刚接触 Docker 的时候，以为只是用来做运维。后来真正用的时候才发觉，这个 Docker 简直是个神器。不管什么开发场景都能轻松应付。想要什么环境都能随意生成，而且灵活性更高，更轻量，完美实现微服务的概念。
什么是 Docker
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。它占用的资源更少，能做到的事更多。
与传统虚拟机的对比
特性
容器
虚拟机
启动
秒级
分钟级
硬盘启动
一般为 MB
一般为 GB
性能
接近原生
弱于
系统支持量
单机支持上千个容器
一般几十个
安装 Docker
安装的方法都挺简单的，我用的是 mac，直接通过 Docker 官网下载软件安装，全程无障碍。
Docker 概念
镜像（images）：Docker 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。(直白点可以理解为系统安装包)
容器（container）：镜像和容器的关系，就像是面向对象程序设计中的类和实例一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。（可以理解为安装好的系统）
Docker 镜像使用
一、下载镜像
大概了解了 Docker 的概念以后，我们就尝试拉取 flask 镜像使用一下。查找镜像可以通过 https://hub.docker.com/ 网站来搜索，或者通过命令搜索。
docker search flask
在这里，我是通过 Docker hub 官网挑选出了 python3.7 + alpine3.8 组合的运行环境，alpine 是精简版的 linux，体积更小、运行的资源消耗更少。
# 拉取镜像
docker pull tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.7-alpine3.8
# 下载好可查看镜像列表是否存在
docker images
二、运行 flask 镜像
下载镜像以后，就开始运行下试试，感受一下 Docker 的轻量、快捷。首先创建个 flask 运行文件来，在这里，我创建了 /docker/flask 作为项目文件，然后在根目录下再创建个 app 文件夹来存放 main.py 文件，代码如下：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route(“/”)
def hello():
return “Hello World from Flask!”
if __name__ == “__main__”:
# 测试环境下才开启 debug 模式
app.run(host=’0.0.0.0′, debug=True, port=80)
现在的文件结构：
flask
└── app
└── main.py
运行命令
docker run -it –name test -p 8080:80 -v /docker/flask/app:/app -w /app tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.7-alpine3.8 python main.py
这里说明一下命令的参数含义：-it 是将 -i - t 合并起来，作用是可以用指定终端对容器执行命令交互。–name 对容器进行命名。-p 将主机的 8080 端口映射到容器的 80 端口。-v 将主机的 /docker/flask/app 文件挂载到容器的 /app 文件，如果容器内没有的话会自动创建。-w 将 /app 文件作为工作区，后面的执行命令都默认在该文件路径下执行。tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.7-alpine3.8 镜像名跟标签。python main.py 通过 python 来运行工作区的 main.py 文件。运行结果：
现在主机跟容器的链接已经建立起来了，主机通过 8080 端口就能访问到容器的网站。
自定义镜像
在使用别人定制的镜像时总是不能尽善尽美的，如果在自己项目里面，不能每次都是拉取下来重新配置一下。像上面的镜像，我可不喜欢这么长的名字，想想每次要敲这么长的名字都头疼(tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.7-alpine3.8)。
编写 Dockerfile 文件
打开我们刚才的 /docker/flask 路径，在根目录下创建 Dockerfile 文件，内容如下。
# 基础镜像
FROM tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.7-alpine3.8
# 没有 vim 来查看文件很不习惯，利用 alpine 的包管理安装一个来
RUN apk add vim
# 顺便用 pip 安装个 redis 包，后面用得上
RUN pip3 install redis
# 将我们的 app 文件加入到自定义镜像里面去
COPY ./app /app
现在我们的文件结构是：
flask
├── app
│ └── main.py
└── Dockerfile
剩下的就跑一遍就 OK 啦！记得一定要在 Dockerfile 文件同级目录下执行 build 命令。
docker build -t myflask .
Sending build context to Docker daemon 4.608kB
Step 1/4 : FROM tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.7-alpine3.8
—> c69984ff0683
Step 2/4 : RUN apk add vim
—> Using cache
—> ebe2947fcf89
Step 3/4 : RUN pip3 install redis
—> Running in aa774ba9030e
Collecting redis
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f5/00/5253aff5e747faf10d8ceb35fb5569b848cde2fdc13685d42fcf63118bbc/redis-3.0.1-py2.py3-none-any.whl (61kB)
Installing collected packages: redis
Successfully installed redis-3.0.1
Removing intermediate container aa774ba9030e
—> 47a0f1ce8ea2
Step 4/4 : COPY ./app /app
—> 50908f081641
Successfully built 50908f081641
Successfully tagged myflask:latest
-t 指定要创建的目标路径。. 这里有个点记住啦，表示是当前路径下的 Dockerfile 文件，可以指定为绝对路径。编译完后就通过 docker images 查看一下，就能看到 myflask 镜像了，里面能直接运行 python main.py 来启动 flask，并且内置了 vim 和 redis 包。
Docker Compose 让多容器成为一个整体
我们的每个容器都负责一个服务，这样容器多的时候一个个手动启动的话是不现实的。在这种情况我们可以通过 Docker Compose 来关联每个容器，组成一个完整的项目。
Compose 项目由 Python 编写，实现上调用了 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。
# 安装 docker-compose
sudo pip3 install docker-compose
实现能记录访问次数的 web
在这里，我们通过 docker-compose.yml 文件来启动 flask 容器和 redis 容器，并将两个不同容器相互关联起来。首先在 /docker/flask 目录下创建 docker-compose.yml 文件，内容如下：
version: ‘3’
services:
flask:
image: myflask
container_name: myflask
ports:
– 8080:80
volumes:
– /docker/flask/app:/app
working_dir: /app
# 运行后执行的命令
command: python main.py
redis:
# 如果没有这个镜像的话会自动下载
image: “redis:latest”
container_name: myredis
然后我们把上面的 main.py 代码修改一下，连接 redis 数据库并记录网站访问次数。main.py 修改后内容如下:
from flask import Flask
from redis import Redis
app = Flask(__name__)
redis = Redis(host=’redis’, port=6379)
@app.route(“/”)
def hello():
count = redis.incr(‘visit’)
return f”Hello World from Flask! 该页面已被访问 {count} 次。”
if __name__ == “__main__”:
# Only for debugging while developing
app.run(host=’0.0.0.0′, debug=True, port=80)
目前的文件结构是：
flask
├── app
│ └── main.py
└── Dockerfile
└── docker-compose.yml
这些编排的文件参数都是取自于 Docker，基本都能看懂，其它就没啥啦，直接命令行跑起来：
docker-compose up
就辣么简单! 现在我们在浏览器上访问 http://localhost:8080/ 就能看到结果了，并且每访问一次这页面都会自动增加访问次数.
在这里，我们也能通过 docker ps 命令查看运行中的容器：
docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
66133318452d redis:latest “docker-entrypoint.s…” 13 seconds ago Up 12 seconds 6379/tcp myredis
0956529c3c9c myflask “/entrypoint.sh pyth…” 13 seconds ago Up 11 seconds 443/tcp, 0.0.0.0:8080->80/tcp myflask
有了 Docker Compose 的 Docker 才是完整的 Docker，有了这些以后开发简直不要太爽，每个容器只要维护自己的服务环境就 ok 了。
Docker 的日常操作
镜像常用操作
# 下载镜像
docker pull name
# 列出本地镜像
docker images
# 使用镜像运行生成容器
docker run name:tag
# 删除镜像
docker rmi id/name
容器常用操作
可以通过容器的 id 或者容器别名来启动、停止、重启。
# 查看运行中的容器
docker ps
# 查看所有生成的容器
docker ps -a
# 开始容器
docker start container
# 停止容器
docker stop container
# 重启容器
docker restart container
# 移除不需要的容器(移除前容器必须要处于停止状态)
docker rm container
# 进入后台运行的容器
docker exec -it container /bin/sh
# 打印容器内部的信息（- f 参数能实时观察内部信息）
docker logs -f container
通过 -i - t 进来容器的，可以先按 ctrl + p, 然后按 ctrl + q 来退出交互界面组，这样退出不会关闭容器。
docker-compose 常用操作
# 自动完成包括构建镜像,（重新）创建服务，启动服务，并关联服务相关容器的一系列操作。
docker-compose up
# 此命令将会停止 up 命令所启动的容器，并移除网络
docker-compose down
# 启动已经存在的服务容器。
docker-compose start
# 停止已经处于运行状态的容器，但不删除它。通过 start 可以再次启动这些容器。
docker-compose stop
# 重启项目中的服务
docker-compose restart
默认情况，docker-compose up 启动的容器都在前台，控制台将会同时打印所有容器的输出信息，可以很方便进行调试。当通过 Ctrl- C 停止命令时，所有容器将会停止。
结语
这次接触 Docker 的时间虽然不长，但是这种微服务细分的架构真的是惊艳到我了。以前玩过 VM 虚拟机，那个使用成本太高，不够灵活，用过一段时间就放弃了，老老实实维护自己的本机环境。有了这个 Docker 以后，想要什么测试环境都行，直接几行代码生成就好，一种随心所欲的自由。上面写的那些都是日常使用的命令，能应付基本的需求了，真要深入的话建议去找详细的文档，我就不写太累赘了，希望大家都能去接触一下这个 Docker，怎么都不亏，你们也会喜欢上这小鲸鱼的。