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12月6-7日，由阿里巴巴集团、阿里巴巴技术发展部、阿里云云栖社区联合主办，以“2016双11技术创新”为主题的阿里巴巴技术论坛上，阿里巴巴研究员林昊分享了阿里超大规模Docker化之路。阿里在Docker化这条路上，碰到了规模、多元化场景所带来的各种挑战，这次分享中将给大家介绍阿里为什么要引入Docker，以及如何完成这次超大规模的Docker化。
Docker化之前，阿里主要交易业务已经容器化。采用T4做容器化，T4是2011年开发的一套系统，基于LXC开发，在开发T4的过程中，跟业界很大的不同在于，T4更像VM的容器。当用户登进T4后，看起来与标准的KVM等几乎完全一样，对用户来讲是非常透明化的。所以，容器化不是我们推进Docker的原因。
a)触发我们Docker化的主要原因一：Docker最重要的一点是镜像化，可以做到拿着镜像就可以从一台完全空的机器的应用环境搭建起来，可以把单机环境完全从零搭好。Docker化之前，阿里巴巴的应用部署方式主要由Java、C来编写的，不同的业务BU可能采用完全不同的部署方式，没有统一标准。内部尝试通过基线来建立部署标准，定义的基线包括应用依赖的基础环境（OS、JDK版本等）、应用依赖的脚本，基础环境的配置（启动脚本、Nginx配置等）、应用目录结构、应用包、应用依赖的DNS、VIP、ACI等，但不成功。部署标准做不了，直接导致自动化很难做到。
b)触发我们Docker化的主要原因二：DevOps是一个更好的方向，阿里巴巴做了很多运维和研发融合的调整。Docker是帮助DevOps思想真正落地的一种手段，所有的思想最终都体现在工具或框架上，变成一个强制性的手段，Docker会通过Dockerfile的描述，来声明应用的整个运行环境是怎样的，也就意味着在编写Dockerfile过程中，就已经清楚在不同环境中的依赖状况到底是怎样的，而且，这个环境是通过一个团队来维护的。
2016年7月，阿里巴巴制定了两个Docker化目标：
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交易核心应用100%Docker化；
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DB其中一个交易单元全部Docker化。
推进Dcoker之前，我们有一个准备的过程。在准备阶段，我们需要Docker更像VM和更贴合阿里运维体系的Docker，我们将改造过的Docker称为AliDocker；除了AliDocker以外，我们需要支持AliDocker的工具体系，比如编译、镜像库、镜像分发机制，在完成这些准备工作后，我们认为可以一帆风顺地开始大规模的AliDocker上线。但事实并非如此。
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第一轮Docker化
我们碰到了很多问题：
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工具不完善，阿里很多应用之前都是在T4容器中，怎样将T4容器转换成AliDocker是首要面临的问题；
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镜像Build后上传，以前阿里一个应用转成多个，很多时候需要在自己的机器上做Build，然后自己上传，导致做应用时很痛苦；
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应用从T4切换成走Docker的链路，链路没有完全准备好，从资源创建到发布，很多需要手工去做，大规模去做效率非常低。
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第二轮Docker化
在推进的过程中，我们又遭遇了新的问题。Docker的发布模式是典型的通过镜像，拉到镜像后将原来的容器销毁，重新创建一个容器，把镜像放进去，拉起来。Docker单一化的发布方式支持不了多种发布模式，更改velocity模板发布效率低；有本地内存cache的发布，重启本地内存cache就会消失。怎样在基于镜像模式情况下又能支持多种发布模式呢？
