Docker入门
来源:互联网 发布:安卓投屏软件 airplay 编辑:程序博客网 时间:2024/06/14 02:56
Docker入门
Docker中文社区:http://www.docker.org.cn/,这里可以找到Docker的中文api的介绍,非常简单,但很适合初学者观看,毕竟英文的不是很好理解,看官方文档之前先看一下这个中文的api,便于理解;
Docker网站:https://docs.docker.com/,官网;
Docker指南,官网上可以找到的:https://docs.docker.com/get-started/;
Get Docker:https://docs.docker.com/engine/installation/,Docker有服务端和客户端,服务端一般来说就是我们在虚拟机上装的,yum -y install docker,像这种的,学习的时候可以先装这一个,客户端在用的时候再装就是了,就和redis的服务端和客户端一样,客户端就是用来方便管理的;
Docker云:创建自己的docker yun账户:https://hub.docker.com/,可以在上面搜索镜像容器 ;
咱按照api流程走,先看一看Docker是个啥:
第一部分:Orientation(定位),就是说Docker是干什么的,
这么说有点笼统,直接上2张图对比一下传统vm和Docker有什么区别:
vm:
Docker环境:
从这里就可以看出区别,传统vm需要多个os,当你部署你的app时,你需要多个os,同时也要配多份环境,每多一个os就要多操作一份;而Docker是共用一个os的,基本环境都是一样的,你只需要集成某个容器特有的环境就好了,而且这个image(镜像)还是可移植的;
第二部分:Containers(容器),如上图所示,这是我们实际要用到的东西,
Containers可以说是运行的image,Docker中运行着许多隔离的Container,而这些Containers都是从它们的本体image执行出来的,就好像是windows操作系统本来是iso文件(image),安装了之后就变成我们使用的桌面了(Container);
Docker云上有许多已经创建好了的image,可以直接下载运行,而我们想要创建自己的,就可以使用Dockerfile,想必大家用过ant的build.xml来变编译,构建程序代码,那么这个Dockerfile就和它类似;
在这一章节里,Docker向我们展示了一个创建image及container的例子,看一个这个Dockerfile的代码:
# Use an official Python runtime as a parent imageFROM python:2.7-slim# Set the working directory to /appWORKDIR /app# Copy the current directory contents into the container at /appADD . /app# Install any needed packages specified in requirements.txtRUN pip install -r requirements.txt# Make port 80 available to the world outside this containerEXPOSE 80# Define environment variableENV NAME World# Run app.py when the container launchesCMD ["python", "app.py"]在这个Dockerfile中,它为我们安装了python及一系列的环境,并在container启动时为我们准备了一些命令执行,最终这个文件以及它的附属文件为我们创造了一个image,运行之后就成了一个container;
基本命令如下:
docker build -t friendlyname . # Create image using this directory's Dockerfiledocker run -p 4000:80 friendlyname # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80docker run -d -p 4000:80 friendlyname # Same thing, but in detached modedocker container ls # List all running containersdocker container ls -a # List all containers, even those not runningdocker container stop <hash> # Gracefully stop the specified containerdocker container kill <hash> # Force shutdown of the specified containerdocker container rm <hash> # Remove specified container from this machinedocker container rm $(docker container ls -a -q) # Remove all containersdocker image ls -a # List all images on this machinedocker image rm <image id> # Remove specified image from this machinedocker image rm $(docker image ls -a -q) # Remove all images from this machinedocker login # Log in this CLI session using your Docker credentialsdocker tag <image> username/repository:tag # Tag <image> for upload to registrydocker push username/repository:tag # Upload tagged image to registrydocker run username/repository:tag # Run image from a registry
第三部分:Services(服务),这一部分主要说的是一个service下的多个运行的container实例,之前我们都是一个image运行出一个container,而在这里,我们在一个service下可以同时运行一个image的多个container,这和进程与线程的关系有点相似;
这里主要用到docker-compose.yml这个构建文件,名字无所谓,可以自己起,看一个yml文件,
version: "3"services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5 resources: limits: cpus: "0.1" memory: 50M restart_policy: condition: on-failure ports: - "80:80" networks: - webnetnetworks: webnet:yml在一个services中定义了一个web,这是许多service中的一个,web中定义了image,部署个数,cpu限制,内存限制等等,用这个yml文件可以一个拥有5个进程的服务(暂时这么说),那我们再请求时就会从这5个中间找一个来响应了;
一些基本命令:
docker stack ls # List stacks or appsdocker stack deploy -c <composefile> <appname> # Run the specified Compose filedocker service ls # List running services associated with an appdocker service ps <service> # List tasks associated with an appdocker inspect <task or container> # Inspect task or containerdocker container ls -q # List container IDsdocker stack rm <appname> # Tear down an application
第四部分: Swarms(应该是集群的意思),这部分呢和services比较相似,只不过这里是集群和节点的概念,不再是在一台机器上,而是模拟在许多台机器上面,和数据库集群是不是很相似呢?
api里就模拟了2台机器,但是这里需要注意的是,我们操作是只能在一台机器上面(主机器),按照step 3相似的操作后,你会发现现在的服务是在不同的机器上面,称之为node,
相关命令:
docker-machine create --driver virtualbox myvm1 # Create a VM (Mac, Win7, Linux)docker-machine create -d hyperv --hyperv-virtual-switch "myswitch" myvm1 # Win10docker-machine env myvm1 # View basic information about your nodedocker-machine ssh myvm1 "docker node ls" # List the nodes in your swarmdocker-machine ssh myvm1 "docker node inspect <node ID>" # Inspect a nodedocker-machine ssh myvm1 "docker swarm join-token -q worker" # View join tokendocker-machine ssh myvm1 # Open an SSH session with the VM; type "exit" to enddocker-machine ssh myvm2 "docker swarm leave" # Make the worker leave the swarmdocker-machine ssh myvm1 "docker swarm leave -f" # Make master leave, kill swarmdocker-machine start myvm1 # Start a VM that is currently not runningdocker-machine stop $(docker-machine ls -q) # Stop all running VMsdocker-machine rm $(docker-machine ls -q) # Delete all VMs and their disk imagesdocker-machine scp docker-compose.yml myvm1:~ # Copy file to node's home dirdocker-machine ssh myvm1 "docker stack deploy -c <file> <app>" # Deploy an app
第五部分:Stacks(栈s?这里我也无法给出明确的释义),但我们可以结合Services来看,
在这里,官方api好像实在对Services进行扩展,通过在Services中加内容构造出了Stacks的概念,
visualizer:
version: "3"services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5 restart_policy: condition: on-failure resources: limits: cpus: "0.1" memory: 50M ports: - "80:80" networks: - webnet visualizer: image: dockersamples/visualizer:stable ports: - "8080:8080" volumes: - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock" deploy: placement: constraints: [node.role == manager] networks: - webnetnetworks: webnet:
redis:
version: "3"services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image: username/repo:tag deploy: replicas: 5 restart_policy: condition: on-failure resources: limits: cpus: "0.1" memory: 50M ports: - "80:80" networks: - webnet visualizer: image: dockersamples/visualizer:stable ports: - "8080:8080" volumes: - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock" deploy: placement: constraints: [node.role == manager] networks: - webnet redis: image: redis ports: - "6379:6379" volumes: - /home/docker/data:/data deploy: placement: constraints: [node.role == manager] command: redis-server --appendonly yes networks: - webnetnetworks: webnet:
第六部分:Deploy your app(部署应用),
如果可以的话,用Docker Cloud账户就能搞定,像git hub一样,当然啦,还有另一种方法是通过Docker desktop app(也就是客户端啦~);其实啦,命令行更能......你懂得~
Docker对我来说也是新知识,还需要多多学习,如果大家想看的话,建议先从网上找点中文的资料看看Docker是什么,然后再去看官方的api,说的很详细,英文的,要慢慢看,基本能看到所有的内容,然后再自己琢磨,英文好很重要啊~~~,刚刚看完,再琢磨琢磨~
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