2013年发布至今， Docker 一直广受瞩目，被认为可能会改变软件行业。
但是，许多人并不清楚 Docker 到底是什么，要解决什么问题，好处又在哪里？本文就来详细解释，帮助大家理解它，还带有简单易懂的实例，教你如何将它用于日常开发。
一、环境配置的难题
软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软件，能在那些机器跑起来？
用户必须保证两件事：操作系统的设置，各种库和组件的安装。只有它们都正确，软件才能运行。举例来说，安装一个 Python 应用，计算机必须有 Python 引擎，还必须有各种依赖，可能还要配置环境变量。
如果某些老旧的模块与当前环境不兼容，那就麻烦了。开发者常常会说：”它在我的机器可以跑了”（It works on my machine），言下之意就是，其他机器很可能跑不了。
环境配置如此麻烦，换一台机器，就要重来一次，旷日费时。很多人想到，能不能从根本上解决问题，软件可以带环境安装？也就是说，安装的时候，把原始环境一模一样地复制过来。
1. 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 Windows 系统里面运行 Linux 系统。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。
虽然用户可以通过虚拟机还原软件的原始环境。但是，这个方案有几个缺点。
（1）资源占用多
虚拟机会独占一部分内存和硬盘空间。它运行的时候，其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序，真正使用的内存只有 1MB，虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。
（2）冗余步骤多
虚拟机是完整的操作系统，一些系统级别的操作步骤，往往无法跳过，比如用户登录。
（3）启动慢
启动操作系统需要多久，启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟，应用程序才能真正运行。
2. Linux 容器
由于虚拟机存在这些缺点，Linux 发展出了另一种虚拟化技术：Linux 容器（Linux Containers，缩写为 LXC）。
Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离。或者说，在正常进程的外面套了一个保护层。对于容器里面的进程来说，它接触到的各种资源都是虚拟的，从而实现与底层系统的隔离。
由于容器是进程级别的，相比虚拟机有很多优势。
（1）启动快
容器里面的应用，直接就是底层系统的一个进程，而不是虚拟机内部的进程。所以，启动容器相当于启动本机的一个进程，而不是启动一个操作系统，速度就快很多。
（2）资源占用少
容器只占用需要的资源，不占用那些没有用到的资源；虚拟机由于是完整的操作系统，不可避免要占用所有资源。另外，多个容器可以共享资源，虚拟机都是独享资源。
（3）体积小
容器只要包含用到的组件即可，而虚拟机是整个操作系统的打包，所以容器文件比虚拟机文件要小很多。
总之，容器有点像轻量级的虚拟机，能够提供虚拟化的环境，但是成本开销小得多。
二、Docker 是什么？
Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。
Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker，就不用担心环境问题。
总体来说，Docker 的接口相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。
1. Docker 的用途
Docker 的主要用途，目前有三大类。
（1）提供一次性的环境。比如，本地测试他人的软件、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。
（2）提供弹性的云服务。因为 Docker 容器可以随开随关，很适合动态扩容和缩容。
（3）组建微服务架构。通过多个容器，一台机器可以跑多个服务，因此在本机就可以模拟出微服务架构。
2. Docker的架构
| Docker 镜像(Images) | Docker 镜像是用于创建 Docker 容器的模板。 |
| Docker 容器(Container) | 容器是独立运行的一个或一组应用。 |
| Docker 客户端(Client) | Docker 客户端通过命令行或者其他工具使用 Docker API (https://docs.docker.com/reference/api/docker_remote_api) 与 Docker 的守护进程通信。 |
| Docker 主机(Host) | 一个物理或者虚拟的机器用于执行 Docker 守护进程和容器。 |
| Docker 仓库(Registry) | Docker 仓库用来保存镜像，可以理解为代码控制中的代码仓库。
Docker Hub(https://hub.docker.com) 提供了庞大的镜像集合供使用。 |
| Docker Machine | Docker Machine是一个简化Docker安装的命令行工具，通过一个简单的命令行即可在相应的平台上安装Docker，比如VirtualBox、 Digital Ocean、Microsoft Azure。 |
3. Docker 的安装
Docker 是一个开源的商业产品，有两个版本：社区版（Community Edition，缩写为 CE）和企业版（Enterprise Edition，缩写为 EE）。企业版包含了一些收费服务，个人开发者一般用不到。下面的介绍都针对社区版。
Docker CE 的安装请参考官方文档。
3.1 Mac安装docker
a.下载mac版本的docker
https://docs.docker.com/install/
b.安装docker.dmg
c.注册docker账号并登陆docker客户端
https://hub.docker.com
3.2 CentOS安装docker
#安装一些必要的系统工具：
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
#添加软件源信息：
sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
#更新 yum 缓存：
sudo yum makecache fast
#安装 Docker-ce：
sudo yum -y install docker-ce
#启动 Docker 后台服务
sudo systemctl start docker3.3 Ubuntu安装docker
# depend
sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
# add repository
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# sudo add-apt-repository "deb [arch=arm64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# install
sudo apt update
apt list -a docker-ce
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io nvidia-docker2 nvidia-container-runtime
3.4 检查docker状态
安装完成后，运行下面的命令，验证是否安装成功。
# check
docker --version
sudo systemctl status docker
sudo docker ps3.5 权限组设置
Docker 需要用户具有 sudo 权限，为了避免每次命令都输入sudo，可以把用户加入 Docker 用户组（官方文档）。
# use group
sudo usermod -aG docker $USER
sudo gpasswd -a $USER docker
newgrp docker3.6 服务的启动
Docker 是服务器—-客户端架构。命令行运行docker命令的时候，需要本机有 Docker 服务。如果这项服务没有启动，可以用下面的命令启动（官方文档）。
# service 命令的用法
sudo service docker start
# systemctl 命令的用法
sudo systemctl start docker
4. 科学访问docker-hub
国内会遇到无法正常访问docker-hub服务的问题，可以通过以下方法解决：
# docker proxy
sudo vim /etc/hosts # docker.io国内如果ping不通的话，可以找个vpn及其ping下拿到ip配在这里
18.172.31.124 download.docker.com
54.236.113.205 registry-1.docker.io registry.docker.io
54.198.86.24 index.docker.io
54.227.20.253 auth.docker.io
54.156.140.159 hub.docker.com
52.44.227.212 cloud.docker.com
sudo vim /etc/docker/daemon.json
{
"dns": ["8.8.8.8", "114.114.114.114"],
"max-concurrent-downloads": 10,
"max-concurrent-uploads": 5,
"default-shm-size": "1G",
"debug": true,
"experimental": false,
"registry-mirrors":[
"https://x9r52uz5.mirror.aliyuncs.com",
"https://dockerhub.icu",
"https://docker.chenby.cn",
"https://docker.1panel.live",
"https://docker.awsl9527.cn",
"https://docker.anyhub.us.kg",
"https://dhub.kubesre.xyz"
]
}
# restart docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
docker ps
docker info
# test
docker search hello-world
docker pull hello-world*注：如果以上方法不行，直接科学上网即可解决。
5. image 文件
Docker 把应用程序及其依赖，打包在 image 文件里面。只有通过这个文件，才能生成 Docker 容器。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。
image 是二进制文件。实际开发中，一个 image 文件往往通过继承另一个 image 文件，加上一些个性化设置而生成。举例来说，你可以在 Ubuntu 的 image 基础上，往里面加入 Apache 服务器，形成你的 image。
# 列出本机的所有 image 文件。
$ docker image ls
# 删除 image 文件
$ docker image rm [imageName]
image 文件是通用的，一台机器的 image 文件拷贝到另一台机器，照样可以使用。一般来说，为了节省时间，我们应该尽量使用别人制作好的 image 文件，而不是自己制作。即使要定制，也应该基于别人的 image 文件进行加工，而不是从零开始制作。
为了方便共享，image 文件制作完成后，可以上传到网上的仓库。Docker 的官方仓库 Docker Hub 是最重要、最常用的 image 仓库。此外，出售自己制作的 image 文件也是可以的。
三、实例测试
1. HelloWorld
下面，我们通过最简单的 image 文件”hello world”，感受一下 Docker。
需要说明的是，国内连接 Docker 的官方仓库很慢，还会断线，需要将默认仓库改成国内的镜像网站，具体的修改方法在下一篇文章的第一节。有需要的朋友，可以先看一下。
首先，运行下面的命令，将 image 文件从仓库抓取到本地。
$ docker image pull library/hello-world
上面代码中，docker image pull是抓取 image 文件的命令。library/hello-world是 image 文件在仓库里面的位置，其中library是 image 文件所在的组，hello-world是 image 文件的名字。
由于 Docker 官方提供的 image 文件，都放在library组里面，所以它的是默认组，可以省略。因此，上面的命令可以写成下面这样。
$ docker image pull hello-world
抓取成功以后，就可以在本机看到这个 image 文件了。
$ docker image ls
现在，运行这个 image 文件。
$ docker container run hello-world
docker container run命令会从 image 文件，生成一个正在运行的容器实例。
注意，docker container run命令具有自动抓取 image 文件的功能。如果发现本地没有指定的 image 文件，就会从仓库自动抓取。因此，前面的docker image pull命令并不是必需的步骤。
如果运行成功，你会在屏幕上读到下面的输出。
$ docker container run hello-world
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
... ...
输出这段提示以后，hello world就会停止运行，容器自动终止。
有些容器不会自动终止，因为提供的是服务。比如，安装运行 Ubuntu 的 image，就可以在命令行体验 Ubuntu 系统。
$ docker container run -it ubuntu bash
对于那些不会自动终止的容器，必须使用docker container kill 命令手动终止。
$ docker container kill [containID]
2. 容器文件
image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为容器文件。也就是说，一旦容器生成，就会同时存在两个文件： image 文件和容器文件。而且关闭容器并不会删除容器文件，只是容器停止运行而已。
# 列出本机正在运行的容器
$ docker container ls
# 列出本机所有容器，包括终止运行的容器
$ docker container ls --all
上面命令的输出结果之中，包括容器的 ID。很多地方都需要提供这个 ID，比如上一节终止容器运行的docker container kill命令。
终止运行的容器文件，依然会占据硬盘空间，可以使用docker container rm命令删除。
$ docker container rm [containerID]
运行上面的命令之后，再使用docker container ls --all命令，就会发现被删除的容器文件已经消失了。
3. 安装Paddle镜像并运行本地代码
1.安装paddle镜像
# docker官方：
docker pull paddlepaddle/paddle
# 国内镜像：
docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle2.镜像测试
# 使用paddlepaddle/paddle镜像创建一个容器 # -v 把本机的/Users/yanjingang/git/piglab目录mount到docker容器的/home/work/piglab目录（docker目录不存在时会自动创建） # 注：后缀/bin/bash命令会自动登入新启动的容器 [yanjingang piglab]$ docker run -it -v /Users/yanjingang/git/piglab:/home/work/piglab paddlepaddle/paddle /bin/bash #可以看到容器内mount的目录（因为是mount，所以代码在本机修改即可，这里读的就是本机文件） root@c24db8ff5aea:/# ls -l /home/work/piglab/ total 16 -rw-r--r-- 1 root root 11357 Dec 20 03:14 LICENSE -rw-r--r-- 1 root root 146 Dec 21 10:09 README.md drwxr-xr-x 3 root root 102 Dec 21 08:11 book drwxr-xr-x 6 root root 204 Dec 20 03:28 machinelearning drwxr-xr-x 15 root root 510 Dec 21 10:09 miniprogram drwxr-xr-x 2 root root 68 Dec 20 03:25 tools drwxr-xr-x 6 root root 204 Dec 24 03:35 webservice #运行预测代码，可以看到运行成功 root@2b8b4a2ce9a5:~# cd /home/work/piglab/machinelearning/image/digit/train root@2b8b4a2ce9a5:/home/work/piglab/machinelearning/image/digit/train# python infer.py *img: ./data/image/infer_62.jpeg *label: 6 weight: 0.49133956 (0, '', {'idx': 1, 'mid_imgs': ['https://www.yanjingang.com/static/tmp/infer_62_threshold.jpeg', 'https://www.yanjingang.com/static/tmp/infer_62_dilation.jpeg', 'https://www.yanjingang.com/static/tmp/infer_62_dilation_28x28.jpeg'], 'weight': ['0.0', '0.08808965', '0.0', '0.0', '0.0', '0.4137021', '0.49133956', '0.0', '0.0', '0.0'], 'img': './data/image/infer_62.jpeg', 'label': 6}) root@2b8b4a2ce9a5:exit #查看本机镜像列表 [yanjingang piglab]$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE paddlepaddle/paddle latest 8a3bd9cb78f4 3 days ago 1.41GB #查看运行中的容器列表 [yanjingang piglab]$ docker ps -al CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 9d60872d4745 paddlepaddle/paddle "/bin/bash" About a minute ago Exited (127) Less than a second ago admiring_buck #命令帮助 docker commond --help
四、创建自己的Docker容器
1. Dockerfile 文件
学会使用 image 文件以后，接下来的问题就是，如何可以生成 image 文件？如果你要推广自己的软件，势必要自己制作 image 文件。
这就需要用到 Dockerfile 文件。它是一个文本文件，用来配置 image。Docker 根据 该文件生成二进制的 image 文件。
下面通过一个实例，演示如何编写 Dockerfile 文件。
2. 实例：制作自己的 Docker 容器
下面我以 koa-demos 项目为例，介绍怎么写 Dockerfile 文件，实现让用户在 Docker 容器里面运行 Koa 框架。
作为准备工作，请先下载源码。
$ git clone https://github.com/ruanyf/koa-demos.git
$ cd koa-demos
2.1 编写 Dockerfile 文件
首先，在项目的根目录下，新建一个文本文件.dockerignore，写入下面的内容。
.git
node_modules
npm-debug.log
上面代码表示，这三个路径要排除，不要打包进入 image 文件。如果你没有路径要排除，这个文件可以不新建。
然后，在项目的根目录下，新建一个文本文件 Dockerfile，写入下面的内容。
FROM node:8.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
EXPOSE 3000
上面代码一共五行，含义如下。
FROM node:8.4：该 image 文件继承官方的 node image，冒号表示标签，这里标签是8.4，即8.4版本的 node。COPY . /app：将当前目录下的所有文件（除了.dockerignore排除的路径），都拷贝进入 image 文件的/app目录。WORKDIR /app：指定接下来的工作路径为/app。RUN npm install：在/app目录下，运行npm install命令安装依赖。注意，安装后所有的依赖，都将打包进入 image 文件。EXPOSE 3000：将容器 3000 端口暴露出来， 允许外部连接这个端口。
2.2 创建 image 文件
有了 Dockerfile 文件以后，就可以使用docker image build命令创建 image 文件了。
$ docker image build -t koa-demo .
# 或者
$ docker image build -t koa-demo:0.0.1 .
上面代码中，-t参数用来指定 image 文件的名字，后面还可以用冒号指定标签。如果不指定，默认的标签就是latest。最后的那个点表示 Dockerfile 文件所在的路径，上例是当前路径，所以是一个点。
如果运行成功，就可以看到新生成的 image 文件koa-demo了。
$ docker image ls
2.3 生成容器
docker container run命令会从 image 文件生成容器。
$ docker container run -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash
# 或者
$ docker container run -p 8000:3000 -it koa-demo:0.0.1 /bin/bash
上面命令的各个参数含义如下：
-p参数：容器的 3000 端口映射到本机的 8000 端口。-it参数：容器的 Shell 映射到当前的 Shell，然后你在本机窗口输入的命令，就会传入容器。koa-demo:0.0.1：image 文件的名字（如果有标签，还需要提供标签，默认是 latest 标签）。/bin/bash：容器启动以后，内部第一个执行的命令。这里是启动 Bash，保证用户可以使用 Shell。
如果一切正常，运行上面的命令以后，就会返回一个命令行提示符。
root@66d80f4aaf1e:/app#
这表示你已经在容器里面了，返回的提示符就是容器内部的 Shell 提示符。执行下面的命令。
root@66d80f4aaf1e:/app# node demos/01.js
这时，Koa 框架已经运行起来了。打开本机的浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000，网页显示”Not Found”，这是因为这个 demo 没有写路由。
这个例子中，Node 进程运行在 Docker 容器的虚拟环境里面，进程接触到的文件系统和网络接口都是虚拟的，与本机的文件系统和网络接口是隔离的，因此需要定义容器与物理机的端口映射（map）。
现在，在容器的命令行，按下 Ctrl + c 停止 Node 进程，然后按下 Ctrl + d （或者输入 exit）退出容器。此外，也可以用docker container kill终止容器运行。
# 在本机的另一个终端窗口，查出容器的 ID
$ docker container ls
# 停止指定的容器运行
$ docker container kill [containerID]
容器停止运行之后，并不会消失，用下面的命令删除容器文件。
# 查出容器的 ID
$ docker container ls --all
# 删除指定的容器文件
$ docker container rm [containerID]
也可以使用docker container run命令的--rm参数，在容器终止运行后自动删除容器文件。
$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash
2.4 CMD 命令
上一节的例子里面，容器启动以后，需要手动输入命令node demos/01.js。我们可以把这个命令写在 Dockerfile 里面，这样容器启动以后，这个命令就已经执行了，不用再手动输入了。
FROM node:8.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
EXPOSE 3000
CMD node demos/01.js
上面的 Dockerfile 里面，多了最后一行CMD node demos/01.js，它表示容器启动后自动执行node demos/01.js。
你可能会问，RUN命令与CMD命令的区别在哪里？简单说，RUN命令在 image 文件的构建阶段执行，执行结果都会打包进入 image 文件；CMD命令则是在容器启动后执行。另外，一个 Dockerfile 可以包含多个RUN命令，但是只能有一个CMD命令。
注意，指定了CMD命令以后，docker container run命令就不能附加命令了（比如前面的/bin/bash），否则它会覆盖CMD命令。现在，启动容器可以使用下面的命令。
$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo:0.0.1
2.5 发布 image 文件
容器运行成功后，就确认了 image 文件的有效性。这时，我们就可以考虑把 image 文件分享到网上，让其他人使用。
首先，去 cloud.docker.com 注册一个账户。然后，用下面的命令登录。
$ docker login
接着，为本地的 image 标注用户名和版本。
$ docker image tag [imageName] [username]/[repository]:[tag]
# 实例
$ docker image tag koa-demos:0.0.1 ruanyf/koa-demos:0.0.1
也可以不标注用户名，重新构建一下 image 文件。
$ docker image build -t [username]/[repository]:[tag] .
最后，发布 image 文件。
$ docker image push [username]/[repository]:[tag]
发布成功以后，登录 hub.docker.com，就可以看到已经发布的 image 文件。
五、其他
docker 的主要用法就是上面这些，此外还有几个命令，也非常有用。
（1）docker container start
前面的docker container run命令是新建容器，每运行一次，就会新建一个容器。同样的命令运行两次，就会生成两个一模一样的容器文件。如果希望重复使用容器，就要使用docker container start命令，它用来启动已经生成、已经停止运行的容器文件。
$ docker container start [containerID]
（2）docker container stop
前面的docker container kill命令终止容器运行，相当于向容器里面的主进程发出 SIGKILL 信号。而docker container stop命令也是用来终止容器运行，相当于向容器里面的主进程发出 SIGTERM 信号，然后过一段时间再发出 SIGKILL 信号。
$ bash container stop [containerID]
这两个信号的差别是，应用程序收到 SIGTERM 信号以后，可以自行进行收尾清理工作，但也可以不理会这个信号。如果收到 SIGKILL 信号，就会强行立即终止，那些正在进行中的操作会全部丢失。
（3）docker container logs
docker container logs命令用来查看 docker 容器的输出，即容器里面 Shell 的标准输出。如果docker run命令运行容器的时候，没有使用-it参数，就要用这个命令查看输出。
$ docker container logs [containerID]
（4）docker container exec
docker container exec命令用于进入一个正在运行的 docker 容器。如果docker run命令运行容器的时候，没有使用-it参数，就要用这个命令进入容器。一旦进入了容器，就可以在容器的 Shell 执行命令了。
CONTAINER_ID=`docker ps|awk 'NR==2{print $1}'`
docker exec --user ${CONTRAINER_USER} -it ${CONTAINER_ID}/bin/bash
（5）docker container cp
docker container cp命令用于从正在运行的 Docker 容器里面，将文件拷贝到本机。下面是拷贝到当前目录的写法。
$ docker container cp [containID]:[/path/to/file] .
参考：
ubuntu下docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]
