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  • Nest 通关秘籍

    • 1.开篇词
    • 2.给你 5 个学习 Nest 的理由,你会心动么
    • 3.Nest 基础概念扫盲
    • 4.快速掌握 Nest CLI
    • 5.五种HTTP数据传输方式
    • 6.IoC 解决了什么痛点问题?
    • 7.如何调试 Nest 项目
    • 8.使用多种 Provider,灵活注入对象
    • 9.全局模块和生命周期
    • 10.AOP 架构有什么好处?
    • 11.一网打尽 Nest 全部装饰器
    • 12.Nest 如何自定义装饰器
    • 13.Metadata 和 Reflector
    • 14.ExecutionContext:切换不同上下文
    • 15.Module 和 Provider 的循环依赖怎么处理?
    • 16.如何创建动态模块
    • 17.Nest 和 Express 的关系,如何切到 fastify
    • 18.Nest 的 Middleware
    • 19.RxJS 和 Interceptor
    • 20.内置 Pipe 和自定义 Pipe
    • 21.如何使用 ValidationPipe 验证 post 请求参数
    • 22.如何自定义 Exception Filter
    • 23.图解串一串 Nest 核心概念
    • 24.接口如何实现多版本共存
    • 25.Express 如何使用 multer 实现文件上传
    • 26.Nest 如何使用 multer 实现文件上传
    • 27.图书管理系统:需求分析和原型图
    • 28.图书管理系统:用户模块后端开发
    • 29.图书管理系统:图书模块后端开发
    • 30.图书管理系统:用户模块前端开发
    • 31.图书管理系统:图书模块前端开发--图书搜索
    • 32.图书管理系统:图书模块前端开发--图书增删改
    • 33.图书管理系统:项目总结
    • 34.大文件分片上传
    • 35.最完美的 OSS 上传方案
    • 36.Nest 里如何打印日志?
    • 37.为什么 Node 里要用 Winston 打印日志?
    • 38.Nest 集成日志框架 Winston
    • 39.通过 Desktop 学 Docker 也太简单了
    • 40.你的第一个 Dockerfile
    • 41.Nest 项目如何编写 Dockerfile
    • 42.提升 Dockerfile 水平的 5 个技巧
    • 43.Docker 是怎么实现的?
    • 44.为什么 Node 应用要用 PM2 来跑?
    • 45.快速入门 MySQL
    • 46.SQL 查询语句的所有语法和函数
    • 47.一对一、join 查询、级联方式
    • 48.一对多、多对多关系的表设计
    • 49.子查询和 EXISTS
    • 50.SQL 综合练习
    • 51.MySQL 的事务和隔离级别
    • 52.MySQL 的视图、存储过程和函数
    • 53.使用 Node 操作 MySQL 的两种方式
    • 54.快速掌握 TypeORM
    • 55.TypeORM 一对一的映射和关联 CRUD
    • 56.TypeORM 一对多的映射和关联 CRUD
    • 57.TypeORM 多对多的映射和关联 CRUD
    • 58.在 Nest 里集成 TypeORM
    • 59.TypeORM 如何保存任意层级的关系?
    • 60.为什么生产环境要用 TypeORM 的 migration 迁移功能?
    • 61.Nest 项目里如何使用 TypeORM 迁移
    • 62.如何动态读取不同环境的配置?
    • 63.快速入门 Redis
    • 64.在 Nest 里操作 Redis
    • 65.为什么不用 cache-manager 操作 Redis?
    • 66.两种登录状态保存方式:JWT、Session
    • 67.Nest 里实现 Session 和 JWT
    • 68.MySQL + TypeORM + JWT 实现登录注册
    • 69.基于 ACL 实现权限控制
    • 70.基于 RBAC 实现权限控制
    • 71.基于 access_token 和 refresh_token 实现登录状态无感刷新
    • 72.单 token 无限续期,实现登录状态无感刷新
    • 73.使用 passport 做身份认证
    • 74.passport 实现 GitHub 三方账号登录
    • 75.passport 实现 Google 三方账号登录
    • 76.为什么要使用 Docker Compose ?
    • 77.Docker 容器通信的最简单方式:桥接网络
    • 78.Docker 支持重启策略,是否还需要 PM2
    • 79.快速掌握 Nginx 的 2 大核心用法
    • 80.基于 Nginx 实现灰度系统
    • 81.基于 Redis 实现分布式 session
    • 82.Redis + 高德地图,实现附近的充电宝
    • 83.用 Swagger 自动生成 api 文档
    • 84.如何灵活创建 DTO
    • 85.class-validator 的内置装饰器,如何自定义装饰器
    • 86.序列化 Entity,你不需要 VO 对象
    • 87.手写序列化 Entity 的拦截器
    • 88.使用 compodoc 生成文档
    • 89.Node 如何发邮件?
    • 90.实现基于邮箱验证码的登录
    • 91.定时任务 + Redis 实现阅读量计数
    • 92.Nest 的 3 种定时任务
    • 93.Nest 里如何实现事件通信?
    • 94.HttpModule + pinyin 实现天气预报查询服务
    • 95.如何记录请求日志
    • 96.短链服务?自己写一个
    • 97.Nest 实现 Server Sent Event 数据推送
    • 98.用 minio 自己搭一个 OSS 服务
    • 99.前端如何直传文件到 Minio
    • 100.基于 sharp 实现 gif 压缩工具
    • 101.大文件如何实现流式下载?
    • 102.Puppeteer 实现爬虫,爬取 BOSS 直聘全部前端岗位
    • 103.实现扫二维码登录
    • 104.Nest 的 REPL 模式
    • 105.实现 Excel 导入导出
    • 106.如何用代码动态生成 PPT
    • 107.如何拿到服务器 CPU、内存、磁盘状态
    • 108.Nest 如何实现国际化?
    • 109.会议室预订系统:需求分析和原型图
    • 110.会议室预订系统:技术方案和数据库设计
    • 111.会议室预订系统:用户管理模块-用户注册
    • 112.会议室预订系统:用户管理模块-配置抽离、登录认证鉴权
    • 113.会议室预订系统:用户管理模块-interceptor、修改信息接口
    • 114.会议室预订系统:用户管理模块-用户列表和分页查询
    • 115.会议室预订系统:用户管理模块-swagger 接口文档
    • 116.会议室预订系统:用户管理模块-用户端登录注册页面
    • 117.会议室预订系统:用户管理模块-用户端信息修改页面
    • 118.会议室预订系统:用户管理模块-头像上传
    • 119.会议室预订系统:用户管理模块-管理端用户列表页面
    • 120.会议室预订系统:用户管理模块-管理端信息修改页面
    • 121.会议室预订系统:会议室管理模块-后端开发
    • 122.会议室预订系统:会议室管理模块-管理端前端开发
    • 123.会议室预订系统:会议室管理模块-用户端前端开发
    • 124.会议室预订系统:预定管理模块-后端开发
    • 125.会议室预订系统:预定管理模块-管理端前端开发
    • 126.会议室预订系统:预定管理模块-用户端前端开发
    • 127.会议室预订系统:统计管理模块-后端开发
    • 128.会议室预订系统:统计管理模块-前端开发
    • 129.会议室预订系统:后端项目部署到阿里云
    • 130.会议室预订系统:前端项目部署到阿里云
    • 131.会议室预定系统:用 migration 初始化表和数据
    • 132.会议室预定系统:文件上传 OSS
    • 133.会议室预定系统:Google 账号登录后端开发
    • 134.会议室预定系统:Google 账号登录前端开发
    • 135.会议室预定系统:后端代码优化
    • 136.会议室预定系统:集成日志框架 winston
    • 137.会议室预定系统:前端代码优化
    • 138.会议室预定系统:全部功能测试
    • 139.会议室预定系统:项目总结
    • 140.Nest 如何创建微服务?
    • 141.Nest 的 Monorepo 和 Library
    • 142.用 Etcd 实现微服务配置中心和注册中心
    • 143.Nest 集成 Etcd 做注册中心、配置中心
    • 144.用 Nacos 实现微服务配置中心和注册中心
    • 145.基于 gRPC 实现跨语言的微服务通信
    • 146.快速入门 ORM 框架 Prisma
    • 147.Prisma 的全部命令
    • 148.Prisma 的全部 schema 语法
    • 149.Primsa Client 单表 CRUD 的全部 api
    • 150.Prisma Client 多表 CRUD 的全部 api
    • 151.在 Nest 里集成 Prisma
    • 152.为什么前端监控系统要用 RabbitMQ?
    • 153.基于 Redis 实现关注关系
    • 154.基于 Redis 实现各种排行榜(周榜、月榜、年榜)
    • 155.考试系统:需求分析
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    • 182.聊天室:登录、注册页面开发
    • 183.聊天室:修改密码、信息页面开发
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    • 188.聊天室:聊天功能前端开发
    • 189.聊天室:一对一聊天
    • 190.聊天室:创建群聊、进入群聊
    • 191.聊天室:发送表情、图片、文件
    • 192.聊天室:收藏
    • 193.聊天室:全部功能测试
    • 194.聊天室:项目总结
    • 195.MongoDB 快速入门
    • 196.使用 mongoose 操作 MongoDB 数据库
    • 197.GraphQL 快速入门
    • 198.Nest 开发 GraphQL 服务:实现 CRUD
    • 199.GraphQL + Primsa + React 实现 TodoList
    • 200.如何调试 Nest 源码?

前面我们学习了 Docker 镜像、容器的各种操作,dockerfile 的编写,dockerignore 和镜像的多阶段构建。

是不是感觉 Docker 也没多少东西?

确实,Docker 用起来还是很简单的,学习成本不高。

那它是怎么实现的呢?

Docker 容器跑起来就像一个独立的系统一样,它是怎么做到的?

如果网页上有两份 aaa、bbb 变量,我们怎么保证它们不冲突呢?

namespace 呀:

变成 xxx.aaa、xxx.bbb 和 yyy.aaa、yyy.bbb 就不冲突了。

Docker 在一个操作系统上实现多个独立的容器也是这种思路。

linux 操作系统提供了 namespace 机制,可以给进程、用户、网络等分配一个命名空间,这个命名空间下的资源都是独立命名的。

比如 PID namespace,也就是进程的命名空间,所有进程都是在命名空间内独立分配 id 的。

而 IPC namespace 能限制只有这个 namespace 内的进程可以相互通信,不能和 namespace 外的进程通信。

Mount namespace 会创建一个新的文件系统,namespace 内的文件访问都是在这个文件系统之上。

类似这样的 namespace 一共有 6 种:

  • PID namespace: 进程 id 的命名空间
  • IPC namespace: 进程通信的命名空间
  • Mount namespace:文件系统挂载的命名空间
  • Network namespace:网络的命名空间
  • User namespace:用户和用户组的命名空间
  • UTS namespace:主机名和域名的命名空间

通过这 6 种命名空间,Docker 就实现了独立的容器,在容器内运行的代码就像在一个独立的系统里跑一样。

但是只有命名空间的隔离还不够,还得对资源做限制。

比如一个容器占用了太多的资源,那就会导致别的容器受影响。

怎么能限制容器的资源访问呢?

这就需要 linux 操作系统的另一种机制:Control Group。

创建一个 Control Group 可以给它指定参数,比如 cpu 用多少、内存用多少、磁盘用多少,然后加到这个组里的进程就会受到这个限制。

这样,创建容器的时候先创建一个 Control Group,指定资源的限制,然后把容器进程加到这个 Control Group 里,就不会有容器占用过多资源的问题了。

那这样就完美了么?

其实还有一个问题:每个容器都是独立的文件系统,相互独立,而这些文件系统之间可能很大部分都是一样的,同样的内容占据了很大的磁盘空间,会导致浪费。

所以 Docker 设计了一种分层机制:

每一层都是不可修改的,也叫做镜像。

要修改就创建个新的层:

然后通过一种叫做 UnionFS 的机制把这些层合并起来,变成一个文件系统:

这样如果有多个容器内做了文件修改,只要创建不同的层即可,底层的基础镜像是一样的。

我们写的这个 Dockerfile,每一行指令都会生成一层镜像:

点开 docker 镜像的详情可以看到:

就上面这个 dockerfile,它对应的镜像就有 20 层。

当然,很多都是一层层通过 FROM 继承下来的。

Docker 通过这种分层的镜像存储,极大的减少了文件系统的磁盘占用。

哪里看出来的呢?

比如 nest 的镜像有 1g 多:

但是很多都是它继承的 node 镜像里的,可以看到每一层用了多少存储空间:

我本地两个 nest 镜像,它们都继承了 node 镜像,这两个合起来有 2g 的存储空间么?

没有,因为下面的镜像层是公用的:

如果有 10 个这种类似的镜像,之前需要 10g。现在呢?可能不到 2g 就够了。

这就是分层存储的魅力。

而且还可以把这些镜像 push 到 registry 镜像仓库,别人拉下来也可以直接用。

但镜像是不可修改的,那为啥我们可以在容器内写文件呢?

因为容器跑起来会给他多加一个可写层,或者叫容器层:

这样容器就能在这里一层写文件了。

当然,再跑一个容器会创建一个新的可写层,另一个容器的可写层的数据就丢了。

所以 Docker 设计了挂载机制,可以挂载数据卷到这个可写层上去。

这个数据卷是可以持久化的,再跑个新容器,依然可以把这个 volume 挂上去。

这就是数据卷的作用。

回顾一下 Docker 实现原理的三大基础技术:

  • Namespace:实现各种资源的隔离
  • Control Group:实现容器进程的资源访问限制
  • UnionFS:实现容器文件系统的分层存储,镜像合并

都是缺一不可的。

总结

Docker 的实现原理依赖 linux 的 Namespace、Control Group、UnionFS 这三种机制。

Namespace 做资源隔离,Control Group 做容器的资源限制,UnionFS 做文件系统的分层镜像存储、镜像合并。

我们通过 dockerfile 描述镜像构建的过程,每一条指令都是一个镜像层。

镜像通过 docker run 就可以跑起来,对外提供服务,这时会添加一个可写层(容器层)。

挂载一个 volume 数据卷到 Docker 容器,就可以实现数据的持久化。

这就是 Docker 的实现原理。

上次更新: 6/21/25, 9:42 AM
贡献者: YNight
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