Docker学习

Docker的出现解决了环境配置的繁琐,让应用带着自己的环境一起发布,降低了部署复杂性。相较于虚拟机,Docker更加轻便,资源占用少,启动快速。Docker容器相互隔离,每个都有独立的文件系统。Docker仓库用于存储镜像,用户可下载镜像直接运行。常用Docker命令包括查看容器和镜像等。

docker为什么会出现?

程序员在进行开发的时候需要有三个环境,开发环境,测试环境和线上环境,对于运维来说,环境配置是十分麻烦的,每一个机器都要部署环境,很费时费力。如果一个项目在发布的时候能带上它自己的环境,这样在部署的时候就不会这么麻烦了。

将docker使用过程类比于应用开发、发布、使用过程:

java----apk----发布(应用商店)----张三使用apk—安装即可使用。
用java开发应用,打成apk包,发布到应用商店,用户来下载应用,安装使用。

java—jar(环境)—打包项目带上环境(镜像)—(Docker仓库:商店)—下载我们发布的镜像—直接运行即可。
用java开发应用,打成jar包,打包项目带上环境相当于docker的镜像,Docker仓库相当于商店,下载我们发布的镜像,直接运行即可。

在docker出现之前,我们都是使用虚拟机技术,在Windows中装一个Vmware,我们可以虚拟出一台或者多台电脑。虚拟机属于虚拟化技术,Docker容器技术,也是一种虚拟化技术。但是装一个Vmware需要好几个G,docker相当于只取虚拟机镜像最核心部分,通常只有几兆,相对于虚拟机就没有那么笨重。

dcoker能做什么?

之前的虚拟机技术
虚拟机技术缺点:
1.资源占用十分多
2.冗余步骤多
3.启动很慢

容器化技术
容器化技术不是模拟的一个完整的操作系统。

容器化技术
比较Docker和虚拟机技术的不同:
1)传统虚拟机,虚拟出一个硬件,运行一个完整的操作系统,然后在这个系统上安排和运行软件。
2)容器内的应用直接运行在宿主机的内容,容器是没有自己的内核的,也没有虚拟我们的硬件,所以就轻便了。
3)每个容器间是互相隔离,每个容器内都有一个属于自己的文件系统,互不影响。

Docker的优点
Docker的基本组成
镜像(Image):
docker镜像就好比一个模板,可以通过这个模板来创建容器服务,Tomcat镜像—>Tomcat01容器(提供服务器)。通过这个镜像可以创建多个容器(最终服务运行或者项目运行就是在容器中的)。
容器(container):
Docker利用容器技术,独立运行一个或者一组应用,通过镜像来创建的。
仓库(repository):
仓库就是存放镜像的地方!仓库分为共有仓库和私有仓库!
Docker Hub(官方仓库)

docker命令

1.docker ps -a 查看docker启动好了没有
2.docker images 查看已经安装的docker镜像
3.docker run -d -p 80:80 docker/getting-started
1) -d 在分离的模式下运行容器
2) -p 80:80 将主机的80端口映射到容器的80端口
3) docker/getting-started 要使用的镜像
下载资源的时候查看具体版本:官网地址

<think>嗯,用户想了解Docker学习路径。首先我得理清楚Docker的基础知识,然后分步骤来规划。可能用户是刚开始接触容器技术,需要从最基础的概念讲起。 首先应该介绍Docker是什么,为什么需要它。然后安装和环境配置,这部分可能需要涵盖不同操作系统的安装步骤,比如Windows、macOS和Linux。接着是基本命令,像镜像和容器的管理,这部分比较实用,用户可能需要实际操作例子。 接下来是Dockerfile和镜像构建,这是关键部分,用户需要学会如何自定义镜像。之后是数据管理和网络配置,这些在实际项目中很重要,比如卷的使用和容器间通信。然后是Docker Compose,处理多容器应用,用户可能会用到这个来部署复杂应用。 高级部分可能需要包括Docker Swarm和Kubernetes的基础,但用户可能暂时不需要太深入,可以简要提一下。最后是安全性和最佳实践,确保用户了解如何安全地使用Docker。 还要考虑用户可能的应用场景,比如开发、测试或者生产环境部署。可能需要推荐一些实践项目,比如搭建Web应用,帮助用户巩固知识。另外,学习资源方面,官方文档和社区资源很重要,可以推荐一些书籍或者在线课程。 需要检查是否有遗漏的部分,比如是否提到监控和日志管理,或者与其他工具集成,比如CI/CD。不过作为学习路径,可能先集中在核心内容,高级话题可以后续扩展。 最后,确保结构清晰,步骤由浅入深,让用户能够循序渐进地学习。避免使用过于专业的术语,保持解释的易懂性。同时,注意使用正确的Markdown格式,特别是数学公式部分,不过在这个问题中可能用不上,但需要遵守系统指令中的格式要求。</think>以下是分阶段Docker学习路径(建议配合实践操作): 一、基础入门阶段(1-2周) 1. 核心概念理解 - 容器与虚拟机的本质区别(资源隔离 vs 硬件虚拟化) - 镜像分层存储原理(联合文件系统) - 容器生命周期管理(创建→运行→停止→销毁) 2. 环境搭建 ```bash # Linux安装示例 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker sudo systemctl enable --now docker ``` 3. 基础指令实践 ```bash docker run -d -p 80:80 --name web nginx:alpine # 启动Nginx容器 docker exec -it web sh # 进入容器shell docker logs --tail 50 web # 查看日志 ``` 二、进阶应用阶段(2-4周) 1. Dockerfile编写技巧 ```dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "app:app"] ``` 2. 数据持久化方案 ```bash docker volume create db-data docker run -d -v db-data:/var/lib/mysql mysql:8.0 ``` 3. 网络配置实践 ```bash docker network create app-net docker run -d --net=app-net --name db redis:6 docker run -d --net=app-net -p 8080:80 webapp ``` 三、生产级部署阶段(1-2个月) 1. Docker Compose编排 ```yaml version: '3.8' services: web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - redis redis: image: "redis:alpine" ``` 2. 镜像优化策略 - 多阶段构建(减少最终镜像体积) - 安全扫描(使用docker scan) - 镜像签名验证 3. 容器监控方案 ```bash docker stats # 实时资源监控 docker run -d -p 8080:8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock dockersamples/visualizer ``` 四、持续学习建议 1. 官方文档精读(https://docs.docker.com) 2. 实验平台练习(推荐Play with Docker) 3. 参与社区项目(Docker GitHub仓库issue区) 4. 云原生技术延伸(Kubernetes、Service Mesh) 重点实践项目建议: 1. 构建完整LNMP环境 2. 实现CI/CD流水线 3. 搭建微服务架构演示系统 4. 容器安全加固实验 避坑指南: - 避免使用latest标签 - 容器内不要存储重要数据 - 生产环境限制容器资源配额 - 定期更新基础镜像版本 学习资源推荐: - 《Docker——容器与容器云(第2版)》 - 极客时间《深入剖析Kubernetes》(前4章) - Docker官方认证课程(DCA) - Katacoda交互式学习平台 建议每天保持1小时实践时间,通过实际项目巩固知识体系。遇到问题时,善用docker inspect命令分析容器状态,多查阅Docker官方文档的CLI参考手册。
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