Docker安装及常用命令详解
安装Docker
# 1、卸载旧版本
sudo yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-engine
# 2、需要的安装包
sudo yum install -y yum-utils
# 3、设置镜像的仓库
sudo yum-config-manager \
--add-repo \
http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 更新yum软件包索引
yum makecache fast
# 4、安装docker docker-ce 社区 ee企业版
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 5、启动docker
systemctl start docker
docker version
# 6、测试docker
docker run hello-word
# 7、看一下下载的这个 hello-word 镜像
docker images
# 8、载docker
yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io
rm -rf /var/lib/docker
rm -rf /var/lib/containerd
Docker的常用命令
帮助命令
docker version
docker info
docker 命令 --help
帮助文档的地址 https://docs.docker.com/reference/
镜像命令
docker images 查看所有本地的主机上的镜像
[root@hadoop100 docker]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
hello-world latest feb5d9fea6a5 7 months ago 13.3kB
# 解释
REPOSITORY 镜像的仓库源
TAG 镜像的标签
IMAGE ID 镜像的id
CREATED 镜像的创建时间
SIZE 镜像的大小
# 可选项
Options:
-a, --all # 列出所有镜像
-q, --quiet # 只显示镜像的id
docker search 搜索镜像
[root@hadoop100 docker]# docker search mysql
NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
mysql MySQL is a widely used, open-source relation… 12575 [OK]
# 可选项，通过收藏来过滤
--filter=STARS=3000 # 搜索出来的镜像就是STARS大于3000的
docker pull 下载镜像
# 下载镜像 docker pull 镜像名[:tag]
[root@hadoop100 docker]# docker pull mysql
Using default tag: latest # 不写tag，默认就是latest
latest: Pulling from library/mysql
72a69066d2fe: Pull complete # 分层下载，docker image的核心 联合文件系统
93619dbc5b36: Pull complete
99da31dd6142: Pull complete
626033c43d70: Pull complete
37d5d7efb64e: Pull complete
ac563158d721: Pull complete
d2ba16033dad: Pull complete
688ba7d5c01a: Pull complete
00e060b6d11d: Pull complete
1c04857f594f: Pull complete
4d7cfa90e6ea: Pull complete
e0431212d27d: Pull complete
Digest: sha256:e9027fe4d91c0153429607251656806cc784e914937271037f7738bd5b8e7709 # 签名
Status: Downloaded newer image for mysql:latest
docker.io/library/mysql:latest #正式地址
# 等价
docker pull mysql
docker pull docker.io/library/mysql:latest
# 指定版本下载
docker pull mysql:5.7
docker rmi -f [镜像id]
docker rmi -f c20987f18b13
docker rmi -f c20987f18b13 626033c43d70 # 删除多个
docker -rmi -f $(docker images -aq) # 删除所有
容器命令
说明：有了镜像才可以创建容器，linux
docker pull centos
新建容器
docker run [可选参数] image
# 参数说明
--name="Name" 容器名字 tomcat01 tomcat02，用来区分容器
-d 后台方式运行
-it 使用交互方式运行，进入容器查看内容
-p 指定容器的端口 -p 8080:8080
-p ip:主机端口:容器端口
-p 主机端口:容器端口(常用)
-p 容器端口
-p 随机指定端口
# 测试,启动并进入容器
[root@hadoop100 docker]# docker run -it centos /bin/bash
[root@cace7c58a406 /]#
# 退出容器
[root@cace7c58a406 /]# exit
exit
列出所有运行中的容器
docker ps # 当前正在运行的容器
docker ps -a # 列出当前正在运行的容器+历史运行
docker ps -n=? # 显示最近创建的容器
docker ps -q # 只显示容器的编号
退出容器
exit # 容器停止并退出
Ctrl + p + Q #容器不停止退出
删除容器
docker rm 容器id # rm -f 强制删除
docker rm -f $(docker ps -aq) # 删除所有容器
docker ps -a -q|xargs docker rm # 删除所有容器
启动和停止容器的操作
docker start 容器id
docker restart 容器id
docker stop 容器id
docker kill 容器id # 强制停止当前容器
后台启动容器
[root@hadoop100 docker]# docker run -d centos
7a61d8e294e3aca1d4916b5cdf3013229b34224717186cacb88e73a674a33bf7
# 问题 发现centos停止了
docker 容器使用后台运行，就必须要有一个前台进程，docker发现没有应用，就会自动停止
查看日志
docker logs -f -t --tail num
# 容器没有日志，自己编写一段shell脚本
[root@hadoop100 docker]# docker run -d centos /bin/sh -c "while true;do echo liudachu;sleep 1;done"
[root@hadoop100 docker]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE
78c4c15387fc centos
# 显示日志
[root@hadoop100 docker]# docker logs -tf --tail 10 78c4c15387fc
2022-05-16T09:28:30.529286836Z liudachu
2022-05-16T09:28:31.539337361Z liudachu
2022-05-16T09:28:32.542928223Z liudachu
查看容器中的进程信息
docker top 容器id
[root@hadoop100 docker]# docker top 78c4c15387fc
UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD
root 9938 9918 0 17:28 ? 00:00:00 /bin/sh -c while true;do echo liudachu;sleep 1;done
root 10223 9938 0 17:31 ? 00:00:00 /usr/bin/coreutils --coreutils-
查看镜像的元数据
[root@hadoop100 docker]# docker inspect 78c4c15387fc
[
{
"Id": "78c4c15387fc843de81c39ff27b196095cc56420d9102527549215dbeccdf84d",
"Created": "2022-05-16T09:28:18.057126798Z",
"Path": "/bin/sh",
"Args": [
"-c",
"while true;do echo liudachu;sleep 1;done"
],
"State": {
"Status": "running",
"Running": true,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": false,
"Dead": false,
"Pid": 9938,
"ExitCode": 0,
"Error": "",
"StartedAt": "2022-05-16T09:28:18.497474154Z",
"FinishedAt": "0001-01-01T00:00:00Z"
},
"Image": "sha256:5d0da3dc976460b72c77d94c8a1ad043720b0416bfc16c52c45d4847e53fadb6",
"ResolvConfPath": "/var/lib/docker/containers/78c4c15387fc843de81c39ff27b196095cc56420d9102527549215dbeccdf84d/resolv.conf",
"HostnamePath": "/var/lib/docker/containers/78c4c15387fc843de81c39ff27b196095cc56420d9102527549215dbeccdf84d/hostname",
"HostsPath": "/var/lib/docker/containers/78c4c15387fc843de81c39ff27b196095cc56420d9102527549215dbeccdf84d/hosts",
"LogPath": "/var/lib/docker/containers/78c4c15387fc843de81c39ff27b196095cc56420d9102527549215dbeccdf84d/78c4c15387fc843de81c39ff27b196095cc56420d9102527549215dbeccdf84d-json.log",
"Name": "/charming_haibt",
"RestartCount": 0,
"Driver": "overlay2",
"Platform": "linux",
"MountLabel": "",
"ProcessLabel": "",
"AppArmorProfile": "",
"ExecIDs": null,
"HostConfig": {
"Binds": null,
"ContainerIDFile": "",
"LogConfig": {
"Type": "json-file",
"Config": {}
},
"NetworkMode": "default",
"PortBindings": {},
"RestartPolicy": {
"Name": "no",
"MaximumRetryCount": 0
},
"AutoRemove": false,
"VolumeDriver": "",
"VolumesFrom": null,
"CapAdd": null,
"CapDrop": null,
"CgroupnsMode": "host",
"Dns": [],
"DnsOptions": [],
"DnsSearch": [],
"ExtraHosts": null,
"GroupAdd": null,
"IpcMode": "private",
"Cgroup": "",
"Links": null,
"OomScoreAdj": 0,
"PidMode": "",
"Privileged": false,
"PublishAllPorts": false,
"ReadonlyRootfs": false,
"SecurityOpt": null,
"UTSMode": "",
"UsernsMode": "",
"ShmSize": 67108864,
"Runtime": "runc",
"ConsoleSize": [
0,
0
],
"Isolation": "",
"CpuShares": 0,
"Memory": 0,
"NanoCpus": 0,
"CgroupParent": "",
"BlkioWeight": 0,
"BlkioWeightDevice": [],
"BlkioDeviceReadBps": null,
"BlkioDeviceWriteBps": null,
"BlkioDeviceReadIOps": null,
"BlkioDeviceWriteIOps": null,
"CpuPeriod": 0,
"CpuQuota": 0,
"CpuRealtimePeriod": 0,
"CpuRealtimeRuntime": 0,
"CpusetCpus": "",
"CpusetMems": "",
"Devices": [],
"DeviceCgroupRules": null,
"DeviceRequests": null,
"KernelMemory": 0,
"KernelMemoryTCP": 0,
"MemoryReservation": 0,
"MemorySwap": 0,
"MemorySwappiness": null,
"OomKillDisable": false,
"PidsLimit": null,
"Ulimits": null,
"CpuCount": 0,
"CpuPercent": 0,
"IOMaximumIOps": 0,
"IOMaximumBandwidth": 0,
"MaskedPaths": [
"/proc/asound",
"/proc/acpi",
"/proc/kcore",
"/proc/keys",
"/proc/latency_stats",
"/proc/timer_list",
"/proc/timer_stats",
"/proc/sched_debug",
"/proc/scsi",
"/sys/firmware"
],
"ReadonlyPaths": [
"/proc/bus",
"/proc/fs",
"/proc/irq",
"/proc/sys",
"/proc/sysrq-trigger"
]
},
"GraphDriver": {
"Data": {
"LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/8ecddf40e6d97408cdaf91d46c22a528313deac456ee52053047a725c48f82f5-init/diff:/var/lib/docker/overlay2/ba0052411d8e5a64062ba0179e50db23f03a862de301ba6dd338dd7b4756617e/diff",
"MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/8ecddf40e6d97408cdaf91d46c22a528313deac456ee52053047a725c48f82f5/merged",
"UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/8ecddf40e6d97408cdaf91d46c22a528313deac456ee52053047a725c48f82f5/diff",
"WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/8ecddf40e6d97408cdaf91d46c22a528313deac456ee52053047a725c48f82f5/work"
},
"Name": "overlay2"
},
"Mounts": [],
"Config": {
"Hostname": "78c4c15387fc",
"Domainname": "",
"User": "",
"AttachStdin": false,
"AttachStdout": false,
"AttachStderr": false,
"Tty": false,
"OpenStdin": false,
"StdinOnce": false,
"Env": [
"PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
],
"Cmd": [
"/bin/sh",
"-c",
"while true;do echo liudachu;sleep 1;done"
],
"Image": "centos",
"Volumes": null,
"WorkingDir": "",
"Entrypoint": null,
"OnBuild": null,
"Labels": {
"org.label-schema.build-date": "20210915",
"org.label-schema.license": "GPLv2",
"org.label-schema.name": "CentOS Base Image",
"org.label-schema.schema-version": "1.0",
"org.label-schema.vendor": "CentOS"
}
},
"NetworkSettings": {
"Bridge": "",
"SandboxID": "096dfe6285c2adef355a87592253dca4697e98d68639885ea9b3d5bf29ab2278",
"HairpinMode": false,
"LinkLocalIPv6Address": "",
"LinkLocalIPv6PrefixLen": 0,
"Ports": {},
"SandboxKey": "/var/run/docker/netns/096dfe6285c2",
"SecondaryIPAddresses": null,
"SecondaryIPv6Addresses": null,
"EndpointID": "5df6be511faca6edb6f0f2ecf755c62ddf29378d6c6632f0bfff3a0f22025a5f",
"Gateway": "172.17.0.1",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"IPAddress": "172.17.0.2",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"Networks": {
"bridge": {
"IPAMConfig": null,
"Links": null,
"Aliases": null,
"NetworkID": "a8be2d6bb2899d201613975ff8a5cda83c5e3378045ebf674df6ec0213854c9c",
"EndpointID": "5df6be511faca6edb6f0f2ecf755c62ddf29378d6c6632f0bfff3a0f22025a5f",
"Gateway": "172.17.0.1",
"IPAddress": "172.17.0.2",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"DriverOpts": null
}
}
}
}
]
进入当前正在运行的容器
# 通常容器都是使用后台的方式运行的，需要进入容器，修改一些配置
# 命令
docker exec -it 容器id bashShell
# 测试
[root@hadoop100 liudachu]# docker exec -it dea5d03170a9 /bin/bash
[root@dea5d03170a9 /]# ls
bin dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
# 方式二
docker attach 容器id
# 区别
docker exec # 进入容器后开启一个新的终端，可以在里面操作（常用）
docker attach # 进入容器正在执行的终端，不会启动新的进程
从容器内拷贝文件到主机
docker cp 容器id:容器内路径 目的主机路径
[root@hadoop100 liudachu]# docker cp dea5d03170a9:/home/liudachu.java /home/liudachu
小结
docker安装nginx
# 1、搜索镜像 docker search xxx
# 2、下载镜像 docker pull xxx
[root@hadoop100 liudachu]# docker pull nginx
# 3、运行测试
[root@hadoop100 liudachu]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
nginx latest 605c77e624dd 4 months ago 141MB
centos latest 5d0da3dc9764 8 months ago 231MB
# 后台运行
[root@hadoop100 liudachu]# docker run -d --name nginx -p:3344:80 nginx
912ea4391e401d639e4e9a937639d4b6fb2a6c1c35be900052a1dbd7f929c9e2
[root@hadoop100 liudachu]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
912ea4391e40 nginx "/docker-entrypoint.…" 8 seconds ago Up 6 seconds 0.0.0.0:3344->80/tcp, :::3344->80/tcp nginx
[root@hadoop100 liudachu]# curl localhost:3344
# 进入容器
[root@hadoop100 liudachu]# docker exec -it 912ea4391e40 /bin/bash
root@912ea4391e40:/# ls
bin boot dev docker-entrypoint.d docker-entrypoint.sh etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
root@912ea4391e40:/# whereis nginx
nginx: /usr/sbin/nginx /usr/lib/nginx /etc/nginx /usr/share/nginx
root@912ea4391e40:/# cd etc/nginx/
root@912ea4391e40:/etc/nginx# ls
conf.d fastcgi_params mime.types modules nginx.conf scgi_params uwsgi_params
root@912ea4391e40:/etc/nginx#
docker 安装 tomcat
# 官方的使用
docker run -it --rm tomcat:9.0 # 一般用来测试，用完就删除
# 下载
docker pull tomcat:9.0
# 运行
[root@hadoop100 liudachu]# docker run -d -p 3355:8080 --name tomcat01 tomcat
# 进入容器
[root@hadoop100 liudachu]# docker exec -it tomcat01 /bin/bash
# 发现问题：1、linux命令少了 2、没有webapps 阿里镜像默认是保证最小可运行的环境
docker部署es+kibana
# 安装运行
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.2
# docker stats 查看cpu状态
# 测试es
durl localhost:9200
# 增加内存限制，修改配置文件 -e 环境配置修改
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" elasticsearch:7.6.2
docker设置自启动
1、设置docker开机启动
systemctl enable docker
2、设置容器自动重启
1）创建容器时设置
docker run -d --restart=always --name 设置容器名 使用的镜像
（上面命令 --name后面两个参数根据实际情况自行修改）
# Docker 容器的重启策略如下：
--restart具体参数值详细信息：
no // 默认策略,容器退出时不重启容器；
on-failure // 在容器非正常退出时（退出状态非0）才重新启动容器；
on-failure:3 // 在容器非正常退出时重启容器，最多重启3次；
always // 无论退出状态是如何，都重启容器；
unless-stopped // 在容器退出时总是重启容器，但是不考虑在 Docker 守护进程启动时就已经停止了的容器。
2）修改已有容器，使用update
如果创建时未指定 --restart=always，可通过update 命令设置
docker update --restart=always 容器ID(或者容器名)
（容器ID或者容器名根据实际情况修改）
可视化
-
portainer（图形化界面管理工具）
[root@localhost conf]# docker run -d -p 8088:9000 --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --privileged=true portainer/portainer -
Rancher（CI/CD 持续集成、持续部署）
访问测试:http://192.168.10.100:8088/
Docker镜像
commit镜像
docker commit 提交容器称成为一个新的副本
# 命令和git原理类似
docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器id 目标镜像名:tag
# 测试，将操作过的容器通过commit提交为一个镜像
[root@hadoop100 liudachu]# docker commit -a="liudachu" -m="add webapps app" 79dc57b90e4c tomcat02:1.0
sha256:0ce1dbea2052b9b530592bb43acc751239210b02c879e2906b00395213dc7dc2
容器数据卷
需求：数据同步到本地(Mysql数据可以存储在linux本地)
使用数据卷
方式一：直接使用命令来挂载 -v
docker run -it -v 主机目录:容器内目录
# 测试
[root@hadoop100 ceshi]# docker run -it -v /home/ceshi:/home centos /bin/bash
安装mysql（数据持久化）
# 获取镜像
docker pull mysql:5.7
# 运行容器，需要做数据挂载
docker run -d -p 3310:3306 -v /home/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=105105 --name mysql01 mysql:5.7
具名和匿名挂载
# 匿名挂载 -v 容器内路径
-P 随机端口映射
docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx nginx
# 查看所有的数据卷的情况
[root@hadoop100 data]# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local e703087c04abf3accd21c9aad769811685eb44eb1e1a3f3c045f1309dc1a89e1
# 具名挂载 -v 卷名:容器内容路径
[root@hadoop100 data]# docker run -d -P --name nginx02 -v juming-nginx:/etc/nginx nginx
0c17b67144accedd8d8e26cdeb6ff74c8073b3d0ea52dc39ae0ba68ae7aca4e7
[root@hadoop100 data]# docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local juming-nginx
# 查看一下卷 docker volume inspect 卷名
[root@hadoop100 data]# docker volume inspect juming-nginx
[
{
"CreatedAt": "2022-05-18T10:32:03+08:00",
"Driver": "local",
"Labels": null,
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/juming-nginx/_data",
"Name": "juming-nginx",
"Options": null,
"Scope": "local"
}
]
所有的docker容器内的卷，没有指定目录的情况下都是在 /var/lib/docker/volumes/xxxx/_data
通过具名挂载可以方便的找到对应的数据卷，大多数情况下在使用的具名挂载
# 如何确定是具名挂载还是匿名挂载，还是指定路径挂载
-v 容器内路径 # 匿名挂载
-v 卷名:容器内路径 # 具名挂载
-v /宿主机路径::容器内路径 # 指定路径挂载！
扩展
# 通过 -v 容器内路径:ro rw 改变读写权限
# 一旦这个设置了容器权限，容器对我们挂在出的内容就有限定了
docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx:ro nginx
docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx:rw nginx
初识DockerFile
DockerFile就是用来构建docker镜像的构建文件的命令脚本
FROM centos
VOLUME ["volume01","volume02"]
CMD echo "----end----"
CMD /bin/bash
生成镜像命令
docker build -f /home/docker-test-volume/dockerfile1 -t liudachu/centos:1.0 .
测试(这种自定义生成的镜像可以自动生成挂载目录)
# 生成镜像
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker build -f /home/docker-test-volume/dockerfile1 -t liudachu/centos:1.0 .
Sending build context to Docker daemon 2.048kB
Step 1/4 : FROM centos
---> 5d0da3dc9764
Step 2/4 : VOLUME ["volume01","volume02"]
---> Running in cbb1c291febe
Removing intermediate container cbb1c291febe
---> 0e44529202d0
Step 3/4 : CMD echo "---end---"
---> Running in 4b48af1a9980
Removing intermediate container 4b48af1a9980
---> 60554481898a
Step 4/4 : CMD /bin/bash
---> Running in 4fd449ea2702
Removing intermediate container 4fd449ea2702
---> 7521f4a90d6a
Successfully built 7521f4a90d6a
Successfully tagged liudachu/centos:1.0
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
liudachu/centos 1.0 7521f4a90d6a 4 seconds ago 231MB
# 运行镜像
[root@hadoop100 liudachu]# docker run -it 7521f4a90d6a /bin/bash
[root@99954dcba0e8 /]# ls
bin dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var volume01 volume02
# 查看容器挂载信息
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker inspect 99954dcba0e8
"Mounts": [
{
"Type": "volume",
"Name": "ad7bafaf48dbbd5976d12c730c5714ea8b12a633fd8d74b239ecfacc04c3d61d",
"Source": "/var/lib/docker/volumes/ad7bafaf48dbbd5976d12c730c5714ea8b12a633fd8d74b239ecfacc04c3d61d/_data",
"Destination": "volume01",
"Driver": "local",
"Mode": "",
"RW": true,
"Propagation": ""
},
{
"Type": "volume",
"Name": "5de74552ffd83c7bb0c088b475230f7fe2ee30c77841d16b82893be04cacea44",
"Source": "/var/lib/docker/volumes/5de74552ffd83c7bb0c088b475230f7fe2ee30c77841d16b82893be04cacea44/_data",
"Destination": "volume02",
"Driver": "local",
"Mode": "",
"RW": true,
"Propagation": ""
}
],
数据卷容器
--volumes-from命令
# 启动自定义镜像
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker run -it --name docker01 liudachu/centos:1.0
# 启动docker02 数据卷继承docker01
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker run -it --name docker02 liudachu/centos:1.0
# 启动docker03 数据卷继承docker01
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker run -it --name docker03 liudachu/centos:1.0
# 最终三个容器的数据的都是同步的
多个mysql实现数据共享
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker run -d -p 3310:3306 -v /etc/mysql/conf.d -v /var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=105105 --name mysql01 mysql:5.7
[root@hadoop100 docker-test-volume]# docker run -d -p 3310:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=105105 --name mysql02 --volumes-from mysql01 mysql:5.7
# 两个mysql容器实现数据同步
DockerFile
构建步骤：
1、编写一个dockerfile文件
2、docker build 构建成为一个镜像
3、docker run 运行镜像
4、docker push 发布镜像(DockerHub、阿里云镜像仓库)
DockerFile :构建文件,定义了一切的步骤,源代码
Dockerlmages :通过DockerFile构建生成的镜像,最终发布和运行的产品!
Docker容器:容器就是镜像运行起来提供服务器
DockerFile 指令
FROM # 基础镜像 centos等
MAINTAINER # 镜像的作者(maintainer)，姓名+邮箱
RUN # 镜像构建的时候需要运行的命令
ADD # 步骤：添加内容，比如添加tomcat压缩包
WORKDIR # 镜像的工作目录
VOLUME # 挂载的目录
EXPOSE # 暴露端口配置
CMD # 指定容器启动的时候要运行的命令，只有最后一个会生效，可被替代
ENTRYPOINT # 指定容器启动的时候要运行的命令，可以追加命令
ONBUILD # 当构建一个被继承DockerFile 这个时候就会运行 OnBuild 的命令。
COPY # 类似ADD，将文件拷贝到镜像中
ENV # 构建的时候设置环境变量
测试：
# DockerHub中99%镜像都是从 FROM scratch 开始的
# 编写一个dockerfile
FROM centos:7
MAINTAINER liudachu<2484949520@qq.com>
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
RUN yum -y install vim
RUN yum -y install net-tools
EXPOSE 80
CMD echo $MYPATH
CMD echo "---end---"
CMD /bin/bash
# 构建镜像
[root@hadoop100 dockerfile]# docker build -f mydockerfile-centos -t mycentos:0.1 .
# 测试运行
docker run -it mycentos:0.1
# 查看镜像的变更历史
docker history 镜像id
CMD 和 ENTRYPOINT 的区别
举例：docker run 7521f4a90d6a -l
# 如果dockerfile中写的是CMD ["ls","-a"]，会被 -l 进行替换
# 如果dockerfile中写的是ENTRYPOINT ["ls","-a"]，会追加 -l ，变成ls -al
实战：tomcat镜像
1、准备镜像文件tomcat压缩包，jdk的压缩包上传到linux本地
2、编写dockerfile文件，官方命名Dockerfile，build会自动寻找这文件，就不需要 -f 指定了
FROM centos:7
MAINTAINER liudachu<2484949520@qq.com>
COPY readme.txt /usr/local/readme.txt
ADD jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /usr/local/
ADD apache-tomcat-9.0.39.tar.gz /usr/local/
RUN yum -y install vim
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8.0_212
ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
ENV CATALINA_HOME /usr/local/apache-tomcat-9.0.39
ENV CATALINA_BASH /usr/local/apache-tomcat-9.0.39
ENV PATH $PATH:$JAVA_HOME/bin:$CATALINA_HOME/lib:$CATALINA_HOME/bin
EXPOSE 8080
CMD /usr/local/apache-tomcat-9.0.39/bin/startup.sh && tail -F /usr/local/apache-tomcat-9.0.39/bin/logs/catalina.out
3、构建镜像
# docker build -t diytomcat .
4、启动镜像
docker run -d -p 9090:8080 --name liudachutomcat -v /opt/module/container/tomcat/test:/usr/local/apache-tomcat-9.0.39/webapps/test -v /opt/module/container/tomcat/tomcatlogs/:/usr/local/apache-tomcat-9.0.39/logs diytomcat
5、访问测试
测试数据卷的同步/tomcat访问等
6、发布项目
# 登录
[root@hadoop100 test]# docker login -u liudachu
Password:
Login Succeeded
# 问题
[root@hadoop100 liudachu]# docker push liudachu/diytomcat:1.0
The push refers to repository [docker.io/liudachu/diytomcat]
An image does not exist locally with the tag: liudachu/diytomcat
# 解决：增加以一个tag
[root@hadoop100 liudachu]# docker tag 505c752b900d liudachu/diytomcat:1.0
[root@hadoop100 liudachu]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
diytomcat latest 505c752b900d 18 hours ago 847MB
liudachu/diytomcat 1.0 505c752b900d 18 hours ago 847MB
# 发布
[root@hadoop100 liudachu]# docker push liudachu/diytomcat:1.0
提交到阿里云镜像上
1、阿里云->找到容器镜像服务
2、创建命名空间
3、创建容器镜像
4、参考官方文档
Docker网络
ip addr
lo ：本机回环地址
eth0 ：本机网络地址
docker0 ： docker0 地址
# 查看容器的内部网络地址
docker exec -it tomcat01 ip addr
原理
1、每启动一个docker容器，docker就会给docker容器分配一个ip，我们只要安装了docker，就会有一个网卡docker0
桥接模式，使用的技术是 evth-pair 技术！
# evth-pair 就是一对的虚拟设备接口，成对出现，一段连着协议，一段连着彼此，充当一个桥梁，；连接各种虚拟网络设备
2、容器之间是可以ping通的
–link
思考一个场景，我们编写了一个微服务，database url=ip:，项目不重启,数据库ip换掉了,我们希望可以处理这个问题,可以名字来进行访问容器?
# --link
docker run -d -P --name tomcat03 --link tomcat02 tomcat
# 可以通过名字ping通
docker exec -it tomcat02 ping tomcat01
# 本质就是在/etc/hosts 文件中增加映射
docker exec -it tomcat02 cat /etc/hosts
自定义网络
# 查看所有的docker网络
docker network ls
# 我们直接启动容器，默认bridge就是docker0
docker run -d -P --name tomcat01 -net bridge tomcat
# docker0特点：默认，域名不能访问 --link可以打通连接
# 创建自定义网络
docker network create --driver bridge --subnet 192.168.0.0/16 --gateway 192.168.0.1 mynet
# 使用自定义网络，可以直接ping容器名称
docker run -d -P --name tomcat01 -net bridge tomcat
网络连通
# 将tomcat01连通到指定网络下
docker network connect mynet tomcat01
# 连通之后就是将该容器放在了mynet网络下，并给容器一个新的网络地址
# 一个容器两个ip地址
reids集群
redis配置文件脚本
for port in $(seq 1 6); \
do \
mkdir -p /mydata/redis/node-${port}/conf
touch /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
cat << EOF >/mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
port 6379
bind 0.0.0.0
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
cluster-announce-ip 172.38.0.1${port}
cluster-announce-port 6379
cluster-announce-bus-port 16379
appendonly yes
EOF
done
启动reids容器
docker run -p 6372:6379 -p 16372:16379 --name redis-2 \
-v /mydata/redis/node-2/data:/data \
-v /mydata/redis/node-2/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 192.168.0.12 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6373:6379 -p 16373:16379 --name redis-3 \
-v /mydata/redis/node-3/data:/data \
-v /mydata/redis/node-3/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 192.168.0.13 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6374:6379 -p 16374:16379 --name redis-4 \
-v /mydata/redis/node-4/data:/data \
-v /mydata/redis/node-4/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 192.168.0.14 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6375:6379 -p 16375:16379 --name redis-5 \
-v /mydata/redis/node-5/data:/data \
-v /mydata/redis/node-5/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 192.168.0.15 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6376:6379 -p 16376:16379 --name redis-6 \
-v /mydata/redis/node-6/data:/data \
-v /mydata/redis/node-6/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 192.168.0.16 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
创建cluster集群
/data # redis-cli --cluster create 192.168.0.11:6379 192.168.0.12:6379 192.168.0.13:6379 192.168.0.14:6379 192.168.0.15:6379 192.168.0.16:6379 --cluster-replicas 1
SpringBoot微服务打包Docker镜像
1、构建springboot项目
2、打包应用
3、编写dockerfile（在idea加载docker插件，可以让dockerfile高亮和提示）
FROM java:8
COPY *.jar /app.jar
CMD ["--server.port=8080"]
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]
4、构建镜像
docker build -t swordsj .
5、发布运行
docker docker run -d -P --name sword-springboot-web swordsj
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