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Dockerfile详解以及Flask项目Dockerfile示

Dockerfile详解以及Flask项目Dockerfile示

作者: 向日葵1884 | 来源:发表于2020-03-25 11:18 被阅读0次

    1 Dockerfile介绍

    Dockfile是一种被Docker程序解释的脚本,Dockerfile由一条一条的指令组成,每条指令对应Linux下面的一条命令。Docker程序将这些Dockerfile指令翻译真正的Linux命令。Dockerfile有自己书写格式和支持的命令,Docker程序解决这些命令间的依赖关系,类似于Makefile。Docker程序将读取Dockerfile,根据指令生成定制的image。相比image这种黑盒子,Dockerfile这种显而易见的脚本更容易被使用者接受,它明确的表明image是怎么产生的。有了Dockerfile,当我们需要定制自己额外的需求时,只需在Dockerfile上添加或者修改指令,重新生成image即可,省去了敲命令的麻烦。

    2 Dockerfile语法介绍

    Dockerfile的注释以“#”开始,每一行都是一个指令

    一般情况下,Dockerfile由4部分组成:

    • 基础镜像信息(Base Image)
    • 维护者信息(maintainer)
    • 镜像操作指令(Commands to update the base image)
    • 容器启动指令(Commands when creating a new container)

    必须说明的是,如果使用Dockerfile来构建镜像,需要确定

    • Dockerfile的第一条有效信息必须是基础镜像信息
    • 维护者信息紧随其后
    • 镜像操作指令则在维护者信息之后
    • 最后是镜像启动指令

    2.1 Dockerfile 指令

    Dockerfile的指令一般采用的格式,其中INSTRUCTION是Dockerfile的关键字,包括FROM, MAINTAINER, RUN等,下面进行详细介绍

    INSTRUCTION arguments
    
    

    2.1.1 FROM

    Dockerfile的第一条必须是FROM指令,用来指定要制作的镜像继承自哪个镜像,格式如下

    FROM <image>
    FROM <image>:<tag>
    
    

    例如需要构建一个采用mongodb的数据库镜像,用以下指令

    FROM mongo:3.2
    
    

    2.1.2 MAINTAINER

    用来指定维护者信息,格式为

    MAINTAINER <name>
    
    

    例如我自己的维护者信息

    MAINTAINER xixy10@foxmail.com
    
    

    2.1.3 RUN

    该指令用于执行shell命令,当解析Dockerfile时,遇到RUN指令,Docker会将该指令翻译为如下,其中xxxxxx为RUN后面的shell命令

    /bin/sh -c "XXXXXX"
    
    

    格式为

    RUN <command>
    RUN <"executable","param1","param2"...>
    
    

    例如需要安装相关软件及创建文件夹

    RUN mkdir /Code
    RUN pip install -r requirements.txt
    
    

    2.1.4 EXPOSE

    该指令将容器中的端口号暴露出来,也可以通过"docker run -p" 命令实现和服务器端口的映射

    格式为

    EXPOSE <PORT>[<PORT>...]
    
    

    例如容器中部署了web应用,需要将8080端口和80端口暴露出来

    EXPOSE 80 8080
    
    

    2.1.5 EXPOSE

    该指令指定启动容器时执行的命令,每个Dockerfile只能有一条CMD指令,如果指定了多条,只有最后一条会被执行。

    如果用户启动容器时指定了运行的命令,则会覆盖CMD指定的命令

    格式为

    CMD ["executable","param1","param2"] #使用exec执行,推荐方式
    CMD command param1 param2 #在/bin/sh中执行,提供给需要交互的应用
    CMD [“param1”,"param2"] #提供给ENTRYPOINT的默认参数
    
    

    例如启动容器时要求启动服务器

    CMD python app.py
    
    

    2.1.6 ENTRYPOINT

    设置指令,指定容器启动时执行的命令,可以多次设置,但是只有最后一个有效

    格式如下所示

    ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"] (like an exec, the preferred form)
    ENTRYPOINT command param1 param2 (as a shell)
    
    

    该指令的使用分为两种情况,一种是独自使用,另一种和CMD指令配合使用。

    当独自使用时,如果你还使用了CMD命令且CMD是一个完整的可执行的命令,那么CMD指令和ENTRYPOINT会互相覆盖只有最后一个CMD或者ENTRYPOINT有效。

    # CMD指令将不会被执行,只有ENTRYPOINT指令被执行  
    CMD echo “Hello, World!”  
    ENTRYPOINT ls -l
    
    

    另一种用法和CMD指令配合使用来指定ENTRYPOINT的默认参数,这时CMD指令不是一个完整的可执行命令,仅仅是参数部分;ENTRYPOINT指令只能使用JSON方式指定执行命令,而不能指定参数。

    FROM ubuntu  
    CMD ["-l"]  
    ENTRYPOINT ["/usr/bin/ls"]
    
    

    2.1.7 VOLUME

    创建一个可以从本地主机或者其他容器挂载的挂载点(目录),一般用来存放数据库或者需要永久保存的数据,该目录可以被容器本身使用,也可以共享给其他容器使用。我们知道容器使用的是AUFS,这种文件系统不能持久化数据,当容器关闭后,所有的更改都会丢失。当容器中的应用有持久化数据的需求时可以在Dockerfile中使用该指令。

    如果和host共享目录,Dockerfile中必须创建一个挂载点,然后在启动容器的时候,通过以下指令来进行挂载

    docker run -v $HOSTPATH:$CONTAINERPATH
    
    

    格式如下所示

    VOLUME ["<mountpoint>"]
    
    

    例如

    FROM base  
    VOLUME ["/tmp/data"]
    
    

    运行通过该Dockerfile生成image的容器,/tmp/data目录中的数据在容器关闭后,里面的数据还存在。例如另一个容器也有持久化数据的需求,且想使用上面容器共享的/tmp/data目录,那么可以运行下面的命令启动一个容器

    docker run -t -i -rm -volumes-from container1 image2 bash
    
    

    container1为第一个容器的ID,image2为第二个容器运行image的名字

    2.1.8 ENV

    该指令指定一个环境变量,会被后续RUN指令使用,并在容器运行时保持,格式为

    ENV <key> <value>
    
    

    container启动后,可以通过docker inspect查看这个环境变量,也可以通过在docker run --env key=value时设置或修改环境变量。

    假如你安装了JAVA程序,需要设置JAVA_HOME,那么可以在Dockerfile中这样写

    ENV JAVA_HOME /path/to/java/dirent
    
    

    2.1.9 ADD指令

    该指令将复制指定的到容器中的,其中可以是

    • Dockerfile所在目录的一个相对路径
    • 一个URL
    • 可以是一个tar文件(会自动解压为目录)

    指令为

    ADD <src> <dest>
    
    

    所有拷贝到container中的文件和文件夹权限为0755,uid和gid为0;

    • 如果是一个目录,那么会将该目录下的所有文件添加到container中,不包括目录;
    • 如果文件是可识别的压缩格式,则docker会帮忙解压缩(注意压缩格式);
    • 如果是文件且中不使用斜杠结束,则会将视为文件,的内容会写入;
    • 如果是文件且中使用斜杠结束,则会将文件拷贝到目录下

    2.1.10 WORKDIR

    设置指令,可以多次切换(相当于cd命令),对RUN,CMD,ENTRYPOINT生效

    格式为

    WORKDIR /path/to/workdir
    
    

    例如

    WORKDIR /p1 WORKDIR p2 RUN vim a.txt
    
    

    2.2 docker build

    root@ubuntu:~# docker build --help
    
    Usage: docker build [OPTIONS] PATH | URL | -
    
    Build a new image from the source code at PATH
    
      -c, --cpu-shares=0    CPU shares (relative weight)
      --cpuset-cpus=        CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)
      -f, --file=           Name of the Dockerfile (Default is 'PATH/Dockerfile')
      --force-rm=false      Always remove intermediate containers
      --help=false          Print usage
      -m, --memory=         Memory limit
      --memory-swap=        Total memory (memory + swap), '-1' to disable swap
      --no-cache=false      Do not use cache when building the image
      --pull=false          Always attempt to pull a newer version of the image
      -q, --quiet=false     Suppress the verbose output generated by the containers
      --rm=true             Remove intermediate containers after a successful build
      -t, --tag=            Repository name (and optionally a tag) for the image
    
    

    3 示例

    我将以前的一个项目的后端用Docker进行发布,采用两个容器,一个用来跑Service,一个专门用来作为数据库(mongodb),两个服务器之间有交互,Service容器会对Database容器进行增删改查操作

    3.1 Database容器

    直接拉取mongo服务器

    docker pull mongo:3.2
    
    

    等待下载完成后,我们就可以在本地镜像列表里查到REPOSITORY为mongo,标签为3.2的镜像。

    然后运行容器

    docker run -p 27017:27017 -v $PWD/db:/data/db -d mongo:3.2
    
    

    命令说明:

    -p 27017:27017 :将容器的27017 端口映射到主机的27017 端口

    -v $PWD/db:/data/db :将主机中当前目录下的db挂载到容器的/data/db,作为mongo数据存储目录

    3.2 Service容器

    Service容器需要运行Flask应用,Dockerfile如下所示

    FROM    python:2.7
    MAINTAINER      xixy10 "xixy10@foxmail.com"
    
    RUN     /bin/echo 'root:123456' |chpasswd
    RUN     useradd xixy
    RUN     /bin/echo 'xixy:123456' |chpasswd
    
    RUN mkdir /Code
    WORKDIR /Code
    ADD . /Code/
    RUN pip install -r requirements.txt
    WORKDIR ./TOP/util
    RUN python question_lib_generator.py
    WORKDIR ../
    EXPOSE 5000
    CMD python test.py
    
    

    然后build产生镜像

    docker build -t xixy/tpo:1.0 .
    
    

    运行容器

    docker run -it -p 5000:5000 xixy/tpo:1.0
    
    

    然后即可访问,API正常运行,运行过程中Service容器会对Database容器进行增删改查,容器间通信会令写一篇

    1.png

    转载自https://www.tianmaying.com/tutorial/dockerfile

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