发布日期: 2021-04-14

更新日期: 2021-04-14

文章字数: 2.8k

阅读时长: 11 分

容器与镜像

该文主要记录 Docker 学习内容

一、Images and Containers

Docker 把应用程序及其依赖，打包在 image 文件里面。只有通过这个文件，才能生成 Docker 容器。image 文件可以看作是容器的模板。Docker 根据 image 文件生成容器的实例。同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。

Images 可以独立存在没有 Containers，但是 Containers 不能脱离 Images 独立存在。

Images

Containers

# 列出本机的所有 image 文件。
docker image ls

# 删除 image 文件
docker image rm [imageName]

image 文件是通用的，一台机器的 image 文件拷贝到另一台机器，照样可以使用。一般来说，为了节省时间，我们应该尽量使用别人制作好的 image 文件，而不是自己制作。即使要定制，也应该基于别人的 image 文件进行加工，而不是从零开始制作。

为了方便共享，image 文件制作完成后，可以上传到网上的仓库。Docker 的官方仓库 Docker Hub 是最重要、最常用的 image 仓库。此外，出售自己制作的 image 文件也是可以的。（这段描述来自阮一峰老师，相关资料会附上原文链接）

下面是两者的图像表示

二、项目实践

实例：官网引导

类似于新手指引的简单项目：https://hub.docker.com/

实例：hello world

因为这个实例是跟这阮一峰老师的博客学习的，这里就转载一下了

下面，我们通过最简单的 image 文件”hello world”，感受一下 Docker。

需要说明的是，国内连接 Docker 的官方仓库很慢，还会断线，需要将默认仓库改成国内的镜像网站，具体的修改方法在下一篇文章的第一节。有需要的朋友，可以先看一下。

首先，运行下面的命令，将 image 文件从仓库抓取到本地。

$ docker image pull library/hello-world
上面代码中，docker image pull是抓取 image 文件的命令。library/hello-world是 image 文件在仓库里面的位置，其中library是 image 文件所在的组，hello-world是 image 文件的名字。

由于 Docker 官方提供的 image 文件，都放在library组里面，所以它的是默认组，可以省略。因此，上面的命令可以写成下面这样。

$ docker image pull hello-world
抓取成功以后，就可以在本机看到这个 image 文件了。
$ docker image ls
现在，运行这个 image 文件。
$ docker container run hello-world
docker container run命令会从 image 文件，生成一个正在运行的容器实例。

注意，docker container run命令具有自动抓取 image 文件的功能。如果发现本地没有指定的 image 文件，就会从仓库自动抓取。因此，前面的docker image pull命令并不是必需的步骤。

如果运行成功，你会在屏幕上读到下面的输出。

$ docker container run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

... ...
输出这段提示以后，hello world就会停止运行，容器自动终止。

有些容器不会自动终止，因为提供的是服务。比如，安装运行 Ubuntu 的 image，就可以在命令行体验 Ubuntu 系统。

$ docker container run -it ubuntu bash
对于那些不会自动终止的容器，必须使用docker container kill 命令手动终止。
$ docker container kill [containID]

实例：koa-demos——使用 docker run 生成 Docker 容器

下面我以 koa-demos 项目为例，介绍怎么写 Dockerfile 文件，实现让用户在 Docker 容器里面运行 Koa 框架。

作为准备工作，请先下载源码。

$ git clone https://github.com/ruanyf/koa-demos.git
$ cd koa-demos

编写 Dockerfile 文件

首先，在项目的根目录下，新建一个文本文件.dockerignore，写入下面的内容。

.git
node_modules
npm-debug.log
上面代码表示，这三个路径要排除，不要打包进入 image 文件。如果你没有路径要排除，这个文件可以不新建。

然后，在项目的根目录下，新建一个文本文件 Dockerfile，写入下面的内容。

FROM node:8.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
EXPOSE 3000
上面代码一共五行，含义如下。

FROM node:8.4：该 image 文件继承官方的 node image，冒号表示标签，这里标签是8.4，即8.4版本的 node。

COPY . /app：将当前目录下的所有文件（除了.dockerignore排除的路径），都拷贝进入 image 文件的/app目录。

WORKDIR /app：指定接下来的工作路径为/app。

RUN npm install：在/app目录下，运行npm install命令安装依赖。注意，安装后所有的依赖，都将打包进入 image 文件。

EXPOSE 3000：将容器 3000 端口暴露出来，允许外部连接这个端口。

创建 image 文件

有了 Dockerfile 文件以后，就可以使用docker image build命令创建 image 文件了。

$ docker image build -t koa-demo .
# 或者
$ docker image build -t koa-demo:0.0.1 .
上面代码中，-t参数用来指定 image 文件的名字，后面还可以用冒号指定标签。如果不指定，默认的标签就是latest。最后的那个点表示 Dockerfile 文件所在的路径，上例是当前路径，所以是一个点。

如果运行成功，就可以看到新生成的 image 文件koa-demo了。

$ docker image ls

生成容器

docker container run命令会从 image 文件生成容器。

$ docker container run -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash
# 或者
$ docker container run -p 8000:3000 -it koa-demo:0.0.1 /bin/bash
上面命令的各个参数含义如下：

-p参数：容器的 3000 端口映射到本机的 8000 端口。

-it参数：容器的 Shell 映射到当前的 Shell，然后你在本机窗口输入的命令，就会传入容器。

koa-demo:0.0.1：image 文件的名字（如果有标签，还需要提供标签，默认是 latest 标签）。

/bin/bash：容器启动以后，内部第一个执行的命令。这里是启动 Bash，保证用户可以使用 Shell。

如果一切正常，运行上面的命令以后，就会返回一个命令行提示符。

root@66d80f4aaf1e:/app#
这表示你已经在容器里面了，返回的提示符就是容器内部的 Shell 提示符。执行下面的命令。
root@66d80f4aaf1e:/app# node demos/01.js
这时，Koa 框架已经运行起来了。打开本机的浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000，网页显示"Not Found”，这是因为这个 demo 没有写路由。

这个例子中，Node 进程运行在 Docker 容器的虚拟环境里面，进程接触到的文件系统和网络接口都是虚拟的，与本机的文件系统和网络接口是隔离的，因此需要定义容器与物理机的端口映射（map）。

现在，在容器的命令行，按下 Ctrl + c 停止 Node 进程，然后按下 Ctrl + d （或者输入 exit）退出容器。此外，也可以用docker container kill终止容器运行。

# 在本机的另一个终端窗口，查出容器的 ID
$ docker container ls

# 停止指定的容器运行
$ docker container kill [containerID]
容器停止运行之后，并不会消失，用下面的命令删除容器文件。
# 查出容器的 ID
$ docker container ls --all

# 删除指定的容器文件
$ docker container rm [containerID]
也可以使用docker container run命令的--rm参数，在容器终止运行后自动删除容器文件。
$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash

CMD 命令

上一节的例子里面，容器启动以后，需要手动输入命令node demos/01.js。我们可以把这个命令写在 Dockerfile 里面，这样容器启动以后，这个命令就已经执行了，不用再手动输入了。

FROM node:8.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
EXPOSE 3000
CMD node demos/01.js
上面的 Dockerfile 里面，多了最后一行CMD node demos/01.js，它表示容器启动后自动执行node demos/01.js。

你可能会问，RUN命令与CMD命令的区别在哪里？简单说，RUN命令在 image 文件的构建阶段执行，执行结果都会打包进入 image 文件；CMD命令则是在容器启动后执行。另外，一个 Dockerfile 可以包含多个RUN命令，但是只能有一个CMD命令。

注意，指定了CMD命令以后，docker container run命令就不能附加命令了（比如前面的/bin/bash），否则它会覆盖CMD命令。现在，启动容器可以使用下面的命令。

$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo:0.0.1

发布 image 文件

容器运行成功后，就确认了 image 文件的有效性。这时，我们就可以考虑把 image 文件分享到网上，让其他人使用。

首先，去 hub.docker.com 或 cloud.docker.com 注册一个账户。然后，用下面的命令登录。

$ docker login
接着，为本地的 image 标注用户名和版本。
$ docker image tag [imageName] [username]/[repository]:[tag]
# 实例
$ docker image tag koa-demos:0.0.1 ruanyf/koa-demos:0.0.1
也可以不标注用户名，重新构建一下 image 文件。
$ docker image build -t [username]/[repository]:[tag] .
最后，发布 image 文件。
$ docker image push [username]/[repository]:[tag]
发布成功以后，登录 hub.docker.com，就可以看到已经发布的 image 文件。

实例：artipub——使用 docker-compose 代替 docker run

项目链接：https://github.com/crawlab-team/artipub

通过创建 docker-compose.yaml 文件，内容配置见下文
然后在命令行中输入如下命令
```
docker-compose up
```
然后在浏览器中输入 http://localhost:8000 可以看到界面。

Docker Compose

Compose 简介

Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose，我们可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后，使用一个命令，就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。如果还不了解 YML 文件配置，可以先阅读 YAML 入门教程。

Compose 使用的三个步骤：

使用 Dockerfile 定义应用程序的环境。
使用 docker-compose.yml 定义构成应用程序的服务，这样它们可以在隔离环境中一起运行。
最后，执行 docker-compose up 命令来启动并运行整个应用程序。

Compose 安装

Windows 的 Docker 桌面版和 Docker Toolbox 已经包括 Compose 和其他 Docker 应用程序，因此 Windows 用户不需要单独安装 Compose。Docker 安装说明可以参阅 Windows Docker 安装。

该项目的 docker-compose.yml 文件

version: '3.3'
services:
  app:
    image: "tikazyq/artipub:latest"
    environment:
      MONGO_HOST: "mongo"
      ARTIPUB_API_ADDRESS: "http://localhost:3000" # 后端 API 地址，如果安装地址不在本机，请修改为协议 + 服务器 IP 地址 + 端口号（默认为 3000）
    ports:
      - "8000:8000" # frontend
      - "3000:3000" # backend
    depends_on:
      - mongo
  mongo:
    image: mongo:latest
    restart: always
    ports:
      - "27017:27017"