超值一篇分享，Docker：从入门到实战过程全记录

作者 | 天元浪子

来源 | CSDN博客

想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。

那么，什么是容器呢？容器和虚拟机有什么不同？Docker和容器又是什么关系呢？搞明白这几个问题，Docker的概念就清晰了。

11 虚拟机和容器

借助于VMWare等软件，可以在一台计算机上创建多个虚拟机，每个虚拟机都拥有独立的 *** 作系统，可以各自独立的运行程序。这种分身术虽然隔离度高（ *** 作系统级），使用方便（类似物理机），但占用存储资源多（GB级）、启动速度慢（分钟级）的缺点也是显而易见的。

相较于虚拟机，容器（Container）是一种轻量型的虚拟化技术，它虚拟的是最简运行环境（类似于沙盒）而非 *** 作系统，启动速度快（秒级）、占用存储资源少（KB级或MB级），容器间隔离度为进程级。在一台计算机上可以运行上千个容器，这是容器技术对虚拟机的碾压式优势。

12 容器、镜像和Docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，可以创建容器以及基于容器运行的程序。Docker可以让开发者打包他们的应用和依赖包到一个轻量级、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。

听起来很简单，但是在Docker和容器之间，还隐藏着一个镜像的概念，令初学者颇感困惑。本质上，Docker镜像是一个特殊的文件系统，它提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件。Docker镜像类似于一个py文件，它需要Docker的运行时（类似于Python解释器）运行。镜像被运行时，即创建了一个镜像的实例，一个实例就是一个容器。

13 Docker 和 k8s

作为容器引擎，Docker为容器化的应用程序提供了开放的标准，使得开发者可以用管理应用程序的方式来管理基础架构，实现快速交付、测试和部署代码。随着容器的大量使用，又产生了如何协调、调度和管理容器的问题，Docker的容器编排应运而生。

k8s是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。

Docker和k8sr都是以containerd（容器化标准）作为运行时，因此使用Docker创建的镜像完全可以在k8s中无障碍的使用。

21 在ubuntu中安装

在linux系统中安装Docker非常简单，官方为我们提供了一键安装脚本。这个方法也适用于Debian或CentOS等发行版。

安装过程如果出现超时，不要灰心，多试几次，总会成功的。安装完成后，Docker只能被root用户使用，可以使用下面的命令取消权限限制：

然后，重启docker服务：

最后，关闭当前的命令行，重新打开新的命令行就可以了。

顺便提一下，如果在CentOS下安装，可能会出现一堆类似于下面的错误：

这是由于docker和Podman冲突造成的，需要先卸载Podman：

22 在Win10中安装

Docker的运行，依赖linux的环境，官方提供了Docker Desktop for Windows，但是它需要安装Hyper-V，Hyper-V是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10。这个虚拟机一旦启用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本将无法使用！如果你必须在电脑上使用其他虚拟机（例如开发 Android 应用必须使用的模拟器），请不要使用 Hyper-V！

我的电脑是win10家庭版，不能直接安装hyper-v，需要将下面的命令保存到cmd文件中：

然后在cmd文件上点击右键，选择使用管理员运行。执行完毕后会重启，在重启的过程中进行安装。

23 Hello world

docker服务启动的情况下，运行下面的命令：

此命令的含义是：

第一次运行时，因为本地没有ubuntu:2004镜像，docker会自动从镜像服务器下载。下载过程可能需要多试几次，只要成功一次，以后执行就不再需要下载了。

docker官方还提供了一个hello-world镜像，可以直接运行：

此命令省略了镜像版本和运行参数，docker使用latest作为版本，即最新版本。

从hello world的例子中，也可以体验到，docker实例的运行是非常快的。

docker官方的镜像库比较慢，在进行镜像 *** 作之前，需要将镜像源设置为国内的站点。

新建文件/etc/docker/daemonjson，输入如下内容：

然后重启docker的服务：

31 列出本地所有镜像

执行命令 docker images 可以查看

当前我本地只有刚才安装的两个镜像。

32 从镜像库中查找镜像

执行命令 docker search 镜像名称可以从docker镜像库中查找镜像。

最好选择官方（OFFICIAL）的镜像，这样的镜像最稳定一些。

33 下载新的镜像

执行命令docker pull 镜像名称:版本号即可下载新的镜像。

镜像下载后，就可以使用镜像来创建容器了。

41 启动容器

执行命令docker run即可启动容器，也就是创建某个镜像的实例。docker run命令非常复杂，可以先执行一个docker run --help来查看帮助：

比如我们要执行python的shell，需要添加-it参数，即：docker run -it python:38

42 将宿主机的文件挂载到容器

docker容器与宿主机是隔离的，要想让容器内的程序能访问宿主机上的文件，需要通过-v参数将宿主机的文件挂载到容器中。

比如我们在宿主机上有一个hellopy，可以打印hello，想要在python容器中执行，就需要进行挂载。-v后还需要接两个参数，分别是宿主机的目录和容器内的目录，两者使用:分隔，路径必须都是绝对路径。

我的hellopy保存在主目录的/docker_test目录中，将这个目录挂载到容器的/docker_test目录，然后在容器内执行python /docker_test/hellopy：

43 容器的端口映射

我们修改一下hellopy，创建一个socket服务端，并监听5000端口，当有客户端连接时，打印客户端的地址，先客户端发送hello，然后关闭连接：

在容器内执行：

接下来，尝试用telnet命令连接，结果却是失败的。原因是，127001是宿主机的ip地址，5000是容器的端口，这与我们的习惯稍微有些不同。事实上，docker的容器是非常轻量的，它并没有自己的网络，要想访问容器的端口，需要进行端口映射，将容器的某端口映射到宿主机的端口，客户端连接时，只要与宿主机的端口进行连接就可以了。

需要注意的是，上面的代码创建的服务器，无论如何也不可能被客户端连接，因为代码中绑定了127001的ip，在容器中运行时，需要绑定所有ip，即0000。

然后，再使用-p参数，-p还需要三个参数，即宿主机的ip地址、宿主机的端口、容器的端口，三者之间使用:分隔。一般的，可以将宿主机的ip地址省略，只写宿主机的端口：容器的端口即可。

这样，就将容器的5000端口映射到了宿主机的5001端口，使用：

即可与容器中的服务器进行连接。

44 容器管理

上面的服务运行之后，可以使用docker ps命令，查看运行中的容器：

显示的内容有下面几列：

要想结束容器，可以使用docker kill 容器ID命令。

一般而言，当我们的程序开发完成后，会连同程序文件与运行环境一起制作成一个新的镜像。

要制作镜像，需要编写Dockerfile。DockeFile由多个命令组成，常用的命令有：

注意，Docker镜像中有一个层的概念，每执行一个RUN命令，就会创建一个层，层过多会导致镜像文件体积增大。尽量在RUN命令中使用&&连接多条shell命令，减少RUN命令的个数，可以有效减小镜像文件的体积。

51 自制显示文本文件内容镜像

编写catpy，接收一个文件名，由python读取文件并显示文件的内容：

这个例子比较简单，缩写Dockerfile如下：

这个Dockerfile的含义是：

需要说明的是，ENTRYPOINT有两种写法：

这里采用第二种写法，是因为我们要在外部给容器传递参数。执行命令编译Docker镜像：

这个命令中，-t的含义是目标，即生成的镜像名为hello，版本号为10，别忘了最后那个，这叫到上下文路径，是指 docker 在构建镜像，有时候想要使用到本机的文件（比如复制），docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包。

这样，我们的第一个镜像就制作完成了，使用下面的命令执行它：

即可看到~/docker_test/cat/files/testtxt的内容。

52 自制web服务器镜像

我们使用tornado开发一个网站，而python的官方镜像是没有tornado库的，这就需要在制作镜像时进行安装。

测试的wspy如下：

编写Dockerfile文件如下：

在此我们验证一下CMD与ENTRYPOINT的区别。在Dockerfile所在有目录下执行如下命令：

执行完成后，再使用docker images使用就可以看到生成的镜像了，然后使用下面的命令运行：

在浏览器中输入宿主机的ip和8000端口，就可以看到页面了。

在这个例子中，我使用的运行命令是CMD，如果在docker run中指定的其他的命令，此命令就不会被执行，如：

此时，容器中被执行的是python命令，而不是我们的服务。在更多情况下，我们希望在docker run命令中为我们的服务传参，而不是覆盖执行命令，那么，我们应该使用ENTRYPOINT而不是CMD：

上面这种写法，是不支持传递参数的，ENTRYPOINT和CMD还支持另一种写法：

使用这种写法，docker run命令中的参数才可以传递给hellopy：

这个命令中，--port=9000被作为参数传递到hellopy中，因此容器内的端口就成了9000。

在生产环境中运行时，不会使用-it选项，而是使用-d选项，让容器在后台运行：

这种方式下，即使当前的控制台被关闭，该容器也不会停止。

53 自制apscheduler服务镜像

接下来，制作一个使用apscheduler编写的服务镜像，代码如下：

Dockerfile也是信手拈来：

生成镜像：

应该可以运行了，文件复制需要两个目录，在运行时，可以使用两次-v来挂载不同的目录：

前面用到的官方python镜像大小足足882MB，在这个基础上，再安装用到的第三方库，添加项目需要的等资源，大小很容易就超过1个G，这么大的镜像，网络传给客户非常的不方便，因此，减小镜像的体积是非常必要的工作。

docker hub上有个一python:38-alpine镜像，大小只有445MB。之所以小，是因为alpine是一个采用了busybox架构的 *** 作系统，一般用于嵌入式应用。我尝试使用这个镜像，发现安装一般的库还好，但如果想安装numpy等就会困难重重，甚至网上都找不到解决方案。

还是很回到基本的路线上来，主流的 *** 作系统镜像，ubuntu的大小为729MB，centos的大小为209MB——这也算是我更喜欢使用ubuntu的一个重要原因吧！使用ubuntu作为基础镜像，安装python后的大小为139MB，再安装pip后的大小一下子上升到了407MB，要是再安装点其他东西，很容易就赶上或超过python官方镜像的大小了。

看来，寻常路线是很难压缩镜像文件体积了。幸好，还有一条曲线救国的路可走，这就是多阶段构建法。

多阶段构建的思想其实很简单，先构建一个大而全的镜像，然后只把镜像中有用的部分拿出来，放在一个新的镜像里。在我们的场景下，pip只在构建镜像的过程中需要，而对运行我们的程序却一点用处也没有。我们只需要安装pip，再用pip安装第三方库，然后将第三方库从这个镜像中复制到一个只有python，没有pip的镜像中，这样，pip占用的268MB空间就可以被节省出来了。

1、在ubuntu镜像的基础上安装python：

然后运行：

这样，就生成了python:38-ubuntu镜像。

2、在python:38-ubuntu的基础上安装pip：

然后运行：

这样，就生成了python:38-ubuntu-pip镜像。

3、多阶段构建目标镜像：

这个dockerfile需要解释一下了，因为它有两个FROM命令。

第一个是以python:38-ubuntu-pip镜像为基础，安装numpy，当然，在实际应用中，把所有用到的第三方库出写在这里。

第二个FROM是以FROM python:38-ubuntu镜像为基础，将第三方库统统复制过来，COPY命令后的–from=0的意思是从第0阶段进行复制。实际应用中再从上下文中复制程序代码，添加需要的ENTRYPOINT等。

最后，再运行：

这然，用于我们项目的镜像就做好了。比使用官方python镜像构建的版本，小了大约750MB。

到此，我们的镜像已经制作好了，可是，镜像文件在哪，如何在生产环境下运行呢？

刚才使用docker images命令时，已经看到了生成的镜像：

我们可以使用docker save命令将镜像保存到指定的文件中，保存的文件是一个tar格式的压缩文件：

将hellotar复制到生产环境的机器上，然后执行导入命令：

就可以使用了。

正面回答这个问题之前，先看看虚拟机和Dcoker的区别。
总结一下虚拟机和Docker的区别：
再正面回答一下“Docker可以代替虚拟机运行生产服务器么”？
应用部署到服务器上的过程： 因为我是做java开发的，就拿一个正常的java项目举例。首先需要在服务器上搭建基础环境：

这只是一个简单的项目的部署前的配置，之后把您的项目打包发送的tomcat，运行即可。那如果有十几个服务器需要部署呢？是不是就要配置环境十多次，那人不是崩溃了。而且还会出现开发那边运行没问题，部署上去有问题的事情。所以这个时候docker出来了。
应用部署到docker上的过程：

两步搞定，不需要配置复杂的环境。如果有十多个容器需要部署怎么办？直接远程下载镜像即可，是不是很简单。

docker适合平台统一在linux的大单位用，服务越多越好，比如几百、几千、几万。配合k8s调度和微服务改造、加上自动化运维，能够实现d性扩容和缩容，达到on demand的效果，典型的用例是互联网内容提供商。

对于一般中小企业，只有几十台服务器的，平台不统一的，投资docker不如虚拟机。

除了不能跨os平台，docker的另一个缺陷是隔离度不够。

先说答案:可以，但是没有必要。

容器技术是虚拟化技术的应用，使用容器代替虚拟机运行程序自然是可以的，容器在持续集成方面相对虚拟机还有一定的优势，但是如果仅仅是为了用容器而用容器，则没有必要。

容器技术最大的优势是容器编排，可以实现线上服务的无缝扩容，缩容，降级，熔断等自动化 *** 作，极大的降低运维成本。所以，如果不用容器编排，则无须急着迁移。

理论上完全可以的，但目前我所接触到的生产方案基本上都是docker在虚机集群上跑。

看系统的要求了。docker不可能完全替代全部,windows服务器不可以，软件系统没有使用docker重新加载的，也是很难的。

用docker需要配合自动化，否则那是给自己找麻烦

启动时间是分钟级。Docker容器的特点包括资源使用较少、创建速度很快、可以共享 *** 作系统的资源，启动时间是分钟级不是Docker容器的特点。Docker容器是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以以统一的方式打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，发布到任何安装了docker引擎的服务器上，也可以实现虚拟化。

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镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 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。

由于本地开发好的程序往往都需要部署到服务器上进行运行，这就导致了程序需要运行在不同的环境上，这通常是一个令人头痛的事情。在过去，开发团队需要清楚的告诉运维部署团队，其所使用的全部配置文件+所有软件环境。不过，即便如此，仍然常常发生部署失败的状况。

于是乎， 虚拟化 技术应运而生。开发团队将开发好的程序在虚拟机上运行，这样就能解决运维的问题。但是由于虚拟机技术过重的特性导致了其 资源占用多、冗余步骤多以及启动慢的缺陷 。而这个时候 一种新的虚拟化技术搭配上容器化的思想 的产品便出现了，而它就是Docker。

下图是虚拟机技术和容器化技术架构的对比。我们可以得出以下总结：

[上传失败(image-efadd2-1643314980201)]
]( >下面是安装 Docker 客户端并在上面运行容器的简单步骤。
1 下载 Boot2Docker
在我们开始安装之前，我们需要 Boot2Docker 的可执行文件。可以从 它的 Github 下载最新版本的 Boot2Docker。在这篇指南中，我们从网站中下载版本 v161。我们从那网页中用我们喜欢的浏览器或者下载管理器下载了名为 docker-installexe 的文件。
2 安装 Boot2Docker
现在我们运行安装文件，它会安装 Window Docker 客户端、用于 Windows 的 Git(MSYS-git)、VirtualBox、Boot2Docker Linux ISO 以及 Boot2Docker 管理工具，这些对于开箱即用地运行全功能的 Docker 引擎都至关重要。
3 运行 Boot2Docker
安装完成必要的组件之后，我们从桌面上的“Boot2Docker Start”快捷方式启动 Boot2Docker。它会要求你输入以后用于验证的 SSH 密钥。然后会启动一个配置好的用于管理在虚拟机中运行的 Docker 的 unix shell。
为了检查是否正确配置，运行下面的 docker version 命令。
docker version
4 运行 Docker
由于 Boot2Docker Start 自动启动了一个已经正确设置好环境变量的 shell，我们可以马上开始使用 Docker。请注意，如果我们要将 Boot2Docker 作为一个远程 Docker 守护进程，那么不要在 docker 命令之前加 sudo。
现在，让我们来试试 hello-world 例子镜像，它会下载 hello-world 镜像，运行并输出 "Hello from Docker" 信息。
$ docker run hello-world
5 使用命令提示符(CMD) 运行 Docker
现在，如果你想开始用命令提示符使用 Docker，你可以打开命令提示符(CMDexe)。由于 Boot2Docker 要求 sshexe 在 PATH 中，我们需要在命令提示符中输入以下命令使得 %PATH% 环境变量中包括 Git 安装目录下的 bin 文件夹。

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