Docker技术在测试中的应用--环境搭建篇

在测试越来越卷的今天，Docker化运维已成为测试必备的技能之一(注意是之一，意思是你还要再继续学习其他)，越来越多的公司使用Docker部署环境，测试未来将是走全栈的路线。

可以配合Kubernetes(简称k8s)一起来学习。

诞生的背景

一款产品从开发到上线，从测试环境，到生产环境，再到应用配置。 作为天天和开发还有运维打交道的我们需要关心很多东西，这也是很多互联网公司都不得不面对的问题， 特别是各种版本的迭代之后，不同版本环境的兼容，对运维人员都是考验。 Docker之所以发展如此迅速，也是因为它对此给出了一个标准化的解决方案。

环境配置如此麻烦，换一台机器，就要重来一次，费时费力。 很多人想到，能不能从根本上解决问题，软件可以带环境安装？ 也就是说，安装的时候，把原始环境一模一样地复制过来。

开发同学会清楚的告诉运维部署团队，用的一些配置文件+所有软件环境。 不过，即便如此，仍然常常发生部署失败的状况。 Docker镜像的设计，使得Docker得以打破过去"程序即应用" 的观念。 透过镜像将作业系统核心除外，运作应用程式所需要的系统环境， 由下而上打包，达到应用程序跨平台间的无缝接轨运作。

Docker介绍

Docker是一个开源软件项目，用go语言开发的。

1、Docker可以让开发者打包他们的应用以及所有的依赖包到一个轻量级、可移植的容器中。

2、Docker打包好了容器，可以发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。

3、容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口

4、Docker容器性能开销极低（关键优势）

5、Docker从17.03版本之后分为CE（社区版）和EE（企业版），一般用社区版就可以

6、Docker使用C/S（客户端-服务器）架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器

Docker与传统VM的对比

Docker 拥有的众多优势与操作系统虚拟化的特点是分不开的：
传统虚拟机需要有额外的虚拟机管理程序和虚拟机操作系统层，而 Docker 容器是直接在操作系统层面之上实现的虚拟化。

Docker在测试中的应用场景

1.自动化测试的持续集成、发布、脚本执行

2.使用Docker实现开发人员的开发环境、测试人员的测试环境、运维人员的生产环境的一致性。

3.测试同学需要学习的东西更多了。。【手动狗头】

Docker架构

镜像：可以理解为python里面类的概念，是静态的，一般不会直接使用

容器：是通过镜像创建的，相当于python中实例的概念，是动态的，可访问

仓库：存放镜像的地儿

宿主机：docker安装在哪个机器上，那个机器就是宿主机

部署docker

我是在公司的Linux测试机上练习的，然后自己也买了一个阿里云服务器进行测试的，大家有条件的可以买一个试试。

1.用xshell连接云服务器

2.下载宝塔服务器面板，安装、配置教程大家可以自行百度。然后点击终端，就可以连接了。

接下来开始部署docker

系统：centos 7.9
命令：lsb_release -a

查看内核版本:3.10
命令：uname -r

注意：内核版本需要不小于3.10，不然docker起不来

2.安装docker依赖包

yum install -y yum-utils lvm2 device-mapper-persistent-data

我这之前已经安装好了。

3.配置docker源

yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

4.安装docker

查看所有仓库中所有docker版本

docter安装：yum -y install docker-ce

时间略长，等待完成即可。

5.启动docker

service docker start

6.验证下

执行：docker --version

这就说明我们的docker部署好了。

看完觉得有用的童鞋，点个赞再走呗。