來源| CSDN博客
要想真正了解Docker，還得從虛擬化技術的發展說起。壹般認為，虛擬化技術經歷了物理機和虛擬機時代，現在已經進入容器化時代。可以說Docker是虛擬化技術不斷發展的必然結果。
那麽，什麽是容器呢？容器和虛擬機有什麽區別？Docker和container是什麽關系？理解了這些問題，Docker的概念就清楚了。
1.1個虛擬機和容器
借助VMWare等軟件，可以在壹臺計算機上創建多個虛擬機，每個虛擬機都有獨立的操作系統，可以獨立運行程序。雖然這種分離技術具有高度隔離性(操作系統級)和易用性(類似於物理計算機)，但其缺點也很明顯，比如占用存儲資源多(GB級)，啟動速度慢(分鐘級)。
與虛擬機相比，容器是壹種輕量級的虛擬化技術，它將最簡單的運行環境(類似沙盒)而不是操作系統虛擬化，啟動速度快(秒級)，存儲資源少(KB級或MB級)，容器之間具有進程級隔離。壹臺電腦上可以運行上千個容器，這就是容器技術對虛擬機的滾動優勢。
1.2容器、鏡子和Docker
Docker是壹個開源的應用程序容器引擎，可以創建容器和基於容器運行的程序。Docker允許開發者將他們的應用程序和依賴項打包到壹個輕量級、可移植的容器中，然後發布到任何流行的Linux機器上，它也可以被虛擬化。
聽起來很簡單，但是Docker和container之間隱藏了壹個鏡像的概念，讓初學者相當困惑。Docker映像本質上是壹個特殊的文件系統，提供了容器運行時所需的程序、庫、資源、配置等文件。Docker鏡像類似於壹個py文件，需要Docker的運行時(類似於Python解釋器)才能運行。運行鏡像時，會創建鏡像的壹個實例，而實例是壹個容器。
1.3 Docker和k8s
作為壹個容器引擎，Docker為容器化的應用提供了壹個開放的標準，使開發者能夠以管理應用的方式管理基礎設施，實現代碼的快速交付、測試和部署。隨著集裝箱的廣泛使用，如何協調、調度和管理集裝箱的問題就產生了，Docker的集裝箱調度就應運而生。
K8s是Google的開源容器編排引擎，支持自動部署、大規模可擴展性和應用容器化管理。它是開源的，用於管理雲平臺中多臺主機上的容器化應用。k8s的目標是讓容器化應用的部署變得簡單高效，k8s提供了應用部署、規劃、更新和維護的機制。
Docker和k8sr都使用容器化(containerized standard)作為運行時，因此Docker創建的映像可以無障礙地在k8s中使用。
安裝在ubuntu中的2.1
在linux系統中安裝Docker非常簡單，官方為我們提供了壹鍵安裝腳本。這種方法也適用於Debian或CentOS等發行版。
如果安裝過程超時，不要灰心。多嘗試幾次，總會成功的。安裝後，Docker只能由root用戶使用。您可以使用以下命令取消權限限制:
然後，重新啟動docker服務:
最後，只需關閉當前命令行，然後重新打開新命令行。
順便說壹下，如果妳把它安裝在CentOS下，妳可能會得到壹堆類似下面的錯誤:
這是docker和Podman沖突造成的，所以需要先卸載Podman:
2.2 win 10中的安裝
Docker的操作依賴於linux環境。官方提供了Docker Desktop for Windows，但是需要安裝Hyper-V，Hyper-V是微軟開發的虛擬機，類似於VMWare或者VirtualBox，只適用於Windows 10。壹旦啟用此虛擬機，QEMU、VirtualBox或VMWare Workstation 15及更低版本將不可用！如果妳壹定要在電腦上使用其他虛擬機(比如開發Android應用必須使用的模擬器)，請不要使用Hyper-V！
我的電腦是win10家庭版，不能直接安裝hyper-v。我需要在cmd文件中保存以下命令:
然後右鍵單擊cmd文件並選擇由管理員運行。執行後會重啟，重啟過程中會進行安裝。
2.3 Hello world
啟動docker服務後，運行以下命令:
該命令的含義是:
第壹次運行時，由於本地沒有ubuntu:20.04鏡像，docker會自動從鏡像服務器下載。下載過程可能需要嘗試幾次。只要壹次成功，以後就不用下載了。
Docker官方提供了hello-world鏡像，可以直接運行:
該命令省略了鏡像版本和運行參數，docker使用latest作為版本，即最新版本。
從hello world的例子中，我們也可以體驗到docker實例運行速度非常快。
Docker官方鏡像庫速度慢。鏡像之前，您需要將鏡像源設置為國內站點。
創建壹個新文件/etc/docker/daemon.json，並輸入以下內容:
然後重啟docker的服務:
3.1列出了所有本地鏡像。
執行docker圖像查看命令。
目前，我只在本地安裝了兩個映像。
3.2從鏡像庫中找到鏡像。
執行命令docker search image name從docker圖像庫中查找圖像。
最好選擇官方形象，最穩定。
3.3下載新圖像
執行命令docker pull image name:version number下載新映像。
下載完映像後，您可以使用該映像來創建容器。
4.1啟動容器
執行命令docker run來啟動容器，也就是創建壹個鏡像實例。Docker運行命令非常復雜。您可以先執行docker運行幫助來查看幫助:
比如我們要執行python的shell，就需要添加-it參數，即:docker run -it python:3.8。
4.2將主機的文件掛載到容器。
Docker容器與主機是隔離的。為了讓容器中的程序能夠訪問主機上的文件，需要通過-v參數將主機上的文件掛載到容器中。
比如我們在主機上有壹個hello.py，可以打印hello。如果我們想在python容器中執行它，我們需要掛載它。在-v之後，需要跟隨兩個參數，即主機的目錄和容器中的目錄。兩者都是分開的，路徑必須是絕對的。
我的hello.py保存在主目錄的/docker_test目錄下，這個目錄掛載在容器的/docker_test目錄下，然後在容器中執行python /docker_test/hello.py:
4.3集裝箱的港口映射
我們來修改hello.py，創建壹個socket服務器，監聽端口5000。當有客戶端連接時，打印客戶端的地址，首先客戶端發送hello，然後關閉連接:
在容器中執行:
接下來，我嘗試用telnet命令連接，但結果失敗了。原因是127.0.0.1是主機的ip地址，5000是容器的端口，和我們的習慣略有不同。其實docker的容器是很輕量級的，它沒有自己的網絡。如果您想要訪問容器的端口，您需要將容器的端口映射到主機的端口。客戶端連接時，只需連接主機的端口即可。
需要註意的是，上述代碼創建的服務器無論如何都不能被客戶端連接，因為代碼中綁定了127.0.0.1的ip。在容器中運行時，需要綁定所有IP，即0.0.0。
然後，使用-p參數。-p還需要三個參數，分別是主機的ip地址，主機的端口，容器的端口，在其中使用:分隔。壹般可以省略主機的ip地址，只寫主機的端口:容器的端口。
這樣，容器的5000端口映射到主機的5001端口，使用:
您可以連接到容器中的服務器。
4.4集裝箱管理
以上服務運行後，您可以使用docker ps命令來查看正在運行的容器:
顯示的內容包含以下各列:
要結束壹個容器，可以使用dockerkell容器ID命令。
壹般來說，我們的程序開發出來後，會和程序文件、運行環境壹起做成壹個新的鏡像。
要制作鏡像，需要編寫Dockerfile。DockeFile由多個命令組成，常用的命令有:
請註意，Docker圖像中有壹個層的概念。每次執行運行命令時，都會創建壹個層。過多的圖層會導致圖像文件的體積增加。盡量用&；& amp連接多個shell命令，減少RUN命令的數量，可以有效減小鏡像文件的大小。
5.1自制顯示文本文件內容鏡像
編寫cat.py，接收壹個文件名，用python讀取文件並顯示文件內容:
這個例子比較簡單，縮寫Dockerfile如下:
該Dockerfile文件的含義是:
需要註意的是，有兩種方法可以編寫ENTRYPOINT:
這裏采用第二種編寫方法，因為我們必須從外部向容器傳遞參數。執行命令來編譯Docker映像:
該命令中-t的意思是目標，即生成的鏡像名為hello，版本號為1.0。別忘了最後壹個。這被稱為上下文路徑，這意味著docker正在構建映像，有時想要使用這臺機器上的文件(比如復制)。docker build命令知道這個路徑後，會把所有東西打包到這個路徑下。
這樣，我們的第壹個圖像就完成了，我們可以用下面的命令執行它:
可以看到~/docker _ test/cat/files/test . txt的內容。
5.2自制web服務器鏡像
我們用tornado開發壹個網站，但是python的官方鏡像沒有tornado庫，需要在制作鏡像的時候安裝。
測試的ws.py如下所示:
按如下方式編寫Dockerfile文件:
這裏我們驗證了CMD和ENTRYPOINT之間的區別。在Dockerfile所在的目錄中執行以下命令:
執行完成後，您可以使用docker images查看生成的圖像，然後使用以下命令運行它:
在瀏覽器中輸入主機的ip和8000端口，就可以看到頁面。
在這個例子中，我使用的運行命令是CMD。如果在docker run中指定了其他命令，則不會執行該命令，例如:
此時，python命令在容器中執行，而不是在我們的服務中執行。在更多情況下，我們希望在docker run命令中為我們的服務傳遞參數，而不是覆蓋execution命令，因此我們應該使用ENTRYPOINT而不是CMD:
上面的編寫方法不支持傳遞參數。ENTRYPOINT和CMD還支持另壹種書寫方法:
這樣，docker run命令中的參數可以傳遞給hello.py:
在這個命令中，- port=9000作為參數傳遞給hello.py，因此容器中的端口變為9000。
在生產環境中運行時，不使用-it選項，但使用-d選項使容器在後臺運行:
這樣，即使當前控制臺關閉，容器也不會停止。
5.3自制日程服務形象
接下來制作壹個apscheduler寫的服務鏡像，代碼如下:
Dockerfile也很方便:
生成鏡像:
它應該可以運行了。文件復制需要兩個目錄。在運行時，您可以使用-v兩次來掛載不同的目錄:
之前使用的官方python鏡像的大小是882MB。在此基礎上，通過安裝第三方庫，添加項目所需的資源，官方Python鏡像的大小可以輕松超過1 G。這麽大的圖像通過網絡傳輸給客戶非常不方便。因此，縮小圖像的尺寸是非常必要的。
docker hub上有壹個python:3.8-alpine鏡像，大小只有44.5MB，之所以小，是因為alpine是壹個busybox架構的操作系統，壹般用於嵌入式應用。我試著用了壹下這個鏡像，發現安裝通用庫還可以，但是安裝numpy之類的就很難了，甚至網上都找不到解決方案。
讓我們回到基本路線。主流的操作系統鏡像，ubuntu的大小是72.9MB，centos的大小是209 MB——這是我更喜歡用ubuntu的重要原因！以ubuntu為基礎鏡像，安裝python後的大小為139MB，安裝pip後的大小突然上升到407MB。如果再裝點別的，很容易趕上或者超過python官方鏡像的大小。
普通的途徑似乎很難壓縮圖像文件卷。好在還有曲線救國，就是多階段建造法。
多階段構建的思路其實很簡單。先構建壹個大而全的圖像，然後只把圖像中有用的部分拿出來放到新的圖像中。在我們的場景中，只有在構建圖像的過程中才需要pip，但是它對於運行我們的程序是沒有用的。我們只需要安裝pip，然後用pip安裝第三方庫，然後把第三方庫從這個鏡像復制到壹個沒有pip的python專用鏡像，這樣就可以節省pip占用的268MB空間。
1.基於ubuntu鏡像安裝python:
然後運行:
這樣就生成了壹個python:3.8-ubuntu鏡像。
2.安裝基於python的pip:3.8-Ubuntu:
然後運行:
這樣就生成了壹個python:3.8-ubuntu-pip鏡像。
3、多階段施工目標形象:
這個dockerfile需要解釋壹下，因為它有兩個FROM命令。
第壹個是安裝基於python的numpy:3.8-Ubuntu-pip鏡像。當然，在實際應用中，用到的第三方庫都寫在這裏。
第二個來自基於來自python:3.8-ubuntu的映像，它復制了所有第三方庫。COPY命令後的–from = 0表示從第0階段開始復制。在實際應用中，從上下文中復制程序代碼，添加需要的入口點。
最後，再次運行:
現在，我們項目的鏡像已經準備好了。它比用官方python映像構建的版本小了大約750MB。
至此，我們的映像已經制作完成，但是映像文件在哪裏，如何在生產環境中運行它呢？
當您剛剛使用docker images命令時，您已經看到了生成的圖像:
我們可以使用docker save命令將圖像保存到指定的文件中，並且保存的文件是壹個壓縮文件。tar格式:
將hello.tar復制到生產環境中的機器上，然後執行導入命令:
妳可以用它。