Docker学习 - 技术栈

Docker 是一个开源平台，用于开发、传输和运行应用程序。它利用容器化技术，将应用程序及其所有依赖项打包到一个标准化的单元（即容器）中，确保在任何环境中都能一致地运行。以下是 Docker 的详细介绍以及常用命令的说明。

一、Docker 基本概念

1、Docker 镜像 (Image): 镜像是一个轻量级的、可执行的软件包，包含运行应用程序所需的代码、库、环境变量和配置文件。镜像是容器的基础，容器从镜像创建。

2、Docker 容器 (Container): 容器是镜像的一个实例。它是一个隔离的运行环境，包含应用程序及其所有依赖项，保证应用在不同的环境中都能一致运行。容器可以启动、停止、移动以及删除。

3、仓库（Repository） 仓库是用来存储和分享镜像的地方，可以分为本地仓库和远程仓库。本地仓库存储在本地机器上，而远程仓库则可以通过网络访问。仓库中的每个镜像都有一个唯一的标识符，称为镜像标签，用来唯一标识和区分不同的镜像版本。

4、Dockerfile: Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列指令来创建 Docker 镜像。它定义了镜像的基础镜像、所需的软件包和应用程序的配置等。

5、Docker Compose : Docker Compose 是一个用于定义和运行多个容器的工具，通过一个 docker-compose.yml 文件可以定义所有相关的服务、网络和卷等。

二、常用的命令

1、镜像管理

（1）列出所有镜像

bash 复制代码

docker images

（2） 拉取镜像

bash 复制代码

docker pull <image>:<tag>
# 例如：docker pull nginx:latest

（3） 删除镜像

bash 复制代码

docker rmi <image>:<tag>
# 例如：docker rmi nginx:latest

（4） 构建镜像

bash 复制代码

docker build -t <image>:<tag> <path>
# 例如：docker build -t myapp:latest .

2、容器管理

（1） 列出所有容器（包括停止的）

bash 复制代码

docker ps -a

（2） 启动容器

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docker start <container_id>
# 例如：docker start my_container

（3） 停止容器

bash 复制代码

docker stop <container_id>
# 例如：docker stop my_container

（4） 删除容器

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docker rm <container_id>
# 例如：docker rm my_container

（5） 运行容器

bash 复制代码

docker run [OPTIONS] <image>:<tag>
# 例如：docker run -d -p 80:80 nginx:latest

常用选项：

-d：后台运行容器
-p：端口映射（host_port:container_port）
--name：为容器指定一个名称
-v：挂载卷（host_path:container_path）
-e：设置环境变量（KEY=VALUE）

（5）查看容器日志

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docker logs <container_id>
# 例如：docker logs my_container

（6） 进入容器

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docker exec -it <container_id> /bin/bash
# 例如：docker exec -it my_container /bin/bash

3、Docker Compose

（1） 启动服务

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docker-compose up

（2） 后台运行服务

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docker-compose up -d

（3） 停止服务

bash 复制代码

docker-compose down

（4） 查看服务日志

bash 复制代码

docker-compose logs

（5） 构建服务

bash 复制代码

docker-compose build

4、网络和卷管理

（1） 列出网络

bash 复制代码

docker network ls

（2） 创建网络

bash 复制代码

docker network create <network_name>

（3） 删除网络

bash 复制代码

docker network rm <network_name>

（4） 列出卷

bash 复制代码

docker volume ls

（5） 创建卷

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docker volume create <volume_name>

（6） 删除卷

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docker volume rm <volume_name>