一文熟练掌握Docker使用

什么是Docker？

Docker是由dotCloud公司发起并与2013年开源的一个项目，一径开源就备受欢迎，其主要项目至今在github已经54k个star。它是使用Go语言开发实现，基于Linux内核cgroup、namespace以及AUFS类等技术对进程进行封装隔离，属于一种操作系统层面的虚拟化技术。此后，进一步开发开始使用runC和containerd，进一步封装，从文件系统到网路互联，再到进行都进行隔离，极大的简化了容器的创建和维护，使得Docker比虚拟机更为轻便、快捷。

为什么要用Docker？

Docker与传统虚拟机一样，同属于虚拟化技术，但是它拥有众多虚拟机无法比拟的优势：

• 持续交付和部署
  
• 更快的迁移
  
• 更高效的利用系统资源
  
• 更快的启动时间
  
• 一致的运行环境
  
• 更轻松的维护和扩展
  

容器与虚拟机的对比详情如下：

对于大多数开发人员感受最为就是前两点：持续交付和部署、更快的迁移。

我想这对于很多开发人员都是一个很头疼的问题，在开发过程中会遇到这种抱怨：“在我电脑上可以运行啊？为什么换一台电脑就不行了？”

虽然诸如maven、nodejs的package.json、Python的requirement的出现使得迁移变得简单，但是它们更多的是使得在第三方工具包的迁移方面变得简单方面，但是在系统和开发环境方面却没有什么作用。docker确保了直行环境的一致性，可以在多平台上运行，使得应用迁移更加容易。此外，docker使用分层存储以及镜像技术，使得应用重复部分的复用更加容易，可以基于基础镜像做更多的扩展，使得系统的维护变得更加简单。

基本概念

使用docker接触最多的就是以下3个概念，

• 镜像：image
  
• 容器：container
  
• 仓库：repository
  

了解这三个概念，对容器的整个生命周期便有了认识。在这里，我用简单的语言对上述3个概念进行描述

镜像：进行就相当于一个精简化的文件系统，例如官方提供的Ubuntu镜像，就只包含了最小化的root文件系统。

容器：容器是一个拥有自己root文件系统、自己网络配置、自己命名空间的进程。镜像和容器就像是编程中的类和实例，镜像时静态的定义，而镜像运行时的实体是容器。什么是类和实例？举一个编程的例子阐述一下，

# 类

classHelloWorld:

def__init__(self, x, y):

self.x = x

self.y = y

defadd(self):

returnself.x + self.y

# 实例

hello_world = HelloWorld(2, 3)

print(hello_world.add())

# 输出

>>> 5

其中HelloWorld是类，hello_world是实例，类比一下，就能够理解容器和镜像之间的关系。

仓库：docker镜像仓库就如同github代码仓库一样，当一个人构建一个项目，想在其他其他电脑上运行这个项目，那么就去从代码仓库把这个项目克隆下来。docker镜像仓库也是这样，当构建一个镜像之后，想在其他服务器上使用这个镜像，就需要一个集中的存储、分发服务，仓库就是这样的服务。官方的镜像仓库是DockerHub，它存储了丰富的镜像，但是国内拉取镜像速度缓慢，因此可以使用国内镜像仓库进行替代，例如阿里云镜像仓库、网易云镜像仓库、DaoCloud镜像市场等。

安装配置

docker目前支持Linux、Windows 10、macOS，下面就一个Linux安装为例，

APT方式安装

首先安装HTTPS软件包和CV证书，

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install \

   apt-transport-https \

   ca-certificates \

   curl \

   software-properties-common

添加软件源GPG密钥，

$ curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add

添加docker软件源，

$ sudo add-apt-repository \

   "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu \

   $(lsb_release -cs) \

   stable"

安装docker ce,

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce

添加用户组

docker命令会使用Unix socket与docker引擎通讯，因此每次使用时会需要root权限，也就是需要在命令前加sudo比较麻烦，为了避免这个麻烦可以把建立docker组并把当前用户加入docker用户组，

$ sudo groupadd docker
$ sudo usermod -aG docker $USER

启动、退出、重启docker

$ systemctl start docker
$ systemctl stop docker
$ systemctl restart docker

也可以使用，

$ service docker start

$ service docker stop

$ service docker restart

Dockerfile

理解docker中一些基本概念，并完成docker安装下一步就是学习docker的使用。对于大多数开发人员来说，docker使用过程中最为核心的部分就是Dockerfile。

Dockerfile是一个文本文件，它包含了一些指令，docker镜像的构建就是通过Dockerfile中的这一条一条的指令完成的。也就是说，要构建一个镜像，就需要一个Dockerfile，然后根据自己的需求配置一些指令集合，下面就看一下Dockerfile中使用的一些指令。

FROM：指定基础镜像

定制我们的镜像，是需要以一个镜像为基础的，就是基础镜像，例如Ubuntu、 nginx、postgres、mysql等，例如，FROM Ubuntu: 16.04，如果本地有Ubuntu基础镜像则使用本地基础镜像，如果没有则会到官方镜像仓库拉取，16.04是镜像版本号，如果不指定则会拉取lastest。

RUN：执行命令

RUN指定我们在构建镜像时需要执行的命令，比如apt-get install安装某个软件，pip install安装Python依赖包，配置软件源，配置时区等， 例如，RUN apt-get install python3。

ADD和COPY：文件操作

ADD和COPY是两个功能类似的指令，一般优先使用COPY，它比ADD更透明，它的功能是将本地文件拷贝到容器中，例如，COPY ./ /home/jackpop。

WORKDIR：指定工作路径

指定镜像的运行时的工作路径，例如，WORKDIR /home/jackpop。

ENTRYPOINT：设置镜像主命令

指定镜像运行是运行的命令，例如, ENTRYPOINT  ["python", "-m, "main"]。

LABEL：添加标签

可以为镜像添加标签来帮助组织镜像、记录许可信息、辅助自动化构建等。

CMD：执行目标镜像中包含的软件

如果创建镜像的目的是为了部署某个服务，可能会执行某种形式的命令，可以包含参数。

EXPOSE：指定监听端口

给外部访问指定访问端口。

ENV：环境变量

为了方面程序运行，有时需要更新环境变量。

VOLUME：暴露数据库存储文件

USER：指定当前用户

其中常用的命令就是FROM、COPY、WORKDIR、ENTRYPOINT、RUN。

常用命令

了解了Dockerfile的常用指令，我们该怎么对镜像和容器进行操作呢？下面就来学习一下docker常用的一些命令，

备注：由于我已经把当前用户加入到docker用户组，所以下面命令没有加sudo，如果没有加用户组需要使用sudo docker。

查看本地镜像

$ docker image ls

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE

ubuntu 16.04 ****** 10 days ago 119MB

查看容器

$ docker ps -a

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES

*** *** *** *** *** *** *** ***

启动、停止、重启容器

$ docker start $container_id

$ docker stop $container_id

$ docker restart $container_id

退出和进入镜像

$exit

$ docker exec$container_id /bin/bash

启动镜像

$ docker run $image_id

可以用--p和--dns指定端口和dns来配置网络。

container_id是容器ID，image_id是镜像ID。

拉取镜像

$ docker image pull ubuntu

从Dockerfile创建镜像

$ docker build

从一个修改的容器创建镜像

$ docker commit

容器与本地之间复制文件

$ docker cp

推送镜像

$ docker push

为镜像打标签

$ docker tag

重命名容器

$ docker rename

删除容器

$ docker rm

删除镜像

$ docker rmi

搜索镜像

$ docker search

Docker常用命令概括：

动手实践

创建项目

Test/
├── Dockerfile
└── main.py

写一个简单的测试程序

# main.py
import logging
from time import sleep
import numpy as np
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
          format="'%(asctime)s - "
               "%(filename)s[line:%(lineno)d] - "
               "%(levelname)s: %(message)s")
def main():
  for i in range(10):
    logging.debug(np.random.randint(0, 5))
    sleep(0.1)
if __name__ == '__main__':
  main()

Dockerfile

这是构建镜像中的重点部分，

FROM ubuntu:16.04
COPY ./ /home/Test_docker
WORKDIR /home/Test_docker
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip \
&& ln -s pip3 /usr/bin/pip \
&& ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python \
&& rm -rf ls /var/cache/apt/* \
ENTRYPOINT ["python3", "-m", "main"]

进入项目根目录

$cd Test

开始创建镜像

$ docker build test:v1.0 .

test是指定构建镜像的名称，v1.0指定镜像标签，如果不指定，镜像名称和标签会显示为<none>。

运行镜像

$ docker run $image_id
'2019-06-29 12:26:38,298 - main.py[line:13] - DEBUG: 0
'2019-06-29 12:26:38,399 - main.py[line:13] - DEBUG: 2
'2019-06-29 12:26:38,499 - main.py[line:13] - DEBUG: 1
'2019-06-29 12:26:38,599 - main.py[line:13] - DEBUG: 3
'2019-06-29 12:26:38,699 - main.py[line:13] - DEBUG: 0
'2019-06-29 12:26:38,799 - main.py[line:13] - DEBUG: 4
'2019-06-29 12:26:38,900 - main.py[line:13] - DEBUG: 4
'2019-06-29 12:26:39,000 - main.py[line:13] - DEBUG: 4
'2019-06-29 12:26:39,100 - main.py[line:13] - DEBUG: 4
'2019-06-29 12:26:39,200 - main.py[line:13] - DEBUG: 2

当然，也可以在基础镜像的基础上进行修改来创建我们的镜像，例如，我们拉取一个Ubuntu基础镜像，可以启动镜像后安装我们需要的软件和环境，然后利用docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPO [:TAG]]来创建一个新镜像。

延伸阅读

除了基础的docker之外，还有一些高级的docker开源工具，比较知名的有如下3项，

• docker compose
  
• docker machine
  
• docker swarm
  

其中docker compose是官方编排项目之一，用于快速在集群中部署分布式应用。docker machine同样是官方编排项目之一，负责在多种平台上快速安装docker环境。docker swarm提供docker容器集群服务，是docker官方对容器云生态进行支持的核心方案。

除此之外，还有一些比较知名的集群管理系统，例如，

• Mesos
  
• Kubernetes
  

其中Mesos是来自UC Berkeley的集群资源管理开源项目，它可以让用户很容易实现分布式应用的自动化调度。Kubernetes是由Google团队发起并维护的给予docker的开源容器集群管理系统，应用比较广泛，它不仅支持场景的云平台，而且支持内部数据中心。