docker笔记

docker 好处

1, 统一环境,标准化部署
不同服务器的安装运行环境是不一样的,
有些源不能及时更新,安装某些新软件甚至要手动编译

2, 解决依赖问题
不同微服务使用了不同的依赖,相互冲突

3, 隔离应用的运行环境
解决某些应用(redis)因为漏洞,导致服务器权限被他人获取

4, 更轻量的虚拟环境

启动容器

docker run -d -t -p 8000:5000 --name demo ubuntu:18.04

-d 后台
-t 让一个空白的ubuntu镜像在后台运行
-p 端口映射
--name demo 指定容器名
ubuntu:18.04 启动容器使用的镜像名, 没有的话, docker会自动从镜像服务器下载这个镜像

容器中安装软件

docker exec demo apt update
docker exec demo apt -y install python3 python3-pip
docker exec demo apt pip3 install flask

容器中启动应用

docker exec demo mkdir /code
docker cp a.py "demo:/code/a.py"
docker exec demo python3 /code/a.py

分别是: 在这个叫 demo 的容器中, 新建一个叫 code 的文件夹; 将当前目录下的 a.py 拷贝到容器的 code 文件夹中; 在容器中运行这个 a.py 文件

浏览器打开localhost:8000, 可以看到打印输出 Hello from Docker

a.py参考

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello from Docker'

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", debug=True)

用简单的脚本代替上面的工作

1, 编写两个脚本

install.sh

apt update
apt -y install python3 python3-pip
apt pip3 install flask

run.sh

cd /code 
python3 a.py

2, 执行

docker run -d -t -p 3333:8000 --name demo1 ubuntu:18.04

docker exec demo1 mkdir /code
docker cp a.py "demo1:/code/a.py"
docker cp run.sh "demo1:/code/run.sh"
docker cp install.sh "demo1:/code/install.sh"
docker exec demo1 bash /code/install.sh
docker exec demo1 bash /code/run.sh

其它常用命令

除了

docker run 创建
docker exec 运行命令
docker stop 停止
docker rm 删除

常用命令还有

docker ps 列举
docker ps -a 列举所有
docker start 运行容器(容器正在运行, 再次运行这个命令并不会报错)

总结

用脚本重复上面的步骤也是很繁琐的, 后面我们开始用 Dockerfile 来配置这些重复操作

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Dockerfile文件

通过 Dockerfile 配置文件来执行 docker 相关操作, 比如构建自定义Docker镜像, 取代安装软件, 执行服务等相关操作

./Dockerfile

FROM ubuntu:18.04
RUN apt update
RUN apt -y install python3 python3-pip
RUN apt pip3 install flask
COPY app.py /code/app.py
WORKDIR /code
CMD ["python3", "app.py"]

FROM 指定基础镜像
RUN 构建镜像时要执行的命令
COPY 拷贝当前目录文件, 到docker容器中, 不同于命令 docker cp, COPY会自动在docker创建不存在的文件夹
WORKDIR 命令运行的默认目录
CMD 容器运行后要执行的命令, 值得注意的是, 这些命令都是在 WORKDIR 指定的默认目录中运行的

常用命令中还有个ENTRYPOINT命令, 用于指定容器运行后的入口程序, 意义比较小

使用Dockerfile

1, 在编辑好的Dockerfile文件目录下(要进行拷贝的app.py文件也要拷贝到当前目录), 我们运行

docker build -p webimage .

build 构建
-p webimage 指定构建的镜像名字, 方便以后使用
. 当前目录为执行环境

2, 完成后, 我们使用下面的命令, 查看目前所拥有的镜像

docker images

3, 使用创建好的镜像,启动一个容器, 我们叫它 demo2

docker run -d -t -p 3333:8000 --name demo2 webimage

至此, 我们就将之前的操作, 全部封装到了一个 叫 webimage 的镜像中, 下次我们在进行这些操作时, 只需要使用这个镜像, 去启动一个容器即可

服务器简单上传部署

1, 使用 scp 命令上传文件夹(文件夹内包含Dockerfile, a.py 等 )

scp -P 29337 -r app root@ip:/tmp

-P 29337 指定ssh端口(默认是22的不需要指定, 注意P是大写)

2, 然后 ssh 登陆

ssh -p 29337 root@ip

-p 29337 指定ssh端口(默认是22的不需要指定, 注意p是小写)

3, 进入/tmp/app目录, 执行命令生成 webimage 镜像(服务器上操作需要添加 sudo)

sudo docker build -t webimage .

4, 最后使用 webimage 镜像生成容器

sodo docker run -d -p 8000:5000 --name serverdemo webimage

5, 最后, 我们可以打开本地浏览器, 可以访问 服务器ip:8000

总结

这样生成容器是方便了, 但是每次都要手动把文件上传, 很繁琐, 暂且搁下, 在说这个之前, 先说一下 docker 的数据共享问题

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数据卷

1, 容器之间数据是不通的, 删除容器后数据都会丢失, 所以docker引入了数据卷(volume)

2, 不同容器可以使用, 同一数据卷存储, 备份, 共享数据

3, 删除容器后, 挂载的数据卷不会删除

数据卷使用

1, 创建, 删除, 列举数据卷

docker volume create web
docker volume rm web
docker volume ls

2, 挂载数据卷

docker run -d --name serverdemo2 --mount source=web,target=/volume webimage

source=web 使用叫web的这个数据卷
target=/volume 挂在到/volume目录下

数据卷特性演示

1, 现在生成一个容器, 叫做demo, 并挂载一个数据卷 web到 volume目录下

docker run -d --name demo --mount source=web,target=volume webimage

2, 我们使用两种不同的方式保存demo产生的数据

docker exec demo sh -c "date > /b.txt"
docker exec demo sh -c "date > /volume/c.txt"

3, 当我们删除容器demo后, b.txt也会被删除, 但是c.txt不会被删除, 我们可以打印出来

docker exec demo sh -c "cat /volume/c.txt"

4, 多容器共享数据, 我们只需要这样声明新容器 demo2

docker run -d --name demo2 --mount source=web,target=v2 webimage

这时候, 尽管demo2还没有生成数据, 但是执行下面的cat命令, 却打印出了数据
docker exec demo2 sh -c “cat /v2/c.txt”