超值一篇分享，Docker:从入门到实战过程全记录
nanshan 2024-11-04 13:04 20 浏览 0 评论
作者 | 天元浪子
来源 | CSDN博客
和Docker相关的概念
想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
那么，什么是容器呢？容器和虚拟机有什么不同？Docker和容器又是什么关系呢？搞明白这几个问题，Docker的概念就清晰了。
1.1 虚拟机和容器
借助于VMWare等软件，可以在一台计算机上创建多个虚拟机，每个虚拟机都拥有独立的操作系统，可以各自独立的运行程序。这种分身术虽然隔离度高（操作系统级），使用方便（类似物理机），但占用存储资源多（GB级）、启动速度慢（分钟级）的缺点也是显而易见的。
相较于虚拟机，容器（Container）是一种轻量型的虚拟化技术，它虚拟的是最简运行环境（类似于沙盒）而非操作系统，启动速度快（秒级）、占用存储资源少（KB级或MB级），容器间隔离度为进程级。在一台计算机上可以运行上千个容器，这是容器技术对虚拟机的碾压式优势。
1.2 容器、镜像和Docker
Docker是一个开源的应用容器引擎，可以创建容器以及基于容器运行的程序。Docker可以让开发者打包他们的应用和依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。
听起来很简单，但是在Docker和容器之间，还隐藏着一个镜像的概念，令初学者颇感困惑。本质上，Docker镜像是一个特殊的文件系统，它提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件。Docker镜像类似于一个py文件，它需要Docker的运行时（类似于Python解释器）运行。镜像被运行时，即创建了一个镜像的实例，一个实例就是一个容器。
1.3 Docker 和 k8s
作为容器引擎，Docker为容器化的应用程序提供了开放的标准，使得开发者可以用管理应用程序的方式来管理基础架构，实现快速交付、测试和部署代码。随着容器的大量使用，又产生了如何协调、调度和管理容器的问题，Docker的容器编排应运而生。
k8s是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。
Docker和k8sr都是以containerd（容器化标准）作为运行时，因此使用Docker创建的镜像完全可以在k8s中无障碍的使用。
Docker的安装
2.1 在ubuntu中安装
在linux系统中安装Docker非常简单，官方为我们提供了一键安装脚本。这个方法也适用于Debian或CentOS等发行版。
curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh安装过程如果出现超时，不要灰心，多试几次，总会成功的。安装完成后，Docker只能被root用户使用，可以使用下面的命令取消权限限制：
sudo gpasswd -a <你的用户名> docker然后，重启docker服务：
sudo service docker restart最后，关闭当前的命令行，重新打开新的命令行就可以了。
顺便提一下，如果在CentOS下安装，可能会出现一堆类似于下面的错误：
问题 1: problem with installed package podman-2.0.5-5.module_el8.3.0+512+b3b58dca.x86_64
- package podman-2.0.5-5.module_el8.3.0+512+b3b58dca.x86_64 requires runc >= 1.0.0-57, but none of the providers can be installed
- package podman-3.0.1-6.module_el8.4.0+781+acf4c33b.x86_64 requires runc >= 1.0.0-57, but none of the providers can be installed
- package podman-3.0.1-7.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64 requires runc >= 1.0.0-57, but none of the providers can be installed
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- cannot install the best candidate for the job
- package runc-1.0.0-64.rc10.module_el8.4.0+522+66908d0c.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package runc-1.0.0-65.rc10.module_el8.4.0+819+4afbd1d6.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+786+4668b267.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package runc-1.0.0-71.rc92.module_el8.4.0+833+9763146c.x86_64 is filtered out by modular filtering
问题 2: package podman-3.0.1-6.module_el8.4.0+781+acf4c33b.x86_64 requires runc >= 1.0.0-57, but none of the providers can be installed
- package containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package docker-ce-3:20.10.7-3.el8.x86_64 requires containerd.io >= 1.4.1, but none of the providers can be installed
- package containerd.io-1.4.3-3.2.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.2.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.2.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.2.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package podman-catatonit-3.0.1-6.module_el8.4.0+781+acf4c33b.x86_64 requires podman = 3.0.1-6.module_el8.4.0+781+acf4c33b, but none of the providers can be installed
- problem with installed package podman-catatonit-2.0.5-5.module_el8.3.0+512+b3b58dca.x86_64
- package podman-catatonit-3.0.1-7.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64 requires podman = 3.0.1-7.module_el8.4.0+830+8027e1c4, but none of the providers can be installed
- package podman-3.0.1-7.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64 requires runc >= 1.0.0-57, but none of the providers can be installed
- package containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.2.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.3-3.2.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.4-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.4-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-68.rc92.module_el8.3.0+475+c50ce30b.x86_64
- cannot install the best candidate for the job
- package runc-1.0.0-64.rc10.module_el8.4.0+522+66908d0c.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package runc-1.0.0-65.rc10.module_el8.4.0+819+4afbd1d6.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+786+4668b267.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package runc-1.0.0-71.rc92.module_el8.4.0+833+9763146c.x86_64 is filtered out by modular filtering
- package containerd.io-1.4.4-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.4-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.4-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package containerd.io-1.4.4-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-70.rc92.module_el8.4.0+673+eabfc99d.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 conflicts with runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package containerd.io-1.4.6-3.1.el8.x86_64 obsoletes runc provided by runc-1.0.0-73.rc93.module_el8.4.0+830+8027e1c4.x86_64
- package podman-catatonit-2.0.5-5.module_el8.3.0+512+b3b58dca.x86_64 requires podman = 2.0.5-5.module_el8.3.0+512+b3b58dca, but none of the providers can be installed
- package podman-2.0.5-5.module_el8.3.0+512+b3b58dca.x86_64 requires runc >= 1.0.0-57, but none of the providers can be installed这是由于docker和Podman冲突造成的，需要先卸载Podman：
yum erase podman buildah2.2 在Win10中安装
Docker的运行，依赖linux的环境，官方提供了Docker Desktop for Windows，但是它需要安装Hyper-V，Hyper-V是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10。这个虚拟机一旦启用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本将无法使用！如果你必须在电脑上使用其他虚拟机（例如开发 Android 应用必须使用的模拟器），请不要使用 Hyper-V！
我的电脑是win10家庭版，不能直接安装hyper-v，需要将下面的命令保存到cmd文件中：
pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL然后在cmd文件上点击右键，选择使用管理员运行。执行完毕后会重启，在重启的过程中进行安装。
2.3 Hello world
docker服务启动的情况下，运行下面的命令：
docker run ubuntu:20.04 /bin/echo "Hello world"此命令的含义是：
- docker run：运行docker镜像命令
- ubuntu:20.04：镜像名称为ubuntu版本号为20.04
- /bin/echo “Hello world”：运行参数，此镜像的参数含义为运行镜像的echo命令显示hello world
第一次运行时，因为本地没有ubuntu:20.04镜像，docker会自动从镜像服务器下载。下载过程可能需要多试几次，只要成功一次，以后执行就不再需要下载了。
docker官方还提供了一个hello-world镜像，可以直接运行：
docker run hello-world此命令省略了镜像版本和运行参数，docker使用latest作为版本，即最新版本。
从hello world的例子中，也可以体验到，docker实例的运行是非常快的。
Docker镜像的使用
docker官方的镜像库比较慢，在进行镜像操作之前，需要将镜像源设置为国内的站点。
新建文件/etc/docker/daemon.json，输入如下内容：
{
"registry-mirrors" : [
"https://registry.docker-cn.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"http://hub-mirror.c.163.com",
"https://cr.console.aliyun.com/"
]
}然后重启docker的服务：
systemctl restart docker3.1 列出本地所有镜像
执行命令 docker images 可以查看
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 20.04 f643c72bc252 5 weeks ago 72.9MB
hello-world latest bf756fb1ae65 12 months ago 13.3kB当前我本地只有刚才安装的两个镜像。
3.2 从镜像库中查找镜像
执行命令 docker search 镜像名称可以从docker镜像库中查找镜像。
$ docker search python
NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
python Python is an interpreted, interactive, objec… 5757 [OK]
django Django is a free web application framework, … 1039 [OK]
pypy PyPy is a fast, compliant alternative implem… 260 [OK]
joyzoursky/python-chromedriver Python with Chromedriver, for running automa… 57 [OK]
nikolaik/python-nodejs Python with Node.js 57 [OK]
arm32v7/python Python is an interpreted, interactive, objec… 53
circleci/python Python is an interpreted, interactive, objec… 42
centos/python-35-centos7 Platform for building and running Python 3.5… 38
centos/python-36-centos7 Platform for building and running Python 3.6… 30
hylang Hy is a Lisp dialect that translates express… 29 [OK]
arm64v8/python Python is an interpreted, interactive, objec… 24
revolutionsystems/python Optimized Python Images 18
centos/python-27-centos7 Platform for building and running Python 2.7… 17
bitnami/python Bitnami Python Docker Image 10 [OK]
publicisworldwide/python-conda Basic Python environments with Conda. 6 [OK]
d3fk/python_in_bottle Simple python:alpine completed by Bottle+Req… 5 [OK]
dockershelf/python Repository for docker images of Python. Test… 5 [OK]
clearlinux/python Python programming interpreted language with… 4
i386/python Python is an interpreted, interactive, objec… 3
ppc64le/python Python is an interpreted, interactive, objec… 2
centos/python-34-centos7 Platform for building and running Python 3.4… 2
amd64/python Python is an interpreted, interactive, objec… 1
ccitest/python CircleCI test images for Python 0 [OK]
s390x/python Python is an interpreted, interactive, objec… 0
saagie/python Repo for python jobs 0最好选择官方（OFFICIAL）的镜像，这样的镜像最稳定一些。
3.3 下载新的镜像
执行命令docker pull 镜像名称:版本号即可下载新的镜像。
$ docker pull python:3.8
3.8: Pulling from library/python
6c33745f49b4: Pull complete
ef072fc32a84: Pull complete
c0afb8e68e0b: Pull complete
d599c07d28e6: Pull complete
f2ecc74db11a: Pull complete
26856d31ce86: Pull complete
2cd68d824f12: Pull complete
7ea1535f18c3: Pull complete
2bef93d9a76e: Pull complete
Digest: sha256:9079aa8582543494225d2b3a28fce526d9a6b06eb06ce2bac3eeee592fcfc49e
Status: Downloaded newer image for python:3.8
docker.io/library/python:3.8镜像下载后，就可以使用镜像来创建容器了。
Docker容器的使用
4.1 启动容器
执行命令docker run即可启动容器，也就是创建某个镜像的实例。docker run命令非常复杂，可以先执行一个docker run --help来查看帮助：
$ docker run --help
Usage: docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
Run a command in a new container
Options:
--add-host list Add a custom host-to-IP mapping (host:ip)
-a, --attach list Attach to STDIN, STDOUT or STDERR
--blkio-weight uint16 Block IO (relative weight), between 10 and 1000, or 0 to disable (default 0)
--blkio-weight-device list Block IO weight (relative device weight) (default [])
--cap-add list Add Linux capabilities
--cap-drop list Drop Linux capabilities
--cgroup-parent string Optional parent cgroup for the container
--cidfile string Write the container ID to the file
--cpu-period int Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period
--cpu-quota int Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota
--cpu-rt-period int Limit CPU real-time period in microseconds
--cpu-rt-runtime int Limit CPU real-time runtime in microseconds
-c, --cpu-shares int CPU shares (relative weight)
--cpus decimal Number of CPUs
--cpuset-cpus string CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)
--cpuset-mems string MEMs in which to allow execution (0-3, 0,1)
-d, --detach Run container in background and print container ID
--detach-keys string Override the key sequence for detaching a container
--device list Add a host device to the container
--device-cgroup-rule list Add a rule to the cgroup allowed devices list
--device-read-bps list Limit read rate (bytes per second) from a device (default [])
--device-read-iops list Limit read rate (IO per second) from a device (default [])
--device-write-bps list Limit write rate (bytes per second) to a device (default [])
--device-write-iops list Limit write rate (IO per second) to a device (default [])
--disable-content-trust Skip image verification (default true)
--dns list Set custom DNS servers
--dns-option list Set DNS options
--dns-search list Set custom DNS search domains
--domainname string Container NIS domain name
--entrypoint string Overwrite the default ENTRYPOINT of the image
-e, --env list Set environment variables
--env-file list Read in a file of environment variables
--expose list Expose a port or a range of ports
--gpus gpu-request GPU devices to add to the container ('all' to pass all GPUs)
--group-add list Add additional groups to join
--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 run (ms|s|m|h) (default 0s)
--help Print usage
-h, --hostname string Container host name
--init Run an init inside the container that forwards signals and reaps processes
-i, --interactive Keep STDIN open even if not attached
--ip string IPv4 address (e.g., 172.30.100.104)
--ip6 string IPv6 address (e.g., 2001:db8::33)
--ipc string IPC mode to use
--isolation string Container isolation technology
--kernel-memory bytes Kernel memory limit
-l, --label list Set meta data on a container
--label-file list Read in a line delimited file of labels
--link list Add link to another container
--link-local-ip list Container IPv4/IPv6 link-local addresses
--log-driver string Logging driver for the container
--log-opt list Log driver options
--mac-address string Container MAC address (e.g., 92:d0:c6:0a:29:33)
-m, --memory bytes Memory limit
--memory-reservation bytes Memory soft limit
--memory-swap bytes Swap limit equal to memory plus swap: '-1' to enable unlimited swap
--memory-swappiness int Tune container memory swappiness (0 to 100) (default -1)
--mount mount Attach a filesystem mount to the container
--name string Assign a name to the container
--network network Connect a container to a network
--network-alias list Add network-scoped alias for the container
--no-healthcheck Disable any container-specified HEALTHCHECK
--oom-kill-disable Disable OOM Killer
--oom-score-adj int Tune host's OOM preferences (-1000 to 1000)
--pid string PID namespace to use
--pids-limit int Tune container pids limit (set -1 for unlimited)
--platform string Set platform if server is multi-platform capable
--privileged Give extended privileges to this container
-p, --publish list Publish a container's port(s) to the host
-P, --publish-all Publish all exposed ports to random ports
--read-only Mount the container's root filesystem as read only
--restart string Restart policy to apply when a container exits (default "no")
--rm Automatically remove the container when it exits
--runtime string Runtime to use for this container
--security-opt list Security Options
--shm-size bytes Size of /dev/shm
--sig-proxy Proxy received signals to the process (default true)
--stop-signal string Signal to stop a container (default "SIGTERM")
--stop-timeout int Timeout (in seconds) to stop a container
--storage-opt list Storage driver options for the container
--sysctl map Sysctl options (default map[])
--tmpfs list Mount a tmpfs directory
-t, --tty Allocate a pseudo-TTY
--ulimit ulimit Ulimit options (default [])
-u, --user string Username or UID (format: <name|uid>[:<group|gid>])
--userns string User namespace to use
--uts string UTS namespace to use
-v, --volume list Bind mount a volume
--volume-driver string Optional volume driver for the container
--volumes-from list Mount volumes from the specified container(s)
-w, --workdir string Working directory inside the container
比如我们要执行python的shell，需要添加-it参数，即：docker run -it python:3.8
$ docker run -it python:3.8
Python 3.8.7 (default, Dec 22 2020, 18:46:25)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 4.2 将宿主机的文件挂载到容器
docker容器与宿主机是隔离的，要想让容器内的程序能访问宿主机上的文件，需要通过-v参数将宿主机的文件挂载到容器中。
比如我们在宿主机上有一个hello.py，可以打印hello，想要在python容器中执行，就需要进行挂载。-v后还需要接两个参数，分别是宿主机的目录和容器内的目录，两者使用:分隔，路径必须都是绝对路径。
我的hello.py保存在主目录的/docker_test目录中，将这个目录挂载到容器的/docker_test目录，然后在容器内执行python /docker_test/hello.py：
$ docker run -v ~/docker_test:/docker_test python:3.8 python /docker_test/hello.py
hello4.3 容器的端口映射
我们修改一下hello.py，创建一个socket服务端，并监听5000端口，当有客户端连接时，打印客户端的地址，先客户端发送hello，然后关闭连接：
import socket
ip_port = ('127.0.0.1', 5000)
sk = socket.socket()
sk.bind(ip_port)
sk.listen(5)
while True:
print('server waiting...')
conn,addr = sk.accept()
print(addr)
conn.sendall(b'hello\n')
conn.close()在容器内执行：
docker run -v ~/docker_test:/docker_test python:3.8 python /docker_test/hello.py接下来，尝试用telnet命令连接，结果却是失败的。原因是，127.0.0.1是宿主机的ip地址，5000是容器的端口，这与我们的习惯稍微有些不同。事实上，docker的容器是非常轻量的，它并没有自己的网络，要想访问容器的端口，需要进行端口映射，将容器的某端口映射到宿主机的端口，客户端连接时，只要与宿主机的端口进行连接就可以了。
需要注意的是，上面的代码创建的服务器，无论如何也不可能被客户端连接，因为代码中绑定了127.0.0.1的ip，在容器中运行时，需要绑定所有ip，即0.0.0.0。
import socket
ip_port = ('0.0.0.0', 5000)
sk = socket.socket()
sk.bind(ip_port)
sk.listen(5)
while True:
print('server waiting...')
conn,addr = sk.accept()
print(addr)
conn.sendall(b'hello\n')
conn.close()然后，再使用-p参数，-p还需要三个参数，即宿主机的ip地址、宿主机的端口、容器的端口，三者之间使用:分隔。一般的，可以将宿主机的ip地址省略，只写宿主机的端口：容器的端口即可。
docker run -v ~/docker_test:/docker_test -it -p 5001:5000 python:3.8 python /docker_test/hello.py这样，就将容器的5000端口映射到了宿主机的5001端口，使用：
telnet 127.0.0.1 5001即可与容器中的服务器进行连接。
4.4 容器管理
上面的服务运行之后，可以使用docker ps命令，查看运行中的容器：
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
ec4c86b8a163 python:3.8 "python /docker_test…" 5 seconds ago Up 4 seconds 0.0.0.0:5000->5000/tcp eager_wilson显示的内容有下面几列：
- CONTAINER ID：容器ID
- IMAGE：镜像名称和版本
- COMMAND：执行的命令
- CREATED：容器创建时间
- STATUS：容器的状态
- PORTS：端口映射
- NAMES：容器名
要想结束容器，可以使用docker kill 容器ID命令。
自制Docker镜像
一般而言，当我们的程序开发完成后，会连同程序文件与运行环境一起制作成一个新的镜像。
要制作镜像，需要编写Dockerfile。DockeFile由多个命令组成，常用的命令有：
- FROM：基于某个镜像来制作新的镜像。格式为：FROM 镜像名称:镜像版本。
- COPY：从宿主机复制文件，支持?、*等通配符。格式为：COPY 源文件路径 目标文件路径。
- ADD：从宿主机添加文件，格式与COPY相同，区别在于当文件为压缩文件时，会解压缩到目标路径。
- RUN：在创建新镜像的过程中执行的shell命令。格式为：RUN shell命令行。注意，此shell命令将在容器内执行。
- CMD：在容器实例中运行的命令，格式与RUN相同。注意，如果在docker run时指定了命令，将不会执行CMD的内容。
- ENTRYPOINT：在容器实例中运行的命令，格式与CMD相同。注意，如果在docker run时指定了命令，该命令会以命令行参数的形式传递到ENTRYPOINT中。
- ENV：在容器中创建环境变量，格式为：ENV 变量名值。
注意，Docker镜像中有一个层的概念，每执行一个RUN命令，就会创建一个层，层过多会导致镜像文件体积增大。尽量在RUN命令中使用&&连接多条shell命令，减少RUN命令的个数，可以有效减小镜像文件的体积。
5.1 自制显示文本文件内容镜像
编写cat.py，接收一个文件名，由python读取文件并显示文件的内容：
import os
import sys
input = sys.argv[1]
with open(input, "r") as fp:
print(fp.read())这个例子比较简单，缩写Dockerfile如下：
FROM python:3.8
WORKDIR /files
COPY cat.py /cat.py
ENTRYPOINT ["python", "/cat.py"]这个Dockerfile的含义是：
- 以python:3.8为基础镜像
- 容器启动命令的工作目录为/files，在运行镜像时，需要我们把宿主机的某目录挂载到容器的/files目录
- 复制cat.py到容器的根目录下
- 启动时运行python /cat.py命令
需要说明的是，ENTRYPOINT有两种写法：
ENTRYPOINT python /cat.py
ENTRYPOINT ["python", "/cat.py"]这里采用第二种写法，是因为我们要在外部给容器传递参数。执行命令编译Docker镜像：
docker build -t cat:1.0 .这个命令中，-t的含义是目标，即生成的镜像名为hello，版本号为1.0，别忘了最后那个.，这叫到上下文路径，是指 docker 在构建镜像，有时候想要使用到本机的文件（比如复制），docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包。
这样，我们的第一个镜像就制作完成了，使用下面的命令执行它：
docker run -it -v ~/docker_test/cat/files:/files cat:1.0 test.txt即可看到~/docker_test/cat/files/test.txt的内容。
5.2 自制web服务器镜像
我们使用tornado开发一个网站，而python的官方镜像是没有tornado库的，这就需要在制作镜像时进行安装。
测试的ws.py如下：
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
from tornado.options import define, options
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
class IndexHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Hello world")
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/", IndexHandler)])
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()编写Dockerfile文件如下：
FROM python:3.8
WORKDIR /ws
COPY ws.py /ws/ws.py
RUN pip install tornado
CMD python hello.py在此我们验证一下CMD与ENTRYPOINT的区别。在Dockerfile所在有目录下执行如下命令：
docker build -t ws:1.0 .执行完成后，再使用docker images使用就可以看到生成的镜像了，然后使用下面的命令运行：
docker run -it -p 8000:8000 ws:1.0在浏览器中输入宿主机的ip和8000端口，就可以看到页面了。
在这个例子中，我使用的运行命令是CMD，如果在docker run中指定的其他的命令，此命令就不会被执行，如：
$ docker run -it -p 8000:8000 ws:1.0 python
Python 3.8.7 (default, Dec 22 2020, 18:46:25)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 此时，容器中被执行的是python命令，而不是我们的服务。在更多情况下，我们希望在docker run命令中为我们的服务传参，而不是覆盖执行命令，那么，我们应该使用ENTRYPOINT而不是CMD：
FROM python:3.8
WORKDIR /ws
COPY ws.py /ws/ws.py
RUN pip install tornado
ENTRYPOINT python ws.py上面这种写法，是不支持传递参数的，ENTRYPOINT和CMD还支持另一种写法：
FROM python:3.8
WORKDIR /ws
COPY ws.py /ws/ws.py
RUN pip install tornado
ENTRYPOINT ["python", "ws.py"]使用这种写法，docker run命令中的参数才可以传递给hello.py：
docker run -it -p 8000:9000 ws:1.0 --port=9000这个命令中，--port=9000被作为参数传递到hello.py中，因此容器内的端口就成了9000。
在生产环境中运行时，不会使用-it选项，而是使用-d选项，让容器在后台运行：
$ docker run -d -p 8000:9000 ws:1.0 --port=9000
4a2df9b252e2aff6a8853b3a8bf46c0577545764831bb7557b836ddcd85cba70
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
4a2df9b252e2 hello:1.0 "python ws.py --p…" 9 seconds ago Up 8 seconds 0.0.0.0:8000->9000/tcp elegant_sammet这种方式下，即使当前的控制台被关闭，该容器也不会停止。
5.3 自制apscheduler服务镜像
接下来，制作一个使用apscheduler编写的服务镜像，代码如下：
import sys
import shutil
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
def scan_files():
shutil.copytree(sys[1], sys[2])
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(
scan_files,
trigger=CronTrigger(minute="*"),
misfire_grace_time=30
)
Dockerfile也是信手拈来：
FROM python:3.8
WORKDIR /
COPY sch.py /sch.py
RUN pip install apscheduler
ENTRYPOINT ["python", "sch.py"]生成镜像：
docker build -t sch:1.0 .应该可以运行了，文件复制需要两个目录，在运行时，可以使用两次-v来挂载不同的目录：
docker run -d -v ~/docker_test/sch/src:/src -v ~/docker_test/sch/dest:/dest sch:1.0 /src /dest多阶段构建压缩镜像体积
前面用到的官方python镜像大小足足882MB，在这个基础上，再安装用到的第三方库，添加项目需要的图片等资源，大小很容易就超过1个G，这么大的镜像，网络传给客户非常的不方便，因此，减小镜像的体积是非常必要的工作。
docker hub上有个一python:3.8-alpine镜像，大小只有44.5MB。之所以小，是因为alpine是一个采用了busybox架构的操作系统，一般用于嵌入式应用。我尝试使用这个镜像，发现安装一般的库还好，但如果想安装numpy等就会困难重重，甚至网上都找不到解决方案。
还是很回到基本的路线上来，主流的操作系统镜像，ubuntu的大小为72.9MB，centos的大小为209MB——这也算是我更喜欢使用ubuntu的一个重要原因吧！使用ubuntu作为基础镜像，安装python后的大小为139MB，再安装pip后的大小一下子上升到了407MB，要是再安装点其他东西，很容易就赶上或超过python官方镜像的大小了。
看来，寻常路线是很难压缩镜像文件体积了。幸好，还有一条曲线救国的路可走，这就是多阶段构建法。
多阶段构建的思想其实很简单，先构建一个大而全的镜像，然后只把镜像中有用的部分拿出来，放在一个新的镜像里。在我们的场景下，pip只在构建镜像的过程中需要，而对运行我们的程序却一点用处也没有。我们只需要安装pip，再用pip安装第三方库，然后将第三方库从这个镜像中复制到一个只有python，没有pip的镜像中，这样，pip占用的268MB空间就可以被节省出来了。
1、在ubuntu镜像的基础上安装python：
FROM ubuntu
RUN apt update \
&& apt install python3然后运行：
docker build -t python:3.8-ubuntu .这样，就生成了python:3.8-ubuntu镜像。
2、在python:3.8-ubuntu的基础上安装pip：
FROM python:3.8-ubuntu
RUN apt install python3然后运行：
docker build -t python:3.8-ubuntu-pip .这样，就生成了python:3.8-ubuntu-pip镜像。
3、多阶段构建目标镜像：
FROM python:3.8-ubuntu-pip
RUN pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
FROM python:3.8-ubuntu
COPY --from=0 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/这个dockerfile需要解释一下了，因为它有两个FROM命令。
第一个是以python:3.8-ubuntu-pip镜像为基础，安装numpy，当然，在实际应用中，把所有用到的第三方库出写在这里。
第二个FROM是以FROM python:3.8-ubuntu镜像为基础，将第三方库统统复制过来，COPY命令后的–from=0的意思是从第0阶段进行复制。实际应用中再从上下文中复制程序代码，添加需要的ENTRYPOINT等。
最后，再运行：
docker build -t project:1.0 .这然，用于我们项目的镜像就做好了。比使用官方python镜像构建的版本，小了大约750MB。
导入镜像到生产环境
到此，我们的镜像已经制作好了，可是，镜像文件在哪，如何在生产环境下运行呢？
刚才使用docker images命令时，已经看到了生成的镜像：
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
hello 1.0 01fe19111dc7 59 minutes ago 893MB
python 3.8 f5041c8ae6b1 13 days ago 884MB
ubuntu 20.04 f643c72bc252 5 weeks ago 72.9MB
hello-world latest bf756fb1ae65 12 months ago 13.3kB我们可以使用docker save命令将镜像保存到指定的文件中，保存的文件是一个.tar格式的压缩文件：
docker save -o hello.tar hello:1.0将hello.tar复制到生产环境的机器上，然后执行导入命令：
docker load -i hello.tar就可以使用了。
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