【JAVA进阶】Docker 2025完全指南：从容器入门到企业级实践

文章目录

前言
[第一章 Docker入门](#第一章 Docker入门)
- [1.1 为什么需要Docker？------ 从"环境地狱"说起](#1.1 为什么需要Docker？—— 从“环境地狱”说起)
- - [1.1.1 传统开发的痛点](#1.1.1 传统开发的痛点)
  - [1.1.2 Docker的解决方案](#1.1.2 Docker的解决方案)
- [1.2 Docker的核心概念](#1.2 Docker的核心概念)
- - [1.2.1 镜像（Image）：容器的"模板"](#1.2.1 镜像（Image）：容器的“模板”)
  - [1.2.2 容器（Container）：镜像的"运行实例"](#1.2.2 容器（Container）：镜像的“运行实例”)
  - [1.2.3 仓库（Repository）：镜像的"存储中心"](#1.2.3 仓库（Repository）：镜像的“存储中心”)
  - [1.2.4 Docker引擎（Engine）：Docker的"核心引擎"](#1.2.4 Docker引擎（Engine）：Docker的“核心引擎”)
- [1.3 Docker与虚拟机的区别](#1.3 Docker与虚拟机的区别)
[第二章 Docker环境搭建](#第二章 Docker环境搭建)
- [2.1 不同操作系统的安装方法](#2.1 不同操作系统的安装方法)
- - [2.1.1 Linux系统（以Ubuntu 22.04为例）](#2.1.1 Linux系统（以Ubuntu 22.04为例）)
  - [2.1.2 Windows系统（Windows 10/11专业版）](#2.1.2 Windows系统（Windows 10/11专业版）)
  - [2.1.3 macOS系统](#2.1.3 macOS系统)
- [2.2 Docker核心配置优化](#2.2 Docker核心配置优化)
- - [2.2.1 镜像加速配置](#2.2.1 镜像加速配置)
  - [2.2.2 资源限制配置](#2.2.2 资源限制配置)
[第三章 Docker核心操作：镜像与容器管理](#第三章 Docker核心操作：镜像与容器管理)
- [3.1 镜像管理实战](#3.1 镜像管理实战)
- - [3.1.1 镜像的搜索与下载](#3.1.1 镜像的搜索与下载)
  - [3.1.2 镜像的查看与删除](#3.1.2 镜像的查看与删除)
  - [3.1.3 自定义镜像：Dockerfile编写](#3.1.3 自定义镜像：Dockerfile编写)
  - - [3.1.3.1 准备应用代码](#3.1.3.1 准备应用代码)
    - [3.1.3.2 编写Dockerfile](#3.1.3.2 编写Dockerfile)
    - [3.1.3.3 构建并运行自定义镜像](#3.1.3.3 构建并运行自定义镜像)
- [3.2 容器管理实战](#3.2 容器管理实战)
- - [3.2.1 容器的创建与启动](#3.2.1 容器的创建与启动)
  - [3.2.2 容器的查看与操作](#3.2.2 容器的查看与操作)
  - [3.2.3 容器的数据持久化：数据卷（Volume）](#3.2.3 容器的数据持久化：数据卷（Volume）)
  - - [3.2.3.1 绑定挂载（Bind Mount）：挂载宿主机目录](#3.2.3.1 绑定挂载（Bind Mount）：挂载宿主机目录)
    - [3.2.3.2 Docker管理卷（Docker-managed Volume）：由Docker管理的卷](#3.2.3.2 Docker管理卷（Docker-managed Volume）：由Docker管理的卷)
[第四章 Docker进阶：网络配置与企业级实践](#第四章 Docker进阶：网络配置与企业级实践)
- [4.1 Docker网络模型](#4.1 Docker网络模型)
- - [4.1.1 自定义网络：多容器通信](#4.1.1 自定义网络：多容器通信)
- [4.2 企业级Docker实践：Docker Compose](#4.2 企业级Docker实践：Docker Compose)
- - [4.2.1 Docker Compose安装](#4.2.1 Docker Compose安装)
  - [4.2.2 Docker Compose实战：部署Flask+MySQL应用](#4.2.2 Docker Compose实战：部署Flask+MySQL应用)
  - - [4.2.2.1 准备docker-compose.yml文件](#4.2.2.1 准备docker-compose.yml文件)
    - [4.2.2.2 准备MySQL初始化脚本](#4.2.2.2 准备MySQL初始化脚本)
    - [4.2.2.3 修改Flask应用代码连接MySQL](#4.2.2.3 修改Flask应用代码连接MySQL)
    - [4.2.2.4 一键部署与测试](#4.2.2.4 一键部署与测试)
[第五章 Docker安全与监控：企业级保障](#第五章 Docker安全与监控：企业级保障)
- [5.1 Docker安全配置](#5.1 Docker安全配置)
- - [5.1.1 容器权限控制](#5.1.1 容器权限控制)
  - [5.1.2 限制容器系统调用](#5.1.2 限制容器系统调用)
- [5.2 Docker监控工具](#5.2 Docker监控工具)
- - [5.2.1 基础监控：Docker内置命令](#5.2.1 基础监控：Docker内置命令)
  - [5.2.2 企业级监控：Prometheus + Grafana](#5.2.2 企业级监控：Prometheus + Grafana)
[第六章总结与展望：Docker的现在与未来](#第六章总结与展望：Docker的现在与未来)
- [6.1 核心知识点回顾与扩展](#6.1 核心知识点回顾与扩展)
- [6.2 推荐阅读与学习资源](#6.2 推荐阅读与学习资源)
- [6.3 开放问题与探讨方向](#6.3 开放问题与探讨方向)
- [6.4 结语与号召](#6.4 结语与号召)

前言

在云计算与微服务架构大行其道的2025年，Docker依然是容器化技术的标杆与基石。它以"一次构建、到处运行"的核心优势，彻底解决了开发与运维之间的"环境不一致"痛点，成为从个人开发者到大型企业的必备技术工具。本文将采用总分总结构，从Docker基础认知出发，深入剖析核心技术原理，结合实战代码讲解操作流程，覆盖企业级应用场景，并在最后进行知识梳理与拓展，为不同阶段的开发者提供全面的学习路径。无论是刚接触容器的新手，还是需要优化Docker部署方案的工程师，都能从中找到实用内容。

第一章 Docker入门

1.1 为什么需要Docker？------ 从"环境地狱"说起

1.1.1 传统开发的痛点

在Docker出现之前，开发者常面临"本地能跑，线上崩了"的尴尬场景。例如：开发人员在Windows系统上使用Python 3.8开发的应用，部署到Linux服务器时因系统差异、依赖库版本不匹配，出现各种兼容性问题；运维人员在配置测试环境时，需要手动安装数十个依赖包，耗时且易出错。这种"开发-测试-生产"环境的不一致，导致大量时间浪费在环境调试上，严重影响开发效率。

1.1.2 Docker的解决方案

Docker通过"容器化"技术，将应用程序及其依赖的运行环境（包括操作系统库、编程语言解释器、第三方组件等）完整打包成一个标准化的"容器"。这个容器就像一个独立的"沙箱"，包含了应用运行所需的全部资源，能够在任何支持Docker的环境中一致运行，从根本上解决了"环境不一致"问题。同时，Docker容器具有轻量、可快速启停、资源占用低等特点，相比传统虚拟机，部署效率提升数倍。

1.2 Docker的核心概念

1.2.1 镜像（Image）：容器的"模板"

Docker镜像是一个只读的模板，包含了运行应用所需的代码、运行时、库、环境变量和配置文件。例如，一个Python应用的镜像，会包含Linux系统基础环境、Python解释器、应用代码以及Flask等依赖库。镜像就像操作系统的"ISO文件"，本身不能直接运行，需要基于镜像创建容器才能启动应用。镜像具有分层存储的特性，不同镜像可以共享底层图层，大幅节省存储空间。

1.2.2 容器（Container）：镜像的"运行实例"

容器是基于镜像创建的可运行实例，相当于镜像的"动态版本"。通过Docker命令启动容器后，镜像中的应用程序就会在容器中运行。容器之间相互隔离，拥有独立的文件系统、网络空间和进程空间，不会相互干扰。开发者可以对容器进行创建、启动、停止、删除等操作，就像操作一个轻量级的虚拟机一样，但资源消耗远低于虚拟机。

1.2.3 仓库（Repository）：镜像的"存储中心"

Docker仓库用于集中存储和管理镜像，类似于代码管理工具Git的GitHub。全球最知名的公共仓库是Docker Hub，包含数十万官方和第三方镜像，开发者可以免费下载使用。企业也可以搭建私有仓库，用于存储内部开发的镜像，保障代码安全。常用的私有仓库解决方案包括Docker Registry、Harbor等。

1.2.4 Docker引擎（Engine）：Docker的"核心引擎"

Docker引擎是运行和管理Docker容器的核心组件，采用客户端-服务器（C/S）架构，包含三个部分：Docker客户端（命令行工具）、Docker守护进程（后台服务）、Docker API（用于客户端与守护进程通信）。开发者通过Docker客户端输入命令（如docker run），客户端将命令通过API发送给守护进程，由守护进程完成镜像下载、容器创建等实际操作。

1.3 Docker与虚拟机的区别

很多新手会将Docker与虚拟机混淆，实际上二者在架构和性能上有本质区别。虚拟机需要模拟完整的操作系统内核，每个虚拟机都包含独立的操作系统、应用程序和依赖库，资源占用高、启动慢（通常需要数分钟）。而Docker容器共享宿主机的操作系统内核，仅封装应用及其依赖，启动时间可缩短至秒级，资源占用仅为虚拟机的1/10到1/5。下表清晰对比了二者的差异：

对比维度	Docker容器	虚拟机（VM）
内核	共享宿主机内核	每个VM有独立内核
启动时间	秒级	分钟级
资源占用	低（MB级）	高（GB级）
隔离性	进程级隔离，相对较弱	系统级隔离，强
部署密度	高（单主机可部署数百个）	低（单主机通常部署数个）

第二章 Docker环境搭建

2.1 不同操作系统的安装方法

2.1.1 Linux系统（以Ubuntu 22.04为例）

Linux是运行Docker的最佳环境，以下是Ubuntu系统的安装步骤，通过官方脚本安装可确保版本最新：

bash 复制代码

# 1. 卸载旧版本Docker（若有）
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 2. 更新apt包索引并安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

# 3. 添加Docker官方GPG密钥
sudo mkdir -p /etc/apt/trusted.gpg.d
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/docker.gpg

# 4. 设置Docker软件源
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 5. 安装Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 6. 验证安装是否成功（启动hello-world容器）
sudo docker run hello-world

若终端输出"Hello from Docker!"，则说明安装成功。为避免每次执行docker命令都需要sudo权限，可将当前用户添加到docker用户组：

bash 复制代码

sudo usermod -aG docker $USER
# 注销后重新登录生效

2.1.2 Windows系统（Windows 10/11专业版）

Windows专业版支持Hyper-V虚拟化技术，推荐安装Docker Desktop for Windows：

开启Hyper-V功能：控制面板 → 程序 → 启用或关闭Windows功能，勾选"Hyper-V"相关选项，重启电脑；
从Docker官网（https://www.docker.com/products/docker-desktop/）下载Docker Desktop安装包；
双击安装包，按照向导完成安装，启动Docker Desktop；
打开PowerShell或命令提示符，执行docker --version和docker run hello-world验证安装。

对于Windows家庭版用户，可安装WSL2（Windows Subsystem for Linux）后再安装Docker Desktop，实现类似专业版的功能。

2.1.3 macOS系统

macOS用户直接下载Docker Desktop for Mac（分为Intel芯片和Apple芯片两个版本），安装后启动Docker应用，通过终端执行docker run hello-world验证即可。

2.2 Docker核心配置优化

2.2.1 镜像加速配置

由于Docker Hub服务器在国外，直接下载镜像速度较慢，可配置国内镜像加速器（如阿里云、网易云等）。以阿里云为例，配置步骤如下：

登录阿里云容器镜像服务（https://cr.console.aliyun.com/），获取专属加速器地址；
Linux系统：编辑Docker配置文件/etc/docker/daemon.json（若不存在则创建）：
{ "registry-mirrors": ["https://你的加速器地址.mirror.aliyuncs.com"] }# 重启Docker服务使配置生效 sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker
Windows/macOS系统：打开Docker Desktop → Settings → Docker Engine，在配置框中添加上述镜像加速地址，点击"Apply & Restart"。

2.2.2 资源限制配置

为避免Docker占用过多宿主机资源，可根据实际需求限制容器的CPU、内存使用。Windows和macOS用户可在Docker Desktop的Settings → Resources中图形化配置；Linux用户可通过修改daemon.json配置默认资源限制：

json 复制代码

{
  "default-shm-size": "1G",
  "default-cgroupns-mode": "private",
  "resources": {
    "defaults": {
      "cpu": {
        "cpus": 2
      },
      "memory": {
        "limit": "4G"
      }
    }
  }
}

第三章 Docker核心操作：镜像与容器管理

3.1 镜像管理实战

3.1.1 镜像的搜索与下载

使用docker search命令搜索Docker Hub上的镜像，docker pull命令下载镜像。例如，搜索并下载官方的Ubuntu 22.04镜像：

bash 复制代码

# 搜索Ubuntu镜像，显示星级、描述等信息
docker search ubuntu

# 下载指定版本的Ubuntu镜像（不指定版本则默认下载latest）
docker pull ubuntu:22.04

# 下载官方Nginx镜像
docker pull nginx

3.1.2 镜像的查看与删除

使用以下命令管理本地镜像：

bash 复制代码

# 查看本地所有镜像（包含镜像ID、标签、大小等信息）
docker images
# 或简写为 docker image ls

# 查看镜像的详细信息（通过镜像ID或镜像名:标签）
docker inspect ubuntu:22.04

# 删除指定镜像（需先停止并删除基于该镜像的容器）
docker rmi ubuntu:22.04
# 或简写为 docker image rm ubuntu:22.04

# 强制删除镜像（即使有容器依赖，不推荐）
docker rmi -f ubuntu:22.04

# 清理悬空镜像（无标签的镜像）
docker image prune -f

3.1.3 自定义镜像：Dockerfile编写

Dockerfile是一个文本文件，包含一系列指令，用于构建自定义镜像。以下以构建一个Python Flask应用镜像为例，讲解Dockerfile的核心语法：

3.1.3.1 准备应用代码

创建一个简单的Flask应用，目录结构如下：

text 复制代码

flask-app/
├── app.py       # 应用代码
├── requirements.txt  # 依赖库列表
└── Dockerfile   # Dockerfile文件

app.py代码：

python 复制代码

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello Docker! This is a Flask App."

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

requirements.txt内容（仅包含Flask依赖）：

text 复制代码

Flask==2.3.3

3.1.3.2 编写Dockerfile

dockerfile 复制代码

# 1. 指定基础镜像（Python官方镜像，版本3.11）
FROM python:3.11-slim

# 2. 设置工作目录（容器内的目录，后续命令在此目录执行）
WORKDIR /app

# 3. 复制依赖文件到工作目录
COPY requirements.txt .

# 4. 安装依赖库（使用国内PyPI源加速）
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 5. 复制应用代码到工作目录
COPY app.py .

# 6. 暴露容器端口（告诉Docker容器对外提供服务的端口，仅为声明）
EXPOSE 5000

# 7. 容器启动时执行的命令（启动Flask应用）
CMD ["python", "app.py"]

Dockerfile核心指令说明：FROM指定基础镜像，是构建镜像的起点；WORKDIR设置工作目录；COPY复制本地文件到容器；RUN执行命令安装依赖；EXPOSE声明端口；CMD指定容器启动命令。

3.1.3.3 构建并运行自定义镜像

bash 复制代码

# 进入flask-app目录
cd flask-app

# 构建镜像，-t指定镜像名和标签（格式：镜像名:标签）
docker build -t flask-demo:1.0 .

# 查看构建好的镜像
docker images

# 基于自定义镜像启动容器，-p映射宿主机端口到容器端口（宿主机端口:容器端口）
docker run -d -p 5000:5000 --name my-flask-app flask-demo:1.0

启动后，在浏览器访问http://localhost:5000，即可看到"Hello Docker! This is a Flask App."的输出，说明自定义镜像构建成功。

3.2 容器管理实战

3.2.1 容器的创建与启动

除了上述的docker run命令，容器的创建与启动还有多种方式，核心参数如下：

bash 复制代码

# 1. 创建容器但不启动（使用docker create）
docker create --name my-ubuntu -it ubuntu:22.04
# -it：-i保持标准输入打开，-t分配伪终端，用于交互

# 2. 启动已创建的容器
docker start my-ubuntu

# 3. 直接创建并启动容器（常用）
# -d：后台运行容器（守护态）
# --name：指定容器名
# -p：端口映射
# -v：数据卷挂载（后续章节讲解）
docker run -d --name my-nginx -p 80:80 nginx

# 4. 交互式启动容器（进入容器内部）
docker run -it --name my-ubuntu-interactive ubuntu:22.04 /bin/bash
# 执行后会进入容器的bash终端，输入exit可退出容器

3.2.2 容器的查看与操作

bash 复制代码

# 查看正在运行的容器
docker ps
# 查看所有容器（包括已停止的）
docker ps -a

# 查看容器的详细信息（如IP地址、端口映射等）
docker inspect my-flask-app

# 进入正在运行的容器内部（交互模式）
docker exec -it my-flask-app /bin/bash

# 查看容器日志（-f实时跟踪日志）
docker logs -f my-flask-app

# 停止容器
docker stop my-flask-app

# 重启容器
docker restart my-flask-app

# 删除容器（需先停止容器）
docker rm my-flask-app
# 强制删除运行中的容器
docker rm -f my-flask-app

# 清理所有已停止的容器
docker container prune -f

3.2.3 容器的数据持久化：数据卷（Volume）

容器默认的文件系统是临时的，容器删除后数据会丢失。数据卷是Docker提供的持久化存储方案，可将宿主机的目录或文件挂载到容器中，实现数据持久化。以下是数据卷的使用示例：

3.2.3.1 绑定挂载（Bind Mount）：挂载宿主机目录

bash 复制代码

# 1. 在宿主机创建目录
mkdir -p /home/user/nginx-data/html

# 2. 启动Nginx容器，将宿主机目录挂载到容器的/usr/share/nginx/html（Nginx默认网页目录）
docker run -d -p 80:80 --name my-nginx -v /home/user/nginx-data/html:/usr/share/nginx/html nginx

# 3. 在宿主机目录创建index.html文件
echo "<h1>Hello Docker Volume!</h1>" > /home/user/nginx-data/html/index.html

# 4. 访问localhost，即可看到新的页面内容

此时，即使删除容器，宿主机目录中的数据依然保留，重新启动容器时挂载该目录即可恢复数据。

3.2.3.2 Docker管理卷（Docker-managed Volume）：由Docker管理的卷

bash 复制代码

# 1. 创建数据卷
docker volume create nginx-volume

# 2. 启动容器时挂载数据卷（无需指定宿主机目录，Docker自动管理）
docker run -d -p 80:80 --name my-nginx-volume -v nginx-volume:/usr/share/nginx/html nginx

# 3. 查看数据卷的详细信息（包括实际存储路径）
docker volume inspect nginx-volume

# 4. 删除数据卷（需先删除使用该卷的容器）
docker volume rm nginx-volume

# 清理未使用的数据卷
docker volume prune -f

数据卷的优势在于：与容器生命周期解耦，数据独立存储；支持多容器共享数据；Docker官方提供了完善的管理命令。

第四章 Docker进阶：网络配置与企业级实践

4.1 Docker网络模型

Docker默认提供三种网络模式：bridge（桥接模式）、host（主机模式）、none（无网络模式）。此外，还支持自定义网络，满足多容器通信需求。

bash 复制代码

# 查看Docker网络
docker network ls

# 查看网络详细信息
docker network inspect bridge

4.1.1 自定义网络：多容器通信

当多个容器需要相互通信时（如Web应用容器与数据库容器），使用自定义网络可实现容器间通过容器名直接访问，无需依赖IP地址。以下是实战示例：

bash 复制代码

# 1. 创建自定义桥接网络
docker network create my-network

# 2. 启动MySQL容器，加入自定义网络
docker run -d --name mysql-db --network my-network -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:8.0
# -e：设置环境变量（MYSQL_ROOT_PASSWORD为MySQL根密码）

# 3. 启动Flask应用容器，加入同一网络
docker run -d --name flask-app --network my-network -p 5000:5000 flask-demo:1.0

# 4. 进入Flask容器，测试与MySQL的通信
docker exec -it flask-app /bin/bash
# 在容器内部执行ping命令，可通过容器名访问MySQL
ping mysql-db

此时，Flask应用代码中连接MySQL的地址可直接写"mysql-db"（容器名），无需知道MySQL容器的IP地址，大幅简化了多容器部署配置。

4.2 企业级Docker实践：Docker Compose

在企业开发中，一个应用往往包含多个容器（如Web、数据库、缓存等），手动管理多个容器的启动、网络配置、数据卷挂载非常繁琐。Docker Compose是用于定义和运行多容器Docker应用的工具，通过一个YAML文件配置所有容器，实现"一键部署"。

4.2.1 Docker Compose安装

bash 复制代码

# Linux系统安装Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.23.3/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 验证安装
docker-compose --version

Windows和macOS安装Docker Desktop后，会自动包含Docker Compose，无需额外安装。

4.2.2 Docker Compose实战：部署Flask+MySQL应用

4.2.2.1 准备docker-compose.yml文件

在flask-app目录下创建docker-compose.yml文件，内容如下：

yaml 复制代码

version: '3.8'  # 指定Docker Compose版本

services:  # 定义所有服务（容器）
  flask-app:  # Flask应用服务名
    build: .  # 基于当前目录的Dockerfile构建镜像
    ports:
      - "5000:5000"  # 端口映射
    depends_on:
      - mysql-db  # 依赖mysql-db服务，确保MySQL先启动
    networks:
      - app-network  # 加入自定义网络
    environment:  # 设置环境变量（Flask连接MySQL的配置）
      - MYSQL_HOST=mysql-db
      - MYSQL_USER=root
      - MYSQL_PASSWORD=123456
      - MYSQL_DB=test_db

  mysql-db:  # MySQL服务名
    image: mysql:8.0  # 使用官方MySQL镜像
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql  # 数据卷挂载（持久化MySQL数据）
      - ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql  # 初始化SQL脚本
    environment:  # MySQL环境变量
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
      - MYSQL_DATABASE=test_db
    networks:
      - app-network  # 加入同一网络
    restart: always  # 容器异常时自动重启

networks:  # 定义网络
  app-network:
    driver: bridge  # 使用桥接网络

volumes:  # 定义数据卷
  mysql-data:  # 用于MySQL数据持久化的卷

4.2.2.2 准备MySQL初始化脚本

在flask-app目录下创建init.sql文件，用于初始化MySQL数据库表：

sql 复制代码

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE
);

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Docker User', 'docker@example.com');

4.2.2.3 修改Flask应用代码连接MySQL

更新app.py代码，实现从MySQL查询数据并返回：

python 复制代码

from flask import Flask
import mysql.connector
import os

app = Flask(__name__)

# 从环境变量获取MySQL配置
mysql_config = {
    'host': os.getenv('MYSQL_HOST'),
    'user': os.getenv('MYSQL_USER'),
    'password': os.getenv('MYSQL_PASSWORD'),
    'database': os.getenv('MYSQL_DB')
}

@app.route('/')
def hello():
    # 连接MySQL并查询数据
    conn = mysql.connector.connect(**mysql_config)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT name, email FROM users LIMIT 1")
    user = cursor.fetchone()
    cursor.close()
    conn.close()
    return f"Hello Docker! User: {user[0]}, Email: {user[1]}"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

同时更新requirements.txt，添加mysql-connector-python依赖：

text 复制代码

Flask==2.3.3
mysql-connector-python==8.2.0

4.2.2.4 一键部署与测试

bash 复制代码

# 进入flask-app目录
cd flask-app

# 启动所有服务（后台运行）
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止并删除服务、容器、网络（数据卷保留）
docker-compose down

# 停止并删除所有资源（包括数据卷）
docker-compose down -v

启动后访问http://localhost:5000，即可看到从MySQL查询到的用户信息，说明通过Docker Compose实现了多容器应用的一键部署。

第五章 Docker安全与监控：企业级保障

5.1 Docker安全配置

5.1.1 容器权限控制

默认情况下，容器以root用户运行，存在安全风险。可通过--user参数指定容器运行的用户，限制权限：

bash 复制代码

# 以非root用户（UID=1000）启动容器
docker run -d --user 1000:1000 --name secure-flask flask-demo:1.0

# 或在Dockerfile中指定用户
# RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser appuser
# USER appuser

5.1.2 限制容器系统调用

通过--security-opt参数限制容器的系统调用，减少攻击面：

bash 复制代码

docker run -d --security-opt seccomp=seccomp_profile.json nginx

seccomp_profile.json是自定义的安全配置文件，指定容器允许的系统调用。

5.2 Docker监控工具

5.2.1 基础监控：Docker内置命令

bash 复制代码

# 查看容器资源使用情况（CPU、内存、网络等）
docker stats

# 查看镜像和容器占用的磁盘空间
docker system df

5.2.2 企业级监控：Prometheus + Grafana

对于大规模Docker部署，推荐使用Prometheus采集监控数据，Grafana可视化展示。通过Docker Compose可快速部署：

yaml 复制代码

# docker-compose-monitor.yml
version: '3.8'

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.48.0
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus-data:/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"

  grafana:
    image: grafana/grafana:10.2.3
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - prometheus

volumes:
  prometheus-data:
  grafana-data:

配置Prometheus采集Docker数据后，在Grafana中导入Docker监控模板，即可实现容器资源使用情况的可视化监控。

第六章总结与展望：Docker的现在与未来

6.1 核心知识点回顾与扩展

本文从Docker基础认知出发，依次讲解了环境搭建、镜像与容器管理、网络配置、Docker Compose企业级实践，以及安全与监控等核心内容。核心知识点包括：Docker三大核心概念（镜像、容器、仓库）的区别与联系；Dockerfile编写规则与自定义镜像构建；数据卷实现容器数据持久化；Docker Compose一键部署多容器应用。

扩展思考：随着云原生技术的发展，Docker与Kubernetes（K8s）的结合已成为企业级容器编排的主流方案。K8s基于Docker容器实现了更强大的容器调度、伸缩、自愈能力，开发者在掌握Docker基础后，可进一步学习K8s，提升技术竞争力。此外，2025年Docker官方持续优化容器安全与性能，推出了Docker Buildx等新工具，支持多平台镜像构建，满足跨架构部署需求。

6.2 推荐阅读与学习资源

为帮助大家深入学习Docker及相关技术，推荐以下优质资源：

官方文档：Docker官方文档（https://docs.docker.com/）是最权威的学习资料，包含详细的命令说明和最佳实践；Docker Compose官方文档（https://docs.docker.com/compose/）；
技术书籍：《Docker实战（第3版）》全面覆盖Docker核心技术与企业级实践；《Docker容器与容器云》讲解Docker与云原生技术的结合；《Kubernetes in Action》适合从Docker过渡到K8s学习；
在线课程：Coursera《Docker and Kubernetes: The Complete Guide》；极客时间《Docker核心技术与实践》；B站"尚硅谷Docker教程"适合新手入门；
社区与工具：Docker Hub（https://hub.docker.com/）查找官方镜像；GitHub上的"docker/awesome-compose"提供大量Docker Compose实战案例；
技术会议：DockerCon（Docker官方会议）回放视频，了解Docker最新技术动态。

6.3 开放问题与探讨方向

Docker技术在实践中仍有诸多值得探讨的问题，欢迎大家在评论区交流：

容器镜像的安全扫描：如何在构建镜像时自动检测镜像中的漏洞？目前有哪些开源工具（如Trivy、Clair）可实现镜像安全扫描，如何集成到CI/CD流程中？
Docker与虚拟机的混合部署：在企业环境中，部分应用仍需运行在虚拟机上，如何实现Docker容器与虚拟机的网络互通和数据共享？
Docker镜像的优化：如何减小自定义镜像的体积（如使用多阶段构建、精简基础镜像），提升镜像下载和部署速度？例如，使用Alpine Linux作为基础镜像可大幅减小镜像体积。
无服务器容器（Serverless Container）：AWS Fargate、阿里云FC等无服务器容器服务与传统Docker部署有何区别？在什么场景下更适合使用无服务器容器？

6.4 结语与号召

Docker作为容器化技术的基石，已成为现代软件开发与运维的必备工具。从个人开发者的本地环境一致性保障，到企业级的微服务部署，Docker都发挥着不可替代的作用。掌握Docker不仅能提升开发效率，更是进入云原生领域的敲门砖。

如果本文对你的Docker学习有帮助，欢迎收藏、点赞，并转发给身边需要的朋友。关注我，后续将持续分享Docker进阶技巧、K8s入门教程等云原生技术内容，与大家一同在技术成长的道路上稳步前行！

【JAVA进阶】Docker 2025完全指南：从容器入门到企业级实践

文章目录

前言

第一章 Docker入门

1.1 为什么需要Docker？------ 从"环境地狱"说起

1.1.1 传统开发的痛点

1.1.2 Docker的解决方案

1.2 Docker的核心概念

1.2.1 镜像（Image）：容器的"模板"

1.2.2 容器（Container）：镜像的"运行实例"

1.2.3 仓库（Repository）：镜像的"存储中心"

1.2.4 Docker引擎（Engine）：Docker的"核心引擎"

1.3 Docker与虚拟机的区别

第二章 Docker环境搭建

2.1 不同操作系统的安装方法

2.1.1 Linux系统（以Ubuntu 22.04为例）

2.1.2 Windows系统（Windows 10/11专业版）

2.1.3 macOS系统

2.2 Docker核心配置优化

2.2.1 镜像加速配置

2.2.2 资源限制配置

第三章 Docker核心操作：镜像与容器管理

3.1 镜像管理实战

3.1.1 镜像的搜索与下载

3.1.2 镜像的查看与删除

3.1.3 自定义镜像：Dockerfile编写

3.1.3.1 准备应用代码

3.1.3.2 编写Dockerfile

3.1.3.3 构建并运行自定义镜像

3.2 容器管理实战

3.2.1 容器的创建与启动

3.2.2 容器的查看与操作

3.2.3 容器的数据持久化：数据卷（Volume）

3.2.3.1 绑定挂载（Bind Mount）：挂载宿主机目录

3.2.3.2 Docker管理卷（Docker-managed Volume）：由Docker管理的卷

第四章 Docker进阶：网络配置与企业级实践

4.1 Docker网络模型

4.1.1 自定义网络：多容器通信

4.2 企业级Docker实践：Docker Compose

4.2.1 Docker Compose安装

4.2.2 Docker Compose实战：部署Flask+MySQL应用

4.2.2.1 准备docker-compose.yml文件

4.2.2.2 准备MySQL初始化脚本

4.2.2.3 修改Flask应用代码连接MySQL

4.2.2.4 一键部署与测试

第五章 Docker安全与监控：企业级保障

5.1 Docker安全配置

5.1.1 容器权限控制

5.1.2 限制容器系统调用

5.2 Docker监控工具

5.2.1 基础监控：Docker内置命令

5.2.2 企业级监控：Prometheus + Grafana

第六章 总结与展望：Docker的现在与未来

6.1 核心知识点回顾与扩展

6.2 推荐阅读与学习资源

6.3 开放问题与探讨方向

6.4 结语与号召

第六章总结与展望：Docker的现在与未来