大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了程序员必知的六种隔离技术，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
节选自《Growth: 全栈增长工程师指南》
为了将@R_142_9616@部署到服务器上，我们需要为其配置一个运行环境。从底层到顶层有这样的运行环境及容器：
隔离硬件：虚拟机
隔离操作系统：容器虚拟化
隔离底层：Servlet容器
隔离依赖版本：虚拟环境
隔离运行环境：语言虚拟机
隔离语言：DSL
实现上这是一个请求的处理过程，一个http请求会先到达你的主机。如果你的主机上运行着多个虚拟机实例，那么请求就会来到这个虚拟机上。又或者是如果你是在Docker这一类容器里运行你的程序的话，那么也会先到达Docker。随后这个请求就会交由http服务器来处理，如Apache、Nginx，这些http服务器再将这些请求交由对应的应用或脚本来处理。随后将交由语言底层的指令来处理。
不同的环境有不同的选择，当然也可以结合在一起。不过，从理论上来说在最外层还是应该有一个真机的，但是我想大家都有这个明确的概念，就不多解释了。
在虚拟机技术出现之前，为了运行不同用户的应用程序，人们需要不同的物理机才能实现这样的需求。对于Web应用程序来说，有的用户的网站访问量少消耗的系统资源也少，有的用户的网站访问量大消耗的系统资源也多。虽然有不同的服务器类型可以选择，然而对于多数的访问少的用户来说他们需要支付同样的费用。这听上去相当的不合理，并且也浪费了大量的资源。并且对于系统管理员来说，管理这些系统也不是一件容易的事。在过去硬件技术革新特别快，让操作系统运行在不同的机器上也不是一件容易的事。
这是一个很有意思的技术，它可以让我们在一个主机上同时运行几个不同的操作系统。我们可以为这几个操作系统使用不同的硬件，在这之上的应用可以使用不同的技术栈来运行，并且从理论上互相不影响。其架构如下图所示：
借助于虚拟机技术，当我们需要更多的资源的时候，创建一个新的虚拟机就行了。同时，由于这些虚拟机上运行的是同样的操作系统，并且可以使用相同的配置，我们只需要编写一些脚本就可以实现其自动化。当我们的物联机发生问题时，我们也可以很快将虚拟机迁移或恢复到另外的宿主机。
对于大部分的开发团队来说，直接开发基于虚拟机的自动化工具不是一件容易的事，并且他从使用成本上来说比较高。这时候我们就需要一些更轻量级的工具容器——它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。并且，它从启动速度上来说更快。
在介绍Docker之前，我们还是稍微提一下LXC。因为在过去我有一些使用LXC的经历，让我觉得LXC很赞。
我们可以将之以上面说到的虚拟机作一个简单的对比，其架构图如下所示：
我们会发现虚拟机中多了一层Hypervisor——运行在物理服务器和操作系统之间，它可以让多个操作系统和应用共享一套基础物理硬件。这一层级可以协调访问服务器上的所有物理设备和虚拟机，然而由于这一层级的存在，它也将消耗更多的能量。据爱立信研究院和阿尔托大学发表的论文表示：Docker、LXC与Xen、KVM在完成相同的工作时要少消耗10%的能耗。
LXC主要是利用cgroups与namespace的功能，来向提供应用软件一个独立的操作系统运行环境。cgroups（即Control Groups）j Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组所使用的物理资源的机制。而由namespace来责任隔离控制。
与虚拟机相比，LXC隔离性方面有所不足，这就意味着在实现可移植部署会遇到一些困难。这时候，我们就需要Docker来提供一个抽象层，并提供一个管理机制。
构建出Docker的Container是一个很有意思的过程。在这一个过程中，首先我们需要一个base images，这个基础镜像不仅包含了一个基础系统，如Ubuntu、Debian。他还包含了一系列的模块，如初始化进程、SSH服务、syslog-ng等等的一些工具。由上面原内容构建了一个基础镜像，随后的修改都将于这个镜像，我们可以用它生成新的镜像，一层层的往上叠加。而用户的进程运行在writeable的layer中。
从上图中我们还可以发现一点： Docker容器是建立在Aufs基础上的。AUFS是一种Union File System，它可以不同的目录挂载到同一个虚拟文件系统下。它的目的就是为了实现上图的增量递增的过程，同时又不会影响原有的目录。即如下的流程如下：
其增量的过程和我们使用Git的过程中有点像，除了在最开始的时候会有一个镜像层。随后我们的修改都可以保存下来，并且当下次我们提交修改的时候，我们也可以在旧有的提交上运行。
因此，Docker与LXC的差距就如下如图所示：
LXC时每个虚拟机只能是一个虚拟机，而Docker则是一系列的虚拟机。
在上面的例子里我们已经隔离开了操作系统的因素，接着我们还需要解决操作系统、开发环境引起的差异。早期开发Web应用时，人们使用CGI技术，它可以让一个客户端，从网页浏览器向执行在网络服务器上的程序请求数据。并且CGI程序可以用任何脚本语言或者是完全独立编程语言实现，只要这个语言可以在这个系统上运行。而这样的脚本语言在多数情况下是依赖于系统环境的，特别是针对于C++这一类的编译语言来说，在不同的操作系统中都需要重新编译。
而Java的Servlet则是另外一种有趣的存在，它是一种独立于平台和协议的服务器端的Java应用程序，可以生成动态的Web页面。
在开发Java Web应用的过程中，我们在开始环境使用jetty来运行我们的服务，而在生产环境使用tomcat来运行。他们都是Servlet容器，可以在其上面运行着同一个Servlet应用。Servlet是指由Java编写的服务器端程序，它们是为响应Web应用程序上下文中的http请求而设计的。它是应用服务器中位于组件和平台之间的接口集合。
tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web应用服务器。它运行时占用的系统资源小，扩展性好，支持负载平衡与邮件服务等开发应用系统常用的功能。除此，它还是一个Servlet和JSP容器，独立的Servlet容器是tomcat的默认模式。其架构如下图所示：
Servlet被部署在应用服务器中，并由容器来控制其生命周期。在运行时由Web服务器软件处理一般请求，并把Servlet调用传递给“容器”来处理。并且tomcat也会负责对一些静态资源的处理。
对于Java这一类的编译语言来说，不存在太多语言运行带来的问题。而对于动态语言来说就存在这样的问题，如ruby、Python、Node.js等等，这一个问题主要集中于开发环境。当然如果你在一个服务器上运行着几个不同的应用来说，也会存在这样的问题。这一类的工具在Python里有VirtualEnv，在Ruby里有RVM、Rbenv，在Node.js里有NVM。
下图是使用VirtualEnv时的不同几个应用的架构图：
如下所示，在不同的虚拟环境里，我们可以使用不同的依赖库。在这上面构建不同的应用，也可以使用不同的Python版本来构建系统。通常来说，这一类的工具主要用于本地的开发环境。
最后一个要介绍的可能就是更加抽象的，但是也是更加实用的一个，JVM就是这方面的一个代表。在我们的编程生涯里，我们很容易就会遇到跨平台问题——即我们在我们的开发机器上开发的软件，在我们的产品环境的机器上就没有办法运行。特别是当我们使用Mac OS或者Windows机器上开发了@R_142_9616@，然后我们需要在Linux系统上运行，就会遇到各种问题。并且当我们使用了一个需要重新编译的库时，这种问题就更加麻烦。
如下图所示的是JVM的架构示意图
JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。它可以实现“编写一次，到处运行”。
换句话来说，它在底层实现了环境隔离，它屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。
基于此，只要其他编程语言的编译器能生成正确Java bytecode文件，这个语言也能实现在JVM上运行。如下图所示的是基于JVM的Jython语言的架构图：
其底层是基于JVM，而编写时则是用Python语言，并且他可以使用Java的模块来编程。
常见拥有同样架构的工具，还有MysqL，如下图是所示的是MysqL的架构图：
MysqL在最顶层提供了一个名为sql的查询语言，这个查询语言只能用于查询数据库，然而它却是一种更高级的用法 。它不像通用目的语言那样目标范围涵盖一切软件问题，而是专门针对某一特定问题的计算机语言，即领域特定语言。
这是一门特别有意思也特别值得期待的技术，但是实现它并不是一件容易的事。
作为讨论隔离环境的一部分，我们只看外部DSL。内部DSL与外部DSL最大的区别在于：外部DSL近似于创建了一种新的语法和语义的全新语言。如下图所示是两中DSL的一种对比：
在这样的外部DSL里，我们有自己的语法、自己的解析器、类型检测器等等。最简单且最常用的DSL就是Markdown，如下图所示：
如果我们可以将我们的业务逻辑写成DSL，那么我们就不需要担心底层语言的变动过多地影响原有的业务逻辑。换句话说，这相当于创建了我们自己的语言隔离环境，我们不需要思考用何种语言来实用我们的业务。
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