docker使用技巧记录

随笔记录，不定时更新

安装docker

#/bin/sh

# install some tools
sudo yum install -y git vim gcc glibc-static telnet bridge-utils

# install docker
$ curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
$ sudo sh get-docker.sh

# start docker service
sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker vagrant
sudo systemctl start docker

rm -rf get-docker.sh

容器相关

• 删除所有容器
  docker rm $(docker container ls -aq)
• 删除所有退出的容器
  docker rm $(docker container ls -f "status=exited" -q)

镜像相关

• 生成镜像
  1）commit
  通过docker commit 命令来生成镜像文件。举个例子

docker pull centos//从官方拉取centos镜像

docker run -it centos//以交互的方式运行centos镜像，此时生成的容器是没有安装vim的

sudo yum install -y vim //安装vim

exit//退出这个容器

docker ps -a//查看所有的容器

docker commit [容器id]  [要生成的镜像名称：要生成的镜像tag] 

docker images //查看刚刚生成的镜像

虽然可以通过commit命令生成镜像，但是这么做是不推荐的，原因在于不安全，无法知晓源容器是否安全。

2）通过Dockerfile即docker build命令，举个例子

//创建一个Dockerfile
‘
FROM centos //基于官方centos镜像
RUN yum insatll -y vim //执行安装命令
’
docker build -t [要生成的镜像名称：要生成的镜像tag] . //使用docker build命令构建新的镜像

这里我们深入想一下，我们知道image文件是只读的，也就是说不可以被写入文件，而我们安装vim本质就是往image中写入，那这是否是互相矛盾的呢？其实不是的，我们看下在build镜像过程中打出的日志

image.png

原来这货耍了一个小聪明，他在build过程中生成一个临时的容器，在容器中运行安装的命令，安装完成之后commit成需要的镜像并删除临时容器。

====================================================

docker创建volume

1. Docker volume 的几种形态

有状态容器都有数据持久化需求。前一篇文章中提到过，Docker 采用 AFUS 分层文件系统时，文件系统的改动都是发生在最上面的容器层。在容器的生命周期内，它是持续的，包括容器在被停止后。但是，当容器被删除后，该数据层也随之被删除了。因此，Docker 采用 volume （卷）的形式来向容器提供持久化存储。Docker volume 有如下几种形态。

1.1 无 - 不使用 Docker volume

默认情况下，容器不使用任何 volume，此时，容器的数据被保存在容器之内，它只在容器的生命周期内存在，会随着容器的被删除而被删除。当然，也可以使用 docker commit 命令将它持久化为一个新的镜像。

1.2 Data volume （数据卷）

一个 data volume 是容器中绕过 Union 文件系统的一个特定的目录。它被设计用来保存数据，而不管容器的生命周期。因此，当你删除一个容器时，Docker 肯定不会自动地删除一个volume。有如下几种方式来使用 data volume：

（1）使用 “-v 容器内目录” 形式

docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py

使用 docker inspect 命令可以看出，Docker 将本地一个 _data 目录 mount 为容器内的 webapp 目录了：

"Mounts": [
            {
                "Name": "f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b/_data",
                "Destination": "/webapp",
                "Driver": "local",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": ""
            }
        ],

其实，在 web 容器被删除后，/var/lib/docker/volumes/f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b/_data 目录及其中的内容都还会保留下来，但是，新启动的容器无法再使用这个目录，也就是说，已有的数据不能自动地被重复使用了。

（2）使用 -v 来挂载一个主机上的目录到容器的目录

docker run -d -P --name web2 -v /src/webapp:/webapp training/webapp python app.py

主机上的目录可以是一个本地目录，也可以在一个 NFS share 内，或者在一个已经格式化好了的块设备上。

其实这种形式和第一种没有本质的区别，容器内对 /webapp 的操作都会反映到主机上的 /src/webapp 目录内。只是，重新启动容器时，可以再次使用同样的方式来将 /src/webapp 目录挂载到新的容器内，这样就可以实现数据持久化的目标。

（3）使用 -v 来挂载主机上的一个文件到容器内的一个文件

docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/root/.bash_history ubuntu /bin/bash

1.3 使用 data container

如果要在容器之间共享数据，最好是使用 data container。这种 container 中不会跑应用，而只是挂载一个卷。比如：

创建一个 data container：

docker create -v /dbdata --name dbstore training/webapp /bin/true

启动一个 app container：

docker run -d -P --name web3 --volumes-from dbstore training/webapp python app.py

其实，对 web3 这个容器来说，volume 的本质没变，它只是将 dbstore 容器的 /dbdata 目录映射的主机上的目录映射到自身的 /dbdata 目录。

"Mounts": [
           {
               "Name": "5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330",
               "Source": "/var/lib/docker/volumes/5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330/_data",
               "Destination": "/dbdata",
               "Driver": "local",
               "Mode": "",
               "RW": true,
               "Propagation": ""
           }
       ],

但是，其好处是，可以不管其目录的临时性而不断地重复使用它。

1.4 使用 docker volume 命令

Docker 新版本中引入了 docker volume 命令来管理 Docker volume。

（1）使用默认的 ‘local’ driver 创建一个 volume

root@docker1:/home/sammy# docker volume create --name vol1
vol1
root@docker1:/home/sammy# docker volume inspect vol1
[
    {
        "Name": "vol1",
        "Driver": "local",
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/vol1/_data",
        "Labels": {},
        "Scope": "local"
    }
]

（2）使用这个 volume

docker run -d -P --name web4 -v vol1:/volume training/webapp python app.p

结果还是一样的，即将 vol1 对应的主机上的目录挂载给容器内的 /volume 目录。

"Mounts": [
            {
                "Name": "vol1",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/vol1/_data",
                "Destination": "/volume",
                "Driver": "local",
                "Mode": "z",
                "RW": true,
                "Propagation": "rprivate"
            }
        ],

1.5 Volume 删除和孤单 volume 清理

1.5.1 在删除容器时删除 volume

可以使用 docker rm -v 命令在删除容器时删除该容器的卷。

root@docker1:/home/sammy# docker run -d -P --name web5 -v /webapp training/webapp python app.py
69199905a74cb360935e32f4e99f7f11319f6aa36033a920aa0bae25874f5c69
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local               838f4dd99721a9445be22a6b42d35e04cb43ad145ecf26107a9025f428587f76
local               vol1
root@docker1:/home/sammy# docker rm -vf web5
web5
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local               vol1

1.5.2 批量删除孤单 volumes

从上面的介绍可以看出，使用 docker run -v 启动的容器被删除以后，在主机上会遗留下来孤单的卷。可以使用下面的简单方法来做清理：

root@docker1:/home/sammy# docker volume ls -qf dangling=true
244a23f3ab11f17345a68e77f96bb46a8dbaf445760dd86ab0faa07dfbd84236
c864cfac232e8728b1805abc8c363d324124b38e6297544a8cbbf61d883c7e46
f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b
root@docker1:/home/sammy# docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true)
244a23f3ab11f17345a68e77f96bb46a8dbaf445760dd86ab0faa07dfbd84236
c864cfac232e8728b1805abc8c363d324124b38e6297544a8cbbf61d883c7e46
f143b7f379fb6d012a08656fc950bf6df4bf5a5b90c72f310644aa997620122b
root@docker1:/home/sammy# docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               5341c03f3b94f13f4c86d88ccb0f3b63487adf30dea7ae6b2d06e947235e7330
local               vol1

github 上有很多脚本可以自动化地清理孤单卷，比如：

• https://github.com/chadoe/docker-cleanup-volumes/blob/master/docker-cleanup-volumes.sh
• https://github.com/meltwater/docker-cleanup

1.6 小结

对以上内容的两点小结：

• 容器内的数据是临时性的，它会随着容器生命周期的结束而消失
• 默认的 Docker volume （driver = ‘loclal’）不管是哪种形式，本质上都是将容器所在的主机上的一个目录 mount 到容器内的一个目录，因此，它不具备可移植性。

2. Flocker：容器的分布式存储平台

第一部分提到过，原生的 Docker volume 不具备可移植性。于是，出现了Docker 的分布式卷解决方案 Flocker。先来看看 Flocker volume 和 Docker 原生 volume 的对比：

image

启动一个使用 Flocker 卷的容器：

docker run --volume-driver flocker -v flocker-volume:/container/dir --name=container-xyz

它带来的好处包括：

• 容器的数据会被写入 Flocker 后端存储而不是主机上，因此，在主机出现故障时可以保证数据不丢失
• 在容器迁移时，Flocker 会自动地将卷从一个 host 移植到另一个 host

Flocker 的结构：

image