Docker学习

本文介绍 Docker 的核心概念,包括镜像、仓库和容器,以及如何通过 Docker 完成应用的标准化部署。文章详细解释了 Docker 的工作原理,并提供了安装、启动 Docker 的方法,以及常用命令如查看、下载、运行镜像等。

解释含义(什么东西):

装应用的容器也可以理解为轻量级的虚拟机。


思想:

1.集装箱:不管放到哪,运行不会缺少东西。

2.标准化: 2.1运输方式: 由鲸鱼送到超级码头,然后由码头运输到目的地

    2.2存储方式(不需关注存储位置,只需执行相关命令打开或关闭应用)

                    2.3API接口(相同的命令适用所有应用)

3隔离:对每个镜像规定所占cpu内存大小,镜像之间相互不影响,一旦超过所分配cpu大小,就会自动杀掉

  

三个基本概念

镜像(集装箱)

仓库(码头)

容器(运行程序的地方)


docker安装与启动

  安装:

  打开docker官网下载(百度有安装步骤)

  启动:

打开dos窗口(windos+R)输入【cmd】

  docker   version    版本信息


  docker  images 查看镜像


  docker   pull  hello-world  下载镜像

 docker  images 查看镜像
 docker   run  hello-world   (运行镜像)


docker  exec -it  正在运行的镜像id   /bin/bash (进入镜像【windos操作系统下】)


docker run 和 docker create 参数基本一样,run是创建容器并后台启动,create是只创建容器。 


docker run 相当于docker create 和 docker start

运行中的镜像称为容器。你可以修改容器(比如删除一个文件),但这些修改不会影响到镜像。

你使用docker commit 命令可以把一个正在运行的容器变成一个新的镜像。



AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
<think>嗯,用户想了解Docker学习路径。首先我得理清楚Docker的基础知识,然后分步骤来规划。可能用户是刚开始接触容器技术,需要从最基础的概念讲起。 首先应该介绍Docker是什么,为什么需要它。然后安装和环境配置,这部分可能需要涵盖不同操作系统的安装步骤,比如Windows、macOS和Linux。接着是基本命令,像镜像和容器的管理,这部分比较实用,用户可能需要实际操作例子。 接下来是Dockerfile和镜像构建,这是关键部分,用户需要学会如何自定义镜像。之后是数据管理和网络配置,这些在实际项目中很重要,比如卷的使用和容器间通信。然后是Docker Compose,处理多容器应用,用户可能会用到这个来部署复杂应用。 高级部分可能需要包括Docker Swarm和Kubernetes的基础,但用户可能暂时不需要太深入,可以简要提一下。最后是安全性和最佳实践,确保用户了解如何安全地使用Docker。 还要考虑用户可能的应用场景,比如开发、测试或者生产环境部署。可能需要推荐一些实践项目,比如搭建Web应用,帮助用户巩固知识。另外,学习资源方面,官方文档和社区资源很重要,可以推荐一些书籍或者在线课程。 需要检查是否有遗漏的部分,比如是否提到监控和日志管理,或者与其他工具集成,比如CI/CD。不过作为学习路径,可能先集中在核心内容,高级话题可以后续扩展。 最后,确保结构清晰,步骤由浅入深,让用户能够循序渐进地学习。避免使用过于专业的术语,保持解释的易懂性。同时,注意使用正确的Markdown格式,特别是数学公式部分,不过在这个问题中可能用不上,但需要遵守系统指令中的格式要求。</think>以下是分阶段Docker学习路径(建议配合实践操作): 一、基础入门阶段(1-2周) 1. 核心概念理解 - 容器与虚拟机的本质区别(资源隔离 vs 硬件虚拟化) - 镜像分层存储原理(联合文件系统) - 容器生命周期管理(创建→运行→停止→销毁) 2. 环境搭建 ```bash # Linux安装示例 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker sudo systemctl enable --now docker ``` 3. 基础指令实践 ```bash docker run -d -p 80:80 --name web nginx:alpine # 启动Nginx容器 docker exec -it web sh # 进入容器shell docker logs --tail 50 web # 查看日志 ``` 二、进阶应用阶段(2-4周) 1. Dockerfile编写技巧 ```dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "app:app"] ``` 2. 数据持久化方案 ```bash docker volume create db-data docker run -d -v db-data:/var/lib/mysql mysql:8.0 ``` 3. 网络配置实践 ```bash docker network create app-net docker run -d --net=app-net --name db redis:6 docker run -d --net=app-net -p 8080:80 webapp ``` 三、生产级部署阶段(1-2个月) 1. Docker Compose编排 ```yaml version: '3.8' services: web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - redis redis: image: "redis:alpine" ``` 2. 镜像优化策略 - 多阶段构建(减少最终镜像体积) - 安全扫描(使用docker scan) - 镜像签名验证 3. 容器监控方案 ```bash docker stats # 实时资源监控 docker run -d -p 8080:8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock dockersamples/visualizer ``` 四、持续学习建议 1. 官方文档精读(https://docs.docker.com) 2. 实验平台练习(推荐Play with Docker) 3. 参与社区项目(Docker GitHub仓库issue区) 4. 云原生技术延伸(Kubernetes、Service Mesh) 重点实践项目建议: 1. 构建完整LNMP环境 2. 实现CI/CD流水线 3. 搭建微服务架构演示系统 4. 容器安全加固实验 避坑指南: - 避免使用latest标签 - 容器内不要存储重要数据 - 生产环境限制容器资源配额 - 定期更新基础镜像版本 学习资源推荐: - 《Docker——容器与容器云(第2版)》 - 极客时间《深入剖析Kubernetes》(前4章) - Docker官方认证课程(DCA) - Katacoda交互式学习平台 建议每天保持1小时实践时间,通过实际项目巩固知识体系。遇到问题时,善用docker inspect命令分析容器状态,多查阅Docker官方文档的CLI参考手册。
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