Docker 入门教程

简介

2013 年发布至今, Docker 一直广受瞩目,被认为可能会改变软件行业。

运行环境的配置,一直都是软件开发的大问题。每换一台服务器,都需要重新进行环境配置。

Docker 的诞生,可以很好地解决这个难题。

虚拟机

虚拟机(virtual machine)就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。

虽然用户可以通过虚拟机复制软件的原始环境。但是,这个方案有几个缺点。

  • 占用的系统资源多。 虚拟机会独占一部分内存和硬盘空间。它运行的时候,其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序,真正使用的内存只有 1MB,虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。
  • 冗余步骤多。 虚拟机需要完整的操作系统,一些系统级别的操作步骤,往往无法跳过,比如用户登录。
  • 启动很慢。启动操作系统需要多久,启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟,应用程序才能真正运行。

Linux 容器

由于虚拟机的这些缺点,Linux 发展出了另一种虚拟化技术:Linux 容器(Linux Container,简写为 LXC)。

Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。或者说,在进程的外面套了一个保护层。对于容器里面的进程来说,它接触到的各种资源都是虚拟的,从而实现与底层系统的隔离。

由于容器是进程级别的,相比虚拟机,Linux 容器有很多优势。

  • 资源占用少。 容器只占用需要的资源,不占用那些没有用到的资源;虚拟机由于是完整的操作系统,不可避免要占用所有资源。另外,多个容器可以共享资源,虚拟机都是独享资源。
  • 体积小。 容器只要包含用到的组件即可,而虚拟机包含整个操作系统,所以容器文件比虚拟机文件要小很多。
  • 启动快。 启动容器相当于启动本机的一个进程,而不是启动一个操作系统,速度就会快很多。

总之,容器有点像轻量级的虚拟机,能够提供虚拟化的环境,但是成本开销小得多。

Docker 是什么

Docker 属于 Linux 容器的一种封装,提供了简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。

Docker 将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件,就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行,就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker,就不用担心环境问题。

总体来说,Docker 的接口相当简单,用户可以方便地创建和使用容器,把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改,就像管理普通的代码一样。

Docker 的用途

Docker 的主要用途主要有三种:

  • 提供一次性的环境。比如,本地测试他人的软件、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。
  • 提供弹性的云服务。因为 Docker 容器可以随开随关,很适合动态扩容和缩容。
  • 组建微服务架构。通过多个容器,一台机器可以跑多个服务,因此在本机就可以模拟出微服务架构。

如果你经常使用 docker,你就会发现 docker 比你想象的还要适合于更多的使用场景。

Docker 的安装和启动

Docker 是一个开源的商业产品,有两个版本:

  • 社区版(Community Edition,缩写为 CE)
  • 企业版(Enterprise Edition,缩写为 EE)

企业版包含了一些收费服务,个人开发者一般用不到。下面的介绍都针对社区版。

Docker CE 的安装请参考官方文档。

安装完成后,运行下面的命令,验证是否安装成功。

$ docker version
# 或者
$ docker info

Docker 需要用户具有 sudo 权限,为了避免每次命令都输入sudo,可以把用户加入 Docker 用户组(官方文档)。

$ sudo groupadd docker

$ sudo usermod -aG docker $USER

Docker 是服务器 - 客户端架构。命令行运行 docker 命令的时候,需要本机有 Docker 服务。如果这项服务没有启动,可以用下面的命令启动(官方文档)。

# service 命令的用法
$ sudo service docker start

# systemctl 命令的用法
$ sudo systemctl start docker

image(镜像)

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。

image 是二进制文件。实际开发中,一个 image 文件往往通过继承另一个 image 文件,加上一些个性化设置而生成。

举例来说,你可以在 Ubuntu 的 image 基础上,往里面加入 Apache 服务器,形成你的 image。

# 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。

配置 image 仓库的国内镜像

需要说明的是,国内连接 Docker 的官方仓库很慢,还会断线。

因此,我们需要将默认仓库改成国内的镜像网站。

这里推荐使用国内的官方镜像 https://registry.docker-cn.com 。

下面是以 Debian 系统的默认仓库修改为例,其他系统的修改方法参考官方文档

具体的修改方法为:

打开 /etc/default/docker 文件(需要sudo权限),在文件的底部加上一行。

DOCKER_OPTS="--registry-mirror=https://registry.docker-cn.com"

然后,重启 Docker 服务。

$ sudo service docker restart

现在,就会从国内的镜像仓库下载 image 文件了。

当然,你也可以在每次拉取镜像时,手动指定镜像仓库。

格式为: docker pull registry_name/myname/myrepo:mytag

例如:

$ docker pull registry.docker-cn.com/library/ubuntu:16.04

实例:hello world

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

首先,从仓库将 image 文件拉取到本地。

$ docker image pull library/hello-world

说明: 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 文件的名称。

由于 Docker 官方提供的 image 文件,都放在 library 组里面,所以它是默认组,可以省略。

因此,上面的命令可以简写为:

$ 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。

说明: 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,你会在屏幕上看到下面的输出。

$ 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]

container(容器)

image 文件生成的容器实例,本身也是一个文件,称为容器文件。

也就是说,一旦容器生成,就会同时存在两个文件: image 文件和 container 文件。

关闭容器并不会删除容器文件,只是容器停止运行而已。

# 列出本机正在运行的容器
$ docker container ls

# 列出本机所有容器,包括已经终止运行的容器
$ docker container ls --all

上面命令的输出结果中,包括容器的 ID。很多地方都需要提供这个 ID,比如终止容器运行的 docker container kill 命令。

如果你想删除容器文件,可以使用 docker container rm 命令删除。

docker container rm [containerID]

运行上面的命令之后,再使用 docker container ls --all 命令,就会发现被删除的容器文件已经消失了。

可以使用 docker container start 命令,来启动已经生成、已经停止运行的容器文件。

$ docker container start [containerID]

Dockerfile

学会使用 image 文件以后,接下来的问题就是,如何制作自己的 image 文件?

如果你要推广自己的软件,势必要自己制作 image 文件。

这就需要用到 Dockerfile 文件。它是一个文本文件,用来配置 image。

Docker 可以根据 Dockerfile 文件生成二进制的 image 文件。

下面通过一个实例,演示如何编写 Dockerfile 文件。

实例:制作自己的 Docker 容器

下面我以 koa-demos 项目为例,介绍怎么编写 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,不会打包到 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

上述代码的含义为:

  • 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),都拷贝到 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 .

-t 参数用来指定 image 文件的名称,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,上述示例中是当前路径,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。

# 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
$ docker container kill [containerID]

容器停止运行之后,并不会消失,可以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

上述示例中,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,这个命令就会自动执行,而不用再手动输入了。

修改 Dockerfile 文件:

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。

RUN 命令与 CMD 命令的区别是什么?

  • RUN 命令在 image 文件的构建(创建)阶段执行,执行结果都会打包到 image 文件;
  • CMD 命令则是在容器启动后执行;
  • Dockerfile 文件可以包含多个 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 命令就不能再附加命令了(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。(也可以不标注用户名)

$ docker image tag [imageName] [username]/[repository]:[tag]
# 实例
$ docker image tag koa-demos:0.0.1 my_name/koa-demos:0.0.1

重新构建一下 image 文件。

$ docker image build -t [username]/[repository]:[tag] .

最后,发布 image 文件到 hub.docker.com

$ 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。

其他常用命令

docker 的主要用法就是上面这些,此外还有几个命令,也非常有用。

docker container start

前面的 docker container run 命令是新建容器,每运行一次,就会新建一个容器。同样的命令运行两次,就会生成两个一模一样的容器文件。

如果希望重复使用容器,就要使用 docker container start 命令,它用来启动已经生成、已经停止运行的容器文件。

$ docker container start [containerID]

docker container stop

前面的 docker container kill 命令终止容器,相当于向容器里面的主进程发出 SIGKILL 信号。

而 docker container stop 命令也是用来终止容器运行,相当于向容器里面的主进程发出 SIGTERM 信号,然后过一段时间再发出 SIGKILL 信号。

$ bash container stop [containerID]

这两个信号的差别是,应用程序收到 SIGTERM 信号以后,可以自行进行收尾清理工作,但也可以不理会这个信号。如果收到 SIGKILL 信号,就会强行立即终止,那些正在进行中的操作会全部丢失。

docker container logs

docker container logs 命令,用来查看 docker 容器的输出,即容器里面 Shell 的标准输出。

如果 docker run 命令运行容器的时候,没有使用 -it 参数,就要用这个命令查看输出。

$ docker container logs [containerID]

docker container exec

docker container exec 命令,用于进入一个正在运行的 docker 容器。

如果 docker run 命令运行容器的时候,没有使用 -it 参数,就要用这个命令进入容器。一旦进入了容器,就可以在容器的 Shell 执行命令了。

$ docker container exec -it [containerID] /bin/bash

docker container cp

docker container cp 命令,用于从正在运行的 Docker 容器里面,将文件拷贝到本机。

下面是拷贝到当前目录的写法。

$ docker container cp [containID]:[/path/to/file] .

在下一个章节,我们会介绍如何使用 Docker 搭建网站。

【 本文转载自: http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/02/docker-tutorial.html 】

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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