docker指令总结

docker-compose up -d
用于部署一个 Compose 应用。

docker-compose stop
停止 Compose 应用相关的所有容器，但不会删除它们。
被停止的应用可以很容易地通过 docker-compose restart 命令重新启动。

docker-compose rm
用于删除已停止的 Compose 应用。
它会删除容器和网络，但是不会删除卷和镜像。

docker-compose restart
重启已停止的 Compose 应用。
如果用户在停止该应用后对其进行了变更，那么变更的内容不会反映在重启后的应用中，这时需要重新部署应用使变更生效。

docker-compose ps
用于列出 Compose 应用中的各个容器。
输出内容包括当前状态、容器运行的命令以及网络端口。

docker-compose down
停止并删除运行中的 Compose 应用。
它会删除容器和网络，但是不会删除卷和镜像。

docker exec -it  CONTAINER_ID  bash 
进入容器终端并且保留为容器终端的输入形式(-it和bash的结合作用)

docker-compose up 本质是docker-compose logs -f，它会收集所有容器的日志输出直到退出docker-compose up命令，或者容器都停止运行，比如创建容器时失败，会退出当前命令行
docker-compose up -d 以后台的方式运行容器。不会在终端上打印运行日志

tail -f 实时查看日志文件

nvidia-docker version
搜索镜像：docker search
获取镜像： docker pull
查看镜像：docker images
删除镜像：docker rmi

重启docker：systemctl start docker
查看docker版本：docker -v
随机启动nginx 容器 随机端口 docker run -d -p 80:80 --name mynginx nginx -d表示后台运行 --name 别名

查看容器启动情况： docker ps
进入容器：docker exec -it id /bin/bash
查看日志情况：docker logs Name/ID
查看最近20行日志：docker logs -f --tail -20 id

显示一个运行的容器里面的进程信息：docker top id
停止容器：docker stop id
启动容器：docker start id
查看容器启动情况：docker ps
查询所有容器：docker ps -a

强制停止容器：docker kill id
删除容器：docker rm id
强制删除容器：docker rm -f id

查看容器日志：docker logs id
首先docker images 查看容器名称和别名
批量停止容器：docker rm -f $(docker ps -aq)
docker run -d -p 81:80 --name myngin1 nginx

查看docker的硬盘空间使用情况：docker system df

容器导出导入
mkdir ubuntu-t  #创建文件夹
cd ubuntu-t  # 进入文件夹
sudo docker export id > ubuntu.tar #导出
ls  # 显示ubuntu.tar 导出成功
cat /ubuntu.tar | sudo docker import - test/ubuntu:v1
sudo docker images #查看镜像是否导入成功
sudo docker ps -a #查询所有镜像
sudo docker rm -f id # 删除镜像

sudo docker pull training/webapp #拉镜像
sudo docker run -d -P training/webapp python app.py #运行镜像 大写的P
sudo docker ps
sudo docker run -d -p 5000:5000 training/webapp python app.py# 更改端口号  内部5000转本地5000 小写的p
sudo docker port id #
sudo docker logs -f id #运行日志查询
sudo docker top id #查询当前进程
sudo docker inspect id #查询配置与状态信息
sudo docker stop id #停止

sudo docker images # 镜像
sudo docker search httpd#查找镜像
sudo docker pull httpd# 拉镜像
sudo docker images
sudo docker rmi httpd#删除镜像
sudo docker ps #找容器
sudo docker commit -m="update" -a="fu" bf25 ubuntu-fu:v2  #创建镜像 
sudo docker images
mkdir Dockerfile  # 创建镜像的另一种方法
cd Dockerfile
gedit Dockerfile
    from ubuntu:18.04 
    run apt-get update
sudo docker build -t fu/ubuntu .#运行
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-d 后台运行

-v 绑定一个数据卷

-p 指定要映射的IP和端口，但是在一个指定端口上只可以绑定一个容器. 支持的格式有 hostPort:containerPort、ip:hostPort:containerPort、 ip::containerPort

-P Docker会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口.

举例：docker run  -v /usr/ToolsAPIDir:/ToolsAPIDir1 -d -p 5005:5004 -it toolsapi:v8 python3 tools_api.py
-v 本地目录:容器目录，挂载主机的本地目录 /usr/ToolsAPIDir 目录到容器的/ToolsAPIDir1 目录，本地目录的路径必须是绝对路径
-d 后台运行容器
-p 5005:5004指定主机的5005端口映射到容器的5004端口
-it  toolsapi:v8 以交互模式运行 toolsapi:v8启动的容器
python3 tools_api.py 启动api.py文件，这样可以不需要再Dockfile中指定 CMD命令，或者覆盖Dockfile中的CMD命令

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1.代码上传（映射）
2.创建容器  docker runtime=nivida -v 本地路径:容器路径

-d 后台运行
-v 绑定一个数据卷
-p 指定要映射的IP和端口，但是在一个指定端口上只可以绑定一个容器. 支持的格式有 hostPort:containerPort、ip:hostPort:containerPort、 ip::containerPort
-P Docker会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口.

docker runtime=nvidia -it --name lxj_ner -v /test/lxj_model/BERT-BiLSTM-CRF-NER-master-new:/work votiethuy/tensorflow1.12-gpu-base

docker runtime=nvidia -it --name lxj_ner -v 服务器代码绝对路径:/work image名字:版本号

docker run -it --name lxj_ner -v /data1/home/lixiaojian/test/lxj_model/bert-bilstm-crf-ner-master-new:/work votiethuy/tensorflow1.12-gpu-base:latest bash

docker run -it -d --gpus all --restart=always -v /data1/home/gaorong/lxj_test/AIS:/work gw000/keras-full:latest bash   #25号机这也启动容器才可以用gpu

docker run -it -p 8000:80  镜像名  将本地8000端口指定到容器的80端口
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build_base.sh
# --no-cache
docker build  -t "text_classification:1.0" -f base/Dockerfile . 根据base中的Dockerfile创建得到的第一版镜像

build.sh
docker build -t "text_classification:1.0" . 每次更新迭代完后运行sh得到更新后的镜像

以下命令不用运行build命令，可以直接创建镜像
sh build_base.sh
sh build.sh
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###将docker容器保存为 tar 包###

1、docker commit <容器id> <镜像名>:<tag>     ---- 将容器保存成镜像
 
保存后 docker images 便可以看到镜像
 
2、docker save -o <tar包名>.tar <镜像名>:<tag>      ---- 将镜像保存为.tar文件，默认保存在当前目录
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###从 tar 包导入docker镜像###

1、docker load -i <tar包名>.tar     ---- 从 tar 包导入镜像
 
导入镜像后，通过 docker images 便可看到导入的镜像。
 
2、docker run -itd -p <本地端口>:<容器端口> <镜像名>:<tag>    ---- 通过镜像起容器
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###案例###
1、docker commit 294oajfhfnci abcdef:latest   ---- 将294oajfhfnci容器保存为镜像abcdef
 
2、docker save -o abcdef.tar abcdef:latest    ---- 将镜像abcdef保存为abcdef.tar
 
3、docker load -i abcdef.tar                  ---- 从 abcdef.tar 导入镜像
 
4、docker run -itd -p 8888:80 --restart=always abcdef:latest      ---- 通过abcdef镜像启动容器
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###服务部署流程###
准备工作：两个文件夹：images、docker-compose
其中images里是一堆服务需要的镜像的tar文件，docker-compose里主要用到的是docker-compose.yml文件，当然也有一些其它文件

具体步骤：
1、进入images文件对需要的镜像一个一个进行docker load -i 镜像名
2、进入docker-compose文件夹打开docker-compose.yml文件，进行相应修改，例如：修改镜像版本号、替换原有数据接口地址为现在的地址，添加挂载路径等等
3、docker-compose up -d 构建服务镜像  ***这里注意：docker-compose restart是重启服务，docker-compose up -d是构建，如果对yml文件或者其它进行修改，最好是up -d重构，因为重启不会更新更改内容。
4、可以按照README文件的指示进行操作

ps：新知识---假设kkk.sh文件里的内容是docker exec -it python work/src/xxx/manage.py  当sh kkk.sh时，执行的就是前面的指令，意思是进入容器然后用python执行manage.py文件，这样的好处是可以不用进入容器就执行python脚本
      ---docker cp /usr/local/ship_list.json situation-server:/tmp  意思是将宿主机/usr/local/路径下的ship_list.json复制到situation-server容器内的tmp文件下
      ---docker cp situation-server:/tmp/ship_list.json /usr/local 也可以反过来，将situation-server容器内tmp路径下的ship_list.json复制到宿主机/usr/local路径下

docker inspect 镜像id 查看镜像架构
docker images | grep xxx 筛选查看

 Shift+g  vim跳转最后一行
Linux环境下Python无法import自定义模块
vi /etc/profile 在最后一行添加export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/root/sw/

多行插入同样内容：ctrl + v 、上下选中  、shift i 、输入要添加的内容 、ESC
快速删除：esc状态下，dd删除整行
复制粘贴：光标移至起始点，n+yy 其中n为复制几行，p粘贴
撤回：u

cat /etc/issue   看镜像是Ubuntu还是debian

###给只读文件添加写入权限###
ls -l命令来看看文件及目录的相关信息 
chmod u+w filename  对文件创建者赋予写入权限