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前言
本文将介绍 Docker 的相干工具应用教训,比方 Docker-compose
:容器编排工具 ;Portainer
: 容器可视化治理;以及 DockerFile
的构建。相当于是一套组合拳。让咱们能更轻松、更不便去治理 Docker。
Docker Compose
应用 Docker Compose 有一个益处就是能够通过 配置化 的形式去编排容器。比方咱们以后有 3 个服务,其中 A 依赖于 B,B 依赖于 C,那么咱们就能够在 YML 中应用 depends_on 配置项,来指明对应依赖的服务。使得容器的编排更加人性化。上面列举了下比拟罕用的配置项:
version: "3"
services:
redis: # 服务名
image: redis:alpine # 应用的镜像模板
container_name: my-redis # 容器名
hostname: my-redis # 容器 hostname
ports:
- 6379:6379 # 端口映射
volumes: # 卷映射
- ./data/redis:/data
restart: unless-stopped # 容器重启策略,有 no、always、on-failure、unless-stopped 选项
depends_on:
- database # 依赖的服务
database:
image: postgres:latest
volumes:
- "/localhost/postgres.sock:/var/run/postgres/postgres.sock"
- "/localhost/data:/var/lib/postgresql/data"
当 YML 配置文件筹备好后,咱们就能够应用 docker-compose up
命令来启动运行容器了。如果想 stop
容器,能够应用 docker-compose down
则会把以后 YML 文件里的容器服务都进行掉。
Portainer
Portainer 能够帮忙咱们 可视化 的治理容器,而不须要到主机里一个一个命令的查看容器信息。治理的内容包含了 Docker 容器
、images
、volume
、network
等罕用性能。
Portainer 服务咱们能够应用上面的 YML 文件来创立:
version: '2'
services:
portainer:
image: portainer/portainer
command: -H unix:///var/run/docker.sock
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
- portainer_data:/data
volumes:
portainer_data:
当 Portainer 容器启动完后,咱们能够拜访 9000 端口,进入到如下的治理界面了:
能够看到,Portainer 这个管理工具十分的齐全,能够说是解脱了咱们的双手,省了很多敲命令的工夫。
DockerFile 的构建
下面的两个让容器的编排和治理更加的简洁不便,但咱们还有一个要害因素:镜像。咱们常常须要编写 DockerFile 以便能 build 和 push 一个自定义镜像到仓库核心。
对于 DockerFile,这里简略介绍下相干命令:
- FROM:要定制的根底镜像,相当于根底零碎环境,例如
centos
、alpine
- RUN:要执行的命令
- .:这里是指上下文门路,不便打包指定的文件给 docker 引擎应用
- COPY:从上下文目录中复制文件或者目录到容器里指定门路
- ADD:和 COPY 的相似
- CMD:和 RUN 相似,只是 CMD 在 docker run 时运行,RUN 在 docker build 运行
- ENV:环境变量
- EXPOSE:要裸露的端口
- WORKDIR:工作目录,容器启动时执行的命令会在该目录下执行
例如,一个 Dockerfile 如下:
FROM ubuntu:18.04
COPY . /app
RUN make /app
CMD python /app/app.py
这样就能够制作一个对于 python 的镜像了。
当咱们在构建 DockerFile 时,应尽量的让镜像大小降到最低,要抉择适合的根底镜像,不增加多余的货色。
就像下面的 python 就不须要携带文本编辑器了。另外,如果镜像的依赖关系简单,尽量应用多阶段构建,也就是 COPY –from 之前阶段的成绩。这样的话能够让咱们的构建思路比拟清晰明了。对于多阶段的构建,能够看看官网的这篇:多阶段构建。
总结
docker 的炽热衍生出了很多其余管理工具,让咱们的生产力进步很多,像除了 docker-compose
外还有 Docker Machine
,Docker Swarm
等。当然,大多数时候,下面提及到的曾经够用了,大伙也能够自个深入研究。
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