ESSE的博客

前言本文汇总开发者使用docker遇到头疼的网络问题。宿主机使用由docker镜像构建的命令行代理，可参考https://github.com/QiangZiBro/Qdotfiles，本文不讲解。假设宿主机命令行代理端口是8999，下面介绍几种使用场景。国内镜像源配置第1步，vim /etc/docker/daemon.json，将本文件写为：{ "registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]}“ Docker中国区官方镜像

已经有了docker hub，为什么要搭建私有仓库docker hub为我们提供了很多官方镜像和个人上传的镜像，我们可以下载机构或个人上传上去的images，也可以上传我们本地images，然后我们需要的时候也可以随时下载。看起来docker hub中央仓库很方便，但也有不方便的地地方：1、我们在docker hub上push和pull images速度可能受影响，有时候可能docker主页都打不开2、我们在生产或测试环境使用的docker images可能存放着内部code，tools，不想被外部人

本章主要内容分为两大块：docker基础网络介绍和docker的网络模式，本篇主要介绍docker基础网络，下一节文章介绍docker的网络模式1、Docker 基础网络介绍1.1 外部访问容器1.2 容器互联1.3 配置DNS2、Docker的网络模式2.1 Bridge 模式2.2 Host 模式2.3 None 模式2.4 Container 模式1、Docker 基础网络介绍1、1外部访问容器容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过-P或-p参数来指.

背景：服务器磁盘压力，删除了/var/lib/docker/overlay2 下的文件，导致重新启动容器失败关于overlay2存储详细说明可以参考https://www.lagou.com/lgeduarticle/70618.html解决办法： docker system prune -a # 我们看到什么东西都没有了重启dockersystemctl restart docker然后启动一个容器试试问题完美解决ps： 如果不重启docker 还是会报错ps：也可

前言在容器领域，docker 公司提出的容器镜像已经成为目前容器打包交付的事实标准。构建镜像需要编写 Dockerfile，如何编写一个优雅的 Dockerfile 呢？在 Docker 公司的官方文档中给出了一篇Best practices for writing Dockerfiles。（https://g.126.fm/03ncYHS）本文在此基础上做了一些修改，力图让大家在工作中写出一份不错的 Dockerfile。本文分为三个部分，首先会直接给出一份 Dockerfile 的参考模板，然

结论docker exec: 在已运行的容器中，执行命令，操作对象是容器，退出容器该让其不会停止，如果你要进入已运行的容器，并且执行命令，用execdocker attach: 同样操作的是已运行的容器，可以将本机标准输入（键盘输入）输到容器中，也可以将容器的输出显示在本机的屏幕上，退出容器则容器停止，如果你想查看容器运行过程中产生的标准输入输出，用attachdocker execdocker exec [options] CONTAINER COMMAND [ARG...]CONTAINER：

多阶段构建是一个新特性，需要 Docker 17.05 或更高版本的守护进程和客户端。对于那些努力优化 Dockerfiles 并使其易于阅读和维护的人来说，多阶段构建非常有用。在之前先来学习术语：multi-stage 多阶段build 构建image 镜像stage 阶段一、使用在多阶段构建之前构建镜像时最具挑战性的事情之一就是缩小镜像大小。Dockerfile 中的每一条指令都会在镜像中添加一个层，在进入下一层之前，您需要记住清除所有不需要的工件。要编写一个真正高效的 Dock.

CMD指令和ENTRYPOINT指令的作用都是为镜像指定容器启动后的命令，那么它们两者之间有什么各自的优点呢？为了更好地对比CMD指令和ENTRYPOINT指令的差异，我们这里再列一下这两个指令的说明:一、CMD支持三种格式 CMD ["executable","param1","param2"] 使用 exec 执行，推荐方式； CMD command param1 param2 在 /bin/sh 中执行，提供给需要交互的应用； CMD ["param1","param2"] 提供给.

docker将数据从宿主机挂载到容器中的三种方式1、volumes：Docker管理宿主机文件系统的一部分（/var/lib/docker/volumes） 保存数据的最佳方式。将容器数据持久化到宿主机，docker自己来管理的一个位置；volumes特点：当容器停止或被移除时，该卷依然存在；当明确删除卷时，卷才会被删除多个容器之间共享数据；多个容器可以同时挂载相同的卷将容器的数据存储在远程主机或其他存储上将数据从一台docker主机迁移到另一台时，先停止容器，然后备份卷的目录/usr/

毋庸置疑，容器已经成为企业IT基础设施中必不可少的部分，它具有很多优点，比如：第一：容器是不可变的–操作系统，库版本，配置，文件夹和应用程序都包装在容器内。你保证在质量检查中测试过的同一镜像将以相同的行为到达生产环境第二：容器很轻-——容器的内存占用量很小。容器降职为主要进程分配内存，为不是数百或数千MB。第三：容器非常快——可以像启动典形Linux进程一样快地启动容器。你可以在几秒钟内启动一个新容器，而不是几分钟。但是许多用户仍然对待典形虚拟机一样对待容器，而忘记了容器具有重要的特性：即容器是

将python应用制作成容器镜像能不能一次部署，处处运行？其实这个问题已经有点过时了，别问，问就是 docker，如果你了解过 docker，你就知道，以容器的形式来发布你的应用程序，已经变得非常流行。本文教你如何将一个 Python 应用容器化，容器化后，你的应用可以极其方便的迁移至其他具有 Docker 的服务器中，即使 Docker 服务器不联网，也只需将一个 Docker 镜像拷贝至内网即可完成部署。假如有一个 Python 的 web 应用 index.py ，这里是 falsk 写的 Hel