Docker基础使用

Docker 是一个开放平台，用于开发、移动、运行应用程序。它使应用程序可以封装在容器中，容器是轻量级的、可移植的、自给自足的环境，可以在任何支持 Docker 的机器上运行。

Docker 基础术语

在介绍 Docker 的使用之前，我们先了解几个基本概念：

镜像（Image）：Docker 镜像是应用程序及其依赖的只读模板。镜像用于创建 Docker 容器的实例。
容器（Container）：容器是镜像的运行实例。它是独立的，并包含其运行所需的一切（代码、运行时、系统工具等）。
仓库（Repository）：仓库是集中存放镜像的位置，它可以是公共的或者私有的，最著名的是 Docker Hub。
Dockerfile：一个文本文件，包含了一系列的命令，用于从给定的基础镜像构建新的镜像。
Docker Compose：一个工具，允许你使用 YAML 文件定义多个容器的应用服务。

Docker 安装

安装 Docker 的第一步通常是从官方网站下载适合你操作系统的 Docker 安装包。Docker 针对 macOS、Windows 和各种 Linux 发行版提供了安装程序。

基本命令

一旦安装好 Docker，你可以通过命令行界面（CLI）开始使用以下的基本命令：

docker run：从指定的镜像中创建并启动一个新容器。
python 复制代码
```
docker run hello-world
```
docker ps：列出所有正在运行的容器。
python 复制代码
```
docker ps
```
docker ps -a：列出所有容器，包括未运行的。
python 复制代码
```
docker ps -a
```
docker stop：停止一个正在运行的容器。
python 复制代码
```
docker stop [容器ID或名称]
```
docker rm：删除一个容器。
python 复制代码
```
docker rm [容器ID或名称]
```
docker images：列出本地存储的所有镜像。
python 复制代码
```
docker images
```
docker rmi：删除一个镜像。
python 复制代码
```
docker rmi [镜像ID或名称]
```
docker pull：从仓库拉取指定的镜像。
python 复制代码
```
docker pull [镜像名称]
```
docker push：将本地的一个镜像推送到仓库。
python 复制代码
```
docker push [镜像名称]
```
docker build：基于 Dockerfile 构建一个新的镜像。
python 复制代码
```
docker build -t [镜像名称] [Dockerfile 的位置]
```
docker exec：在运行中的容器执行命令。
python 复制代码
```
docker exec [容器ID或名称] [命令]
```
docker logs：获取容器的日志输出。
python 复制代码
```
docker logs [容器ID或名称]
```
docker network：管理 Docker 的网络设置。
python 复制代码
```
docker network ls
```
docker volume：管理 Docker 的数据卷，用于持久化或共享容器数据。
python 复制代码
```
docker volume ls
```

使用 Dockerfile

Dockerfile 是一个文本文件，它包含了一系列的指令，用于自动化地构建 Docker 镜像。每个指令都会在镜像中创建一个新的层，指令通常包括添加文件、安装软件包、设置环境变量等。

Dockerfile 的基本结构和指令

FROM：指定基础镜像。所有 Dockerfile 文件都必须从一个 FROM 指令开始，除非它是一个特殊的 scratch 基础镜像。
RUN：执行任意命令，它们会在镜像的当前层上运行，并将结果提交到新的层。
CMD：提供容器默认的执行命令。只能有一个 CMD 指令，如果列出多个，只有最后一个会生效。
LABEL：为镜像添加元数据。
EXPOSE：声明容器运行时监听的端口。
ENV：设置环境变量。
ADD：将文件和目录添加到镜像中。可以从 URL 地址获取文件或解压本地的压缩文件。
COPY：用于从构建上下文复制文件和目录到镜像中。通常比 ADD 更推荐。
ENTRYPOINT：配置容器启动时运行的命令，可以与 CMD 配合使用来设置参数。
VOLUME：创建一个或多个挂载点路径，用于保存外部或其他容器的数据卷。
USER：指定运行容器时的用户名或 UID，后续的 RUN、CMD 和 ENTRYPOINT 等指令都会使用该用户。
WORKDIR：为 RUN、CMD、ENTRYPOINT、COPY 和 ADD 指令设置工作目录。
ARG：定义构建时的变量，可以在构建命令上使用 --build-arg 参数来覆盖。

使用 Dockerfile 构建 Docker 镜像

构建 Docker 镜像的基本步骤涉及创建一个 Dockerfile 和使用 docker build 命令。

1. 创建一个 Dockerfile

以下是一个简单的 Dockerfile 示例，用于创建一个运行 Nginx Web 服务器的 Docker 镜像：

python 复制代码

# Ubuntu 基础镜像
FROM ubuntu:latest

# 维护者信息
LABEL maintainer="name@example.com"

# 环境变量
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive

# 安装 Nginx
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y nginx && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 暴露端口 80
EXPOSE 80

# 设置工作目录
WORKDIR /var/www/html

# 复制网站内容
COPY ./src/ /var/www/html/

# 启动命令
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

2. 使用 docker build 构建镜像

python 复制代码

docker build -t my-nginx-image .

此命令会自动读取当前目录下的 Dockerfile，构建一个新镜像，并将其标记为 my-nginx-image。

-t 标志用于命名并可选地为新创建的镜像添加标签，格式为 name:tag。
最后的 . 指定了 Dockerfile 的路径和构建上下文的位置，这里的 . 表示当前目录。

完成构建过程后，你可以使用 docker images 查看已创建的镜像列表，并使用 docker run 启动一个基于新镜像的容器。

使用 Docker Compose

Docker Compose 允许你使用一个 YAML 文件定义多个容器的配置。这个文件常常被命名为 docker-compose.yml。

一个基础的 docker-compose.yml 文件看起来可能像这样：

python 复制代码

version: '3'

services:
  web:
    image: "nginx:alpine"
    ports:
      - "80:80"
  db:
    image: "postgres:latest"
    environment:
      POSTGRES_DB: exampledb
      POSTGRES_USER: exampleuser
      POSTGRES_PASSWORD: examplepass

在这个文件中，我们定义了两个服务：web 和 db。web 服务使用了 nginx 的官方镜像，而 db 服务则使用了 PostgreSQL。

为了启动这些由 docker-compose.yml 文件定义的服务，运行：

python 复制代码

docker-compose up

要停止这些服务，可以运行：

python 复制代码

docker-compose down

示例

假设有一个python项目，涉及到mysql，redis，用nginx代理，使用docker-compose实现一键部署

dockerfile

# 基于Python官方镜像
FROM python:3.8

# 将工作目录设置为/app
WORKDIR /app

# 复制项目代码和依赖文件到容器内
COPY . /app

# 安装Python依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 5000

# 运行Python应用
CMD ["python", "your_app.py"]

nginx.conf

server {
    listen 80;

    location / {
        proxy_pass http://your_python_service:5000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  your-python-service:
    build: .
    container_name: your-python-service
    volumes:
      - .:/app
    ports:
      - "5000:5000"
  
  nginx:
    image: nginx:latest
    container_name: nginx
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf
    depends_on:
      - your-python-service

  mysql:
    image: mysql:5.7
    container_name: mysql
    environment:
      MYSQL_DATABASE: 'mydb'
      MYSQL_USER: 'user'
      MYSQL_PASSWORD: 'password'
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 'rootpassword'
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql
    ports:
      - "3306:3306"

  redis:
    image: redis:latest
    container_name: redis
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data

volumes:
  mysql-data:
  redis-data:

总结

Docker 提供了一种标准化的方法来打包和运行应用程序，通过使用容器，它带来了便携性、微服务架构以及容易扩展和自动化部署的优势。上面介绍的命令和概念是 Docker 使用的基础，但 Docker 体系和工具集非常丰富，包括进阶的网络配置、数据卷、私有仓库和集群管理（如 Docker Swarm 和 Kubernetes）等内容，都是 Docker 更加强大的补充特性。