Docker介绍及相关操作命令
一、Docker是什么
二、Docker的基本命令
1 容器操作的相关命令
2 镜像操作的相关命令
一、Docker是什么
Docker是一个应用打包、分发、部署的工具，你也可以把它理解为一个轻量的虚拟机，它只虚拟你软件需要的运行环境，多余的一点都不要。
Docker(容器)跟普通虚拟机的对比
打包：就是把你软件运行所需的依赖、第三方库、软件打包到一起，变成一个安装包
分发：你可以把你打包好的“安装包”上传到一个镜像仓库，其他人可以非常方便的获取和安装
部署：拿着“安装包”就可以一个命令运行起来你的应用，自动模拟出一模一样的运行环境，不管是在Windows/Mac/Linux
Docker的基本组成
镜像：Docker 镜像（Image）就是一个只读的模板，可以理解为软件安装包，可以方便的进行传播和安装。镜像可以用来创建 Docker 容器，一个镜像可以创建很多容器。
容器：Docker 利用容器（Container）独立运行的一个或一组应用。容器是用镜像创建的运行实例，可以理解为软件安装后的状态，每个软件运行环境都是独立的、隔离的。它可以被启动、开始、停止、删除。事实上容器就是一个可读可写的镜像文件。
仓库：集中存放镜像文件的场所。仓库 (Repository)和仓库注册服务器(Registry)是有区别的。仓库注册服务器上往往存放着多个仓库，每个仓库中包含了多个镜像，每个镜像有不同标签(tag)。
Docker的应用
• 应用分发、部署，方便传播给他人安装，特别是开源软件和提供私有部署的应用；
• 快速安装测试/学习软件，用完就丢（类似小程序），不把时间浪费在安装软件上，例如Redis/MongoDB/ElasticSearch/ELK
• Windows上体验/学习各种Linux系统
• 持续集成
• 提供PaaS产品（平台即服务）
二、Docker的基本命令
命令参考：命令
1 容器操作的相关命令
创建容器的命令如下，image代表一个镜像的名称：
docker container run
#例如创建nginx
docker container run nginx
#例如创建ubuntu镜像
docker container run ubuntu
输入完成后，直接回车。如果系统中没有这个镜像，Docker会自动去Docker Hub上拉取对应的镜像到本地，然后执行对应的Shell脚本，脚本会把镜像自动安装到Doker容器里，并最终启动对于的镜像服务。
Docker Hub 是Docker官方的镜像和社区，里边有很多开发者制作好的镜像，我们可以直接使用这些镜像。如果你有能力，也可以制作镜像，并上传到Docker Hub。
注意：这时候容器是在前台运行的。
查看容器的相关命令
创建万容器后，如何查看这个容器的信息和状态呢？这时候你可以新打开一个powerShell窗口使用下面的命令：
docker container ls输入命令后，就会显示出当前已经存在的容器，并且会列出对应的信息,但只显示正在运行的容器，想要显示包括已经停止的所有容器，运行下面这个命令：
docker container ls -a停止容器的相关命令
如果你想停止掉一个正在运行的容器，可以使用下面的命令：
docker container stop 删除容器
当我们停止容器之后，容器并没有删除，而只是停止掉了。这时候可以使用下面的命令删除容器：
docker container rm 多容器操作和强制删除容器的方法
在实际工作中，我们往往管理的都是多个容器，这也是容器的主要特点之一，这里说一下对于多个容器的操作。
创建多个容器
在WIndows环境下我们来作这个，先打开三个PowerShell窗口，然后在每个窗口中输入创建容器的命令，这里以Nginx镜像为例
docker container run nginx 然后再重新打开一个PowerShell窗口，输入查看命令，查看已经开启的容器。
docker container ls可以看到现在已经有3个开启的容器了
停止多个容器
现在要把三个容器用一个命令停掉，笨的方法是直接加上ID或名字：
docker container stop 但如果这时候有100个容器，我们用这种方法就会非常麻烦。这时候我们需要学一个新的查看命令，比如只查看现在所有容器的ID,命令如下：
docker container ls -aq这样就打印出了所有容器的ID，这时候包括没有开启的:
有了这个命令之后，我们可以作一个命令组合：
docker container stop $(docker container ls -qa) 命令执行后，会返回给我们容器的编号，说明已经停止了。可以使用下面的命令再次查看,就可以看到，所有容器不在是up状态了，而是exited状态。
删除多个容器
删除多个容器类似停止多个容器
docker container rm $(docker container ls -aq)强制删除容器
正在运行的容器，是不可以直接删除的，会报错。例如，新建一个容器后，新开一个PowerShell,直接使用rm命令删除，会直接报错。具体如下：
报错信息大体就是不能删除没有stop的容器。但这时候就是要删除，可以使用强制删除命令。
docker container rm -f 输入完成就删除成功了。
容器的attached 和 detached 模式
容器的端口没有跟服务器的端口映射，没有办法在外网访问，想要在外网访问必须做端口映射。这里说明Docker的端口映射和两种运行模式attached和detached模式。首先看一下如何把一个容器的端口映射到主机的80端口上。在开启端口映射之前，你首先要知道Docker对应的容器端口是多少。比如Nginx镜像的端口是80。知道这个端口后，就可以在启动容器的时候，用-p 的形式，启用映射了，第一个port为服务器的端口，一般的web对外访问端口为80，默认也为80，第二个port为容器的端口。
docker container run -p 80:80 nginx 等待项目启动后，打开浏览器窗口，在地址栏输入127.0.0.1，就可以打开nginx的默认网址。
attached 和 detached 模式这两种模式最简单的对比理解就是：attached模式在前台运行，detached模式在后台运行。detached模式的开启方法，就是加一个参数-d或者--detach。
2 镜像操作的相关命令
Image镜像的拉取和删除
当在PowerShell里输入docker image 命令后，会出现对于Image操作的所有命令和提示（算帮助信息吧）。
这些命令中可以看到pull的使用方法是用于拉取镜像。比如去拉取一个wordpress的镜像来试试。打开hub.docker.com，进入explore后，搜索pytorch,选择镜像后点击进入主页，右侧会告诉你拉取的方法。
这条命令是docker pull pytorch/pytorch, 细心的小伙伴一定可以发现，正常应该是docker image pull pytorch/pytorch，不写image是老版本的写法，你也可以理解为简写，但建议大家把命令写全，也就是带上image。如果是第一次拉取镜像是需要下载过程的，需要下载很多依赖的基础镜像。具体快慢会和网速有关。
查看现有镜像
查看镜像列表的方法,通过下面这条命令就可以查看Docker中有的镜像和相关信息。
docker image ls 查看具体镜像信息,inspect是检查的意思。执行这条命令后就会显示很多关于这个镜像的详细信息。
docker image inspect 删除镜像
docker image rm 需要注意的是，当有容器在使用镜像时，是没有办法被删除的。即使容器是停止掉的，依然是没办法删除的。
Docker镜像的导入导出
导出镜像
在导出之前，你最好到一个好找的路径下面，比如我这里就选择了D盘，使用mkdir命令创建一个文件夹，进入文件后输入下面的命令。比如现在要导出镜像中的busybox镜像，可以这样写命令。
docker image save busybox:latest -o mybusybox.image 解读上面的命令，save是导出/保存的意思，busybox:latest是镜像名称+版本号， -o代表输出，mybusybox.image是导出后镜像的名字。
命令执行完成后，可以看到在执行命令所在的目录下就会多出一个mybusybox.image的文件，这就是刚才导出的镜像了。
导入镜像
先删除掉本机已有的busybox镜像。
docker image rm busybox删除后直接导入镜像。
docker image load -i .\mybusybox.image 执行完命令之后，再使用docker image ls命令查看，busybox镜像已经回来了。
通过Dockerfile来DIY制作镜像
除了上述两种获取Docker镜像的方式，第一种是直接从Registry中拉去，第二种是自己导入导出镜像外，还有第三种获得镜像的方法，通过Dockerfile来DIY制作镜像。
Dockerfile是一个包含用于组合映像的命令的文本文档。可以使用在命令行中调用任何命令。 Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。
具体制作可以学习通过Dockerfile来DIY制作镜像
把镜像分享到Dockerhub
把镜像push到dockerhub上去，这样就可以让所有人进行使用了。具体可以参考把镜像分享到Dockerhub
相关参考：
Docker&Kubernetes从入门到实战教程
Docker labs的github链接
Docker教程