Docker 简易入门教程

此文是为自己学习 Docker 为未来的自己看的 Note，所以内容是很基础的，并且内容有相当一部分是转载和 copy 自其它牛人的博文等其他技术资料。所以写作此文的目的，就是为了降低个人搜索和查阅的麻烦，每学一手，就记一点。

Ref：

• Docker 入门教程 - 阮一峰 （我的最初级入门资料）
• Docker — 从入门到实践 or 在线阅读国内镜像（非常全的中文教程电子书|repo）
• 10张图带你深入理解Docker容器和镜像（英文原文：Visualizing Docker Containers and Images）
• Docker系列之一：入门介绍（美团技术资料）
• Docker系列之二：基于容器的自动构建（美团技术资料）
• 如何使用docker部署c/c++程序
• Docker Get Started Tutorial
• How to use Docker Build Args and Environment Variables
• Docker进阶之Dockerfile

（以下为正文）

2013年发布至今， Docker 一直广受瞩目，被认为可能会改变软件行业。

1. 环境配置的难题

软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软件，能在那些机器跑起来？

用户必须保证两件事：操作系统的设置，各种库和组件的安装。只有它们都正确，软件才能运行。举例来说，安装一个 Python 应用，计算机必须有 Python 引擎，还必须有各种依赖，可能还要配置环境变量。

如果某些老旧的模块与当前环境不兼容，那就麻烦了。开发者常常会说：“它在我的机器可以跑了”（It works on my machine），言下之意就是，其他机器很可能跑不了。

环境配置如此麻烦，换一台机器，就要重来一次，旷日费时。很多人想到，能不能从根本上解决问题，软件可以带环境安装？也就是说，安装的时候，把原始环境一模一样地复制过来。

2. 虚拟机

虚拟机（virtual machine）就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。应用程序对此毫无感知，因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样，而对于底层系统来说，虚拟机就是一个普通文件，不需要了就删掉，对其他部分毫无影响。

虽然用户可以通过虚拟机还原软件的原始环境。但是，这个方案有几个缺点。

（1）资源占用多

虚拟机会独占一部分内存和硬盘空间。它运行的时候，其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序，真正使用的内存只有 1MB，虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。

（2）冗余步骤多

虚拟机是完整的操作系统，一些系统级别的操作步骤，往往无法跳过，比如用户登录。

（3）启动慢

启动操作系统需要多久，启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟，应用程序才能真正运行。

3. Linux 容器

由于虚拟机存在这些缺点，Linux 发展出了另一种虚拟化技术：Linux 容器（Linux Containers，缩写为 LXC）。

Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离。 或者说，在正常进程的外面套了一个保护层。对于容器里面的进程来说，它接触到的各种资源都是虚拟的，从而实现与底层系统的隔离。

由于容器是进程级别的，相比虚拟机有很多优势。

（1）启动快

容器里面的应用，直接就是底层系统的一个进程，而不是虚拟机内部的进程。所以，启动容器相当于启动本机的一个进程，而不是启动一个操作系统，速度就快很多。

（2）资源占用少

容器只占用需要的资源，不占用那些没有用到的资源；虚拟机由于是完整的操作系统，不可避免要占用所有资源。另外，多个容器可以共享资源，虚拟机都是独享资源。

（3）体积小

容器只要包含用到的组件即可，而虚拟机是整个操作系统的打包，所以容器文件比虚拟机文件要小很多。

总之，容器有点像轻量级的虚拟机，能够提供虚拟化的环境，但是成本开销小得多。

4. 为什么要使用 Docker

作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。

• 更高效的利用系统资源

由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。

• 更快速的启动时间

传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而 Docker 容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。

• 一致的运行环境

开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性，从而不会再出现 「这段代码在我机器上没问题啊」 这类问题。

• 持续交付和部署

对开发和运维（DevOps）人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意地方正常运行。

使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 Dockerfile 来进行镜像构建，并结合 持续集成(Continuous Integration) 系统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 持续部署(Continuous Delivery/Deployment) 系统进行自动部署。

而且使用 Dockerfile 使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。

• 更轻松的迁移

由于 Docker 确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。

• 更轻松的维护和扩展

Docker 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外，Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 官方镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大的降低了应用服务的镜像制作成本。

• 对比传统虚拟机总结

5. Docker 是什么？

Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。 它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。

Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker，就不用担心环境问题。

总体来说，Docker 的接口相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。

详细的 Docker 介绍可见：XX

6. Docker 的用途

Docker 的主要用途，目前有三大类。

（1）提供一次性的环境。 比如，本地测试他人的软件、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。

（2）提供弹性的云服务。 因为 Docker 容器可以随开随关，很适合动态扩容和缩容。

（3）组建微服务架构。 通过多个容器，一台机器可以跑多个服务，因此在本机就可以模拟出微服务架构。

7. Docker 的安装

Docker 是一个开源的商业产品，有两个版本：社区版（Community Edition，缩写为 CE）和企业版（Enterprise Edition，缩写为 EE）。企业版包含了一些收费服务，个人开发者一般用不到。下面的介绍都针对社区版。

Docker CE 的安装请参考官方文档，也可参考这本中文线上电子书教程。

=========经过一段安装过程==========

安装完成后，运行下面的命令，验证是否安装成功。

$ docker version
$ docker info

Docker 需要用户具有 sudo 权限，为了避免每次命令都输入sudo，可以把用户加入 Docker 用户组（官方文档）。也可以每次执行 Docker 的命令时都带上 sudo。

$ sudo usermod -aG docker $USER

Docker 是服务器—-客户端架构。命令行运行docker命令的时候，需要本机有 Docker 服务。如果这项服务没有启动，可以用下面的命令启动（官方文档）。

# 以下命令仅适用于 Linux 系统
# service 命令的用法
$ sudo service docker start

# systemctl 命令的用法 (RHEL7/Centos7)
$ sudo systemctl start docker

接下来很重要的事，是修改 Docker 的官方仓库到国内的镜像网站。

• 参考镜像加速器！

8. 实例：Hello-world

由于 Docker 官方提供的 image 文件，都放在library组里面，所以它的是默认组，可以省略。

# 抓取官方的 hello-world 镜像：
$ docker image pull hello-world

# 查看
$ docker image ls

# 运行这个 image 文件。
$ docker container run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

... ...
# (运行成功！)

注意，docker container run命令具有自动抓取 image 文件的功能。如果发现本地没有指定的 image 文件，就会从仓库自动抓取。因此，前面的docker image pull命令并不是必需的步骤。

有些容器不会自动终止，因为提供的是服务。对于那些不会自动终止的容器，必须使用docker container kill 命令手动终止。

$ docker container kill [containID]

9. 容器文件

image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为容器文件。 也就是说，一旦容器生成，就会同时存在两个文件： image 文件和容器文件。而且关闭容器并不会删除容器文件，只是容器停止运行而已。

# 列出本机正在运行的容器
$ docker container ls

# 列出本机所有容器，包括终止运行的容器
$ docker container ls --all

上面命令的输出结果之中，包括容器的 ID。很多地方都需要提供这个 ID，比如上一节终止容器运行的docker container kill命令。

终止运行的容器文件，依然会占据硬盘空间，可以使用docker container rm命令删除。

$ docker container rm [containerID]

运行上面的命令之后，再使用docker container ls --all命令，就会发现被删除的容器文件已经消失了。

10. Dockerfile 文件

Dockerfile 文件，它是一个文本文件，用来配置 image。Docker 根据 该文件生成二进制的 image 文件。

关于 Dockerfile 的写作规则和可用的指令，请查阅：

• Docker — 从入门到实践 or 在线阅读国内镜像（非常全的中文教程电子书|repo）

下面是记录我制作某次 Dockerfile 镜像时用的代码：

# 该 image 文件继承我自己的 gwave image，冒号表示标签，这里标签是2.0.0，即2.0.0版本的 gwave。
FROM iphysreserch/gwave:2.0.0

# 将当前目录下的所有文件(除了.dockerignore排除的路径),都拷贝进入 image 文件里微系统的/waveform目录
COPY . /waveform

# 指定接下来的工作路径为/waveform (也就是微系统的 pwd)
WORKDIR /waveform

# 定义一个微系统里的环境变量
ENV VERSION=2.0.0	# optional

# 将容器 3000 端口暴露出来， 允许外部连接这个端口
EXPOSE 3000			# optional

# 在/waveform目录下，运行以下命令更新系统程序包。注意，安装后所有的依赖都将打包进入 image 文件
RUN apt-get update && apt-get upgrade	# optional

# 将我这个 image 做成一个 app 可执行程序，容器启动后自动执行下面指令
ENTRYPOINT ["bash", "setup.sh"]

可以在项目的根目录下创建一个 .dockerignore 文件夹，表示可排除的文件，类似 .gitignore。

也可将 ENTRYPOINT 换做 CMD ，都是容器启动后自动执行指令，简单区别就是 ENTRYPOINT 可以在本地启动容器时加额外的shell参数。另外，一个 Dockerfile 可以包含多个RUN命令，但是只能有一个CMD 或者 ENTRYPOINT 命令。

CMD bash setup.sh

假如说你用了 ENTRYPOINT 来构造镜像，但是启动它的容器时候想要用带有参数（如 <command> <arg1> <arg2>）的指令，那怎么办呢？参考此博文就可以知道，可以利用 --entrypoint 参数来覆盖并运行容器：

docker run --entrypoint <command> <image>:<tag> <arg1> <arg2>

另外，DEBIAN_FRONTEND 这个环境变量很有用，可以告诉操作系统应该从哪里获得用户输入。常用的设置是 noninteractive，这样你就可以直接运行命令，而无需向用户请求输入（即所有操作都是非交互式的）。这在运行 apt-get 命令的时候格外有用，因为它会不停的提示用户进行到了哪步并且需要不断确认。非交互模式会选择默认的选项并以最快的速度完成构建。请确保只在 Dockerfile 中调用的 RUN 命令中设置 了该选项，而不是使用 ENV 命令进行全局的设置。因为 ENV 命令在整个容器运行过程中都会生效, 所 以当你通过 BASH 和容器进行交互时，如果进行了全局设置那就会出问题。

要注意的是，正确的做法：只为这个命令设置 ENV 变量：

RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y python3

再比如：

FROM ubuntu:trusty
RUN \
  DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt update && \
  DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt clean

11. 创建 image

有了 Dockerfile 文件以后，就可以使用docker image build命令创建 image 文件了

$ docker image build -t my-demo .
# 或者
$ docker image build -t my-demo:0.0.1 .

上面代码中，-t参数用来指定 image 文件的名字，后面还可以用冒号指定标签。如果不指定，默认的标签就是latest。最后的那个点表示 Dockerfile 文件所在的路径，上例是当前路径，所以是一个点。

如果运行成功，就可以看到新生成的 image 文件my-demo了。

$ docker image ls -a

注：

• 当母 image 是有 ENTRYPOINT 时，在其基础上创建的子 image 会继承其 ENTRYPOINT，并且不会被子 image 的容器在 docker run 时提供的参数覆盖。只有在子 image 的 Dockerfile 中指定 ENTRYPOINT再 build 后才可以覆盖。（子 image 的ENTRYPOINT 为空也可）REF REF

• 基于容器来创建 image：REF

  先运行一个容器，并在运行容器的基础上进行修改（不要使用 docker run --rm 参数会自动删除容器，应使用-it 参数来可交互 ），如：

  $ sudo docker container run -it <image_name> /bin/bash
  

  然后将正在运行的容器导出为 image。

  $ docker commit -m "Description" -a "users <users@email.com>" <ID> <your_repo:tags>
  

  其中：

  • -m 指定提交的说明信息
  • -a 指定更新的作者和邮箱
  • <ID> 想要保存为 image 的容器 ID
  • <your_repo:tags> 欲新建镜像的 repository:tags

12. 删除 image

$ docker rmi [image ID]

若生成 image 有误等情况，导致出现难以正常删除的 image，可执行下面的代码即可！

$ docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)

13. 生成容器

docker container run命令会从 image 文件生成容器。

比如下面的例子：

$ docker container run -p 8000:3000 -it my-demo /bin/bash
# 或者
$ docker container run -p 8000:3000 -it my-demo:0.0.1 /bin/bash

上面命令的各个参数含义如下：

• -p参数：容器的 3000 端口映射到本机的 8000 端口。
• -it参数：容器的 Shell 映射到当前的 Shell，然后你在本机窗口输入的命令，就会传入容器。
• my-demo:0.0.1：image 文件的名字（如果有标签，还需要提供标签，默认是 latest 标签）。
• /bin/bash：容器启动以后，内部第一个执行的命令。这里是启动 Bash，保证用户可以使用 Shell。

如果一切正常，运行上面例子的命令以后，就会返回一个命令行提示符，进入到“微系统”里啦！

root@66d80f4aaf1e:/app#

14. 终止容器

若在容器的命令行中，按下 Ctrl + c 停止进程，然后按下 Ctrl + d （或者输入 exit）退出容器。

此外，不管是容器中，还是本机的终端里，也都可以用docker container kill终止容器运行。

# 在本机的另一个终端窗口，查出容器的 ID
$ docker container ls

# 停止指定的容器运行
$ docker container kill [containerID]

容器停止运行之后，并不会消失，用下面的命令删除容器文件。

# 查出容器的 ID
$ docker container ls --all

# 删除指定的容器文件
$ docker container rm [containerID] # containerID 可以输入前几个关键词即可

或者对于指定过 name 的容器进程，可如下例子来关闭 stop 并删除 rm 容器：

$ docker run -p 6379:6379 --name gredis -d redis
# ... runing ...
$ docker stop gredis
$ docker rm gredis

也可以使用docker container run命令的--rm参数，在容器终止运行后自动删除容器文件，如下面的例子：

$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash

15. 发布和保存 image

容器运行成功后，就确认了 image 文件的有效性。这时，我们就可以考虑把 image 文件分享到网上，让其他人使用。

首先，去 hub.docker.com 或 cloud.docker.com 注册一个账户。然后，用下面的命令登录。

$ docker login

接着，为本地的 image 标注用户名和版本。

$ docker image tag [imageName] [username]/[repository]:[tag]
# 实例
$ docker image tag my-demos:0.0.1 iphysresearch/my-demos:0.0.1

也可以不标注用户名，重新构建一下 image 文件。

$ docker image build -t [username]/[repository]:[tag] .

最后，发布 image 文件。

$ docker image push [username]/[repository]:[tag]

发布成功以后，登录 hub.docker.com，就可以看到已经发布的 image 文件。

附：在 docker 之间导出导入镜像/容器的方法

Ref: 在 docker 之间导出导入镜像的方法

有两种方式，它们的差别就在于是保存来自容器，还是来自镜像：

1. 导出 export - 导入 import

   • 它的格式是：docker export CONTAINER (容器)。
   • 我们通常用 docker ps -a 来查看本机已有的容器，然后我们考虑一个容器名为 one_container，现在要将这个容器保存为一个文件 saved_one_container.tar。可以使用 export 指令保存该容器为文件：

   $ docker export one_container > /home/file/saved_one_container.tar
   

   • 导出完成后，就可以使用 import 指令来导入：

   $ docker import - /home/file/saved_one_container.tar
   

2. 保存 save - 加载 load

   • 它的格式是：docker save IMAGE (镜像)。
   • 通常使用 docker images 来查看本机已有的镜像（当然，也可以使用 docker commit <CONTAIN-ID> <IMAGE-NAME> 把一个正在运行的容器保存为镜像），然后我们考虑一个镜像ID为 112233445566，现在要将这个镜像保存为一个文件 saved_one_image.tar。可以使用 save 指令来保存该镜像为文件：

   $ docker save 112233445566 > /home/file/saved_one_image.tar
   

   • 当然，利用镜像名称也是可以保存的，另一种写法是这样的：

   $ docker save -o you_image_name.tar you_image_name
   

   • 那么在任何装了 docker 的地方加载这个保存的本地镜像就可以用 load 来实现：

   $ docker load < /home/file/saved_one_image.tar
   

• 导出 export 与 保存 save 的区别
  • export 导出的镜像文件大小 小于 save 保存的镜像
  • export 导出（ import 导入）是根据容器拿到的镜像，再导入时会丢失镜像所有的历史，所以无法进行回滚操作（docker tag <LAYER ID> <IMAGE NAME>）；而 save 保存（ load 加载）的镜像，没有丢失镜像的历史，可以回滚到之前的层（layer）。（查看方式：docker images --tree）
• 注：导入加载进来觉得不合适可以使用 docker rm 容器ID 、 docker rmi 镜像ID 来删掉。

附：Docker 容器挂载本地目录及实现文件共享

Ref：详解Docker挂载本地目录及实现文件共享

附：在docker里配置 Jupyter Lab

Ref: https://blog.csdn.net/mengxia45/article/details/94724865

• 先运行一个 Docker 镜像的容器，要带上参数:

-p 3090:22 -p 3091:8888 -p 3092:3092

-p 是端口映射，22 和 8888 是默认的，22 给ssh连接，8888 给 jupyter。（这里的 8888 可以根据实际情况换做其他）

• 进入容器后，在要先确保容器内是已经按照好 Jupyter Lab 的，如果没有安装可以参考下面的代码安装：

apt-get update  # 更新一下
pip install --upgrade pip   # 安装/更新 pip 源
apt-get install -y vim-tiny # 安装vim
pip install jupyterlab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # 国内源安装 Jupyter Lab

容器内已经有 Jupyter Lab 以后，终端内输入 python 或 ipython 进入 Python 的命令行，输入以下代码：

from notebook.auth import passwd
passwd()

'sha1:41e4da01dde4:e820dc9c0398eda2dc9323c9e4a51ea1228166a2'

输完之后，设定一个密码，然后会生成一个 sha1 的秘钥，类似如上的结果，记得 copy 下来一会用，ctrl+d退出 Python 命令行。

• 在终端中输入 jupyter lab --generate-config，即可生成默认配置文件，用下买你的代码打开它：

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

翻一下全是注释，若图省事，就直接在文件开头加上下面几行字：

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:41e4da01dde4:e820dc9c0398eda2dc9323c9e4a51ea1228166a2'  # 这里 copy 上一步生成的秘钥
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888   # （这里的 8888 可以根据实际情况换做其他）
c.NotebookApp.allow_remote_access = True

!wq 保存，退出。

• 此时就可以在容器的终端中打开 jupyter lab 了。根据需求挑其一执行：

nohup jupyter lab --allow-root &   # 让jupyter lab一直后台运行
jupyter lab --allow-root  # 退出的时候 `ctrl+p+q` 来退出容器（即使 `--rm` 打开的容器也并不会关闭，仍是 up 状态）

顺便提醒下在 docker 里千万不能顺手就 ctrl+c 关闭某个东西，搞不好服务就停了。

• 这个时候，在浏览器里输入: http://你.的.服务器.地址:3091，其中 3091 是我们启动 docker 时刚刚绑定 8888 的端口号。这时候应该就可以看到 jupyterlab 了，要求你登陆。

Appendix. 其他有用的命令

docker 的主要用法就是上面这些，此外还有几个命令，也非常有用。

（1）docker container start

前面的docker container run命令是新建容器，每运行一次，就会新建一个容器。同样的命令运行两次，就会生成两个一模一样的容器文件。如果希望重复使用容器，就要使用docker container start命令，它用来启动已经生成、已经停止运行的容器文件。

$ docker container start [containerID]

（2）docker container stop

前面的docker container kill命令终止容器运行，相当于向容器里面的主进程发出 SIGKILL 信号。而docker container stop命令也是用来终止容器运行，相当于向容器里面的主进程发出 SIGTERM 信号，然后过一段时间再发出 SIGKILL 信号。

$ bash container stop [containerID]

这两个信号的差别是，应用程序收到 SIGTERM 信号以后，可以自行进行收尾清理工作，但也可以不理会这个信号。如果收到 SIGKILL 信号，就会强行立即终止，那些正在进行中的操作会全部丢失。

（3）docker container logs

docker container logs命令用来查看 docker 容器的输出，即容器里面 Shell 的标准输出。如果docker run命令运行容器的时候，没有使用-it参数，就要用这个命令查看输出。

$ docker container logs [containerID]

（4）docker container exec

docker container exec命令用于进入一个正在运行的 docker 容器。如果docker run命令运行容器的时候，没有使用-it参数，就要用这个命令进入容器。一旦进入了容器，就可以在容器的 Shell 执行命令了。

$ docker container exec -it [containerID] /bin/bash

（5）docker container cp

docker container cp命令用于从正在运行的 Docker 容器里面，将文件拷贝到本机。下面是拷贝到当前目录的写法。

$ docker container cp [containID]:[/path/to/file] .

移除所有的容器和镜像（大扫除）：

谨慎使用~~~

$ docker kill $(docker ps -q) ; docker rm $(docker ps -a -q) ; docker rmi $(docker images -q -a)   

（待续）