前端的Docker入门与实践
感谢 & 参考
本文内容仍是相对很浅的，Docker中关于分布式，集群的内容没有涉及，因此本文推荐前端同窗看一看，后端同窗就不推荐了。本文中全部命令都是针对Ubuntu16.04，拷贝粘贴时请注意。(这一篇文章有些复读机🎺，对docker感兴趣的能够直接看如下的参考资料)html
本文主要参考了如下资料前端
命令汇总
命令汇总，方面快速查询node
# 建立镜像 docker build -t [镜像名] . # Docker镜像列表 docker image ls # 删除镜像 docker rmi [id] # 删除全部的镜像 docker image rm $(docker image ls -a -q) # Docker容器列表 docker container ls docker container ls --all # 所有的中止的容器 docker container ls -aq # 删除容器 docker rm [id] # 删除全部的容器 docker container rm $(docker container ls -a -q) # 中止容器 docker container stop [id] # 启动中止的容器 docker container start [id] # 强制关闭指定容器 docker container kill [id] # 重启容器 docker container restart [id] # 进入容器内部 docker exec -it [容器id] bash # 运行容器，外部的4000端口映射到容器的80端口 docker run -p 4000:80 hello # 指定容器的名称 --name docker run --name [name] -p 4000:80 [image] # 守护态运行容器（后台运行，不须要在打开一个终端） docker run -d -p 4000:80 hello # 随机映射本机的端口到容器的端口 docker run -d -P [image] # 映射全部的地址 docker run -d -p [宿主机端口]:[容器端口] [image] # 映射指定地址以及端口 docker run -d -p [ip]:[宿主机端口]:[容器端口] [image] # 映射指定地址的任意端口 docker run -d -p [ip]::[容器端口] [image] # 查看容器映射的端口 docker port [容器名|容器id] [容器的端口] # 标记镜像 docker tag [镜像名] [用户名]/[存储库]:[标签] # 上传镜像到DockerHub docker push [用户名]/[存储库]:[标签] # 从DockeerHub上获取镜像 docker pull [存储库]:[标签] # 从存储库运行镜像 docker run -p [用户名]/[存储库]:[标签] # 建立数据卷 docker volume create [数据卷名称] # 查看全部的数据卷 docker volume ls # 查看数据卷的信息 docker volume inspect [数据卷名称] # 删除数据卷 docker volume rm [数据卷名称] # 清理无主的数据卷 docker volume prune # 查看网络列表 docker network ls
Docker的基本概念
Docker的虚拟化是在系统层面实现的，虚拟机则是在硬件方面实现的。linux
镜像
Docker Images 是一个可执行的包。包含了运行应用程序的全部内容，代码，运行时，环境变量，库，配置文件。nginx
镜像的构成
镜像的构建是一层层构建的，前一层是后一层的基础。每一层构建完成后，不会再改变。后面的修改的只会发生当前的镜像层。好比删除前一层的文件，并非真正的删除。而是在后面的镜像层中标记为删除，删除的文件会一直存在镜像中。git
分层的特性使得镜像容易扩展和复用。好比在Docker Hub上提供的各类基础镜像。github
commit
咱们在上面说过镜像是分层的。咱们这里利用commit命令深刻理解下镜像的构成。web
咱们使用docker run --name webserver -d -p 4880:80 nginx构建nginx的容器。使用exec进入webserver容器，并进行了必定的修改。而docker commit命令能够将咱们对容器存储层的修改保存下来，成为新的镜像。新的镜像由原有的镜像，加上咱们更改的存储层构成的。redis
容器
Docker Containers 是镜像运行的实例。可使用docker ps查看正在运行的容器列表。容器一样也是多层存储，以镜像做为基础层，在基础层上加一层容器运行的存储层。mongodb
Docker安装
卸载旧版本的Docker
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
安装
# 更新apt
sudo apt-get update
sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
gnupg-agent \
software-properties-common
# 添加官方GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
# 将存储库添加到APT源
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# 更新apt
sudo apt-get update
# 安装
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
验证安装
# 查看docker版本 docker version
# 容许hello-world镜像，验证是否正确安装 docker run hello-world
容器
在过去若是要编写Python应用程序，须要在机器上安装Python运行时，不只仅须要在你的开发机器配置环境，并且还须要在生产环境的机器上配置环境。若是使用Docker，能够把Python运行时经过镜像获取，无需在不一样的机器上重复安装环境。能够在应用程序，和Python运行时镜像打包在一块儿。确保在不一样的机器上均可以正常运行。这些可移植的镜像，由Dockerfile定义
Dockerfile
Dockerfile定义了容器内的环境。容器与系统的其余部分相隔离，所以须要将容器的端口映射到外部。由这个Dockerfile定义的应用程序的构建，运行在任何地方的行为都彻底相同。
示例
# 建立空文件夹，并在文件夹中建立Dockerfile文件 mkdir learn-docker cd learn-docker touch Dockerfile touch app.js
Dockerfile
# 在Dockerfile写入如下的内容 vim Dockerfile # 将node做为父镜像 FROM node # 将容器的工做目录设置为/app(当前目录，若是/app不存在，WORKDIR会建立/app文件夹) WORKDIR /app # 将当前文件夹中的全部内容，复制到容器的/app中 COPY . /app # 安装node包 RUN npm install # 容器对外暴露80端口 EXPOSE 80 # 环境变量 ENV NAME World # 容器启动时运行app.js CMD ["node", "app.js"]
app.js
const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', function (req, res) {
res.send('hello world')
})
app.listen(80, '0.0.0.0')
咱们并不须要在系统中安装Python，Flask或者Redis。构建运行镜像的时候也不须要安装它们。虽然看起来咱们没有使用Pyhone构建开发环境，可是咱们已经这样作了。
构建应用程序
使用docker build命令，构建镜像。（--tag选项会对镜像进行命名）
# 构建hellodocker的镜像 docker build --tag=hellodocker . # 构建完成后，咱们查看镜像列表 docker image ls
运行应用程序
# 将服务器的4000端口映射到容器的80端口 docker run -p 3999:80 hellodocker # 查看正在运行的容器 docker container ls # curl测试，返回helloworld curl 0.0.0.0:3999
Dockerfile指令详解
🌟FROM
FROM指令用于指定镜像的基础镜像。FROM scratch，能够指定空的基础镜像。
🌟RUN
Dockerfile中每个指令都会创建一层镜像，不该该把RUN指令看成shell脚原本写。
FROM scratch
# 这回额外的建立7层镜像，这是错误的行为
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y gcc libc6-dev make wget
RUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz"
RUN mkdir -p /usr/src/redis
RUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1
RUN make -C /usr/src/redis
RUN make -C /usr/src/redis install
# 正确的写法应当是，使用&&将命令串连，简化为一层镜像
RUN buildDeps='gcc libc6-dev make wget' \
&& apt-get update \
&& apt-get install -y $buildDeps \
&& wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz" \
&& mkdir -p /usr/src/redis \
&& tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \
&& make -C /usr/src/redis \
&& make -C /usr/src/redis install \
# 清除无用的缓存，避免Docker的臃肿
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& rm redis.tar.gz \
&& rm -r /usr/src/redis \
&& apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps
COPY
COPY指令将当前目录的文件，复制到image中。
源路径指的是当前上下文的目录。目标路径能够是容器内的绝对路径路径，也能够是容器WORKDIR指定的工做目录的相对路径。
COPY [源路径] [目标路径]
CMD
CMD指定容器主进程的启动命令。
# 使用node CMD ["node", "app.js"] # 使用pm2 # http://pm2.keymetrics.io/docs/usage/docker-pm2-nodejs/#docker-integration RUN npm install pm2 -g CMD ["pm2-runtime", "app.js"]
VOLUME
VOLUME指令能够指定某个目录为匿名卷，任何对该目录的写操做，不会记录到容器的存储层。
对于数据库，数据库文件应保存到数据卷中
VOLUME /data
ENV
ENV指令用来设置环境变量，Dockerfile后面的指令或者代码中，均可以使用该环境变量
# Dockerfile # 环境变量 ENV NAME World
// app.js
const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', function (req, res) {
// 使用环境变量
res.send(`hello world${process.env.NAME}`)
})
app.listen(80, '0.0.0.0')
EXPOSE
EXPOSE指令用于声明端口，可是EXPOSE声明的端口要和docker run <宿主端口>:<容器端口>区分。EXPOSE指令仅仅是声明，而不会自动进行端口映射。
WORKDIR
WORKDIR用来指定当前目录（工做目录），Dockerfile不是shell脚本，这一点须要切记。
# 这是错误的示范 RUN cd /app RUN echo "hello" > world.txt
这里并不会建立 /app/world.txt的文件。由于在Dockerfile中两行RUN的执行环境是不一样的。因此第一层的 cd /app 不会影响到第二层的当前目录，正确的作法应当是。
WORKDIR /app RUN echo "hello" > world.txt
分享你的镜像
什么是DockerHub?
DockerHub相似于Github，由Docker官方维护的一个公共容器镜像仓库。咱们首先注册，并登陆Docker Hub
建立存储库
标记镜像
# 登陆 docker login # 标记镜像 # docker tag [镜像名] [用户名]/[存储库]:[标签] docker tag hellodocker zhangyue9467/learn-docker:test
发布镜像
docker push zhangyue9467/learn-docker:test
Docker Hub仓库中就会有咱们发布的镜像
从DockerHub拉取并运行镜像
使用Docker后，咱们不须要在其余机器上安装任何东西，就能够运行它。只须要远程拉取Docker的镜像
docker run -p 3998:80 zhangyue9467/learn-docker:test
数据卷
什么是数据卷？
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录, 数据卷中的数据能够容器之间共享和重用。对数据卷的修改会立马生效。
建立数据卷
# 建立一个名为vol的数据卷 docker volume create vol # 查看数据卷中的信息 docker volume inspect vol
Mountpoint中是数据卷挂载在宿主机的位置。咱们在Mountpoint字段对应的文件夹内建立一个文件
启动挂载了数据卷的容器
使用--mount，在启动容器时挂载数据卷，容器启动时能够挂载多个数据卷。
# 启动了name为web的容器
# 使用vol数据卷，加载到容器的/webapp中
docker run -d -P \
--name web \
--mount source=vol,target=/webapp \
hello
进入web容器进行查看，vol数据卷中内容挂载到容器的/webapp目录中
挂载宿主机目录做为数据卷
宿主机的路径必须是绝对路径，使用--mount若是主机目录不存在Docker会报错。Docker默认对主机目录的权限是读写权限。
# 启动了name为web2的容器
# 使用本机/var/www/vol目录做为数据卷，加载到容器的/webapp中
docker run -d -P \
--name web2 \
--mount type=bind,source=/var/www/vol,target=/webapp \
hello
挂载本地文件做为数据卷
# /root/.bash_history 做为卷
docker run -d -P \
--name web3 \
--mount type=bind,source=/root/.bash_history,target=/root/.bash_history \
hello
在容器内部能够获取外部的命令行的历史记录
网络
外部访问容器
# 映射任意端口到容器的端口 docker run -d -P [image] # 映射全部的地址 # docker run -d -p 5000:5000 web docker run -d -p [宿主机端口]:[容器端口] [image] # 映射指定地址以及端口 # docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000 web docker run -d -p [ip]:[宿主机端口]:[容器端口] [image] # 映射指定地址的任意端口 # docker run -d -p 127.0.0.1::5000 web docker run -d -p [ip]::[容器端口] [image]
查看容器映射端口配置
# 查看容器映射的端口 docker port [容器名|容器id] [容器的端口]
容器内部拥有自身的网络和ip，可使用docker inspect命令在"NetworkSettings"中获取。
# 查看容器内部的ip信息 docker inspect [容器id]
容器通讯
使用自定义Docker网络实现容器通讯。若是是多个容器可使用Docker Compose实现容器间的通信，Docker Compose默认全部容器都在同一个网络中的。
# 建立网络 docker network create -d bridge mynet # 将容器连接到网络mynet中 docker run -d -p 5000:8888 --name busybox1 --network mynet hello docker run -d -p 5001:8889 --name busybox2 --network mynet hello2 # 进入容器busybox1内部，可使用curl或者ping，测试 # busybox2的ip地址 curl 172.19.0.3:8889 # ping busybox2
Docker Compose
什么是Compose？
使用Dockerfile文件能够很方便定义一个容器。但在平常的工做中一个项目可能须要多个容器(前端，后端，数据库)。Compose容许用户定义docker-compose.yml模版文件，来定义一组相关联的容器为一组项目。
Compose中两个概念：
- 服务(service)，一个应用的容器，能够是多个相同镜像的实例。
- 项目(project)，一组关联的应用容器组成的完整业务单元, 在docker-compose.yml中定义
Compose安装
sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.17.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
验证docker composc的安装
# 查看版本 docker-compose --version
Compose命令
更多命令请参考。
💡在介绍Compose命令以前，我以为有必要明确一下，服务与容器的概念。我曾经混淆过它们的概念，详细的解答请参考
在docker-compose中，docker-compose.ymal中定义的是服务, 下面定义了一个名为web的服务。而web的服务会启动一个名为"[项目文件的名称]_web"的容器。
# docker-compose.ymal
version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "5000:3000"
build
在项目的目录根目录下运行build命令，构建镜像
# 构建容器 docker-compose build
ps
在项目的根目录下运行ps命令，列出项目中的全部容器
docker-compose ps
up
up命令将会完成构建容器，建立服务，启动服务，等一系列操做。能够直接经过up命令启动一个项目
# 在前台启动容器 docker-compose up # 在后台启动并运行项目(不须要强制退出控制台了) docker-compose up -d
port
查看服务映射在宿主机上的端口
version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "5000:3000"
# 示例 # 0.0.0.0:5000 docker-compose port web[服务] 3000[容器端口]
Compose模板文件
更多指令请参考
version: '3'
services:
# web服务
web:
# 容器的名称
container_name: hello_compose
# Dockerfile文件的位置（绝对路径，相对docker-compose模版文件的路径均可以）
build: .
# 暴露端口，但不映射到宿主机
expose:
- "3000"
# 暴露端口 [宿主端口]:[容器端口]
ports:
- "5000:3000"
# 数据卷挂载的路径
# https://forums.docker.com/t/making-volumes-with-docker-compose/45657
volumes:
- [宿主机路径]:[容器路径]
# db服务
db:
# 容器使用的镜像
image: "redis:alpine"
实战
Docker部署前端应用
新建jenkins任务，将github上的项目拉取到线上云服务器的空文件夹中。
接着定义Dockerfile自定义镜像。使用FROM指令将nginx做为父镜像，使用COPY指令将上下文目录的全部内容拷贝到容器的/var/www/hello_docker/目录中。/var/www/hello_docker/是咱们在nginx配置中配置的静态文件目录。接着使用COPY指令将nginx的配置文件，拷贝到/etc/nginx/conf.d/目录中。conf.d文件夹内的nginx配置文件的内容，会合并到nginx主配置文件中。紧接着使用RUN指令重启nginx服务。
使用Dockerfile自定义咱们的镜像后，须要经过build命令构建咱们的镜像。因为须要作到运维的自动化，直接启动咱们的镜像可能会产生错误（可能存在同名的镜像）。咱们使用shell脚本判断是否须要删除以前的镜像仍是直接启动容器。最后使用run命令构建咱们的容器。
# Dockerfile FROM nginx COPY ./* /var/www/hello_docker/ COPY ./nginx/hello_docker.conf /etc/nginx/conf.d/ RUN service nginx restart
# nginx.conf
server {
listen 8888;
server_name localhost;
root /var/www/hello_docker;
index index.html;
expires 7d;
}
容器构建完成后，咱们在本地没法直接访问容器映射的接口，咱们须要在☁️云服务器配置nginx代理，访问容器。
（咱们将转发请求到容器映射的接口上）
Docker部署Node服务
前端的部署同以前的项目一致(这里略过)。使用Dockerfile定义后端服务镜像，使用FROM指令将node做为父镜像，使用RUN指令在全局安装pm2，使用CMD指令, 使用pm2启动后端的服务。
FROM node
WORKDIR /server
COPY . /server
EXPOSE 8888
RUN npm install pm2 -g
CMD ["pm2-runtime", "app.js"]
Docker部署Mongo
咱们直接使用docker-compose部署mongo数据库。
须要注意的是，mongo数据存储的位置，不建议直接将数据直接存储到容器中。而是使用volumes，将容器内数据库的存储目录挂载到宿主机的目录中
version: '3.1'
services:
mongo:
# 使用docker hub 的mongo镜像
image: mongo
# 容器重启策略
restart: always
# 容器启动的参数
# ⚠️这里存在一些问题还没有解决
command:
- '--auth'
- '-f'
- '/etc/mongod.conf'
# 指定数据卷，配置文件以及数据存储的位置
volumes:
- '/etc/mongod.conf:/etc/mongod.conf'
- '/var/lib/mongodb:/var/lib/mongodb'
ports:
- '37017:27017'
DockerCompose部署前端，后端，数据库
👻 这里尚未作
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- 2. Docker入门与实践
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- 4. 前端docker入门
- 5. Docker 入门实践
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