【Docker】Docker Compose 什么是 Docker ComposeDocker Compose 是 Docker 官方提供的一个工具，它允许你使用 YAML 文件来定义和管理多个 Docker 容器的应用。通过一个单独的 docker-compose.yml 文件，你可以定义应用的服务、网络和卷等配置，然后使用一条命令就能轻松地部署和管理整个应用栈。这大大简化了多容器应用的部署和管理过程，提高了开发和运维效率。安装 Docker ComposeLinux 系统：可以通过以下命令下载并安装 Docker Compose：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-composemacOS 和 Windows 系统：在安装 Docker Desktop 时，Docker Compose 会自动安装。基本概念服务（Services）服务是定义在 docker-compose.yml 文件中的一个或多个容器的集合，每个服务都有自己的配置，如使用的镜像、端口映射、环境变量等。例如，一个 Web 应用可能包含一个 Web 服务器服务和一个数据库服务。网络（Networks）网络用于连接不同的服务，使得它们之间可以相互通信。Docker Compose 默认会创建一个网络，所有的服务都会连接到这个网络中。卷（Volumes）卷用于持久化存储容器中的数据，防止数据在容器销毁时丢失。你可以在 docker-compose.yml 文件中定义卷，并将其挂载到容器的指定目录。编写 docker-compose.yml 文件以下是一个简单的 docker-compose.yml 文件示例，用于部署一个包含 Web 服务器和数据库的应用：这个示例中定义了两个服务：web 服务：使用 nginx 镜像，将容器的 80 端口映射到宿主机的 80 端口，并依赖于 db 服务。db 服务：使用 mysql:5.7 镜像，设置了 MySQL 的 root 密码和数据库名，并将数据卷 db-data 挂载到容器的 /var/lib/mysql 目录。使用 Docker Compose 命令启动应用在包含 docker-compose.yml 文件的目录下，执行以下命令启动应用：docker-compose up -d-d 参数表示以守护进程模式运行容器，即容器在后台运行。停止应用执行以下命令停止并删除所有由 Docker Compose 创建的容器、网络和卷：docker-compose down查看服务状态使用以下命令查看应用中各个服务的状态：docker-compose ps查看服务日志要查看某个服务的日志，可以使用以下命令：docker-compose logs web这里的 web 是服务的名称，你可以根据实际情况替换为其他服务名。总结Docker Compose 是一个非常实用的工具，它可以帮助你更方便地管理多容器应用。通过编写 docker-compose.yml 文件，你可以定义应用的各个组件及其配置，然后使用简单的命令就能完成应用的部署、启动、停止等操作。

【Docker】Docker Desktop的使用 Docker Desktop 是一个易于安装的应用程序，适用于 Mac、Windows 系统，它能让你在本地开发和测试 Docker 应用程序。以下是 Docker Desktop 的使用介绍：安装与启动安装：访问 Docker 官方网站（https://www.docker.com/products/docker-desktop ），根据自己的操作系统下载对应的 Docker Desktop 安装程序，然后按照安装向导完成安装。启动：安装完成后，在开始菜单（Windows）或应用程序文件夹（Mac）中找到 Docker Desktop 并启动。启动后，Docker 图标会出现在系统托盘中（Windows）或菜单栏中（Mac），当图标变为绿色时，表示 Docker 服务已成功启动。界面介绍Docker Desktop 提供了图形化界面，包含以下主要部分：Images（镜像）：显示本地所有的 Docker 镜像，你可以查看镜像的详细信息、标签、大小等，还能对镜像进行删除、运行等操作。Containers（容器）：展示正在运行或已停止的容器列表，可查看容器的状态、端口映射、日志等信息，同时支持对容器进行启动、停止、重启、删除等操作。Volumes（数据卷）：用于管理 Docker 数据卷，数据卷可用于持久化存储容器中的数据。你可以创建、删除和查看数据卷的详细信息。Networks（网络）：显示 Docker 网络的相关信息，包括网络类型、子网、网关等，支持创建和管理自定义网络。常用操作拉取镜像你可以在命令行中使用 docker pull 命令拉取镜像，也可以在 Docker Desktop 的界面中进行操作。例如，要拉取 nginx 镜像，在命令行中执行：docker pull nginx拉取完成后，在 Docker Desktop 的 Images 页面就能看到 nginx 镜像。运行容器命令行方式：使用 docker run 命令启动容器。例如，启动一个 nginx 容器并将容器的 80 端口映射到宿主机的 8080 端口：docker run -d -p 8080:80 nginx界面方式：在 Docker Desktop 的 Images 页面找到 nginx 镜像，点击 Run 按钮，在弹出的配置窗口中设置端口映射等参数，然后点击 Run 即可启动容器。启动后，在 Containers 页面可以看到正在运行的 nginx 容器。查看容器日志在 Containers 页面找到要查看日志的容器，点击容器名称进入详情页面，在 Logs 标签页中可以查看容器的实时日志信息。停止和删除容器停止容器：在 Containers 页面，找到要停止的容器，点击 Stop 按钮即可停止容器。删除容器：停止容器后，点击 Remove 按钮可将容器从本地删除。构建镜像如果你有一个 Dockerfile，可以使用 docker build 命令构建镜像。例如，在包含 Dockerfile 的目录下执行：docker build -t my-custom-image:1.0 .构建完成后，新的镜像会出现在 Docker Desktop 的 Images 页面。其他功能Kubernetes 支持：Docker Desktop 集成了 Kubernetes，可以在本地快速搭建 Kubernetes 环境。在 Docker Desktop 的设置中，找到 Kubernetes 选项卡，勾选 Enable Kubernetes 即可启用。资源管理：可以在 Docker Desktop 的设置中调整 Docker 引擎的资源分配，如 CPU、内存、磁盘等，以满足不同应用的需求。

【Docker】实践环节 编写dockerfile, 创建镜像，启动容器的这个过程 下面通过一个简单的 Python Flask 应用示例，详细介绍编写 Dockerfile、创建镜像以及启动容器的完整过程。步骤 1：准备 Flask 应用代码首先，创建一个简单的 Flask 应用。在项目根目录下创建 app.py 文件，内容如下：from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, Docker!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000) 接着，创建 requirements.txt 文件，列出应用所需的依赖：flask步骤 2：编写 Dockerfile在项目根目录下创建 Dockerfile 文件，其内容如下：# 使用 Python 3.9 作为基础镜像 FROM python:3.9-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制 requirements.txt 文件到工作目录 COPY requirements.txt . # 安装依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 复制当前目录下的所有文件到工作目录 COPY . . # 暴露端口 EXPOSE 5000 # 容器启动时执行的命令 CMD ["python", "app.py"] 步骤 3：构建 Docker 镜像打开终端，进入项目根目录，执行以下命令来构建 Docker 镜像：docker build -t my-flask-app:1.0 .这里的 -t 参数用于为镜像指定标签，my-flask-app:1.0 是镜像的名称和版本号，. 表示使用当前目录下的 Dockerfile 进行构建。构建过程中，Docker 会按照 Dockerfile 中的指令依次执行，最终创建出一个包含 Flask 应用的镜像。步骤 4：查看构建好的镜像构建完成后，可使用以下命令查看本地已有的镜像：docker images在输出列表中，你应该能看到刚刚构建的 my-flask-app:1.0 镜像。步骤 5：启动 Docker 容器使用以下命令启动基于该镜像的容器：docker run -d -p 5000:5000 my-flask-app:1.0参数解释：-d：表示以守护进程模式运行容器，即容器在后台运行。-p 5000:5000：将容器内部的 5000 端口映射到宿主机的 5000 端口，这样就可以通过宿主机的 5000 端口访问容器内的 Flask 应用。my-flask-app:1.0：指定要使用的镜像名称和版本号。步骤 6：验证应用是否正常运行打开浏览器，访问 http://localhost:5000，如果看到 Hello, Docker! 的输出，就说明容器内的 Flask 应用已成功运行。步骤 7：停止和删除容器若要停止运行中的容器，可使用以下命令：docker stop <容器 ID>其中 <容器 ID> 可通过 docker ps 命令查看。停止容器后，若要删除容器，可执行：docker rm <容器 ID>通过以上步骤，你就完成了编写 Dockerfile、创建镜像以及启动容器的整个过程。

【Docker】容器化和Dockerfile 容器化概述容器化是一种将应用程序及其依赖项打包成独立容器的技术，这些容器可以在不同的环境中一致地运行。容器化技术的核心目标是实现应用的隔离性、可移植性和资源的高效利用。隔离性：容器使用操作系统的内核特性（如命名空间和控制组）来隔离应用程序的运行环境，使得每个容器中的应用程序相互独立，不会相互干扰。可移植性：容器将应用程序及其所有依赖项打包在一起，形成一个独立的运行单元。这意味着容器可以在任何支持容器化技术的环境中运行，无需担心环境差异导致的兼容性问题。资源高效利用：相比于传统的虚拟机技术，容器不需要运行完整的操作系统，因此占用的资源更少，启动速度更快，可以在同一台物理服务器上运行更多的容器。Dockerfile 概述Dockerfile 是一个文本文件，用于定义 Docker 镜像的构建过程。通过编写 Dockerfile，你可以自动化地创建自定义的 Docker 镜像。基本结构与常用指令基础镜像指定（FROM）：指定构建镜像所基于的基础镜像。例如：FROM ubuntu:20.04这行代码指定使用 Ubuntu 20.04 作为基础镜像。维护者信息（MAINTAINER 或 LABEL）：用于注明镜像的维护者信息。示例：LABEL maintainer="your_email@example.com"运行命令（RUN）：在构建镜像的过程中执行命令。例如，安装软件包：RUN apt-get update && apt-get install -y python3这行代码会在基础镜像中更新软件包列表并安装 Python 3。复制文件（COPY 或 ADD）：将本地文件复制到镜像中。例如：COPY app.py /app/这会将本地的 app.py 文件复制到镜像的 /app/ 目录下。工作目录设置（WORKDIR）：指定后续命令的工作目录。例如：WORKDIR /app后续的命令都会在 /app 目录下执行。环境变量设置（ENV）：设置环境变量。例如：ENV PORT 8080这会在镜像中设置 PORT 环境变量为 8080。容器启动命令（CMD 或 ENTRYPOINT）：指定容器启动时执行的命令。例如：CMD ["python3", "app.py"]这表示容器启动时会运行 python3 app.py 命令。Dockerfile 构建镜像示例以下是一个简单的 Dockerfile 示例，用于构建一个运行 Python Flask 应用的镜像：# 使用 Python 3.9 作为基础镜像 FROM python:3.9-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制当前目录下的所有文件到工作目录 COPY . /app # 安装依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 设置环境变量 ENV FLASK_APP=app.py ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0 # 暴露端口 EXPOSE 5000 # 容器启动时执行的命令 CMD ["flask", "run"] 使用以下命令可以基于这个 Dockerfile 构建镜像：docker build -t my-flask-app .其中，-t 用于指定镜像的标签，. 表示使用当前目录下的 Dockerfile 进行构建。综上所述，容器化是一种先进的应用部署技术，而 Dockerfile 是实现容器化过程中用于构建自定义镜像的重要工具。

【Docker】Docker的安装 以下为你介绍在不同操作系统上安装 Docker 的方法：在 Ubuntu 系统安装 Docker步骤 1：更新系统软件包列表sudo apt-get update步骤 2：安装必要的依赖包sudo apt-get install \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ lsb-release步骤 3：添加 Docker 的官方 GPG 密钥sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg步骤 4：设置 Docker 软件源echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null步骤 5：再次更新软件包列表sudo apt-get update步骤 6：安装 Docker 引擎sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin步骤 7：验证 Docker 是否安装成功sudo docker run hello-world在 CentOS 系统安装 Docker步骤 1：卸载旧版本（如果有）sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-engine步骤 2：安装必要的依赖包sudo yum install -y yum-utils步骤 3：设置 Docker 软件源sudo yum-config-manager \ --add-repo \ https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo步骤 4：安装 Docker 引擎sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin步骤 5：启动 Docker 服务并设置开机自启sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker步骤 6：验证 Docker 是否安装成功sudo docker run hello-world在 Windows 系统安装 Docker步骤 1：确保系统满足要求Windows 10 64 位：专业版、企业版或教育版（1607 版本及以上），或者 Windows 11。开启 Hyper - V 和容器功能。步骤 2：下载 Docker Desktop 安装程序访问 Docker 官方网站（https://www.docker.com/products/docker-desktop/），下载适用于 Windows 的 Docker Desktop 安装程序。步骤 3：运行安装程序双击下载的安装程序，按照提示完成安装。安装完成后，启动 Docker Desktop。步骤 4：验证安装打开命令提示符或 PowerShell，运行以下命令：docker run hello-world在 macOS 系统安装 Docker步骤 1：确保系统满足要求macOS Catalina 10.15 及以上版本。步骤 2：下载 Docker Desktop 安装程序访问 Docker 官方网站（https://www.docker.com/products/docker-desktop/），下载适用于 macOS 的 Docker Desktop 安装程序。步骤 3：运行安装程序双击下载的 .dmg 文件，将 Docker 图标拖到“应用程序”文件夹中。在“应用程序”文件夹中找到 Docker 并打开，按照提示完成设置。步骤 4：验证安装打开终端，运行以下命令：docker run hello-world通过上述步骤，你就可以在不同操作系统上完成 Docker 的安装，并通过运行 hello - world 镜像验证安装是否成功。

【Docker】Docker的基本原理和概念 基本概念1. 镜像（Image）镜像是一个只读的模板，它包含了运行应用程序所需的所有文件系统、代码、依赖库、环境变量和配置文件等。可以把镜像看作是一个软件的“安装包”，它是静态的，不包含任何动态数据。例如，你可以有一个基于Ubuntu系统的Python镜像，这个镜像中已经安装好了Python环境以及相关的依赖库。2. 容器（Container）容器是镜像的运行实例。当你启动一个镜像时，就会创建一个容器。容器是一个独立的运行环境，它可以被启动、停止、删除等操作。容器之间相互隔离，每个容器都有自己独立的文件系统、进程空间和网络环境。例如，基于前面提到的Python镜像启动的容器，就可以在其中运行Python程序。3. 仓库（Registry）仓库是用于存储和分发镜像的地方。类似于代码仓库，镜像仓库可以包含多个镜像，每个镜像又可以有不同的版本。Docker官方提供了公共的镜像仓库Docker Hub，其中包含了大量的开源镜像，你也可以搭建自己的私有镜像仓库。4. DockerfileDockerfile是一个文本文件，它包含了一系列的指令，用于构建Docker镜像。通过编写Dockerfile，你可以定义镜像的构建步骤，包括基础镜像的选择、软件的安装、环境变量的设置等。例如，你可以在Dockerfile中指定从Ubuntu镜像开始，然后安装Python和相关的依赖库，最后将你的应用程序代码复制到镜像中。基本原理1. 容器化技术基础Docker主要基于Linux内核的两个特性来实现容器化：命名空间（Namespaces）：命名空间提供了一种隔离机制，它可以将系统资源（如进程、网络、文件系统等）隔离开来，使得不同的命名空间中的进程看起来好像拥有自己独立的系统资源。例如，PID命名空间可以让每个容器都有自己独立的进程ID，NET命名空间可以让每个容器都有自己独立的网络栈。控制组（Control Groups，简称cgroups）：控制组用于限制和监控容器对系统资源（如CPU、内存、磁盘I/O等）的使用。通过cgroups，可以为每个容器分配一定的资源配额，防止某个容器占用过多的系统资源而影响其他容器的正常运行。2. 镜像构建原理当你使用docker build命令根据Dockerfile构建镜像时，Docker会按照Dockerfile中的指令依次执行每个步骤。每执行一个指令，就会创建一个新的镜像层（Layer），这些镜像层是只读的，并且可以被多个镜像共享。最终的镜像就是由这些只读的镜像层叠加而成的。例如，当你在Dockerfile中使用RUN指令安装一个软件时，就会创建一个新的镜像层，该层包含了安装好的软件。3. 容器运行原理当你使用docker run命令启动一个容器时，Docker会在镜像的基础上创建一个可写的容器层（Container Layer）。容器层位于镜像层之上，所有对容器内文件系统的写操作都会发生在这个可写层中。当容器被删除时，容器层也会被删除，但镜像层不会受到影响。例如，当你在容器中创建一个新文件时，这个文件会被存储在容器层中。4. 网络通信原理Docker提供了多种网络模式，如bridge、host、none等。默认情况下，Docker使用bridge网络模式，它会在宿主机上创建一个虚拟网桥（docker0），每个容器都会连接到这个网桥上。容器之间可以通过IP地址进行通信，同时也可以通过端口映射将容器内的端口映射到宿主机上，使得外部网络可以访问容器内的服务。

【Docker】Docker和虚拟机的区别 Docker和虚拟机在实现原理、资源占用、性能、隔离性等方面存在明显差异，以下是详细对比：实现原理Docker：基于容器化技术，利用Linux内核的特性（如命名空间和控制组）来实现进程的隔离。容器共享宿主机的操作系统内核，只需打包应用程序及其依赖项，就能在不同环境中运行。虚拟机：通过虚拟机管理程序（Hypervisor）模拟出硬件环境，在这个虚拟的硬件上安装完整的操作系统，每个虚拟机都有独立的操作系统实例。资源占用Docker：容器共享内核，不需要额外的操作系统开销，因此资源占用少，启动速度快，通常只需几秒钟。虚拟机：每个虚拟机都包含一个完整的操作系统，需要分配独立的CPU、内存、存储等资源，资源占用大，启动时间长，可能需要几分钟。性能Docker：由于直接使用宿主机的内核，容器的性能损耗小，接近原生应用程序的性能。虚拟机：因为需要模拟硬件层，并且运行独立的操作系统，存在一定的性能开销，性能相对较低。隔离性Docker：隔离性相对较弱，容器之间共享内核，一个容器的崩溃可能会影响其他容器，但通过合理的配置和管理可以降低这种风险。虚拟机：提供了更强的隔离性，每个虚拟机都有独立的操作系统和硬件环境，一个虚拟机的故障通常不会影响其他虚拟机。便携性Docker：容器镜像是轻量级的，易于打包、分发和部署，可以在不同的Docker环境中快速迁移。虚拟机：虚拟机镜像通常较大，包含完整的操作系统，迁移和部署相对复杂。应用场景Docker：适用于微服务架构、持续集成/持续部署（CI/CD）、开发和测试环境等场景，能够快速部署和扩展应用程序。虚拟机：适合需要完全隔离的环境，如运行不同操作系统的应用程序、安全要求较高的场景等。以下表格对上述区别进行了总结：对比维度Docker虚拟机实现原理基于容器化技术，共享宿主机内核通过Hypervisor模拟硬件，运行独立操作系统资源占用少，启动快大，启动慢性能接近原生，损耗小有性能开销，相对较低隔离性相对较弱强便携性轻量级，易迁移镜像大，迁移复杂应用场景微服务、CI/CD、开发测试需完全隔离、多操作系统、高安全场景

【Docker】为什么要使用Docker Docker是一款流行的容器化平台，使用Docker主要有以下几个原因：环境一致性：Docker容器可以确保应用程序及其所有依赖项在任何环境中都能以相同的方式运行。无论是开发环境、测试环境还是生产环境，只要安装了Docker，容器内的应用程序就会运行在相同的环境中，避免了因环境差异导致的“在我机器上能运行，在其他地方不行”的问题。轻量级和高效性：与传统的虚拟机相比，Docker容器不需要包含完整的操作系统，它们共享宿主机的操作系统内核，因此启动速度快、占用资源少。这使得在同一台物理服务器上可以同时运行多个容器，提高了服务器的资源利用率。易于部署和扩展：使用Docker，可以将应用程序及其依赖打包成一个容器镜像，然后轻松地在不同的服务器上部署。当应用程序的流量增加时，可以快速启动多个容器副本进行水平扩展，以满足业务需求。便于团队协作：开发人员可以在自己的本地环境中使用Docker容器进行开发和测试，然后将容器镜像分享给其他团队成员或部署到生产环境。这使得团队成员之间的环境更加一致，减少了因环境配置不同而导致的问题，提高了协作效率。隔离性：Docker容器提供了良好的隔离性，每个容器都有自己独立的文件系统、进程空间和网络环境。这意味着一个容器内的应用程序出现问题不会影响到其他容器，提高了系统的稳定性和可靠性。版本控制和可重复性：可以对Docker容器镜像进行版本控制，就像对代码进行版本控制一样。这使得在需要时可以轻松回滚到之前的版本，并且能够确保每次部署都是可重复的，提高了系统的可维护性。多语言和多框架支持：Docker可以用于各种不同的编程语言和框架。无论是Python、Java、Node.js还是其他语言，都可以将其应用程序及其依赖项打包到Docker容器中，实现跨语言和跨框架的统一部署和管理。