还不知道Dokcer怎么入门?看这篇文章就够了

Docker

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一 Docker概述

1.聊一聊Docker为什么会出现?

解决多环境配置问题,作为开发我们都知道,我们的项目是分为本地开发环境、测试环境、生产环境最基本的三套环境的,当我们开发环境能跑起来,但是放在测试环境或者生产环境部署却失败，这是让人很头疼的事情,我们要分析环境的版本问题还是其他问题？并且如果我们的项目又添加了一些中间件，还需要在三个环境都搭一套，这显然是很不方便的。而我们的Docker正式为了解决上边的问题而创造的一套解决方法:系统平滑移植,容器虚拟化技术。通俗的来说就是把我们的项目和项目的运行环境统一打包，放在Docker即可运行。无需关注版本问题、配置问题。

2.Docker的理念

Docker是基于Go语言实现的云开源项目。

Docker的主要目标是“Build，Ship and Run Any App,Anywhere”，也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的APP（可以是一个WEB应用或数据库应用等等）及其运行环境能够做到“一次镜像，处处运行”。

Linux容器技术的出现就解决了这样一个问题，而 Docker 就是在它的基础上发展过来的。将应用打成镜像，通过镜像成为运行在Docker容器上面的实例，而 Docker容器在任何操作系统上都是一致的，这就实现了跨平台、跨服务器。只需要一次配置好环境，换到别的机子上就可以一键部署好，大大简化了操作。

3.Docker容器VS虚拟机

虚拟机

虚拟机（virtual machine）就是带环境安装的一种解决方案。
它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，比如在Windows10系统里面运行Linux系统CentOS7。应用程序对此毫无感知，因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样，而对于底层系统来说，虚拟机就是一个普通文件，不需要了就删掉，对其他部分毫无影响。这类虚拟机完美的运行了另一套系统，能够使应用程序，操作系统和硬件三者之间的逻辑不变。

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缺点:

1.资源占用多

2.冗余步骤多

3.启动慢

Docker

由于前面虚拟机存在某些缺点，Linux发展出了另一种虚拟化技术：
Linux容器(Linux Containers，缩写为 LXC)
Linux容器是与系统其他部分隔离开的一系列进程，从另一个镜像运行，并由该镜像提供支持进程所需的全部文件。容器提供的镜像包含了应用的所有依赖项，因而在从开发到测试再到生产的整个过程中，它都具有可移植性和一致性。

Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统而是对进程进行隔离。有了容器，就可以将软件运行所需的所有资源打包到一个隔离的容器中。容器与虚拟机不同，不需要捆绑一整套操作系统，只需要软件工作所需的库资源和设置。系统因此而变得高效轻量并保证部署在任何环境中的软件都能始终如一地运行。

Docker容器是在操作系统层面上实现的虚拟化,直接复用本地主机的操作系统,而传统虚拟机则是在硬件层面实现虚拟化,与传统的虚拟机相比,Docker优势体现为启动速度快,体积小。

为什么Docker比虚拟机快

(1)docker有着比虚拟机更少的抽象层
由于docker不需要Hypervisor(虚拟机)实现硬件资源虚拟化,运行在docker容器上的程序直接使用的都是实际物理机的硬件资源。因此在CPU、内存利用率上docker将会在效率上有明显优势。
(2)docker利用的是宿主机的内核,而不需要加载操作系统OS内核
当新建一个容器时,docker不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核。进而避免引寻、加载操作系统内核返回等比较费时费资源的过程,当新建一个虚拟机时,虚拟机软件需要加载OS,返回新建过程是分钟级别的。而docker由于直接利用宿主机的操作系统,则省略了返回过程,因此新建一个docker容器只需要几秒钟。

​

小结

​

比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处：

• 传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；

• 容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统 ，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。

4.Docker的好处

1.更快速的应用交付和部署

传统的应用开发完成后，需要提供一堆安装程序和配置说明文档，安装部署后需根据配置文档进行繁杂的配置才能正常运行。Docker化之后只需要交付少量容器镜像文件，在正式生产环境加载镜像并运行即可，应用安装配置在镜像里已经内置好，大大节省部署配置和测试验证时间。

2.更便捷的升级和扩缩容

随着微服务架构和Docker的发展，大量的应用会通过微服务方式架构，应用的开发构建将变成搭乐高积木一样，每个Docker容器将变成一块“积木”，应用的升级将变得非常容易。当现有的容器不足以支撑业务处理时，可通过镜像运行新的容器进行快速扩容，使应用系统的扩容从原先的天级变成分钟级甚至秒级。

3.更简单的系统运维

应用容器化运行后，生产环境运行的应用可与开发、测试环境的应用高度一致，容器会将应用程序相关的环境和状态完全封装起来，不会因为底层基础架构和操作系统的不一致性给应用带来影响，产生新的BUG。当出现程序异常时，也可以通过测试环境的相同容器进行快速定位和修复。

4.更高效的计算资源利用。

Docker是内核级虚拟化，其不像传统的虚拟化技术一样需要额外的Hypervisor支持，所以在一台物理机上可以运行很多个容器实例，可大大提升物理服务器的CPU和内存的利用率。

5.Docker简化图

6.Docker官网

官网：http://www.docker.com

仓库: https://hub.docker.com/

二 Docker下载和安装

1.Docker安装的前提条件

CentOS Docker 安装

前提条件:

目前，CentOS 仅发行版本中的内核支持 Docker。Docker 运行在CentOS 7 (64-bit)上，要求系统为64位、Linux系统内核版本为 3.8以上.

查看自己的系统版本

cat /etc/redhat-release 

查看自己的内核版本

uname -r

2.Docker 安装

1.安装gcc环境

yum -y install gcc
yum -y install gcc-c++

2.安装软件包

yum install -y yum-utils

3.设置镜像仓库(不要用官网的,使用阿里云镜像 速度快)

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

4.加快yum安装速度

yum makecache fast

5.安装DOCKER CE

yum -y install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

6.启动Docker

systemctl start docker

7.查看Docker版本

docker --versison

8.永远的hello,world

docker run hello-world

3.配置镜像加速器

打开阿里云官网,搜索镜像加速器

按照操作流程执行一下代码

mkdir -p /etc/docker
tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://8q5npq1b6.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

三 Docker基本知识

1.Docker的基本组成

镜像

Docker 镜像（Image）就是一个只读的模板。镜像可以用来创建 Docker 容器，一个镜像可以创建很多容器。它也相当于是一个root文件系统。比如官方镜像 centos7 就包含了完整的一套 centos7 最小系统的 root 文件系统。相当于容器的“源代码”，docker镜像文件类似于Java的类模板，而docker容器实例类似于java中new出来的实例对象。

容器

1 从面向对象角度
Docker 利用容器（Container）独立运行的一个或一组应用，应用程序或服务运行在容器里面，容器就类似于一个虚拟化的运行环境，容器是用镜像创建的运行实例。就像是Java中的类和实例对象一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器为镜像提供了一个标准的和隔离的运行环境，它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台

2 从镜像容器角度
可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等)和运行在其中的应用程序。

仓库

仓库（Repository）是集中存放镜像文件的场所。

类似于
Maven仓库，存放各种jar包的地方；
github仓库，存放各种git项目的地方；
Docker公司提供的官方registry被称为Docker Hub，存放各种镜像模板的地方。

仓库分为公开仓库（Public）和私有仓库（Private）两种形式。
最大的公开仓库是 Docker Hub(https://hub.docker.com/)，
存放了数量庞大的镜像供用户下载。国内的公开仓库包括阿里云 、网易云等

小总结

需要正确的理解仓库/镜像/容器这几个概念:
Docker 本身是一个容器运行载体或称之为管理引擎。我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例(类似Java中new出来一个对象)。

image文件可以看作是容器的模板。Docker 根据 image 文件生成容器的实例。同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。

镜像文件

• image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为镜像文件。
  容器实例
• 一个容器运行一种服务，当我们需要的时候，就可以通过docker客户端创建一个对应的运行实例，也就是我们的容器
  仓库
• 就是放一堆镜像的地方，我们可以把镜像发布到仓库中，需要的时候再从仓库中拉下来就可以了。

2.Docker运行原理

Docker是一个Client-Server结构的系统，Docker守护进程运行在主机上， 然后通过Socket连接从客户端访问，守护进程从客户端接受命令并管理运行在主机上的容器。 容器，是一个运行时环境，就是我们前面说到的集装箱。可以对比mysql演示对比讲解

​

四 Docker基本命令

1.帮助类命令

(1)启动docker

systemctl start docker

(2)停止docker

systemctl stop docker

(3)重启docker

systemctl restart docker

(4)查看docker状态

systemctl status docker

(5)开启启动

systemctl enable docker

(6)查看docker概要信息

docker info

(7)查看docker整体帮助文档

docker --helpb

(8)查看docker命令帮助文档

docker 具体命令 --help

2.镜像命令

1.列出本机所有镜像

docker images

选项 -a 列出本地所有的镜像

docker images -a

选项-q 只显示镜像id

docker images -q

2.查找某个镜像

docker search redis

列说明

name:镜像名称

description:描述

stars：点赞数

official:是否是官网的

可选参数

–limt n 只显示前N个镜像

docker search --limit 1 redis

3.拉取某个镜像

docker pull ubuntu
#没有指定tag就是最新版

4.查看镜像/容器/数据卷所占的空间

docker system df

5.删除镜像

删除单个

docker rmi  -f 镜像ID

删除多个

docker rmi -f 镜像名1:TAG 镜像名2:TAG 

删除全部

docker rmi -f $(docker images -qa)

面试题:docker的虚悬镜像是什么？

仓库名、标签都是的镜像，俗称虚悬镜像dangling image

3.容器命令

有镜像才能创建容器，这是根本前提(下载一个CentOS或者ubuntu镜像演示)

1.新建+启动容器

常用的可选项项如下:

–name=“容器新名字” 为容器指定一个名称；

-d: 后台运行容器并返回容器ID，也即启动守护式容器(后台运行)；

-i：以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用；

-t：为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用；

-P: 随机端口映射，大写P

-p: 指定端口映射，小写p

这里以演示ubuntu容器为例

docker run -it ubuntu /bin/bash

要退出终端可以输入exit

2.列出正在运行的容器

常用参数

-a :列出当前所有正在运行的容器+历史上运行过的

docker ps -a

-l :显示最近创建的容器。

docker ps -l

-n：显示最近n个创建的容器。

docker ps -n 1

-q :静默模式，只显示容器编号

docker ps -q

3.退出容器

两种方式:

exit: run 进去 exit,容器停止

ctrl+p+q run进去容器,ctrl+p+q退出,容器不停止

4.启动已经停止的容器

docker start 容器id或者容器名

docker start adb9852be836

5.停止容器

docker stop id或者容器名

docker stop adb9852be836

6.强制停止容器

docker kill 容器ID或容器名

docker kill 5b732702df6f

7.删除已停止的容器

docker rm 容器id或者名称

docker rm 09696be10f47 

批量的

docker rm -f $(docker ps -a -q

docker ps -a -q | xargs docker rm

8.启动守护式容器

docker -d 镜像id/镜像名

先拉取一个redis镜像

docker pull redis:6.0.8

如果是contos这种进程,我们以后台方式运行,然后docker ps -a 进行查看, 会发现容器已经退出,很重要的要说明的一点: Docker容器后台运行,就必须有一个前台进程.容器运行的命令如果不是那些一直挂起的命令（比如运行top，tail），就是会自动退出的。这个是docker的机制问题,比如你的web容器,我们以nginx为例，正常情况下,我们配置启动服务只需要启动响应的service即可。例如service nginx start,但是,这样做,nginx为后台进程模式运行,就导致docker前台没有运行的应用,
这样的容器后台启动后,会立即自杀因为他觉得他没事可做了.所以，最佳的解决方案是,将你要运行的程序以前台进程的形式运行，常见就是命令行模式，表示我还有交互操作，别中断.

演示:

docker run -d ubuntu

以前台方式启动redis

docker run -d redis:6.0.8

以后台方式启动redis

docker run -d redis:6.0.8

9.查看容器日志

docker logs 容器id

docker logs 433db755a15d 

10.查看容器内运行的进程

docker top 容器ID

docker top 433db755a15d

11.查看容器内部细节

docker inspect 容器ID

docker inspect 433db755a15d 

12.进入正在运行的容器并以命令行交互

方式1:docker exec -it 容器id /bin/bash

docker exec -it d49701764941 /bin/bash

此时使用exit或者ctrl+p+q退出容器,容器仍然继续运行

方式2:docker attach 容器ID

docker attach d49701764941

使用exit退出容器,容器会停止,使用ctrl+p+q退出容器,容器不会终止

推荐使用docker exec 命令，因为退出容器终端，不会导致容器的停止

attach 直接进入容器启动命令的终端，不会启动新的进程用exit退出，会导致容器的停止。

exec 是在容器中打开新的终端，并且可以启动新的进程用exit退出，不会导致容器的停止。

用redis试试

 docker exec -it 433db755a15d   redis-cli

13.把容器内文件拷贝到主机

docker cp 0a6913503ff8:容器内文件路径 主机路径

docker cp 0a6913503ff8:/tmp/test.txt /tmp/test.txt

14.导入和导出容器

export 导出容器的内容留作为一个tar归档文件[对应import命令]

docker export 容器id > 文件名.tar.gz

 docker export 0a6913503ff8 > abcd.tar.gz

cat 文件名.tar.gz | docker import - 仓库名:tag

cat abcd.tar.gz  | docker import - luoxue/ubuntu:2.0

15.常用命令小总结

attach Attach to a running container # 当前 shell 下 attach 连接指定运行镜像
build Build an image from a Dockerfile # 通过 Dockerfile 定制镜像
commit Create a new image from a container changes # 提交当前容器为新的镜像
cp Copy files/folders from the containers filesystem to the host path #从容器中拷贝指定文件或者目录到宿主机中
create Create a new container # 创建一个新的容器，同 run，但不启动容器
diff Inspect changes on a container’s filesystem # 查看 docker 容器变化
events Get real time events from the server # 从 docker 服务获取容器实时事件
exec Run a command in an existing container # 在已存在的容器上运行命令
export Stream the contents of a container as a tar archive # 导出容器的内容流作为一个 tar 归档文件[对应 import ]
history Show the history of an image # 展示一个镜像形成历史
images List images # 列出系统当前镜像
import Create a new filesystem image from the contents of a tarball # 从tar包中的内容创建一个新的文件系统映像[对应export]
info Display system-wide information # 显示系统相关信息
inspect Return low-level information on a container # 查看容器详细信息
kill Kill a running container # kill 指定 docker 容器
load Load an image from a tar archive # 从一个 tar 包中加载一个镜像[对应 save]
login Register or Login to the docker registry server # 注册或者登陆一个 docker 源服务器
logout Log out from a Docker registry server # 从当前 Docker registry 退出
logs Fetch the logs of a container # 输出当前容器日志信息
port Lookup the public-facing port which is NAT-ed to PRIVATE_PORT # 查看映射端口对应的容器内部源端口
pause Pause all processes within a container # 暂停容器
ps List containers # 列出容器列表
pull Pull an image or a repository from the docker registry server # 从docker镜像源服务器拉取指定镜像或者库镜像
push Push an image or a repository to the docker registry server # 推送指定镜像或者库镜像至docker源服务器
restart Restart a running container # 重启运行的容器
rm Remove one or more containers # 移除一个或者多个容器
rmi Remove one or more images # 移除一个或多个镜像[无容器使用该镜像才可删除，否则需删除相关容器才可继续或 -f 强制删除]
run Run a command in a new container # 创建一个新的容器并运行一个命令
save Save an image to a tar archive # 保存一个镜像为一个 tar 包[对应 load]
search Search for an image on the Docker Hub # 在 docker hub 中搜索镜像
start Start a stopped containers # 启动容器
stop Stop a running containers # 停止容器
tag Tag an image into a repository # 给源中镜像打标签
top Lookup the running processes of a container # 查看容器中运行的进程信息

五 Docker镜像深入了解

1.Docker镜像是什么

是一种轻量级、可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境(包括代码、运行时需要的库、环境变量和配置文件等)，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。

只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例(类似Java中new出来一个对象)。

2.Dcoker镜像的分层

以我们的pull为例，在下载的过程中我们可以看到docker的镜像好像是在一层一层的在下载

3.联合文件系统(UnionFS)

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虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem)。Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。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

4.Docker镜像加载原理

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kernel, Linux刚启动时会加载bootfs文件系统，在Docker镜像的最底层是引导文件系统bootfs。这一层与我们典型的Linux/Unix系统是一样的，包含boot加载器和内核。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，此时系统也会卸载bootfs。

rootfs (root file system) ，在bootfs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。

​

平时我们安装进虚拟机的CentOS都是好几个G，为什么docker这里才200M？？

​

对于一个精简的OS，rootfs可以很小，只需要包括最基本的命令、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 就行了。由此可见对于不同的linux发行版, bootfs基本是一致的, rootfs会有差别, 因此不同的发行版可以公用bootfs。

docker镜像层都是只读的，容器层是可写的当容器启动时，一个新的可写层被加载到镜像的顶部。这一层通常被称作“容器层”，“容器层”之下的都叫“镜像层”。

5. 小结

Docker中的镜像分层，支持通过扩展现有镜像，创建新的镜像。类似Java继承于一个Base基础类，自己再按需扩展。
新镜像是从 base 镜像一层一层叠加生成的。每安装一个软件，就在现有镜像的基础上增加一层

六 镜像的推拉

1.Docker镜像commit操作实例

以Ubuntu为例,我们从远程仓库啦的镜像是没有vi功能的,我们进行改造永远vi功能,并进行提交

1.为已运行的ununtu容器安装vim

apt-get update
apt-get -y install vim

2.提交

-m 提交信息

-a 作者

容器

仓库名

tag

 docker commit -m="commit" -a="luoxue" ac369dd65bec luoxue/myubuntu:1.0

2.推送镜像到阿里云仓库

1.登录阿里云平台创建仓库

2.仓库类型选择本地仓库

3.创建好仓库后,阿里云会为我们生成脚本

4.按照阿里云的操作指南推送服务器上的镜像

(1)登录

docker login --username=username registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com

(2)推送镜像

[root@VM-12-2-centos ~]# docker tag  022e70661326  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/luoxue-namespsace/myubuntu:1.1
[root@VM-12-2-centos ~]#  docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/luoxue-namespsace/myubuntu:1.1

5.删除本地镜像,从阿里云拉取镜像

docker rmi -f  022e70661326
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/luoxue-namespsace/myubuntu:1.1

3.推送镜像到私服

官方Docker Hub地址：https://hub.docker.com/，中国大陆访问太慢了且准备被阿里云取代的趋势，不太主流。

Dockerhub、阿里云这样的公共镜像仓库可能不太方便，涉及机密的公司不可能提供镜像给公网，所以需要创建一个本地私人仓库供给团队使用，基于公司内部项目构建镜像。

Docker Registry是官方提供的工具，可以用于构建私有镜像仓库

私服搭建流程:

(1)下载私服镜像

docker pull registry

(2)运行私服镜像

docker run -d -p 5000:5000  -v /usr/myregistry/:/tmp/registry --privileged=true registry

(3)重新构建一个带有ifconfig的Ubuntu系统

添加ifconfig指令

apt-get update
apt-get install net-tools

ctrl+p+q退出容器进行commit

docker commit -m="myubuntu" -a="luoxue" 0864b5222d93 myubuntu:1.2

(4)先看看目前私服中有没有镜像

curl -XGET http://ip:5000/v2/_catalog 

(5)修改即将提交的镜像，满足私服规范的Tag

[root@VM-12-2-centos ~]# docker tag myubuntu:1.2 ip:端口/myubuntu:1.2

(6)修改配置文件,支持http

vim /etc/docker/daemon.json 
#添加一下内容(不要忘了属性直接的逗号)
"insecure-registries": ["ip:5000"]

(7)重启docker

systemctl restart docker

(8)提交镜像到私服

docker push ip:端口/myubuntu:1.2

(9)查看私服镜像

curl -XGET http://ip:端口/v2/_catalog

(10)从私服拉取镜像

docker pull ip:端口/myubuntu:1.2

七 容器卷

回顾一下我们启动私服镜像时候的命令

docker run -d -p 5000:5000 -v /usr/myregistry/:/tmp/registry --privileged=true registry

-v /usr/myregistry/:/tmp/registry --privileged=true 这一段还有印象吗？

其实这就是容器内部数据目录和宿主机数据的映射

–privileged=true 是什么意思呢？

如果是CentOS7安全模块会比之前系统版本加强，不安全的会先禁止，所以目录挂载的情况被默认为不安全的行为，在SELinux里面挂载目录被禁止掉了，如果要开启，我们一般使用–privileged=true命令，扩大容器的权限解决挂载目录没有权限的问题，也即使用该参数，container内的root拥有真正的root权限，否则，container内的root只是外部的一个普通用户权限。

容器卷是什么？

一句话：有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件。将docker容器内的数据保存进宿主机的磁盘中，并且两者保持同步

容器卷可以干什么？

将运用与运行的环境打包镜像，run后形成容器实例运行 ，但是我们对数据的要求希望是持久化的

Docker容器产生的数据，如果不备份，那么当容器实例删除后，容器内的数据自然也就没有了。
为了能保存数据在docker中我们使用卷。

特点：
1：数据卷可在容器之间共享或重用数据
2：卷中的更改可以直接实时生效
3：数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中
4：数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止

容器卷的实操:

1.宿主和容器之间映射添加容器卷

1.添加映射

docker run -it --name 容器名 --privileged=true -v /宿主机路径:/容器路径 镜像

docker run -it --name u1 --privileged=true -v /usr/host_data:/tmp/container_data ubuntu /bin/bash

2.查看数据卷是否挂载成功

docker inspect e7477e14aa7e 

3.宿主机和容器映射数据共享

无论是在宿主机内增删改查还是在容器内增删改查还是容器停止后,宿主机进行增删改查,只要容器在运行或者重启,两个目录的数据是一样的。

2.读写规则映射

宿主机和容器的挂载规则默认是读写,既两者一直保持同步。

docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:rw 镜像名

有时候我们希望容器内只读,宿主机可以修改呢？其实属性就可以了

docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录:ro 镜像名

 docker run -it --name u1 --privileged=true -v /usr/host_data:/tmp/container_data:ro ubuntu /bin/bash

3.卷的继承和共享

我们卷的可以被其他容器继承和共享的,直接来实战

(1)创建容器1，并进行data目录映射

docker run -it --name u1 --privileged=true -v /usr/host_data:/tmp/container_data ubuntu /bin/bash

(2)在容器u1的目录中添加一个文件

touch /tmp/container_data/u1.txt

(3)创建容器2,继承容器1的容器卷

docker run -it  --privileged=true --volumes-from u1  --name u2 ubuntu

此时无论容器1 是否还存在,容器2和宿主的目录数据一直保持同步，和容器1无关。三者是共享的。

八 Docker安装常用软件

1.安装Mysql

(1)拉取镜像

docker pull mysql:5.7

(2)创建容器实例

注意:这里做好容器卷的映射,因为我们不希望我们的容器被误删，所有的数据灰飞烟灭。

docker run -d -p 3306:3306 --privileged=true -v /usr/dockerdata/mysql/log:/var/log/mysql -v /usr/dockerdata/mysql/data:/var/lib/mysql -v /usr/dockerdata/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=199787  --name mysql mysql:5.7

(3)此时哪怕容器删除,重新启动容器 容器卷这是用的这个 数据就不会丢失

2.安装Redis

(1)拉取镜像

docker pull redis:6.0.8

(2)在宿主机准备一份redis配置文件

配置内容这里不做讲解 参考我的redis集群搭建的文章 有详细的redis配置

 cp /usr/environment/redis/redis-5.0.9/bin/redis.conf  //usr/dockerdata/redis

需要注意的是需要把后台进程的开关 yes改为no 即daemonize no;

(3)创建redis容器并启动

docker run  -p 6379:6379 --name myredis --privileged=true -v /usr/dockerdata/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -v /usr/dockerdata/redis/data:/data -d redis:6.0.8 redis-server /etc/redis/redis.conf

(4)进入cli端

docker exec -it myredis /bin/bash
redis-cli

九 Docker高级篇之集群搭建

1.Mysql主从复制

主机:3307

从机:3308

搭建步骤:

1.创建3307主节点实例

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master -v  /usr/dockerdata/mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql -v /usr/dockerdata/mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql -v /usr/dockerdata/mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  -d mysql:5.7

2.进入/usr/dockerdata/mydata/mysql-master/conf创建my.conf

vim my.conf
#写入一下内容
[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=102
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql  
## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-slave1-bin  
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M  
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed  
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7  
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062  
## relay_log配置中继日志
relay_log=mall-mysql-relay-bin  
## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1  
## slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1

3.重启主节点

docker restart mysql-master

4.进入主节点容器

docker exec -it mysql-master /bin/bash
mysql -uroot -proot

5.在主节点创建用于同步的用户

CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';

6.创建从节点3308

docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave -v /usr/dockerdata/mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql -v /usr/dockerdata/mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql -v /usr/dockerdata/mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  -d mysql:5.7

7.在/usr/dockerdata/mydata/mysql-slave/conf目录下创建my.conf

vim my.conf
#填写一下内容
[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=102
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql  
## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-slave1-bin  
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M  
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed  
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7  
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062  
## relay_log配置中继日志
relay_log=mall-mysql-relay-bin  
## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1  
## slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1

8.重启从节点

docker restart mysql-slave

9.在主数据库看主从配置情况

show master status;

10.进入从节点容器

docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -p root

11.在从机配置主从

参数说明:

master_host：主数据库的IP地址；
master_port：主数据库的运行端口；
master_user：在主数据库创建的用于同步数据的用户账号；
master_password：在主数据库创建的用于同步数据的用户密码；
master_log_file：指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数；
master_log_pos：指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数；
master_connect_retry：连接失败重试的时间间隔，单位为秒。

change master to master_host='10.0.12.2',master_user='slave',master_password='123456',master_port=3307,master_log_file='mall-mysql-bin.000001',master_log_pos=154,master_connect_retry=30;

12.在从机查看主从状态

show slave status \G;

13.在从机开启主从配置

start slave;

14.测试

在主机创建数据库、数据表、插入数据

create database user;
use user;
create table user(name varchar(50),age int);
insert user value("zs",18);

从机查看效果

2.Redis集群搭建

(1)分布式存储解决方案

先了解下分布式存储的案例和解决方案。

如果1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？

有三种方案:

方案一:哈希取余分区

2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

优点：
简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点：
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

方案二:一致性哈希算法分区

提出一致性Hash解决方案。目的是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系

一致性哈希存储有三大步骤

(1)算法构建一致性哈希环

一致性哈希环
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。

它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^{32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2}32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^{32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2}32-1， 0和2^{32-1在零点中方向重合，我们把这个由2}32个点组成的圆环称为Hash环。

(2)服务器IP节点映射

节点映射
将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

(3)key落在服务器的落键规则

当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

优点:

容错性
假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。

扩展性

数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点:

Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，
例如系统中只有两台服务器：

小结:

为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据

将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。
而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

优点
加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。

缺点
数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

方案三:哈希槽分区

哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。

槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。

一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上

(2)Redis高可用集群搭建

步骤一:创建六台容器

命令说明:

docker run:创建并运行docker容器实例

–name redis-node-1:容器名称

–net host:使用宿主机的端口,默认

–privileged=true:获取宿主机用户权限

-v /data/redis/share/redis-node-1:/data:容器卷映射

redis:6.0.8:镜像版本号

–cluster-enabled yes:开启集群

–appendonly yes:开启持久化

–port 6381:端口号

docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
 
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
 
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
 
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
 
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
 
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

步骤二:构建主从关系

进入节点1容器

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash

输入一下命令创建集群

ip改为自己的

–cluster-replicas 1表示一个主节点下一个从节点

redis-cli --cluster create 10.0.12.2:6381 10.0.12.2:6382 10.0.12.2:6383 10.0.12.2:6384 10.0.12.2:6385 10.0.12.2:6386 --cluster-replicas 1

步骤三:进入6381客户端查看集群信息

 redis-cli -p 6381

CLUSTER NODES

(3)主从容错

1.我们先在6381节点放一个k1，v1 试一下效果

很明显 没有set 成功(其实get也会失败)，这是因为k1分配的槽位是在6383

2.针对这种情况 我们只需要加个-c就可以解决

redis-cli -p 6381 -c
127.0.0.1:6381> set k1 v1

自动帮我们重定向到6383

3.检查集群信息

redis-cli --cluster check 10.0.12.2:6381

4.现在的三主三从的关系如下

5.停下6381 看集群的情况

docker stop redis-node-1
docker exec -it redis-node-2 /bin/bash
 redis-cli -p 6382 -c
 127.0.0.1:6382> cluster nodes

6385上位成功。

6.恢复6381运行，再看集群状态

docker start redis-node-1
127.0.0.1:6382> cluster nodes

很显然6381成了6385的小弟

7.停止6385 把集群恢复最初的状态

docker stop redis-node-5
docker start redis-node-5

8.查看集群状态

恢复原样

(4)扩容

1.新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否节点是否成功启动

docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387

docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388

docker ps	

2.进入6387内部

docker exec -it redis-node-7 /bin/bash

3.把6387加入集群

redis-cli --cluster add-node 10.0.12.2:6387  10.0.12.2:6381

4.查看集群情况

redis-cli --cluster check 10.0.12.2:6381

发现很重要的问题,6387没有分配到槽

5.重新分派槽点

redis-cli --cluster reshard 10.0.12.2:6381

选择要移动多少槽

分配给哪个节点?

从哪些节点移动

是否同意以上的移动计划

再次查看集群状态

redis-cli --cluster check 10.0.12.2:6381

重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

6.为主节点6387分配从节点6388

redis-cli --cluster add-node 10.0.12.2:6388 10.0.12.2:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 5261c74c3d2edd53831a026b57a23ecdae7b6d8b

7.查看集群状态

redis-cli --cluster check 10.0.12.2:6381

(5)缩容

把6387和6388下线

1.获得6388节点id

redis-cli --cluster check 10.0.12.2:6381

2.集群剔除6388

redis-cli --cluster del-node 10.0.12.2:6388 07041370482ed675a9458194acd768f0d607d9bd

3.将6387的槽位分配给其他节点,本例只分配给6381

root@VM-12-2-centos:/data# redis-cli --cluster reshard 10.0.12.2:6381
>>> Performing Cluster Check (using node 10.0.12.2:6381)
M: b2d464659f365c107208337d3ebe0eda931ce90f 10.0.12.2:6381
   slots:[1365-5460] (4096 slots) master
   1 additional replica(s)
S: bc30466ad02b86aebde4242daa53497770561377 10.0.12.2:6385
   slots: (0 slots) slave
   replicates b2d464659f365c107208337d3ebe0eda931ce90f
S: 71d4d3dc530929dd2e26122477bffe9fedf0f115 10.0.12.2:6386
   slots: (0 slots) slave
   replicates 0ec1cfbb8be9703526feb41d9a6b7a31d117cd48
S: e5dd3ff4324f9bc103ac6ab04ab9fb1a978e99fb 10.0.12.2:6384
   slots: (0 slots) slave
   replicates 9bcb4d6d07c7b62b9d4e29a053916f0458e957ef
M: 5261c74c3d2edd53831a026b57a23ecdae7b6d8b 10.0.12.2:6387
   slots:[0-1364],[5461-6826],[10923-12287] (4096 slots) master
M: 9bcb4d6d07c7b62b9d4e29a053916f0458e957ef 10.0.12.2:6383
   slots:[12288-16383] (4096 slots) master
   1 additional replica(s)
M: 0ec1cfbb8be9703526feb41d9a6b7a31d117cd48 10.0.12.2:6382
   slots:[6827-10922] (4096 slots) master
   1 additional replica(s)
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 4096
What is the receiving node ID? b2d464659f365c107208337d3ebe0eda931ce90f  #6487转移槽位
Please enter all the source node IDs.
  Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
  Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node #1: 5261c74c3d2edd53831a026b57a23ecdae7b6d8b   #分配给6381
Source node #2: done

4.检查集群状态

5.从集群剔除6387节点

redis-cli --cluster del-node 10.0.12.2:6387 5261c74c3d2edd53831a026b57a23ecdae7b6d8b

6.查看集群状态

十 Dockerfile学习

1.Dockerfile是什么?

Dockerfile是用来构建Docker镜像的文本文件，是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。

2.DockerFile内容构建三步骤

• 编写DockerFile文件
• docker build命令构建镜像
• docker run 运行镜像实例

3.DockerFile构建过程解析

(1)DockerFile内容基础知识

1:每条保留字指令都必须为大写字母且后面要跟随至少一个参数

2:指令按照从上到下，顺序执行

3:#表示注释

4:每条指令都会创建一个新的镜像层并对镜像进行提交

(2)Docker执行DockerFile的大致流程

1.docker从基础镜像运行一个容器

2.执行一条指令并对容器作出修改

3.执行类似docker commit的操作提交一个新的镜像层

4.docker再基于刚提交的镜像运行一个新容器

5.执行dockerfile中的下一条指令直到所有指令都执行完成

(3)小总结

从应用软件的角度来看，DockerFile、Docker镜像与Docker容器分别代表软件的三个不同阶段，

• DockerFile是软件的原材料
• Docker镜像是软件的交付品
• Docker容器则可以认为是软件镜像的运行态，也即依照镜像运行的容器实例

Dockerfile面向开发，Docker镜像成为交付标准，Docker容器则涉及部署与运维，三者缺一不可，合力充当Docker体系的基石。

1 DockerFile，需要定义一个DockerFile，DockerFile定义了进程需要的一切东西。Dockerfile涉及的内容包括执行代码或者是文件、环境变量、依赖包、运行时环境、动态链接库、操作系统的发行版、服务进程和内核进程(当应用进程需要和系统服务和内核进程打交道，这时需要考虑如何设计namespace的权限控制)等等;

2 Docker镜像，在用Dockerfile定义一个文件之后，docker build时会产生一个Docker镜像，当运行 Docker镜像时会真正开始提供服务;

3 Docker容器，容器是直接提供服务的。

4.DockerFile常用保留字指令

(1)FROM

基础镜像，当前新镜像是基于哪个镜像的，指定一个已经存在的镜像作为模板，第一条必须是from

(2)MAINTAINER

镜像维护者的姓名和邮箱地址

(3)RUN

RUN命令是在docker build时运行

容器构建时需要运行的命令,有两种格式

shell格式:RUN yum -y install vim

exec格式:

(4)EXPOSE

当前容器对外暴露出的端口

(5)WORKDIR

指定在创建容器后，终端默认登陆的进来工作目录，一个落脚点

(6)USER

指定该镜像以什么样的用户去执行，如果都不指定，默认是root

(7)用来在构建镜像过程中设置环境变量

ENV MY_PATH /usr/mytest
这个环境变量可以在后续的任何RUN指令中使用，这就如同在命令前面指定了环境变量前缀一样；
也可以在其它指令中直接使用这些环境变量，

比如：WORKDIR $MY_PATH

(8)ADD

将宿主机目录下的文件拷贝进镜像且会自动处理URL和解压tar压缩包

(9)COPY

类似ADD，拷贝文件和目录到镜像中。
将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置

(10)VOLUME

容器数据卷，用于数据保存和持久化工作

(11)CMD

指定容器启动后的要干的事情

注意:

Dockerfile 中可以有多个 CMD 指令，但只有最后一个生效，CMD 会被 docker run 之后的参数替换

和RUN命令的区别:

CMD是在docker run 时运行。

RUN是在 docker build时运行

(12)ENTRYPOINT

也是用来指定一个容器启动时要运行的命令,类似于 CMD 指令，但是ENTRYPOINT不会被docker run后面的命令覆盖，而且这些命令行参数会被当作参数送给 ENTRYPOINT 指令指定的程序

命令格式：

ENTRYPOINT可以和CMD一起用，一般是变参才会使用 CMD ，这里的 CMD 等于是在给 ENTRYPOINT 传参。

当指定了ENTRYPOINT后，CMD的含义就发生了变化，不再是直接运行其命令而是将CMD的内容作为参数传递给ENTRYPOINT指令，他两个组合会变成

案例如下：假设已通过 Dockerfile 构建了 nginx:test 镜像：

优点:在执行docker run的时候可以指定 ENTRYPOINT 运行所需的参数

注意:如果 Dockerfile 中如果存在多个 ENTRYPOINT 指令，仅最后一个生效

5.DockerFile实战

编写一个DockerFile,构建Centos7镜像,包含vim+ifconfig+jdk8功能，并运行一个镜像实例

步骤1:准备jdk的安装包

jdk-8u171-linux-x64.tar.gz

步骤2:拉取centos 7 镜像

docker pull centos:7

步骤3:编写Dockerfile文件

FROM centos:7
MAINTAINER luoxue
 
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
 
#安装vim编辑器
RUN yum -y install vim
#安装ifconfig命令查看网络IP
RUN yum -y install net-tools
#安装java8及lib库
RUN yum -y install glibc.i686
RUN mkdir /usr/local/java
#ADD 是相对路径jar,把jdk-8u171-linux-x64.tar.gz添加到容器中,安装包必须要和Dockerfile文件在同一位置
ADD jdk-8u171-linux-x64.tar.gz /usr/local/java/
#配置java环境变量
ENV JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.8.0_171
ENV JRE_HOME $JAVA_HOME/jre
ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH
 
EXPOSE 80
#配置java环境变量
ENV JAVA_HOME /usr/local/java/jdk1.8.0_171
ENV JRE_HOME $JAVA_HOME/jre
ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH

步骤4:构建docker镜像

docker build -t  mycentos:1.0 . #不要省略这个.

步骤5:运行容器实例

docker run -it mycentos:1.0 /bin/bash

步骤6:测试ifconfig

6.虚悬镜像

(1)什么是虚悬镜像

仓库名、标签都是的镜像，俗称dangling image

(2)怎么产生

编写一个DockerFile文件

FROM ubuntu
CMD echo 'action is success'

构建镜像

 docker build .

查看镜像

查看虚悬镜像

docker image ls -f dangling=true

删除虚悬镜像

docker image prune

7.整合微服务

1.准备一个jar包

2.编写DockerFile文件

FROM java:8
MAINTAINER luoxue
VOLUME /tmp
ADD springboot-helloWorld-1.0-SNAPSHOT.jar docker-boot.jar
RUN  bash -c 'touch /docker-boot.jar'
ENTRYPOINT ["java","-jar","/docker-boot.jar"]
EXPOSE 8881

3.构建镜像

docker build -t  docker-boot:1.0 .

4.运行容器实例

docker run -d -p 8881:8881  docker-boot:1.0 

5.访问测试

十一 Docker网络

1.Docker网络是什么

我们先看一下启动Docker和不启动Docker 宿主机的区别

不启动Docker 宿主机的网络配置

启动Docker 多了一个docker0 代表网桥

查看docker 网络模式

 docker network ls

2.Docker网络常用命令

(1)查看网络

docker network ls

(2)查看网络源数据

docker network inspect bridge

(3)创建一个网络

docker network create my_network

(4)删除一个网络

docker network rm my_network

3.Docker网络的作用

• 容器间的互联和通信以及端口映射
• 容器IP变动时候可以通过服务名直接网络通信而不受到影响

4.四种网络模式详解

(1)bridge模式

使用–network bridge指定，默认使用docker0

Docker 服务默认会创建一个 docker0 网桥（其上有一个 docker0 内部接口），该桥接网络的名称为docker0，它在内核层连通了其他的物理或虚拟网卡，这就将所有容器和本地主机都放到同一个物理网络。Docker 默认指定了 docker0 接口 的 IP 地址和子网掩码，让主机和容器之间可以通过网桥相互通信。

1 Docker使用Linux桥接，在宿主机虚拟一个Docker容器网桥(docker0)，Docker启动一个容器时会根据Docker网桥的网段分配给容器一个IP地址，称为Container-IP，同时Docker网桥是每个容器的默认网关。因为在同一宿主机内的容器都接入同一个网桥，这样容器之间就能够通过容器的Container-IP直接通信。

2 docker run 的时候，没有指定network的话默认使用的网桥模式就是bridge，使用的就是docker0。在宿主机ifconfig,就可以看到docker0和自己create的network eth0，eth1，eth2……代表网卡一，网卡二，网卡三……，lo代表127.0.0.1，即localhost，inet addr用来表示网卡的IP地址

3 网桥docker0创建一对对等虚拟设备接口一个叫veth，另一个叫eth0，成对匹配。
3.1 整个宿主机的网桥模式都是docker0，类似一个交换机有一堆接口，每个接口叫veth，在本地主机和容器内分别创建一个虚拟接口，并让他们彼此联通（这样一对接口叫veth pair）；
3.2 每个容器实例内部也有一块网卡，每个接口叫eth0；
3.3 docker0上面的每个veth匹配某个容器实例内部的eth0，两两配对，一一匹配。
通过上述，将宿主机上的所有容器都连接到这个内部网络上，两个容器在同一个网络下,会从这个网关下各自拿到分配的ip，此时两个容器的网络是互通的。

演示:

步骤一:启动两个tomcat容器

docker run -d -p 8081:8080   --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080   --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8

步骤二:查看宿主机网络配置

步骤三:分别进入tomcat容器查看网络配置

(2)host模式

使用–network host指定

直接使用宿主机的 IP 地址与外界进行通信，不再需要额外进行NAT 转换。

容器将不会获得一个独立的Network Namespace， 而是和宿主机共用一个Network Namespace。容器将不会虚拟出自己的网卡而是使用宿主机的IP和端口。

使用host模式则不需要再进行ip映射,否则会出现警告

正确用法:

docker run -d --network host --name tomcat83 billygoo/tomcat8-jdk8

查看容器的网络配置

docker inspect tomcat83 | tail -n 20

直接访问 8080端口

curl -get 10.0.12.2:8080

(3)none模式

使用–network none指定

禁用网络功能，只有lo标识(就是127.0.0.1表示本地回环) 相当于插了网线 没配置

不常用

(4)container模式

使用–network container:NAME或者容器ID指定

新建的容器和已经存在的一个容器共享一个网络ip配置而不是和宿主机共享。新创建的容器不会创建自己的网卡，配置自己的IP，而是和一个指定的容器共享IP、端口范围等。同样，两个容器除了网络方面，其他的如文件系统、进程列表等还是隔离的。

案例:

使用Alpine操作系统进行演示

docker run -it --name alpine1  alpine /bin/sh
docker run -it --network container:alpine1 --name alpine2  alpine /bin/sh

当我们停下alpine1容器 查看alpine2情况

alpine2的网络配置没了

(5)自定义网络

自定义桥接网络,自定义网络默认使用的是桥接网络bridge,在以上步骤我们已经创建了my_network

新建容器加入上一步新建的自定义网络

docker run -d -p 8081:8080 --network my_network  --name tomcat81 billygoo/tomcat8-jdk8
docker run -d -p 8082:8080 --network my_network  --name tomcat82 billygoo/tomcat8-jdk8

互相ping测试

81ping82

82ping81

主要解决问题:

防止容器重启ip更改导致容器间访问不通,直接通过服务名访问，则无论IP怎么变,只要服务名称不变化，容器直接就可以正常通信

小结

自定义网络本身就维护好了主机名和ip的对应关系（ip和域名都能通）

十二 compose容器编排

1.compose是什么

Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件，可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。你需要定义一个 YAML 格式的配置文件docker-compose.yml，写好多个容器之间的调用关系。然后，只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器

2.compose可以干什么

docker建议我们每一个容器中只运行一个服务,因为docker容器本身占用资源极少,所以最好是将每个服务单独的分割开来但是这样我们又面临了一个问题？

如果我需要同时部署好多个服务,难道要每个服务单独写Dockerfile然后在构建镜像,构建容器,这样累都累死了,所以docker官方给我们提供了docker-compose多服务部署的工具

例如要实现一个Web微服务项目，除了Web服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库mysql服务容器，redis服务器，注册中心eureka，甚至还包括负载均衡容器等等。。。。。。

Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。

可以很容易地用一个配置文件定义一个多容器的应用，然后使用一条指令安装这个应用的所有依赖，完成构建。Docker-Compose 解决了容器与容器之间如何管理编排的问题。

3.怎么下载

官网说明:https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-file-v3/

4.安装

安装指南:安装 Docker Compose |Docker 文档

curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 

docker-compose --version

5.卸载

sodo rm /usr/local/bin/docker-compose

6.compose的核心

一文件:docker-compose.yml

二要素:

• 服务:一个个应用容器实例，比如订单微服务、库存微服务、mysql容器、nginx容器或者redis容器
• 工程:由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在 docker-compose.yml 文件中定义

7.compose的使用步骤

• 编写Dockerfile定义各个微服务应用并构建出对应的镜像文件
• 使用 docker-compose.yml 定义一个完整业务单元，安排好整体应用中的各个容器服务。
• 最后，执行docker-compose up命令 来启动并运行整个应用程序，完成一键部署上线

8.compose的常用命令

Compose常用命令
docker-compose -h # 查看帮助
docker-compose up # 启动所有docker-compose服务
docker-compose up -d # 启动所有docker-compose服务并后台运行
docker-compose down # 停止并删除容器、网络、卷、镜像。
docker-compose exec yml里面的服务id # 进入容器实例内部 docker-compose exec docker-compose.yml文件中写的服务id /bin/bash
docker-compose ps # 展示当前docker-compose编排过的运行的所有容器
docker-compose top # 展示当前docker-compose编排过的容器进程

docker-compose logs yml里面的服务id # 查看容器输出日志
docker-compose config # 检查配置
docker-compose config -q # 检查配置，有问题才有输出
docker-compose restart # 重启服务
docker-compose start # 启动服务
docker-compose stop # 停止服务

9.compose编排微服务实战

1.定制一个微服务

具体定制微服务细节不说了。自己定义一个增查功能，并使用mysql和redis，这里主要说一下通过compose编排部署微服务及其运行环境

# mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql:3306/compose?characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=luoxue
spring.datasource.password=Luoxue@123

#redis配置
spring.redis.host=redis
spring.redis.port=6379
spring.redis.database= 1
spring.redis.timeout=1800000

这里的ip是使用的服务名,这里提一嘴，跟我们Docker自定义网络的一个道理,通过ip访问，如果机器挂了，ip换了，服务就GG

2.编写Dockerfile文件

# 基础镜像使用java
FROM java:8
# 作者
MAINTAINER luoxue
# VOLUME 指定临时文件目录为/tmp，在主机/var/lib/docker目录下创建了一个临时文件并链接到容器的/tmp
VOLUME /tmp
# 将jar包添加到容器中并更名为userservice.jar
ADD compose-0.0.1-SNAPSHOT.jar userservice.jar
# 运行jar包
RUN bash -c 'touch /userservice.jar'
ENTRYPOINT ["java","-jar","/userservice.jar"]
#暴露9001端口作为微服务
EXPOSE 9001

3.把微服务打成镜像

docker build -t userservice:1.0 .

4.编写编排文件docker-compose.yml

version: "3"
 
services:
  microService: #服务名称
    image: userservice:1.0 #服务镜像
    container_name: ms01 #容器名称  如果不写会以路径加镜像:tag拼接
    ports:
      - "9001:9001"  #映射的端口
    volumes:
      - /app/microService:/data  #容器卷
    networks: 
      - my_network   #网络
    depends_on:   #依赖于哪些服务
      - redis
      - mysql
 
  redis:
    image: redis:6.0.8
	container_name: myredis01
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - /app/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf
      - /app/redis/data:/data
    networks: 
      - my_network
    command: redis-server /etc/redis/redis.conf
 
  mysql:
    image: mysql:5.7
	container_name: mysql01
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: '123456'
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 'no'
      MYSQL_DATABASE: 'compose'
      MYSQL_USER: 'luoxue'
      MYSQL_PASSWORD: 'Luoxue@123'
    ports:
       - "3306:3306"
    volumes:
       - /app/mysql/db:/var/lib/mysql
       - /app/mysql/conf/my.cnf:/etc/my.cnf
       - /app/mysql/init:/docker-entrypoint-initdb.d
    networks:
      - my_network
    command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password #解决外部无法访问
 
networks: 
   my_network: 
 

4.运行编排文件

docker-compose up -d

5.查看镜像

6.进入mysql镜像创建表

docker exec -it mysql01 /bin/bash

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名',
  `password` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码',
  `sex` TINYINT(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '性别 0=女 1=男 ',
  `deleted` TINYINT(4) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标志，默认0不删除，1删除',
  `update_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `create_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';

7.访问swagger-ui并进行接口测试

8.查看数据库数据

9.停止执行

 docker-compose stop

10.小总结

通过compose，我们可实现一键装配一个应用，包括我们的微服务，redis、mysql等中间件，而且建立连接也不再是通过ip的方式，而是通过服务名的方式。

十三 Docker轻量级可视化工具Portainer

1.Protainer是什么?

Portainer 是一款轻量级的应用，它提供了图形化界面，用于方便地管理Docker环境，包括单机环境和集群环境。

2.安装

官网:https://www.portainer.io/

安装指南:https://docs.portainer.io/v/ce-2.9/start/install/server/docker/linux

安装步骤:

1.运行命令

–restart=always 代表随Docker服务的重启而重启

docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name portainer     --restart=always     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock     -v portainer_data:/data     portainer/portainer

2.第一次登录需要设置密码

3.选择本地

4.这样就展示了容器中的内容

Stack:是我们的编排任务

十四 Docker容器监控之CAdvisor+InfluxDB+Granfana

1.编写编排文件 docker-compose.yml

version: '3.1'
 
volumes:
  grafana_data: {}
 
services:
 influxdb:
  image: tutum/influxdb:0.9
  restart: always
  environment:
    - PRE_CREATE_DB=cadvisor
  ports:
    - "8083:8083"
    - "8086:8086"
  volumes:
    - ./data/influxdb:/data
 
 cadvisor:
  image: google/cadvisor
  links:
    - influxdb:influxsrv
  command: -storage_driver=influxdb -storage_driver_db=cadvisor -storage_driver_host=influxsrv:8086
  restart: always
  ports:
    - "8080:8080"
  volumes:
    - /:/rootfs:ro
    - /var/run:/var/run:rw
    - /sys:/sys:ro
    - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
 
 grafana:
  user: "104"
  image: grafana/grafana
  user: "104"
  restart: always
  links:
    - influxdb:influxsrv
  ports:
    - "3000:3000"
  volumes:
    - grafana_data:/var/lib/grafana
  environment:
    - HTTP_USER=admin
    - HTTP_PASS=admin
    - INFLUXDB_HOST=influxsrv
    - INFLUXDB_PORT=8086
    - INFLUXDB_NAME=cadvisor
    - INFLUXDB_USER=root
    - INFLUXDB_PASS=root

2.启动

docker-compose up -d

3.查看容器运行状态

4.测试

1.浏览cAdvisor收集服务，http://ip:8080/ 第一次速度会慢，他只存储两份的数据

2.浏览influxdb存储服务，http://ip:8083/

3.浏览grafana展现服务，http://ip:3000 账号密码都是admin

4.配置pannel

步骤一:配置数据库

账号和密码都是root

添加面板

选择要监控的指标、容器名称,

保存为控制台