docker入门

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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 docker

ubuntu安装docker:

sudo apt update
sudo apt -y install docker.io

安装完成后,运行下面的命令,验证是否安装成功。

$ docker version 
# 或者 
$ docker info

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)。

$ sudo usermod -aG docker $USER
$ sudo gpasswd -a $USER docker
$ newgrp docker

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

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

hello world

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]

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。

安装paddlepaddle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/paddle

2.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

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。

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

4.1 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。

4.2 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

4.3 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

4.4 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

4.5 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 hub.docker.com 或 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。

$ docker container exec -it [containerID] /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:

Docker 教程

Docker 入门教程

Docker 微服务教程

ubuntu下docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]

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