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Docker 概念及使用

Docker 概念及使用

作者: 垃圾桶边的狗 | 来源:发表于2020-09-06 23:47 被阅读0次

    Docker

    是什么?

    • 一次封装,随处使用
    • 解决了运行环境和配置问题软件容器,方便持续集成并有助于整体发布的容器虚拟化技术。

    Docker与虚拟机的区别

    • 虚拟机:就是带环境安装的一种解决方案。
    • 它可以在一种操作系统里面运行另一个操作系统。
    • Docker
      • 由于虚拟机存在缺点,Linux发展出另一种虚拟化技术
      • Linux容器不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。有了容器,就可以将软件运行所需要的所有资源打包到一个隔离的容器中。
    • 容器与虚拟机不同,不需要捆绑一整套操作系统
    • 比较
      • 传统虚拟技术是虚拟一整套硬件后,在其上运行一个完整的操作系统。
      • 而容器内的应用进程直接运行于宿主机的内核,容器没有内核,而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机快的多。
      • 每个容器之间相互隔离,每个容器有自己的文件系统,容器之间进程不会互相影响,能区分计算资源。
        Docker就是一个缩小版,高度浓缩的Linux系统

    Docker安装

    在centos安装必须是6.5以上

    Docker

    容器

    docker利用容器(container)独立运行一个或一组应用。容器是用镜像创建的运行实例。

    它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是互相隔离的、保证安全的平台。

    可以把容器看做是一个简易版的Linux环境(包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等)和运行在其中的应用程序。

    容器的定义和镜像几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。

    仓库

    仓库(repository)是集中存放镜像文件的场所

    真正要理解的仓库、镜像、容器的概念:

    Docker本身是一个容器运行载体或称之为管理引擎。把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境,这个打包好的运行环境就似乎image镜像文件。只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器。image文件可以看做是容器的模板。Docker根据image文件生成容器的实例。同一个image文件,可以生成多个同时运行的容器实例。

    • image文件生成的容器实例,本身也是一个文件,称为镜像文件。
    • 一个容器运行一种服务,当我们需要的时候,就可以通过docker客户端创建一个对应的运行实例,也就是容器。
    • 至于仓库,就是放了一堆镜像的地方,我们可以把镜像发布到仓库中,需要的时候从仓库中拉下来就可以了。

    Docker 镜像是什么?

    • 镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包,用来打包运行环境和基于运行环境开发的软件,它包含运行某个软件所需的所有内容,包括代码、运行时库、环境变量和配置文件。
    • docker的镜像实际上是由一层一层的文件系统组成,这种层级的文件系统UnionFS。
      • bootfs(boot file system)主要包含bootloader和kernel,bootloader主要引导加载kernel,Linux刚启动是会加载bootfs文件系统,在docker镜像的最底层是bootfs。这一层与我们典型的Linux/Unix系统是一样的,包含boot加载和内核。当boot加载完成之后整个内核就都在内存中了,此时内存的使用权已由bootfs转交给内核,此时系统也会卸载bootfs。
      • rootfs(root file system),在bootfs上。包含的就是典型Linux系统中的/dev,/proc,/bin,/etc等标准目标和文件。rootfs就是各种不同的操作系统发行版,比如Ubuntu,Centos等等。
    • 对于一个精简的OS,rootfs可以很小,只需包含最基本的命令、工具和程序就可以了,因为底层直接用Host的kernel,自己只需要提供rootfs就行了。由此可见对于不同的linux发行版,bootfs基本是一致的,rootfs会有差别,因此不同的发行版本可以共用bootfs。

    Docker为什么分层?

    • 最大的好处就是-资源共享
    • 比如:有多个镜像从相同的base镜像构建而来,那么宿主机只需要在磁盘上保存一份base镜像,同时内存中也只需要加载一份base镜像,就可以为所有容器服务了。而且镜像的每一层都可以被共享。

    镜像操作命令

    docker images
        tag - 镜像标签
        image id:镜像id
        created:镜像创建时间
        size:镜像大小
        
    docker images
        -a 列出本地所有镜像
        -q 显示全部镜像id
        -qa 包含空镜像
        
    docker images
        --digests 显示摘要信息
        
    docker rmi 镜像ID 删除镜像 
    docker rmi -f 强制删除镜像 
    docker rmi -f $(docker images -q) 删除当前全部镜像
    

    容器操作命令

    docker run [options] image [command] [arg] 新建并启动容器
        --name="容器新名字":为容器指定一个名称
        -d 后台运行容器,并返回容器ID,即启动容器守护式容器;
        -i 以交互式运行容器,通常与-t同时使用
        -t 为容器新分配一个伪终端,同创与-i同时使用;
        -P 随机端口映射;
        -p 指定端口映射,有以下四种格式
            ip:hostPort:containerPort
            ip:containerPort
            hostPort:containerPort
            containerPort
            
    退出容器
    1.exit 容器停止退出
    2.ctrl+p+q 容器不停止退出
    
    docker start 容器ID  -启动容器
    docker stop 容器ID   -停止容器
    docker kill 容器ID   -强制停止容器
    
    docker rm 容器ID 删除容器
    docker rm -f 容器ID 强制删除容器
    
    docker run -d 容器名 -启动守护式容器
    docker logs-f-t--tail 5 容器ID 
                            -t 是加入时间戳
                            -f 跟随最新的日志打印
                            --tial 数字显示最后多少条
                            
    docker top 容器ID -查看容器进程
    docker inspect 容器ID -查看容器内部细节
    
    docker exec -it 容器ID /bin/bash 进入正在运行的容器以命令行交互
    

    制作镜像

    docker commit 提交容器副本使之成为一个新的镜像
    docker commit -m="描述"-a="作者" 容器ID 要创建的目标镜像名:[标签名]
    

    Docker 容器数据卷

    • 卷就是目录或文件,存在一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能够绕过UnionFileSystem提供一些用于持久化存储或共享数据的特性:
      • 特点
        • 1.数据卷可在容器之间共享或重用数据
        • 2.卷中的更改可以直接生效
        • 3.数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中
        • 4.数据卷的生命周期一致持续到没有容器使用它为止
    • 为了能保存数据在docker中(持久化)
      • 1.容器之间数据共享

      • 2.数据持久化

        docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录 镜像名

        • 带权限的 容器只读不可写
          docker run -it -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro 镜像名

    数据卷容器

    • 命名的容器挂载数据卷,其它容器通过挂载这个(父容器)实现数据共享,挂载数据卷的容器,称为数据卷容器。

      • 容器与容器之间共享
        docker run -it --name dc04 --volumes-from dc03 image(镜像)

    DockerFile

    • 镜像模板的描述文件

    Dockerfile基础知识

    • 每条保留字指令都必须大写且后面跟随至少一个参数
    • 指令按照从上到下,顺序执行
    • 表示注释

    • 每条指令都会创建一个镜像层,并对镜像进行提交

    Docker执行Dockerfile的大致流程

    • docker从基础镜像运行一个容器
    • 执行一条指令并对容器作出修改
    • 执行类型docker commit的操作提交一个新的镜像层
    • docker再基于刚才提交的镜像运行一个新容器
    • 执行dockerfile中的下一条指令直到所有指令都执行完成

    Docker小总结

    • 从应用软件的角度来看,Dockerfile、Docker镜像与Docker容器分别代表软件的三个不同阶段
    • Dockerfile是软件的原材料
    • Docker镜像是软件的交付品
    • Docker容器则可以认为是软件的运行状态
    • Dockerfile面向开发,Docker镜像成为交付标准,Docker容器则涉及部署与运维,三者缺一不可,合理充当Docker体系的基石。

    DockerFile体系结构(保留字指令)

    FROM:基础镜像,当前镜像是基于那个镜像的

    MAINTAINER:镜像维护者的姓名和邮箱地址

    RUN:容器构件式需要运行的命令

    EXPOSE:当前容器对外暴露出的端口

    WORKDIR:指定在创建容器后,终端默认登陆的进来工作目录,一个落脚点

    ENV:用来构建镜像过程中设置的环境变量

    ADD:将宿主机目录下的文件拷贝镜像且ADD命令会自动处理URL和解压tar压缩包

    COPY:类似ADD,拷贝文件和目录到镜像中

    VOLUME:容器数据卷,用于数据保存和持久化工作

    CMD:指定一个容器启动时要运行的命令;Dockerfile中可以有多个CMD命令,但只有最后一个生效,CMD会被docker run之后的参数提替换

    ENTRYPOINT:指定一个容器启动时要运行的命令;ENTRYPOINT的目的和CMD一样,都是在指定容器启动程序及参数;(区别:CMD会覆盖,entrypoint会追加)

    ONBUILD:类似触发器;当构建一个继承的Dockerfile是运行命令,父镜像在被子继承后父镜像的onbuild呗触发

    构建Dockerfile例子

    FROM centos
    MAINTAINER 作者名字
    ENV MYPATH /usr/local
    WORKDIR $MYPATH
    RUN yum -y install vim
    RUN yum -y install net-tools
    EXPOSE 80
    CMD echo $MYPATH
    CMD echo "success -------ok"
    CMD /bin/bash
    
    docker build -f /mydocker/Dockerfile -t mycentos:1.0 .
    

    安装Mysql

    docker search mysql
    docker pull mysql
     
    - 数据卷
    docker run -p 12345:3306 --name mysql\
    -v /Users/xingwenhao/xwh/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d\
    -v /Users/xingwenhao/xwh/mysql/logs:/logs\
    -v /Users/xingwenhao/xwh/mysql/data:/var/lib/mysql\
    -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456\
    -d mysql:latest
    
    - 进入容器
    docker exce -it 容器ID /bin/bash
    
    - 备份数据库
    docker exec mysql容器ID sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p "123456"'>/xwh/all-databases.sql
    

    安装redis

    docker pull redis:3.2
    
    - 启动容器
    docker run -p 6379:6379
    -v /Users/xingwenhao/xwh/myredis/data:/data\
    -v /Users/xingwenhao/myredis/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf\
    -d redis:3.2 redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf\
    --appendonly yes
    
    - redis-cli
    docker exec -it redis容器ID redis-cli
    

    将镜像提交阿里云

    docker commit -a 作者 -m "message" 容器ID repository:1.4
    

    Jupyterhun docker 安装过程

    docker load patn jupyterhub.tag
    
    # docker run -itd  -p 8000:8000  -v /Users/xingwenhao/jupyterhub/:/home/jupyterhub 容器ID /bin/bash 
    
    # docker exec -it aaf /bin/bash
    # jupyterhub
    # dc inspect 容器ID
    # export LANG=C.UTF-8
    

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