一文教您如何通过 Docker 快速搭建各种测试环境

在Ubuntu系统中安装较为简单，官方提供了脚本供我们进行安装。

执行这个命令后，脚本就会自动的将一切准备工作做好，并且把Docker CE 的Edge版本安装在系统中。

启动Docker CE

建立docker 用户组

默认情况下，docker 命令会使用Unix socket 与Docker 引擎通讯。而只有root 用户和docker 组的用户才可以访问Docker 引擎的Unix socket。出于安全考虑，一般Ubuntu系统上不会直接使用root 用户。因此，更好地做法是将需要使用docker 的用户加入docker用户组。

注销当前用户，重新登录Ubuntu，输入docker info，此时可以直接出现信息。

配置国内镜像加速

在/etc/docker/daemonjson 中写入如下内容（如果文件不存在请新建该文件）

重新启动服务

测试

我们通过 docker 的两个参数 -i -t，让 docker 运行的容器实现"对话"的能力：

各个参数解析：

-t: 在新容器内指定一个伪终端或终端。

-i: 允许你对容器内的标准输入 (STDIN) 进行交互。

我们可以通过运行 exit 命令或者使用 CTRL+D 来退出容器。

使用以下命令创建一个以进程方式运行的容器

二、使用Docker安装 MySQL

用 docker search mysql 命令来查看可用版本：

2、拉取 MySQL 镜像

这里我们拉取官方的最新版本的镜像：

3、查看本地镜像

使用以下命令来查看是否已安装了 mysql：

4、运行容器

安装完成后，我们可以使用以下命令来运行 mysql 容器：

大小写敏感

参数说明：

-p 3306:3306 ：映射容器服务的 3306 端口到宿主机的 3306 端口，外部主机可以直接通过 宿主机ip:3306 访问到 MySQL 的服务。

MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：设置 MySQL 服务 root 用户的密码。

使用docker exec进入Docker容器

从容器里面拷文件到宿主机

docker cp mysql-57:/etc/mysql/ /home

从宿主机拷文件到容器里面

docker cp /home/s/mycnf mysql-57:/etc/mysql/

大小写敏感修改

/etc/mycnf 中的[mysqld]后添加添加lower_case_table_names=1，重启MYSQL服务 0敏感 1不敏感

开启远程连接

5、安装成功

通过 docker ps 命令查看是否安装成功：

6、连接

mysql -u root -P3308 -h 127001 -p

Docker 是 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的高级容器引擎，源代码托管在 Github 上, 基于go语言并遵从Apache20协议开源。Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

一个完整的Docker有以下几个部分组成：

Docker核心解决的问题是利用LXC来实现类似VM的功能，从而利用更加节省的硬件资源提供给用户更多的计算资源。同VM的方式不同, LXC 其并不是一套硬件虚拟化方法 - 无法归属到全虚拟化、部分虚拟化和半虚拟化中的任意一个，而是一个 *** 作系统级虚拟化方法, 理解起来可能并不像VM那样直观。所以我们从虚拟化到docker要解决的问题出发，看看他是怎么满足用户虚拟化需求的。

用户需要考虑虚拟化方法，尤其是硬件虚拟化方法，需要借助其解决的主要是以下4个问题：

Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类形

Docker面向对象容器对象镜像类

Docker采用 C/S架构 Docker daemon 作为服务端接受来自客户的请求，并处理这些请求（创建、运行、分发容器）。 客户端和服务端既可以运行在一个机器上，也可通过 socket 或者RESTful API 来进行通信。

Docker daemon 一般在宿主主机后台运行，等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令，用户用这些命令实现跟 Docker daemon 交互。

Docker 特性

在docker的网站上提到了docker的典型场景：

由于其基于LXC的轻量级虚拟化的特点，docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品，简单总结几点：

针对1-2，有windows base应用的需求的基本可以pass了; 3-5主要是看用户的需求，到底是需要一个container还是一个VM, 同时也决定了docker作为 IaaS 不太可行。

针对6,7虽然是docker本身不支持的功能，但是可以通过其他手段解决(disk quota, mount --bind)。总之，选用container还是vm, 就是在隔离性和资源复用性上做权衡。

另外即便docker 07能够支持非AUFS的文件系统，但是由于其功能还不稳定，商业应用或许会存在问题，而AUFS的稳定版需要kernel 38, 所以如果想复制dotcloud的成功案例，可能需要考虑升级kernel或者换用ubuntu的server版本(后者提供deb更新)。这也是为什么开源界更倾向于支持ubuntu的原因(kernel版本)

Docker并非适合所有应用场景，Docker只能虚拟基于Linux的服务。Windows Azure 服务能够运行Docker实例，但到目前为止Windows服务还不能被虚拟化。

可能最大的障碍在于管理实例之间的交互。由于所有应用组件被拆分到不同的容器中，所有的服务器需要以一致的方式彼此通信。这意味着任何人如果选择复杂的基础设施，那么必须掌握应用编程接口管理以及集群工具，比如Swarm、Mesos或者Kubernets以确保机器按照预期运转并支持故障切换。

Docker在本质上是一个附加系统。使用文件系统的不同层构建一个应用是有可能的。每个组件被添加到之前已经创建的组件之上，可以比作为一个文件系统更明智。分层架构带来另一方面的效率提升，当你重建存在变化的Docker镜像时，不需要重建整个Docker镜像，只需要重建变化的部分。

可能更为重要的是，Docker旨在用于d性计算。每个Docker实例的运营生命周期有限，实例数量根据需求增减。在一个管理适度的系统中，这些实例生而平等，不再需要时便各自消亡了。

针对Docker环境存在的不足，意味着在开始部署Docker前需要考虑如下几个问题。首先，Docker实例是无状态的。这意味着它们不应该承载任何交易数据，所有数据应该保存在数据库服务器中。

其次，开发Docker实例并不像创建一台虚拟机、添加应用然后克隆那样简单。为成功创建并使用Docker基础设施，管理员需要对系统管理的各个方面有一个全面的理解，包括Linux管理、编排及配置工具比如Puppet、Chef以及Salt。这些工具生来就基于命令行以及脚本。

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