【Docker】ubuntu中 Docker的使用

原创已于 2025-05-16 11:13:11 修改 · 4.5k 阅读

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于 2025-01-25 20:11:12 首次发布

之前记录了 docker的安装【环境配置】ubuntu中 Docker的安装；
本篇博客记录Dockerfile的示例，docker 的使用，包括镜像的构建、容器的启动、docker compose的使用等。

当安装好后，可查看docker的基本信息
docker info     ## 查看docker信息，在输出中，查找 Docker Root Dir 字段，它会显示 Docker 存储的根目录。
docker version  ## 查看docker版本

1 Dockerfile的编写

Dockerfile 的介绍：
Dockerfile是一个文本文件，其中包含了一系列指令，这些指令定义了如何从基础镜像创建一个新的Docker镜像。通过执行docker build命令，Docker会逐行解析Dockerfile中的指令，并逐步构建出镜像。
镜像构建过程：
- 基础镜像：Dockerfile的第一条指令通常是FROM，用于指定基础镜像。基础镜像可以是官方提供的镜像（如ubuntu:20.04），也可以是其他自定义的镜像。
- 安装依赖：使用RUN指令在镜像中执行命令，如安装软件包、配置环境等。
- 复制文件：使用COPY或ADD指令将文件从宿主机复制到镜像中。
- 设置环境变量：使用ENV指令设置环境变量。
- 暴露端口：使用EXPOSE指令声明容器监听的端口。
- 启动命令：使用CMD或ENTRYPOINT指令指定容器启动时执行的命令。

记录一个实际工程的Dockerfile的例子

# 1. 基础镜像
FROM nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04

# 2. 是一个构建参数，用于指定在构建Docker镜像时要克隆的GitHub仓库的特定分支或提交。
## main、develop、feature-add-new-model、release-v1.0、v1.0.0等
ARG SEGMENT_ANYTHING_COMMIT=main

# 3. 设置环境变量
## 设置非交互模式，避免在安装过程中出现交互式提示。
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive  
## 设置应用程序目录为/DEMO。
ENV APP_DIR=/DEMO
## 设置pip缓存目录为$HOME/.cache。
ENV PIP_CACHE_DIR=/root/.cache

# 4. 设置工作目录
WORKDIR $APP_DIR

# 5. 设置时区
## 在Docker镜像中设置时区为上海（Asia/Shanghai）
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone

# 6. 配置APT源, 清理缓存（推荐）
## 将阿里云的APT源写入到/etc/apt/sources.list文件中。
RUN echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse" > /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
  # 更新APT包列表。
  apt-get update && \
  # 安装curl。
  apt-get install -y --no-install-recommends curl && \
  # 清理已经下载的软件包文件。
  apt-get clean && \
  ## 删除APT的软件包列表缓存，进一步释放空间。
  rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 7. 安装基础工具和依赖库
## 更新APT包列表并安装依赖包，然后清理APT的软件包列表缓存。
RUN apt-get update && \
  apt-get install --no-install-recommends --no-install-suggests -y \
  build-essential \
  libxml2-dev \
  libxslt-dev \
  zlib1g-dev \
  python3.9 \
  python3.9-distutils \
  python3.9-dev \
  git \
  libgl1 \
  libglib2.0-0 \
  libsm6 \
  libxrender1 \
  libxext6 && \
  apt-get clean && \
  rm -rf /var/lib/apt/lists/*


# 8. 安装pip。
  ## 下载get-pip.py到镜像中的当前目录
RUN curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py && \
    ## 执行get-pip.py脚本安装pip。
    python3.9 get-pip.py -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple && \
    ## 删除get-pip.py脚本
    rm get-pip.py
  
# 9. 升级 pip 并配置 pypi 源
## 创建符号链接，使/usr/bin/python指向/usr/bin/python3.9。
RUN ln -s /usr/bin/python3.9 /usr/bin/python
RUN pip install --upgrade pip && \
  pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 10. 库的安装
COPY requirements.txt .
## 指定版本，兼容显卡驱动以及对应的cuda版本
RUN pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt --timeout=120

# 11. 复制应用代码
COPY . .

# 12. 暴露端口，并启动
EXPOSE 4000
CMD ["bash", "-c", "source config/config_${MODE}.env && python app.py --mode=${MODE}"]

2 镜像的相关命令

已知镜像的名字为 DEMO:v1.0，以此为例，相关操作命令如下。
镜像的创建
【基于现有镜像创建】
基于远程仓库中已有的 DEMO:v1.0 镜像来创建本地副本
docker pull DEMO:v1.0
【构建新的镜像】
通过 Dockerfile 构建一个新的 DEMO:v1.0 镜像
docker build -t DEMO:v1.0 .
这里的 . 表示当前目录为上下文路径，Docker 会在这个路径下寻找 Dockerfile 来构建镜像
镜像的查询
【列出所有本地镜像】
要查看包括 DEMO:v1.0 在内的所有本地镜像
docker images
【检查特定镜像详情】
为了获取 DEMO:v1.0 的详细信息
docker inspect DEMO:v1.0
镜像的删除
【如果该镜像正在被某个容器使用，你需要先停止并移除那个容器，或者使用 -f 参数强制删除】
docker rmi -f DEMO:v1.0
【删除无标签镜像（悬空镜像）】
有时构建了多个镜像时，可能会留下一些没有标签的镜像，即悬空镜像。可以使用以下命令来清理它们：
docker image prune -f
上命令中的 -f 参数用于强制执行操作，不需要用户确认。在执行任何删除或修改操作之前，请确保你已经备份了重要数据，并且了解每个命令的影响。
【清理无用的镜像、容器、网络、卷】
docker system prune  

3 容器的相关命令
基于镜像 DEMO:v1.0 启动一个容器
docker run 
--gpus all
--name demo \
-p 4000:4000 \
-v /host/data:/app/data \
-e MODE=loc \
-d \
DEMO:v1.0
docker run
启动一个新容器。
--gpus all
参数用于指定容器可以使用的宿主机上的 GPU 设备，all 表示容器可以使用宿主机上的所有 GPU 设备。
--name demo
–name 用来为容器指定一个名称。在这个例子中，容器被命名为demo。这使得后续对容器的操作（如停止、删除等）更加直观和容易管理。
-p 4000:4000
-p 参数用于将主机的端口映射到容器内的端口。这里的意思是将主机的 4000 端口映射到容器内部的 4000 端口。这意味着当有人访问主机的 4000 端口时，请求会被转发给运行在容器 4000 端口上的服务。
-v /host/data:/app/data
-v 参数用于挂载卷，即把主机上的目录或文件映射到容器内的路径。此例中，它将主机上的 /host/data 目录挂载到了容器内的 /app/data 目录。这样做的好处是可以让容器访问主机的数据，反之亦然，这对于持久化数据或共享数据非常有用。
-e MODE=loc
-e 参数用来设置环境变量。这里设置了名为 MODE 的环境变量，并赋予其值 loc。这个环境变量可以在容器内被应用程序读取，比如在启动脚本中使用 ${MODE} 来决定应用的行为模式（例如本地测试模式）。
-d
-d 参数表示分离模式（detached mode），也就是后台运行。容器启动后会立即进入后台运行状态，而不会占用当前终端。
DEMO:v1.0
这是要使用的 Docker 镜像的名字和标签。DEMO 是镜像名称，:v1.0 是标签，表示版本号。Docker 会尝试拉取或使用这个镜像来创建并启动新的容器。
查看容器状态
【列出所有正在运行的容器】
docker ps
【列出所有容器（包括已停止的）】
docker ps -a
【查看容器详细信息】
docker inspect my_demo_container
【查看容器运行日志】
docker logs my_demo_container
docker logs -f my_demo_container  ## 实时刷新
停止容器
要停止一个正在运行的容器，可以使用它的名称或ID
docker stop my_demo_container
重启容器
要重启一个已经停止的容器，同样可以使用它的名称或ID
docker restart my_demo_container
进入正在运行的容器
如果需要进入一个已经在运行的容器，可以使用 exec 命令。这将在不中断容器服务的情况下为你提供一个交互式的 shell。
docker exec -it my_demo_container /bin/bash
比如：AI相关工程需要调用GPU，所以要确认gpu是否可用。此时可查看容器中的pytorch版本，在上面命令基础上，再运行如下命令。若打印出来的为False，要注意容器运行命令中是否添加--gpus all。
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
删除容器
【移除某个容器】
docker rm my_demo_containe
【强制删除容器】
如果需要强制删除一个正在运行的容器，可以加上 -f 参数：
docker rm -f my_demo_container
【清理停止的容器】
当有很多已经停止的容器时，可以使用以下命令来清理它们：
docker container prune
以上命令会提示你确认是否要移除所有已经停止的容器。如果你不想看到提示，可以直接添加 -f 或者 --force 参数。
修改Dockerfile后重新构建镜像，需要更新容器
【先删除容器，忽略错误；然后运行新容器】
docker rm -f my_demo_container > /dev/null 2>&1 || :
docker run -d -p 4000:4000 -e MODE=loc --name my_demo_container DEMO:v1.0
/dev/null 将标准输出重定向到 /dev/null，即丢弃标准输出。
2>&1 将标准错误重定向到与标准输出相同的位置，也就是 /dev/null。这意味着无论是正常输出还是错误信息都将被丢弃，不会显示在终端上。
|| : 如果前面的命令失败，则执行空命令 :，以防止因为错误而导致整个命令序列停止。

4 docker-compose 的使用

4.1 创建 docker-compose.yml 文件

其中内容如下：
services:
 detect-ai-app:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: detect-ai-app
    ports:
      - "4000:4000"
    environment:
      - IMAGE_SERVER_URL=http://172.16.2.20:7000/api/image/files
      - LOG_LEVEL=DEBUG
    env_file:
      - config/config_loc.env  # 指定环境变量文件
    volumes:
      - ${HOST_DATA_PATH}:${CONTAINER_DATA_PATH}  # 使用环境变量中的路径
    restart: unless-stopped
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1  # 根据需求调整数量
              capabilities: [gpu]
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 8G
    networks:
      - lesion-detect-net

networks:
  lesion-detect-net:
    driver: bridge
【Docker Compose 配置文件解释】

服务名称
detect-ai-app: 这是服务的名称，用于标识和管理这个特定的服务。

构建配置
build: 指定了如何构建 Docker 镜像。
context: .: 使用当前目录作为构建上下文。
dockerfile: Dockerfile: 指定使用当前目录下的 Dockerfile 来构建镜像。

容器名称
container_name: detect-ai-app: 明确指定了启动的容器将被命名为 detect-ai-app。这有助于直接通过名称管理容器。

端口映射
ports: - “4000:4000”: 将主机的 4000 端口映射到容器内的 4000 端口。这允许外部访问运行在容器内的服务。

环境变量
environment: 设置了两个环境变量。
IMAGE_SERVER_URL=http://172.16.2.20:7000/api/image/files: 指定了图像服务器的 URL。
LOG_LEVEL=DEBUG: 设置日志级别为 DEBUG。

环境变量文件
env_file: - config/config_loc.env: 指定了一个环境变量文件，用于加载额外的环境变量。

卷挂载
volumes: - ${HOST_DATA_PATH}: ${CONTAINER_DATA_PATH}: 使用环境变量中的路径来挂载主机路径到容器内的路径。这对于持久化数据或共享文件非常重要。

重启策略
restart: unless-stopped: 设置了容器的重启策略为 unless-stopped，这意味着除非手动停止，否则容器会自动重启，包括系统重启后。

部署资源配置
deploy: 指定了部署时的资源配置。
resources: 定义了资源限制和预留。
reservations: 预留资源。
devices: 指定了 GPU 设备。
driver: nvidia: 使用 NVIDIA 驱动。
count: 1: 预留 1 个 GPU。
capabilities: [gpu]: 指定 GPU 能力。

limits: 设置了 CPU 和内存的限制。
cpus: '4': 限制使用 4 个 CPU 核心。
memory: 8G: 限制使用 8GB 内存。

网络配置
networks:
lesion-detect-net：指定了容器将连接到的网络。
driver: bridge: 定义了一个名为 lesion-detect-net 的桥接网络。

【关于环境变量的优先级解释】

.env 文件：
这个文件主要用于在项目根目录下提供默认值，适用于所有服务。它主要用于 Docker Compose 文件解析时的变量替换，且不会直接传递给容器除非这些变量被用作其他配置的一部分。因此，它的优先级是最低的。
env_file：
通过 env_file 指定的文件中的变量会被加载进容器内，不会被 docker-compose.yaml 文件内加载。如果同一个变量既存在于 .env 文件也存在于 env_file 中，那么 env_file 中的值会覆盖 .env 文件中的值。
environment：
这是在 Docker Compose 文件中直接为服务定义环境变量的方式。如果同一个环境变量同时存在于 env_file 和 environment 中，那么 environment 中的定义会具有最高优先级，覆盖任何来自 env_file 的值。

方式作用范围优点缺点优先级
.env 文件 Docker Compose 配置加载集中管理，自动加载，灵活性高需要额外维护一个文件最低
env_file 容器内部适合加载多个环境变量文件需要在 Docker Compose 文件中指定中等
environment 容器内部容器运行时动态注入环境变量需要在 Docker Compose 文件中定义最高

这种优先级机制允许用户灵活地控制环境变量的来源和最终值，确保了更细粒度的配置管理。

4.2 服务启动
验证配置文件
启动服务之前，来检查和解析配置文件，这将帮助发现任何潜在的问题。
docker compose config
准备环境
确保所有依赖项都已准备好，比如：
数据库或其他外部服务是否已经启动并可以访问。
如果有 .env 文件，确保它已经创建并且包含所有必要的环境变量。
确认主机上的目录（如卷挂载点 /opt/ai-platform/lldataset/240/containerd/oneapi/data）存在并且权限正确。
镜像的构建与服务的启动
【构建镜像】
docker-compose build
【启动服务】
docker-compose up       # 在前台启动服务，可以看到日志输出，方便调试。
docker-compose up -d    # 在后台启动服务，并让其以后台模式运行。
【首次启动时构建镜像】
build 指令将强制重新构建这些服务的镜像。即使已经存在本地镜像，也会根据 Dockerfile 重新构建。
docker-compose up --build -d
【强制重新构建服务镜像】
强制重新构建服务镜像，即使这些镜像已经存在。这确保了所有最新的代码更改和依赖项都被包含在新镜像中。
docker-compose up -d --build --force-recreate
验证服务状态
【查看服务状态】
验证服务是否正常启动
docker-compose ps
【查看日志输出】
docker-compose logs -f
健康检查与测试
确保服务按照预期工作。对于 Web 服务，可以通过浏览器或 curl 访问应用；对于数据库等服务，可以通过客户端工具连接并执行查询。
测试 API 或 Web 应用: 打开浏览器或使用命令行工具访问服务端口（例如，如果你映射了 3000 端口，可以访问 http://localhost:3000）。
# 测试服务是否正常工作
curl http://localhost:3000
重启容器
【停止并重新启动所有服务】
如果想停止所有服务然后重新启动它们，可以使用以下命令。这个命令会先停止所有的服务，然后再启动它们。这对于需要重启整个应用堆栈的情况非常有用。
docker-compose restart
【仅重启特定的服务】
如果只想重启某个特定的服务（例如 oneapi），可以指定服务名称：
docker-compose restart oneapi
【完全停止并重新创建容器】
若需要完全停止并重新创建容器，这可以通过 down 和 up 命令的组合来实现。这通常用于在更改了配置文件或镜像后确保所有更改生效。
# 停止并移除所有服务容器、网络及卷
docker-compose down

# 构建并启动服务，在后台运行
docker-compose up -d --build

方式	作用范围	优点	缺点	优先级
.env 文件	Docker Compose 配置加载	集中管理，自动加载，灵活性高	需要额外维护一个文件	最低
env_file	容器内部	适合加载多个环境变量文件	需要在 Docker Compose 文件中指定	中等
environment	容器内部	容器运行时动态注入环境变量	需要在 Docker Compose 文件中定义	最高

5 其它

【问题】
本人使用服务器为ubuntu系统。
在AI相关项目中，我们需要使用GPU。在未进行全面配置的系统中，启动后docker compose后可能会报错如下。
这个错误表明 Docker 无法访问 NVIDIA GPU，通常是因为缺少 NVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker2）。
Error response from daemon: could not select device driver "nvidia" with capabilities: [[gpu]]
【解决方案】
确保系统已添加 NVIDIA 容器工具链的官方源
# 添加 NVIDIA 的 GPG 密钥和软件源
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o > /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
	sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
	sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# 更新软件包列表
sudo apt-get update
安装 nvidia-container-toolkit
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
配置 Docker 使用 NVIDIA 运行时
# 生成 Docker 的 NVIDIA 运行时配置
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

# 重启 Docker 使配置生效
sudo systemctl restart docker
到这里，自己的问题就解决了。如果实际再遇到更多问题，询问好帮手deepseek，寻求更多的解决方案。