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go语言和docker,go语言和php哪个好学

使用 Docker 快速部署 Golang 应用

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目标

构建Dockerfile

打包Docker镜像

部署Go程序

我是通过 Portainer 来运行的,可视化的容器镜像的图形管理工具

方式二:

Golang项目部署3,容器部署

容器部署即使用 docker 化部署 golang 应用程序,这是在云服务时代最流行的部署方式,也是最推荐的部署方式。

跨平台交叉编译是 golang 的特点之一,可以非常方便地编译出我们需要的目标服务器平台的版本,而且是静态编译,非常容易地解决了运行依赖问题。

使用以下指令可以静态编译 Linux 平台 amd64 架构的可执行文件:

生成的 main 便是我们静态编译的,可部署于 Linux amd64 上的可执行文件。

我们需要将该可执行文件 main 编译生成 docker 镜像,以便于分发及部署。 Golang 的运行环境推荐使用 alpine 基础系统镜像,编译出的容器镜像约为 20MB 左右。

一个参考的 Dockerfile 文件如下:

其中,我们的基础镜像使用了 loads/alpine:3.8 ,中国国内的用户推荐使用该基础镜像,基础镜像的 Dockerfile 地址: ,仓库地址:

随后使用 " docker build -t main . " 指令编译生成名为 main 的 docker 镜像。

需要注意的是,在某些项目的架构设计中, 静态文件 和 配置文件 可能不会随着镜像进行编译发布,而是分开进行管理和发布。

例如,使用 MVVM 模式的项目中(例如使用 vue 框架),往往是前后端非常独立的,因此在镜像中往往并不会包含 public 目录。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的项目中,也往往并不需要 config 目录。

因此对于以上示例的 Dockerfile 的使用,仅作参考,根据实际情况请进行必要的调整。

使用以下指令可直接运行刚才编译成的镜像:

容器的分发可以使用 docker 官方的平台: ,国内也可以考虑使用阿里云: 。

在企业级生产环境中, docker 容器往往需要结合 kubernetes 或者 docker swarm 容器编排工具一起使用。

容器编排涉及到的内容比较多,感兴趣的同学可以参考以下资料:

为什么go语言开发docker

部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因,Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核,并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁 GIL 的原因,多线程的 Python 程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程,对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存,而服务器有 32 个 CPU 核,那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go 的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如 C 和 Java,但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

Go语言的应用

Go语言由Google公司开发,并于2009年开源,相比Java/Python/C等语言,Go尤其擅长并发编程,性能堪比C语言,开发效率肩比Python,被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

Go语言应用范围:

1、服务端开发:以前你使用C或者C++做的那些事情,用Go来做很合适,例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps:运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程:大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等,而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域:Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域:etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域:区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化:大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据:Go语言天生支持并发,所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。

Docker是什么?

Docker是世界领先的软件容器平台。Docker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现,基于Linux内核的cgroup,namespace,以及AUFS类的UnionFS等技术,对进程进行封装隔离,属于操作系统层面的虚拟化技术。 由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程,因此也称其为容器,但docker本身并不是容器,它是创建容器的工具,是应用容器引擎。

Docke最初实现是基于LXC。LXC为Linux Container的简写。可以提供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源,而且不需要提供指令解释机制以及全虚拟化的其他复杂性。相当于C++中的NameSpace。容器有效地将由单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中,以更好地在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。

docker并不是LXC替代品,docker底层使用了LXC来实现,LXC将linux进程沙盒化,使得进程之间相互隔离,并且能够课哦内阁制各进程的资源分配。在LXC的基础之上,docker提供了一系列更强大的功能。

Docker能够自动执行重复性任务,例如搭建和配置开发环境,从而解放了开发人员以便他们专注在真正重要的事情上:构建杰出的软件。

用户可以方便地创建和使用容器,把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改,就像管理普通的代码一样。

docker的三个概念:

镜像(Image):类似于虚拟机中的镜像,是一个包含有文件系统的面向Docker引擎的只读模板。任何应用程序运行都需要环境,而镜像就是用来提供这种运行环境的。例如一个Ubuntu镜像就是一个包含Ubuntu操作系统环境的模板,同理在该镜像上装上Apache软件,就可以称为Apache镜像。

容器(Container):类似于一个轻量级的沙盒,可以将其看作一个极简的Linux系统环境(包括root权限、进程空间、用户空间和网络空间等),以及运行在其中的应用程序。Docker引擎利用容器来运行、隔离各个应用。容器是镜像创建的应用实例,可以创建、启动、停止、删除容器,各个容器之间是是相互隔离的,互不影响。注意:镜像本身是只读的,容器从镜像启动时,Docker在镜像的上层创建一个可写层,镜像本身不变。

仓库(Repository):类似于代码仓库,这里是镜像仓库,是Docker用来集中存放镜像文件的地方。注意与注册服务器(Registry)的区别:注册服务器是存放仓库的地方,一般会有多个仓库;而仓库是存放镜像的地方,一般每个仓库存放一类镜像,每个镜像利用tag进行区分,比如Ubuntu仓库存放有多个版本(12.04、14.04等)的Ubuntu镜像。

docker的用途:

官方给的是bulid ship run,就是编译、装载、运行。就是实现了应用的封装、部署、运行的生命周期管理只要在glibc的环境下,都可以运行。

谐云自主研发的容器云平台,是基于Docker和Kubernetes技术构建的一套完整IT标准化和自动化框架,以“面向终态、优化IT资源”为目标的新一代PaaS平台,能够提高企业的IT管理能力,在降低运营成本和风险的同时,获得更高的运维效率,保障业务稳定运行和高效迭代。

docker 基于什么语言开发的

你好,我是Ghostcloud的高级架构师。

Docker容器技术,是基于Go语言开发的,很有趣的语言呢。

如果你有兴趣,推荐你一本书吧,作为入门还是很好的《Docker容器实战——原理,架构与应用》。

by:Ghostcloud


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