Docker

前言

Docker作为一个项目生命周期中必不可少的一环，相信很多人都不陌生，但是，也有许多人并不清楚 Docker 到底是什么，今天特地写一篇帖子具体的讲一下Docker到底是什么，它是为了解决什么问题而诞生的。

定义

Docker是一个基于轻量级虚拟化技术的容器，整个项目基于Go语言开发，并采用了Apache 2.0协议。Docker可以将我们的应用程序打包封装到一个容器中，该容器包含了应用程序的代码、运行环境、依赖库、配置文件等必需的资源，通过容器就可以实现方便快速并且与平台解耦的自动化部署方式，无论你部署时的环境如何，容器中的应用程序都会运行在同一种环境下。这是docker比较官方的定义，可能还有人不明白它的用处，那么请往下看：

例子

我写了一个Web项目，用到的技术栈比较广，后端用到了Flask，数据库用到了postgresql、redis，还用到了消息队列，前端用到了Vue，等等还涉及到了其他的各种技术栈。我将它部署在本地，由于自己的环境自己熟悉，所以自己部署起来还算比较快，但也花了一些时间，可以接受。如果这时别人也先部署我的服务，也需要在他人的环境部署这些各种各样的服务，也许一两个人，你还可以接受，但是如果有几十人几百人呢，这个部署成本谁都无法接受，而且还要解决部署过程中遇到的问题，因为每个人的系统版本环境都是不一样的。以上还是个人的场景，如果是公司的场景，客户成千上万，部署起来简直就是灾难。

这时候如果引入了docker，事情将变的将简单起来，首先docker可以将以上服务打包成镜像，这样就能保证所有人的环境得到了统一，也就不存在兼容的问题，其次，镜像下拉到用户本地，只需一行命令即可生成容器，启动服务，繁琐的部署流程瞬间简化到几秒，极大的提高了效率。而且docker还支持许多命令可以方便的管理容器。

相信看到这里，你已经明白了docker的作用了，它就是为了解决不同环境下繁琐的服务部署流程问题而诞生的。
上面提到了镜像和容器的概念，那么下面就讲一下 镜像-容器：

概念

docker核心的两个概念就是镜像-容器，镜像其实很好理解，相信作为程序猿，多多少都装过系统吧，装系统的时候是不是要先下载一个镜像，然后把镜像写入到U盘安装到电脑中，最后开机就可以进入到桌面了，这时候用户使用的系统可以称之为容器，这就是最基础的镜像-容器概念。容器其实就是镜像的实例。

回到我们的项目这里来，docker的原理就是把我们写的源码和需要的运行环境一起打包成镜像，上传到镜像库，当我们到另一个终端使用的时候就像git一样把镜像pull下来，然后通过创建容器命令启动这个服务，这就是docker的使用流程。

用法

docker的使用比较简单，以下列举一些docker的常用命令

docker pull python:3.10     #这里是拉取一个python3.10的镜像，核心还是一个微型的linux内核

docker images   #查看已经拉取到本地的镜像

docker command --help   #查看dockerd 某个命令的帮助

docker run -itd -p 80:8000 -v /home/project:/app/project --name pro --restart always python:3.10 bash
# 以上是一个命令组合，并不能直接拿来用，因为有些命令有冲突，在此是为了展示各个参数的作用
# run 命令为了启动容器
# -itd 一般不会一起用, -it组合是创建一个交互终端，-d是在后台启动容器
# -p 80:8000 将容器8000端口映射到宿主机80端口上
# -v /home/project:/app/project 将宿主机的/home/project路径映射到/app/project路径，方便调试文件
# --name pro设置容器名为pro
# --restart always 设置宿主机开机自动启动容器
# python:3.10 容器的镜像源
# bash 可以不写，临时启动容器的时候设置终端shell类型

# 真实用法：临时进入pro容器并进入
docker exec -it pro bash

docker rmi python:3.10   # 删除镜像

docker rm -f pro   # 删除pro容器

docker stop pro   # 停止容器

docker restart pro   # 重启容器

docker logs -f pro   # 查看容器日志

docker的命令还有很多，暂时只列举这些。

Dockrfile

docker还有一个重要的概念，就是dockerfile，它的使用场景就比较灵活，有时候我们的项目需要组合多个环境，可能还需要手动处理一些操作，比如一些静态文件的安装和环境变量的设置。这个时候就需要使用dockerfile将这些配置集成到一起然后打包成一个新的镜像，以下是一个dockerfile文件的示例：

From Python:3.10
From Mysql:5.7.0

# 设置工作目录
WORKDIR /usr/src/app

# 设置环境变量
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1

ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# 安装psycopg2依赖
RUN apt update \ && apt add postgresql-dev gcc python3-dev musl-dev

# install dependencies
RUN pip install --upgrade pip

COPY ./requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

# 复制entrypoint.sh

COPY ./entrypoint.sh .

# 复制项目
COPY . .

# run entrypoint.sh
ENTRYPOINT ["/usr/src/app/entrypoint.sh"]

进入dockerfile所在的目录，执行以下命令就可以构建镜像了

docker build -t newimg  .

Docker-Compose

安装

docker-compose由于源码在国外，所以安装比较麻烦，这里下载好了linux的amd64位和arm64位的安装包

添加环境变量即可使用docker-compose命令

mv docker-compose-linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose
docker-compse --version

简介

docker-compose是docker加强的一个工具，有时候一个项目可能有几十个镜像需要拉起容器，依靠手工处理效率依旧不高，而使用docker-compose可以通过配置文件批量拉起容器，而且支持docker的所有参数命令，十分方便。docker-compose的配置文件通常是docker-compose.yaml，示例如下：

# 部署版本号，自定义
version: '3.3'
services:
  guacd:
    image: dushixiang/guacd:latest
    volumes:
      - ./data:/usr/local/next-terminal/data
    restart:
      always
  next-terminal:
    image: dushixiang/next-terminal:latest
    environment:
      DB: sqlite
      GUACD_HOSTNAME: guacd
      GUACD_PORT: 4822
    ports:
      - "8088:8088"
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime
      - ./data:/usr/local/next-terminal/data
    restart:
        always

相信熟悉docker之后再看以上docker-compose配置文件是不是很简单？

写好配置文件后一键拉起

docker-compose up -d    # -d可以在批量后台拉起
docker-compose down   # 批量停止容器
最后修改：2023 年 12 月 10 日
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