docker学习

本文深入探讨Docker的体系结构,包括containerd、Shim、runC等关键组件的作用,详解Docker与虚拟机的区别,如启动时间、轻量级、性能及安全性,并介绍Docker在环境部署、持续集成、微服务等场景的应用。同时,文章还讲解了Docker镜像管理、容器管理、数据卷和Dockerfile的使用。

Docker体系结构

containerd:是一个简单的守护进程,使用runc管理容器

Shim:只负责管理一个容器

runC:是一个轻量级的工具,只能用来运行容器

内部组件

namespaces:

命名空间,linux内核提供的一种资源隔离的机制,如进程,网络,挂载点等资源

CGroup:

控制组,linux内核提供的一种限制进程资源的机制,例如cpu,内存等资源

unionFS

联合文件系统,支持将不同位置的目录挂载到同一虚拟文件系统,形成一种分层的模型。

虚拟机与容器的区别

 

infrastructure:计算机硬件

Hypervisor:虚拟机与操作系统的中间,承上启下,可以配置多个cpu,作为资源调度

vm:虚拟机是文件系统和库文件

container:容器,共享宿主机的系统

启动时间

docker秒启动,kvm分钟级启动

轻量级

容器是M为单位,占用资源小,部署更快速,虚拟机以G为单位,

性能

容器共享宿主机内核,性能接近无机器

开销大,性能低

安全性

知识进程隔离,稳定性不如虚拟机

应用场景

场景一:节省项目环境部署时间

场景二:环境一致性,可移植性

场景三:持续集成

场景四:微服务

场景五:弹性伸缩

小结:

安装

第二章镜像管理

镜像

daemon.json:docker跨平台的配置文件

镜像与容器联系

overlay2:存储驱动

ubuntu:默认aufs;

deviceapper早期版本,性能差;

overlay2:现在一般用overlay2,docker自主研发,性能最好,支持文件系统恶心他,sfs

镜像管理命令

容器管理

创建一个容器:bs

查看当前进程的容器:

docker container ls

查看当前容器的详情信息:

docker container inspect 3d9fe986d8fd

 

将Docker主机数据挂载到容器

 

 

volumes

volume指令:

docker volume --help

创建卷

docker volume create nginx-vol

打开卷:

docker volume inspect nginx-vol

-v形式不建议使用

数据共享,多个服务器可以共用一个数据卷,

如果不指定数据卷的话,会默认创建一个数据卷,并随机生成一个命名卷和匿名卷

通过卷创建容器:

docker run -d -it --name=nginx-test --mount src=nginx-vol,dst=/usr/share/nginx/html nginx

dst:挂载点

src:数据卷

进入容器命令:

docker exec -it nginx-test bash

查看:默认页

在数据卷添加数据:

另一边也可以看得到

删除我所有创建的容器:

docker rm -f $(docker ps -q -a)

容器删除后数据卷还在,现在引入数据命令:并暴露端口号,用于测试

docker run -d -it --name=nginx-test -p 88:80 --mount src=nginx-vo1,dst=/usr/share/nginx/html nginx

 

Bind Mounts

搭建LNMP网站平台

第六章Dockerfile

dockerfile指令:

构建java网站环境镜像

 

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<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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