Docker 学习笔记

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Apr 20, 2025
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Docker
学习笔记
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Develop faster. Run anywhere.
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为什么用Docker

一种新兴的虚拟化方式。
传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而Docker容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。
Docker 对系统资源的利用率更高，不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销
Docker 容器应用直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间
Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性
Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署
Docker 可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的，可以更轻松的迁移

一些概念：

  1. 镜像（Image）：可以将镜像视为软件打包的模板。
      2. 功能：镜像是一个只读的文件，其中包含了运行应用程序所需的一切，包括代码、运行时环境、依赖项和配置。
  1. 容器（Container）：容器是基于镜像创建的一个运行实例。
      2. 工能：可以将容器视为镜像的运行时进程，它是一个隔离的环境，其中可以运行应用程序和服务。
      📌
      镜像和容器关系的例子： 1. 莎士比亚心中的哈姆雷特就像是一个镜像，观众在看了这个戏剧之后，在自己心中就有了一个哈姆雷特，观众心中的哈姆雷特就是容器。 2. Python 中类和实例的关系，类是一个模板，实例是类的具体实现。
  1. 仓库（Repository）：仓库是用于存储和组织镜像的地方。Docker Registry服务器专门用来存放仓库，一个 Docker Registry 中可以包含多个 仓库；每个仓库可以包含多个 标签；每个标签对应一个镜像。
      2. 通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本。可以通过 <仓库名>:<标签> 的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签，将以 latest 作为默认标签。
      特性：每个容器都具有自己的文件系统、网络和进程空间，可以独立运行应用程序。
notion imagenotion image

Docker安装

Linux安装教程（官方文档）：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

版本选择

Docker Desktop 和 Docker Engine怎么选：
  • 在有图形界面的系统中（Windows 或 macOS等），推荐使用：Docker Desktop；它集成 Docker Engine、Docker CLI、Docker Compose、Kubernetes（可选），以及一个图形化界面，适合 Windows 和 macOS 用户。
  • 在没有图形界面的系统中（Linux），推荐使用：Docker Engine；
    • Docker CE（Community Edition，社区版）：开源免费
    • Docker EE（Enterprise Edition，企业版，现已并入 Mirantis）：商业付费

仓库安装（Ubuntu）

卸载旧的可能有冲突的包

存储在 /var/lib/docker/ 中的映像、容器、卷和网络不会自动删除。如果您想从全新安装开始，并希望清理任何现有数据
如果希望彻底卸载Docker Engine重新开始安装，则可以执行：

仓库配置

安装Docker

验证Docker

安装包安装

实操查找版本

以Ubuntu系统为例：
  1. 进入：https://download.docker.com/linux/ubuntu/ 这个网址，包含目录如下：
      • dists/：
        • 这是 Docker APT 存储库的核心目录，包含了不同的 Ubuntu 版本和架构的文件包。
        • 进入 dists/ 目录后，你会看到各个 Ubuntu 发行版的名称，如 bionic/（Ubuntu 18.04）、focal/（Ubuntu 20.04）、jammy/（Ubuntu 22.04）等。
        • 进一步进入每个发行版的目录，可以看到 stable/、test/ 等子目录，这些目录中包含了对应版本的 Docker Engine 及其相关组件的安装包。
      • gpg ：
        • 包含 Docker APT 仓库的 GPG 密钥，用于验证从这个仓库下载的软件包的真实性和完整性。安装 Docker 时，通常需要添加这个 GPG 密钥到系统中。
  1. 进入对应的系统（我的是jammy/（Ubuntu 22.04）），进入：https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/jammy/ 之后，目录包含如下
      • stable/、test/、nightly/:
        • 这些是 Docker 的不同发布渠道（release channel）。每个目录中包含不同类型的 Docker 软件包。
          • stable/：包含稳定版本的 Docker 软件包，适合生产环境使用。
          • test/：包含测试版的 Docker 软件包，用于开发者在发布正式版本之前测试新功能。
          • nightly/：包含每日构建版本，提供最新的功能和更新，但可能不稳定，仅用于实验和测试。
        • 通常，建议使用 stable/ 版本，因为它是经过充分测试和验证的。
      • Release、InRelease、Release.gpg:
        • Release：描述该发行版中可用软件包的元数据文件，包含每个软件包的版本信息、依赖关系等。
        • InRelease：包含了 Release 文件的内容以及其 GPG 签名，提供了一种验证文件完整性和真实性的方式。
        • Release.gpg：是对 Release 文件的独立 GPG 签名，用于确认文件的完整性和来源。
      • pool/：
        • 该目录包含了所有 Docker 包文件的实际存放位置，按软件包的名称进行组织。
        • 包括 docker-ce（Docker 社区版）、containerd.io（容器运行时）等。
        • 这些 .deb 文件可以直接下载，用于在没有网络连接的情况下进行离线安装。
  1. 进入pool/目录，选择稳定版stable/， 然后选择系统架构类型
      • amd64/：用于 64 位架构的包文件（也称为 x86_64 架构）。
      • arm64/：用于 ARM 架构的包文件。
      • s390x/：用于 IBM 系统 z 架构的包文件。
  1. 我Ubuntu是安装在Mac M1电脑上的，所以选择arm64/架构，进去之后包含以下类型文件：
      • containerd.io（必须）：容器运行时，这是 Docker 引擎所依赖的组件。
      • docker-ce（必须）：Docker 社区版的核心包，即 Docker 引擎。
      • docker-ce-cli（必须）：Docker 命令行工具。
      • docker-compose-plugin（可选-推荐） ：：用于多容器管理的插件。
      • docker-buildx-plugin （可选-推荐）：用于多平台构建的插件。
      • docker-ce-rootless-extras （可选）：用于支持 无特权（rootless）模式 的 Docker 运行。

选择合适的版本

  • 推荐版本：20.10…
  • 兼容性：选择与其他软件包兼容的版本。例如，docker-ce、docker-ce-cli 和 containerd.io 通常需要保持版本兼容。如果选择 docker-ce 的最新版本，也要选择与之匹配的 docker-ce-cli 和 containerd.io 版本。

开始安装（Ubuntu）

下载必需的 .deb 包
安装依赖包：将所有下载的 .deb 文件一起安装，以确保正确处理包的依赖关系：
如果在安装过程中遇到依赖问题，可以使用以下命令来解决：
然后重新运行 dpkg 命令：
启动 Docker 并验证安装

遇到问题（Ubuntu）

  1. 运行测试镜像：sudo docker run hello-world
  1. 报错：
  1. 原因：网络不能访问docker 的镜像源
  1. 方案1：配置国内镜像源
      • 更改或新增配置文件：vim /etc/docker/daemon.json
      • 重启服务：service docker restart
      • 检查镜像源：docker info|grep Mirrors -A 5 ——匹配到 "Mirrors" 的行后，再额外显示匹配行后面的 5 行内容（A 表示 "After"）
  1. 方案2：去阿里云官方申请了镜像地址也加速失败
  1. 结果：更新完之后发现还是不行，网上一搜才知道是很多镜像源已经停止服务了（放弃）

开始安装（CentOS 7.9）

在这里下载的最新版的 docker 安装包，如果只下载几个会提示依赖问题
以上安装遇到 GPG 验证问题
  • 导入 gpg 密钥：sudo rpm --import gpg
  • 验证 gpg 密钥：rpm -qa gpg-pubkey*
  • 重新执行安装命令即可安装成功

启动设置

快速制作Python环境镜像

详细镜像制作过程见下文【镜像制作】

1、创建 Dockerfile 文件

2、构建镜像

3、导出与导入

4、从镜像创建容器

Python 镜像对比

版本名称
版本示例
版本大小
版本特点
适用场景
标准版
python:3.9
~900MB
基于 Debian Buster，包含完整的 Python 环境和常用工具（如 pip、setuptools），功能最全。
开发环境、测试环境，需要完整工具链的场景。
Slim 版
python:3.9-slim
~120MB
基于 Debian Buster，仅包含 Python 运行所需的最小依赖，去除了非必要工具和文档，体积小。
生产环境，对镜像大小敏感的场景。
Alpine 版
python:3.9-alpine
~50MB
基于 Alpine Linux，体积最小，但可能存在兼容性问题（如缺少 glibc）。
对镜像大小极度敏感的场景，且能接受潜在的兼容性调整。
Buster 版
python:3.9-buster
~900MB
基于 Debian Buster，包含完整的系统工具链，适合需要兼容 Debian 的场景。
需要与 Debian 系统兼容的开发或生产环境。
Bullseye 版
python:3.9-bullseye
~900MB
基于 Debian Bullseye，较新的 Debian 版本，包含更新的系统工具链。
需要较新 Debian 系统支持的场景。
Windowsservercore
python:3.9-windowsservercore
~4GB
基于 Windows Server Core，适用于 Windows 容器环境。
需要在 Windows 容器中运行 Python 的场景。
Nano Server
python:3.9-nanoserver
~1GB
基于 Windows Nano Server，体积较小，适用于轻量级 Windows 容器环境。
ㅤ

镜像操作

容器操作

创建容器

一个镜像可以用来创建多个容器，每个容器都是镜像的一个独立运行实例。
使用 docker run 创建并启动一个新容器时，所有指定的参数（如端口映射、卷挂载、环境变量等）都会被保存到该容器的配置中。在之后在使用 docker start 命令启动已经创建的容器时，不需要再次指定
当利用 docker run 来创建容器时，Docker 在后台运行的标准操作包括：
  • 检查本地是否存在指定的镜像，不存在就从 registry 下载
  • 利用镜像创建并启动一个容器
  • 分配一个文件系统，并在只读的镜像层外面挂载一层可读写层
  • 从宿主主机配置的网桥接口中桥接一个虚拟接口到容器中去
  • 从地址池配置一个 ip 地址给容器
  • 执行用户指定的应用程序
  • 执行完毕后容器被终止
📌
运行镜像生成容器后，通常有两种方式来操作容器内的内容：
  • 容器开放一个访问端口，从浏览器访问
  • 在容器内打开一个 bash shll，进行命令行操作

容器状态与启停

打包传输

文件形式

线上形式

Docker存储

数据存储在容器内部：
  • 修改数据需要先进入容器内部，操作繁琐
  • 容器崩溃后数据丢失
一般用来操作存储配置文件和数据

目录挂载

卷映射

卷映射其实也是一种挂载，只是在挂载的时候自动将 容器内需要挂载的文件夹中的内容 同步到服务器上的卷中。
只有在首次使用卷映射时，如果卷为空且容器目录中有数据，Docker 才会将容器目录中的数据复制到卷中。之后，卷中的数据就是独立存在的，挂载到任何容器都不会被初始目录覆盖。

Docker 网络

容器之间的网络数据访问
每个容器启动时会自动加入docker的自动网络docker0（在服务器的ip配置中能看到docker0网卡），这样在这些容器之间就组建了一个局域网，使用容器IP+容器端口就能互相访问了
但是docker0不支持容器主机域名，所以我们需要自己创建一个自定义网络，并将容器加入到这个网络中，这个网络能够支持容器主机域名（这样容器的名字就可以当成主机域名作为稳定的访问地址）

Docker Compose

容器批量管理工具，针对项目服务较多的工作；

命令式启动

以一个博客项目为例

Compose启动

compose主要通过操作compose.yaml文件来实现批量操作

compose.yaml配置文件的编写

语法规范详见：官方文档；
compose.yaml文件配置

compose批量启动

notion imagenotion image

制作镜像

Dockerfile文件

docker builder通过dockerfile文件的内容来制作镜像，所以制作镜像最主要的就是编写Dockerfile文件。
通常，Dockerfile 的第一行是 FROM 指令，它定义了镜像的基础环境。然而，如果你的机器不能联网，那么不能直接从官方 Docker Hub 或其他在线仓库拉取基础镜像。解决这个问题的办法有以下几种：
方法 1: 使用已有的本地基础镜像
方法 2: 离线获取基础镜像
  • 在可联网的机器上拉取镜像
  • 在联网机器上将镜像保存为 .tar 文件
  • 将镜像传输到离线机器
  • 在离线机器上加载镜像
方法 3：配置一个可用镜像源，阿里云主机可以参考这里配置
Dockerfile 中的指令是按顺序执行的，某些指令依赖于之前的指令的结果，所以编写时需要按照顺序编写。
notion imagenotion image
📌
Dockerfile文件配置参考

构建镜像

实操

官方前端案例：get started guide
  1. 克隆案例项目
  1. 创建项目镜像
    1. 创建Dockerfile文件
    2. 向文件内添加内容
        3. 内容解释
        • # syntax=docker/dockerfile:1：指定 docker 语法版本
        • FROM node:18-alpine：基于基础镜像node:18-alpine
        • WORKDIR /app ：设置了容器内的工作目录为/app
        • COPY . .：将当前目录下的所有文件和文件夹复制到容器的工作目录 /app 中
        • RUN yarn install --production ：在工作路径下运行yarn install --production安装依赖，根据package.json 文件安装
        • CMD ["node", "src/index.js"]：指定了容器启动时要执行的默认命令，将运行 Node.js，并执行 src/index.js 文件。
        • EXPOSE 3000：将容器内的 3000 端口暴露给外部网络
    3. 在终端创建镜像
        4. 指令解读
        • 由于指定了基础镜像，可能会下载一些依赖镜像层
        • t 表示指定镜像的名称和标签的组合，默认使用 "latest" 标签
        • . 表示告诉Docker在当前目录下查找Dockerfile文件
        📌
        创建时指定平台
  1. 运行镜像创建容器
      2. 指令解读
      • docker run：这是运行 Docker 容器的命令。
      • dp 127.0.0.1:3000:3000：这是用于设置容器的运行选项的部分。
        • d 表示以后台（detached）模式运行容器，
        • p 127.0.0.1:3000:3000 表示将主机的 127.0.0.1 的 3000 端口映射到容器的 3000 端口。
      • getting-started：这是指定要运行的 Docker 镜像的名称。
      查看运行结果：http://localhost:3000/
      📌
      停止容器运行
  1. 更新项目内容，并重新制作镜像
    1. 修改项目文件：src/static/js/app.js第 56 行
    2. 重新构建镜像并实例化容器
        3. 📌
        删除旧容器
  1. 在 DockerHub 上分享镜像
    1. 在DockerHub上创建一个和项目文件夹同名仓库getting-started，并记住仓库名称前面的 Namespace 内容；
    2. 为本地镜像添加一个标签，便签为Namespace/getting-started；
    3. 将镜像推送到DockerHub仓库，推送用新添加的标签名
官方Python 案例：Containerize a Python application
  1. 克隆案例项目
  1. 初始化 Docker
      2. 会新增一些文件
  1. 构建并启动容器（在项目文件夹下运行）
      2. 指令解读
      • Docker Compose 是一个用于定义和管理多个 Docker 容器的工具；通过执行 docker compose up，可以启动和管理定义在 docker-compose.yml 文件中的一组容器。
      • 指令将会读取当前目录下的 docker-compose.yml 文件，并根据其中定义的服务配置来启动容器。如果镜像不存在或具有更新，它将会在启动之前构建所需的镜像。
      • up 表示启动容器，
      • -build 表示在启动之前构建镜像
Python 案例 1 —— 强化学习（井字棋）
  1. 井字棋代码——from 刘建平
      2. reinforcement_learning_fromPinard.py11.1KB
  1. 将文件放入一个空文件夹，并用pipreqs生成项目依赖文件
  1. 新建Dockerfile文件，文件内容如下
      2. 如果直接用python:3.11.3，则体积 900+M；Python官方镜像地址
  1. 构建镜像
  1. 运行镜像生成容器
📌
程序会先训练模型 10 万次，然后会出现提示框，可以人机对弈；九宫格对应的按键位置为 qwe asd zxc
notion imagenotion image

推荐连接

  1. 官方文档
  1. DockerHub
  1. Docker一从入门到实践
  1. 使用Docker安装配置Jupyter并配置R语言与Python环境
  1. docker desktop ubuntu镜像_基于docker的python数据挖掘环境搭建（Jupyter notebook））
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