Docker进阶

最新推荐文章于 2024-05-05 12:27:05 发布

super2feng

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分类专栏： linux下的小工具文章标签： Dockerfile Docker-compose

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本文详细介绍了Dockerfile的使用，包括其命令、特性以及最佳实践。同时，探讨了Docker Compose在多容器应用管理中的作用，如何通过yaml文件配置和管理服务，以及给出了ELK栈的Docker Compose实战案例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Dockerfile
Dockerfile其实就是根据特定的语法格式撰写出来的一个普通的文本文件
利用docker build命令依次执行在Dockerfile中定义的一系列命令，最终生成一个新的镜像（定制镜像）

根据dockerfile构建镜像：docker build [OPTIONS] PATH | URL | -
命令参数：
PATH：Dockerfile所在路径(文件夹路径)，文件名默认是Dockerfile
URL：Dockerfile所在URL地址
OPTIONS：
-t, --tag list：为镜像设置名称和tag
-f, --file string：指定Dockerfile的路径(这是可以使用其他名称命名Dockerfile)
特征：
1. Dockerfile内容相同构建的镜像相同，也即IMAGE ID相同；
2. IMAGE ID是随机生成的（如果删除镜像重新构建生成的ID不会是原来那个）；
3. 构建的第一次会写入缓存，如果第二次执行相同的Dockerfile内容构建则走缓存；如果Dockerfile内容中间有变动，则变动内容往下的都会被重新执行
4. 只要Dockerfile内容不一样构建的镜像就是不一样的（IMAGE ID不同）
5. 基于以上特性：Dockerfile文件的修改尽量在末尾追加（每一次修改在底层都是commit操作）
6. Dockerfile必须具备一个FROM命令来进行构建
7. 每一个Dockerfile命令都会构建一层镜像（本质上是每一层都会启动一个容器，执行完命令后，将容器进行提交后，产生新的镜像层）
8. 通过查看下载下来的镜像，发现历史层信息的层ID是missing，其实是因为原本的层id只存在于构建镜像的宿主机上，一旦转移镜像后，历史层消息中将只保留最新一层的ID
官方Dockerfile
查看镜像历史构建信息（以从官方拉取的redis为例）

docker history redis
在github官方Dockerfile中找到redis进入，找到latest版，点击进入即可查看Dockerfile内容，与history内容一致

Dockerfile 常用命令
- Dockerfile命令-官方文档
1. FROM: 指定基础镜像，如果基础镜像在本地不存在会执行pull操作
2. RUN：构建镜像过程中需要执行的命令。可以有多条。docker build的时候执行
  如果包含多条命令，必须要要使用json的格式，如[“executable”, “param1”, “param2”]
  执行一条命令是用的shell 方式执行（子进程运行，先前设置的环境变量可以访问）
  执行多条命令是用的exec方式执行（主进程运行，先前设置的环境变量无法访问）
3. CMD：添加启动容器时需要执行的命令。多条只有最后一条生效。可以在启动容器时被覆盖和修改。（3种写法）
4. ENTRYPOINT：同CMD，但这个一定会被执行，不会被覆盖修改。（2种写法）
5. LABEL：为镜像添加对应的数据。在docker inspect IMAGE 中 .ContainerConfig.Labels 查看
6. MAINTAINER：表明镜像的作者。将被遗弃，被LABEL代替。
7. EXPOSE：设置对外暴露的端口。在docker inspect IMAGE 中 .Config.ExposedPorts 查看
8. ENV：设置执行命令时的环境变量，并且在构建完成后，仍然生效
9. ARG：设置只在构建过程中使用的环境变量，构建完成后，将消失
10. ADD：将本地文件或目录拷贝到镜像的文件系统中。能解压特定格式文件(.tar.gz)，能将URL作为要拷贝的文件
11. COPY：将本地文件或目录拷贝到镜像的文件系统中。
12. VOLUME：添加数据卷
13. USER：指定以哪个用户的名义执行RUN, CMD 和ENTRYPOINT等命令
14. WORKDIR：设置工作目录
15. ONBUILD：如果制作的镜像被另一个Dockerfile使用，将在那里被执行Docekrfile命令
16. STOPSIGNAL：设置容器退出时发出的关闭信号。（kill -l查看所有信号）
17. HEALTHCHECK：设置容器状态检查。
18. SHELL：更改执行shell命令的程序。Linux的默认shell是[“/bin/sh”, “-c”]，Windows的是[“cmd”, “/S”, “/C”]。
- CMD和ENTRYPOINT的区别
  命令行指令会覆盖CMD指令（缺省），而不会覆盖ENTRYPOINT指令（ENTRYPOINT指令优先级比CMD高）

Docker Compose：一个能一次性定义和管理多个Docker容器的工具
Compose中定义和启动的每一个容器都相当于一个服务(service)
Compose中能定义和启动多个服务，且它们之间通常具有协同关系
- 管理方式：
  使用YAML文件来配置我们应用程序的服务。
  使用单个命令（docker-compose up），就可以创建并启动配置文件中配置的所有服务
- 工作原理：
- 安装方法查看
  Linux下需要单独安装：
  第一步：
  sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
  第二步：sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  终端中使用docker-compose --version查看安装的版本
  建议使用最新版本
- Docker Compose CLI 官方文档
  对比后会发现：Docker Compose CLI的很多命令的功能和Docker Client CLI是相似的。最主要的区别就是前者能一次性运行管理多个容器，后者只能一次管理一个。
  Docker Compose File 有多个版本，基本是向后兼容的，但也有极个别配置项高版本中没有
1. 在docker-compose.yml一开始就需要利用version关键词标明当前file使用的版本
2. Docker Compose File 顶级配置项：
  version：指定Docker Compose File版本号
  services：定义多个服务并配置启动参数
  volumes：声明或创建在多个服务中共同使用的数据卷对象
  networks：定义在多个服务中共同使用的网络对象
  configs：声明将在本服务中要使用的一些配置文件
  secrets：声明将在本服务中要使用的一些秘钥、密码文件
  x-***：自定义配置。主要用于复用相同的配置。
  更多详细配置
- Docker Compose 案例一：小型Flask web服务项目搭建
  步骤：
1. 根据项目环境，利用Dockerfile构建镜像
  Dockerfile
```
# Flask web app v1.0
# 搭建一个基于Flask的web项目：实现简单的访问量统计
# 第一步：获取一个镜像  Python3.6  使用alpine版本，轻量级的Python，节省存储
FROM python:alpine3.6
# 第二步：拷贝项目代码到镜像中   使用COPY，因为他不会做多余的操作
COPY ./flask-web-code /code
# 第三步：安装项目的依赖模块
WORKDIR /code
RUN pip install -r requirements.txt
# 第四步：配置项目启动  CMD参数   python app.py
CMD ["python", "app.py"]
```
  docker build . -t my-flask-web
2. 撰写docker-compose.yaml配置文件，启动项目
  docker-compose.yml
```
version: "3.6"
services:
  flask-web:
    build: .
    ports: ["5000:5000"]
    container_name: flask-web
    networks:
      - web
  redis:
    image: redis
    container_name: redis
    networks:
      - web
    volumes:
      - web-data:/data
networks:
  web:
    driver: "bridge"
volumes:
  web-data:
    driver: "local"
```
  说明：
  1. 缩进要统一（要么2个空格，要么4个空格）
  2. 内容放在同一行的冒号: 后面要接空格（volumes下面指定的是挂载点，冒号:后面不能有空格）
  3. 如果不指定volumes，重启服务以后会使用新的数据卷，前面的数据将无法复用，因此要指定volumes保证服务重启以后数据一致性。
  启动：docker-compose up -d （首次启动会进行构建镜像比较耗时）
  关闭：docker-compose down

Docker Compose 案例二单机环境ELK系统搭建

ELK官方文档
ELK工作原理：
搭建步骤
配置单机版的docker-compose.yaml文件（ELK镜像地址点击镜像最右侧小图标可以查看搭建文档）

拉取Elasticsearch / Logstash / Kibana 镜像（国外比较慢）
配置参数：sysctl -w vm.max_map_count=262144（加入到/etc/rc.local 开机自动配置）

docker-compose.yml 参照搭建文档

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - discovery.seed_hosts=es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - discovery.seed_hosts=es01
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.3.0
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    container_name: logstash
    networks:
      - esnet
    depends_on:
      - es01
      - es02
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.0
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - es01
      - es02
    networks:
      - esnet
volumes:
  esdata01:
    driver: local
  esdata02:
    driver: local
networks:
  esnet:

启动Elasticsearch：docker-compose up
检查是否启动成功：docker ps -a（如果启动失败使用docker logs -f 查看是否有报错日志）

Docker Compose 案例三多主机环境ELK系统搭建

Swarm 介绍：
集群版Docker Compose工作原理
搭建步骤

使用docker swarm配置多个docker node集群节点、
主节点：docker swarm init

从节点执行上面红框部分语句即可

配置集群版ELK的docker-compose.yaml文件

version: '3.6'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0
    environment:
      - node.name=es01
      - discovery.seed_hosts=es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.0
    environment:
      - node.name=es02
      - discovery.seed_hosts=es01
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - cluster.name=docker-cluster
      - bootstrap.memory_lock=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - esdata02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == worker
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.3.0
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    networks:
      - esnet
    deploy:
      replicas: 2
  logstash2:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.3.0
    environment:
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    networks:
      - esnet
    deploy:
      replicas: 2
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.0
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - esnet
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager
volumes:
  esdata01:
    driver: local
  esdata02:
    driver: local

networks:
  esnet:
    driver: "overlay"

注意：版本3+；加入deploy；删除无效配置；bootstrap.memory_lock=false

利用docker stack deploy -c docker-compose.yml elk部署集群版ELK环境
查看所有服务：docker service ls
查看特定服务日志：docker service logs elk_elasticsearch -f
删除先前部署的ELK环境：docker stack rm elk