Docker容器化部署简要指南

Docker容器化部署是一种将应用程序及其所有依赖项（代码、运行时、系统工具、库）打包成一个标准化、轻量级、可移植的容器镜像的技术。该镜像可在任何安装Docker引擎的环境中一致运行，彻底解决了"开发环境能跑，生产环境出问题"的难题；其核心流程始于编写Dockerfile文件，该文件通过一系列指令定义构建镜像的步骤，例如指定基础镜像、复制文件、安装依赖和设置启动命令随后，使用docker build命令构建出不可变的镜像，并通过 docker run命令启动容器实例，在此过程中可配置端口映射、环境变量等参数；Docker的主要优势在于环境一致性、资源利用率高（容器直接共享宿主机内核，启动快、开销低）以及卓越的可移植性；对于需要多个服务（如Web应用、数据库）协作的复杂应用，可以使用Docker Compose工具进行编排，定义服务间的依赖关系并一键启动；在生产环境中，为确保应用稳定可靠，还需关注数据持久化（通过卷或绑定挂载实现）、网络配置、资源限制设置以及容器监控等最佳实践。结合CI/CD工具，可以进一步实现从代码提交到部署的全流程自动化。

Docker容器化部署是现代应用开发和部署的重要方式。以下是全面的Docker容器化部署指南：

1. Docker基础概念

核心组件

Docker镜像：应用的打包模板，包含运行所需的一切
Docker容器：镜像的运行实例
Dockerfile：构建镜像的脚本文件
Docker Compose：多容器应用编排工具
Docker Registry：镜像仓库（如Docker Hub）

2. 基本部署流程

2.1 编写Dockerfile

dockerfile 复制代码

# 使用官方Python运行时作为父镜像
FROM python:3.9-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 将当前目录内容复制到容器的/app目录
COPY . /app

# 安装requirements.txt中指定的包
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 8000

# 定义环境变量
ENV NAME World

# 容器启动时运行app.py
CMD ["python", "app.py"]

2.2 构建镜像

bash 复制代码

# 构建镜像
docker build -t my-python-app .

# 查看镜像
docker images

2.3 运行容器

bash 复制代码

# 运行容器
docker run -d -p 4000:8000 --name my-running-app my-python-app

# 查看运行中的容器
docker ps

# 查看容器日志
docker logs my-running-app

3. Docker Compose多服务部署

3.1 编写docker-compose.yml

yaml 复制代码

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - db
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/mydb

  db:
    image: postgres:13
    environment:
      - POSTGRES_DB=mydb
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=password
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

  redis:
    image: redis:alpine
    ports:
      - "6379:6379"

volumes:
  postgres_data:

3.2 使用Compose管理应用

bash 复制代码

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 停止服务
docker-compose down

# 查看日志
docker-compose logs -f

4. 生产环境最佳实践

4.1 安全优化

dockerfile 复制代码

# 使用非root用户
RUN groupadd -r myuser && useradd -r -g myuser myuser
USER myuser

# 使用官方基础镜像
FROM python:3.9-slim

# 定期更新基础镜像

4.2 性能优化

dockerfile 复制代码

# 多阶段构建减小镜像大小
FROM python:3.9 as builder
RUN pip install --user -r requirements.txt

FROM python:3.9-slim
COPY --from=builder /root/.local /root/.local

4.3 健康检查

dockerfile 复制代码

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
  CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1

5. 容器编排（Kubernetes）

5.1 基本部署配置

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-app
        image: my-registry/my-app:v1.0
        ports:
        - containerPort: 8000
        env:
        - name: DATABASE_URL
          value: "postgresql://user:password@db:5432/mydb"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
  type: LoadBalancer

6. 监控和日志管理

6.1 日志配置

bash 复制代码

# 查看容器日志
docker logs [container_id]

# 日志驱动配置
docker run --log-driver=syslog --log-opt syslog-address=udp://logserver:514 my-app

6.2 监控工具

Prometheus + Grafana：监控和可视化
cAdvisor：容器资源监控
ELK Stack：日志管理

7. 持续集成/持续部署（CI/CD）

7.1 GitHub Actions示例

yaml 复制代码

name: Build and Deploy

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    
    - name: Build Docker image
      run: docker build -t my-app:${{ github.sha }} .
    
    - name: Push to Registry
      run: |
        docker tag my-app:${{ github.sha }} my-registry/my-app:latest
        docker push my-registry/my-app:latest
    
  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Deploy to Kubernetes
      run: kubectl set image deployment/my-app my-app=my-registry/my-app:latest

8. 常用命令速查

bash 复制代码

# 容器管理
docker ps -a                    # 查看所有容器
docker stop [container]        # 停止容器
docker rm [container]          # 删除容器
docker exec -it [container] bash # 进入容器

# 镜像管理
docker images                  # 查看镜像
docker rmi [image]            # 删除镜像
docker pull [image]           # 拉取镜像
docker push [image]           # 推送镜像

# 网络和存储
docker network ls              # 查看网络
docker volume ls               # 查看卷

# Compose命令
docker-compose up -d          # 后台启动
docker-compose down           # 停止并删除
docker-compose restart        # 重启服务

9. 故障排查技巧

bash 复制代码

# 检查容器状态
docker inspect [container]

# 查看资源使用
docker stats

# 进入运行中的容器
docker exec -it [container] sh

# 查看容器进程
docker top [container]

10. 部署流程

Docker容器化部署大大简化了应用的打包、分发和运行过程。掌握这些基础知识后，你可以根据具体需求进一步学习高级特性和最佳实践，通过镜像和容器技术，为现代应用提供了一种高效、一致且可移植的交付方式。掌握从Dockerfile编写到镜像构建、容器运行，再到多服务编排和生产环境安全加固的全流程，能显著提升应用部署和运维的效率与可靠性。