[](#1-Docker简介 "1. Docker简介")1\. Docker简介
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Docker的出现是伴随着应用的微型化出现的。早期为了安装和测试新的应用，需要购买新的硬件和操作系统，成本极大。

后来出现了比如KVM，Exsi等一系列操作系统虚拟化技术，创建虚拟的操作系统，共用硬件，算是一个不小的进步。但是操作系统本身会占用比较多甚至主要的的硬件资源(CPU,RAM等)，是一种浪费。

后来，伴随着计算机和操作系统技术的继续演进，尤其是出现了像namespace,cGroup,UnionFS等技术，是的应用的docker化变为可能。docekr公司也横空出世。

简单理解docker，就好像一颗颗种子，宿主机器(包括操作系统)是一块土壤，所有的种子在彼此不干扰情况下，从土壤中吸收养分生长。所以呈现给我们的画面就是: 一块土地上，有一片绿油油的小草， 彼此独立生长，绿叶随风飘扬。





具体信息，可以参考官方文档和书籍，不再赘述。

[](#2-Dockerfile "2. Dockerfile")2\. Dockerfile
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要想创建 新的镜像，肯定要有计划，按照怎样的步骤创建？这个计划机就是Dockerfile.下面是一个Dockfile的简单示例：

   ```
   FROM python:3.7.5-slim
ENV DJANGO_VERSION 3.0.1
COPY ./sources.list  /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
        gcc \
        libc-dev \
        uuid-dev \
        libssl-dev \
        libpcre3-dev \
    && pip install --no-cache-dir uwsgi django=="$DJANGO_VERSION"  django-cors-headers  -i "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" \
    && rm -rf /tmp/* \
    && apt-get purge -y --auto-remove -o APT::AutoRemove::RecommendsImportant=false \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
   ```
    

这个示例基于 python3.7.5 的 slim 镜像，构建一个django + uwsgi 镜像，具体步骤如下:

1.  声明基础镜像: FROM
    
2.  定义变量，此处是要安装的django的版本号
    
3.  将基础镜像中的软件源替换为中国本土软件源，以加快速度安装，sources.list文件内容如下:
    ```
        deb http://mirrors.ustc.edu.cn/debian/ buster main
        deb http://mirrors.ustc.edu.cn/debian/ buster-updates main
    ```
    
4.  安装 django+uwsgi安装过程中需要的系统依赖(apt install ..);安装django+uwsgi;并在安装完成之后清理缓存文件
    

还有一些常用的Dockerfile 选项，比如ADD,CMD等，可以参考其他资料

[](#3-Docker-image-build "3. Docker image build")3\. Docker image build
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有了计划（Dockerfile）,现在就要执行了，执行很简单。
```
    docker image build -t repository/name:tag  .
 ```

注意，最后那个点 (.) 是必须的，代表 从当面目录下的 Dockerfile 构建

[](#4-Docker-image-push-optional "4. Docker image push(optional)")4\. Docker image push(optional)
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有时候，需要把本地创建的镜像传到docker hub上，分享给别人使用或者自己管理，需要上传到 dockerhub上。上传主要分两步:

1.  docker login  
    会进行docker hub权限认证，只有认证通过，才能上传镜像
2.  docker image push repository/name:tag  
    repository/name:tag 就是docker image build 生成的镜像。

上传完成之后，就可以在docker hub上看到自己的镜像啦！！

docker image build 创建容器

[](#1-docker "1. docker")1\. docker
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**docker** 既指代docker这家了不起的公司，也指代docker这种容器化的技术。下文的docker均指后者。






[](#2-docker-run "2. docker run")2\. docker run
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**docker run** 只是单纯的基于镜像创建一个容器（container）。镜像是docker保存的基本单位，而容器是docker运行的基本单位。或者说容器是运行时候的镜像。比如下面额例子:
```
    [root@centos3 ~]# docker run --name mongo1 -it -p 27017:27017 mongo
    2019-12-19T20:31:53.474+0000 I  CONTROL  [main] Automatically disabling TLS 1.0, to force-enable TLS 1.0 specify --sslDisabledProtocols 'none'
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] MongoDB starting : pid=1 port=27017 dbpath=/data/db 64-bit host=89f75b73d448
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] db version v4.2.2
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] git version: a0bbbff6ada159e19298d37946ac8dc4b497eadf
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] OpenSSL version: OpenSSL 1.1.1  11 Sep 2018
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] allocator: tcmalloc
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] modules: none
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten] build environment:
    2019-12-19T20:31:53.476+0000 I  CONTROL  [initandlisten]     distmod: ubuntu1804
```

以上事例，是基于mongoDB的最新镜像（不带tag的镜像，默认拉去最新版本镜像），创建一个mongoDB容器。现简要说一下里面出现的参数:
```
    --name : 新建容器的名称，此处为 "dockertest"
    -i : 交互模式
    -t : 分配一个tty给新容器
    -p: 将容器宿主机 27017端口 ，映射到容器的27017端口，这样mongoDB容器就内部都可（被）访问了
```

因为mongodb容器默认启动的命令是启动mongo，所以，我们会看到整个输出的数据，通过tty显示在屏幕上。

还有一个常用的参数 -d 表示容器启动之后在后台运行。如下面的示例，让mongodb容器在后台运行，会返回容器的id
```
    [root@centos3 ~]# docker run --name mongo1 -it -d -p 27017:27017 mongo
    9758ef62c03199fb1eb9c2bf853d78ab268a9583f6a92731815843d9f2e885bf
    [root@centos3 ~]# docker ps
    CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                      NAMES
    9758ef62c031        mongo               "docker-entrypoint.s…"   6 seconds ago       Up 5 seconds        0.0.0.0:27017->27017/tcp   mongo1
    
```

**小节: docker run 可以说是 docker 容器技术一个最基本的命令，其他高级的指令都是基于它，一些常用参数必须掌握**

[](#3-docker-compose "3. docker compose")3\. docker compose
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1.  docker run 只是创建组件容器。但是当今的系统（服务）经常是好多组件组成。当然你可以通过脚本的形式实现多个容器组件的创建，但是这并不是很规范，尤其是从管理上。所以docker 出了一个很专业的应用管理部署工具-docker compose，通过声明式的yml文件。
    
2.  docker compose 是一个单独的组件，需要单独安装的奥，具体安装方式[参考官网](https://docs.docker.com/compose/install/):
    
3.  虽然随着docker swarm 和docker stack （两者都是docker自带，无需二外安装）的不断演进，docker compose 单独使用的机会越来越少，但是其理念跟docker stack是一脉相承的，docker-compose 文件是可以被docker stack运行的。或者说 docker stack是docker compose的一个超集。**建议直接使用户docker stack**.
    
4.  非常典型的docker-compose.yml文件结构如下:

```
        version: "3.7"
        services:
         service1:
             build: mongo
             ports:
                 - 27017:27017
             networks:
                 - default1
         service2:
             build: vue
             volumes:
                 - ./xx:/ey/xc
        networks:
         default1
 ```
 
 
 可以看到，整个系统被分成了一个一个的服务，每一个服务默认只创建一个实例（容器），运行命令示例如下所示:
 
```
         docker-compose -f docker-compose.yml up
```
    

[](#4-docker-swarm "4. docker swarm")4\. docker swarm
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1.  上面说到的docker compose，默认运行在单docker节点，无法跨主机进行服务部署。所以docker swarm（docker 集群）应运而生。
2.  docker swarm就是docker集群。就是可以把分立的docker主机连起来，实现服务的跨机部署。docker swarm机制很好理解，整个集群有管理节点，有工作节点，管理节点负责任务的分配和执行，工作节点只是负责执行。单台docker主机可以自己成群。跟Hadoop的HDFS等分布式框架有些类似。集群的创建方法，参见[官网教程](https://docs.docker.com/swarm/)
3.  有了集群，下面在集群上创建服务了。

[](#5-docker-service "5. docker service")5\. docker service
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1.  有了集群，就可以在集群上部署服务了。**docker sevice**指令就是来干这个的。当然，现在创建的服务可以有很多实例（得益于集群）。比如，创建有10个副本的mongodb实例的命令如下:
    ```
         docker service create --name mongodb -p 27017:27017 --replcias 10 mongo 
     ```
    
    是不是跟docker run 的参数很像？是的，这就是一脉相承，学习曲线极低。
    
2.  如果我现在业务规模骤增，我需要20个mongodb实例怎么办呢？好办，docker service 支持热扩容，一个指令就可以了:
    ```
         docker srevice scale mongodb=20
    ```
    
    但是，docker srvice 默认不支持（执至少现在不支持）auto scale。如果你需要这个功能，可以去找一下第三方插件或工具，或者自己写自动化脚本实现。
    
3.  docker service 一个很重要的知识点: docker srevice 自带服务发现和负载均衡。它会基于overlay网络将服务名称和IP自动关联，类似于一个DNS，另外还会将流量按照某种策略 分发给不同的服务实例。
    

[](#6-docker-stack "6. docker stack")6\. docker stack
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上面讲的docker srvice 还是命令执行的方式，创建单服务（尽管会有多个容器实例），有点类似于docker run。docker stack就是用来方便的进行服务编排，可以看成是轻量级的K8s。

docker stack 编排通过一个 docker-stack.yml 文件，或者 docker compose 文件，或者其他可接受的文件类型。docker-stack.yml 文件机构内容跟前面介绍的docke-compose 文件很相似，多了一些只有在 docker swarm 模式下才有的功能。将这整个系统  
的架构，通过一个文件解构。然后只要，执行 docker stack 命令，就可以创建编排好的系统:  
`docker stack deploy -c docker-stack.yml mystack`  
在上面的示例中，mystack是我要创建的示例的名称，docker-stack.yml 是我的系统编排文件。

docker stack deploy 执行前，需要将用到的镜像，pull到本地。

[](#7-docker-machine "7. docker machine")7\. docker machine
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docker machine 是一个可以选择的功能。主要用来快速批量部署docker主机。因为docker swarm 集群创建的前提是每一台主机是docker主机(docker软件安装在上面)。docker machine 就可以比较快的创建虚拟机并部署docker。具体可以参见[官方文档](https://docs.docker.com/machine/)。