Docker一小时快速入门

Docker简介和安装

Docker 开发部署流程

自己在 Windows/Mac 上开发、测试 –> 打包为 Docker 镜像（可以理解为软件安装包） –> 各种服务器上只需要一个命令部署好。

优点:确保了不同机器上跑起来都是一致的运行环境，不会出现不同机器之间切换出现bug的问题。

Docker通常来做什么

• 应用分发、部署，方便传播给他人安装。特别是开源软件和提供私有部署的应用
• 快速安装测试/学习软件，用完就丢（类似小程序），不把时间浪费在安装软件上。例如 Redis / MongoDB / ElasticSearch / ELK
• 多个版本软件共存，不污染系统，例如 Python2、Python3，Redis4.0，Redis5.0
• Windows/mac上体验/学习各种 Linux 系统

重要概念：镜像、容器

镜像：可以理解为软件安装包，可以方便进行传播和安装

容器：软件安装后的状态，每个软件运行环境都是独立的、隔离的、称之为容器

安装

桌面版：https://www.docker.com/products/docker-desktop

mac版安装无障碍，Windows版安装还挺麻烦的，可以看一下这个在线文档

服务器版：https://docs.docker.com/engine/install/#server

镜像加速源

我配置的是阿里云的镜像源，不过阿里云的镜像源需要自己配置一个账号，也可以配置其他的镜像源。

配置方法如下，在Docker Desktop中点击设置，找到Docker Engine中，在registry-mirrors字段中加上镜像源restart即可。

Docker快速安装软件

Docker安装的优点

• 一个命令就可以安装好，快速方便
• 有大量的镜像，可直接使用
• 没有系统兼容问题，Linux 专享软件也照样跑
• 支持软件多版本共存
• 用完就丢，不拖慢电脑速度
• 不同系统和硬件，只要安装好 Docker 其他都一样了，一个命令搞定所有

演示Docker安装Redis

首先，Docker官方镜像仓库查找Redis：https://hub.docker.com

查看文档之后，使用一个命令跑Redis,在terminal输入：

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# -d： 表示在后台运行 
# -p：表示把容器的端口暴露到宿主机 
# --name：容器的命名
# redis：后面加的是版本号
$ docker run -d -p 6379:6379 --name redis redis:6.0

然后查看Docker Desktop就可以看到redis在容器里运行了。

Docker命令参考：https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run

制作自己的镜像

使用示例Web项目构建镜像

项目示例代码：https://github.com/gzyunke/test-docker

这是一个Nodejs + + Koa2 写的 Web 项目，提供了简单的两个演示页面。 软件依赖：nodejs 项目依赖库：koa、log4js、koa-router

编写Dockerfile

项目所需要的环境配置，依赖，软件写成一个dockerfile：

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FROM node:11
MAINTAINER easydoc.net

# 复制代码
ADD . /app

# 设置容器启动后的默认运行目录
WORKDIR /app

# 运行命令，安装依赖
# RUN 命令可以有多个，但是可以用 && 连接多个命令来减少层级。
# 例如 RUN npm install && cd /app && mkdir logs
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org

# CMD 指令只能一个，是容器启动后执行的命令，算是程序的入口。
# 如果还需要运行其他命令可以用 && 连接，也可以写成一个shell脚本去执行。
# 例如 CMD cd /app && ./start.sh
CMD node app.js

Build为镜像（安装包）和运行

编译docker build -t test:v1 .

-t设置镜像名称和版本号

运行docker run -p 8080:8080 --name test-hello test:v1

-p映射容器内端口到主机

--name容器名字

-d后台运行

更多相关命令

docker ps 查看当前运行中的容器 docker images 查看镜像列表d docker rm container-id 删除指定 id 的容器 docker stop/start container-id 停止/启动指定 id 的容器 docker rmi image-id 删除指定 id 的镜像 docker volume ls 查看 volume 列表 docker network ls 查看网络列表

目录挂载

现存问题

• 使用 Docker 运行后，我们改了项目代码不会立刻生效，需要重新build和run，很是麻烦。
• 容器里面产生的数据，例如 log 文件，数据库备份文件，容器删除后就丢失了。

目录挂载解决以上问题

几种挂载方式

• bind mount 直接把宿主机目录映射到容器内，适合挂代码目录和配置文件。可挂到多个容器上
• volume 由容器创建和管理，创建在宿主机，所以删除容器不会丢失，官方推荐，更高效，Linux 文件系统，适合存储数据库数据。可挂到多个容器上
• tmpfs mount 适合存储临时文件，存宿主机内存中。不可多容器共享

挂载示意图：

挂载演示

bind mount方式用绝对路径-v D:/code:/app volume 方式，只需要一个名字-v db-data:/app

示例：

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# 注意： D：/code是你的程序文件的绝对地址，需要更改
$ docker run -p 8080:8080 --name test-hello -v D:/code:/app -d test:v1

  使用这种方式，如果本地的代码进行改变，容器里的代码也会进行实时改变。运行的项目需要在容器重启之后生效，从而发生变化。

多容器通信

学习目标

项目往往都不是独立运行的，需要数据库，缓存这些东西配合运作。

我们将前面的Web项目增加一个Redis依赖，多跑一个Redis容器，演示如何进行多容器之间的通信。

创建虚拟网络

要想多容器之间互通，从 Web 容器访问 Redis 容器，我们只需要把他们放到同个网络中就可以了。

文档参考：https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/network/

演示

创建一个名为test-net的网络

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$ docker network create test-net

运行Redis在test-net网络中，别名为redis：

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# --network:制定网络的名字
# --network-alias:起一个网络别名
# 最后是镜像来源版本号
docker run -d --name redis --network test-net --network-alias redis redis:6.0

修改代码中访问redis的地址为网络别名

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const redis = require('redis');
let rds = redis.createClient({url: "redis://redis:6379"}); // 这里的路径上需要写上上面写的网络别名
rds.on('connect', ()=> console.log('redis connect ok'))
rds.connect();

运行 Web 项目，使用同个网络

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# 这里还是用本地目录挂载，我就直接把我mac电脑上的目录写进去了
# 这里最后的test：v1是代表使用之前已经部署好的镜像（安装包）
$ docker run -p 8080:8080 --name test -v /Users/caixiongjiang/github仓库/test-docker:/app --network test-net -d test:v1

查看数据

http://localhost:8080/redis 容器终端查看数据是否一致

Docker-Compose

现存问题

在上节，我们运行了两个容器：Web 项目 + Redis 如果项目依赖更多的第三方软件，我们需要管理的容器就更加多，每个都要单独配置运行，指定网络。 这节，我们使用 docker-compose 把项目的多个服务集合到一起，一键运行。

安装Docker Compose

• 如果你是安装的桌面版 Docker，不需要额外安装，已经包含了。
• 如果是没图形界面的服务器版 Docker，你需要单独安装 安装文档
• 运行docker-compose检查是否安装成功

编写脚本

要把项目依赖的多个服务集合到一起，我们需要编写一个docker-compose.yml文件，描述依赖哪些服务 参考文档：https://docs.docker.com/compose/

version: "3.7"

services:
  app:
    build: ./
    ports:
      - 80:8080
    volumes:
      - ./:/app
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
  redis:
    image: redis:5.0.13
    volumes:
      - redis:/data
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai

volumes:
  redis:
  

容器默认时间不是北京时间，增加TZ=Aisa/Shanghai可以改为北京时间

RUN

在docker-compose.yml文件所在目录，执行docker-compose up就可以运行起来了。

命令参考：https://docs.docker.com/compose/reference/up/

这里执行docker-compose up相当于批量执行配置，包括前面的依赖，目录挂载，环境配置等。

这里没有指定网络是因为，docker会默认给所有的东西指定同一个网络，可以直接互相通信。

在后台运行只需要加一个 -d 参数docker-compose up -d 查看运行状态：docker-compose ps 停止运行：docker-compose stop 重启：docker-compose restart 重启单个服务：docker-compose restart service-name 进入容器命令行：docker-compose exec service-name sh 查看容器运行log：docker-compose logs [service-name]

发布和部署

镜像仓库介绍

镜像仓库用来存储我们 build 出来的“安装包”，Docker 官方提供了一个 镜像库，里面包含了大量镜像，基本各种软件所需依赖都有，要什么直接上去搜索。

我们也可以把自己 build 出来的镜像上传到 docker 提供的镜像库中，方便传播（跟项目发布到github是一个道理）。 当然你也可以搭建自己的私有镜像库，或者使用国内各种大厂提供的镜像托管服务，例如：阿里云、腾讯云

上传镜像

• 首先你要先 注册一个账号
• 创建一个镜像库

• 命令行登录账号： docker login -u username
• 新建一个tag，名字必须跟你注册账号一样 docker tag test:v1 username/test:v1
• 推上去 docker push username/test:v1
• 部署试下 docker run -dp 8080:8080 username/test:v1

docker-compose 中也可以直接用这个镜像了

version: "3.7"

services:
  app:
#    build: ./
    image: jarsoncai/test:v1
    ports:
      - 80:8080
    volumes:
      - ./:/app
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
  redis:
    image: redis:5.0.13
    volumes:
      - redis:/data
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai

volumes:
  redis:

备份和迁移

容器中的数据，如果没有用挂载目录，删除容器后就会丢失数据。 前面已经了解了如何 挂载目录 如果你是用bind mount直接把宿主机的目录挂进去容器，那迁移数据很方便，直接复制目录就好了 如果你是用volume方式挂载的，由于数据是由容器创建和管理的，需要用特殊的方式把数据弄出来。

备份和导入 Volume 的流程

备份：

• 运行一个 ubuntu 的容器，挂载需要备份的 volume 到容器，并且挂载宿主机目录到容器里的备份目录。
• 运行 tar 命令把数据压缩为一个文件
• 把备份文件复制到需要导入的机器

导入：

• 运行 ubuntu 容器，挂载容器的 volume，并且挂载宿主机备份文件所在目录到容器里
• 运行 tar 命令解压备份文件到指定目录

备份 MongoDB 数据演示

• 运行一个 mongodb，创建一个名叫mongo-data的 volume 指向容器的 /data 目录 docker run -p 27018:27017 --name mongo -v mongo-data:/data -d mongo:4.4
• 运行一个 Ubuntu 的容器，挂载mongo容器的所有 volume，映射宿主机的 backup 目录到容器里面的 /backup 目录，然后运行 tar 命令把数据压缩打包 docker run --rm --volumes-from mongo -v d:/backup:/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /data/

最后你就可以拿着这个 backup.tar 文件去其他地方导入了。

恢复 Volume 数据演示

• 运行一个 ubuntu 容器，挂载 mongo 容器的所有 volumes，然后读取 /backup 目录中的备份文件，解压到 /data/ 目录 docker run --rm --volumes-from mongo -v d:/backup:/backup ubuntu bash -c "cd /data/ && tar xvf /backup/backup.tar --strip 1"

最后修改于 2022-06-24