Docker 容器技术入门与环境部署

一、Docker 技术概述与核心概念解析

(一)Docker 技术本质与定位

Docker 是当前主流的操作系统级容器虚拟化技术,其核心价值在于通过轻量化隔离机制解决开发、测试与生产环境的一致性问题。与传统虚拟机(如 VMware)相比,Docker 直接复用宿主机内核,仅打包应用程序及其依赖项,实现 "一次构建,随处运行" 的高效部署模式。这种架构使得单个物理主机可同时运行数千个容器,资源利用率提升 3-5 倍。

(二)Docker 三大核心优势深度分析

对比维度 传统虚拟机 Docker 容器 技术原理差异
启动速度 分钟级 秒级(1-3 秒) 容器无需加载完整操作系统,仅启动应用进程
资源占用 每个 VM 约 5-10GB 磁盘 单个容器约 10-200MB 共享宿主机内核,仅存储应用层差异
性能损耗 20%-50% <5% 无 Hypervisor 层虚拟化开销
系统支持量 单机约 20-50 个 VM 单机可运行 3000 + 容器 轻量级进程隔离机制

(三)核心概念体系架构

1. 镜像(Image)

  • 本质:只读的容器构建模板,采用分层存储(AUFS 联合文件系统)
  • 分层机制:每层代表一次变更,支持增量更新(如 CentOS 镜像基础层 + MySQL 应用层)
  • 版本管理:通过 Tag 标签区分版本(如 nginx:1.24.0),Digest 指纹确保版本唯一性
  • 实践价值:实现应用环境的标准化封装,解决 "环境不一致" 问题

2. 容器(Container)

  • 运行实例:镜像的可读写运行实例,包含独立的文件系统、进程空间
  • 生命周期:创建(create)→ 运行(run)→ 停止(stop)→ 删除(rm)
  • 隔离技术:利用 Linux Namespace(UTS、PID、Network 等)实现资源隔离
  • 进程模型:容器内主进程退出则容器停止,需确保服务进程持续运行

3. 仓库(Repository)

  • 存储结构:Registry(注册服务器)→ Repository(仓库)→ Image(镜像)
  • 公共仓库:Docker Hub(全球最大,超 200 万镜像)、阿里云镜像站等
  • 私有仓库:企业级 Harbor/Registry,支持权限控制与内网部署
  • 推拉机制:pull 拉取镜像,push 推送镜像,支持版本化管理

(四)典型应用场景架构

1. 微服务架构

  • 每个微服务独立打包为容器,支持弹性扩缩容(如订单服务 3 个容器实例)
  • 服务间通过容器网络通信,故障隔离性优于单体应用

2. CI/CD 流水线

  • 代码提交→自动构建容器镜像→测试容器启动→生产环境部署
  • 案例:GitHub Actions 集成 Docker,实现 10 分钟内从代码到生产的交付

3. 开发环境标准化

  • 开发团队共享统一的 Docker 开发环境镜像(如 Node.js+MongoDB)
  • 解决 "在我机器上能运行" 的环境一致性问题

二、CentOS 系统 Docker 环境部署实战

(一)环境准备与依赖配置

1. 系统要求

  • 64 位 CentOS 7/8(内核版本≥3.10)
  • 建议 2GB 以上内存,10GB 可用磁盘空间
  • 关闭 SELinux 与防火墙(生产环境需配置白名单)

2. 关键配置命令解析

复制代码
# 关闭防火墙与SELinux(永久生效)
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
setenforce 0 && sed -i 's/=enforcing/=disabled/' /etc/selinux/config

# 解析:
# 1. firewalld服务关闭避免端口访问限制
# 2. SELinux设置为disabled解决文件权限冲突问题

(二)阿里镜像源配置深度解析

1. 仓库文件配置

复制代码
curl -o /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sed -i 's/$releasever/8/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
sed -i 's/$basearch/x86_64/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

2. 配置参数说明

参数 原始值 修改后值 作用
$releasever 系统变量 8 适配 CentOS 8 仓库路径
$basearch 系统变量 x86_64 指定 64 位架构镜像

(三)镜像加速与内核优化

1. 国内镜像站配置

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# /etc/docker/daemon.json配置
{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.imgdb.de",
    "https://docker-0.unsee.tech",
    "https://docker.hlmirror.com"
  ]
}

2. 内核参数优化解析

复制代码
cat >> /etc/sysctl.conf << EOF
net.ipv4.ip_forward=1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
EOF
sysctl -p
  • ip_forward=1:启用 IP 转发,支持容器跨主机通信
  • bridge-nf-call 规则:确保容器网络与宿主机防火墙规则兼容

(四)部署验证与常见问题

1. 服务启动与验证

复制代码
systemctl daemon-reload  # 重新加载配置
systemctl start docker    # 启动Docker服务
systemctl enable docker   # 设置开机自启
docker version           # 验证安装版本

2. 典型故障排除

  • 问题 :pull 镜像时报错 "connection timeout"
    • 原因:国际镜像站访问受限
    • 解决方案:确认 daemon.json 镜像加速配置,重启 docker 服务
  • 问题 :容器启动后立即退出
    • 原因:主进程运行完毕
    • 解决方案 :使用docker run -d后台运行,或确保进程持续运行

三、Docker 镜像操作核心技术详解

(一)镜像获取与版本管理

1. pull 命令深度解析

复制代码
# 标准拉取命令
docker pull nginx:1.24.0

# 高级用法
docker pull -a ubuntu          # 拉取所有标签版本
docker pull --disable-content-trust nginx # 跳过签名验证

2. 镜像分层原理

  • AUFS 文件系统:采用联合挂载技术,每层镜像为只读,容器运行时添加可写层
  • 下载过程 :输出各层 Layer 信息(如sha256:abc123),支持增量下载
  • 空间优化:相同基础镜像的容器共享底层 Layer,节省磁盘空间

(二)镜像查询与元数据管理

1. images 命令详解

复制代码
docker images # 列出本地镜像
# 输出字段解析:
# REPOSITORY:仓库名称(如nginx)
# TAG:标签(如1.24.0)
# IMAGE ID:镜像唯一标识(64位哈希值)
# CREATED:创建时间
# SIZE:镜像总大小(各层累加)

2. inspect 命令高级应用

复制代码
docker inspect nginx:1.24.0 # 获取镜像详细信息
# 关键信息:
# - Config.Labels:镜像元数据标签
# - RootFS.Layers:各层文件系统路径
# - History:镜像构建历史记录

(三)镜像版本控制与迁移

1. tag 命令使用场景

复制代码
# 重命名镜像标签
docker tag nginx:1.24.0 nginx:v1
# 跨仓库复制镜像
docker tag localhost:5000/nginx:1.24.0 registry.example.com/app/nginx:prod

2. 镜像导入导出机制

复制代码
# 导出镜像为tar包(适用于离线环境)
docker save -o nginx.tar nginx:1.24.0
# 导入镜像
docker load < nginx.tar

3. 与 export/import 的区别

操作 作用对象 包含内容 用途
save/load 镜像 所有层 + 元数据 + 历史 镜像迁移
export/import 容器 当前文件系统 容器状态备份

(四)镜像清理与空间管理

1. rmi 命令使用规范

复制代码
# 按标签删除
docker rmi nginx:v1
# 按ID删除(强制删除)
docker rmi -f c15a2b3c4d5

2. 注意事项

  • 删除前需确保无容器依赖(使用docker ps -a检查)
  • 多标签镜像删除某标签不影响镜像本身,仅删除引用
  • 推荐使用docker image prune自动清理未使用镜像

四、Docker 容器操作全流程指南

(一)容器创建与启动机制

1. create 与 run 命令对比

命令 操作效果 典型场景
docker create 创建容器但不启动 批量预配置容器
docker run 创建并启动容器 快速部署应用

2. run 命令高级参数解析

复制代码
# 后台运行并映射端口
docker run -d -p 8080:80 nginx:1.24.0
# 交互式容器(开发调试)
docker run -it centos:7 /bin/bash
# 资源限制
docker run -m 512m --cpus 0.5 mysql:8.0

(二)容器生命周期管理

1. 状态转换图

复制代码
创建(create) → 运行(running) ←→ 停止(stopped)
        ↑                                  ↓
        └────────── 删除(removed) ──────────┘

2. 关键命令详解

复制代码
docker start 5a1b2c   # 启动容器
docker stop -t 20 b18 # 优雅停止(等待20秒)
docker kill b18       # 强制终止
docker rm 7f3d4e      # 删除容器(需先停止)

(三)容器交互与调试

1. exec 命令使用技巧

复制代码
# 进入正在运行的容器
docker exec -it 03f /bin/bash
# 执行一次性命令
docker exec 03f ls /root

2. 日志与监控

复制代码
docker logs -f 03f       # 实时查看日志
docker stats 03f         # 监控资源使用
docker top 03f           # 查看容器内进程

(四)容器数据管理

1. 数据卷挂载机制

复制代码
# 宿主机路径挂载
docker run -v /host/data:/container/data nginx:1.24.0
# 匿名数据卷(自动创建)
docker run -v /config nginx:1.24.0

2. 数据卷与绑定挂载对比

类型 存储位置 生命周期 优势
数据卷(volume) /var/lib/docker/volumes 独立于容器 支持数据持久化
绑定挂载(bind) 宿主机任意路径 随容器删除 灵活映射

(五)容器迁移与备份

1. 导出导入流程

复制代码
# 导出容器文件系统
docker export 03f > centos7.tar
# 导入为新镜像
docker import centos7.tar centos7:test

2. 与镜像迁移的区别

  • 容器导出仅包含当前文件系统状态,不包含镜像构建历史
  • 适用于容器配置修改后的备份,不适用于应用分发场景

五、文档知识体系总结与拓展建议

(一)核心知识图谱

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Docker技术
├── 核心概念
│   ├── 镜像(Image)------ 只读模板,分层存储
│   ├── 容器(Container)------ 运行实例,进程隔离
│   └── 仓库(Repository)------ 镜像存储中心
├── 技术优势
│   ├── 轻量级:秒级启动,资源占用低
│   ├── 可移植:一次构建,多环境运行
│   └── 高效性:单机支持数千容器
├── 操作体系
│   ├── 镜像操作:pull/tag/inspect/rm
│   ├── 容器操作:run/start/stop/exec
│   └── 数据管理:volume/bind/export
└── 应用场景
    ├── 微服务架构
    ├── CI/CD流水线
    └── 开发环境标准化

(二)实践拓展建议

1. 进阶学习路径

  • 学习 Docker Compose(多容器编排)
  • 掌握 Kubernetes(容器集群管理)
  • 实践 Docker Swarm(原生集群方案)

2. 生产环境注意事项

  • 镜像安全:使用 Docker Content Trust 签名
  • 资源限制:为每个容器设置 CPU / 内存上限
  • 日志管理:配置集中式日志收集(ELK Stack)
  • 网络策略:使用 Docker Network 配置隔离网络

3. 推荐工具链

  • 镜像构建:Dockerfile + BuildKit
  • 容器监控:Prometheus + Grafana
  • 安全扫描:Trivy + Clair
  • 配置管理:Docker Secret(Swarm 模式)
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