部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件，除了 glibc 外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因，Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
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并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核，并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁 GIL 的原因，多线程的 Python 程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署；如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程，对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存，而服务器有 32 个 CPU 核，那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性；但从工程的角度讲，Go 的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如 C 和 Java，但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
首选，如果之前使用过redis容器，我们需要先remove掉之前的容器
然后创建redis容器，并运行
进入redis容器中
接着我们通过 redis-cli 连接测试使用 redis 服务
setex指令 可以设置数据存在的时间， setex key second value
MSET 一次设置多个key-value
MGET一次获取多个key-value
HGET
HGETALL
Hlen和hexist
Lpush 和 Lrange
Lpop和Rpop 从链表取出并移走数据
删除链表所有数据 DEL
字符串无序 不能重复
从连接池中Get出一个conn连接
Docker是一个开源的应用容器引擎，它基于Go语言开发，并遵从Apache2.0开源协议。使用Docker可以让开发者封装他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任意Linux机器上，也可以实现虚拟化。Docker容器完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，这保证了容器之间的安全性。
Docker诞生于2013年初，目前有两个版本：Community Edition(CE，社区版)和Enterprise
Edition(EE，企业版)。
Docker有哪些特点?
1、更高效的利用系统资源
Docker对系统资源的利用率很高，无论是应用执行速度，内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，对比虚拟化技术，一个相同配置的主机往往可以运行更多数量的应用。
2、更快速的启动时间
传统的虚拟化技术启动应用服务往往需要数分钟，而Docker容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级，甚至毫秒级的启动时间，大大节约了开发测试，部署的时间。
3、一致的运行环境
开发过程中常见的一个问题是环境一致问题，由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些bug并未在开发过程中发现。而Docker的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保环境一致性，从而不会在出现这段代码在我机器上没问题这类问题。
4、持续支付和部署
对开发和运维人员来说，最希望就是一次创建和部署，可以在任意地方运行。而且使用Docker
file使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。
5、更轻松的迁移
由于Docker确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本、其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
6、更轻松的维护和扩展
Docker使用的分层存储以及镜像技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得十分简单。此外，Docker团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官网镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大降低了应用服务的镜像制作成本。
Docker 提供了一个与 Docker 守护进程交互的 API (称为Docker Engine API)，我们可以使用官方提供的 Go 语言的 SDK 进行构建和扩展 Docker 应用程序和解决方案。
转自：
整理：地鼠文档
通过下面的命令就可以安装 SDK 了：
该部分会介绍如何使用 Golang + Docker API 进行管理本地的 Docker。
第一个例子将展示如何运行容器，相当于 docker run docker.io/library/alpine echo "hello world" ：
还可以在后台运行容器，相当于 docker run -d bfirsh/reticulate-splines ：
列出正在运行的容器，就像使用 docker ps 一样：
如果是 docker ps -a ，我们可以通过修改 types.ContainerListOptions 中的 All 属性达到这个目的：
通过上面的例子，我们可以获取容器的列表，所以在这个案例中，我们可以去停止所有正在运行的容器。
通过指定容器的 ID，我们可以获取对应 ID 的容器的日志：
获取本地所有的镜像，相当于 docker image ls 或 docker images ：
拉取指定镜像，相当于 docker pull alpine ：
除了公开的镜像，我们平时还会用到一些私有镜像，可以是 DockerHub 上私有镜像，也可以是自托管的镜像仓库，比如 harbor 。这个时候，我们需要提供对应的凭证才可以拉取镜像。
值得注意的是：在使用 Docker API 的 Go SDK 时，凭证是以明文的方式进行传输的，所以如果是自建的镜像仓库，请务必使用 HTTPS ！
我们可以将一个已有的容器通过 commit 保存成一个镜像：
当然，除了可以管理本地的 Docker ， 我们同样也可以通过使用 Golang + Docker API 管理远程的 Docker 。
默认 Docker 是通过非网络的 Unix 套接字运行的，只能够进行本地通信（ /var/run/docker.sock ），是不能够直接远程连接 Docker 的。
我们需要编辑配置文件 /etc/docker/daemon.json ，并修改以下内容（把 192.168.59.3 改成你自己的 IP 地址），然后重启 Docker ：
创建 client 的时候需要指定远程 Docker 的地址，这样就可以像管理本地 Docker 一样管理远程的 Docker 了：
现在已经有很多可以管理 Docker 的产品，它们便是这样进行实现的，比如： portainer 。
Docker是世界领先的软件容器平台。Docker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现，基于Linux内核的cgroup，namespace，以及AUFS类的UnionFS等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。 由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器，但docker本身并不是容器，它是创建容器的工具，是应用容器引擎。
Docke最初实现是基于LXC。LXC为Linux Container的简写。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。相当于C++中的NameSpace。容器有效地将由单个操作系统管理的资源划分到孤立的组中，以更好地在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。
docker并不是LXC替代品，docker底层使用了LXC来实现，LXC将linux进程沙盒化，使得进程之间相互隔离，并且能够课哦内阁制各进程的资源分配。在LXC的基础之上，docker提供了一系列更强大的功能。
Docker能够自动执行重复性任务，例如搭建和配置开发环境，从而解放了开发人员以便他们专注在真正重要的事情上：构建杰出的软件。
用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。
docker的三个概念：
镜像（Image）：类似于虚拟机中的镜像，是一个包含有文件系统的面向Docker引擎的只读模板。任何应用程序运行都需要环境，而镜像就是用来提供这种运行环境的。例如一个Ubuntu镜像就是一个包含Ubuntu操作系统环境的模板，同理在该镜像上装上Apache软件，就可以称为Apache镜像。
容器（Container）：类似于一个轻量级的沙盒，可以将其看作一个极简的Linux系统环境（包括root权限、进程空间、用户空间和网络空间等），以及运行在其中的应用程序。Docker引擎利用容器来运行、隔离各个应用。容器是镜像创建的应用实例，可以创建、启动、停止、删除容器，各个容器之间是是相互隔离的，互不影响。注意：镜像本身是只读的，容器从镜像启动时，Docker在镜像的上层创建一个可写层，镜像本身不变。
仓库（Repository）：类似于代码仓库，这里是镜像仓库，是Docker用来集中存放镜像文件的地方。注意与注册服务器（Registry）的区别：注册服务器是存放仓库的地方，一般会有多个仓库；而仓库是存放镜像的地方，一般每个仓库存放一类镜像，每个镜像利用tag进行区分，比如Ubuntu仓库存放有多个版本（12.04、14.04等）的Ubuntu镜像。
docker的用途：
官方给的是bulid ship run，就是编译、装载、运行。就是实现了应用的封装、部署、运行的生命周期管理只要在glibc的环境下，都可以运行。
谐云自主研发的容器云平台，是基于Docker和Kubernetes技术构建的一套完整IT标准化和自动化框架，以“面向终态、优化IT资源”为目标的新一代PaaS平台，能够提高企业的IT管理能力，在降低运营成本和风险的同时，获得更高的运维效率，保障业务稳定运行和高效迭代。