Docker学习——基础知识（二）：容器

最新推荐文章于 2025-01-20 10:36:26 发布

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先决条件

安装Docker 1.13或更高版本。
阅读第1部分中的概述。
运行一个快速测试，以确保您完成所有设置：

docker run hello-world

介绍

现在是时候开始使用Docker方式构建应用程序了。我们从这个应用程序层次结构的底部——容器——开始，容器是这篇文章主要讲述的知识。在容器之上是一个服务，它定义了容器在生产中的行为方式，在第3部分中介绍。最后，在顶层是堆栈，定义了第5部分中介绍的所有服务的交互。

堆栈
服务
容器（现在学习的知识）

新的开发环境

以前，如果我们要开始编写Python应用程序，那么我们的首要任务就是在计算机上安装Python运行时环境。但是，这样会导致我们计算机上的环境需要确保开发的App如期运行，又要匹配生产环境。

使用Docker，我们可以将可移植的Python运行时作为映像获取，无需安装。在编译时，将基本Python映像和应用程序代码一起打包，确保我们的的应用程序、其依赖项和运行时都一起运行。

这些可移植映像由Dockerfile来定义。

用`Dockerfile`来定义容器

Dockerfile定义容器内环境中处理的任务。对网络接口和磁盘驱动器等资源的访问在此环境中进行虚拟化，该环境与系统的其余部分隔离。因此，我们需要将端口映射到外部世界，并具体说明要“复制”到该环境的文件。执行此操作后，我们可以预期此Dockerfile中定义的应用程序的编译在其运行的任何位置都会完全相同。

`Dockerfile`

创建一个空目录。将目录（cd）定位到这个新目录，创建名为Dockerfile的文件，将以下内容复制并粘贴到该文件中，然后保存。注释中对Dockerfile中每个语句进行了解释：

# 使用官方Python运行时作为父镜像
FROM python:2.7-slim

# 将工作目录设置为/ app
WORKDIR /app

# 将当前目录内容复制到/ app的容器中
COPY . /app

# 安装requirements.txt中指定的任何所需包
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt

# 使端口80可用于容器外部访问
EXPOSE 80

# 定义环境变量
ENV NAME World

# 在容器启动后运行app.py
CMD ["python", "app.py"]

这个Dockerfile引用了我们尚未创建的几个文件，即app.py和requirements.txt。我们接下来创建这些文件。

应用程序（The app itself）

创建两个文件，requirements.txt和app.py，并将它们与Dockerfile放在同一个文件夹中。这就完成了我们的应用程序，步骤非常简单。当上面的Dockerfile内置到映像中时，由于Dockerfile的COPY命令，app.py和requirements.txt存在，并且由于EXPOSE命令，app.py的输出可通过HTTP访问。

`requirements.txt`

Flask
Redis

`app.py`

from flask import Flask
from redis import Redis, RedisError
import os
import socket

# Connect to Redis
redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    try:
        visits = redis.incr("counter")
    except RedisError:
        visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"

    html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \
           "<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \
           "<b>Visits:</b> {visits}"
    return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)

现在我们看到pip install -r requirements.txt为Python安装了Flask和Redis库，应用程序打印环境变量NAME，以及调用socket.gethostname（）执行了输出。最后，因为Redis没有运行（因为我们只安装了Python库，而不是Redis本身），所以在这里使用它将失败并产生错误消息。

**注意：**在容器内部检索容器ID来访问主机名称，容器ID类似于正在运行的可执行文件的进程ID。

我们的系统上不需要Python或requirements.txt中的任何内容，构建或运行此映像也不需要在系统上安装它们。看起来我们并没有真正建立一个Python和Flask的环境，实际上我们建立了。

编译应用

我们准备构建应用程序。确保您仍处于新目录的顶层。这是ls应该显示的内容：

$ ls
Dockerfile		app.py			requirements.txt

现在运行build命令。这将创建一个Docker镜像，我们将使用-t标记它，因此它具有友好名称。

docker build -t friendlyhello .

编译镜像位于您机器的本地Docker镜像注册表中：

$ docker image ls

REPOSITORY            TAG                 IMAGE ID
friendlyhello         latest              326387cea398

Linux用户的故障排除
代理服务器设置
代理服务器在启动并运行后会阻止与Web应用程序的连接。如果您在使用代理服务器，请使用ENV命令将以下行添加到Dockerfile中，以指定代理服务器的主机和端口：
# Set proxy server, replace host:port with values for your servers
ENV http_proxy host:port
ENV https_proxy host:port

DNS设置
DNS配置错误可能会导致pip出现问题。您需要设置自己的DNS服务器地址才能使pip正常工作。您可能需要更改Docker守护程序的DNS设置。可以在/etc/docker/daemon.json中编辑（或创建）配置文件，配置dns键值，如下所示：
{
"dns": ["your_dns_address", "8.8.8.8"]
}
在上面的示例中，列表的第一个元素是DNS服务器的地址。第二项是Google的DNS，可在第一项无法使用时使用。
在继续之前，请保存daemon.json并重新启动docker服务。
sudo service docker restart
修复后，重试运行build命令。

运行应用程序

运行应用程序，使用-p将计算机的端口4000映射到容器的已发布端口80：

docker run -p 4000:80 friendlyhello

您应该在http://0.0.0.0:80看到Python正在为您的应用程序提供服务的消息。但是该消息来自容器内部，它不知道您将该容器的端口80映射到4000，从而生成正确的URL http：// localhost：4000。在Web浏览器中转到该URL，以查看在网页上提供的显示内容。

在这里插入图片描述

**注意：**如果您在Windows 7上使用Docker Toolbox，请使用Docker Machine IP而不是localhost。例如，http://192.168.99.100：4000 /。要查找IP地址，请使用命令docker-machine ip。

您还可以在shell中使用curl命令来查看相同的内容。

$ curl http://localhost:4000

<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 8fc990912a14<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>

此端口重新映射为4000:80，演示了Dockerfile中的EXPOSE与运行docker run -p时设置的发布值之间的差异。在后面的步骤中，将主机上的端口4000映射到容器中的端口80，并使用http:// localhost。

在终端中按CTRL + C退出。

在Windows上，显式停止容器
在Windows系统上，CTRL + C不会停止容器。因此，首先键入CTRL + C以获取提示（或打开另一个shell），然后键入docker container ls以列出正在运行的容器，然后键入docker container stop <Container NAME或ID>以停止容器。否则，当您尝试在下一步中重新运行容器时，会从守护程序收到错误响应。

现在让我们以分离模式在后台运行应用程序：

docker run -d -p 4000:80 friendlyhello

您获得应用程序的长容器ID，然后被踢回终端。您的容器正在后台运行。您还可以使用docker container ls查看缩写的容器ID（并且在运行命令时两者都可以互换）：

$ docker container ls
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED
1fa4ab2cf395        friendlyhello       "python app.py"     28 seconds ago

请注意，CONTAINER ID与http:// localhost:4000上的内容匹配。

现在使用docker container stop来结束进程，需指定CONTAINER ID，如下所示：

docker container stop 1fa4ab2cf395

共享你的镜像

为了演示我们刚刚创建的内容的可移植性，让我们上传我们构建的镜像并在其他地方运行它。毕竟，当您想要将容器部署到生产环境时，您需要知道如何推送到注册表。注册表是存储库的集合，存储库是镜像的集合——类似于GitHub存储库，不过代码是编译好了的。注册表上的帐户可以创建许多存储库。docker CLI默认使用Docker的公共注册表。

**注意：**我们在这里使用Docker的公共注册表只是因为它是免费和预先配置的，但有许多公共注册表可供选择，您甚至可以使用Docker Trusted Registry设置自己的私有注册表。

使用Docker ID登录

如果您没有Docker帐户，请在hub.docker.com上注册一个帐户。记下您的用户名。

登录本地计算机上的Docker公共注册表。

$ docker login

标记镜像

将本地映像与注册表上的存储库相关联：username/repository:tag。标签是可选的，但建议使用，因为它是用来为Docker镜像提供版本的机制。为存储库提供存储库和标记有意义的名称，例如get-started:part2。这会将镜像放入get-started存储库并将其标记为part2。

使用您的用户名，存储库和标记名称运行docker tag image，以便将镜像上载到所需的目标位置。该命令的语法是：

docker tag image username/repository:tag

例如：

docker tag friendlyhello gordon/get-started:part2

运行docker image ls以查看新标记的图像。

$ docker image ls

REPOSITORY               TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
friendlyhello            latest              d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
gordon/get-started         part2               d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
python                   2.7-slim            1c7128a655f6        5 days ago          183MB
...

发布镜像

将标记的镜像上传到存储库：

docker push username/repository:tag

完成后，此上传的结果将公开发布。如果您登录到Docker Hub，则会在其中看到新镜像及其pull命令。

从远程存储库中拉出并运行镜像

从现在开始，您可以使用docker run并使用以下命令在任何计算机上运行您的应用程序：

docker run -p 4000:80 username/repository:tag

如果映像在计算机上不可用，则Docker会从存储库中提取映像。

$ docker run -p 4000:80 gordon/get-started:part2
Unable to find image 'gordon/get-started:part2' locally
part2: Pulling from gordon/get-started
10a267c67f42: Already exists
f68a39a6a5e4: Already exists
9beaffc0cf19: Already exists
3c1fe835fb6b: Already exists
4c9f1fa8fcb8: Already exists
ee7d8f576a14: Already exists
fbccdcced46e: Already exists
Digest: sha256:0601c866aab2adcc6498200efd0f754037e909e5fd42069adeff72d1e2439068
Status: Downloaded newer image for gordon/get-started:part2
 * Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)

无论docker run在哪里执行，它都会提取你的图像，以及来自requirements.txt的Python和所有依赖项，并运行你的代码。它们都在一个整洁的小包中一起传送，你不需要在主机上安装任何东西，Docker就可以运行它。

第二部分的结论

这就是这个页面的全部内容。在下一节中，我们将学习如何通过在服务中运行此容器来扩展应用程序。

回顾和备忘（可选）

这是本页所涵盖内容的终端录像：

终端录像

以下是此页面中基本Docker命令的列表，以及一些相关的命令：

docker build -t friendlyhello .  # Create image using this directory's Dockerfile
docker run -p 4000:80 friendlyhello  # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80
docker run -d -p 4000:80 friendlyhello         # Same thing, but in detached mode
docker container ls                                # List all running containers
docker container ls -a             # List all containers, even those not running
docker container stop <hash>           # Gracefully stop the specified container
docker container kill <hash>         # Force shutdown of the specified container
docker container rm <hash>        # Remove specified container from this machine
docker container rm $(docker container ls -a -q)         # Remove all containers
docker image ls -a                             # List all images on this machine
docker image rm <image id>            # Remove specified image from this machine
docker image rm $(docker image ls -a -q)   # Remove all images from this machine
docker login             # Log in this CLI session using your Docker credentials
docker tag <image> username/repository:tag  # Tag <image> for upload to registry
docker push username/repository:tag            # Upload tagged image to registry
docker run username/repository:tag                   # Run image from a registry