Docker教程

Docker教程

学前准备

1.Linux (必要)

1.Docker 概述

Docker 为什么出现？

一款产品：开发一上线两套环境！应用环境，应用配置！

2.Docker的历史

2010年，几个年轻人，在美国成立了一家dotCloud

Docker开源以后，每个月都会更新一个版本。

Docker是基于Go语言开发的！开源项目

官网：https://www.docker.com/

文档地址：https://docs.docker.com/

仓库地址：https://hub.docker.com

3.Docker能干嘛

与虚拟机技术做对比（模拟一台电脑）

虚拟机技术缺点：

• 资源占用多
• 冗余步骤多
• 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

比较Docker和虚拟机技术的不同

• 传统虚拟机，虚拟出一条硬件，运行个完整的操作系统，然后在这个系统上安装和运行软件
• 容器内的应用直接运行在宿主机的内核，容器是没有自己的内核的，也没有虚拟硬件，所以就轻便了
• 每个容器间是互相隔离，每个容器内部有一个属于自己的文件系统，互不影响。

DevOps(开发，运维)

应用更快速 的交付和部署

传统：一堆帮助文档，安装程序

Docker:打包镜像发布测试，一键运行，

更便捷的升级和扩缩容

使用了Docker之后，我们部署应用就和搭积木一样！

更简单的系统运维

在容器化之后，我们的开发，测试环境是高度一致的

更高效的计算资源利用

Docker是内核级别的虚拟化，可以在一个虚拟机上运行很多的容器实例！服务器性能可以压榨到极致。

4.Docker安装

4.1.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===>run===>tomcat01()容器（提供服务器），通过这个镜像可以创建多个容器(最终服务运行或项目运行的地方)。

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。

启动、停止、删除，基本命令！

目前就可以把这个容器理解为一个简易的Linux系统

仓库（repository）

仓库就是存放镜像的地方！

仓库分为公有仓库和私有仓库！

Docker Hub(默认是国外的)

阿里云…都有容器服务器（配置镜像加速！）

4.2 安装Docker

环境准备

1.需要一点点Linux基础

2.CentOS7 系统

3.使用Xshell连接远程服务器

环境查看

# 系统内核3.10以上
[root@vultr /]# uname -r
5.6.14-1.el7.elrepo.x86_64

[root@vultr /]# cat /etc/os-release
NAME="CentOS Linux"
VERSION="7 (Core)"
ID="centos"
ID_LIKE="rhel fedora"
VERSION_ID="7"
PRETTY_NAME="CentOS Linux 7 (Core)"
ANSI_COLOR="0;31"
CPE_NAME="cpe:/o:centos:centos:7"
HOME_URL="https://www.centos.org/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.centos.org/"

CENTOS_MANTISBT_PROJECT="CentOS-7"
CENTOS_MANTISBT_PROJECT_VERSION="7"
REDHAT_SUPPORT_PRODUCT="centos"
REDHAT_SUPPORT_PRODUCT_VERSION="7"

安装

帮助文档：

# 1.卸载旧版的docker
sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-engine
# 2.安装需要的安装包
sudo yum install -y yum-utils
# 3.设置镜像的仓库
sudo yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo     # 默认是国外的仓库，如果慢的话可以换成国内阿里云的镜像
    
# 4.更新yum
sudo yum makecache fast
# 5.安装docker 相关的内容 ，docker-ce社区版，ee企业版
sudo yum-config-manager --enable docker-ce-nightly

# 6.启动docker
sudo systemctl start docker
# 7.查看docker启动状态
sudo systemctl status docker

# 8.测试docker
sudo docker run hello-world

# 8.查看一下下载的这个hello-world 镜像
sudo docker images

# 卸载docker
sudo yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo rm -rf /var/lib/docker

阿里云镜像加速

1.登录阿里云找到容器服务

2.找到镜像加速地址，里面有操作文档

3.根据配置文档进行配置

回顾HelloWorld的流程

docker run Hello-World

4.3 底层原理

Docker是怎么工作的？

Docker是一个C / S架构系统，Docker的守护进程运行在主机上，通过Socket从客户端访问

DockerServer接收到Docker-Client的指令，就会执行这个命令！

Docker为什么比虚拟机快

1、Docker有着比虚拟机更少的抽象层

2、docker利用的是宿主机的内核，Vm需要GuestOS

所以说，新建一个容器的时候，docker不需要想虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，避免引导，虚拟机是加载Guest OS ,分钟级别的，而docker利用宿主机的操作系统。

4.4 Docker的常用命令

帮助命令

docker version     # docker 版本
docker info        # 显示docker 系统信息，包括镜像和容器数量
docker 命令 --help  # 帮助命令

帮助文档地址： https://docs.docker.com/engine/reference/builder/

4.4.1 镜像命令

[root@vultr ~]# docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
hello-world         latest              bf756fb1ae65        4 months ago        13.3kB
# 解释
REPOSITORY 镜像的仓库源
TAG        镜像的标签
IMAGE ID   镜像的ID
CREATE     镜像的创建时间
SIZE       镜像的大小
# 可选参数
-a --all          # 列出所有镜像
-q --quite        # 只列出镜像的ID

镜像搜索

[root@vultr ~]# docker search mysql   
NAME                              DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
mysql                             MySQL is a widely used, open-source relation…   9550                [OK]                
mariadb                           MariaDB is a community-developed fork of MyS…   3469                [OK]                
mysql/mysql-server                Optimized MySQL Server Docker images. Create…   700                 [OK]             
...........................

# 可选项
docker search 搜索的是docker商店里面的内容，和在官网搜索框搜索的一样。
--filter=STARS=3000   # 搜索出来的镜像就是STARS>3000的

镜像下载

[root@vultr ~]# docker pull mysql
Using default tag: latest
latest: Pulling from library/mysql
afb6ec6fdc1c: Pull complete      # 分层下载，docker image的核心 联合文件系统
0bdc5971ba40: Pull complete 
97ae94a2c729: Pull complete 
f777521d340e: Pull complete 
1393ff7fc871: Pull complete 
a499b89994d9: Pull complete 
7ebe8eefbafe: Pull complete 
597069368ef1: Pull complete 
ce39a5501878: Pull complete 
7d545bca14bf: Pull complete 
211e5bb2ae7b: Pull complete 
5914e537c077: Pull complete 
Digest: sha256:a31a277d8d39450220c722c1302a345c84206e7fd4cdb619e7face046e89031d          # 签名信息（防伪标志）
Status: Downloaded newer image for mysql:latest
docker.io/library/mysql:latest                    # docker真实地址

# 等价命令
docker pull mysql
docker pull docker.io/library/mysql:latest

可选参数
docker pull 镜像名[:tag]         # 指定镜像的版本号，默认是下载最新版

删除镜像

docker rmi -f IMAGE ID   # 删除指定ID的镜像（删除多个时要用空格隔开）
docker rmi -f $(docker images -aq)  # 删除所有镜像（仔细体会该命令）

4.4.2 容器命令

说明： 我们有了镜像才可以创建容器，Linux，下载一个centos镜像来测试学习

下载centos镜像

[root@vultr ~]# docker pull centos
Using default tag: latest
latest: Pulling from library/centos
8a29a15cefae: Pull complete 
Digest: sha256:fe8d824220415eed5477b63addf40fb06c3b049404242b31982106ac204f6700
Status: Downloaded newer image for centos:latest
docker.io/library/centos:latest

新建容器并启动

docker run [可选参数] image

# 参数说明
--name="Name"  # 跑起来后容器的名字
-d             # 后台方式运行
-it            # 使用交互方式运行，进入容器查看内容
-p              # 指定容器的端口
				-p ip：主机端口：容器端口
				-p 主机端口：容器端口   （常用）
				-p 容器端口
				容器端口
-P　　　　　　　　#　随机指定端口


# 测试，启动并进入容器
[root@vultr ~]# docker run -it centos /bin/bash
[root@5aaf0c538b30 /]# ls
bin  etc   lib	  lost+found  mnt  proc  run   srv  tmp  var
dev  home  lib64  media       opt  root  sbin  sys  usr

# 从容器中退回到主机(容器停止并退出)   ctrl + p + q   容器不停止退出
[root@5aaf0c538b30 /]# exit   
exit
[root@vultr ~]#

列出所有运行的容器

#参数
docker ps          # 列出当前正在运行的容器
docker ps -a       # 列出当前正在运行的容器 + 带出历史运行的容器
docker ps -a -n=1  # 查出最近创建的1个容器
docker ps -q       # 只显示容器的编号
[root@vultr ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
[root@vultr ~]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                            PORTS               NAMES
5aaf0c538b30        centos              "/bin/bash"         8 minutes ago       Exited (130) About a minute ago                       determined_clarke
1da242b618f5        bf756fb1ae65        "/hello"            17 hours ago        Exited (0) 17 hours ago                               wonderful_einstein
[root@vultr ~]# 

删除容器

docker rm 容器id                           # 删除指定的容器，不能删除运行的容器，可以加 -f 强制删除
docker rm -f $(docker ps -aq)             # 删除所有的容器
docker ps -a -q | xargs docker rm         # 管道的方式删除所有的容器

启动和停止容器的操作

docker start 容器id            # 启动容器
docker restart 容器id          # 重启容器
docker stop 容器id             # 停止容器
docker kill 容器id             # 强制停止当前容器

4.4.3 常用的其它命令

后台启动容器

# 命令 docker run -d 镜像名

[root@vultr ~]# docker run -d centos
9758cf3c87149b312d1094bae6c6f53aecf958197e391908e6915d55c8e38798
[root@vultr ~]# 

# 问题docker ps，发现centos 停止了
# 常见的坑，docker 容器使用后台运行，就必须要有一个前台进程，docker 发现没有应用，就会自动停止
# nginx,容器启动后，发现自己没有提供服务，就会立刻停止

查看日志

[root@vultr ~]# docker logs --help

Usage:	docker logs [OPTIONS] CONTAINER

Fetch the logs of a container

Options:
      --details        Show extra details provided to logs
  -f, --follow         Follow log output
      --since string   Show logs since timestamp (e.g.
                       2013-01-02T13:23:37) or relative (e.g. 42m for 42
                       minutes)
      --tail string    Number of lines to show from the end of the logs
                       (default "all")
  -t, --timestamps     Show timestamps
      --until string   Show logs before a timestamp (e.g.
                       2013-01-02T13:23:37) or relative (e.g. 42m for 42
                       minutes)

查看容器中的进程信息

docker top 容器id

查看镜像的原数据

# 命令
docker inspect 容器id

# 测试
[root@vultr ~]# docker inspect 5aaf0c538b30
[
    {
        "Id": "5aaf0c538b30a6c08837a32d0a2b569650fb708f092d376699115a6cb753fff9",
        "Created": "2020-05-28T01:04:55.14362426Z",
        "Path": "/bin/bash",
        "Args": [],
        "State": {
            "Status": "exited",
            "Running": false,
            "Paused": false,
            "Restarting": false,
            "OOMKilled": false,
            "Dead": false,
            "Pid": 0,
            "ExitCode": 130,
            "Error": "",
            "StartedAt": "2020-05-28T01:04:55.414849364Z",
            "FinishedAt": "2020-05-28T01:11:22.265728216Z"
        },
        "Image": "sha256:470671670cac686c7cf0081e0b37da2e9f4f768ddc5f6a26102ccd1c6954c1ee",
        "ResolvConfPath": "/var/lib/docker/containers/5aaf0c538b30a6c08837a32d0a2b569650fb708f092d376699115a6cb753fff9/resolv.conf",
        "HostnamePath": "/var/lib/docker/containers/5aaf0c538b30a6c08837a32d0a2b569650fb708f092d376699115a6cb753fff9/hostname",
        "HostsPath": "/var/lib/docker/containers/5aaf0c538b30a6c08837a32d0a2b569650fb708f092d376699115a6cb753fff9/hosts",
        "LogPath": "/var/lib/docker/containers/5aaf0c538b30a6c08837a32d0a2b569650fb708f092d376699115a6cb753fff9/5aaf0c538b30a6c08837a32d0a2b569650fb708f092d376699115a6cb753fff9-json.log",
        "Name": "/determined_clarke",
        "RestartCount": 0,
        "Driver": "overlay2",
        "Platform": "linux",
        "MountLabel": "",
        "ProcessLabel": "",
        "AppArmorProfile": "",
        "ExecIDs": null,
        "HostConfig": {
            "Binds": null,
            "ContainerIDFile": "",
            "LogConfig": {
                "Type": "json-file",
                "Config": {}
            },
            "NetworkMode": "default",
            "PortBindings": {},
            "RestartPolicy": {
                "Name": "no",
                "MaximumRetryCount": 0
            },
            "AutoRemove": false,
            "VolumeDriver": "",
            "VolumesFrom": null,
            "CapAdd": null,
            "CapDrop": null,
            "Capabilities": null,
            "Dns": [],
            "DnsOptions": [],
            "DnsSearch": [],
            "ExtraHosts": null,
            "GroupAdd": null,
            "IpcMode": "private",
            "Cgroup": "",
            "Links": null,
            "OomScoreAdj": 0,
            "PidMode": "",
            "Privileged": false,
            "PublishAllPorts": false,
            "ReadonlyRootfs": false,
            "SecurityOpt": null,
            "UTSMode": "",
            "UsernsMode": "",
            "ShmSize": 67108864,
            "Runtime": "runc",
            "ConsoleSize": [
                0,
                0
            ],
            "Isolation": "",
            "CpuShares": 0,
            "Memory": 0,
            "NanoCpus": 0,
            "CgroupParent": "",
            "BlkioWeight": 0,
            "BlkioWeightDevice": [],
            "BlkioDeviceReadBps": null,
            "BlkioDeviceWriteBps": null,
            "BlkioDeviceReadIOps": null,
            "BlkioDeviceWriteIOps": null,
            "CpuPeriod": 0,
            "CpuQuota": 0,
            "CpuRealtimePeriod": 0,
            "CpuRealtimeRuntime": 0,
            "CpusetCpus": "",
            "CpusetMems": "",
            "Devices": [],
            "DeviceCgroupRules": null,
            "DeviceRequests": null,
            "KernelMemory": 0,
            "KernelMemoryTCP": 0,
            "MemoryReservation": 0,
            "MemorySwap": 0,
            "MemorySwappiness": null,
            "OomKillDisable": false,
            "PidsLimit": null,
            "Ulimits": null,
            "CpuCount": 0,
            "CpuPercent": 0,
            "IOMaximumIOps": 0,
            "IOMaximumBandwidth": 0,
            "MaskedPaths": [
                "/proc/asound",
                "/proc/acpi",
                "/proc/kcore",
                "/proc/keys",
                "/proc/latency_stats",
                "/proc/timer_list",
                "/proc/timer_stats",
                "/proc/sched_debug",
                "/proc/scsi",
                "/sys/firmware"
            ],
            "ReadonlyPaths": [
                "/proc/bus",
                "/proc/fs",
                "/proc/irq",
                "/proc/sys",
                "/proc/sysrq-trigger"
            ]
        },
        "GraphDriver": {
            "Data": {
                "LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/44c40bd84b09c8f877caccb99c9e79a5c066976acaafdefabcd75532a35f2d6a-init/diff:/var/lib/docker/overlay2/4e52dc0891072fc1d03e26e011f46c5b6632fc85a57223d3d8cafc308ee62e7f/diff",
                "MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/44c40bd84b09c8f877caccb99c9e79a5c066976acaafdefabcd75532a35f2d6a/merged",
                "UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/44c40bd84b09c8f877caccb99c9e79a5c066976acaafdefabcd75532a35f2d6a/diff",
                "WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/44c40bd84b09c8f877caccb99c9e79a5c066976acaafdefabcd75532a35f2d6a/work"
            },
            "Name": "overlay2"
        },
        "Mounts": [],
        "Config": {
            "Hostname": "5aaf0c538b30",
            "Domainname": "",
            "User": "",
            "AttachStdin": true,
            "AttachStdout": true,
            "AttachStderr": true,
            "Tty": true,
            "OpenStdin": true,
            "StdinOnce": true,
            "Env": [
                "PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
            ],
            "Cmd": [
                "/bin/bash"
            ],
            "Image": "centos",
            "Volumes": null,
            "WorkingDir": "",
            "Entrypoint": null,
            "OnBuild": null,
            "Labels": {
                "org.label-schema.build-date": "20200114",
                "org.label-schema.license": "GPLv2",
                "org.label-schema.name": "CentOS Base Image",
                "org.label-schema.schema-version": "1.0",
                "org.label-schema.vendor": "CentOS",
                "org.opencontainers.image.created": "2020-01-14 00:00:00-08:00",
                "org.opencontainers.image.licenses": "GPL-2.0-only",
                "org.opencontainers.image.title": "CentOS Base Image",
                "org.opencontainers.image.vendor": "CentOS"
            }
        },
        "NetworkSettings": {
            "Bridge": "",
            "SandboxID": "844655d0c237102ab0a33deadce662381f3b749992c6d9362f3e191be568e6e9",
            "HairpinMode": false,
            "LinkLocalIPv6Address": "",
            "LinkLocalIPv6PrefixLen": 0,
            "Ports": {},
            "SandboxKey": "/var/run/docker/netns/844655d0c237",
            "SecondaryIPAddresses": null,
            "SecondaryIPv6Addresses": null,
            "EndpointID": "",
            "Gateway": "",
            "GlobalIPv6Address": "",
            "GlobalIPv6PrefixLen": 0,
            "IPAddress": "",
            "IPPrefixLen": 0,
            "IPv6Gateway": "",
            "MacAddress": "",
            "Networks": {
                "bridge": {
                    "IPAMConfig": null,
                    "Links": null,
                    "Aliases": null,
                    "NetworkID": "fbba2e0e5337c940fbbdc1d5038a5756522300e692460dc6217cda791bd07130",
                    "EndpointID": "",
                    "Gateway": "",
                    "IPAddress": "",
                    "IPPrefixLen": 0,
                    "IPv6Gateway": "",
                    "GlobalIPv6Address": "",
                    "GlobalIPv6PrefixLen": 0,
                    "MacAddress": "",
                    "DriverOpts": null
                }
            }
        }
    }
]

进入当前正在运行的容器

# 我们通常容器都是使用后台方式运行的，需要进入容器，修改一些配置

# 命令
# 方式1（进入容器后开启一个新的终端，可以在里面操作）
docker exec -it 容器id bashShell
# 方式2(进入正在执行的终端，不会启动新的进程)
docker attach 容器id 

# 测试
[root@vultr ~]# docker exec -it b6c14bcc1032 /bin/bash
[root@b6c14bcc1032 /]# 

从容器内拷贝文件到主机

# 拷贝是一个手动过程，未来我们可以使用 -v 卷的技术实现自动同步
docker cp 容器id：容器内路径 目的主机路径

4.4.4 小结

4.5 Docker 可视化

• portainer(先用这个)

  docker run -d -p 8088:9000 --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --privileged=true portainer/portainer
  

• Rancher(CI/CD再用)

什么是portainer?

Docker 图形化界面管理工具！提供一个后台面板供我们操作！

下载安装：

[root@vultr ~]# docker run -d -p 8088:9000 --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --privileged=true portainer/portainer
Unable to find image 'portainer/portainer:latest' locally
latest: Pulling from portainer/portainer
d1e017099d17: Pull complete 
a7dca5b5a9e8: Pull complete 
Digest: sha256:4ae7f14330b56ffc8728e63d355bc4bc7381417fa45ba0597e5dd32682901080
Status: Downloaded newer image for portainer/portainer:latest
2121d2dc15a3c2a4c2e2867b38091d03d5d10b459d4615e13e7ddb6b65092a5e
[root@vultr ~]# 

访问测试：

http://ip:8088

5 Docker镜像讲解

镜像是什么

镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。

未来所有应用，直接打包docker镜像，就可以直接跑起来！

如何得到镜像：

• 从远程仓库下载
• 朋友拷贝给你
• 自己制作一个镜像DockerFile

Docker镜像加载原理

UnionFS(联合文件系统)

Unionfs（联合文件系统）： Union文件系统（ UnionFS）是一种分层、轻量级并且高性能的文件系统，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个拟文件系统下（ unite several directories into a single virtualfilesystem), Union文件系统是 Docker像的基础，镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。
特性：一次同时加载多个文件系统，但从外面看起来，只能看到一个文件系统，联合加载会把各层文件系统叠加起来，这样最终的文件系统会包含所有底层的文件和目录。

Docker镜像加载原理

docker的镜像实际上由一层一层的文件系统组成，这种层级的文件系统 UnionFS

bootfs(boot file system）主要包含 bootloader和 kernel, bootloader主要是引导加载kernal, Linux刚启动时会加载bootfs文件系统，在 Docker境像的最底层是 bootfs。这一层与我们典型的Linux/Unix系统是一样的，包含boot载器和内核，当boot加载完成之后整个内核就都在内存中了，此时内存的使用权已由 bootfs转交给内核，此时系统也会下载bootfs。

rootfs(root file system),在 boots之上。包含的就是典型 Linux系统中的/dev, /proc./bin,/etc等标准目录和文件，rootfs就是各种不同的操作系统发行版，比如 Ubuntu, Centos等等。

平时我们安装虚拟机CentOS都是好几个G，为什么Docker这里才200M？

对于个精简的OS, rootfs可以很小，只需要包含最基本的命令，工具和程序库就可以了，因为底层直接用Host的 kernel，自己只需要提供rootfs就可以了，由此可见对于不同的inux发行版， boots基本是一致的， rootfs会有差别因此不同的发行版可以公用bootfs

分层理解

分层的镜像

我们可以去下载一个镜像，注意观察下载的日志输出，可以看到是一层一层的在下载！

思考： 为什么Docker镜像要采用这种分层的结构呢？

最大的好处，我感觉莫过于是资源共享了！比如有多个镜像都从相同的Base镜像构建而来，那么宿主机只需在磁盘上保留一份base镜像，同时内存中也只需要加载一份base镜像，这样就可以为所有容器服务了，而且镜像的每一层都可以被共享。

查看镜像分层的方式可以通过docker image inspect 命令！

[root@vultr ~]# docker image inspect redis:latest
[
	//..........
        "RootFS": {
            "Type": "layers",
            "Layers": [
                "sha256:ffc9b21953f4cd7956cdf532a5db04ff0a2daa7475ad796f1bad58cfbaf77a07",
                "sha256:d4e681f320297add0ede0554524eb9106d8c3eb3a43e6e99d79db6f76f020248",
                "sha256:59bd5a888296b623ae5a9efc8f18285c8ac1a8662e5d3775a0d2d736c66ba825",
                "sha256:abef44452659f23ec349153a796bb160cefa667cb8d6d16d064fa9a0ab7f1dbb",
                "sha256:2f8fcc565367faa65192da55ce7c3ae8d73b92d69b5c0b0dbd5bd01215a11ae0",
                "sha256:5e107edf3216c060540ca8d2703a4c6fa836a6a9589033da9364bea8e0ea5a2a"
            ]
        },
        "Metadata": {
            "LastTagTime": "0001-01-01T00:00:00Z"
        }
    }
]

理解：

所有的Docker镜像都起始于一个基础镜像层，当进行修改或增加新的内容时，就会在当前镜像层之上，创建新的镜像层。

举一个简单的例子：假如基于Ubuntu Linux 16.04创建一个新的镜像，这就是新镜像层的第一层；如果在该镜像层中添加Python包，就会在基础镜像层之上创建第二个镜像层；如果继续添加一个安全补丁，就会创建第三个镜像层。

该镜像当前已经包含3个镜像层，如下图所示（这只是一个用于演示很简单的例子）

在添加额外的镜像层的同时，镜像始终保持是当前所有镜像的组合，理解这一点非常重要，下图中举了一个简单的例子，每个镜像层包含3个文件，而镜像包含了来自两个镜像层的六个文件。

上图中的镜像层跟之前图中的略有区别，主要目的便于展示文件

下图中展示了一个稍微复咋的三层镜像，在外部来看整个镜像只有六个文件，这是因为最上层中的文件7是文件5的一个更新版本。

这种情况下，上层镜像层中的文件覆盖了底层镜像中的文件，这样就使得文件的更新版本作为一个新镜像层添加到镜像中。

Docker i通过存储引摩（新版本采用快照机制）的方式来实现像层堆栈，并保证多镜像层对外展示为统一的文件系统
Linux上可用的存储引摩有AUFS、 Overlay2、 Device Mapper,、Btrfs以及ZFS。顾名思义，每种存储引都基于 Linux中对应的文件系统或者块设备技术，并且每种存储引摩都有具独有的性能特点
在 Windows上仅支持 windowsfilter-种存储引擎，该引擎基于NTFS文件系统之上实现了分层和Cow[1]
下图展示了与系统显示相同的三层镜像，所有镜像层堆堆叠并合并，对外提供统一的视图。

特点

Docker镜像都是只读的，当容器启动时，一个新的可写层被加载到镜像的顶部！

这一层就是我们通常说的容器层，容器之下的叫镜像层。

如何提交一个自己的镜像

commit镜像

docker commit 提交容器成为一个新的副本
# 命令和git类似
docker commit -m="提交的描述信息" -a="作者" 容器id 目标镜像名,[TAG]

实战测试

# 1启动一个默认的tomcat

# 2发现这个默认的tomcat是没有webapps应用，镜像的原因。官方的镜像默认webapps下面没有文件的

# 3自己拷贝进去基本的文件

# 4将修改后的tomcat提交上去

学习方式：理解概念，但是一定要实践，最后实践和理论知识相结合。

如果你想要保存当前容器的状态，就可以通过commit来提交，获得一个镜像，就好比我们之前学习VM时候的快照。

恭喜你，docker入门了==

6 容器数据卷

6.1 什么是容器数据卷

docker 理念回顾

将应用和环境打包成一个镜像

如果把数据放在容器中，删除容器后数据就没了！需求：数据可以持久化

Mysql ，容器删了就好比删库跑路，因此需要MySQL数据可以存在本地。

容器之间可以有一个数据共享的技术！Docker 容器中产生的数据，同步到本地，这就是卷技术！将容器内的目录，挂载到Linux上

总结一句话：容器的持久化和同步操作，容器间也是可以数据共享的！

6.2 使用数据卷

方式1： 直接使用命令来挂载 -v

docker run -it -v 主机目录:容器目录

# 测试
[root@vultr ~]# docker run -it -v /home/ceshi:/home centos /bin/bash
[root@vultr home]# docker ps -a

# 启动起来时候我们可以通过docker inspect 查看挂载信息
[root@vultr home]# docker inspect 982e78fd5927

重点： 不管容器是否运行，都能实现同步。

使用容器卷的好处：我们以后修改只需要在本地修改即可，容器内自动同步。

6.3 实战：安装Mysql

思考：Mysql的数据持久化问题。

# 获取镜像
docker pull mysql:5.7
# 运行容器，需要挂载镜像,需要配置mysql的密码
# 解释
-d 后台运行
-p 端口映射
-v 数据卷挂载
-e 环境配置
--name  设置名字
docker run -d -p 3310:3306 -v /home/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql01 mysql:5.7

# 启动之后测试连接

具名挂载和匿名挂载

# 匿名挂载
-v 容器内路径
docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx nginx

# 查看所有volume的情况
docker volume ls

# 具名挂载(命令中 juming-nginx代表卷名)
docker run -d -P --name nginx02 -v juming-nginx:/etc/nginx nginx

# 查看卷的具体位置
docker volume inspect juming-nginx

所有的docker容器内部卷，没有指定目录的情况下都会挂载在 /var/lib/docker/volumes/xxxx/_data

我们通过具名挂载可以方便的找到我们的一个卷，大多数情况下使用具名挂载

判断具名挂载和匿名挂载

-v 容器内路径            # 匿名挂载
-v 卷名:容器内路径        # 具名挂载
-v  /宿主机路径:容器内路径   # 指定路径挂载

拓展

# 通过 -v 容器内路径：ro rw 改变读写权限
ro  read only
rw  read and write

# 一旦设定了容器权限，容器对我们挂载出来的内容就有限定了。
docker run -d -P --name nginx02 -v juming-nginx:/etc/nginx:ro nginx
docker run -d -P --name nginx02 -v juming-nginx:/etc/nginx:rw nginx

# ro 只要看到 ro 就说明这个路径只能通过宿主机操作，容器内部无法操作。

7 DockerFile

Dockerfile 就是用来构建docker 镜像的构建文件！命令脚本！

通过这个脚本来生成一个镜像，镜像是一层一层的，脚本就是一个个命令，每个命令都是一层一层的！

# 编写dockerfile 文件 该文件位于 /home/docker-volume/dockerfile
# 以下为dockerfile内容
FROM centos

VOLUME ["volume01","volume02"]

CMD echo "----end----"

CMD /bin/bash

# 这里的每个命令，就是镜像的一层。

构建Docker镜像

[root@vultr docker-volume]# docker build -f dockfile -t cxk/centos:1.0 .
unable to prepare context: unable to evaluate symlinks in Dockerfile path: lstat /home/docker-volume/dockfile: no such file or directory
[root@vultr docker-volume]# docker build -f dockerfile -t cxk/centos:1.0 .
Sending build context to Docker daemon  2.048kB
Step 1/4 : FROM centos
 ---> 470671670cac
Step 2/4 : VOLUME ["volume01","volume02"]
 ---> Running in b79650272c13
Removing intermediate container b79650272c13
 ---> 2601708045c7
Step 3/4 : CMD echo "----end----"
 ---> Running in 76821870cc40
Removing intermediate container 76821870cc40
 ---> 1d81382eda61
Step 4/4 : CMD /bin/bash
 ---> Running in 9e21e89897dd
Removing intermediate container 9e21e89897dd
 ---> d223fd456147
Successfully built d223fd456147
Successfully tagged cxk/centos:1.0

[root@vultr docker-volume]# docker images
REPOSITORY            TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
cxk/centos            1.0                 d223fd456147        2 minutes ago       237MB
mysql                 latest              30f937e841c8        7 days ago          541MB
redis                 latest              987b78fc9e38        9 days ago          104MB
nginx                 latest              9beeba249f3e        12 days ago         127MB
portainer/portainer   latest              2869fc110bf7        2 months ago        78.6MB
centos                latest              470671670cac        4 months ago        237MB
[root@vultr docker-volume]# 

启动自己构建的容器

[root@vultr docker-volume]# docker images
REPOSITORY            TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
cxk/centos            1.0                 d223fd456147        2 minutes ago       237MB
mysql                 latest              30f937e841c8        7 days ago          541MB
redis                 latest              987b78fc9e38        9 days ago          104MB
nginx                 latest              9beeba249f3e        12 days ago         127MB
portainer/portainer   latest              2869fc110bf7        2 months ago        78.6MB
centos                latest              470671670cac        4 months ago        237MB
[root@vultr docker-volume]# docker run -it d223fd456147 /bin/bash
[root@87a9b18e881d /]# 

这个卷和外部有一个同步的目录：

查看卷的挂载路径

[root@vultr docker-volume]# docker inspect 87a9b18e881d

这种挂载方式使用的比较多，因为我们通常会构建自己的镜像！

加入构建镜像时没有挂载卷，要使用-v 参数进行手动挂载。

数据卷容器

多个CentOS之间同步数据

# 启动3个容器，通过我们刚才自己写的镜像启动
docker run -it --name docker01 cxk/centos:1.0
docker run -it --name docker02 --volumes-from cxk/centos:1.0
docker run -it --name docker03 --volumes-from cxk/centos:1.0

注意： 数据共享只要有一个容器还在使用数据，该数据就不会丢失。

多个MySQL之间同步数据

docker run -d -p 3310:3306 -v /home/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql01 mysql:5.7

docker run -d -p 3311:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql02 mysql:5.7

结论:

容器之间配置信息的传递，数据卷的生命周期一直持续到没有人使用为止。

但是一旦持久化到了本地，这个时候，本地数据是不会删除的。

DockerFile介绍

dockerfile是用来构建docker镜像的文件！命令参数脚本！

构建步骤：

1、编写一个dockerfile文件

2、docker build 构建成为一个镜像

3、docker run 运行镜像

4、docker push 发布镜像（DockerHub、阿里云镜像）

官方centos8 Dockerfile

Docker Hub 中99%的镜像从这个基础镜像过来的 FROM seartch

很多官方镜像都是基础包，很多功能没有，通常自己搭建自己的镜像。

官方既然可以制作镜像，我们也可以

DockerFile构建过程

基础知识：

• 每个保留关键字（指令）都是必须是大写字母
• 执行从上到下顺序执行
• "#"表示注释
• 每一个指令都会创建提交一个新的镜像层，并提交

dockerfile是面向提交的，我们以后要发布项目，做镜像，就需要编写dockerfile文件，这个文件十分简单

Docker镜像逐渐成为企业交付的标准，必须要掌握

步骤：开发，部署，运维。。。。缺一不可！

DockerFile:构建文件，定义了一切的步骤，源代码

DockerImages:通过DockerFile构建生成的镜像，最终发布和运行的产品。

Docker容器：容器就是镜像运行起来提供服务的。

DockerFile的指令

FROM          # 基础镜像，一切从这里构建
MAINTAINER    # 镜像是谁写的，留姓名+邮箱
RUN           # 镜像构建的时候需要运行的命令
ADD           # 步骤：tomcat镜像，这个tomcat压缩包就是我们要添加进去的内容
WORKDIR       # 镜像的工作目录
VOLUME        # 挂载的目录
EXPOSE        # 暴露端口，此时不暴露，需要在运行的时候使用-p参数暴露
CMD           # 指定这个容器启动时要运行的命令，只有最后一个会生效，可被替代
ENTRYPOINT    # 指定这个容器启动的时候要运行的命令，可以追加命令
ONBUILD       # 当构建一个被继承DockerFile,这个时候就会运行ONBUILD的指令。
COPY          # 类似ADD，将文件拷贝到镜像中
ENV           # 构建的时候设置环境变量。

以前我们使用别人的，现在我们知道这些指令后，练习自己写一个DockerFile

实战DockerFile测试

创建一个自己的centos,原版的没有 ifconfig 和vim。自己编写的添加进去。

• 编写DockerFile文件

• 通过编写的DockerFile构建镜像

  [root@vultr dockerfile]# docker build -f mydockerfile -t mycentos:0.1 .
  Sending build context to Docker daemon  2.048kB
  Step 1/10 : FROM centos
   ---> 470671670cac
  Step 2/10 : MAINTAINER cxk<[email protected]>
   ---> Running in 7a1f11825cdf
  Removing intermediate container 7a1f11825cdf
   ---> 8ce134390415
  Step 3/10 : ENV MYPATH /user/local
   ---> Running in bd6a6741ed05
  Removing intermediate container bd6a6741ed05
   ---> 81cfcbfe3ab6
  Step 4/10 : WORKDIR $MYPATH
   ---> Running in 2a2f67e85058
  Removing intermediate container 2a2f67e85058
   ---> 9a4cd6bb72a5
  Step 5/10 : RUN yum -y install vim
   ---> Running in 20fe1806161b
  CentOS-8 - AppStream                            2.2 MB/s | 7.0 MB     00:03    
  CentOS-8 - Base                                 1.7 MB/s | 2.2 MB     00:01    
  CentOS-8 - Extras                               8.2 kB/s | 6.5 kB     00:00    
  Dependencies resolved.
  ================================================================================
   Package             Arch        Version                   Repository      Size
  ================================================================================
  Installing:
   vim-enhanced        x86_64      2:8.0.1763-13.el8         AppStream      1.4 M
  Installing dependencies:
   gpm-libs            x86_64      1.20.7-15.el8             AppStream       39 k
   vim-common          x86_64      2:8.0.1763-13.el8         AppStream      6.3 M
   vim-filesystem      noarch      2:8.0.1763-13.el8         AppStream       48 k
   which               x86_64      2.21-10.el8               BaseOS          49 k
  
  Transaction Summary
  ================================================================================
  Install  5 Packages
  
  Total download size: 7.8 M
  Installed size: 31 M
  Downloading Packages:
  (1/5): gpm-libs-1.20.7-15.el8.x86_64.rpm        226 kB/s |  39 kB     00:00    
  (2/5): vim-filesystem-8.0.1763-13.el8.noarch.rp 610 kB/s |  48 kB     00:00    
  (3/5): which-2.21-10.el8.x86_64.rpm             289 kB/s |  49 kB     00:00    
  (4/5): vim-enhanced-8.0.1763-13.el8.x86_64.rpm  2.4 MB/s | 1.4 MB     00:00    
  (5/5): vim-common-8.0.1763-13.el8.x86_64.rpm    6.1 MB/s | 6.3 MB     00:01    
  --------------------------------------------------------------------------------
  Total                                           4.5 MB/s | 7.8 MB     00:01     
  warning: /var/cache/dnf/AppStream-02e86d1c976ab532/packages/gpm-libs-1.20.7-15.el8.x86_64.rpm: Header V3 RSA/SHA256 Signature, key ID 8483c65d: NOKEY
  CentOS-8 - AppStream                            1.6 MB/s | 1.6 kB     00:00    
  Importing GPG key 0x8483C65D:
   Userid     : "CentOS (CentOS Official Signing Key) "
   Fingerprint: 99DB 70FA E1D7 CE22 7FB6 4882 05B5 55B3 8483 C65D
   From       : /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-centosofficial
  Key imported successfully
  Running transaction check
  Transaction check succeeded.
  Running transaction test
  Transaction test succeeded.
  Running transaction
    Preparing        :                                                        1/1 
    Installing       : which-2.21-10.el8.x86_64                               1/5 
    Installing       : vim-filesystem-2:8.0.1763-13.el8.noarch                2/5 
    Installing       : vim-common-2:8.0.1763-13.el8.x86_64                    3/5 
    Installing       : gpm-libs-1.20.7-15.el8.x86_64                          4/5 
    Running scriptlet: gpm-libs-1.20.7-15.el8.x86_64                          4/5 
    Installing       : vim-enhanced-2:8.0.1763-13.el8.x86_64                  5/5 
    Running scriptlet: vim-enhanced-2:8.0.1763-13.el8.x86_64                  5/5 
    Running scriptlet: vim-common-2:8.0.1763-13.el8.x86_64                    5/5 
    Verifying        : gpm-libs-1.20.7-15.el8.x86_64                          1/5 
    Verifying        : vim-common-2:8.0.1763-13.el8.x86_64                    2/5 
    Verifying        : vim-enhanced-2:8.0.1763-13.el8.x86_64                  3/5 
    Verifying        : vim-filesystem-2:8.0.1763-13.el8.noarch                4/5 
    Verifying        : which-2.21-10.el8.x86_64                               5/5 
  
  Installed:
    vim-enhanced-2:8.0.1763-13.el8.x86_64 gpm-libs-1.20.7-15.el8.x86_64          
    vim-common-2:8.0.1763-13.el8.x86_64   vim-filesystem-2:8.0.1763-13.el8.noarch
    which-2.21-10.el8.x86_64             
  
  Complete!
  Removing intermediate container 20fe1806161b
   ---> e52093302c6d
  Step 6/10 : RUN yum -y install net-tools
   ---> Running in 1cd9e2028c0b
  Last metadata expiration check: 0:00:08 ago on Fri May 29 02:38:59 2020.
  Dependencies resolved.
  ================================================================================
   Package         Architecture Version                        Repository    Size
  ================================================================================
  Installing:
   net-tools       x86_64       2.0-0.51.20160912git.el8       BaseOS       323 k
  
  Transaction Summary
  ================================================================================
  Install  1 Package
  
  Total download size: 323 k
  Installed size: 1.0 M
  Downloading Packages:
  net-tools-2.0-0.51.20160912git.el8.x86_64.rpm   838 kB/s | 323 kB     00:00    
  --------------------------------------------------------------------------------
  Total                                           283 kB/s | 323 kB     00:01     
  Running transaction check
  Transaction check succeeded.
  Running transaction test
  Transaction test succeeded.
  Running transaction
    Preparing        :                                                        1/1 
    Installing       : net-tools-2.0-0.51.20160912git.el8.x86_64              1/1 
    Running scriptlet: net-tools-2.0-0.51.20160912git.el8.x86_64              1/1 
    Verifying        : net-tools-2.0-0.51.20160912git.el8.x86_64              1/1 
  
  Installed:
    net-tools-2.0-0.51.20160912git.el8.x86_64                                     
  
  Complete!
  Removing intermediate container 1cd9e2028c0b
   ---> 30e2a1a95ad7
  Step 7/10 : EXPOSE 80
   ---> Running in 837c3a740662
  Removing intermediate container 837c3a740662
   ---> af9dacb35350
  Step 8/10 : CMD echo $MYPATH
   ---> Running in 0a4d08357260
  Removing intermediate container 0a4d08357260
   ---> c0e5402041a6
  Step 9/10 : CMD echo "-------end------"
   ---> Running in 84424d2e1c2c
  Removing intermediate container 84424d2e1c2c
   ---> 6398ec87f25f
  Step 10/10 : CMD /bin/bash
   ---> Running in c1af3629104d
  Removing intermediate container c1af3629104d
   ---> ae983b27f787
  Successfully built ae983b27f787
  Successfully tagged mycentos:0.1
  
  

  以上是整个构建流程，可以看到构建成功。ID号为ae983b27f787

  注意： 本地有的镜像，直接会被复用。没有的才会下载。同时看到下载了vim和net-tools。

  测试运行自己构建的centos

  

  查看docker镜像构建的历史

  docker history 镜像ID
  

  CMD和ENTRYPOINT区别

  CMD     # 指定这个容器启动的时候要运行的命令，只有最后一个生效，可被替代
  ENTRYPOINT  # 指定这个容器启动的时候要运行的命令，可以追加命令
  

  Dockerfile中很多命令都十分相似，我们需要了解他们的区别，最好的学习方式就是对比他们然后测试效果。

  实战：Tomcat镜像

  1.准备镜像文件tomcat压缩包，jdk的压缩包
  2.编写dockerfile文件(官方命名DockerFile, build 会自动寻找这个文件，无需-f 指定)。

  FROM centos
  MAINTAINER cxk<[email protected]>
  COPY readme.txt /usr/local/readme.txt
  ADD jdk-8u11-linux-x64.tar.gz /usr/local/
  ADD apache-tomcat-9.0.22.tar.gz /usr/local/
  RUN yum -y install vim
  ENV MYPATH /usr/local
  WORKDIR $MYPATH
  
  ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8.0_11
  ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
  ENV CATALINA_HOME /usr/local/apache-tomcat-9.0.22
  ENV CATALINA_BASH /usr/local/apache-tomcat-9.0.22
  ENV PATH $PATH:$JAVA_HOME/bin:$CATALINA_HOME/lib:$CATALINA_BASH/lib:$CATALINA_BASH/bin
  
  EXPOSE 8080
  
  CMD /usr/local/apache-tomcat-9.0.22/bin/startup.sh &&tail -F /usr/local/apache-tomcat-9.0.22/bin/logs/catalina.out
  

3. 构建镜像

   # docker build 命令
   docker build -t diytomcat .
   

4. 启动镜像

5. 访问测试

6. 发布项目（由于做了卷挂载，我们直接在本地编写项目就可以发布了！）

发布自己的镜像

把镜像发布到DockerHub

1.地址 https://www.docker.com/products/docker-hub 注册自己的账号

2.确定这个账号可以登陆

3.在我们服务器上提交自己的镜像

[root@vultr dockerfile]# docker login --help

Usage:	docker login [OPTIONS] [SERVER]

Log in to a Docker registry.
If no server is specified, the default is defined by the daemon.

Options:
  -p, --password string   Password
      --password-stdin    Take the password from stdin
  -u, --username string   Username

4.登陆完成之后就可以提交镜像了，就是一步 docker push

[root@vultr dockerfile]# docker push mycentos:0.1
The push refers to repository [docker.io/library/mycentos]
9422fc01b7ac: Preparing 
fbc5c923526f: Preparing 
c1b92b97cb5c: Preparing 
0683de282177: Preparing 
denied: requested access to the resource is denied  # 拒绝了

#  解决方法 ，给自己制作的镜像加一个标签
docker tag 镜像ID 作者信息/镜像信息:版本号

# 退出docker登陆(如果不再使用)
docker logout

把镜像发布到阿里云

阿里云可以参考官方文档。

小结

8 Docker网络

理解Docker网络

学习之前删除所有的容器和镜像。

三个网络

问题1：Docker是如何处理容器网络访问的？

# 测试
[root@vultr dockerfile]# docker run -d -P --name tomcat01 tomcat
Unable to find image 'tomcat:latest' locally
latest: Pulling from library/tomcat
376057ac6fa1: Pull complete 
5a63a0a859d8: Pull complete 
496548a8c952: Pull complete 
2adae3950d4d: Pull complete 
0a297eafb9ac: Pull complete 
09a4142c5c9d: Pull complete 
9e78d9befa39: Pull complete 
18f492f90b9c: Pull complete 
7834493ec6cd: Pull complete 
216b2be21722: Pull complete 
Digest: sha256:ce753be7b61d86f877fe5065eb20c23491f783f283f25f6914ba769fee57886b
Status: Downloaded newer image for tomcat:latest
777f53ba782f6ca1b7a66f941b093e9d8fa0f46125cd5a31db2d2298bdcfd80f

# 查看ip
[root@vultr dockerfile]# docker exec -it tomcat01 ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
54: eth0@if55: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc noqueue state UP group default 
    link/ether 02:42:ac:11:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 0
    inet 172.17.0.2/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever
# 思考：linux能ping 通容器内部吗？ （能ping通）
[root@vultr dockerfile]# ping 127.17.0.2
PING 127.17.0.2 (127.17.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.079 ms
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.064 ms
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.100 ms
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.085 ms
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=5 ttl=64 time=0.068 ms
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=6 ttl=64 time=0.071 ms
64 bytes from 127.17.0.2: icmp_seq=7 ttl=64 time=0.070 ms
^C
--- 127.17.0.2 ping statistics ---
7 packets transmitted, 7 received, 0% packet loss, time 6145ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.064/0.076/0.100/0.015 ms
[root@vultr dockerfile]# 

# 启动一个tomcat
[root@vultr dockerfile]# docker run -d -P --name tomcat02 tomcat
6a1881d8702af58ef82dedc2813a4f9bf14ca70a6eb0f107943bf0bfa017832a
[root@vultr dockerfile]# docker exec -it tomcat02 ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
56: eth0@if57: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc noqueue state UP group default 
    link/ether 02:42:ac:11:00:03 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 0
    inet 172.17.0.3/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever
[root@vultr dockerfile]# 

原理：

1.我们每启动一个docker容器，docker就会给docker容器分配一个IP，只要安装了docker 就会有一个网卡docker0。桥接模式，使用的就是veth-pair技术。

2.再次测试ip addr，发现又增加了一对网卡。

启动第一个tomcat看到的网卡及IP

启动第二个tomcat看到的IP

# 我们发现容器带来的网卡，都是一对一对的：图中的55 54是一对  56 57 是一对
# veth-pair 就是一对虚拟设备接口。他们都是成对出现的：一段连接着协议，一段彼此相连。

3.通过测试发现各个容器之间是可以ping通的，因为都桥接到了docker0这个网卡上。

结论：tomcat01和tomcat02是公用一个路由器，docker0

所有的容器不指定网卡的情况下，都是docker0路由的，docker会给我们的容器分配一个默认的可用IP

Docker中所有网络接口都是虚拟的，虚拟的转发效率高。

只要容器删除，对应网桥就没了。

–link

通过容器名字来实现容器之间的访问

# 未设置之前是ping不通的
[root@vultr dockerfile]# docker exec -it tomcat02 ping tomcat01
ping: tomcat01: Name or service not known
[root@vultr dockerfile]# 

# 解决上述问题
[root@vultr dockerfile]# docker run -d -P --name tomcat03 --link tomcat02 tomcat
0d7082ee3de2ef2424ee0d06d17ada6ade0e7ac00d2362f3b4f50a6f1f4a1815
[root@vultr dockerfile]# 

# 通过上述命令tomcat03就可以ping通tomcat02了
[root@vultr dockerfile]# docker exec -it tomcat03 ping tomcat02
PING tomcat02 (172.17.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from tomcat02 (172.17.0.3): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.134 ms
64 bytes from tomcat02 (172.17.0.3): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.091 ms
64 bytes from tomcat02 (172.17.0.3): icmp_seq=3 ttl=64 time=0.122 ms
64 bytes from tomcat02 (172.17.0.3): icmp_seq=4 ttl=64 time=0.083 ms
^C
--- tomcat02 ping statistics ---
4 packets transmitted, 4 received, 0% packet loss, time 102ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.083/0.107/0.134/0.023 ms
[root@vultr dockerfile]# 

# 反向ping不通 tomcat02 ping tomcat03
[root@vultr dockerfile]# docker exec -it tomcat02 ping tomcat03
ping: tomcat03: Name or service not known
[root@vultr dockerfile]# 

出现上述问题的原因就是tomcat03配置了tomcat02的ip,而tomcat02并没有配合tomcat03的IP

本质探究：–link就是再hosts配置了容器IP ，该方法太笨了，已经不推荐使用了。

通常使用自定义网络解决上述问题，不使用docker0

自定义网络

查看所有的docker网络

网络模式：

bridge:桥接 docker(默认)

none:不配置网络

host: 和宿主机共享网络

container:容器间网络连接（用到比较少，局限大）

测试

#  测试之前删掉所有容器，保证干净，对新手友好
[root@vultr dockerfile]# docker rm -f $(docker ps -qa)
0d7082ee3de2
6a1881d8702a
777f53ba782f
[root@vultr dockerfile]# 

# 查看IP
[root@vultr dockerfile]# ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 ::1/128 scope host 
       valid_lft forever preferred_lft forever
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen 1000
    link/ether 56:00:02:c1:84:df brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 141.164.42.209/23 brd 141.164.43.255 scope global dynamic eth0
       valid_lft 74611sec preferred_lft 74611sec
    inet6 2401:c080:1c01:6d0:5400:2ff:fec1:84df/64 scope global mngtmpaddr dynamic 
       valid_lft 2591805sec preferred_lft 604605sec
    inet6 fe80::5400:2ff:fec1:84df/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever
3: docker0: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc noqueue state DOWN group default 
    link/ether 02:42:f0:1f:14:be brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.17.0.1/16 brd 172.17.255.255 scope global docker0
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::42:f0ff:fe1f:14be/64 scope link 
       valid_lft forever preferred_lft forever
[root@vultr dockerfile]# 

# 之前直接启动的命令 默认有  --net bridge
docker run -d -P --name tomcat01 --net bridge tomcat

# 下面进行自定义网络
[root@vultr dockerfile]# docker network create --driver bridge --subnet 192.168.0.0/16 --gateway 192.168.0.1 mynet
118f8c8cc7d00bc6ccc8ba6816dbfe0594871f55ff19a9f215aab89f8016ff3b
[root@vultr dockerfile]# 

# 查看是否创建成功
[root@vultr dockerfile]# docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
fbba2e0e5337        bridge              bridge              local
7fc1cbdc115a        host                host                local
118f8c8cc7d0        mynet               bridge              local
5c46e8e735da        none                null                local
[root@vultr dockerfile]# 

使用以下命令也可以查看

docker network inspect mynet 

# 将tomcat放再自己创建的网络进行启动
[root@vultr dockerfile]# docker run -d -P --name tomcat01-mynet --net mynet tomcat
49dcfccdd8b20a44a2a57eb21f0f1a87da2429faf487c1a3cac4d76e2a1bd3fa
[root@vultr dockerfile]# docker run -d -P --name tomcat02-mynet --net mynet tomcat
93e6394eaa47ac7e2ce1847f871c104ac07912c3559ad261a8620d09af48d743
[root@vultr dockerfile]# 

# 直接用名字进行互相ping
[root@vultr ~]# docker exec -it tomcat01-mynet ping tomcat02-mynet
PING tomcat02-mynet (192.168.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from tomcat02-mynet.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.117 ms
64 bytes from tomcat02-mynet.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.178 ms
64 bytes from tomcat02-mynet.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=3 ttl=64 time=0.088 ms
64 bytes from tomcat02-mynet.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=4 ttl=64 time=0.096 ms
^C
--- tomcat02-mynet ping statistics ---
4 packets transmitted, 4 received, 0% packet loss, time 91ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.088/0.119/0.178/0.037 ms

好处

直接通过ping名字的方式就可以实现连通

不同的集群使用不同的网络，保证集群是安全和健康的。

以上就是自定义网络的好处。

网络连通

connect 功能能够实现（实现一个容器两个IP）

**结论：**假设要跨网络操作别人，就需要使用connect连通。

实战：部署Redis集群

shell 脚本(redis.sh)

# 创建网卡
docker network create redis --subnet 172.38.0.0/16
echo "=========网卡创建成功========"
# 通过脚本创建6个redis并配置
for port in $(seq 1 6);
do
mkdir -p /mydata/redis/node-${port}/conf
touch /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
cat << EOF >/mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
port 6379
bind 0.0.0.0
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
cluster-announce-ip 172.38.0.1${port}
cluster-announce-port 6379
appendonly yes
EOF
docker run -p 637${port}:6379 -p 1637${port}:16379 --name redis-${port} \
-v /mydata/redis/node-${port}/data:/data \
-v /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.1${port} redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf;
done

执行完上述脚本以后创建集群(该命令进入redis-* 进行操作)

# 创建集群（执行该命令中途需要输入yes）
redis-cli --cluster create 172.38.0.11:6379 172.38.0.12:6379 172.38.0.13:6379 172.38.0.14:6379 172.38.0.15:6379 172.38.0.16:6379 --cluster-replicas 1

从上图可以看出，该redis集群搭建成功。

测试集群

redis-cli -c