目录
[1. 安装docker](#1. 安装docker)
[2. 配置C++环境](#2. 配置C++环境)
[1. 如何打包容器生成tar？](#1. 如何打包容器生成tar？)
[a. 生成容器镜像](#a. 生成容器镜像)
[b. 将镜像压缩成tar](#b. 将镜像压缩成tar)
[2. 如何将容器内部的端口映射至宿主机？](#2. 如何将容器内部的端口映射至宿主机？)
[a. 使用 -p 选项启动容器并映射端口](#a. 使用 -p 选项启动容器并映射端口)
[b. 验证端口映射](#b. 验证端口映射)
[c. 在外部客户端访问服务](#c. 在外部客户端访问服务)
我这里将我如何在linux服务器中安装docker以及在容器中配置C++环境的步骤以及遇到的一些问题总结如下。
安装的工具和软件：
- docker
- gcc/g++工具包
- vim
- wget
- git
- boost
- cmake
- jsoncpp
- grpc
参考：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bilibili.com/video/BV12z4y147y3%3Fvd_source%3Dcb95e3058c2624d2641da6f4eeb7e3a11. 安装docker
更新软件列表
sudo apt update
安装依赖项以允许使用 HTTPS 通过 APT 获取 Docker
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
添加 Docker 的官方 GPG 密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
将 Docker APT 软件仓库添加到系统中
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
更新软件包列表，并安装 Docker CE
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
验证 Docker 是否已成功安装
sudo docker run hello-world
我这里在前面几步都成功了，但到最后一步的时候提示我连接超时，如下
我尝试了国内很多镜像源，比如阿里云的镜像源，但仍然会有这个问题
最后找到解决办法：
参考：
首先打开daemon.json文件：
sudo nano /etc/docker/daemon.json
在该文件中写入
{
"registry-mirrors": ["https://docker.registry.cyou",
"https://docker-cf.registry.cyou",
"https://dockercf.jsdelivr.fyi",
"https://docker.jsdelivr.fyi",
"https://dockertest.jsdelivr.fyi",
"https://mirror.aliyuncs.com",
"https://dockerproxy.com",
"https://mirror.baidubce.com",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://mirror.iscas.ac.cn",
"https://docker.rainbond.cc"]
}
ctrl+x保存，点y+enter退出。
重载系统守护进程并重启 Docker：
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
重新拉取docker hello world
sudo docker pull hello-world
启动容器：
sudo docker run hello-world
如果输出"Hello from Docker!"，那么容器拉取运行成功
2. 配置C++环境
该过程参考博主恋恋风辰：
1）启动ubuntu:22.04容器
sudo docker run -itd --name cppubuntu ubuntu:22.04
itd：
ubuntu:22.04： 乌班图版本为22.04
出现这一段内容代表镜像拉取成功，输入'sudo docker ps'查看容器
进入容器，，复制容器id，我这里是：'5d2a7e6c07cb'，然后输入
sudo docker exec -it 5d2a7e6c07cb /bin/bash
以bash脚本的方式进入容器，查看该系统是什么样的
进入以后，用户名发生了改变，我之前的用户名是：'yuanwenzheng@nwpu232:'，但进入容器后是：
2）配置编译环境G++
当前目录下创建一个test子目录
mkdir ./test
容器内更新源，安装最新的软件包
apt-get update
配置C++编译环境，容器内安装gcc/g++工具包
apt install build-essential
然后点y确定，安装成功：
测试安装的版本是否支持C++17
echo "#include <iostream>" > test.cpp
将'#include <iostream>'输入至test.cpp，并将cpp移动至test文件中
mv ./test.cpp ./test
并cd至test文件中
cd ./test/
文件中只有test.cpp一个文件
然后将main函数加入至test.cpp文件中，将c++版本输出
echo "int main() { std::cout << __cplusplus << std::endl; return 0; }" >> test.cpp
使用g++编译test.cpp文件，c++版本为17，输入test执行文件
g++ -std=c++17 test.cpp -o test
这里执行test
./test
这里输出'201703'，版本输出成功，因为C++17是2017年3月制定的标准。
3）安装软件
安装vim
apt install vim
测试vim，输入
vim ./test.cpp
vim安装成功
如何解决vim乱码？（中文不能正常显示）
打开用户目录下的vim配置文件
vim ~/.vimrc
输入
set termencoding=utf-8
set encoding=utf8
set fileencodings=utf8,ucs-bom,gbk,cp936,gb2312,gb18030
如图，中文显示正常
安装wget
apt install wget
安装boost
获取boost库的源码包，我这里的boost版本是1.86.0
wget https://archives.boost.io/release/1.86.0/source/boost_1_86_0.tar.gz
如果下载太慢，可以将文件下载好上传至宿主机，然后在宿主机输入，不能在容器内输入
sudo docker cp /home/ubuntu/boost_1_86_0.tar.gz cppubuntu:/test
这里docker容器从路径"/home/ubuntu/boost_1_86_0.tar.gz"copy至"cppubuntu:/test"
安装boost需要的一些库
apt-get install python3-dev autotools-dev libicu-dev build-essential libbz2-dev libboost-all-dev
因为 python-dev 包已经被废弃，可以使用 python-dev-is-python3 或 python2-dev 作为替代方案，自己选择具体的python版本进行安装，我这里选择python3.
解压boost库
首先，确保你在当前工作目录下已下载boost库压缩包
然后输入：
tar zxvf boost_1_86_0.tar.gz
然后，进入boost文件中，配置向导，预先设置安装目录为usr，并安装
cd ./boost_1_86_0
./https://zhida.zhihu.com/search?content_id=249384939&content_type=Article&match_order=1&q=bootstrap.sh&zhida_source=entity --prefix=/usr/
./b2 install
安装完成后显示
安装git
apt install git
安装成功后进行git初始化
git config --global user.name "Qbb"
git config --global user.email "qbb@mail.nwpu.edu.cn"
git init
初始化用户名和邮箱，并在当前目录下设置初始化一个新的Git仓库，输入下面代码验证初始化是否成功
git config --global user.name
git config --global user.email
安装cmke
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.27.0/cmake-3.27.0.tar.gz
如果安装太慢，可以在下载好上传至宿主机，然后再宿主机内输入
sudo docker cp /mnt/datab/home/yuanwenzheng/C++/cmake-3.27.0.tar.gz cppubuntu:/test
安装必要的ssl库
apt install libssl-dev
解压cmake压缩包
tar -zxvf cmake-3.27.0.tar.gz
解压后进入'cmake-3.27.0'文件夹内
./cmake-3.27.0/
设置引导程序
./bootstrap
make
make install
测试
cmake --version
出现该界面说明cmake安装成功
安装jsoncpp
1）直接安装
apt install libjsoncpp-dev
2）源码安装
首先，从github上下载jsoncpp的源代码（tar.gz格式）：
然后，在宿主机上将源代码复制到容器中
sudo docker cp /mnt/datab/home/yuanwenzheng/C++/jsoncpp-1.9.6.tar.gz ServerUbuntu:/test
解压
tar zxvf ./jsoncpp-1.9.6.tar.gz
进入jsoncpp-1.9.6文件夹内
cd ./jsoncpp-1.9.6/
# 创建build文件夹
mkdir build
# 进入build文件
cd ./build/
# 执行cmake在build文件内生成makefile，'../'表示在上一级查找CMakeLists.txt文件
cmake ../
# 执行make进行编译
make
# 执行安装
make install
# 更新库
ldconfig
测试jsoncpp库
# 至code文件内
cd /test/code
# 创建test文件夹
mkdir test
# 进入并编写jsontest.cpp
cd ./test/
vim jsontest.cpp
复制以下内容
#include<json/json.h>
#include<iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
Json::Value root;
Json::FastWriter fast;
root["ModuleType"]= Json::Value("你好");
root["ModuleCode"]= Json::Value("22");
root["ModuleDesc"]= Json::Value("33");
root["DateTime"]= Json::Value("44");
root["LogType"]= Json::Value("55");
cout<<fast.write(root)<<endl;
return 0;
}
查看jsontest.cpp文件中的的内容
cat ./jsontest.cpp
编译jsontest.cpp测试文件
1）使用g++进行编译
g++ jsontest.cpp -o jsontest -ljsoncpp
- jsontest.cpp: 源代码文件名。
- -o jsontest: 指定输出文件名为 jsontest。
- -ljsoncpp: 链接 jsoncpp 库
2）写CMakeLists.txt文件
首先，创建CMakeLists.txt文件
vim ./CMakeLists.txt
然后，写入以下内容至该文件
cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(jsontest)
# 设置 C++ 标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
# 添加可执行文件和源文件
file(GLOB SOURCES ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.cpp)
set(JSONCPP_INC_DIR /usr/local/include)
add_executable(jsontest ${SOURCES})
# 包含头文件路径（包括其他目录）
target_include_directories(jsontest
PRIVATE
${JSONCPP_INC_DIR}
)
# 链接 jsoncpp 库
target_link_libraries(jsontest PRIVATE jsoncpp)
创建build文件夹，进入build，执行cmake，make生成可执行文件
# 创建build文件夹
mkdir build
# 进入build文件
cd ./build/
# 执行cmake在build文件内生成makefile，'../'表示在上一级查找CMakeLists.txt文件
cmake ../
# 执行make进行编译生成可执行文件
make
执行可执行文件
./jsontest
输出以下内容表示jsoncpp库安装成功
安装grpc
克隆grpc指定分支
git clone -b v1.34.0 https://gitee.com/mirrors/grpc-framework.git grpc
进入grpc文件并更新子模块
cd grpc
git submodule update --init
会使用vpn可以加速这个过程，如果不会使用那么在执行'git submodule update --init'时连接可能会失败。解决办法可参考：
修改.gitmodules
vim ./.gitmodules
输入":%d"删除所有内容，粘贴以下内容
[submodule "third_party/zlib"]
path = third_party/zlib
#url = https://github.com/madler/zlib
url = https://gitee.com/mirrors/zlib.git
# When using CMake to build, the zlib submodule ends up with a
# generated file that makes Git consider the submodule dirty. This
# state can be ignored for day-to-day development on gRPC.
ignore = dirty
[submodule "third_party/protobuf"]
path = third_party/protobuf
#url = https://github.com/google/protobuf.git
url = https://gitee.com/local-grpc/protobuf.git
[submodule "third_party/googletest"]
path = third_party/googletest
#url = https://github.com/google/googletest.git
url = https://gitee.com/local-grpc/googletest.git
[submodule "third_party/benchmark"]
path = third_party/benchmark
#url = https://github.com/google/benchmark
url = https://gitee.com/mirrors/google-benchmark.git
[submodule "third_party/boringssl-with-bazel"]
path = third_party/boringssl-with-bazel
#url = https://github.com/google/boringssl.git
url = https://gitee.com/mirrors/boringssl.git
[submodule "third_party/re2"]
path = third_party/re2
#url = https://github.com/google/re2.git
url = https://gitee.com/local-grpc/re2.git
[submodule "third_party/cares/cares"]
path = third_party/cares/cares
#url = https://github.com/c-ares/c-ares.git
url = https://gitee.com/mirrors/c-ares.git
branch = cares-1_12_0
[submodule "third_party/bloaty"]
path = third_party/bloaty
#url = https://github.com/google/bloaty.git
url = https://gitee.com/local-grpc/bloaty.git
[submodule "third_party/abseil-cpp"]
path = third_party/abseil-cpp
#url = https://github.com/abseil/abseil-cpp.git
url = https://gitee.com/mirrors/abseil-cpp.git
branch = lts_2020_02_25
[submodule "third_party/envoy-api"]
path = third_party/envoy-api
#url = https://github.com/envoyproxy/data-plane-api.git
url = https://gitee.com/local-grpc/data-plane-api.git
[submodule "third_party/googleapis"]
path = third_party/googleapis
#url = https://github.com/googleapis/googleapis.git
url = https://gitee.com/mirrors/googleapis.git
[submodule "third_party/protoc-gen-validate"]
path = third_party/protoc-gen-validate
#url = https://github.com/envoyproxy/protoc-gen-validate.git
url = https://gitee.com/local-grpc/protoc-gen-validate.git
[submodule "third_party/udpa"]
path = third_party/udpa
#url = https://github.com/cncf/udpa.git
url = https://gitee.com/local-grpc/udpa.git
[submodule "third_party/libuv"]
path = third_party/libuv
#url = https://github.com/libuv/libuv.git
url = https://gitee.com/mirrors/libuv.git
然后再执行更新子模块命令
git submodule update --init
然后就是相同的步骤，创建build执行cmake
# 创建build文件夹
mkdir build
# 进入build文件
cd ./build/
# 指定安装路径 /usr/local
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
"cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .."和"cmake ../"的区别在于：前者明确地指定了安装路径，即使系统的默认值不是 /usr/local，也会使用这个路径；而后者使用默认的安装路径，通常是 /usr/local，但如果默认值被更改或不同环境下有不同的默认值，那么它会依据当前系统的默认配置。
执行cmake
# 执行make进行编译
make -j8
"make -j8"和"make"的区别在于：前者使用八个并行任务，可以提高编译速度（适合多核 CPU）；后者顺序编译，只使用一个任务，速度较慢。
我在编译过程遇到两个错误：
1）编译abseil-cpp 的 http://graphcycles.cc 文件时遇到的错误表明，std::numeric_limits 没有被识别。我这里在http://graphcycles.cc添加了头文件<limits>
cd /test/code/grpc/third_party/abseil-cpp/absl/synchronization/internal/
vim ./graphcycles.cc
# 添加以下内容
#include <limits>
2）译 abseil-cpp 的 http://failure_signal_handler.cc 文件时遇到的错误表明 std::max 函数无法处理不同类型的参数（long int 和 int）。我这里在http://failure_signal_handler.cc 文件内，修改了138行代码：
cd /test/code/grpc/third_party/abseil-cpp/absl/debugging/
vim ./failure_signal_handler.cc
# 修改第138行
size_t stack_size = (std::max(SIGSTKSZ, 65536) + page_mask) & ~page_mask;
# 将其修改为
size_t stack_size = (std::max(SIGSTKSZ, static_cast<long>(65536)) + page_mask) & ~page_mask;
然后返回build目录下重新编译，编译成功
执行安装
# 执行安装
make install
测试grpc是否安装成功
测试protoc是否安装成功
protoc --version
打印protoc版本为：3.13.0
cd至grpc/example/cpp下的helloworld文件中，进行测试
cd /test/code/grpc/examples/cpp/helloworld/
然后创建build文件夹，对helloworld进行编译
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8
编译完成后，分别执行greeter_server和greeter_client进行测试（这里得起两个终端进行测试）
./greeter_server
./greeter_client
服务器和客户端分别显示：
4）测试boost
进入test目录，创建一个code，并将该目录下所有test文件移除，只保留code文件，最后进入code文件
mkdir code
rm -rf ./test*
cd ./code/
创建一个helloboost.cpp文件并编辑
vim ./helloboost.cpp
键盘点击'i'，进入插入模式，粘贴，将boost版本输出
#include <iostream>
#include <boost/version.hpp>
using namespace std;
int main() {
cout << "Boost 版本" << BOOST_VERSION << endl;
return 0;
}
然后点击esc，输入':wq'保存退出文件
使用g++编译该文件，生成helloboost 执行文件
g++ -o helloboost ./helloboost.cpp
执行helloboost 文件
./helloboost
boost版本号被成功输出，boost被成功安装
拉取我们执行写的服务器代码，并进行测试，我们直接拉取博主恋恋风辰的个人仓库
git clone https://gitee.com/secondtonone1/boostasio-learn.git
cd至networl文件夹下
cd ./boostasio-learn/network/
选择'day06-AsyncServer'这个代码文件，这个文件用于搭建一个最简单的异步服务器
这里首先写一个cmakelist，然后通过cmakelist生成makefile文件，再该文件下执行make生成可执行文件AsyncServer，运行即可测试。
编写makelist.txt
进入'/test/code/boostasio-learn/network/day05-AsyncServer'目录下，输入
vim ./CMakeLists.txt
输入以下内容：
cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(AsyncServer)
# 设置 C++ 标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
# 设置 Boost 的路径
set(BOOST_ROOT /usr)
# 查找 Boost 库的组件
find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS system thread)
# 添加可执行文件和源文件
file(GLOB SOURCES ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/day06-AsyncServer/*.cpp)
add_executable(AsyncServer ${SOURCES})
# 包含头文件路径（包括其他目录）
target_include_directories(AsyncServer
PRIVATE
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/day06-AsyncServer
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/other_directory
# 添加其他目录路径...
)
# 包含 Boost 头文件路径
target_include_directories(AsyncServer PRIVATE ${Boost_INCLUDE_DIRS})
# 链接 Boost 库
target_link_libraries(AsyncServer PRIVATE ${Boost_LIBRARIES})
- cmake_minimum_required:表示cmake所需的最低版本为3.12；
- project(AsyncServer)：项目名称为AsyncServer
- set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)：C++标准设置为C++17
- set(BOOST_ROOT /usr)：Boost库的路径为/usr
- find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS system thread)：查找 Boost 库所需的组件，比如COMPONENTS ，system ，thread
- file(GLOB SOURCES ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/day06-AsyncServer/*.cpp) ：将所有的cpp文件定义到一个SOURCES 变量中，这里将CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR（当前cmake目录下）下day06-AsyncServer 目录下所有扩展名为 .cpp 的文件添加到 SOURCES变量中。这一步是为了添加源文件。
- add_executable(AsyncServer {SOURCES})** ：添加可执行文件，使用 **{SOURCES} 中包含的所有源文件来编译并生成一个目标：AsyncServer
- 定义包含目录 ：为AsyncServer 目标添加头文件搜索路径，确保当 AsyncServer 编译时，这些路径中的头文件可以被找到并正确引用。PRIVATE 是访问级别，它指定这些目录仅在目标 AsyncServer 的编译过程中可见，cmake支持以下三种访问级别：
- PRIVATE：仅当前目标可以访问这些目录（其他依赖于这个目标的项目无法访问）。
- PUBLIC：当前目标和依赖于这个目标的其他目标都可以访问这些目录。
- INTERFACE：仅依赖于当前目标的其他目标可以访问这些目录，但当前目标本身不能访问。
- 包含 Boost 头文件路径：为 AsyncServer 目标添加 Boost 库的头文件目录，以便在编译时能够找到并使用 Boost 库的头文件，${Boost_INCLUDE_DIRS}包含了 Boost 库头文件的路径，通常在找到 Boost 库后，CMake 会将头文件路径存储在这个变量中
- 链接 Boost 库：将 Boost 库链接到 AsyncServer 目标，使其在编译过程中能够找到并链接到 Boost 的库文件。${Boost_LIBRARIES}：这个变量包含了 CMake 找到的 Boost 库的链接路径，这个变量通常在调用 find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS system thread) 后被定义
最后，新建目录build, 进入build目录，执行cmake ..
mkdir build
cd ./build/
cmake ..
执行'make'即可编译该项目
make
生成了'AsyncServer'可执行文件，执行该文件即可启动服务器
./AsyncServer
我顺便学习了如何将生成的容器生成镜像并打包成压缩文件，并在其他机器上下载使用；以及如何将容器内部的端口映射至宿主机。总结如下：
1. 如何打包容器生成tar？
为了避免在其他平台使用该代码需要重复配置容器环境，这里学习如何将配置好的docker容器打包生成压缩文件tar。
a. 生成容器镜像
首先，将容器生成镜像，如果创建了并启动一个容器后，必须将其保存为新的镜像，不然该容器不会显示在镜像列表中，输入"sudo docker images"不会看见该镜像，只有输入"sudo docker ps"才能看见正在运行的容器。所以如果想将配置好的容器生成为镜像，必须输入下面的内容：
sudo docker commit cppubuntu cppubuntu:1.0
b. 将镜像压缩成tar
sudo docker save -o cppubuntu.tar cppubuntu:1.0
sudo docker save -o /path/to/your/directory/cppubuntu.tar cppubuntu:1.0
将cppubuntu.tar保存下来，该文件可以传输到其他机器或系统中使用。
在其他机器上使用 docker load 命令来加载这个镜像：
sudo docker load -i cppubuntu.tar
加载后，可以使用 docker images 查看是否成功导入镜像，然后像平常一样通过 docker run 命令启动容器。
sudo docker images
然后输入以下命令即可运行该容器：
sudo docker run -itd --name testubuntu cppubuntu:1.0
如果想进入这个容器，输入以下内容：
sudo docker ps
sudo docker exec -it testubuntu /bin/bash
第一行命令将列出所有正在运行的容器及其信息
第二行命令进入指定容器，-it 参数用于交互式终端，/bin/bash 表示想要使用的 shell， testubuntu 是在运行该容器时为其指定的名称"sudo docker run -itd --name testubuntu cppubuntu:1.0"
最后，可以使用exit命令退出容器
exit
2. 如何将容器内部的端口映射至宿主机？
因为容器的ip和宿主机的ip不同，容器的ip随时都可能会发生变变化，在这种情况下需要将容器内部的一个断开抛出去，这样启动容器的时候将该端口带上，就会映射成宿主机的一个端口，那么外部的客户端访问宿主机的该端口就会进入至容器内部访问到AsyncServer。比如：
a. 使用 -p 选项启动容器并映射端口
当启动容器时，使用 -p 参数来映射宿主机和容器的端口。假设 AsyncServer在容器内监听 8080 端口，可以这样启动容器：
docker run -d -p 8080:8080 cppubuntu
- -d：以后台模式启动容器
- -p 8080:8080：将宿主机的 8080 端口映射到容器内的 8080 端口。这样外部客户端访问宿主机的 8080 端口时，会被转发到容器内部的 8080 端口
b. 验证端口映射
启动容器后，可以通过 docker ps 查看运行中的容器及其端口映射情况：
docker ps
输出示例：
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
abc123def456 cppubuntu "/bin/sh -c ..." 5 seconds ago Up 5 seconds 0.0.0.0:8080->8080/tcp cppcontainer
这里可以看到宿主机的 8080 端口已经成功映射到容器的 8080端口。
c. 在外部客户端访问服务
现在外部的客户端可以通过访问宿主机的 IP 地址和端口号 8080 来访问容器内部的 AsyncServer服务。例如：
http://宿主机IP:8080
这样，无论容器的 IP 如何变化，外部都可以通过宿主机的端口来稳定地访问容器内部的服务。