當今網際網路行業發展迅速，產品架構逐漸複雜，導致環境搭建困難。
測試環境不一致。
因為搭建環境困難，環境不多，所以一套環境有多人使用，容易造成環境的互相踩踏問題。
隨著業務的發展和時間的積累，我們發現case越來越多。我們希望能夠用分布式的執行方式在多台機器上併發執行，以提公升執行速度。但是測試機器稀缺，速度依然無法提公升。
自動化
搭建乙個環境必須做到一鍵部署，在遷移、實踐和刪除環境中也要做到自動化。
標準化
標準化用來解決測試環境不一致的問題。我們希望測試環境、開發環境甚至生產環境都是一致的。
集群化
根據以往的經驗發現，測試資源是一種比較稀缺的資源。要把測試環境擴充套件到一定的量級，使稀缺資源變成普通的、人人都能簡單獲取的一種資源，這樣就省去了複雜的流程和排隊等待的過程。
容器技術相較於虛擬機器來說還是非常節省資源的。docker不需要執行完整的作業系統。在乙個宿主機上執行的所有容器都是共享宿主機的核心，所以每啟動乙個容器，都比虛擬機器節省了乙個核心的空間。
簡化了運維成本，極大降低部署環境的學習門檻。
假如公司新進了一批機器，要把環境遷移到某些環境上來，只要把它做成映象，就可以很方便地進行遷移。而且這些映象都是一致的，通過製作映象可以解決標準化的問題。
容器的啟動速度和刪除速度都是秒級的，有些不是長時間執行的服務在用完後就能將其刪除。這樣docker的宿主機就始終能保持乙個低壓力的狀態。
把應用程式當成乙個個貨櫃，全都放在docker裡。主要是放基礎容器、測試環境和測試執行機器。也可把執行測試機器全部製作成映象，在需要使用的時候啟動它並放進docker裡。
埠對映
這種方式的優點是簡單，不用做任何配置。當然它的缺點也很明顯，要維護乙個很龐大的埠列表，記住每乙個環境容器的埠是什麼，對外暴露的埠是什麼。
固定ip
我們希望這些容器能像虛擬機器一樣，給它分配真實的ip去訪問它。但這個做法會稍微有些麻煩，docker不支援這樣做，我們需要利用一些轉化規則。
建立乙個新的網橋br0，給它分配乙個真實的ip，把宿主機的網絡卡掛到網橋上，同時改變docker的啟動引數，預設啟動的時候連到br0上。重新劃分網段，把所有容器的網段全都分配成和宿主機在相同的網段上。這樣啟動容器時分配的就是真實ip，並與宿主機相處於同乙個網段。
這種方式讓外界使用者感受不到是在使用容器還是虛擬機器，是對測試環境非常友好的一種方式。
但它並不適合在大規模的測試環境中使用。所有環境都有了真實ip，都被放到了真實的網路環境中，如果容器太多就會出現廣播風暴的問題。
container模式
container模式的特點是可以把所有容器繫結到乙個ip位址上。
雖然所有模組都裝在不同的容器裡，但它們都有同樣的ip，只是它們用不同的埠對外暴露服務。
它的優點是配置管理，效率高，是對開發最友好的一種模式。
缺點是標準化。因為我們公司產品的一些特性，產品環境並不是這樣去部署的，所以可能會出現環境不一致帶來的一系列問題。
打包模式
有多少模組就併發啟動多少容器，這些容器的網路模式可以用host。host的特性是把所有容器的網路環境掛載到宿主機上。把這些併發編譯後上傳到ftp上，然後啟動乙個或多個部署容器。
打包模式的優點就是標準化。但它的效率不如container模式高。
外部儲存
把資料庫放到容器外面，在容器內部和資料庫進行溝通，保證資料庫不會造成資料的丟失。
volume儲存
這是docker比較推薦的一種方式。它允許把容器中的某個路徑掛載到外部裝置上。比如掛載到宿主機上，容器實時向檔案中寫資料，宿主機上同時也會儲存這份資料。
集群
我們想要提供乙個統一介面去管理集群上所有節點，所以考慮使用一些開源的分布式框架。目前在業界最火的三種框架就是mesos、kubernetes、swarm mode。
mesos誕生的時間非常早，專注於資源排程，後來docker火了之後才相容了docker。它的排程框架的二次排程，只裝乙個mesos是不夠的，還依賴於很多其它的東西。mesos發展得越來越複雜，需要專業運維去支援，所以mesos並不適合作為測試環境的框架來使用。
kubernetes是google內部集群框架block的乙個開源版本。它當時是為docker設計的，而現在kubernetes慢慢開始相容其它平台。kubernetes原本應該是最複雜的集群管理框架，google提供了客戶端工具，把很多內部細節封裝起來，簡化了它的使用方式。它最近推行的容器化部署也極大降低了kubernetes的使用門檻。
swarmmode是從docker1.12版本開始內建到docker引擎當中的，非常簡單。它把所有需要的東西全都內建到了一條命令上。只要執行一次這條命令，所有的服務發現、跨節點溝通等等的負載均衡都已經做好了。swarm mode是三種框架中最簡單的一種，但並不靈活，功能也沒有那麼強大了。
pod是kubernetes乙個邏輯的概念，是一組容器的組合，是kubernetes在乙個節點上控制的最小的邏輯單元。
deployment
可以把deployment看成乙個守護程序，如果把乙個pod掛載到deployment上面，它能保證pod始終執行。要是監控到定義的這組pod某乙個節點掛了，容器也都掛了，它會利用排程系統找乙個合適的節點啟這些pod。deployment可以關聯多組pod。
service
service同樣可以關聯到多組環境上，幫我們做負載均衡。當有請求過來的時候，service會自動分配到各種不同的pod上去。假如出現了運維事故或it事故，乙個節點掛了，它會自動切換到其它幾個節點的容器上去執行，不會影響到它的服務，保證了pm的環境是始終存在的。
從單點擴充套件到集群，複雜度就提公升了。
首先要關注的就是跨主機通訊問題。docker分配的是虛擬ip，只能在乙個節點的容器中互相溝通。擴充套件到集群之後，要裝乙個網路外掛程式來解決問題。
容器之間要互相溝通，必須知道對方的ip位址。docker在每次啟動的時候ip位址都會改變，要有乙個dns去註冊網域名稱，在配置檔案中做通訊的時候執行這個網域名稱就可以了。
要知道容器執行消耗了多少資源，應該再安裝乙個服務來做容器級的監控。
docker變向集群化的時候，就面臨了映象如何在每乙個節點上進行分發的問題。所以要有乙個映象倉庫來存放所有映象，每個節點都會拉最新映象進行部署。
以上是我今天分享的內容，感謝聆聽！
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