供瞭不少便利。這本書的價值在於，它不僅僅停留在Docker本身，而是將Docker置於整個雲原生生態的大背景下進行闡述，幫助我建立起更宏觀的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的，在於它對Docker在復雜生産環境下的落地實踐給齣瞭非常詳盡的指導。我一直以來都頭疼於如何設計一套健壯、可擴展且易於管理的容器化部署方案，尤其是在涉及微服務架構、多節點集群以及DevOps流程時。書中關於Docker Swarm和Kubernetes（雖然Kubernetes篇幅可能不如Docker Swarm詳盡，但為後續學習打下瞭基礎）的實戰部分，對於如何構建高可用的服務，如何實現服務的滾動更新和迴滾，以及如何進行容器資源的調度和彈性伸縮，都提供瞭可操作的代碼示例和詳細的配置說明。我特彆關注瞭書中關於服務發現、負載均衡以及健康檢查的章節，這些在實際應用中是保證服務穩定運行的關鍵。例如，書中通過一個具體的案例，演示瞭如何使用Docker Swarm orchestrate多個服務，並配置相應的 ingress 來暴露服務，同時還深入講解瞭 Secrets 和 Configs 的管理，這對於避免硬編碼敏感信息、統一配置管理提供瞭寶貴的經驗。此外，書中還觸及瞭日誌收集和監控的集成，這在排查分布式係統問題時至關重要。總的來說，這本書就像一個經驗豐富的架構師，將生産環境中可能遇到的痛點和解決方案一一呈現，讓我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書的價值在於其提供的實戰經驗和對Docker深層原理的解讀，對於我這樣在實際工作中需要處理復雜容器化場景的開發者來說，它提供瞭一個非常全麵且深入的學習路徑。我尤其欣賞書中在講解每一個概念或技術點時，都會結閤具體的應用場景和代碼示例，這使得理論知識能夠得到直觀的理解和驗證。例如，在介紹如何優化Docker鏡像構建速度時，書中不僅列舉瞭多條最佳實踐，還提供瞭相應的Dockerfile片段來演示如何通過分層緩存、使用多階段構建等方式來顯著減少構建時間和鏡像大小，這一點在我日常的CI/CD流程優化中起到瞭非常關鍵的作用。此外，書中對於Docker安全性的關注，從鏡像掃描到運行時安全策略，都給我帶來瞭新的啓示，讓我意識到在追求效率的同時，安全同樣不容忽視。雖然書中涉及的某些高級主題，例如CI/CD流水綫的自動化部署，可能還需要進一步的探索和實踐，但本書無疑為我打下瞭堅實的基礎，並為我指明瞭前進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在雲原生領域摸爬滾打多年的開發者，我最近入手瞭《Docker進階與實戰》，原本以為自己對Docker的理解已經算是爐火純青，但這本書卻像一把鑰匙，為我打開瞭新的視角，讓我對這個“集裝箱”有瞭更深層次的認識。 一開始，我抱著“復習”的心態去翻閱，想著無非就是一些Dockerfile的最佳實踐、容器網絡配置的細節，亦或是持久化存儲方案的對比。然而，書中對Docker底層原理的剖析，例如namespace和cgroup是如何協同工作的，容器鏡像的構建機製背後有著怎樣的演進，以及Docker Daemon與containerd之間的關係，都給齣瞭我之前未曾深入瞭解的解釋。特彆是關於鏡像分層、聯閤文件係統（UnionFS）如何實現高效存儲和快速啓動的講解，讓我醍醐灌頂，明白瞭為什麼有時候構建鏡像會異常快速，而有時候又會遇到難以預料的性能瓶頸。書中還提到瞭registry的原理，不僅僅是存儲，更包括瞭安全驗證、高可用性等復雜的設計，這些都是我們在日常使用中常常忽略但至關重要的環節。讀完這部分，我不再僅僅將Docker視為一個簡單的打包和運行工具，而是理解瞭它背後強大的技術支撐，這對我優化CI/CD流程、排查性能問題，甚至進行更底層的係統優化，都有瞭全新的思路和方法。

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多快好省，京豆又來，棒棒噠！

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正品書，繼續光臨正品書，繼續光臨

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好好好好好好好好好好好好

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評價不錯，印刷也可以。

評分☆☆☆☆☆

華為的書，好好學習

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內容詳實，值得購買，就是稍微貴瞭點

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質量好，速度快，早上剛到公司就送過來瞭，贊。為瞭省6塊錢運費開瞭plus。

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嗯技術人員必備的書籍，建議大傢都買一本，真的是活到老學到老啊！！！

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