有的人可能对Docker技术不太了解，不妨参考论坛里的这篇文章（https://ruby-china.org/topics/22004 ）以及肖德时写的系列文章（http://www.infoq.com/cn/articles/docker-core-technology-preview ）。 Docker 与 Vagrant
我一直很喜欢Vagrant这个工具，两三年前就用它来进行自己项目的环境维护，那时候主要是做测试，由于Vagrant将操作系统环境进行了标准化，我很容易就能让自己的应用系统以及相关的测试结果保持稳定。
Vagrant还有一个好处，Ruby社区比较偏爱Mac，但是线上的系统基本都是Linux，所以开发环境所做的测试是有疑问的，特别是遇到一些有so依赖的gem，这时一个和线上完全一样的环境就特别重要。
其实上面的表述不太准确，Vagrant也有各种provider，我所说的场景，基本上都是virtualbox的provider，所以这些地方正确的说法是 vagrant/virtualbox。
和Docker相比，vagrant/virtualbox组合的成本还是很高的，无论是setup一个环境还是reset一个环境，都需要一段时间的等待，Vagrant只是把virtualbox的操作DSL了而已，底层的做法没有变化。而Docker由于本质上就是一个进程，因此天生就是轻量级的。对于运行时间在分钟级别的自动化测试工作，Docker显然有很大的优势。
当然，也有人会认为Docker不能模拟完整的操作系统，不过这恐怕是一个优点而不是缺点。我在以前的文章中已经说过了，这里概述一下主要观点——
Docker简化了操作系统这个基础设施，让应用精简为其最核心的形态——携带有限资源的进程，在此基础上更有利于架构上的最佳实践。
而对Ruby工程师而言，这个“最佳实践”中肯定少不了的一条就是——微服务。
微服务
Ruby工程师中有很多就是Rails工程师，而Rails实际上更倾向于单体架构，因此后来社区的工程师们才需要在实际工作中总结1 to 30这样的实践。
其实微服务本身不是个教条，即使没有人教，我们也常常自发的去进行服务化改造，但是这个工作并不容易，主要是会受到一些问题的掣肘，比如运维复杂度和系统测试成本会大幅度上升等等。
处理这些困难，首先当然是看是否必要，一些简单场景我们也可以用单体架构直接搞定，但是我们很容易会注意到，这两年大家越来越多的提到了微服务或者服务化，这背后其实是有趋势的——各种业务形态都在朝着互联网级的用户规模推进，同时大家都在努力从每一个用户的各种维度上挖掘价值（这导致了大数据的需求），这些场景变得越来越常见，单体架构是难以支持的。
既然微服务或者服务化不可避免，那么就要有相应的对策，虽然Ruby社区也有很多人在不同问题点上针对微服务进行改进（比如完善异步化框架，以及对服务协议的探索等），但是在基础设施层面，Docker是最重要的武器，没有之一！
对Ruby工程师来说，Docker能做两件事：约束边界和建立通用基础服务。
约束服务边界
Ruby项目Docker化，并不是简单换个虚拟机那么简单，我们会面对拆分的压力，相信很多人尝试用Dockerfile来描述自己的项目的时候都会觉得束手束脚，但这些地方其实是促使我们想清楚——这个应用到底要做什么？它和外界是什么关系？对于外界的变化它如何响应？失败后怎样恢复？
这类的问题对系统架构非常重要。比如应用到底要做什么，这是让工程师去思考系统的目标，无论是提供web服务，管理调度后台任务，还是提供实时分析，它们都应该有一个尽可能单一的目标，在这个基础之上，我们建立的服务才有可能是易测试、易扩展和易维护的。
其它问题也类似，这些地方以前如果没有留意，很可能不是没问题，而是没意识到，使用Docker有助于我们意识到这些问题。
另外补充一点，由于Ruby项目不能完全脱离动态库依赖（java大都可以），本身的打包机制又没有自包含结构（gem+bundle不包括动态库，相比之下，Golang是静态联编的），在分布式环境中的交付和软件包分发其实是有着先天不足的，Docker的Image恰好补上了这一块，简直是睡觉时候有人送枕头了。 建立通用基础服务
当我们将应用系统分裂为各种服务并明确其边界以后，就出现了“分久必合”的问题，这很自然，服务化改造并不是各行其是，应用之间还是要协作，而对应用的运维——服务发现、水平扩展、容错等等——都需要基础设施的支持。
以前，对于这种运维基础设施，各公司甚至同一个公司的各个团队的做法都千差万别，但是借助Docker以及周边的生态圈，我们可以很容易的得到通用的服务发现框架，享受自动的部署和弹性扩展。
更好的消息是，这些基础服务是通用的——不但不关心是rails还是sinatra，甚至根本不关心是不是Ruby。
这也很好理解，Docker是对进程这个操作系统工作单元进行了简化约束，而进程的概念本来就是与语言和框架无关的。
这使得Ruby工程师以及Ruby项目可以更为自由的选择合适的技术去扩展公司的产品线。
延伸技术框架
Ruby 刚出来的时候，有很多来自 Java 社区的工程师加入其中（我也算是其中之一吧），很多人最大的感受是——视野被打开了。曾经象口号一样的“all in java”变成了落后的标志，大家意识到，一把钥匙开一把锁，用最合适的技术针对性的解决问题才是聪明的做法，单纯排斥某种技术或者语言框架并不明智。
这个道理在Ruby/RoR应用开发中也不例外，但是不少人在使用了几年Ruby以后都会遇到一个问题——“Ruby确实很适合开发Web，但是现在有些问题需要使用XX技术，而我们的系统严重依赖Ruby环境，这该怎么办呢？”
我认为问题就出在“系统严重依赖Ruby环境”上，研发的基础设施，比如配管、自动化测试、打包、部署，不应该仅满足一种技术或是语言，它一开始就要考虑到通用性，否则我们就只能“手里拿着锤子，看谁都像钉子”。
Docker本身和语言无关，它唯一的约束大概就是要运行在Linux上，这个对互联网服务端系统来说也算是标准了，问题不大。所以，我们应该以Docker为核心打造研发的基础设施，这将是未来的一笔重要投资。
当然，为未来画饼是危险的，不过还好，Docker领域的创业很活跃，有很多团队和公司已经做了相当多的基础工作，对于Ruby工程师和Ruby创业团队，去用现成的基础设施其实更方便。
我一直很喜欢Vagrant这个工具，两三年前就用它来进行自己项目的环境维护，那时候主要是做测试，由于Vagrant将操作系统环境进行了标准化，我很容易就能让自己的应用系统以及相关的测试结果保持稳定。Vagrant还有一个好处，Ruby社区比较偏爱Mac，但是线上的系统基本都是Linux，所以开发环境所做的测试是有疑问的，特别是遇到一些有so依赖的gem，这时一个和线上完全一样的环境就特别重要。
其实上面的表述不太准确，Vagrant也有各种provider，我所说的场景，基本上都是virtualbox的provider，所以这些地方正确的说法是 vagrant/virtualbox。
和Docker相比，vagrant/virtualbox组合的成本还是很高的，无论是setup一个环境还是reset一个环境，都需要一段时间的等待，Vagrant只是把virtualbox的操作DSL了而已，底层的做法没有变化。而Docker由于本质上就是一个进程，因此天生就是轻量级的。对于运行时间在分钟级别的自动化测试工作，Docker显然有很大的优势。
当然，也有人会认为Docker不能模拟完整的操作系统，不过这恐怕是一个优点而不是缺点。我在以前的文章中已经说过了，这里概述一下主要观点——
Docker简化了操作系统这个基础设施，让应用精简为其最核心的形态——携带有限资源的进程，在此基础上更有利于架构上的最佳实践。
而对Ruby工程师而言，这个“最佳实践”中肯定少不了的一条就是——微服务。
有没有觉得，发展到现在，软件开发行业是越来越成熟了，无论是过程管理、架构方法、设计方法，还是语言、平台、框架、工具等，都发展到了一个前所未有的高度，相关思想和理念也日臻完善，我们真正进入了一个最好的时代。
单就编程语言来说，近些年包括Scala（2003）、Groovy（2003）、Go（2009）、Kotlin（2011）、Swift（2014）等新兴编程语言如雨后春笋版涌现出来，也给我们带来了很多让人眼前一亮的编程特性，甚至Java这等老牌编程语言也是不断推陈出新，编程再也不像过去那般枯燥。
本篇就带大家一起感受一下现代编程语言那些激动人心的特性。
这个特性其实有点早了，但是也是很早就让人感动的语言特性了，熟悉Javascript的同学应该对它很了解。Javascript语言具有动态性，我们可以随时为类的某个实例添加方法，也可以利用动态原型，为类的所有实例添加方法，有没有感觉扩展类的实现变得非常方便了呢？
扩展和原型很像，允许我们在不修改或继承类的情况下，将新的函数方法添加到原类中。这个特性较早见于C#这门语言，目前在Kotlin、Swift中均可以看到。这里顺便说一下C#，当时C#出来的时候，不得不说很多特性是非常棒的，包括扩展方法、泛型、分部类等等，比Java好不要太多。像Kotlin，不仅可以扩展类的方法，还可以扩展类的属性。
前两个都是关于扩展代码的，这里再来一个。我们知道Java 1.8以来，接口interface里的方法可以有自己的默认实现了，大大方便了实现类，减少了重复代码。相对于Java的这个实现是显示的，Go语言的接口实现可以是隐式的，添加隐式实现后，所有继承的结构（Go没有类，都是结构struct）都可以调用这个方法，和前面的两个特性有异曲同工之妙，下面我们对比看一下。
C语言就有宏的概念，通过 #define 定义，然后在代码中进行替换。宏作为Rust语言的高级特性，可以操作语法单元，是一种通过编写代码来生成代码的方式，被称作“元编程”（meta programming）。相对于函数，宏可以接受任意多个参数，可以减少重复代码，定义DSL。宏语法比较复杂，难以编写和调试，以至于在Rust文档中说，宏将是其最后的特性。
当你回想写代码枯燥的时候，应该会想到为字段编写getter、setter吧？较早的时候，C#就意识到了这个问题，贴心地推出了自动属性这个语法糖。而Java开发者则是通过Eclipse、IDEA这样的开发工具来自动生成getter、setter代码。当然，现在也可以依赖Lombook包，使用lombok的注解@Getter @Setter来编译时生成相关代码。
据说空指针异常是软件业最贵的异常，价值10亿美元。你有没有为处理调用链中的null值而烦恼过？又或者被伤害过？Kotlin会在编译期提示对可能为null变量的不安全使用，也提供了Elvis 操作符 ?: 来方便地处理null值。而有了可选链，就舒服多了。可选链语法应该较早出现在JavaScript语言中，新兴语言Swift也提供了这一省心的特性。Swift英明地决定变量是不允许直接存储NIL值，当然也提供了optionals的装箱功能允许将NIL或其它值包装起来，方便有时使用。
输入乃万恶之源，函数首要的事情就是检查不规范和不安全的输入，这也是卫语句的来历。Swift语言为此提供了专门的卫语句语法，有了它的贴身防护，整个代码都干爽多了，剧烈运动都不怕，不信往下瞧：
如果要评选最酷的语言特性，那么Lambda表达式必须获得提名。Lambda表达式很早就出现在Lisp语言中，python也有，在后来的C#语言大放异彩，又一次狠狠地羞辱了不长进的Java，而Java也终于在1.8版本后加入了这一特性，甚至C++ 11也光荣地上车了。
我们知道编程语言有静态和动态之分，静态语言如Java 、 C# 、 C 和 C++，动态语言如Perl，Python，JavaScript，Ruby 和 PHP等，多数为脚本语言。而融合了静态和动态特性的语音，就被称为渐进式语言，如TypeScript、Common LISP、Dylan、Cecil、Visual Basic.NET、Bigloo Scheme、Strongtalk等。静态类型检查可以尽早地发现 BUG，动态类型检查可以方便地处理依赖于运行时信息的值的类型。 渐进式语言允许类型注释来控制程序的一部分使用静态类型检查，而另一部分为动态检查，更具灵活性。 Python从3.5开始引入了对静态类型检查的支持。
在面向对象的编程语言中，状态是计算的基础。由于可变状态的存在，在编写高并发，多线程代码时，无法知道并行进行的诸多状态读写中是否有顺序上的错误，而且这种错误又是难以察觉的，而不变性则规避了这个问题。 不变性是函数式编程的基础，不变性意味着函数没有副作用，无论多少次执行，相同的输入就意味着相同的输出，所有线程都可以无所顾忌的执行同一个函数的代码，代码更像数学函数，更易理解和测试。
String就是构建在Java语言内核中的不可变类的一个典型例子。Java 的 CopyOnWrite系列容器类也是利用了不变性增强了并发安全性。Java可以通过final修饰符实现类和变量的不可变。而Scala、Swift、Groovy等语言也有各自的语法实现不可变的变量和类。
多重分派是一些编程语言的特性，其中的函数或者方法，可以在运行时间（动态的）使用一个或多个实际参数的组合特征，路由动态分派至实现函数或方法。多重分派主要区别于我们常见的重载方法，重载方法是在编译期就绑定了，而多重分派是在运行期分派的。Lisp、Julia、C#、Groovy等语言内建多分派特性，JavaScript、Python和C等语言通过扩展支持多分派。 多重分派可以避免我们写很多分支条件，而是更直观地用对象类型表达，使代码变得可读性更好并且较少发生错误。
前面几个特性是不是略显沉闷，那么来看一下这个激动一下。解构这一语法特性用于从数组索引或对象属性创建变量，简直帅到飞起。
爱写单元测试的同学有福了，这个绝壁是重磅炸弹，在生产代码里夹着测试代码，你有想过这么写测试吗？谁想的？简直脑洞打开啊！该特性在Pyret语言中，Pyret旨在作为编程教育的杰出选择，同时 探索 脚本和函数式编程的融合。
如果内联测试没有让你震惊，D语言内联编译期的这个特性绝对会让你惊掉下巴，基于该特性，开发人员可以直接在D语言中嵌入汇编代码，彻底放飞自我了，俺滴亲娘啊！受不了！受不了！顺便说一下，D语言比较小众，是C++的一个改进型，它包括了按合约设计、垃圾回收、关联数组、数组切片和惰性求值等特性。
好吧，我们看点其它的来压压惊吧。尽管Kotlin语言也说自己实现了模式匹配，但是实际上只是一点点帅，真正帅的是 Elixir语言的模式匹配，Elixir作为一种在Erlang OTP上运行的动态类型语言，将模式匹配提升到了一个全新的水平。
在编程语法上，Python真是个神一样的存在，for循环都能写出花来。
Java 8 中提供了Stream API特性， Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式，来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。事实上这个特性C#早就有了（Java又躺枪一次）。不得不说，利用这个特性写出来的代码，看上去还真的是很流利的。
