Java开发究竟该如何学习，精心整理

太过爱你忘了你带给我的痛 2021-07-20 14:49 413阅读 0赞

## 一、前言 ##

`聊的是八股的文，干的是搬砖的活！`

面我的题开发都用不到，你为什么要问？可能这是大部分程序员求职时的经历，甚至也是大家讨厌和烦躁的点。明明给的是拧螺丝的钱、明明做的是写CRUD的事、明明担的是成工具的人！

**明明… 有很多**，可明明公司不会招5年开发做3年经验的事、明明公司也更喜欢具有附加价值的研发。有些小公司不好说，但在一些互联网大厂中，我们都希望招聘到具有培养价值的，也更喜欢能快速打怪升级的，也更愿意让这样的人承担更大的职责。

**但，你酸了！** 别人看源码你打游戏、别人学算法你刷某音、别人写博客你浪98。`所以，没有把时间用到个人成长上，就一直会被别人榨取。`

# **容器化时代来了** #

虚拟化技术已经走过了三个时代，没有容器化技术的演进就不会有 Docker 技术的诞生。

![22983f8a7aa6698aa06bad5046774357.png][]

虚拟化技术演进

（1）物理机时代：多个应用程序可能会跑在一台机器上。

![物理机时代][4db417112382949d1c154ef51832b016.png]

（2）虚拟机时代：一台物理机器安装多个虚拟机（VM），一个虚拟机跑多个程序。

![虚拟机时代][6383572953c0fe6257f6c4d3c951b4a2.png]

（3）容器化时代：一台物理机安装多个容器实例（container），一个容器跑多个程序。

![容器化时代][1a150061e0edc27fbbe52b17f7d1dc3e.png]

容器化解决了软件开发过程中一个令人非常头疼的问题，用一段对话描述：

> 测试人员：你这个功能有问题。
> 
> 开发人员：我本地是好的啊。

开发人员编写代码，在自己本地环境测试完成后，将代码部署到测试或生产环境中，经常会遇到各种各样的问题。明明本地完美运行的代码为什么部署后出现很多 bug，原因有很多：不同的操作系统、不同的依赖库等，总结一句话就是因为本地环境和远程环境不一致。

容器化技术正好解决了这一关键问题，它将软件程序和运行的基础环境分开。开发人员编码完成后将程序打包到一个容器镜像中，镜像中详细列出了所依赖的环境，在不同的容器中运行标准化的镜像，从根本上解决了环境不一致的问题。

# **容器化技术的尖刀武器** #

![3e219b7d7a6575b49ad592230e0f29f9.png][]

容器化技术的特点：

*  **可移植性**：不依赖具体的操作系统或云平台，比如在阿里云或腾讯云直接随意迁移。
 *  **占地小**：容器只需要其应用程序以及它需要运行的所有容器和库的依赖清单，不需要将所有的依赖库都打包在一起。
 *  **共享 bin 和 lib**：不同的容器可以共享 bin 和 lib，进一步节省了空间。

# **Docker 横空出世** #

2010年一位年轻小伙子在美国旧金山成立了一家名叫【dotCloud】的公司， 开发了 Docker的核心技术，从此开启了容器技术的时代。

![Docker原公司名][Docker]

后面 dotCloud 公司将自己的容器技术进行了简化和标准化，取名为 Docker，就是大家熟悉的鲸鱼 logo。

![Docker新logo][Docker_logo]

2013年dotCloud 公司宣布将 Docker 开源，随着越来越多的工程师发现了它的优点， Docker 的人气迅速攀升，成为当时最火爆的开源技术之一。

当前有30％以上的企业在其AWS环境中使用Docker，并且这个数字还在继续增长。

![Docker使用率越来越高][Docker 1]

# **Docker怎么用？** #

其实大多数人谈论 Docker 时说的是 Docker Engine，这只是一个构建和运行的容器。

在运行容器前需要编写Docker File，通过 dockerFile 生成镜像，然后才能运行 Docker 容器。

Docker File 定义了运行镜像（image）所需的所有内容，包括操作系统和软件安装位置。一般情况下都不需要从头开始编写 Docker File，在 Docker Hub 中有来自世界各地的工程师编写好的镜像，你可以基于此修改。

# **编排系统的需求催生 k8s** #

尽管Docker为容器化的应用程序提供了开放标准，但随着容器越来越多出现了一系列新问题：

*  如何协调和调度这些容器？
 *  如何在升级应用程序时不会中断服务？
 *  如何监视应用程序的运行状况？
 *  如何批量重新启动容器里的程序？

解决这些问题需要容器编排技术，可以将众多机器抽象，对外呈现出一台超大机器。现在业界比较流行的有：k8s、Mesos、Docker Swarm。

在业务发展初期只有几个微服务，这时用 Docker 就足够了，但随着业务规模逐渐扩大，容器越来越多，运维人员的工作越来越复杂，这个时候就需要编排系统解救opers。

![应用程序的声明周期][11a5199262092cb9717d6329850c1edb.png]

一个成熟的容器编排系统需要具备以下能力：

*  处理大量的容器和用户
 *  负载均衡
 *  鉴权和安全性
 *  管理服务通信
 *  多平台部署

# **k8s与Docker Swarm江湖恩怨** #

![k8s VS Docker Swarm][]

如果你非要拿 Docker 和 k8s 进行比较，其实你更应该拿 Docker Swarm 和 k8s 比较。

Docker Swarm 是 Docker 自家针对集群化部署管理的解决方案，优点很明显，可以更紧密集成到 Docker 生态系统中。

虽说 Swarm 是 Docker 亲儿子，但依旧没有 k8s 流行，不流行很大程度是因为商业、生态的原因，不多解释。

# **k8s是做什么用的？** #

K8s是Google研发的容器协调器，已捐赠给CNCF，现已开源。

Google 利用在容器管理多年的经验和专业知识推出了 k8s，主要用于自动化部署应用程序容器，可以支持众多容器化工具包括现在非常流行的Docker。

目前k8s 是容器编排市场的领导者，开源并公布了一系列标准化方法，主流的公有云平台都宣布支持。

一流的厂商都在抢占标准的制高点，一堆小厂商跟着一起玩，这就叫生态了。国内的大厂商都在干嘛呢？抢社区团购市场，玩资本游戏，哎？！

# **K8s 架构和组件** #

k8s 由众多组件组成，组件间通过 API 互相通信，归纳起来主要分为三个部分：

*  controller manager
 *  nodes
 *  pods

![K8s集群架构图][K8s]

**Controller Manager**，即控制平面，用于调度程序以及节点状态检测。

*  **Nodes**，构成了Kubernetes集群的集体计算能力，实际部署容器运行的地方。
 *  **Pods**，Kubernetes集群中资源的最小单位。

# **Docker与k8s 难舍难分** #

Docker 和 k8s 在业界非常流行，都已经是事实上的标准。

Docker 是用于构建、分发、运行容器的平台和工具。

而 k8s 实际上是一个使用 Docker 容器进行编排的系统，主要围绕 pods 进行工作。Pods 是 k8s 生态中最小的调度单位，可以包含一个或多个容器。

Docker 和 k8s 是根本上不同的技术，两者可以很好的协同工作。

# 总结 #

本文从基础到高级再到实战，由浅入深，把MySQL讲的清清楚楚，明明白白，这应该是我目前为止看到过最好的有关MySQL的学习笔记了，我相信如果你把这份笔记认真看完后，无论是工作中碰到的问题还是被面试官问到的问题都能迎刃而解！

**重要的事：需要领取完整版的MySQL学习笔记的话，请转发+关注后[点这里免费获取][Link 1]到免费的下载方式！**

**MySQL50道高频面试题整理：**

是工作中碰到的问题还是被面试官问到的问题都能迎刃而解！

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[Docker]: /images/20210720/9687b6fcc4b84331acc68bc49a2715c5.png
[Docker_logo]: /images/20210720/bb8a4ffdfc9f46b19d510ae54a16aa69.png
[Docker 1]: /images/20210720/6b077ce5c9494579aeaba18654e89c2b.png
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[k8s VS Docker Swarm]: /images/20210720/ab74fd3497d6434f959a102c8b3e9622.png
[K8s]: /images/20210720/063a461023524a24998617bbac6b44f1.png
[Link 1]: https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB
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