感谢 & 参考

本文内容还是相对很浅的，Docker中关于分布式，集群的内容没有涉及，所以本文推荐前端同学看一看，后端同学就不推荐了。本文中所有命令都是针对Ubuntu16.04，拷贝粘贴时请注意。(这一篇文章有些复读机????，对docker感兴趣的可以直接看以下的参考资料)

本文主要参考了以下资料

  • docker docs docker官方文档
  • Docker入门学习笔记
  • Docker — 从入门到实践
  • DockerInfo
  • Docker学习路线图（配基于阿里云容器服务实践教程）

命令汇总

命令汇总，方面快速查询

# 创建镜像docker build -t [镜像名] .# Docker镜像列表docker image ls# 删除镜像docker rmi [id]# 删除所有的镜像docker image rm $(docker image ls -a -q)# Docker容器列表docker container lsdocker container ls --all# 全部的停止的容器docker container ls -aq# 删除容器docker rm [id]# 删除所有的容器docker container rm $(docker container ls -a -q)# 停止容器docker container stop [id]# 启动停止的容器docker container start [id]# 强制关闭指定容器docker container kill [id]# 重启容器docker container restart [id]# 进入容器内部docker exec -it [容器id] bash# 运行容器，外部的4000端口映射到容器的80端口docker run -p 4000:80 hello# 指定容器的名称 --namedocker run --name [name] -p 4000:80 [image]# 守护态运行容器（后台运行，不需要在打开一个终端）docker run -d -p 4000:80 hello# 随机映射本机的端口到容器的端口docker run -d -P [image]# 映射所有的地址docker run -d -p [宿主机端口]:[容器端口] [image]# 映射指定地址以及端口docker run -d -p [ip]:[宿主机端口]:[容器端口] [image]# 映射指定地址的任意端口docker run -d -p [ip]::[容器端口] [image]# 查看容器映射的端口docker port [容器名|容器id] [容器的端口]# 标记镜像docker tag [镜像名] [用户名]/[存储库]:[标签]# 上传镜像到DockerHubdocker push [用户名]/[存储库]:[标签]# 从DockeerHub上获取镜像docker pull [存储库]:[标签]# 从存储库运行镜像docker run -p [用户名]/[存储库]:[标签]# 创建数据卷docker volume create [数据卷名称]# 查看所有的数据卷docker volume ls# 查看数据卷的信息docker volume inspect [数据卷名称]# 删除数据卷docker volume rm [数据卷名称]# 清理无主的数据卷docker volume prune# 查看网络列表docker network ls

Docker的基本概念

Docker的虚拟化是在系统层面实现的，虚拟机则是在硬件方面实现的。

镜像

Docker Images 是一个可执行的包。包含了运行应用程序的所有内容，代码，运行时，环境变量，库，配置文件。

镜像的构成

镜像的构建是一层层构建的，前一层是后一层的基础。每一层构建完成后，不会再改变。后面的修改的只会发生当前的镜像层。比如删除前一层的文件，并不是真正的删除。而是在后面的镜像层中标记为删除，删除的文件会一直存在镜像中。

分层的特性使得镜像容易扩展和复用。比如在Docker Hub上提供的各种基础镜像。

commit

我们在上面说过镜像是分层的。我们这里利用commit命令深入理解下镜像的构成。

我们使用docker run --name webserver -d -p 4880:80 nginx构建nginx的容器。使用exec进入webserver容器，并进行了一定的修改。而docker commit命令可以将我们对容器存储层的修改保存下来，成为新的镜像。新的镜像由原有的镜像，加上我们更改的存储层构成的。

容器

Docker Containers 是镜像运行的实例。可以使用docker ps查看正在运行的容器列表。容器同样也是多层存储，以镜像作为基础层，在基础层上加一层容器运行的存储层。

Docker安装

卸载旧版本的Docker

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

安装

# 更新aptsudo apt-get updatesudo apt-get install \    apt-transport-https \    ca-certificates \    curl \    gnupg-agent \    software-properties-common# 添加官方GPG密钥curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -# 将存储库添加到APT源sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"# 更新aptsudo apt-get update# 安装sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

验证安装

# 查看docker版本docker version

# 允许hello-world镜像，验证是否正确安装docker run hello-world

容器

在过去如果要编写Python应用程序，需要在机器上安装Python运行时，不仅仅需要在你的开发机器配置环境，而且还需要在生产环境的机器上配置环境。如果使用Docker，可以把Python运行时通过镜像获取，无需在不同的机器上重复安装环境。可以在应用程序，和Python运行时镜像打包在一起。确保在不同的机器上都可以正常运行。这些可移植的镜像，由Dockerfile定义

Dockerfile

Dockerfile定义了容器内的环境。容器与系统的其他部分相隔离，因此需要将容器的端口映射到外部。由这个Dockerfile定义的应用程序的构建，运行在任何地方的行为都完全相同。

示例

# 创建空文件夹，并在文件夹中创建Dockerfile文件mkdir learn-dockercd learn-dockertouch Dockerfiletouch app.js

Dockerfile

# 在Dockerfile写入以下的内容vim Dockerfile# 将node作为父镜像FROM node# 将容器的工作目录设置为/app(当前目录，如果/app不存在，WORKDIR会创建/app文件夹)WORKDIR /app# 将当前文件夹中的所有内容，复制到容器的/app中COPY . /app# 安装node包RUN npm install # 容器对外暴露80端口EXPOSE 80# 环境变量ENV NAME World# 容器启动时运行app.jsCMD ["node", "app.js"]

app.js

const express = require('express')const app = express()app.get('/', function (req, res) {  res.send('hello world')})app.listen(80, '0.0.0.0')

我们并不需要在系统中安装Python，Flask或者Redis。构建运行镜像的时候也不需要安装它们。虽然看起来我们没有使用Pyhone构建开发环境，但是我们已经这样做了。

构建应用程序

使用docker build命令，构建镜像。（--tag选项会对镜像进行命名）

# 构建hellodocker的镜像docker build --tag=hellodocker .# 构建完成后，我们查看镜像列表docker image ls

运行应用程序

# 将服务器的4000端口映射到容器的80端口docker run -p 3999:80 hellodocker# 查看正在运行的容器docker container ls# curl测试，返回helloworldcurl 0.0.0.0:3999

Dockerfile指令详解

????FROM

FROM指令用于指定镜像的基础镜像。FROM scratch，可以指定空的基础镜像。

????RUN

Dockerfile中每一个指令都会建立一层镜像，不应该把RUN指令当作shell脚本来写。

FROM scratch# 这回额外的创建7层镜像，这是错误的行为RUN apt-get updateRUN apt-get install -y gcc libc6-dev make wgetRUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz"RUN mkdir -p /usr/src/redisRUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1RUN make -C /usr/src/redisRUN make -C /usr/src/redis install# 正确的写法应当是，使用&&将命令串连，简化为一层镜像RUN buildDeps='gcc libc6-dev make wget' \    && apt-get update \    && apt-get install -y $buildDeps \    && wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz" \    && mkdir -p /usr/src/redis \    && tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \    && make -C /usr/src/redis \    && make -C /usr/src/redis install \    # 清除无用的缓存，避免Docker的臃肿    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \    && rm redis.tar.gz \    && rm -r /usr/src/redis \    && apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps

COPY

COPY指令将当前目录的文件，复制到image中。

源路径指的是当前上下文的目录。目标路径可以是容器内的绝对路径路径，也可以是容器WORKDIR指定的工作目录的相对路径。

COPY [源路径] [目标路径]

CMD

CMD指定容器主进程的启动命令。

# 使用nodeCMD ["node", "app.js"]# 使用pm2# http://pm2.keymetrics.io/docs/usage/docker-pm2-nodejs/#docker-integration RUN npm install pm2 -gCMD ["pm2-runtime", "app.js"]

VOLUME

VOLUME指令可以指定某个目录为匿名卷，任何对该目录的写操作，不会记录到容器的存储层。

对于数据库，数据库文件应保存到数据卷中

VOLUME /data

ENV

ENV指令用来设置环境变量，Dockerfile后面的指令或者代码中，都可以使用该环境变量

# Dockerfile# 环境变量ENV NAME World
// app.jsconst express = require('express')const app = express()app.get('/', function (req, res) {  // 使用环境变量  res.send(`hello world${process.env.NAME}`)})app.listen(80, '0.0.0.0')

EXPOSE

EXPOSE指令用于声明端口，但是EXPOSE声明的端口要和docker run <宿主端口>:<容器端口>区分。EXPOSE指令仅仅是声明，而不会自动进行端口映射。

WORKDIR

WORKDIR用来指定当前目录（工作目录），Dockerfile不是shell脚本，这一点需要切记。

# 这是错误的示范RUN cd /appRUN echo "hello" > world.txt

这里并不会创建 /app/world.txt的文件。因为在Dockerfile中两行RUN的执行环境是不同的。所以第一层的 cd /app 不会影响到第二层的当前目录，正确的做法应当是。

WORKDIR /appRUN echo "hello" > world.txt

分享你的镜像

什么是DockerHub?

DockerHub类似于Github，由Docker官方维护的一个公共容器镜像仓库。我们首先注册，并登录Docker Hub

创建存储库

标记镜像

# 登录docker login# 标记镜像# docker tag [镜像名] [用户名]/[存储库]:[标签]docker tag hellodocker zhangyue9467/learn-docker:test

发布镜像

docker push zhangyue9467/learn-docker:test

Docker Hub仓库中就会有我们发布的镜像

从DockerHub拉取并运行镜像

使用Docker后，我们不需要在其他机器上安装任何东西，就可以运行它。只需要远程拉取Docker的镜像

docker run -p 3998:80 zhangyue9467/learn-docker:test

数据卷

什么是数据卷？

数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录, 数据卷中的数据可以容器之间共享和重用。对数据卷的修改会立马生效。

创建数据卷

# 创建一个名为vol的数据卷docker volume create vol# 查看数据卷中的信息docker volume inspect vol

Mountpoint中是数据卷挂载在宿主机的位置。我们在Mountpoint字段对应的文件夹内创建一个文件

启动挂载了数据卷的容器

使用--mount，在启动容器时挂载数据卷，容器启动时可以挂载多个数据卷。

# 启动了name为web的容器# 使用vol数据卷，加载到容器的/webapp中docker run -d -P \    --name web \    --mount source=vol,target=/webapp \    hello

进入web容器进行查看，vol数据卷中内容挂载到容器的/webapp目录中

挂载宿主机目录作为数据卷

宿主机的路径必须是绝对路径，使用--mount如果主机目录不存在Docker会报错。Docker默认对主机目录的权限是读写权限。

# 启动了name为web2的容器# 使用本机/var/www/vol目录作为数据卷，加载到容器的/webapp中docker run -d -P \    --name web2 \    --mount type=bind,source=/var/www/vol,target=/webapp \    hello

挂载本地文件作为数据卷

# /root/.bash_history 作为卷docker run -d -P \    --name web3 \    --mount type=bind,source=/root/.bash_history,target=/root/.bash_history \    hello

在容器内部可以获取外部的命令行的历史记录

网络

外部访问容器

# 映射任意端口到容器的端口docker run -d -P [image]# 映射所有的地址# docker run -d -p 5000:5000 webdocker run -d -p [宿主机端口]:[容器端口] [image]# 映射指定地址以及端口# docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000 webdocker run -d -p [ip]:[宿主机端口]:[容器端口] [image]# 映射指定地址的任意端口# docker run -d -p 127.0.0.1::5000 webdocker run -d -p [ip]::[容器端口] [image]

查看容器映射端口配置

# 查看容器映射的端口docker port [容器名|容器id] [容器的端口]

容器内部拥有自身的网络和ip，可以使用docker inspect命令在"NetworkSettings"中获取。

# 查看容器内部的ip信息docker inspect [容器id]

容器通信

使用自定义Docker网络实现容器通信。如果是多个容器可以使用Docker Compose实现容器间的通讯，Docker Compose默认所有容器都在同一个网络中的。

# 创建网络docker network create -d bridge mynet# 将容器链接到网络mynet中docker run -d -p 5000:8888 --name busybox1 --network mynet hellodocker run -d -p 5001:8889 --name busybox2 --network mynet hello2# 进入容器busybox1内部，可以使用curl或者ping，测试# busybox2的ip地址curl 172.19.0.3:8889# ping busybox2

Docker Compose

什么是Compose？

使用Dockerfile文件可以很方便定义一个容器。但在日常的工作中一个项目可能需要多个容器(前端，后端，数据库)。Compose允许用户定义docker-compose.yml模版文件，来定义一组相关联的容器为一组项目。

Compose中两个概念：

  • 服务(service)，一个应用的容器，可以是多个相同镜像的实例。
  • 项目(project)，一组关联的应用容器组成的完整业务单元, 在docker-compose.yml中定义

Compose安装

sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.17.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-composesudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

验证docker composc的安装

# 查看版本docker-compose --version

Compose命令

更多命令请参考。

????在介绍Compose命令之前，我觉得有必要明确一下，服务与容器的概念。我曾经混淆过它们的概念，详细的解答请参考

在docker-compose中，docker-compose.ymal中定义的是服务, 下面定义了一个名为web的服务。而web的服务会启动一个名为"[项目文件的名称]_web"的容器。

# docker-compose.ymalversion: '3'services:  web:    build: .    ports:     - "5000:3000"

build

在项目的目录根目录下运行build命令，构建镜像

# 构建容器docker-compose build

ps

在项目的根目录下运行ps命令，列出项目中的所有容器

docker-compose ps

up

up命令将会完成构建容器，创建服务，启动服务，等一系列操作。可以直接通过up命令启动一个项目

# 在前台启动容器docker-compose up# 在后台启动并运行项目(不需要强制退出控制台了)docker-compose up -d

port

查看服务映射在宿主机上的端口

version: '3'services:  web:    build: .    ports:     - "5000:3000"
# 示例# 0.0.0.0:5000docker-compose port web[服务] 3000[容器端口]

Compose模板文件

更多指令请参考

version: '3'services:  # web服务  web:    # 容器的名称    container_name: hello_compose    # Dockerfile文件的位置（绝对路径，相对docker-compose模版文件的路径都可以）    build: .    # 暴露端口，但不映射到宿主机    expose:     - "3000"    # 暴露端口 [宿主端口]:[容器端口]    ports:     - "5000:3000"    # 数据卷挂载的路径    # https://forums.docker.com/t/making-volumes-with-docker-compose/45657    volumes:     - [宿主机路径]:[容器路径]  # db服务  db:    # 容器使用的镜像    image: "redis:alpine"

实战

Docker部署前端应用

  • 预览地址
  • 源码地址

新建jenkins任务，将github上的项目拉取到线上云服务器的空文件夹中。

接着定义Dockerfile自定义镜像。使用FROM指令将nginx作为父镜像，使用COPY指令将上下文目录的所有内容拷贝到容器的/var/www/hello_docker/目录中。/var/www/hello_docker/是我们在nginx配置中配置的静态文件目录。接着使用COPY指令将nginx的配置文件，拷贝到/etc/nginx/conf.d/目录中。conf.d文件夹内的nginx配置文件的内容，会合并到nginx主配置文件中。紧接着使用RUN指令重启nginx服务。

使用Dockerfile自定义我们的镜像后，需要通过build命令构建我们的镜像。由于需要做到运维的自动化，直接启动我们的镜像可能会产生错误（可能存在同名的镜像）。我们使用shell脚本判断是否需要删除之前的镜像还是直接启动容器。最后使用run命令构建我们的容器。

# DockerfileFROM nginxCOPY ./* /var/www/hello_docker/COPY ./nginx/hello_docker.conf /etc/nginx/conf.d/RUN service nginx restart
# nginx.confserver {    listen 8888;    server_name localhost;    root /var/www/hello_docker;    index index.html;    expires      7d;}

容器构建完成后，我们在本地无法直接访问容器映射的接口，我们需要在☁️云服务器配置nginx代理，访问容器。


（我们将转发请求到容器映射的接口上）

Docker部署Node服务

  • 预览地址
  • 源码地址

前端的部署同之前的项目一致(这里略过)。使用Dockerfile定义后端服务镜像，使用FROM指令将node作为父镜像，使用RUN指令在全局安装pm2，使用CMD指令, 使用pm2启动后端的服务。

FROM nodeWORKDIR /serverCOPY . /server    EXPOSE 8888RUN npm install pm2 -gCMD ["pm2-runtime", "app.js"]

Docker部署Mongo

我们直接使用docker-compose部署mongo数据库。

需要注意的是，mongo数据存储的位置，不建议直接将数据直接存储到容器中。而是使用volumes，将容器内数据库的存储目录挂载到宿主机的目录中

version: '3.1'services:  mongo:    # 使用docker hub 的mongo镜像    image: mongo    # 容器重启策略    restart: always    # 容器启动的参数    # ⚠️这里存在一些问题尚未解决    command:      - '--auth'      - '-f'      - '/etc/mongod.conf'    # 指定数据卷，配置文件以及数据存储的位置    volumes:      - '/etc/mongod.conf:/etc/mongod.conf'      - '/var/lib/mongodb:/var/lib/mongodb'    ports:      - '37017:27017'

DockerCompose部署前端，后端，数据库

???? 这里还没有做