Docker 入门指南：从概念到实践，全面掌握 Docker 技术 – wiki大全

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Docker 入门指南：从概念到实践，全面掌握 Docker 技术

引言

在现代软件开发和部署领域，Docker 已经成为一项不可或缺的技术。它改变了我们构建、发布和运行应用程序的方式，带来了前所未有的效率和灵活性。无论你是一名开发者、运维工程师还是技术爱好者，掌握 Docker 都将极大提升你的工作效率和职业竞争力。

本文将带领你深入了解 Docker 的核心概念，从零开始学习如何安装、使用 Docker，并通过实践案例掌握其强大功能。

第一部分：核心概念

要真正理解 Docker，我们首先需要明确其背后的几个核心概念。

1. 容器 (Container)

容器是 Docker 的核心概念。你可以将其想象成一个轻量级、独立运行的软件包，其中包含了运行应用程序所需的一切：代码、运行时、系统工具、系统库和设置。

特点：
* 轻量级： 与传统虚拟机相比，容器共享宿主机的操作系统内核，启动速度更快，资源占用更少。
* 可移植： 容器可以在任何安装了 Docker 的环境中运行，无论底层操作系统如何。
* 自包含： 每个容器都是一个独立、隔离的单元，应用程序及其依赖项都被封装在其中，避免了“在我机器上能跑”的问题。
* 隔离性： 容器之间相互隔离，互不影响，保证了应用运行的稳定性。

2. 镜像 (Image)

镜像是容器的“蓝图”或“模板”。它是一个只读的文件，包含了创建容器所需的所有文件系统内容和元数据。可以把镜像类比为操作系统的安装盘，而容器则是安装好的操作系统实例。

特点：
* 分层存储： 镜像采用联合文件系统（Union File System）技术，由一系列只读层堆叠而成。这种分层机制使得镜像的构建、共享和存储都非常高效。
* 只读性： 镜像一旦创建就不能修改。当你从镜像启动一个容器时，会在镜像层之上添加一个可写层，所有对容器的修改都发生在这个可写层。

3. Dockerfile

Dockerfile 是一个文本文件，包含了一系列指令，用于自动化地构建 Docker 镜像。通过编写 Dockerfile，我们可以定义镜像的每一个步骤，如从哪个基础镜像开始、复制哪些文件、安装哪些软件包、暴露哪个端口等。

示例：
“`dockerfile

基于官方 Python 3.8 镜像

FROM python:3.8-slim-buster

设置工作目录

WORKDIR /app

复制当前目录下的所有文件到容器的 /app 目录

COPY . /app

安装项目依赖

RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt

暴露端口

EXPOSE 8000

定义容器启动时执行的命令

CMD [“python”, “app.py”]
“`

4. 仓库 (Registry)

仓库是用于集中存储和分发 Docker 镜像的服务。最著名的是 Docker Hub，它提供了大量的官方镜像和社区贡献的镜像。你也可以搭建私有的 Docker 仓库来管理自己的镜像。

5. 卷 (Volume)

容器在运行过程中产生的数据默认存储在容器的可写层中，当容器被删除时，这些数据也会随之丢失。为了实现数据的持久化和容器间的数据共享，Docker 引入了“卷”的概念。

类型：
* 具名卷 (Named Volumes)： Docker 管理的数据卷，推荐用于持久化数据。
* 绑定挂载 (Bind Mounts)： 将宿主机上的任意文件或目录直接挂载到容器中，常用于开发阶段。

6. 网络 (Network)

Docker 提供了多种网络模式，允许容器之间以及容器与宿主机之间进行通信。常见的网络模式包括 bridge (默认)、host 和 none。

第二部分：Docker 安装与基本操作

1. 安装 Docker

根据你的操作系统，选择合适的 Docker 安装方式：
* Windows / macOS： 推荐安装 Docker Desktop。它包含了 Docker Engine、Docker CLI、Docker Compose 和 Kubernetes，提供了一个易于使用的 GUI 界面。
* Linux： 可以直接安装 Docker Engine。

安装完成后，打开终端或命令行工具，输入 docker --version 和 docker compose version 来验证是否安装成功。

2. 常用 Docker 命令

命令 描述 示例
docker pull 从仓库拉取镜像 docker pull ubuntu:latest
docker images 列出本地所有镜像 docker images
docker rmi 删除一个或多个镜像 docker rmi ubuntu:latest
docker run 运行一个容器 docker run -it ubuntu /bin/bash
docker ps 列出正在运行的容器 (-a 显示所有容器) docker ps -a
docker stop 停止一个运行中的容器 docker stop <container_id/name>
docker start 启动一个已停止的容器 docker start <container_id/name>
docker restart 重启一个容器 docker restart <container_id/name>
docker rm 删除一个或多个容器 docker rm <container_id/name>
docker exec 在运行中的容器内执行命令 docker exec -it <container_id/name> bash
docker logs 查看容器的日志输出 docker logs <container_id/name>
docker build 根据 Dockerfile 构建镜像 docker build -t myapp:1.0 .

第三部分：实战：构建与管理你的第一个 Docker 应用

我们将以一个简单的 Python Flask Web 应用为例，演示如何使用 Dockerfile 构建镜像并运行容器。

1. 创建项目文件

创建一个名为 my-flask-app 的文件夹，并在其中创建以下文件：

  • app.py
    “`python
    from flask import Flask
    import os

    app = Flask(name)

    @app.route(‘/’)
    def hello():
    return “Hello from Dockerized Flask App! Running on port ” + os.environ.get(‘FLASK_PORT’, ‘5000’)

    if name == ‘main‘:
    app.run(debug=True, host=’0.0.0.0’, port=os.environ.get(‘FLASK_PORT’, ‘5000’))
    “`

  • requirements.txt
    Flask==2.3.2

  • Dockerfile
    “`dockerfile
    # 使用官方的 Python 3.9 轻量级镜像作为基础
    FROM python:3.9-slim-buster

    设置工作目录

    WORKDIR /app

    将当前目录下的所有内容复制到容器的 /app 目录

    COPY . /app

    安装 Python 依赖

    RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt

    暴露 5000 端口，这是 Flask 应用默认运行的端口

    EXPOSE 5000

    当容器启动时，运行 Flask 应用

    CMD [“python”, “app.py”]
    “`

2. 构建 Docker 镜像

在 my-flask-app 目录下打开终端，执行以下命令：

bash
docker build -t my-flask-app:1.0 .
* -t my-flask-app:1.0：为你的镜像指定一个名称和标签（tag），这里是 my-flask-app 和 1.0。
* .：表示 Dockerfile 在当前目录。

构建成功后，你可以使用 docker images 命令查看新创建的镜像。

3. 运行 Docker 容器

现在，使用刚刚构建的镜像运行你的 Flask 应用：

bash
docker run -d -p 80:5000 --name flask-web my-flask-app:1.0
* -d：表示在后台运行容器（detached mode）。
* -p 80:5000：将宿主机的 80 端口映射到容器的 5000 端口。这样，你就可以通过访问宿主机的 80 端口来访问容器内的 Flask 应用。
* --name flask-web：为容器指定一个名称，方便管理。
* my-flask-app:1.0：指定要运行的镜像。

打开你的浏览器，访问 http://localhost (或宿主机的 IP 地址)，你将看到 “Hello from Dockerized Flask App!”。

4. 数据持久化 (可选)

如果你的应用需要存储数据（例如数据库文件或用户上传的图片），可以使用卷进行持久化。

例如，创建一个具名卷：
bash
docker volume create my-app-data

然后运行容器时挂载它：
bash
docker run -d -p 80:5000 -v my-app-data:/app/data --name flask-web-with-data my-flask-app:1.0
这会将 my-app-data 卷挂载到容器的 /app/data 目录。

第四部分：Docker Compose：多容器应用管理

实际应用往往不止一个容器。例如，一个 Web 应用可能需要一个前端容器、一个后端 API 容器和一个数据库容器。Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。

1. 什么是 Docker Compose？

Docker Compose 允许你使用一个 YAML 文件来配置应用程序的所有服务，然后通过一个命令启动、停止和管理所有服务。

2. docker-compose.yml 文件结构

以下是一个典型的 docker-compose.yml 文件结构，包含一个 Flask Web 应用和一个 PostgreSQL 数据库：

“`yaml
version: ‘3.8’ # Compose 文件格式版本

services:
web: # 服务名称
build: . # 指定 Dockerfile 所在目录
ports:
– “80:5000” # 端口映射：宿主机80 -> 容器5000
volumes:
– ./app:/app # 绑定挂载：将当前目录的app子目录挂载到容器的/app
environment:
FLASK_PORT: 5000
DATABASE_URL: postgresql://user:password@db:5432/mydatabase
depends_on: # 依赖于 db 服务
– db

db: # 数据库服务
image: postgres:13 # 使用官方 PostgreSQL 13 镜像
environment: # 设置环境变量，用于数据库配置
POSTGRES_DB: mydatabase
POSTGRES_USER: user
POSTGRES_PASSWORD: password
volumes:
– db_data:/var/lib/postgresql/data # 持久化数据库数据

volumes: # 定义具名卷
db_data:
“`

3. 常用 Compose 命令

  • 启动应用： 在 docker-compose.yml 文件所在目录执行：
    bash
    docker compose up -d
    (-d 表示后台运行)

  • 停止应用：
    bash
    docker compose down

  • 查看服务状态：
    bash
    docker compose ps

第五部分：进阶概念与实践

1. 容器编排 (Container Orchestration)

随着应用规模的扩大，管理成百上千个容器变得复杂。容器编排工具应运而生，最知名的包括：
* Docker Swarm： Docker 自带的轻量级编排工具，易于上手。
* Kubernetes (K8s)： 业界标准的容器编排平台，功能强大，生态完善，但学习曲线较陡峭。

2. CI/CD 与 Docker

Docker 天然适合与持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程结合。通过 CI/CD 流水线，可以自动化地构建 Docker 镜像、推送到仓库，并在测试通过后自动部署到生产环境。

3. 安全性考虑

  • 最小化镜像： 使用基于 Alpine 或 slim 版本的镜像，减少不必要的软件包，从而缩小镜像体积和攻击面。
  • 非 root 用户运行： 避免在容器内部以 root 用户身份运行应用程序，降低权限升级的风险。
  • 定期更新： 及时更新基础镜像和应用程序依赖，修复已知的安全漏洞。

总结

Docker 已经彻底改变了软件的开发、交付和运行方式。它通过容器技术解决了环境依赖、部署复杂性等诸多难题，极大地提高了开发效率和应用的可移植性。

从理解核心概念，到动手实践构建第一个 Docker 应用，再到使用 Docker Compose 管理多容器服务，你已经迈出了全面掌握 Docker 技术的第一步。随着你对 Docker 的深入使用，你会发现它在微服务、CI/CD、云计算等领域拥有无限潜力。持续学习和实践，你将能更好地驾驭这一强大的工具，为你的项目和职业生涯赋能。

现在就开始你的 Docker 之旅吧！

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