系统学习docker

ice_moss 的个人博客 / 123 / 0 / 创建于 1年前 / 更新于 1年前

[toc]

docker

docker安装

安装的话直接去官网下载即可，或者可以查看菜鸟教程的安装。

docker容器

docker命令

docker

使用docker查看所以命令，命令格式：docker 一级命令二级命令

例如：

docker ps -a

查看所有容器(正在运行，退出)

docker version

docker version查看docker版本相关的信息

[~] docker version                                                                                                                                                                                14:47:03
Client:
 Cloud integration: v1.0.31
 Version:           20.10.23
 API version:       1.41
 Go version:        go1.18.10
 Git commit:        7155243
 Built:             Thu Jan 19 17:35:19 2023
 OS/Arch:           darwin/arm64
 Context:           desktop-linux
 Experimental:      true

Server: Docker Desktop 4.17.0 (99724)
 Engine:
  Version:          20.10.23
  API version:      1.41 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.18.10
  Git commit:       6051f14
  Built:            Thu Jan 19 17:31:28 2023
  OS/Arch:          linux/arm64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          1.6.18
  GitCommit:        2456e983eb9e37e47538f59ea18f2043c9a73640
 runc:
  Version:          1.1.4
  GitCommit:        v1.1.4-0-g5fd4c4d
 docker-init:
  Version:          0.19.0
  GitCommit:        de40ad0

docker info

docker info 显示容器运行情况等信息

[~] docker info                                                                                                                                                                                   14:47:54
Client:
 Context:    desktop-linux
 Debug Mode: false
 Plugins:
  buildx: Docker Buildx (Docker Inc., v0.10.3)
  compose: Docker Compose (Docker Inc., v2.15.1)
  dev: Docker Dev Environments (Docker Inc., v0.1.0)
  extension: Manages Docker extensions (Docker Inc., v0.2.18)
  sbom: View the packaged-based Software Bill Of Materials (SBOM) for an image (Anchore Inc., 0.6.0)
  scan: Docker Scan (Docker Inc., v0.25.0)
  scout: Command line tool for Docker Scout (Docker Inc., v0.6.0)

Server:
 Containers: 7
  Running: 2
  Paused: 0
  Stopped: 5
 Images: 4
 Server Version: 20.10.23
 Storage Driver: overlay2
  Backing Filesystem: extfs
  Supports d_type: true
  Native Overlay Diff: true
  userxattr: false
 Logging Driver: json-file
 Cgroup Driver: cgroupfs
 Cgroup Version: 2
 ……
 ……
 ……

docker image ls

可以简写为docker images

查看所有容器镜像

[~] docker images                                                                                                                                                                                 14:49:55
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
redis        latest    cedd18a74eff   2 weeks ago     111MB
alpine/git   latest    9793ee61fc75   4 months ago    43.4MB
ubuntu       latest    d5ca7a445605   18 months ago   65.6MB
ubuntu       15.10     9b9cb95443b5   6 years ago     137MB

docker pull imagename

去远程拉取镜像，这里的远程指docker Hub

docker images rm imagename

删除镜像

docker image rm ubuntu

docker container ls

查看正在运行在容器，也可以使用：docker ps

[~] docker container ls                                                                                                                                                                           15:19:39
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED       STATUS      PORTS                    NAMES
5a6f69f16a45   cedd18a74eff   "docker-entrypoint.s…"   9 days ago    Up 9 days   6379/tcp                 angry_euler
1e3b9cd32745   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   10 days ago   Up 4 days   0.0.0.0:6379->6379/tcp   competent_wilson

docker container run imagename

使用镜像创建容器并运行容器，如果本地没有镜像，则去远程拉取并创建运行

docker container stop containerID/name

停止容器运行

Docker镜像和容器

docker镜像

docker是一个read-only文件

包含文件系统，源码，库函数，依赖和工具等application所需要的文件

可以理解为是一个模版

docker容器

docker的容器可以理解为是docker镜像的一个运行态

实质是复制docker镜像并在镜像上层加了read-write

一个镜像可以创建多个容器

docker镜像的获取

通过自己制作
拉取镜像（例如在docker hub）

创建容器

在docker创建容器，就是指把对应docker进行image运行起来，可以使用命令，该命令指，创建某一个容器并运行，如果在本地没有找到对应镜像就回去远程拉取镜像，然后使用该镜像创建容器并运行：

docker container run imagename

例如我们创建一个Nginx容器

[~] docker container run nginx                                                                                                                                                                    15:24:39
Unable to find image 'nginx:latest' locally
latest: Pulling from library/nginx
927a35006d93: Pull complete
fc3910c70f9c: Pull complete
e11bfbf9fd54: Pull complete
fbb8b547daa2: Pull complete
0f1992aeebd8: Pull complete
f929dacee378: Pull complete
Digest: sha256:0d17b565c37bcbd895e9d92315a05c1c3c9a29f762b011a10c54a66cd53c9b31
Status: Downloaded newer image for nginx:latest
/docker-entrypoint.sh: /docker-entrypoint.d/ is not empty, will attempt to perform configuration
/docker-entrypoint.sh: Looking for shell scripts in /docker-entrypoint.d/
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/10-listen-on-ipv6-by-default.sh
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Getting the checksum of /etc/nginx/conf.d/default.conf
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Enabled listen on IPv6 in /etc/nginx/conf.d/default.conf
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/20-envsubst-on-templates.sh
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/30-tune-worker-processes.sh
/docker-entrypoint.sh: Configuration complete; ready for start up

当我们终端输入docker container ls就可以看到，对应的容器。

[~] docker container ls                                                                                                                                                                           15:29:10
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                    NAMES
c814bb0656c2   nginx          "/docker-entrypoint.…"   3 minutes ago   Up 3 minutes   80/tcp                   modest_euler
5a6f69f16a45   cedd18a74eff   "docker-entrypoint.s…"   9 days ago      Up 9 days      6379/tcp                 angry_euler
1e3b9cd32745   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   10 days ago     Up 4 days      0.0.0.0:6379->6379/tcp   competent_wilson

这里需要解释一些东西：

CONTAINER ID

容器的id
IMAGE

创建容器使用的镜像
COMMAND

执行的命令

CREATED

创建时间

STATUS

容器状态
PORTS

运行端口
NAMES

名字是系统随机给我们当前容器的

批量操作容器

当有多个容器时，我们可以使用命令：

docker container rm id1 id2 id3 id4

例如：

[~] docker ps -a                                                                                                                                                                                  15:55:07
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED          STATUS                   PORTS                    NAMES
46f2f834f206   nginx          "/docker-entrypoint.…"   6 minutes ago    Up 6 minutes             80/tcp                   hardcore_blackburn
cbbdae41ada5   nginx          "/docker-entrypoint.…"   6 minutes ago    Up 6 minutes             80/tcp                   nifty_sammet
eb028035b1f2   nginx          "/docker-entrypoint.…"   6 minutes ago    Up 6 minutes             80/tcp                   pensive_bohr
c814bb0656c2   nginx          "/docker-entrypoint.…"   33 minutes ago   Up 33 minutes            80/tcp                   modest_euler
b0a8203fc448   ubuntu:15.10   "/bin/echo 'Hello wo…"   9 days ago       Exited (0) 9 days ago                             quirky_curie
2529798509bc   d5ca7a445605   "bash"                   9 days ago       Exited (0) 9 days ago                             gifted_johnson
06eecc8dce25   ubuntu         "bash"                   9 days ago       Exited (0) 9 days ago                             nifty_wing
9232372963cb   d5ca7a445605   "bash"                   9 days ago       Exited (0) 9 days ago                             dreamy_jones
5a6f69f16a45   cedd18a74eff   "docker-entrypoint.s…"   9 days ago       Up 9 days                6379/tcp                 angry_euler
1e3b9cd32745   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   11 days ago      Up 4 days                0.0.0.0:6379->6379/tcp   competent_wilson
22e1fbf2426c   alpine/git     "git clone https://g…"   11 days ago      Exited (0) 11 days ago                            repo
[~] docker container rm b0a8203fc44 06eecc8dce25 9232372963cb 2529798509bc                                                                                                                        15:58:58
b0a8203fc44
06eecc8dce25
9232372963cb
2529798509bc

但是这样所还是不方便，接下来介绍另一种方法

docker ps -aq

进行批量操作，docker ps -aq返回所有容器id

[~] docker ps -aq                                                                                                                                                                                 16:00:31
46f2f834f206
cbbdae41ada5
eb028035b1f2
c814bb0656c2
5a6f69f16a45
1e3b9cd32745
22e1fbf2426c

比如我们要停止所有容器

[~] docker ps                                                                                                                                                                                    16:02:11
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                    NAMES
46f2f834f206   nginx          "/docker-entrypoint.…"   10 minutes ago   Up 10 minutes   80/tcp                   hardcore_blackburn
cbbdae41ada5   nginx          "/docker-entrypoint.…"   10 minutes ago   Up 10 minutes   80/tcp                   nifty_sammet
eb028035b1f2   nginx          "/docker-entrypoint.…"   10 minutes ago   Up 10 minutes   80/tcp                   pensive_bohr
c814bb0656c2   nginx          "/docker-entrypoint.…"   37 minutes ago   Up 37 minutes   80/tcp                   modest_euler
5a6f69f16a45   cedd18a74eff   "docker-entrypoint.s…"   9 days ago       Up 9 days       6379/tcp                 angry_euler
1e3b9cd32745   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   11 days ago      Up 4 days       0.0.0.0:6379->6379/tcp   competent_wilson
[~] docker container stop $(docker ps -aq)                                                                                                                                                        16:02:58
46f2f834f206
cbbdae41ada5
eb028035b1f2
c814bb0656c2
5a6f69f16a45
1e3b9cd32745
22e1fbf2426c
[~] docker ps                                                                                                                                                                                     16:03:35
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES

当然也可以将容器运行起来：

[~] docker ps -aq                                                                                                                                                                                 16:03:56
46f2f834f206
cbbdae41ada5
eb028035b1f2
c814bb0656c2
5a6f69f16a45
1e3b9cd32745
22e1fbf2426c
[~] docker container start $(docker ps -aq)
46f2f834f206
cbbdae41ada5
eb028035b1f2
c814bb0656c2
5a6f69f16a45
1e3b9cd32745
22e1fbf2426c

容器的attached和detached模式

attached

attached模式就是指将容器在前台运行，窗口不能退出，假如我们使用命令control+c退出前台，那么对应的容器也就停止运行了

例如: 当我们这样运行容器后，日志都会输出在终端里

[~] docker container run -p 80:80 nginx     #运行容器，将docker运行端口映射到宿主机器端口，我们可以在浏览器中127.0.0.1进行访问                                                                                                                                                 16:15:53
/docker-entrypoint.sh: /docker-entrypoint.d/ is not empty, will attempt to perform configuration
/docker-entrypoint.sh: Looking for shell scripts in /docker-entrypoint.d/
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/10-listen-on-ipv6-by-default.sh
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Getting the checksum of /etc/nginx/conf.d/default.conf
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Enabled listen on IPv6 in /etc/nginx/conf.d/default.conf
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/20-envsubst-on-templates.sh
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/30-tune-worker-processes.sh
/docker-entrypoint.sh: Configuration complete; ready for start up
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: using the "epoll" event method
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: nginx/1.21.5
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: built by gcc 10.2.1 20210110 (Debian 10.2.1-6)
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: OS: Linux 5.15.49-linuxkit
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: getrlimit(RLIMIT_NOFILE): 1048576:1048576
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: start worker processes
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: start worker process 31
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: start worker process 32
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: start worker process 33
2023/04/10 08:16:28 [notice] 1#1: start worker process 34
172.17.0.1 - - [10/Apr/2023:08:16:45 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36" "-"
172.17.0.1 - - [10/Apr/2023:08:16:46 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 555 "http://127.0.0.1/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36" "-"
2023/04/10 08:16:46 [error] 32#32: *1 open() "/usr/share/nginx/html/favicon.ico" failed (2: No such file or directory), client: 172.17.0.1, server: localhost, request: "GET /favicon.ico HTTP/1.1", host: "127.0.0.1", referrer: "http://127.0.0.1/"

detached

就是让容器在后台运行，不会占用终端，不会输出日志，当终端退出后，容器依然会运行

[~] docker container run -d -p 80:80 nginx                                                                                                                                                        16:21:10
d2dbfc20f9f0e79c53c1c96d1999e2af9a4eaeb58983956629649735c470497b

当然我们可以将detached转到attached

[~] docker container run -d -p 80:80 nginx                                                                                                                                                        16:21:10
d2dbfc20f9f0e79c53c1c96d1999e2af9a4eaeb58983956629649735c470497b
[~] docker attach d2d                                                                                                                                                                             16:21:28
172.17.0.1 - - [10/Apr/2023:08:24:44 +0000] "GET / HTTP/1.1" 304 0 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36" "-"

容器的交互模式

有时候需要进行容器的交互，例如调试，日志等

[~] docker ps  #查看运行的容器                                                                                                                                                                                   16:30:21
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                NAMES
23efdbab4810   nginx     "/docker-entrypoint.…"   48 seconds ago   Up 47 seconds   0.0.0.0:80->80/tcp   admiring_bouman
[~] docker container logs 23e    #查看容器日志                                                                                                                                                               16:30:28
/docker-entrypoint.sh: /docker-entrypoint.d/ is not empty, will attempt to perform configuration
/docker-entrypoint.sh: Looking for shell scripts in /docker-entrypoint.d/
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/10-listen-on-ipv6-by-default.sh
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Getting the checksum of /etc/nginx/conf.d/default.conf
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Enabled listen on IPv6 in /etc/nginx/conf.d/default.conf
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/20-envsubst-on-templates.sh
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/30-tune-worker-processes.sh
/docker-entrypoint.sh: Configuration complete; ready for start up
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: using the "epoll" event method
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: nginx/1.21.5
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: built by gcc 10.2.1 20210110 (Debian 10.2.1-6)
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: OS: Linux 5.15.49-linuxkit
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: getrlimit(RLIMIT_NOFILE): 1048576:1048576
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker processes
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 31
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 32
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 33
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 34


[~] docker container logs -f 23e  #动态监控日志
/docker-entrypoint.sh: /docker-entrypoint.d/ is not empty, will attempt to perform configuration
/docker-entrypoint.sh: Looking for shell scripts in /docker-entrypoint.d/
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/10-listen-on-ipv6-by-default.sh
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Getting the checksum of /etc/nginx/conf.d/default.conf
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: info: Enabled listen on IPv6 in /etc/nginx/conf.d/default.conf
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/20-envsubst-on-templates.sh
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/30-tune-worker-processes.sh
/docker-entrypoint.sh: Configuration complete; ready for start up
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: using the "epoll" event method
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: nginx/1.21.5
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: built by gcc 10.2.1 20210110 (Debian 10.2.1-6)
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: OS: Linux 5.15.49-linuxkit
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: getrlimit(RLIMIT_NOFILE): 1048576:1048576
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker processes
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 31
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 32
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 33
2023/04/10 08:29:40 [notice] 1#1: start worker process 34

docker container run -it imagename sh

使用该命令当容器运行后，进入容器shell，注意：当我们退出后，整个容器就退出了

docker exec -it id or name sh

进入正在运行的容器shell

例如：

[~] docker ps                                                                                                                                                                                     16:41:00
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                NAMES
23efdbab4810   nginx     "/docker-entrypoint.…"   11 minutes ago   Up 11 minutes   0.0.0.0:80->80/tcp   admiring_bouman
[~] docker exec -it 23e sh                                                                                                                                                                        16:41:03
# ls
bin  boot  dev    docker-entrypoint.d  docker-entrypoint.sh  etc    home  lib  media  mnt  opt  proc  root    run  sbin  srv    sys  tmp  usr  var
# pwd
/
#

当使用control+c退出shell后，容器依然会运行

容器和虚拟机

我们要知道容器不等于虚拟机

容器其实是进程Containers are just processes
容器中的进程被限制了对CPU内存等资源的访问
当进程停止后，容器就退出了

docker container run 背后发生了什么？

前面介绍了容器的创建，只是简单是说明了一下run背后的工作，现在来详细介绍一下，以下面命令为例：

$ docker container run -d --publish 80:80 --name webhost nginx

1. 在本地查找是否有nginx这个image镜像，但是没有发现
1. 去远程的image registry查找nginx镜像（默认的registry是Docker Hub)
1. 下载最新版本的nginx镜像（nginx:latest 默认)
1. 基于nginx镜像来创建一个新的容器，并且准备运行
1. docker engine分配给这个容器一个虚拟IP地址
1. 在宿主机上打开80端口并把容器的80端口转发到宿主机上
1. 启动容器，运行指定的命令（这里是一个shell脚本去启动nginx）

docker镜像

镜像的获取

通过registry去拉取
- 公有：比如docker hub别人都能拉取
- 私有：比如企业内部制作的镜像，需要企业自己搭建一个registry
基于dockerfile自己构建
load from file (offline) 文件导入

通过registry去拉取

镜像拉取

docker image pull imagename

使用上面命令进行镜像的拉取。如果没有指定版本，则默然是最新版本：latest

我们的registry默认是使用docker hub，如果我们需要某一个镜像，可以直接去docker hub查找，找到需要的版本，使用registry提供的命令直接拉取即可。

例如：我现在我找MongoDB的镜像，直接去docker hub搜索即可，找到需要的版本(这里我以最新版本）然后运行hub提供的命令：

docker pull mongo

假如我们要拉取指定版本：

docker pull mongo:4.4.20-rc0

镜像删除

docker image rm imageid

注意：当需要删除的镜像有运行容器，或者退出的容器状态，他都是不可以删除的，我们需要将使用的容器删除后，才可以删除对应的镜像。

镜像的导入导出

有的时候我们的其他设备没有网络但需要使用镜像或者是你只想把某一个镜像发给别人，可以使用进行的导入/导出。

导出

docker image save imagename:x.x.x -o outname.image

假如现在要导出ubuntu:15.10

[~] docker images                                                                                                                                                                                 17:58:55
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
redis        latest    cedd18a74eff   2 weeks ago     111MB
alpine/git   latest    9793ee61fc75   4 months ago    43.4MB
nginx        latest    eeb9db34b331   15 months ago   134MB
mongo        latest    b66a51a1f0e6   16 months ago   657MB
ubuntu       latest    d5ca7a445605   18 months ago   65.6MB
ubuntu       15.10     9b9cb95443b5   6 years ago     137MB
[~] docker image save ubuntu:15.10 -o ubuntu.image   #导出镜像，保存在当前目录                                                                                                                                           17:58:58
[~] ls                                                                                                                                                                                            18:00:52
Desktop         Downloads       Library         Music           Postman         ubuntu.image
Documents       GolandProjects

导入

docker image load -i ./your_filepath/name.image

现在我们来导入Ubuntu:15.10

[~] docker images   #镜像列表                                                                                                                                                                          18:05:26
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
redis        latest    cedd18a74eff   2 weeks ago     111MB
alpine/git   latest    9793ee61fc75   4 months ago    43.4MB
nginx        latest    eeb9db34b331   15 months ago   134MB
mongo        latest    b66a51a1f0e6   16 months ago   657MB
ubuntu       latest    d5ca7a445605   18 months ago   65.6MB
[~] docker image load -i ./ubuntu.image      #导入镜像                                                                                                                                                   18:05:33
f121afdbbd5d: Loading layer [==================================================>]  142.9MB/142.9MB
4b955941a4d0: Loading layer [==================================================>]  15.87kB/15.87kB
af288f00b8a7: Loading layer [==================================================>]  11.78kB/11.78kB
98d59071f692: Loading layer [==================================================>]  4.608kB/4.608kB
Loaded image: ubuntu:15.10
[~] docker images                                                                                                                                                                                 18:06:57
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
redis        latest    cedd18a74eff   2 weeks ago     111MB
alpine/git   latest    9793ee61fc75   4 months ago    43.4MB
nginx        latest    eeb9db34b331   15 months ago   134MB
mongo        latest    b66a51a1f0e6   16 months ago   657MB
ubuntu       latest    d5ca7a445605   18 months ago   65.6MB
ubuntu       15.10     9b9cb95443b5   6 years ago     137MB   #ubuntu:15.10
[~]

DockerFile构建镜像

镜像构建

下面我们直接来使用dockerfile构建一个python容器

hellp_docker.py

print("hello, docker")

DockerFile:

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install --no-install-recommends -y python3.9 python3-pip python3.9-dev
ADD hello_docker.py /
CMD ["python3", "/hello_docker.py"]

两个文件在同一命令下然后运行：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker image build -t hello:1.0 .
Sending build context to Docker daemon  4.096kB
Step 1/4 : FROM ubuntu:20.04
20.04: Pulling from library/ubuntu
7b1a6ab2e44d: Pull complete
Digest: sha256:626ffe58f6e7566e00254b638eb7e0f3b11d4da9675088f4781a50ae288f3322
Status: Downloaded newer image for ubuntu:20.04
 ---> ba6acccedd29
Step 2/4 : RUN apt-get update &&     DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install --no-install-recommends -y python3.9 python3-pip python3.9-dev
 ---> Running in fd6c73a00ee1
 ……
 ……
 ……

# 最后看到Successfully构建成功
Step 4/4 : CMD ["python3", "/hello_docker.py"]
 ---> Running in 33d73376ceb6
Removing intermediate container 33d73376ceb6
 ---> d1d214b5b189
Successfully built d1d214b5b189
Successfully tagged hello:1.0

查看镜像：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker image ls
REPOSITORY                      TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
hello                           1.0       d1d214b5b189   9 minutes ago   253MB
redis                           latest    7614ae9453d1   15 months ago   113MB

创建并运行容器：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker container run hello:1.0
hello, docker

这样的一个简单镜像就构建完成了。

镜像分享

将镜像构建完成后，可能需要上传到docker hub，如果我们要上传镜像需要注意：镜像名要以您的docker用户名/镜像名为完整的镜像名称，才能上传成功。

所以需要重新构建镜像为：iceymoss/hello:1.0，这里的构建可以使用原来的镜像直接生成新的指定tag镜像，当然我们也可以直接删除之前的镜像：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker image rm hello:1.0
Untagged: hello:1.0

构建iceymoss/hello:1.0镜像：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker image build -t iceymoss/hello:1.0 .
Sending build context to Docker daemon  4.096kB
Step 1/4 : FROM ubuntu:20.04
 ---> ba6acccedd29
Step 2/4 : RUN apt-get update &&     DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install --no-install-recommends -y python3.9 python3-pip python3.9-dev
 ---> Using cache
 ---> 4a6342e5abda
Step 3/4 : ADD hello_docker.py /
 ---> Using cache
 ---> 57b6fdef7e55
Step 4/4 : CMD ["python3", "/hello_docker.py"]
 ---> Using cache
 ---> d1d214b5b189
Successfully built d1d214b5b189
Successfully tagged iceymoss/hello:1.0

查看镜像：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker images
REPOSITORY                      TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
iceymoss/hello                  1.0       d1d214b5b189   20 minutes ago   253MB

上传镜像：

登录dockerhub

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker login   #登录dockerhub
Login with your Docker ID to push and pull images from Docker Hub. If you don't have a Docker ID, head over to https://hub.docker.com to create one.
Username: iceymoss  # 输入用户名
Password:                        # 输入密码
WARNING! Your password will be stored unencrypted in /root/.docker/config.json.
Configure a credential helper to remove this warning. See
https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#credentials-store

Login Succeeded  #成功！

上传镜像

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker image push iceymoss/hello:1.0  #上传镜像
The push refers to repository [docker.io/iceymoss/hello]
17ebfe15a563: Pushed
bd233375145e: Pushed
9f54eef41275: Mounted from library/ubuntu
1.0: digest: sha256:33e432cbe808e746eec1ef85658b40447b00a3f18299d556eb9e5a057d08e5d3 size: 948

这样我们的镜像就成功的上传到docker hub我们的用户下面了,我们登录:

进行镜像搜索：iceymoss/hello就可以看到上传的镜像和对应的pull命令，我们可以将容器pull来验证。

docker pull iceymoss/hello:1.0

然后创建容器并运行即可。

通过commit生成镜像

比如我们想将我们pull的在此基础上进行修改，例如我们运行nginx镜像，然后进入容器shell，找到nginx端口首页index.html，将内容修改后，我们要将修改后的内容作为我们自己需要的镜像，使用命令：

docker container commit 容器id iceymoss/nginx

iceymoss/nginx根据自己需要进行命名即可。

基于scratch构建镜像

scratch是docker提供的一个空镜像，他什么都没有，我们无法直接通过pull拉取他，但是他可以帮助我们构建我们自己的镜像，下面以一段golang程序来基于scratch构建镜像。

在同一目录下：

main.go:

package main

import "fmt"

func main(){
    fmt.Println("hello, iceymoss!")
    fmt.Println("this is a container for docker!")
}

我们需要将main.go编译成可执行文件：

go build main.go

然后在同一目录下生成一个main的可执行文件

接着来编写Dockerfile文件：

FROM scratch 
ADD main /
CMD ["/main"]

FROM scratch 表示镜像来源
ADD main /表示在当前命令下添加main可执行文件到镜像/目录下
CMD ["/main"]执行命令

然后使用镜像构建命令：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss& docker image build -t iceymoss/hello_go:1.0 .   #构建镜像
Sending build context to Docker daemon  1.819MB
Step 1/3 : FROM scratch
 --->
Step 2/3 : ADD main /
 ---> 3a2d990df0f1
Step 3/3 : CMD ["/main"]
 ---> Running in 1f0882b7dfcd
Removing intermediate container 1f0882b7dfcd
 ---> 138f83cc9e92
Successfully built 138f83cc9e92
Successfully tagged iceymoss/hello_go:1.0

这里我们知道scratch本身是一个空镜像，他没有占学习空间，而对于iceymoss/hello_go:1.0镜像的空间其实就是main可执行文件的大小。

Dockerfile指南

在上面的一部分内容我们只是简单介绍了一下镜像的构建过程，但是并没有真正的系统学习Dockerfile的语法和细节，这里我们将着重介绍Dockerfile的使用和镜像构建的细节。

基础镜像的选择

我们在构建镜像时，是需要选择一个基础镜像进行构建的，这里我们需要有一些选择的原则和方法。

基本原则

官方镜像优于非官方镜像，如果没有官方镜像，那也尽量Dockerfile开源的
固定版本，而不是每次都使用latest
尽量选择体积小的镜像

例如

FROM golang:alpine3.17
ADD main /
CMD ["/main"]

golang:alpine3.17有100.41 MB，但是golang:latest版本有301.78 MB

RUN指令

RUN指令主要是在构建镜像的时候去下进行一些软件安装，文件下载等

$ apt-get update
$ apt-get install wget
$ wget https://github.com/ipinfo/cli/releases/download/ipinfo-2.0.1/ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz
$ tar zxf ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz
$ mv ipinfo_2.0.1_linux_amd64 /usr/bin/ipinfo
$ rm -rf ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz

在Dockerfile构建镜像过程中，如果我们使用的RUN的次数越多，那么构建的镜像的层数就越多，造成的结果就是镜像体积大。

$ docker image ls
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
ipinfo       latest    97bb429363fb   4 minutes ago   138MB
ubuntu       21.04     478aa0080b60   4 days ago      74.1MB
$ docker image history 97b
IMAGE          CREATED         CREATED BY                                      SIZE      COMMENT
97bb429363fb   4 minutes ago   RUN /bin/sh -c rm -rf ipinfo_2.0.1_linux_amd…   0B        buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 minutes ago   RUN /bin/sh -c mv ipinfo_2.0.1_linux_amd64 /…   9.36MB    buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 minutes ago   RUN /bin/sh -c tar zxf ipinfo_2.0.1_linux_am…   9.36MB    buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 minutes ago   RUN /bin/sh -c wget https://github.com/ipinf…   4.85MB    buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 minutes ago   RUN /bin/sh -c apt-get install -y wget # bui…   7.58MB    buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 minutes ago   RUN /bin/sh -c apt-get update # buildkit        33MB      buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 days ago      /bin/sh -c #(nop)  CMD ["/bin/bash"]            0B
<missing>      4 days ago      /bin/sh -c mkdir -p /run/systemd && echo 'do…   7B
<missing>      4 days ago      /bin/sh -c [ -z "$(apt-get indextargets)" ]     0B
<missing>      4 days ago      /bin/sh -c set -xe   && echo '#!/bin/sh' > /…   811B
<missing>      4 days ago      /bin/sh -c #(nop) ADD file:d6b6ba642344138dc…   74.1MB

我们在构建镜像时，编写Dokerfile时，尽量少用RUN最好将所有命令放在一个RUN中执行

改进版

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget && \
    wget https://github.com/ipinfo/cli/releases/download/ipinfo-2.0.1/ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz && \
    tar zxf ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz && \
    mv ipinfo_2.0.1_linux_amd64 /usr/bin/ipinfo && \
    rm -rf ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz

$ docker image ls
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
ipinfo-new   latest    fe551bc26b92   5 seconds ago    124MB
ipinfo       latest    97bb429363fb   16 minutes ago   138MB
ubuntu       21.04     478aa0080b60   4 days ago       74.1MB
$ docker image history fe5
IMAGE          CREATED          CREATED BY                                      SIZE      COMMENT
fe551bc26b92   16 seconds ago   RUN /bin/sh -c apt-get update &&     apt-get…   49.9MB    buildkit.dockerfile.v0
<missing>      4 days ago       /bin/sh -c #(nop)  CMD ["/bin/bash"]            0B
<missing>      4 days ago       /bin/sh -c mkdir -p /run/systemd && echo 'do…   7B
<missing>      4 days ago       /bin/sh -c [ -z "$(apt-get indextargets)" ]     0B
<missing>      4 days ago       /bin/sh -c set -xe   && echo '#!/bin/sh' > /…   811B
<missing>      4 days ago       /bin/sh -c #(nop) ADD file:d6b6ba642344138dc…   74.1MB
$

文件的复制和目录操作

向镜像里复制文件的方法有两种COPY和ADD

复制普通文件

COPY 和 ADD 都可以把local的一个文件复制到镜像里，如果目标目录不存在，则会自动创建

FROM python:3.9.5-alpine3.13
COPY hello.py /app/hello.py

比如我们将本地的hello.py文件复制到镜像的/app目录下，实际上/app这个目录不存在，但他会自动创建

注意：复制的文件在本地的权限也会被复制到镜像中去

复制压缩文件

ADD 比 COPY高级一点的地方就是，如果复制的是一个gzip等压缩文件时，ADD会帮助我们自动去解压缩文件。

FROM python:3.9.5-alpine3.13
ADD hello.tar.gz /app/

将hello.tar.gz复制到镜像/app/下并解压

使用原则

因此在 COPY 和 ADD 指令中选择的时候，可以遵循这样的原则，所有的文件复制均使用 COPY 指令，仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD。

目录操作

目录操作使用WORKDIR进行命令切换，如果没有给定的目录docker则会在镜像里面进行创建该目录，使用该命令，镜像也会变得多一层，但是不会占用空间

FROM golang:alpine3.17
WORKDIR /App/
ADD main .
CMD ["/main"]

添加到当前/App/目录下

构建参数和环境变量

我们先来看一下环境变量：

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget && \
    wget https://github.com/ipinfo/cli/releases/download/ipinfo-2.0.1/ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz && \
    tar zxf ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz && \
    mv ipinfo_2.0.1_linux_amd64 /usr/bin/ipinfo && \
    rm -rf ipinfo_2.0.1_linux_amd64.tar.gz

我们可以看到有RUN中有很多版本好，如果要进行镜像升级的时候，岂不是每次都要进行修改，这很麻烦的。

所以我们需要环境变量

ENV

FROM ubuntu:20.04
ENV VERSION=2.0.1
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget && \
    wget https://github.com/ipinfo/cli/releases/download/ipinfo-${VERSION}/ipinfo_${VERSION}_linux_amd64.tar.gz && \
    tar zxf ipinfo_${VERSION}_linux_amd64.tar.gz && \
    mv ipinfo_${VERSION}_linux_amd64 /usr/bin/ipinfo && \
    rm -rf ipinfo_${VERSION}_linux_amd64.tar.gz

ARG

FROM ubuntu:20.04
ARG VERSION=2.0.1
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget && \
    wget https://github.com/ipinfo/cli/releases/download/ipinfo-${VERSION}/ipinfo_${VERSION}_linux_amd64.tar.gz && \
    tar zxf ipinfo_${VERSION}_linux_amd64.tar.gz && \
    mv ipinfo_${VERSION}_linux_amd64 /usr/bin/ipinfo && \
    rm -rf ipinfo_${VERSION}_linux_amd64.tar.gz

ARG 和 ENV 是经常容易被混淆的两个Dockerfile的语法，都可以用来设置一个“变量”。但实际上两者有很多的不同。

区别

ARG 可以在镜像build的时候动态修改value, 通过 --build-arg

$ docker image build -f ./Dockerfile-arg -t ipinfo-arg-2.0.0 --build-arg VERSION=2.0.0 .   #原版本为2.0.1
$ docker image ls
REPOSITORY         TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
ipinfo-arg-2.0.0   latest    0d9c964947e2   6 seconds ago    124MB
$ docker container run -it ipinfo-arg-2.0.0
root@b64285579756:/#
root@b64285579756:/# ipinfo version
2.0.0
root@b64285579756:/#

ENV 设置的变量可以在Image中保持，并在容器中的环境变量里

容器启动命令CMD

CMD可以用来设置容器启动时默认会执行的命令

容器启动时默认执行的命令
如果docker container run启动容器时指定了其它命令，则CMD命令会被忽略
如果定义了多个CMD，只有最后一个会被执行。(Dockerfile文件中)

例如：

FROM scratch 
ADD main /
CMD ["/main"]

构建镜像:

$ docker image build -t iceymoss/hello_go:1.0 .   #构建镜像

创建容器时：

$ docker container run iceymoss/hello_go:1.0

docker就会去的镜像shell中执行/main

清除退出的命令

docker system prune -f

清除没有使用的镜像

docker image prune -a

容器启动命令 ENTRYPOINT

NTRYPOINT 也可以设置容器启动时要执行的命令，但是和CMD是有区别的。

CMD 设置的命令，可以在docker container run 时传入其它命令，覆盖掉 CMD 的命令，但是 ENTRYPOINT 所设置的命令是一定会被执行的。
ENTRYPOINT 和 CMD 可以联合使用，ENTRYPOINT 设置执行的命令，CMD传递参数

实例：

构建三个镜像

Dockerfile-cmd:

FROM ubuntu:20.04
CMD ["echo","hello,docker"]

Dockerfile-ent:

FROM ubuntu:20.04
CMD ["echo","hello,docker"]

Dockerfile:

FROM ubuntu:20.04
ENTRYPOINT [ "echo" ]
CMD []

将他们分别构建

$ docker image build -f ./Dockerfile-cmd -t dome-cmd .

$ docker image build -f ./Dockerfile-ent -t dome-ent .

$ docker image build -f ./Dockerfile -t dome-both .

$ docker images                                                                                                    
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
dome-cmd     latest    f6dc13ce942a   18 months ago    65.6MB
dome-ent     latest    f6dc13ce942a   18 months ago    65.6MB
dome-both    latest    b5cb092c67ea   18 months ago    65.6MB

他们的大小都是一样的

$ docker container run dome-cmd echo "hi,iceymoss"                                                              
hi,iceymoss   #原内容被覆盖了
$ docker container run demo-ent echo "hi,iceymoss"                                                               
hello,docker echo hi,iceymoss    #打印原内容，因为容器一定会执行ENTRYPOINT的命令，所以我们运行容器时写入的命令也会被当做参数传入给ENTRYPOINT

$ docker container run dome-both                                                                           
                    #没有输入任何参数，为空
$ docker container run dome-both "吃了吗?"    
吃了吗?

Shell格式

CMD echo "hello docker"

ENTRYPOINT echo "hello docker"

Exec格式

以可执行命令的方式

ENTRYPOINT ["echo", "hello docker"]

CMD ["echo", "hello docker"]

注意shell脚本的问题

FROM ubuntu:20.04
ENV NAME=docker
CMD echo "hello $NAME"

假如我们要把上面的CMD改成Exec格式，下面这样改是不行的, 大家可以试试。

FROM ubuntu:20.04
ENV NAME=docker
CMD ["echo", "hello $NAME"]

它会打印出 hello $NAME , 而不是 hello docker ,那么需要怎么写呢？我们需要以shell脚本的方式去执行

FROM ubuntu:20.04
ENV NAME=docker
CMD ["sh", "-c", "echo hello $NAME"]

构建一个python服务

Python 程序

from flask import Flask

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

Dockerfile

FROM python:3.9.5-slim

COPY app.py /src/app.py

RUN pip install flask

WORKDIR /src
ENV FLASK_APP=app.py

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

构建：

$ docker image build -t flask-demo .

运行：

$ docker run -d -p 5000:5000 flask-demo

构建一个goweb服务

由于我对go比较熟，所以使用go也来构建一个镜像吧

在此之前你应该需要安装gin框架

go get -u github.com/gin-gonic/gin

main.go

package main

import (
    "net/http"

    "github.com/gin-gonic/gin"
)

// handle方法
func Pong(c *gin.Context) {
    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
        "name":   "ice_moss",
        "age":    18,
        "school": "家里蹲大学",
    })
}

func main() {
    //初始化一个gin的server对象
    //Default实例化对象具有日志和返回状态功能
    r := gin.Default()
    //注册路由，并编写处理方法
    r.GET("/ping", Pong)
    //监听端口：默认端口listen and serve on 0.0.0.0:8080
    r.Run(":8083")
}

然后直接编译成可执行文件(当然我们可以将源码复制到基础镜像中再编译也可以)

go build main main.go

然后来编写Dockerfile文件

FROM ubuntu:latest
COPY main /
EXPOSE 8083
CMD ["/main"]

然后构建：

docker image build -t gin-gemo:1.0 .

最后如将端口映射到宿主机器端口上：8083

docker run -d -p 8083:8083 gin-demo:1.0

直接访问：127.0.0.1:8083

但是这里要注意：我实在Linux服务器演示的，如果您的是M1的mac就会出现CPU架构不兼容问题，你需要找到对应架构的基础镜像。

Dockerfile 技巧——合理使用 .dockerignore

Docker是client-server架构，理论上Client和Server可以不在一台机器上。

在构建docker镜像的时候，需要把所需要的文件由CLI（client）发给Server，这些文件实际上就是build context

举例：

$ dockerfile-demo more Dockerfile
FROM python:3.9.5-slim

RUN pip install flask

WORKDIR /src
ENV FLASK_APP=app.py

COPY app.py /src/app.py

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]
$ dockerfile-demo more app.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, world!'

构建的时候，第一行输出就是发送build context。11.13MB （这里是Linux环境下的log）

$ docker image build -t demo .
Sending build context to Docker daemon  11.13MB
Step 1/7 : FROM python:3.9.5-slim
 ---> 609da079b03a
Step 2/7 : RUN pip install flask
 ---> Using cache
 ---> 955ce495635e
Step 3/7 : WORKDIR /src
 ---> Using cache
 ---> 1c2f968e9f9b
Step 4/7 : ENV FLASK_APP=app.py
 ---> Using cache
 ---> dceb15b338cf
Step 5/7 : COPY app.py /src/app.py
 ---> Using cache
 ---> 0d4dfef28b5f
Step 6/7 : EXPOSE 5000
 ---> Using cache
 ---> 203e9865f0d9
Step 7/7 : CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]
 ---> Using cache
 ---> 35b5efae1293
Successfully built 35b5efae1293
Successfully tagged demo:latest

.dockerignore 文件

相信使用git的同学都知道，.gitignore 文件，我们使用他对应的语法，可以指定哪些文件进行上传，哪些文件涉及隐私，不需要生上传等。

目录结构如下：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker_go$ ls
Dockerfile  go.mod  go.sum  main  main.go
root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker_go$

编写一个.dockerignore文件：

/go.mod
/go.sum
/main.go

下面再进行构建：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker_go$ docker image build -t gin-demo:1.1 .
Sending build context to Docker daemon   10.5MB    #文件大小就变小了，镜像的构建会更快
Step 1/4 : FROM ubuntu:latest
 ---> ba6acccedd29
Step 2/4 : COPY main /
 ---> Using cache
 ---> d236d1c477d1
Step 3/4 : EXPOSE 8083
 ---> Using cache
 ---> a1d844c6e4ca
Step 4/4 : CMD ["/main"]
 ---> Using cache
 ---> f002e06a38b9
Successfully built f002e06a38b9
Successfully tagged gin-demo:1.1
root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker_go#

多阶段构建

当我们本地没有对应编程语言的开发环境，但是有需要使用运行我们写出来程序，或者是本地CPU架构不一致，我们不能直接在本地直接编译成可执行文件去构建镜像，那么我们可以在基础镜像中去配置对应程序的编译和运行环境然后再将源码在镜像中镜像编译，最后运行容器即可。

例外我现在本地没有go的开发环境，然后我们来构建一个go的web服务的镜像。

main.go

package main

import (
    "net/http"

    "github.com/gin-gonic/gin"
)

// handle方法
func Pong(c *gin.Context) {
    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
        "name":   "ice_moss",
        "age":    18,
        "school": "家里蹲大学",
    })
}

func main() {
    //初始化一个gin的server对象
    //Default实例化对象具有日志和返回状态功能
    r := gin.Default()
    //注册路由，并编写处理方法
    r.GET("/ping", Pong)
    //监听端口：默认端口listen and serve on 0.0.0.0:8080
    r.Run(":8083")
}

Dockerfile:

FROM golang:alpine3.17
COPY main.go /src/
COPY go.mod /src/
COPY go.sum /src/

ENV GO111MODULE=on

WORKDIR /src
RUN go mod download && \
    go build main.go

EXPOSE 8083
CMD ["/src/main"]

然后构建：

docker image build -t gin-demo:1.0 .

构建成功后：

[web] docker images                                                                                           
REPOSITORY        TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
gin-demo          1.0       0addd4b55b80   4 minutes ago    519MB    #一个简单的web应用居然这么大！我不能接受
alpine/git        latest    9793ee61fc75   4 months ago     43.4MB
nginx             latest    eeb9db34b331   15 months ago    134MB
ubuntu            latest    d5ca7a445605   18 months ago    65.6MB

原因是基础镜像golang:alpine3.17太大了

我们可以创建容器：

docker container run -d -p 8083:8083 gin-demo:1.0

多阶段构建

我们可以先将man.go在golang:alpine3.17编译成可执行文件，然后再将可执行文件放入ubuntu:latest镜像中

FROM golang:alpine3.17 AS builder
COPY main.go /src/
COPY go.mod /src/
COPY go.sum /src/   

ENV GO111MODULE=on

WORKDIR /src
RUN go mod download && \
    go build main.go

FROM ubuntu:20.04
COPY --from=builder /src/main /src/main

EXPOSE 8083
CMD ["/src/main"]

然后构建：

docker image build -t gin-demo:2.0 .

可以看到：

[web] docker images                                                                                                                                                                                                                 21:42:53
REPOSITORY        TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
gin-demo          2.0       c49a0acbcf4c   2 minutes ago    75.7MB  #可以看到2.0变得很小了
gin-demo          1.0       0addd4b55b80   19 minutes ago   519MB
ubuntu            latest    d5ca7a445605   18 months ago    65.6MB

这样我的的web应用就得到了瘦身，总体上效果还可以的，这就是多阶段构建。

尽量使用非root用户

这里在操作需要在Linux系统下

Root的危险性

docker的root权限一直是其遭受诟病的地方，docker的root权限有那么危险么？我们举个例子。

假如我们有一个用户，叫demo，它本身不具有sudo的权限，所以就有很多文件无法进行读写操作，比如/root目录它是无法查看的。

[demo@docker-host ~]$ sudo ls /root
[sudo] password for demo:
demo is not in the sudoers file.  This incident will be reported.
[demo@docker-host ~]$

但是这个用户有执行docker的权限，也就是它在docker这个group里。

[demo@docker-host ~]$ groups
demo docker
[demo@docker-host ~]$ docker image ls
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED      SIZE
busybox      latest    a9d583973f65   2 days ago   1.23MB
[demo@docker-host ~]$

这时，我们就可以通过Docker做很多越权的事情了，比如，我们可以把这个无法查看的/root目录映射到docker container里，你就可以自由进行查看了。

[demo@docker-host vagrant]$ docker run -it -v /root/:/root/tmp busybox sh
/ # cd /root/tmp
~/tmp # ls
anaconda-ks.cfg  original-ks.cfg
~/tmp # ls -l
total 16
-rw-------    1 root     root          5570 Apr 30  2020 anaconda-ks.cfg
-rw-------    1 root     root          5300 Apr 30  2020 original-ks.cfg
~/tmp #

更甚至我们可以给我们自己加sudo权限。我们现在没有sudo权限

[demo@docker-host ~]$ sudo vim /etc/sudoers
[sudo] password for demo:
demo is not in the sudoers file.  This incident will be reported.
[demo@docker-host ~]$

但是我可以给自己添加。

[demo@docker-host ~]$ docker run -it -v /etc/sudoers:/root/sudoers busybox sh
/ # echo "demo    ALL=(ALL)       ALL" >> /root/sudoers
/ # more /root/sudoers | grep demo
demo    ALL=(ALL)       ALL

然后退出container，bingo，我们有sudo权限了。

[demo@docker-host ~]$ sudo more /etc/sudoers | grep demo
demo    ALL=(ALL)       ALL
[demo@docker-host ~]$

如何使用非root用户

我们准备两个Dockerfile，第一个Dockerfile如下，其中app.py文件源码请参考一起构建一个 Python Flask 镜像：

FROM python:3.9.5-slim

RUN pip install flask

COPY app.py /src/app.py

WORKDIR /src
ENV FLASK_APP=app.py

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

假设构建的镜像名字为 flask-demo

第二个Dockerfile，使用非root用户来构建这个镜像，名字叫 flask-no-root Dockerfile如下：

通过groupadd和useradd创建一个flask的组和用户
通过USER指定后面的命令要以flask这个用户的身份运行

FROM python:3.9.5-slim

RUN pip install flask && \
    groupadd -r flask && useradd -r -g flask flask && \
    mkdir /src && \
    chown -R flask:flask /src

USER flask

COPY app.py /src/app.py

WORKDIR /src
ENV FLASK_APP=app.py

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

$ docker image ls
REPOSITORY      TAG          IMAGE ID       CREATED          SIZE
flask-no-root   latest       80996843356e   41 minutes ago   126MB
flask-demo      latest       2696c68b51ce   49 minutes ago   125MB
python          3.9.5-slim   609da079b03a   2 weeks ago      115MB

分别使用这两个镜像创建两个容器

$ docker run -d --name flask-root flask-demo
b31588bae216951e7981ce14290d74d377eef477f71e1506b17ee505d7994774
$ docker run -d --name flask-no-root flask-no-root
83aaa4a116608ec98afff2a142392119b7efe53617db213e8c7276ab0ae0aaa0
$ docker container ps
CONTAINER ID   IMAGE           COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS      NAMES
83aaa4a11660   flask-no-root   "flask run -h 0.0.0.0"   4 seconds ago    Up 3 seconds    5000/tcp   flask-no-root
b31588bae216   flask-demo      "flask run -h 0.0.0.0"   16 seconds ago   Up 15 seconds   5000/tcp   flask-root

docker的存储

我们知道运行的容器时，是在image加上一层read-write层，我们所需要的数据也会存储在该层里面，但是这些数据随着容器的删除而删除了，例如数据库容器等，这些数据一定不能随着容器的删除而删除，这是非常危险的，所以必须要对docker容器数据进行持久化。

默认情况下，在运行中的容器里创建的文件，被保存在一个可写的容器层：

如果容器被删除了，则数据也没有了
这个可写的容器层是和特定的容器绑定的，也就是这些数据无法方便的和其它容器共享

Docker主要提供了两种方式做数据的持久化

Data Volume, 由Docker管理，(/var/lib/docker/volumes/ Linux), 持久化数据的最好方式
Bind Mount，由用户指定存储的数据具体mount在系统什么位置

持久化之data-volume

VOLUME的使用

Dockerfile：构建一个计划任务的镜像，定时向容器中/app/my-cron写入时间数据

FROM alpine:latest
RUN apk update
RUN apk --no-cache add curl
ENV SUPERCRONIC_URL=https://github.com/aptible/supercronic/releases/download/v0.1.12/supercronic-linux-amd64 \
    SUPERCRONIC=supercronic-linux-amd64 \
    SUPERCRONIC_SHA1SUM=048b95b48b708983effb2e5c935a1ef8483d9e3e
RUN curl -fsSLO "$SUPERCRONIC_URL" \
    && echo "${SUPERCRONIC_SHA1SUM}  ${SUPERCRONIC}" | sha1sum -c - \
    && chmod +x "$SUPERCRONIC" \
    && mv "$SUPERCRONIC" "/usr/local/bin/${SUPERCRONIC}" \
    && ln -s "/usr/local/bin/${SUPERCRONIC}" /usr/local/bin/supercronic
COPY my-cron /app/my-cron
WORKDIR /app

VOLUME ["/app"]

# RUN cron job
CMD ["/usr/local/bin/supercronic", "/app/my-cron"]

注意：VOLUME ["/app"]他会将容器里面的/app目录的所有内容持久化到宿主机磁盘

构建镜像

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker-demo/ch01# ls
Dockerfile  my-cron
root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker-demo/ch01# docker image build -t my-cron .

创建容器-不指定参数v

这里我们要了解两个命令：

docker volume ls #展示docker本地持久化文件

docker volume inspect filename #获取对应docker本地文件相关信息

此时Docker会自动创建一个随机名字的volume，去存储我们在Dockerfile定义的volume VOLUME["/app"]

$ docker run -d my-cron   #运行容器
9a8fa93f03c42427a498b21ac520660752122e20bcdbf939661646f71d277f8f
$ docker volume ls    #获取持久化的本地文件
DRIVER    VOLUME NAME
local     4ffa38075aa01b717256f53275ed5a2860e4c4f8df61e0a312628e59b8a90ed3
$ docker inspect 4ffa38075aa01b717256f53275ed5a2860e4c4f8df61e0a312628e59b8a90ed3   #获取持久化信息
[
    {
        "CreatedAt": "2023-04-15T16:30:38+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/4ffa38075aa01b717256f53275ed5a2860e4c4f8df61e0a312628e59b8a90ed3/_data",
        "Name": "4ffa38075aa01b717256f53275ed5a2860e4c4f8df61e0a312628e59b8a90ed3",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

输出的这个Volume的mountpoint可以发现容器创建的文件

创建容器-指定参数v

在创建容器的时候通过 -v 参数我们可以手动的指定需要创建Volume的名字，以及对应于容器内的路径，这个路径是可以任意的，不必需要在Dockerfile里通过VOLUME定义

比如我们把上面的Dockerfile里的VOLUME删除

FROM alpine:latest
RUN apk update
RUN apk --no-cache add curl
ENV SUPERCRONIC_URL=https://github.com/aptible/supercronic/releases/download/v0.1.12/supercronic-linux-amd64 \
    SUPERCRONIC=supercronic-linux-amd64 \
    SUPERCRONIC_SHA1SUM=048b95b48b708983effb2e5c935a1ef8483d9e3e
RUN curl -fsSLO "$SUPERCRONIC_URL" \
    && echo "${SUPERCRONIC_SHA1SUM}  ${SUPERCRONIC}" | sha1sum -c - \
    && chmod +x "$SUPERCRONIC" \
    && mv "$SUPERCRONIC" "/usr/local/bin/${SUPERCRONIC}" \
    && ln -s "/usr/local/bin/${SUPERCRONIC}" /usr/local/bin/supercronic
COPY my-cron /app/my-cron
WORKDIR /app

# RUN cron job
CMD ["/usr/local/bin/supercronic", "/app/my-cron"]

然后从新构建容器：

root@VM-0-6-ubuntu:/home/ubuntu/iceymoss/docker-demo/ch01# docker image build -t my-cron .

重新build镜像，然后创建容器，加-v参数

docker container run -d -v 持久化到本地文件名称:需要进行持久化的命令或者文件

例如：

docker container run -d -v cron-data:/app my-cron

如果我们的容器不小心被删除了，我们之前的持久化文件还在，我们新建容器只需要使用该命令，指定相同文件或者目录即可。

$ docker container run -d -v cron-data:/app my-cron
43c6d0357b0893861092a752c61ab01bdfa62ea766d01d2fcb8b3ecb6c88b3de
$ docker volume ls
DRIVER    VOLUME NAME
local     cron-data
$ docker volume inspect cron-data
[
    {
        "CreatedAt": "2023-04-15T16:30:38+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/cron-data/_data",
        "Name": "cron-data",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]
$ ls /var/lib/docker/volumes/cron-data/_data
my-cron
$ ls /var/lib/docker/volumes/cron-data/_data
my-cron  test.txt

Volume也创建了。

数据清理

强制删除所有容器，系统清理和volume清理

$ docker rm -f $(docker container ps -aq)
$ docker system prune -f
$ docker volume prune -f

mysql数据持久化实践

现在我们来实践使用volume对MySQL数据库容器的数据做持久化

拉取mysq

docker pull mysql:latest

运行mysql容器

[~] docker container run --name demo-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d -p 3307:3306 -v mysql-data:/var/lib/mysql mysql:latest

说明

--name：运行的容器名称
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD：表示当前MySQL容器的密码
-p 3307:3306：有容器端口3306映射到宿主机端口
-v mysql-data:/var/lib/mysql：将容器中的/var/lib/mysql持久化到宿主机mysql-data中

这里由于我们本地mysql占用3306，所以我开3307

然后我们之间连接MySQL服务(或者直接进入MySQL容器中)，写入如下内容：建立一个user数据库，新建一个user_info表

CREATE DATABASE user
    DEFAULT CHARACTER SET = 'utf8mb4';

CREATE TABLE user_info(
    id int COMMENT '用户id',
    name VARCHAR(30) COMMENT '姓名',
    age INT COMMENT '年龄',
    gender VARCHAR(10) COMMENT '性别'
)COMMENT '用户基本信息表';

然后我们来查看运行持久化文件

[~] docker volume ls                                                                                                                                                                              
DRIVER    VOLUME NAME
local     mysql-data
[~] docker inspect mysql-data                                                                                                                                                                     
[
    {
        "CreatedAt": "2023-04-15T09:17:49Z",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/mysql-data/_data",
        "Name": "mysql-data",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

可以查看：/var/lib/docker/volumes/mysql-data/_data

$ /var/lib/docker/volumes/mysql-data/_data
auto.cnf    client-cert.pem  ib_buffer_pool  ibdata1  performance_schema  server-cert.pem
ca-key.pem  client-key.pem   ib_logfile0     ibtmp1   private_key.pem     server-key.pem
ca.pem      user             ib_logfile1     mysql    public_key.pem      sys

注意：如果是mac和win系统是直接查看不了/var/lib/docker/volumes/mysql-data/_data，原因是docker运行在Linux虚拟机中

当我们把MySQL这个容器删除后，然后重新运行一个MySQL容器，持久化的数据会被导入新的容器中

持久化之Bind Mount

前面说过：如果是mac和win系统是直接查看不了/var/lib/docker/volumes/mysql-data/_data；现在可以直接使用BindMount将容器中的内容映射到宿主机上的指定目录之下。

依然使用MySQL容器作为例子：

当前目录下什么都没有：

[mysql-data] ls
[mysql-data] 
[mysql-data] pwd                                                                                             
/Users/iceymoss/iceymoss/dockerlearn/mysql-data

然后运行：

[mysql-data] docker container run --name demo-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d -p 3307:3306 -v $(pwd):/var/lib/mysql mysql:latest

说明：

-v $(pwd):/var/lib/mysql：表示将宿主机当前目录下进行持久化映射到mysql容器中的/var/lib/mysql

只需要这样我们就完成了容器数据持久化到宿主机的指定目录下。

进入容器shell或者mysql连接工具，创建两个数据库：

CREATE DATABASE good
    DEFAULT CHARACTER SET = 'utf8mb4';

CREATE DATABASE user
    DEFAULT CHARACTER SET = 'utf8mb4';

启动容器后可以查看当前目录的情况：

[mysql-data] ls                                                                                                 
#ib_16384_0.dblwr  #innodb_temp       binlog.000002      ca.pem             good               ibtmp1             mysql.sock         public_key.pem     sys                user
#ib_16384_1.dblwr  auto.cnf           binlog.index       client-cert.pem    ib_buffer_pool     mysql              performance_schema server-cert.pem    undo_001
#innodb_redo       binlog.000001      ca-key.pem         client-key.pem     ibdata1            mysql.ibd          private_key.pem    server-key.pem     undo_002

可以看到我们创建的数据库。

和volume一样，如果将当前MySQL的容器删除，然后重新创建一个MySQL容器，只需要将宿主机/Users/iceymoss/iceymoss/dockerlearn/mysql-data重新映射到容器中/var/lib/mysql就可以持久化数据重新加载到容器中。

基于docker搭建开发环境

假如我们在本地没有安装对应编程语言的开发环境，这里以golang例，我们可以将编写好的golang程序使用BindMout上传至有golang开发环境的基础镜像中去，然后进行编译运行。

举个例子：

main.go

package "main"
import "fmt"

func main(){
    fmt.Println("hello,docker")
}

然后使用命令：

[ch01] docker container run -it -v $(pwd):/root golang:alpine3.17

进入容器：

~ # cd /root
~ # ls
main.go
~ # go run main.go
hello,docker
~ # go build main.go
~ # ls
main     main.go
~ # ./main
hello,docker

这样我们的程序就运行和编译了。

多个机器之间的容器共享数据

multi-host-volume

官方参考链接 docs.docker.com/storage/volumes/#s...

Docker的volume支持多种driver。默认创建的volume driver都是local

$ docker volume inspect vscode
[
    {
        "CreatedAt": "2021-06-23T21:33:57Z",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/vscode/_data",
        "Name": "vscode",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

这一节我们看看一个叫sshfs的driver，如何让docker使用不在同一台机器上的文件系统做volume

环境准备

准备三台Linux机器，之间可以通过SSH相互通信。

hostname	ip	ssh username	ssh password
docker-host1	192.168.200.10	vagrant	vagrant
docker-host2	192.168.200.11	vagrant	vagrant
docker-host3	192.168.200.12	vagrant	vagrant

安装plugin

在其中两台机器上安装一个plugin vieux/sshfs

[vagrant@docker-host1 ~]$ docker plugin install --grant-all-permissions vieux/sshfs
latest: Pulling from vieux/sshfs
Digest: sha256:1d3c3e42c12138da5ef7873b97f7f32cf99fb6edde75fa4f0bcf9ed277855811
52d435ada6a4: Complete
Installed plugin vieux/sshfs

[vagrant@docker-host2 ~]$ docker plugin install --grant-all-permissions vieux/sshfs
latest: Pulling from vieux/sshfs
Digest: sha256:1d3c3e42c12138da5ef7873b97f7f32cf99fb6edde75fa4f0bcf9ed277855811
52d435ada6a4: Complete
Installed plugin vieux/sshfs

创建volume

[vagrant@docker-host1 ~]$ docker volume create --driver vieux/sshfs \
                          -o sshcmd=vagrant@192.168.200.12:/home/vagrant \
                          -o password=vagrant \
                          sshvolume

查看

[vagrant@docker-host1 ~]$ docker volume ls
DRIVER               VOLUME NAME
vieux/sshfs:latest   sshvolume
[vagrant@docker-host1 ~]$ docker volume inspect sshvolume
[
    {
        "CreatedAt": "0001-01-01T00:00:00Z",
        "Driver": "vieux/sshfs:latest",
        "Labels": {},
        "Mountpoint": "/mnt/volumes/f59e848643f73d73a21b881486d55b33",
        "Name": "sshvolume",
        "Options": {
            "password": "vagrant",
            "sshcmd": "vagrant@192.168.200.12:/home/vagrant"
        },
        "Scope": "local"
    }
]

创建容器挂载Volume

创建容器，挂载sshvolume到/app目录，然后进入容器的shell，在/app目录创建一个test.txt文件

[vagrant@docker-host1 ~]$ docker run -it -v sshvolume:/app busybox sh
Unable to find image 'busybox:latest' locally
latest: Pulling from library/busybox
b71f96345d44: Pull complete
Digest: sha256:930490f97e5b921535c153e0e7110d251134cc4b72bbb8133c6a5065cc68580d
Status: Downloaded newer image for busybox:latest
/ #
/ # ls
app   bin   dev   etc   home  proc  root  sys   tmp   usr   var
/ # cd /app
/app # ls
/app # echo "this is ssh volume"> test.txt
/app # ls
test.txt
/app # more test.txt
this is ssh volume
/app #
/app #

这个文件我们可以在docker-host3上看到

[vagrant@docker-host3 ~]$ pwd
/home/vagrant
[vagrant@docker-host3 ~]$ ls
test.txt
[vagrant@docker-host3 ~]$ more test.txt
this is ssh volume

docker网络

介绍

docker网络主要有：

Brigde
Host
null

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME      DRIVER    SCOPE
b8ca79f73455   bridge    bridge    local
d90ff26166e3   host      host      local
82d6ae2e173d   none      null      local

在docker网络中，我们需要回答五个问题

容器为什么能获取ip地址。
为什么宿主机可以ping通容器ip。
为什么docker容器之可以ping通网络。
为什么容器可以ping通外网地址。
容器端口转发是怎么回事。

Brigde网络

docker默认的网络是使用一个doekr0作为网络转发，类似于路由器。其通讯类型是：bridge 。

上图是我们的一台宿主机和运行的两个容器的网络拓扑图，下面我们准备运行的容器：

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED        STATUS        PORTS                               NAMES
033243ce3801   mysql:latest   "docker-entrypoint.s…"   24 hours ago   Up 24 hours   33060/tcp, 0.0.0.0:3307->3306/tcp   server-mysql
a51d40b5eeea   mongo:latest   "docker-entrypoint.s…"   25 hours ago   Up 25 hours   0.0.0.0:27017->27017/tcp            keen_bouman
0910b6c23f19   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   25 hours ago   Up 25 hours   0.0.0.0:6379->6379/tcp              keen_burnell

然后我们使用命令查看网络：

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME      DRIVER    SCOPE
b8ca79f73455   bridge    bridge    local
d90ff26166e3   host      host      local
82d6ae2e173d   none      null      local

使用命令：

$ docker network inspect b8ca79f73455
[
    {
        "Name": "bridge",
        "Id": "b8ca79f73455660003be1225a30a08e58d7575d9a0064b575e876b0294b22545",
        "Created": "2023-04-21T06:37:17.281109791Z",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "EnableIPv6": false,
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": null,
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.17.0.0/16",
                    "Gateway": "172.17.0.1"
                }
            ]
        },
        "Internal": false,
        "Attachable": false,
        "Ingress": false,
        "ConfigFrom": {
            "Network": ""
        },
        "ConfigOnly": false,
        "Containers": {
            "033243ce380110beef00dbc5f61dde95560b9f1633d3bfad70e4da0d4ccfaf42": {
                "Name": "server-mysql",
                "EndpointID": "f6561639185394753fafd19e44253640b51e80285d172b397504c86d440ea98e",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:04",
                "IPv4Address": "172.17.0.4/16",
                "IPv6Address": ""
            },
            "0910b6c23f19f7c557fe925a1e9ed60912c62cb10e53fd9aad75e7efd1e195a6": {
                "Name": "keen_burnell",
                "EndpointID": "a9db648c673688f09206d06d5eb6f865aff95efbbb65583e6ab539dc14097571",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
                "IPv4Address": "172.17.0.2/16",
                "IPv6Address": ""
            },
            "a51d40b5eeeaa2c917284d0380dcf0a1e4ae2f6d4f674c2c27fb7bbdc7546614": {
                "Name": "keen_bouman",
                "EndpointID": "0b455515d4e5e73b597bb9e038a278b3a1cd4af9a23e125ce3cacecec374d063",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:03",
                "IPv4Address": "172.17.0.3/16",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        "Options": {
            "com.docker.network.bridge.default_bridge": "true",
            "com.docker.network.bridge.enable_icc": "true",
            "com.docker.network.bridge.enable_ip_masquerade": "true",
            "com.docker.network.bridge.host_binding_ipv4": "0.0.0.0",
            "com.docker.network.bridge.name": "docker0",
            "com.docker.network.driver.mtu": "1500"
        },
        "Labels": {}
    }
]

由上面返回结果：

"IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": null,
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.17.0.0/16",
                    "Gateway": "172.17.0.1"
                }
            ]
        },

我们看到docker0的ip和网关，连接在docker0上的容器ip统一在172.17.0.0/16网段下，这看上去类似于家庭中的网络结构，运行的容器就像是连接在家庭路由器的每一台设备。

同样我们可以看到，三个容器都连接在docker0上：

 "Containers": {
            "033243ce380110beef00dbc5f61dde95560b9f1633d3bfad70e4da0d4ccfaf42": {
                "Name": "server-mysql",
                "EndpointID": "f6561639185394753fafd19e44253640b51e80285d172b397504c86d440ea98e",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:04",
                "IPv4Address": "172.17.0.4/16",
                "IPv6Address": ""
            },
            "0910b6c23f19f7c557fe925a1e9ed60912c62cb10e53fd9aad75e7efd1e195a6": {
                "Name": "keen_burnell",
                "EndpointID": "a9db648c673688f09206d06d5eb6f865aff95efbbb65583e6ab539dc14097571",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
                "IPv4Address": "172.17.0.2/16",
                "IPv6Address": ""
            },
            "a51d40b5eeeaa2c917284d0380dcf0a1e4ae2f6d4f674c2c27fb7bbdc7546614": {
                "Name": "keen_bouman",
                "EndpointID": "0b455515d4e5e73b597bb9e038a278b3a1cd4af9a23e125ce3cacecec374d063",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:03",
                "IPv4Address": "172.17.0.3/16",
                "IPv6Address": ""
            }
        },

容器为什么能获取ip地址

docker默认的网络是使用一个doekr0作为网络转发，类似于路由器。其通讯类型是：bridge 。

Brigde网络类型，为每一个容器分配了一个局域网ip，容器之间可以通讯。

为什么宿主机可以ping通容器ip

我们看到docker0这个bridge连接到了我们的宿主机网络，就像是docker链接了一个通往外网的路由一样，就类似于家庭路由器连接到了网络运营商本地的路由器。

为什么docker容器之可以ping通网络

这个问题其实很好解释了，容器之间都连接了docker0，相当于两个容器在一个局域网内，肯定是可以连通网络的

为什么容器可以ping通外网地址

当我们进入某一个容器内，例如直接pingwww.baidu.com这也是能ping通的，这又是为什么呢？直接举个例子你就明白了。

在此之前，你需要明白NAT，也是会网络层的地址转换协议

例：

CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS     NAMES
4f3303c84e53   busybox   "/bin/sh -c 'while t…"   49 minutes ago   Up 49 minutes             box2
03494b034694   busybox   "/bin/sh -c 'while t…"   49 minutes ago   Up 49 minutes             box1

box1的ip:172.17.0.3， box4的ip:172.17.0.3

docker0的IP：172.17.0.1，宿主机IP：192.168.10.4

本地路由器ip公网ip:1.14.120.10

当我们在容器box1中ping：www.baidu.com，在百度的服务器看来其实是路由器ip:1.14.120.10进行的，在外网是无法感知到内网的

其过程是：box1的ip:172.17.0.3将数据报发送给docker0IP：172.17.0.1然后，docker0查看数据报目的地址然后将自己的ip写入数据报的源地址，然后转发给宿主机，然后宿主机将自己的ip填入数据报中的源地址，最后发给路由器ip公网ip:1.14.120.10路由器将自己的ip写入数据报中的源地址，最后发给www.baidu.com对应的服务器。

发数据：172.17.0.3 –> 172.17.0.1 –> 192.168.10.4 –> 1.14.120.10 –>www.baidu.com

返回数据：www.baidu.com –> 1.14.120.10 –> 192.168.10.4 –> 172.17.0.1 –> 172.17.0.3

容器端口转发是怎么回事

比如我现在有一个web服务器NGINX容器，他运行的NGINX容器的80端口上，现在我们从其他设备怎么进行访问到这个80端口？

端口映射

我们来开这条命令：

$ docker run -d -p 8080:80 nginx:latest

-p 8080:80:表示将宿主机上的8080端口映射到容器nginx的80端口，当有请求进来时，请求会先到我们的host:8080端口，然后通过端口转发将宿主机上的8080的请求转发到容器NGINX的80端口上。我们在外网直接对宿主机ip:8080端口就可以请求到NGINXweb服务器。

下面的容器都做了端口转发

$ docker run -d -p 8080:80 nginx:latest
d9f0c712b30919c8854a7e9f06e5d86772a7dca96badbf62f4bc98093b7550c2

# iceymoss @ iceymossdeMacBook-Pro in ~ [16:01:35]
$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                               NAMES
d9f0c712b309   nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   4 seconds ago   Up 3 seconds   0.0.0.0:8080->80/tcp                competent_buck
033243ce3801   mysql:latest   "docker-entrypoint.s…"   25 hours ago    Up 25 hours    33060/tcp, 0.0.0.0:3307->3306/tcp   server-mysql
a51d40b5eeea   mongo:latest   "docker-entrypoint.s…"   25 hours ago    Up 25 hours    0.0.0.0:27017->27017/tcp            keen_bouman
0910b6c23f19   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   25 hours ago    Up 25 hours    0.0.0.0:6379->6379/tcp              keen_burnell

Dockerfile

我们来看一下一个goweb服务的Dockerfile

FROM golang:alpine3.17
COPY main.go /src/
COPY go.mod /src/
COPY go.sum /src/

ENV GO111MODULE=on

WORKDIR /src
RUN go mod download && \
    go build main.go

EXPOSE 8083
CMD ["/src/main"]

仔细看EXPOSE 8083表示容器对外暴露的端口，他默认是TCP协议端口，如果我们需要使用UDP协议就需要:

EXPOSE 8083/udp

如果我们不编写这一行，当我们在运行这个容器时只需要：

docker container run -d -p 8083:8083 gin-demo:1.0

他依然能正常对外暴露我们指定的端口，这里的EXPOSE 8083更多的是提示使用者，该镜像需要进行端口映射。

自定义Brigde

docker网络默认是使用docker0来做网关，但是很多时候我们需要根据业务需要自己定义一下Brigde

$ docker network create -d bridge bridge_name

$ docker network create -d bridge mybridge  #新建一个bridge
9ad7eca18a46ff733eca849c008530deca34f67d9f895e007c0463e73630a24b

$ docker network ls  #查看docker网络
NETWORK ID     NAME       DRIVER    SCOPE
b8ca79f73455   bridge     bridge    local
d90ff26166e3   host       host      local
9ad7eca18a46   mybridge   bridge    local
82d6ae2e173d   none       null      local

$ docker network inspect 9ad7eca18a46  #查看mybridge
[
    {
        "Name": "mybrigde",
        "Id": "9ad7eca18a46ff733eca849c008530deca34f67d9f895e007c0463e73630a24b",
        "Created": "2023-04-22T08:52:55.674403043Z",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "EnableIPv6": false,
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": {},
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.18.0.0/16",
                    "Gateway": "172.18.0.1"
                }
            ]
        },
        "Internal": false,
        "Attachable": false,
        "Ingress": false,
        "ConfigFrom": {
            "Network": ""
        },
        "ConfigOnly": false,
        "Containers": {},
        "Options": {},
        "Labels": {}
    }
]

我们可以看到配置中的ip，当我们的容器连接到我们创建的bridge上，会为其分配该bridge子网的ip

连接到指定Brigde

$ docker run -d --rm --name box1 busybox:latest /bin/sh -c "while true; do sleep 3600; done"

会默认连接到docker0

需要我们指定到：mybridge

$ docker run -d --rm --name box2 --network mybridge busybox:latest /bin/sh -c "while true; do sleep 3600; done"
3986f6f4ae91633c7c31f60faa0fa136bd884d8b971f570cbeb33563a9bf155c

$ docker run -d --rm --name box3 --network mybridge busybox:latest /bin/sh -c "while true; do sleep 3600; done"
b91b45d9a8dbe5b19672e5633de4595ed42615c3d0f38dacff4b0bb08103472f

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME       DRIVER    SCOPE
b8ca79f73455   bridge     bridge    local
d90ff26166e3   host       host      local
9ad7eca18a46   mybridge   bridge    local
82d6ae2e173d   none       null      local

$ docker network inspect 9ad7eca18a46
[
    {
        "Name": "mybridge",
        "Id": "9ad7eca18a46ff733eca849c008530deca34f67d9f895e007c0463e73630a24b",
        "Created": "2023-04-22T08:52:55.674403043Z",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "EnableIPv6": false,
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": {},
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.18.0.0/16",
                    "Gateway": "172.18.0.1"
                }
            ]
        },
        "Internal": false,
        "Attachable": false,
        "Ingress": false,
        "ConfigFrom": {
            "Network": ""
        },
        "ConfigOnly": false,
        "Containers": {
            "3986f6f4ae91633c7c31f60faa0fa136bd884d8b971f570cbeb33563a9bf155c": {
                "Name": "box2",
                "EndpointID": "b3ca1d035c685173124e33d81039ac090dfce7f1a3862aae26bbe3424fa95f9c",
                "MacAddress": "02:42:ac:12:00:02",
                "IPv4Address": "172.18.0.2/16",
                "IPv6Address": ""
            },
            "b91b45d9a8dbe5b19672e5633de4595ed42615c3d0f38dacff4b0bb08103472f": {
                "Name": "box3",
                "EndpointID": "8f76ce7a717f77d884d3b4341aa5bd4a03d829a8133a02f28aca1c81b67cbd21",
                "MacAddress": "02:42:ac:12:00:03",
                "IPv4Address": "172.18.0.3/16",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        "Options": {},
        "Labels": {}
    }
]

容器连接多个网络

可以将一个容器连接到多个网络Brigde

例如前面的box2已经连接了mybridge，现在我们要讲box2再连接到docker0的bridge网络上

$ docker network connect bridge box2

host网络

前面我们学习了bridge网络，现在我们来学习一下docker的host网络，host顾名思义，就是容器直接使用宿主ip进行通讯，例如NGINX容器，使用host网络，那么他就会占用宿主机的80端口，mysq则会占用3306端口。

$ docker run -d --name nginx-web --network host nginx:latest
171e3babf161bbda519e4081d11618bbed8e561e276bafebf693687444054fc1

$ docker ps   #PORTS没有信息，相当于在本地启动了一个NGINX服务
CONTAINER ID   IMAGE            COMMAND                  CREATED             STATUS             PORTS                               NAMES
171e3babf161   nginx:latest     "/docker-entrypoint.…"   5 seconds ago       Up 4 seconds                                           nginx-web                                        box1

然后查看一下host相关信息：

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME       DRIVER    SCOPE
b8ca79f73455   bridge     bridge    local
d90ff26166e3   host       host      local
9ad7eca18a46   mybrigde   bridge    local
82d6ae2e173d   none       null      local

# iceymoss @ iceymossdeMacBook-Pro in ~ [17:20:02]
$ docker network inspect d90ff26166e3
[
    {
        "Name": "host",
        "Id": "d90ff26166e3e699bf40b570c7987da53752e3ca207c10403a9f62e6f5296529",
        "Created": "2023-04-21T05:43:37.064860583Z",
        "Scope": "local",
        "Driver": "host",
        "EnableIPv6": false,
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": null,
            "Config": []
        },
        "Internal": false,
        "Attachable": false,
        "Ingress": false,
        "ConfigFrom": {
            "Network": ""
        },
        "ConfigOnly": false,
        "Containers": {
            "171e3babf161bbda519e4081d11618bbed8e561e276bafebf693687444054fc1": {
                "Name": "nginx-web",
                "EndpointID": "62895ff820b05450de65c356c0122a5fa30626c5f1cd0639638642c6372e5bf0",
                "MacAddress": "",
                "IPv4Address": "",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        "Options": {},
        "Labels": {}
    }
]

性能分析

host网络相比于bridge性能更高，因为host直接使用宿主机的ip，不需要进行docker内部bridge复杂的网络，没有更多的消耗。

none网络

就是不需要连接任何网络，只是在后台运行一个容器，告诉docker你需要运行容器，网络方面你不需要管理，我自己需要自己配置

$ docker run -d --name nginx-web --network none nginx:latest

实战

Python Flask + Redis 练习

flask-redis

程序准备

准备一个Python文件，名字为 app.py 内容如下：

from flask import Flask
from redis import Redis
import os
import socket

app = Flask(__name__)
redis = Redis(host=os.environ.get('REDIS_HOST', '127.0.0.1'), port=6379)


@app.route('/')
def hello():
    redis.incr('hits')
    return f"Hello Container World! I have been seen {redis.get('hits').decode('utf-8')} times and my hostname is {socket.gethostname()}.\n"

准备一个Dockerfile

FROM python:3.9.5-slim

RUN pip install flask redis && \
    groupadd -r flask && useradd -r -g flask flask && \
    mkdir /src && \
    chown -R flask:flask /src

USER flask

COPY app.py /src/app.py

WORKDIR /src

ENV FLASK_APP=app.py REDIS_HOST=redis

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

镜像准备

构建flask镜像，准备一个redis镜像。

$ docker image pull redis
$ docker image build -t flask-demo .
$ docker image ls
REPOSITORY   TAG          IMAGE ID       CREATED              SIZE
flask-demo   latest       4778411a24c5   About a minute ago   126MB
python       3.9.5-slim   c71955050276   8 days ago           115MB
redis        latest       08502081bff6   2 weeks ago          105MB

创建一个docker bridge

$ docker network create -d bridge demo-network
8005f4348c44ffe3cdcbbda165beea2b0cb520179d3745b24e8f9e05a3e6456d
$ docker network ls
NETWORK ID     NAME           DRIVER    SCOPE
2a464c0b8ec7   bridge         bridge    local
8005f4348c44   demo-network   bridge    local
80b63f711a37   host           host      local
fae746a75be1   none           null      local
$

创建redis container

创建一个叫 redis-server 的container，连到 demo-network上

$ docker container run -d --name redis-server --network demo-network redis
002800c265020310231d689e6fd35bc084a0fa015e8b0a3174aa2c5e29824c0e
$ docker container ls
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS      NAMES
002800c26502   redis     "docker-entrypoint.s…"   4 seconds ago   Up 3 seconds   6379/tcp   redis-server
$

创建flask container

$ docker container run -d --network demo-network --name flask-demo --env REDIS_HOST=redis-server -p 5000:5000 flask-demo

打开浏览器访问 http://127.0.0.1:5000

应该能看到类似下面的内容，每次刷新页面，计数加1

Hello Container World! I have been seen 36 times and my hostname is 925ecb8d111a.

总结

如果把上面的步骤合并到一起，成为一个部署脚本

# prepare image
docker image pull redis
docker image build -t flask-demo .

# create network
docker network create -d bridge demo-network

# create container
docker container run -d --name redis-server --network demo-network redis
docker container run -d --network demo-network --name flask-demo --env REDIS_HOST=redis-server -p 5000:5000 flask-demo

docker compose

docker compose安装

Windows和Mac在默认安装了docker desktop以后，docker-compose随之自动安装

PS C:\Users\Peng Xiao\docker.tips> docker-compose --version
docker-compose version 1.29.2, build 5becea4c

Linux用户需要自行安装

最新版本号可以在这里查询 github.com/docker/compose/releases

$ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
$ docker-compose --version
docker-compose version 1.29.2, build 5becea4c

熟悉python的朋友，可以使用pip去安装docker-Compose

$ pip install docker-compose

docker-compose结构和文件

基本语法结构

version: "3.8"

services: # 容器
  servicename: # 服务名字，这个名字也是内部 bridge网络可以使用的 DNS name
    image: # 镜像的名字
    command: # 可选，如果设置，则会覆盖默认镜像里的 CMD命令
    environment: # 可选，相当于 docker run里的 --env
    volumes: # 可选，相当于docker run里的 -v
    networks: # 可选，相当于 docker run里的 --network
    ports: # 可选，相当于 docker run里的 -p
  servicename2:

volumes: # 可选，相当于 docker volume create

networks: # 可选，相当于 docker network create

以 Python Flask + Redis练习：为例子，改造成一个docker-compose文件

docker image pull redis
docker image build -t flask-demo .

# create network
docker network create -d bridge demo-network

# create container
docker container run -d --name redis-server --network demo-network redis
docker container run -d --network demo-network --name flask-demo --env REDIS_HOST=redis-server -p 5000:5000 flask-demo

docker-compose.yml 文件如下

version: "3.8"

services:
  flask-demo:
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
    networks:
      - demo-network
    ports:
      - 8080:5000

  redis-server:
    image: redis:latest
    networks:
     - demo-network

networks:
  demo-network:

docker-compose 语法版本

向后兼容

docs.docker.com/compose/compose-fi...

docker compose命令

启动

docker-compose up

使用启动命令需要先进入对应的目录中，前提条件一定是本地镜像中对应的镜像了

我们需要进入到存储docker-compose.yml文件的目录下

docker-compose up   #前台启动，会打印日志，退出容器也就退出

docker-compose up -d   #后台启动

拉取和构建

例如本地如果没有本地镜像，他会去DockerHub进行拉取

$ docker-compose pull #拉取

docker-compose为我们提供了一个构建需要的镜像的命令

$ docker-compose build #构建

前提是我们需要先编写好docker-compse.yml文件

version: "3.8"

services:
  flask-demo:
    build: ./docker
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
    networks:
      - demo-network
    ports:
      - 8081:5000

  redis-server:
    image: redis:latest
    networks:
     - demo-network

networks:
  demo-network:

目录结构：

├── docker
│   ├── Dockerfile
│   └── app.py
├── docker-compose.yml

我们添加了，compose会默认去找./docker命令下的文件，并且需要注意我们没有指定dockerfile文件名称则默认是Dockerfile，但是有时候是需要我们指定的

build: ./docker

假设结构是这样的：

├── docker
│   ├── Dockerfile.dev
│   └── app.py
├── docker-compose.yml

我们需要这要编写docker-compose.yml文件：

version: "3.8"

services:
  flask-demo:
    build:
      context: ./docker
      dockerfile: Dockerfile.dev
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
    networks:
      - demo-network
    ports:
      - 8081:5000

  redis-server:
    image: redis:latest
    networks:
     - demo-network

networks:

docker-compose服务更新

更新

更新源文件

当我们在使用docker-compos进行构建镜像的时候，当源文件更改后，要如何更新镜像

比如我们上面的flask-demo，我们直接修改app.py文件内容，然后发现更新和构建，compose提供了命令：

docker-compose up -d --build

该命令会检查镜像是否需要重新build，即使在容器在运行时也是可以进行构建的然后运行。

更新compose文件

当我们更新compose文件后，例如：

version: "3.8"

services:
  flask-demo:
    build:
      context: ./docker
      dockerfile: Dockerfile.dev
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
    networks:
      - demo-network
    ports:
      - 8081:5000

  redis-server:
    image: redis:latest
    networks:
     - demo-network

  busybox:
    image: busybox:latest
    command: sh -c "while true; do sleep 3600; done"
    networks:
      - demo-network

networks:
  demo-network:

我们新增了一个busybox的镜像，并执行命令，我们只需要使用：

docker-compose up -d

然后compose就会去拉取对镜像还在构建镜像

移除镜像

我们在上面实例的基础上移除busybox镜像后，运行命令：

$ docker-compose up -d  #我们会看到提示
WARN[0000] Found orphan containers ([hellopy-busybox-1]) for this project. If you removed or renamed this service in your compose file, you can run this command with the --remove-orphans flag to clean it up.
[+] Running 2/0
 ✔ Container hellopy-flask-demo-1    Running                                                                                                                                                           0.0s
 ✔ Container hellopy-redis-server-1  Running

所以我们需要使用命令：

$ docker-compose up -d --remove-orphans  
[+] Running 3/1
 ✔ Container hellopy-busybox-1       Removed                                                                                                                                                          
 ✔ Container hellopy-flask-demo-1    Running                                                                                                                                                           
 ✔ Container hellopy-redis-server-1  Running

当然我们可以使用命令重启docker-compose完成内容的更新

docker-compose restart

docker-compose网络

Docker-compose.yml文件

version: "3.8"
services: 
  box1:
    image: xiaopeng163/net-box:latest
    command: /bin/sh -c "while true; do sleep 3600; done"
  box2:
    image: xiaopeng163/net-box:latest
    command: /bin/sh -c "while true; do sleep 3600; done"

$ pwd  #当前目录下
/Users/iceymoss/moss/mybookprom1/iceymoss/dockerlearn/compose
$ docker-compose pull
[+] Running 6/6
 ✔ box2 Skipped - Image is already being pulled by box1                                                                                                0.0s 
 ✔ box1 4 layers [⣿⣿⣿⣿]      0B/0B      Pulled                                                                                                        31.2s 
   ✔ a9eaa45ef418 Pull complete                                                                                                                        3.3s 
   ✔ 44c1752ed77a Pull complete                                                                                                                        6.5s 
   ✔ 868b03411fc7 Pull complete                                                                                                                        6.6s 
   ✔ 63906fe482b2 Pull complete                                                                                                                        7.4s 
#我们启动compose后，docker-compose会创建一个compose_default的网桥
$ docker-compose up -d
[+] Running 3/3
 ✔ Network compose_default   Created                                                                                                                   0.0s 
 ✔ Container compose-box1-1  Started                                                                                                                   0.5s 
 ✔ Container compose-box2-1  Started

也可以是使用命令查看

$ docker network ls
NETWORK ID     NAME                   DRIVER    SCOPE
b8ca79f73455   bridge                 bridge    local
b6024e39aad8   compose_default        bridge    local
718939d526ea   demo-network           bridge    local
b96062db2804   docker_demo-network    bridge    local
aa2909255943   hellopy_demo-network   bridge    local
d90ff26166e3   host                   host      local
9ad7eca18a46   mybrigde               bridge    local
82d6ae2e173d   none                   null      local

然后看细节：

$ docker network inspect compose_default
[
    {
        "Name": "compose_default",
        "Id": "b6024e39aad8079870ad57be523fa4c210d06eee9c16af6ea2d28fa36877c39b",
        "Created": "2023-04-30T07:13:17.531975672Z",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "EnableIPv6": false,
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Options": null,
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.22.0.0/16",
                    "Gateway": "172.22.0.1"
                }
            ]
        },
        "Internal": false,
        "Attachable": false,
        "Ingress": false,
        "ConfigFrom": {
            "Network": ""
        },
        "ConfigOnly": false,
        "Containers": {
            "2ec2e9f65996f00b2407a43da1bb9260389259271fdcd173ae76051409103f21": {
                "Name": "compose-box2-1",
                "EndpointID": "d3b580cee55c5d8fb22ae7849478adf5cbf717e3d35935d77d1debfbba089183",
                "MacAddress": "02:42:ac:16:00:03",
                "IPv4Address": "172.22.0.3/16",
                "IPv6Address": ""
            },
            "61a42035833e4641ccb4d3c6d398410d36279996757bfa373b8101aae5e56718": {
                "Name": "compose-box1-1",
                "EndpointID": "ea41525d7b6d6a69bd611e3113c3072e302442439ae683d1a2a4faab5e8e3f56",
                "MacAddress": "02:42:ac:16:00:02",
                "IPv4Address": "172.22.0.2/16",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        "Options": {},
        "Labels": {
            "com.docker.compose.network": "default",
            "com.docker.compose.project": "compose",
            "com.docker.compose.version": "2.17.2"
        }
    }
]

我们在介绍docker网络的时候，其实这里就是自定义网络，但单机情况下，docker-compose默认的DRIVER是bridge

docker-compose的横向拓展和负载均衡

我们通过实例来介绍

$ tree $(pwd)
/Users/iceymoss/compose-scale-example-1
├── docker-compose.yml
└── flask
    ├── Dockerfile
    └── app.py

docker-compose.yml:

version: "3.8"

services:
  flask:
    build:
      context: ./flask
      dockerfile: Dockerfile
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server

  redis-server:
    image: redis:latest

  client:
    image: xiaopeng163/net-box:latest
    command: sh -c "while true; do sleep 3600; done;"

Dockerfile:

FROM python:3.9.5-slim

RUN pip install flask redis && \
    groupadd -r flask && useradd -r -g flask flask && \
    mkdir /src && \
    chown -R flask:flask /src

USER flask

COPY app.py /src/app.py

WORKDIR /src

ENV FLASK=app.py REDIS_HOST=redis

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

App.py：

from flask import Flask
from redis import Redis
import os
import socket

app = Flask(__name__)
redis = Redis(host=os.environ.get('REDIS_HOST', '127.0.0.1'), port=6379)


@app.route('/')
def hello():
    redis.incr('hits')
    return f"Hello Container World! I have been seen {redis.get('hits').decode('utf-8')} times and my hostname is {socket.gethostname()}.\n"

增加实例

我们启动3个实例

$ docker-compose up -d --scale flask=3
[+] Running 6/6
 ✔ Network compose-scale-example-1_default           Created                                                                                                                                           0.0s
 ✔ Container compose-scale-example-1-client-1        Started                                                                                                                                           0.6s
 ✔ Container compose-scale-example-1-flask-2         Started                                                                                                                                           0.9s
 ✔ Container compose-scale-example-1-flask-1         Started                                                                                                                                           0.6s
 ✔ Container compose-scale-example-1-flask-3         Started                                                                                                                                           0.8s
 ✔ Container compose-scale-example-1-redis-server-1  Started

使用命令：

$ docker-compose ps
NAME                                     IMAGE                        COMMAND                  SERVICE             CREATED             STATUS              PORTS
compose-scale-example-1-client-1         xiaopeng163/net-box:latest   "sh -c 'while true; …"   client              32 seconds ago      Up 31 seconds
compose-scale-example-1-flask-1          flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   flask               32 seconds ago      Up 31 seconds       5000/tcp
compose-scale-example-1-flask-2          flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   flask               32 seconds ago      Up 30 seconds       5000/tcp
compose-scale-example-1-flask-3          flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   flask               32 seconds ago      Up 31 seconds       5000/tcp
compose-scale-example-1-redis-server-1   redis:latest                 "docker-entrypoint.s…"   redis-server        32 seconds ago      Up 31 seconds       6379/tcp

可以看到有三个实例在运行

减少实例

上面我们增加了3个实例，现在我们2两个实例:

$ docker-compose up -d --scale flask=1
[+] Running 3/3
 ✔ Container compose-scale-example-1-flask-1         Running                                                                                                                                           0.0s
 ✔ Container compose-scale-example-1-redis-server-1  Running                                                                                                                                           0.0s
 ✔ Container compose-scale-example-1-client-1        Running                                                                                                                                           0.0s
$ docker-compose ps
NAME                                     IMAGE                        COMMAND                  SERVICE             CREATED             STATUS              PORTS
compose-scale-example-1-client-1         xiaopeng163/net-box:latest   "sh -c 'while true; …"   client              3 minutes ago       Up 3 minutes
compose-scale-example-1-flask-1          flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   flask               3 minutes ago       Up 3 minutes        5000/tcp
compose-scale-example-1-redis-server-1   redis:latest                 "docker-entrypoint.s…"   redis-server        3 minutes ago       Up 3 minutes        6379/tcp

进入容器：

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                        COMMAND                  CREATED             STATUS             PORTS                               NAMES
a3a69a577dca   flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   5 seconds ago       Up 4 seconds       5000/tcp                            compose-scale-example-1-flask-3
26c956340150   flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   5 seconds ago       Up 4 seconds       5000/tcp                            compose-scale-example-1-flask-2
b3f3f5b054fb   flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   10 minutes ago      Up 10 minutes      5000/tcp                            compose-scale-example-1-flask-1
69cbaa068bee   redis:latest                 "docker-entrypoint.s…"   10 minutes ago      Up 10 minutes      6379/tcp                            compose-scale-example-1-redis-server-1
add6225dff12   xiaopeng163/net-box:latest   "sh -c 'while true; …"   10 minutes ago      Up 10 minutes                                          compose-scale-example-1-client-1
61a42035833e   xiaopeng163/net-box:latest   "/bin/sh -c 'while t…"   About an hour ago   Up About an hour                                       compose-box1-1
2ec2e9f65996   xiaopeng163/net-box:latest   "/bin/sh -c 'while t…"   About an hour ago   Up About an hour                                       compose-box2-1
203261814d07   redis:latest                 "docker-entrypoint.s…"   5 days ago          Up 5 days          6379/tcp                            hellopy-redis-server-1
e674a0097a3e   flask-demo:latest            "flask run -h 0.0.0.0"   5 days ago          Up 5 days          0.0.0.0:8081->5000/tcp              hellopy-flask-demo-1
d9f0c712b309   nginx:latest                 "/docker-entrypoint.…"   8 days ago          Up 8 days          0.0.0.0:8080->80/tcp                competent_buck
033243ce3801   mysql:latest                 "docker-entrypoint.s…"   9 days ago          Up 9 days          33060/tcp, 0.0.0.0:3307->3306/tcp   server-mysql
a51d40b5eeea   mongo:latest                 "docker-entrypoint.s…"   9 days ago          Up 9 days          0.0.0.0:27017->27017/tcp            keen_bouman
0910b6c23f19   redis:latest                 "docker-entrypoint.s…"   9 days ago          Up 9 days          0.0.0.0:6379->6379/tcp              keen_burnell

使用ping命令：

PING flask (172.23.0.4): 56 data bytes
64 bytes from 172.23.0.4: seq=0 ttl=64 time=0.370 ms
64 bytes from 172.23.0.4: seq=1 ttl=64 time=0.414 ms
64 bytes from 172.23.0.4: seq=2 ttl=64 time=0.348 ms
^C
--- flask ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 0.348/0.377/0.414 ms
/omd # ping flask

PING flask (172.23.0.5): 56 data bytes
64 bytes from 172.23.0.5: seq=0 ttl=64 time=0.402 ms
64 bytes from 172.23.0.5: seq=1 ttl=64 time=0.369 ms
64 bytes from 172.23.0.5: seq=2 ttl=64 time=0.556 ms
^C
--- flask ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 0.369/0.442/0.556 ms
/omd # ping flask

PING flask (172.23.0.6): 56 data bytes
64 bytes from 172.23.0.6: seq=0 ttl=64 time=0.598 ms
64 bytes from 172.23.0.6: seq=1 ttl=64 time=0.357 ms
64 bytes from 172.23.0.6: seq=2 ttl=64 time=0.374 ms

仔细看，我们每次ping连接到不同的实例

/omd # curl flask:5000
Hello Container World! I have been seen 1 times and my hostname is a3a69a577dca.
/omd # curl flask:5000
Hello Container World! I have been seen 2 times and my hostname is a3a69a577dca.
/omd # curl flask:5000
Hello Container World! I have been seen 3 times and my hostname is 26c956340150.

添加nginx

目录结构：

$ tree $(pwd)
/Users/iceymoss/compose-scale-example-2
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── flask
│   ├── Dockerfile
│   └── app.py
├── nginx
       └── nginx.conf

flask和redis和上一个实例一样，这里只展示nginx/nginx.conf

server {
  listen  80 default_server;
  location / {
    proxy_pass http://flask:5000;
  }
}

docker-compose.yml：

version: "3.8"

services:
  flask:  #flask镜像
    build:
      context: ./flask
      dockerfile: Dockerfile
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
    networks: #连接的docker网络
      - backend
      - frontend

  redis-server: #redis镜像
    image: redis:latest
    networks:  #连接的docker网络
      - backend

  nginx:  #nginx镜像
    image: nginx:stable-alpine
    ports:
      - 8000:80 #将镜像端口80映射到宿主机8000端口
    depends_on: #执行顺序，这里指必须将flask镜像构建完成并运行后才能运行当前镜像
      - flask
    volumes: #挂载文件
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro #将./nginx/nginx.conf挂载到镜像中/etc/nginx/conf.d/default.conf；ro表示read-only
      - ./var/log/nginx:/var/log/nginx   #将镜像中的/var/log/nginx持久化到宿主机./var/log/nginx下
    networks: #连接的docker网络
      - frontend

networks:  #创建docker网络
  backend:
  frontend:

然后直接启动：

$ docker-compose up -d

最后我们之间访问：127.0.0.1:8000/

环境变量

直接看例子，我们需要然web应用更安全，现在需要给redis设置密码，但是我们的密码不能直接写在docker-compose.yml的环境变量中，我们应该将密码写入和docker-compose.yml文件同目录下的：.env文件中，docker-compose会去读取对应参数

version: "3.8"

services:
  flask:  #flask镜像
    build:
      context: ./flask
      dockerfile: Dockerfile
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
      - REDIS_PASS=${REDIS_PASSWORD} #flask应用连接到redis，需要使用密码
    networks: #连接的docker网络
      - backend
      - frontend

  redis-server: #redis镜像
    image: redis:latest
    command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD}  #给Redis容器设置密码
    networks:  #连接的docker网络
      - backend

  nginx:  #nginx镜像
    image: nginx:stable-alpine
    ports:
      - 8000:80 #将镜像端口80映射到宿主机8000端口
    depends_on: #执行顺序，这里指必须将flask镜像构建完成并运行后才能运行当前镜像
      - flask
    volumes: #挂载文件
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro #将./nginx/nginx.conf挂载到镜像中/etc/nginx/conf.d/default.conf；ro表示read-only
      - ./var/log/nginx:/var/log/nginx   #将镜像中的/var/log/nginx持久化到宿主机./var/log/nginx下
    networks: #连接的docker网络
      - frontend

networks:  #创建docker网络
  backend:
  frontend:

.env:

REDIS_PASSWORD=123456

当使用命令：

$ docker-compose config #查看配置信息
name: compose-scale-example-2
services:
  flask:
    build:
      context: /Users/iceymoss/moss/mybookprom1/iceymoss/dockerlearn/compose-scale-example-2/flask
      dockerfile: Dockerfile
    environment:
      REDIS_HOST: redis-server
      REDIS_PASS: "123456"
    image: flask-demo:latest
    networks:
      backend: null
      frontend: null
  nginx:
    depends_on:
      flask:
        condition: service_started
    image: nginx:stable-alpine
    networks:
      frontend: null
    ports:
    - mode: ingress
      target: 80
      published: "8000"
      protocol: tcp
    volumes:
    - type: bind
      source: /Users/iceymoss/moss/mybookprom1/iceymoss/dockerlearn/compose-scale-example-2/nginx/nginx.conf
      target: /etc/nginx/conf.d/default.conf
      read_only: true
      bind:
        create_host_path: true
    - type: bind
      source: /Users/iceymoss/moss/mybookprom1/iceymoss/dockerlearn/compose-scale-example-2/var/log/nginx
      target: /var/log/nginx
      bind:
        create_host_path: true
  redis-server:
    command:
    - redis-server
    - --requirepass
    - "123456"
    image: redis:latest
    networks:
      backend: null
networks:
  backend:
    name: compose-scale-example-2_backend
  frontend:
    name: compose-scale-example-2_frontend

容器的健康检查

健康检查是容器运行状态的高级检查，主要是检查容器所运行的进程是否能正常的对外提供“服务”，比如一个数据库容器，我们不光需要这个容器是up的状态，我们还要求这个容器的数据库进程能够正常对外提供服务，这就是所谓的健康检查。

参数介绍

容器本身有一个健康检查的功能，但是需要在Dockerfile里定义，或者在执行docker container run 的时候，通过下面的一些参数指定

--health-cmd string              Command to run to check health
--health-interval duration       Time between running the check
                                (ms|s|m|h) (default 0s)
--health-retries int             Consecutive failures needed to
                                report unhealthy
--health-start-period duration   Start period for the container to
                                initialize before starting
                                health-retries countdown
                                (ms|s|m|h) (default 0s)
--health-timeout duration        Maximum time to allow one check to

实例

我们还是以flask框架构建的PythonWeb服务

app.py：

from flask import Flask
from redis import StrictRedis
import os
import socket

app = Flask(__name__)
redis = StrictRedis(host=os.environ.get('REDIS_HOST', '127.0.0.1'),
                    port=6379, password=os.environ.get('REDIS_PASS'))


@app.route('/')
def hello():
    redis.incr('hits')
    return f"Hello Container World! I have been seen {redis.get('hits').decode('utf-8')} times and my hostname is {socket.gethostname()}.\n"

Dockerfile：

FROM python:3.9.5-slim

RUN pip install flask redis && \
    apt-get update && \
    apt-get install -y curl && \
    groupadd -r flask && useradd -r -g flask flask && \
    mkdir /src && \
    chown -R flask:flask /src

USER flask

COPY app.py /src/app.py

WORKDIR /src

ENV FLASK_APP=app.py REDIS_HOST=redis

EXPOSE 5000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
    CMD curl -f http://localhost:5000/ || exit 1

CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

上面Dockerfili里的HEALTHCHECK 就是定义了一个健康检查。会每隔30秒检查一次，如果失败就会退出，退出代码是1

构建镜像和创建容器

构建镜像，创建一个bridge网络，然后启动容器连到bridge网络

$ docker image build -t flask-demo .
$ docker network create mybridge
$ docker container run -d --network mybridge --env REDIS_PASS=abc123 flask-demo

查看容器状态

$ docker container ls
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED       STATUS                            PORTS      NAMES
059c12486019   flask-demo   "flask run -h 0.0.0.0"   4 hours ago   Up 8 seconds (health: starting)   5000/tcp   dazzling_tereshkova

也可以通过docker container inspect 059 查看详情，其中有有关health的

"Health": {
"Status": "starting",
"FailingStreak": 1,
"Log": [
    {
        "Start": "2021-07-14T19:04:46.4054004Z",
        "End": "2021-07-14T19:04:49.4055393Z",
        "ExitCode": -1,
        "Output": "Health check exceeded timeout (3s)"
    }
]
}

经过3次检查，一直是不通的，然后health的状态会从starting变为 unhealthy

docker container ls
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED       STATUS                     PORTS      NAMES
059c12486019   flask-demo   "flask run -h 0.0.0.0"   4 hours ago   Up 2 minutes (unhealthy)   5000/tcp   dazzling_tereshkova

启动redis服务器

启动redis，连到mybridge上，name=redis，注意密码

$ docker container run -d --network mybridge --name redis redis:latest redis-server --requirepass abc123

经过几秒钟，我们的flask 变成了healthy

$ docker container ls
CONTAINER ID   IMAGE          COMMAND                  CREATED          STATUS                   PORTS      NAMES
bc4e826ee938   redis:latest   "docker-entrypoint.s…"   18 seconds ago   Up 16 seconds            6379/tcp   redis
059c12486019   flask-demo     "flask run -h 0.0.0.0"   4 hours ago      Up 6 minutes (healthy)

docker-compose服务依赖和健康检查

服务依赖

指服务中的各个容器运行的依赖关系，运行顺序等，它是保证应用能完整启动的重要因素，使用参数：

depends_on:

例如：下面运行顺序必须是：redis-server -> flask -> nginx

version: "3.8"

services:
  flask:
    build:
      context: ./flask
      dockerfile: Dockerfile
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
      - REDIS_PASS=${REDIS_PASSWORD}
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:5000"]
      interval: 30s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 40s
    depends_on: #在启动flask前必须启动redis-server
      - redis-server
    networks:
      - backend
      - frontend

  redis-server:
    image: redis:latest
    command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD}
    networks:
      - backend

  nginx:
    image: nginx:stable-alpine
    ports:
      - 8000:80
    depends_on:
      - flask #启动Nginx前必须启动flaskk
    volumes:
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro
      - ./var/log/nginx:/var/log/nginx
    networks:
      - frontend

networks:
  backend:
  frontend:

健康检查

前面我们在构建docker镜像时，介绍了如何进行容器的健康检查，来看看docker-compose是如何实现健康检查的吧。

还是以python的web服务为例，核心是：

 healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:5000"]  #检查地址
      interval: 30s   #30秒重试
      timeout: 3s  #3s无响应则超时
      retries: 3  #重复3次
      start_period: 40s  #容器运行40s后开始检查

在nginx镜像中也有需要注意的地方：

depends_on:
      flask:
        condition: service_healthy

他不仅需要依赖flask启动后并且还flask是健康状态。

完整docker-compose.yml：

version: "3.8"

services:
  flask:
    build:
      context: ./flask
      dockerfile: Dockerfile
    image: flask-demo:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis-server
      - REDIS_PASS=${REDIS_PASSWORD}
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:5000"]
      interval: 30s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 40s
    depends_on:
      - redis-server
    networks:
      - backend
      - frontend

  redis-server:
    image: redis:latest
    command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD}
    networks:
      - backend

  nginx:
    image: nginx:stable-alpine
    ports:
      - 8000:80
    depends_on:
      flask:
        condition: service_healthy
    volumes:
      - ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro
      - ./var/log/nginx:/var/log/nginx
    networks:
      - frontend

networks:
  backend:
  frontend:

投票app的构建

这是github上的一下docker-compose学习的项目

github.com/dockersamples/example-v...

未完待续

参考

说明

本文是我在慕课网学习课程《docker系统入门》课程，总结出的，文字较少，主要是以实例代码的方式来介绍docker，当然后其中也使用了一些老师课程资料的内容。课程目前还没写完，但是能满足日常后端开发的需求，本文后会持续更新，当然您也可以在我的github查看原文。同时也欢迎小伙伴们指出错误。

参考

慕课网《系统入门docker》

后端 docker golang

本作品采用《CC 协议》，转载必须注明作者和本文链接

刻意学习

系统学习docker

docker

docker安装

docker容器

docker命令

Docker镜像和容器

docker镜像

docker容器

docker镜像的获取

创建容器

批量操作容器

容器的attached和detached模式

attached

detached

容器的交互模式

容器和虚拟机

docker container run 背后发生了什么？

docker镜像

镜像的获取

通过registry去拉取

镜像拉取

镜像删除

镜像的导入导出

导出

导入

DockerFile构建镜像

镜像构建

镜像分享

通过commit生成镜像

基于scratch构建镜像

Dockerfile指南

基础镜像的选择

基本原则

RUN指令

改进版

文件的复制和目录操作

复制普通文件

复制压缩文件

使用原则

目录操作

构建参数和环境变量

ENV

ARG

区别

容器启动命令CMD

清除退出的命令

清除没有使用的镜像

容器启动命令 ENTRYPOINT

Shell格式

Exec格式

构建一个python服务

构建一个goweb服务

Dockerfile 技巧——合理使用 .dockerignore

.dockerignore 文件

多阶段构建

多阶段构建

尽量使用非root用户

Root的危险性

如何使用非root用户

导航

docker的存储

持久化之data-volume

VOLUME的使用

构建镜像

创建容器-不指定参数v

创建容器-指定参数v

数据清理

mysql数据持久化实践

拉取mysq

运行mysql容器

说明

持久化之Bind Mount

基于docker搭建开发环境

多个机器之间的容器共享数据

环境准备

安装plugin

创建volume

创建容器挂载Volume

docker网络

介绍