Docker

본 내용은 해당 도서를 참고하여 정리한 내용입니다.

1. 도커

애플리케이션을 컨테이너로서 좀 더 쉽게 사용할 수 있게 만들어진 오픈소스 프로젝트
리눅스 컨테이너에 여러 기능을 추가함

가상머신과 도커 컨테이너

가상머신

특징
- 하나의 호스트에서 하이퍼 바이저를 이용하여 여러 운영체제를 생성해서 사용
- 생성되는 운영체제 => 가상 머신, Guest OS
- VirtualBox, VMWare
장점
- 완전히 독립된 공간과 시스템 자원을 할당 받음
단점
- 하이퍼 바이저를 반드시 거쳐야 함으로 성능 손실 (일반 호스트에 비해 느리다)
- 가상머신이 라이브러리, 커널 등을 모두 가짐으로 이미지가 커서 배포가 어려움

도커 컨테이너

특징
- 프로세스 단위의 격리 환경 제공
- 가상화된 공간 생성을 위해 리눅스 자체 기능인 chroot, namespace, cgroup을 활용
장점
- 성능 손실이 거의 없음
- 호스트 커널을 공유하여, 이미지 용량이 줄어듬 (라이브러리와 실행파일만 따로 존재)

커널
- 프로세스 관리, 메모리 관리, 저장장치 관리와 같은 운영체제의 핵심적인 기능을 모아둔 것이다.  
- 자동차:엔진 = 운영체제:커널

도커의 장점

1. 개발/배포가 편해짐

개발 환경을 다른 서버의 컨테이너로서 똑같이 복제할 수 있어 개발/운영이 편리함
- 도커 컨테이너는 호스트 OS 위에서 실행되는 격리된 공간
- 독립된 개발 환경을 보장받을 수 있음
커널을 포함하지 않기 때문에 이미지가 크지 않음
- 이미지 내용을 레이어 단위로 구성하고, 레이어를 재사용하여 배포 속도가 매우 빨라짐

2. 독립성과 확장성이 높아짐

확장성과 유연성이 좋은 마이크로 서비스를 구현할 수 있음
- 마이크로 서비스 구조는 여러 모듈이 독립된 형태로 구성한다.
- 언어에 종속되지 않고, 변화에 빠르게 대응
- 컨테이너는 여러 모듈에게 독립된 환경을 동시에 제공하여 많이 사용됨
- 구조를 직접 구현하기 보다 도커 스웜 모드, 쿠버네티스 등으로 구현
예시
- 웹서비스의 경우, 데이터베이스 컨테이너 + 웹 서버 컨테이너로 나뉨
- 웹 서버에 부하 발생 시, 웹 서버 컨테이너만 동적으로 늘려 부하를 줄일 수 있음

도커 설치

wsl을 통한 설치

Docker 설치를 위해서는 Linux가 필요, 따라서 wsl을 통해서 Windows에서 Linux를 활용할 것이다
- Linux
  - 오픈 소스 OS
  - 24시간 계속해서 돌아가는 서버를 구성하기 위해서 쓰임
- wsl (Windows Subsystem for Linux)
  - 이전에는 Virtual Machine을 통해서 Windows에서 Linux환경을 사용할 수 있었음
  - 빠른 부팅속도와 적은 메모리를 사용하면서 Linux 커널과 명령어를 사용할 수 있도록 함

2. 도커 엔진

도커 이미지와 컨테이너

도커 엔진의 핵심이며, 기본 단위

도커 이미지

컨테이너를 생성할 때 필요한 요소
- 여러 계층으로 된 바이너리 파일로 존재
- 컨테이너를 생성하고 실행할 때 읽기 전용
이름: [저장소 이름]/[이미지 이름]:[태그]
- 저장소 이름: 이미지가 저장된 장소. 명시되지 않은 경우 도커에서 제공되는 저장소 활용
- 이미지 이름: 이미지가 어떤 역할을 하는지 나타냄
- 태그: 이미지의 버전관리 혹은 리비전 관리에 사용

도커 컨테이너

도커 이미지에 의해 생성되며, 해당 이미지의 목적에 맞는 파일과 시스템 자원 및 네트워크를 사용할 수 있는 독립적인 공간
컨테이너에서 무엇을 하든 이미지에는 영향이 없음

도커 컨테이너 다루기

기본

#======================================================
# 컨테이너 생성 및 실행 
# -i: 컨테이너와 상호 입출력 설정
# -t: tty 활성화. bash 셸을 사용하도록 설정
# --name: 컨테이너 이름 설정
docker run -i -t --name myUbuntu ubuntu:14:04

# run을 하는 과정
docker create -i -t --name myUbuntu ubuntu:14:04
docker start myUbuntu
docker attach myUbuntu

#======================================================
# 컨테이너 종료
exit or Ctrl+D # 컨테이너 정지 후 빠져나오기
Ctrl+P,Q # 컨테이너를 종료하지 않고 빠져나오기

#===============ㅊ=======================================
# 상태 확인
docker images   # 이미지 확인
docker ps -a    # 컨테이너 확인 

#======================================================
# 컨테이너 삭제
# 실행 중인 컨테이너는 삭제할 수 없음
docker stop myUbuntu
docker rm myUbuntu

docker rm -f myUbuntu   # 실행 중인 컨테이너 삭제
docker container prune  # 모든 컨테이너 삭제
docker rm $(docker ps -a -q)    # -a -q: 모든 컨테이너의 ID를 가져옴

컨테이너 외부 노출

컨테이너는 가상 머신과 마찬가지로 가상 IP 주소를 가짐
- 도커가 컨테이너에 172.17.0.x의 IP를 순차적으로 할당

-p 옵션을 통해서 바인딩할 포트를 설정

# 포트를 여러개 설정할 수 있음
# [호스트 포트]:[컨테이너 포트] 형태
# 호스트의 특정 IP를 활용하기 위해서는 명시 필요
docker run -i -t -p 80:80 -p 192.168.0.100:7777:80 Ubuntu

접근 방법
1. 호스트 IP의 80 포트로 접근
2. 80포트는 컨테이너의 80 포트로 포워딩
3. 웹 서버 접근

컨테이너 애플리케이션 구축

서비스는 단일 프로그램으로 동작하지 않음
컨테이너를 통해 독립성과 버전 관리, 소스코드 모듈화 등이 쉬워짐
DB 컨테이너 + 웹서버 컨테이너 예제
- -d
  - Detached 모드로 컨테이너를 실행. 컨테이너를 백그라운드에서 실행하도록 설정
  - 상호 입출력이 불가능하여, 이를 위해서는 exec -i -t 명령어가 필요
  - exec로 컨테이너로 들어갔을 때는 exit로 나와서 컨테이너가 종료되지 않음
- -e
  - 컨테이너 내부의 환경변수를 설정
- --link
  - 별명(alias)를 통해 컨테이너 간 접근하도록 설정
  - link된 컨테이너가 실행X/존재X 라면 실행되지 않음
```
docker run -d \
--name wordpressdb \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password \
-e MYSQL_DATABASE=wordpress \
mysql

docker run -d \
--name wordpress \ 
-e WORDPRESS_DB_HOST=mysql \ 
-e WORDPRESS_DB_USER=root \ 
-e WORDPRESS_DB_PASSWORD=password \
--link wordpressdb:mysql \
-p \
wordpress
```

도커 볼륨

컨테이너의 데이터를 영속적 데이터로 활용하기 위한 방법
동기화되는 것이 아니라, 완전히 같은 디렉토리

호스트 볼륨 공유

# 호스트의 /home/wordpress_db와 컨테이너의 /var/lib/mysql를 공유
# 다수 디렉토리 공유도 가능
# 원래 존재하던 디렉토리라면 덮어씀
docker run -d \
--name wordpressdb \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password \
-e MYSQL_DATABASE=wordpress \
-v /home/wordpress_db:/var/lib/mysql
-v /home/multi_dir:/mylti_dir
mysql

볼륨 컨테이너

docker run -i -t \ 
--name volume_overide \
-v /home/wordpress_db:/home/testdir \
alicek106/volume_test

# -v 옵션을 적용한 다른 볼륨 컨테이너의 볼륨 디렉토리 공유 가능
# volume_from_container는 /home/testdir를 통해 호스트의 /home/wordpress_db 디렉토리를 공유받을 수 있다
docker run -i -t \ 
--name volume_from_container \ 
--volume-from volume_overide \ 
ubuntu

도커 볼륨

# docker에서 제공하는 볼륨 기능 활용
docker volume create --name myvolume

# docker 볼륨과 컨테이너의 /root 디렉토리가 연결됨
docker run -i -t --name test_container \ 
-v myvolume:/root/

# 볼륨 리스트/정보 확인
docker volume ls
docker inspect --type volume myvolume
docker container inspect test_container

도커 네트워크

도커는 컨테이너에 내부 IP를 순차적으로 할당
- 내부 IP가 외부와 연결되기 위해서는 호스트에 veth.. (virtual eth) 인터페이스를 생성함으로 이루어짐
도커 네트워크의 구조
- 컨테이너의 eth0 인터페이스는 호스트의 veth 인터페이스와 연결됐으며, veth 인터페이스는 docker0 브리지와 바인딩 돼 외부와 통신할 수 있다
  - eth0: 공인 IP 또는 내부 IP가 할당되어 실제로 외부와 통신할 수 있는 호스트 네트워크 인터페이스
  - lo: 로컬 네트워크 인터페이스
  - docker0: 인터페이스와 바인딩 돼 호스트의 eht0 인터페이스와 이어줌
  - veth: 가상 네트워크 인터페이스 (실행 중인 컨테이너 만큼 생성)

도커 네트워크 종류

docker0 브리지 외에 여러 네트워크 드라이버 사용 가능
- 브리지, 호스트, 논, 컨테이너, 오버레이
- weave, flannel, openvswitch (3-rd party)

docker network 확인

# 기본적으로 브리지, 호스트, 논 네트워크가 존재
# 컨테이너에서 네트워크를 설정하지 않는다면 자동으로 docker0 브리지
docker network ls
> NETWORK ID     NAME      DRIVER    SCOPE
> 7a8049f045f7   bridge    bridge    local 
> 8fcf78caa1b0   host      host      local
> ab5d61abaddb   none      null      local

네트워크 상세 정보    
# docker network inspect bridge

브리지 네트워크

사용자 정의 브리지를 생성해 각 컨테이너를 연결하는 네트워크 구조
--net 옵션으로 컨테이너와 연결

# 브리지 네트워크 생성
docker network create --driver bridge \
--subnet=172.72.0.0./16 \   # 컨테이너가 사용할 네트워크 정보
--ip-range=172.72.0.0/24 \  # 호스트에서 사용할 컨테이너 IP 범위
--gateway=172.72.0.1 \
mybridge

# 컨테이너 생성과 네트워크 연결
docker run -i -t --name mynetwork_container \
--net mybridge \
ubuntu

# 연결과 연결 해제
docker network disconnect mybridge mynetwork_container
docker network connect mybridge mynetwork_container

호스트 네트워크
- 호스트의 네트워크 환경을 그대로 쓸 수 있음
- 컨테이너 내부의 애플리케이션을 별도의 포트 포워딩 없이 바로 포워딩 가능
```
docker run -i -t --name network_host \
--net host \
ubuntu
```
논 네트워크
- 네트워크를 쓰지 않음 (lo 네트워크 인터페이스만 존재)
- 외부와 연결이 단점
```
docker run -i -t --name network_none \
--net none \ 
ubuntu
```

컨테이너 네트워크

다른 컨테이너의 네트워크 네임스페이스 환경을 공유 (내부IP, MAC 주소 등)

docker run -i -t -d --name network_container_1 ubuntu

docker run -i -t -d --name network_container_2 \
--net container:network_container_1 \
ubuntu

브리지 네트워크와 --net-alias

--net-alias 옵션을 통해 특정 호스트 이름으로 여러 개에 접근할 수 있음
도커의 DNS를 활용 (--link, --net-alias 등에 활용)

docker run -i -t -d --name network_alias_container1 \
--net mybridge
--net-alias alicek106 ubuntu

docker run -i -t -d --name network_alias_container2 \
--net mybridge
--net-alias alicek106 ubuntu

# mybridge에 속한 컨테이너에서 alicek106이라는 호스트 이름으로 접근하면 DNS서버는 컨테이너의 IP 리스트를 반환하고, 이 중 첫번째 IP를 사용한다.

MacVLAN 네트워크

호스트의 네트워크 인터페이스 카드를 가상화해 물리 네트워크 환경을 컨테이너에게 동일하게 제공
가상의 MAC 주소를 가지며, 다른 장치와 통신 가능

docker network create -d macvlan my_macvlan

docker run -it --name c1 --hostname c1 \
--network my_macvlan ubuntu

컨테이너 로깅

json-file 로그
- 컨테이너 내부에서 일어나는 일을 알기 위함
- 도커는 컨테이너의 표준 출력과 에러 로그를 별도 메타 데이터 파일로 저장
```
docker logs myUbuntu
docker logs --tail 2 myUbuntu   # 끝에서 두개 log만 가져옴
docker logs -f -t myUbuntu      # -f: 스트림, -t: 타임스탬프
```

syslog 로그

syslog: 유닉스 계열 OS에서 로그를 수집하는 표준
JSON 뿐 아니라 syslog로 보내 저장하도록 설정 가능

docker run -d --name syslog_container \
--log-driver=syslog \
ubuntu

rsyslog를 써서 로그 정보를 원격 서버로 보낼 수 있음

# 서버
docker run -i -t \
-h rsyslog \
--name rsylog_server \
-p 514:514 -p 514:514/udp \
ubuntu

# 클라이언트
docker run -i -t \
--log-driver=syslog \
--log-opt syslog-address=tcp://192.168.0.100:514 \
--log-opt tag="mytag" \     # 로그와 함께 저장될 태그
ubuntu

fluentd 로깅

각종 로그를 수집하고 저장할 수 있는 기능을 제공하는 오픈 소스
AWS S3, HDFS, MongoDB 등 다양한 저장소에 저장할 수 있음

# Mongo 서버
docker run --name mongoDB -d -p 27017:27017 mongo

# fluentd 서버
docker run -d --name fluentd -p 24224:24224 \
-v $(pwd)\fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf \
-e FLUENTD_CONF=fluent.conf \
alicek106/fluentd:mongo

# Docker 서버
docker run -d -p 80:80 \
--log-driver=fluentd \
--log-opt fluentd-address=192.168.0.101:24224 \
--log-opt tag=docker.nginx.webserver \
nginx

아마존 클라우드워치 로그
- AWS에서는 로그 및 이벤트 등을 수집하고 저장해 시각적으로 보여주는 클라우드 워치를 제공
- 단계
  1. 클라우드워치에 해당하는 IAM 권한 생성
  2. 로그 그룹 생성
  3. 로그 그룹에 로그 스트림 생성
  4. 클라우드워치의 IAM 권한을 사용할 수 있는 EC2 인스턴스 생성과 로그 전송

컨테이너 자원 할당 제한

제품 단계의 컨테이너의 경우 자원 할당을 제한해 다른 컨테이너의 동작을 방해하지 않도록 하는 것이 중요

메모리 제한
- 단위는 m(megabyte), g(gigabyte)
- 최소 메모리는 6MB
- 할당된 메모리가 초과되면 자동 종료
- swap 메모리(메모리가 가득 찼을 때 디스크 공간을 이용) 설정 가능
```
docker run -d \
--memory=200m \
--memory-swap=500m
--name memory_1g nginx
```

CPU 제한

cpu-shares: CPU를 어느 비중만큼 나눠 쓸 것인지 설정

docker run -i -t --name cpu_share \
--cpu-shares 1024 \
ubuntu

cpuset-cpus: CPU가 여러 개 있을 때 컨테이너가 특정 CPU만 사용하도록 설정

docker run -i -t --name cpuset_2 \
--cpuset-cpus=2 \   # 3번째 CPU만 사용
stress
stress --cpu 1      # 컨테이너 명령어: 1개 프로세스로 CPU에 부하를 줌

cpu-period, cpu-quota: CFS(Completely Fair Scheduler) 주기를 설정

docker run -d --name quota_1_4 \
--cpu-period=100000 \ # 기본값이 100000으로 100ms
--cpu-quota=25000 \   # 설정된 시간 중 CPU 스케줄링에 얼마나 할당할지
stress                # 일반적인 컨테이너보다 성능 1/4 감소
stress --cpu 1 

docker run -d --name quota_1_4 \
--cpus=0.25 \         # 위와 같은 설정
stress
stress --cpu 1

Block I/O 제한

하나의 컨테이너가 블록 입출력을 과도하게 사용하지 않게 설정

docker run -it \
--device-write-bps /dev/xvda:1mb \
--device-read-bps /dev/xvda:1mb \
ubuntu

docker run -it \
--device-write-iops /dev/xvda:5 \   # 상대적인 값 설정
--device-read-iops /dev/xvda:10 \
ubuntu

도커 이미지

모든 컨테이너는 이미지를 기반으로 생성됨
도커 허브는 도커가 공식적으로 제공하고 있는 이미지 저장소

도커 이미지 생성

docker commit을 통해 생성

docker commit \     
-a "junryeol.lee" \ # 이미지 작성자
-m "first image" \  # 커밋 메시지
commit_test \       # 이미지화할 컨테이너
commit_test:first   # (이미지 명):(태그)

이미지 구조 이해

이미지를 커밋할 때 컨테이너의 변경된 사항만 새로운 레이어로 저장
그 레이어를 포함하여 이미지를 저장

이미지 배포

바이너리 파일
- 이미지를 단일 바이너리 파일로 저장할 수 있음
- 레이어 형태를 이용하지 않아, 이미지 용량을 각각 차지함으로 좋은 방법은 아님
```
docker save -o ubuntu.tar ubuntu    # 저장
docker load -i ubuntu.tar           # 로드
```

도커 허브 활용

이미지를 올리고, 내려받기만 하면 됨

docker push deepflame21/my-image-name:0.0 # (image name):(tag)
docker pull deepflame21/my-image-name:0.0

Dockerfile

애플리케이션이 동작하는 환경을 구성하기 위한 일련의 작업을 기록한 파일
- 해당 과정을 손쉽게 기록하고 수행할 수 있는 빌드(build) 명령어를 제공
깃과 같은 개발 도구를 통해 애플리케이션의 빌드 및 배포를 자동화
이미지를 배포하는 대신에 이미지를 생성하는 방법을 기록한 Dockerfile을 배포할 수도 있음

Dockerfile 작성

FROM: 생성할 이미지의 베이스가 될 이미지
MAINTAINER: 이미지를 생성한 개발자 정보
LABEL: 이미지에 키:값 정보의 메타데이터를 추가함
RUN: 이미지를 만들기 위해 컨테이너 내부에서 명령어를 실행
ADD: 파일을 이미지에 추가 (Dockerfile 디렉토리를 기준으로 함)
WORKDIR: 명령어를 실행할 디렉토리를 설정 (cd 명령어와 같은 기능)
EXPOSE: Dockerfile 빌드로 생성된 이미지에서 노출할 포트
CMD: 컨테이너가 시작될 때마다 실행할 명령어를 설정. Dockerfile에서 한 번만 사용 가능

# Dockerfile 내부
FROM ubuntu
MAINTAINER deepflame21
LABEL "purpose"="practice"
RUN apt-get update
RUN apt-get install apache2 -y  # 설치할 것일지 선택하는 -y 필요
ADD test.html /var/www/html     # test.html을 컨테이너의 /var/www/html 디렉토리에 추가
WORKDIR /var/www/html
RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello >> test2.html"]
EXPOSE 80
CMD apachectl -DFOREGROUND

# Dockerfile 빌드를 통한 이미지 생성
# -t: 이미지 이름
# ./: 빌드할 Dockerfile의 위치
docker build -t mybuild:0.0 ./

Dockerfile 구성 요소

빌드 컨텍스트
- Dockerfile이 위치한 디렉터리
- 이미지를 생성하는 데 필요한 파일, 소스코드, 메타데이터를 가짐
- 빌드 컨텍스트에는 필요한 파일만 있도록 주의 (속도가 느려지고, 호스트의 메모리를 지나치게 점유)
- .dockerignore 파일 작성을 통해 특정 파일을 제외할 수 있음
컨테이너 생성과 커밋
- ADD, RUN 등의 명령어가 실행될 때마다 새로운 컨테이너가 하나씩 생성 및 삭제
- 명령어 줄 수 만큼의 새로운 이미지 레이어로 저장됨
캐시를 이용한 이미지 빌드
- 이미지를 빌드한 후 다시 빌드를 진행하면 이전의 이미지 빌드에서 사용했던 캐시를 사용
- RUN git clone ...일 때는 리비전 관리가 일어나도 지정된 버전의 코드를 들고옴으로 주의
- --no-cache 옵션을 통해서 사용하지 않을 수 있음

멀티 스테이지

하나의 Dockerfile 안에 여러 개의 FROM 이미지를 정의함으로써 최종 이미지의 크기를 줄이는 역할
필요한 파일만 최종 이미지 결과물에 포함시킴으로써 이미지 크기를 줄일 수 있음

FROM golang
ADD main.go /root
WORKDIR /root
RUN go build -o /root/mainApp /root/main.go

FROM alpine:latest
WORKDIR /root
COPY --from=0 /root/mainApp . 
# --from=0은 첫번째 FROM에서 빌드된 이미지의 최종 상태를 의미
CMD ["./mainApp"]

기타 명령어

ENV, VOLUME, ARG

FROM ubuntu
ENV test /home  # Dockerfile에 사용될 환경변수를 지정
VOLUME /home dir1 /home/dir2  # 호스트와 공유할 컨테이너 내부의 디렉토리를 설정
ARG my_arg
ARG my_arg2=my_value2   # build 명령어에서 추가르 입력받아 사용할 변수

docker build --build-arg my_arg=/home -t myImage:0.0 ./

Onbuild, Stopsignal

FROM ubuntu
ONBUILD RUN echo "onbuild" >> /onbuild_file
# 빌드된 이미지를 기반으로 하는 다른 이미지가 Dockerfile로 생성될 때 실행할 명령어
STOPSIGNAL SIGKILL
# 컨테이너가 정지될 때 사용할 시스템 콜의 종류를 지정 (기본: SIGTERM)

ADD, COPY
- 둘 다 컨텍스트로 부터 이미지에 파일을 복사하는 기능
- 차이점
  - COPY: 로컬 파일만 이미지에 추가 가능
  - ADD: URL 및 tar 등의 파일에서도 파일을 추가 가능 (tar을 압축해제도 진행)
- ADD는 빌드 시점에서도 어떤 파일이 추가될 지 몰라서 COPY가 더 권장됨

Dockerfile 빌드시 주의할 점

\로 가독성을 높인다
.dockerignore 파일을 작성해 불필요한 파일을 빌드 컨텍스트에 포함하지 않는다
빌드 캐시를 이용해 기존에 사용했던 이미지 레이어를 재사용한다

불필요한 이미지 레이어를 주의한다

FROM ubuntu
RUN mkdir /test
RUN fallocate -l 100m /test/dummy   ## 해당 파일은 삭제됨에도 불구하고 이미지 레이어로 남아 용량이 커진다
RUN rm /test/dummy

FROM ubuntu 
RUN mkdir /test && \
fallocate -l 100m /test/dummy && \  ## &&을 통해서 하나의 이미지 레이어로 만든다
rm /test/dummy

도커 데몬

도커 클라이언트: API를 사용할 수 있도록 CLI를 제공하는 것
도커 서버: 컨테이너를 생성/실행, 이미지 관리
예시
1. 사용자가 docker -v 명령어 입력
2. 도커 클라이언트는 /var/run/docker/sock 유닉스 소켓을 사용해서 도커 데몬에 전달
3. 도커 데몬이 명령어를 파싱하고, 작업 수행 및 결과 알림

도커 데몬 설정

도커 데몬 제어

-H: 도커 데몬의 API를 사용할 수 있는 방법을 추가
IP 주소와 포트 번호 > Docker Remote API로 도커 제어 가능
- 도커 클라이언트를 사용할 수 없음
다수 입력도 가능

dockerd -H unix:///var/run/docker.sock
dockerd -H tcp://0.0.0.0:1375
dockerd -H unix:///var/run/docker.sock -H tcp://0.0.0.0:1375

도커 스토리지 드라이버

도커 컨테이너와 이미지를 저장하고 관리함
하나만 선택해서 적용된 스토리지 드라이버에 따라 컨테이너와 이미지가 별도로 생성
개발하는 환경에 따라서 결정됨 (overlay2, deviceampper, AUFS, Btrfs 등)
원리
- CoW(Copy-on-Write)
  - 스냅샷 공간에 원본 파일을 복사한 뒤 쓰기 요청을 반영
  - 파일을 읽는 작업, 파일을 스냅샷 공간에 쓰고 변경 사항을 쓰는 작업 > 2번 작업 (오버헤드)
- RoW(Redirect-on-Write)
  - 1번의 쓰기 방식
  - 원본 파일은 스냅샷 파일로 묶고, 변경 사항을 새로운 장소에 할당받아 덮어씀
  - 스냅샷 파일은 그대로 사용하되 새로운 블록은 변경 사항으로 써 사용
- 이미지 레이어는 RoW 방식으로 변경 사항을 기록하여 구성된다
종류
1. AUFS
  - 데비안 계열의 기본 드라이버
  - 오랜 기간 사용되어 안정성이 우수함
  - 커널에 포함돼 있지 않아, 일부 OS에서 활용 X
  - 여러 개의 이미지 레이어를 유니언 마운트 지점으로 제공, 컨테이너 레이어는 여기에 마운트해서 이미지를 읽기 전용으로 사용
  - 실행, 삭제 등 컨테이너 관련 수행 작업이 매우 빠름으로 PaaS에 적합한 드라이버
2. OverlaysFS
  - 레드햇 계열 및 라즈비안, 우분투 등 대부분의 OS의 기본 드라이버
  - AUFS와 비슷한 원리로 동작 But, 좀 더 간단한 구조, 좋은 성능
  - lowerdir: 도커의 이미지 레이어
  - upperdir: 컨테이너 레이어, 변경 사항을 기록
  - mergeddir: 여러 개의 이미지 레이어를 하나의 컨테이너 마운트 지점에서 통합해 사용
3. Btrfs
  - 리눅스 파일시스템 중 하나
  - SSD 최적화, 데이터 압축 등 다양한 기능을 제공, 우수한 성능
  - 서브볼륨: 이미지 가장 아래에 있는 베이스 레이어
  - 스냅샷: 서브볼륨 위에 쌓이는 자식 레이어

3. 도커 컴포즈

여러 개의 컨테이너를 하나의 프로젝트로서 다룰 수 있는 작업 환경 제공
각 컨테이너의 의존성, 네트워크, 볼륨 등 정의 가능
컨테이너 수 유동적으로 조절 가능 (컨테이너 서비스 디스커버리도 이루어짐)
- 한 노드가 정지되면 노드에서 실행되고 있던 컨테이너를 다른 노드에서 실행하도록 설정

도커 컴포즈 활용

YAML 파일을 읽어 컨테이너 생성
- 프로젝트 이름을 명시하지 않으면 현재 디렉토리의 이름을 갖음

docker-compose \
scale mysql=2   # mysql 서비스를 2개 생성한다
-p myProject    # 프로젝트 이름 설정
-f /home/my_compose_file.yml    # yaml 파일 설정
up -d

YAML 파일 작성

version: '3.0'  # yaml 파일의 버전 정의
services:       # 서비스 정의
    database:
        image: mysql
        environment:    # 환경 변수 설정
            MYSQL_ROOT_PASSWORD: mypw
            MYSQL_DATABASE_NAME: mydb
    web:
        image: web
        links:      # 다른 서비스로 접근할 수 있도록 정의 (SERVICE:ALIAS)
            - db:database
            - redis
        command:    # 컨테이너가 실행될 때 수행할 명령어 (아래 두가지로 정의 가능)
            apachectl -DFOREGROUND
            [apachectl, -DFOREGROUND]   
        depend_on:  # 의존 관계를 나타냄. 명시된 컨테이너가 생성되고 실행됨
            - mysql 
        ports:      # 포트 설정. 단일 호스트 환경에서 특정 포트 지정하면 컨테이너 수를 늘릴 수 없음
            - "8080"
            - "8081-8085"
            - "80:80"
    web2:   
        build: ./composetest    # build 항목에 정의된 Dockerfile에서 이미지를 빌드
        image: web              # 빌드된 이미지 이름은 web으로 설정됨
        networks:
            - mynetwork
        volumes:
            - myvolume: /var/www/html

networks:   # yaml 파일에서 네트워크 설정
    mynetwork:
        driver: overlay
        driver_opt:
            subnet: "172.20.0.0/16"
            IPAddress: "10.0.0.2"
    ipam:   # IPAM(IP Address Manager)를 위해 사용할 수 있는 옵션
        driver: mydrive
        config:
            subnet: "172.20.0.0/16"
            ip_range: 172.20.5.0/24
            gateway: 172.20.5.1
    external_ip:    # 기존 네트워크를 사용
        external: true

volumes:    # 볼륨 설정 (어떠한 설정도 하지 않으면 local로 설정)
    driver: flocker
        driver_opts:
            opt: "1"
            opt2: 2
    myvolume:   # 기존 볼륨 사용
        external: true

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Docker.md

File metadata and controls

1. 도커

가상머신과 도커 컨테이너

가상머신

도커 컨테이너

도커의 장점

1. 개발/배포가 편해짐

2. 독립성과 확장성이 높아짐

도커 설치

wsl을 통한 설치

2. 도커 엔진

도커 이미지와 컨테이너

도커 이미지

도커 컨테이너

도커 컨테이너 다루기

기본

컨테이너 외부 노출

컨테이너 애플리케이션 구축

도커 볼륨

도커 네트워크

도커 네트워크 종류

브리지 네트워크와 --net-alias

MacVLAN 네트워크

컨테이너 로깅

컨테이너 자원 할당 제한

도커 이미지

도커 이미지 생성

이미지 구조 이해

이미지 배포

Dockerfile

Dockerfile 작성

Dockerfile 구성 요소

기타 명령어

Dockerfile 빌드시 주의할 점

도커 데몬

도커 데몬 설정

도커 데몬 제어

도커 스토리지 드라이버

3. 도커 컴포즈

도커 컴포즈 활용

YAML 파일 작성