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,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
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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
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
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
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
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
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# 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
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# 查看docker版本
docker version
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# 容许hello-world镜像,验证是否正确安装
docker run hello-world
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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。
# 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
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# 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"]
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const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', function (req, res) {
res.send('hello world')
})
app.listen(80, '0.0.0.0')
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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。
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
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# 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
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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。
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 $buildDeps
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COPY指令将当前目录的文件,复制到image中。
源路径指的是当前上下文的目录。目标路径能够是容器内的绝对路径路径,也能够是容器WORKDIR指定的工做目录的相对路径。
COPY [源路径] [目标路径]
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CMD指定容器主进程的启动命令。
# 使用node
CMD ["node", "app.js"]
# 使用pm2
# http://pm2.keymetrics.io/docs/usage/docker-pm2-nodejs/#docker-integration
RUN npm install pm2 -g
CMD ["pm2-runtime", "app.js"]
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VOLUME指令能够指定某个目录为匿名卷,任何对该目录的写操做,不会记录到容器的存储层。
对于数据库,数据库文件应保存到数据卷中
VOLUME /data
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ENV指令用来设置环境变量,Dockerfile后面的指令或者代码中,均可以使用该环境变量
# Dockerfile
# 环境变量
ENV NAME World
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// app.js
const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', function (req, res) {
// 使用环境变量
res.send(`hello world${process.env.NAME}`)
})
app.listen(80, '0.0.0.0')
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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
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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
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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
# 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
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docker push zhangyue9467/learn-docker:test
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Docker Hub仓库中就会有咱们发布的镜像
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
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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
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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
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
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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
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
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# /root/.bash_history 做为卷
docker run -d -P \
--name web3 \
--mount type=bind,source=/root/.bash_history,target=/root/.bash_history \
hello
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在容器内部能够获取外部的命令行的历史记录
# 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]
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# 查看容器映射的端口
docker port [容器名|容器id] [容器的端口]
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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]
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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
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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:
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
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验证docker composc的安装
# 查看版本
docker-compose --version
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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"
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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
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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
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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
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查看服务映射在宿主机上的端口
version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "5000:3000"
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# 示例
# 0.0.0.0:5000
docker-compose port web[服务] 3000[容器端口]
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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"
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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
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# nginx.conf
server {
listen 8888;
server_name localhost;
root /var/www/hello_docker;
index index.html;
expires 7d;
}
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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。
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"]
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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
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'
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