Docker - Image镜像创建及容器操作

Docker 镜像创建

主要包括两部分:
1. 镜像(IMAGE)创建
2. 数据卷(Data Volumes)挂载

1. 镜像(IMAGE)创建

• 1.1 获取镜像

  # 从注册服务器(如Docker Hub、 阿里云等)中的 IAMGE_NAME 仓库中下载标签为latest(默认)和TAG的镜像.
  $ sudo docker pull IMAGE_NAME
  $ sudo docker pull IMAGE_NAME:TAG

• 1.2 查看镜像信息

  $ sudo docker images
  # 列出IMAGE的字段信息：

  仓库来源， REPOSITORY
  镜像的标签信息，TAG
  镜像的ID(唯一)
  创建时间
  镜像大小

• 1.3 搜索镜像

  # 搜索远程仓库里共享的镜像
  \ $ sudo docker search TERM

• 1.4 删除镜像

  $ sudo docker rmi IMAGE:TAG/IMAGE_ID

• 1.5 创建镜像

  创建镜像的方法主要有三种：

  基于已有镜像的容器创建
  基于本地模板导入
  基于Dockerfile创建

这里主要说明第一种方法．

• 1.5.1 基于已有镜像的容器创建

  利用下载好的镜像，使用 docker/nvidia-docker(gpu版本) commit 命令进行容器创建，其命令格式为：

  $ sudo docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY:TAG]
  OPTIONS 说明：

  -a, –authors=”“, 作者信息
  -m, –message=”“， 提交信息
  -p, –pause=true， 提交时暂停容器进行

  以基于镜像 aliyun/caffe:latest创建新镜像 aliyun/caffe:v1为例说明.

  # Step1 启动镜像aliyun/caffe，并在其中进行修改
  $ sudo docker run -it aliyun/caffe /bin/bash
  root@a868ca395b0f:/#
  # 此时容器ID为a868ca395b0f.
  # 参数说明：

  -i, 交互模式，在标准控制台进行输入输出
  -d, 后台模式
  -t, 为新创建的容器分配一个新的伪终端， 往往与-i合用，-it
  aliyun/caffe, 镜像名称，也可以是IMAGE_ID
  /bin/bash, 在新建容器中运行的命令，类似于Ubuntu系统终端操作

  # Step2 在容器/bin/bash/中所有操作跟普通的一样，可以进行NVIDIA-Drivers和CUDA的安装、Caffe依赖项安装、Caffe编译和pycaffe接口编译等Caffe环境的搭建操作. 此时与镜像aliyun/caffe相比，已经发生了改变，则可以利用 docker commit 来提交一个新的镜像
  $ sudo docker commit -m “Modified Caffe Version” -a “Author-Deepdraw” a868ca395b0f aliyun/caffe:v1
  # 该命令会返回新创建镜像的ID信息，一串字符.
  $ sudo docker images
  # 查看本地镜像列表，即可看到新创建镜像aliyun/caffe:v1的相关信息　　

• 1.6 保存和载入镜像

  # 镜像保存
  # 如，将镜像aliyun/caffe保存为文件 aliyun_caffe.tar
  $ sudo docker save -o aliyun_caffe.tar aliyun/caffe

  # 镜像载入
  # 如，将文件 aliyun_caffe.tar 载入到镜像列表里
  $ sudo docker load –input aliyun_caffe.tar
  # 或
  $ sudo docker load < aliyun_caffe.tar

• 1.7 上传镜像

  镜像创建或修改后，可以上传到Docker 镜像存储中心，即仓库(Registry)里，如阿里云提供的Docker仓库服务中，需要登录.

• 上传本地的aliyun/caffe:v1镜像，可以先添加新的标签(TAG) aliyun/caffe:v1_change, 然后上传

  sudo docker tag aliyun/caffe:v1 aliyun/caffe:v1_change
  sudo docker push aliyun.caffe/caffe:v1_change

• 上传到阿里云 Docker 仓库

# docker login
# 登录时指明仓库域名：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
sudo docker login registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
Username: xxx@163.com
Password:
Login Succeeded # 登录成功

确认登录信息：

cat ~/.docker/config.json
{
    "auths": {
        "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com": {
            "auth": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
        }
    }
}

企业子账户登录：

sudo docker login registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
Username: subaccount@compannycount
Password:
Login Succeeded

# docker push
sudo docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/caffe:v1

2. 数据卷(Data Volumes)挂载

数据卷是可供容器使用的目录，可以在容器之间共享和重用；对数据卷的修改马上生效；更新数据卷不影响镜像；数据卷会一直存在，直到没有容器再使用．

数据卷的使用类似于Linux下对目录或文件进行 mount 操作.

• 2.1 容器内创建数据卷

  利用docker run -v或–volume=/data1:/data2 命令可以实现数据卷的创建，多个-v可以创建多个数据卷，j以将数据卷挂载到容器的对应目录中，如：

  $ sudo docker run -v　/data/of/container IMAGE_NAME python demo.py

• 2.2 挂载主机目录作为容器数据卷

  该功能允许用户放置部分程序或数据在本地主机目录，然后在容器内运行和使用. 其中，本地目录的路径必须是绝对路径，若不存在，Docker会自动创建，　如：

  $ sudo docker run -volume=/data1/of/host:/data1/of/container -volume=/data2/of/host:/data2/of/container IMAGE_NAME python demo.py

  Docker 挂载数据卷的默认权限是读写(rw)，　也可以通过ro指定权限为只读，使容器挂载的数据卷中的内容不能进行修改，　如：

  $ sudo docker run -volume=/data1/of/host:/data1/of/container:ro -volume=/data2/of/host:/data2/of/container:ro IMAGE_NAME python demo.py

3. 容器操作

3.1 查看容器状态

sudo docker ps -a

3.2 新建容器

docker create 命令，如：

sudo docker create -it ubuntu:latest

新建容器处于停止状态，采用 docker start 来启动.

3.3 启动容器

两种启动方式：

• 基于镜像新建容器并启动；docker run命令

• 基于停止状态的容器重新启动； docker create + docker start 命令.

3.4 退出容器

exit 命令.

3.5 后台运行容器

Docker 容器在后台以守护状态(Daemonized) 运行.

sudo docker run -d ubuntu:latest /bin/sh -c "***"

容器启动，返回唯一 ID .

查看容器信息：

sudo docker ps

查看容器的输出信息，docker logs：

sudo docker logs docker_container_ID

3.6 停止容器

sudo docker stop docker_container_ID

查看处于停止状态的容器 ID 信息：

sudo docker ps -a -q

重新启动停止状态的容器：

sudo docker start docker_container_ID

停止运行状态的容器，并重启：

sudo docker restart docker_container_ID

3.7 进入容器

exec命令.

sudo docker exec -it docker_container_ID /bin/bash

3.8 删除容器

查看处于停止状态的容器，并删除：

sudo docker ps -a
sudo docker rm container_ID 

删除处于运行状态的容器：

sudo docker rm -f container_ID