使用Docker管理你的生产环境
文章目录
- 介绍
- Docker-CE安装
- Nvidia-docker 安装
- 阿里云加速
- 使用阿里云docker仓库同步镜像
- 常用命令
- 配置用户分组，免除sudo烦恼
- 查看版本
- 运行镜像
- 使用-v挂载本机文件
- 使用-p 映射端口
- 显示所有Docker images
- 显示所有docker container
- 导入导出docker镜像
- docker 删除所有名字为none镜像
- docker自定义镜像安装路径
- 写自己的Dockerfile并建立镜像
介绍
本文将介绍如何用docker封装你的生成环境，从而实现一次部署到处运行。docker非常适合有多台服务器，或者需要经常切换工作环境的人。比如，在生产环境使用docker，因为开发环境跟生产环境是一致的，因此可以大大减低开发成本。
Docker有两个比较重要的概念，一个是image一个是container，container是用image产生出来的一个运行的容器，也就是说，你可以从同一个image里面，产生出多个不同的容器来分别执行不同的任务。你可以用 docker image ls 来查看你所有的镜像，以及用docker ps -a来查看你所有的container。
Docker-CE安装
Docker 有几种不同的版本：
- Docker CE（Community Edition）是简单的经典OSS（开源软件）Docker Engine。
- Docker EE（Enterprise Edition）是Docker CE在某些系统上获得认证，并得到Docker Inc.的支持的版本。
- Docker CS（Commercially Supported）是捆绑了旧Docker EE版本<= 1.13的Docker。
更详细介绍可以看看这篇博文和另一篇关于Docker CE和Docker EE的文章。
这里安装的是Docker-CE，安装的教程请直接看：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#install-docker-ce-1
我这里的安装代码有可能会过期，这是目前ubuntu的安装代码：
sudo apt-get update
sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
gnupg-agent \
software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
Nvidia-docker 安装
为了使用gpu功能，我们还需要安装nvidia-docker, 安装教程请看：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
我这里给出的安装代码有可能是过时的，仅供参考：
# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker
# Add the package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
阿里云加速
使用加速器可以提升获取Docker官方镜像的速度
，方法如下：
- 首先进入阿里云docker库首页 https://dev.aliyun.com/
- 搜索：容器镜像服务
- 进入控制台，点击镜像加速器，然后按照里面教程配置你的加速器
使用阿里云docker仓库同步镜像
首先，还是访问上面的阿里云的容器镜像服务，然后选择镜像仓库，创建你自己的镜像仓库
最后就可以按照教程push你的docker镜像到阿里云啦，在其他机器还能pull这个镜像，不要太方便。
常用命令
配置用户分组，免除sudo烦恼
把自己的用户加到docker组就不需要sudo了
sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER
查看版本
docker --version
docker version
docker info
运行镜像
docker run hello-world
使用-v挂载本机文件
因为在镜像无法动态保存你的代码，所以，如果要开发，我们可以将你本机的文件挂载到容器中（一般是挂载你的代码），这样就可以实现文件共享，你的代码在容器结束的时候也不会丢失。
docker run -v ~/github:~/github hello-world
使用-p 映射端口
将22端口应该到本机的2222端口中，这样可以在外部访问2222端口来ssh连接你的容器
docker run -v ~/github:~/github -p 2222:22 hello-world
显示所有Docker images
docker image ls
显示所有docker container
docker container ls
docker container ls --all
docker container ls -aq
导入导出docker镜像
参考：https://stackoverflow.com/questions/23935141/how-to-copy-docker-images-from-one-host-to-another-without-using-a-repository
保存命令：
docker save -o
加载命令：
docker load -i
docker 删除所有名字为none镜像
在初期build自己的镜像的时候，可能会产生一堆none的镜像，用下面的命令可以批量删除：
docker stop $(docker ps -a | grep "Exited" | awk '{print $1 }') #停止容器
docker rm $(docker ps -a | grep "Exited" | awk '{print $1 }') #删除容器
docker rmi $(docker images | grep "none" | awk '{print $3}') #删除镜像
docker自定义镜像安装路径
参考：https://forums.docker.com/t/how-do-i-change-the-docker-image-installation-directory/1169
有的时候可能你的根目录空间不够，想要将镜像安装到其他目录里，我们可以将/var/lib/docker这个路径移到其他地方，然后建立一个链接：
mv /var/lib/docker /mnt/docker
ln -s /mnt/docker /var/lib/docker
写自己的Dockerfile并建立镜像
关于怎么写Dockerfile建议你先去看看别人怎么写的，一个比较好的教程是：
https://takacsmark.com/dockerfile-tutorial-by-example-dockerfile-best-practices-2018/
常用的几个关键字就是FROM, COPY, RUN, ENV, EXPOSE, CMD
FROM就是你要继承的镜像，一般是选择官方的镜像
RUN 就是在里面使用shell命令，比如 RUN apt-get update
ENV 是设置环境变量
COPY 这是复制文件到镜像里面
EXPOSE 是用来暴露端口的，需要结合-p命令使用，比如EPOSE 22 这样就能使用ssh了
CMD 一般每个Docerfile只有一个，用来负责定义运行这个镜像的初始动作的，比如CMD ["bash"]，比如一运行就打开终端。
写完Dockerfile之后，就可以直接调用命令来build你自己的镜像了：
docker build -t qj/qj_docker:latest .
之后就可以运行自己的镜像：
docker run qj/qj_docker
我自己写了一个nvidia gpu + pytorch + rstudio server的Dockerfile,有兴趣可以来看看：https://github.com/qjgods/pytorch-r-dockerfile