林飞的技术笔记

什么是Docker？

Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口

Docker中几个重要的概念：

镜像（Image)：Docker将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起，称为镜像。

容器（container)：镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器，只是Docker会给容器进程做隔离，对外不可见。一切应用最终都是代码组成，都是硬盘中的一个个的字节形成的文件。只有运行时，才会加载到内存，形成进程。

镜像，就是把一个应用在硬盘上的文件、及其运行环境、部分系统函数库文件一起打包形成的文件包。这个文件包是只读的。

容器呢，就是将这些文件中编写的程序、函数加载到内存中允许，形成进程，只不过要隔离起来。因此一个镜像可以启动多次，形成多个容器进程。

仓库：

安装Docker

Docker分为CE和EE两大版本，CE是社区版，我们按照docker-ce

卸载之前的docker

yaml

yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-selinux \
docker-engine-selinux \
docker-engine \
docker-ce

安装Docker

按照之前查看镜像仓库有没有docker-ce的镜像源

yaml

yum list | grep docker

如果没有docker-ce执行下面命令

yaml

安装yum工具
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 --skip-broken

#设置docker镜像源
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

yum makecache fast

然后安装docker-ce

yaml

yum install -y docker-c

启动docker

启动前先关闭防火墙

yaml

systemctl stop firewalld

#永久关闭防火墙
systemctl stop firewalld #关闭防火墙
systemctl disable firewalld # 关闭开机自启

启动docker，并查看运行状态和版本

yaml

#启动docker
systemctl start docker

查看运行状态
systemctl status docker

#设置docker开机自启
systemctl enable docker

查看docker版本

yaml

docker -v

配置镜像加速，参考地址

yaml

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
 "registry-mirrors": ["https://r55ntm62.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

Docker基础操作

镜像操作

镜像名称

Docker 镜像名称由两部分组成：[repository]:[tag]。

Repository（仓库名）：表示镜像的来源仓库，如 nginx、mysql。
Tag（标签）：表示镜像的版本，默认值为 latest（最新版本）。

示例：mysql:5.7 表示 MySQL 5.7 版本的镜像
参考文档：

镜像命令

常用命令：

yaml

docker images #列出本地所有镜像

docker search xxx #在docker hub上搜索xxx镜像

docker pull xxx拉取镜像

docker tag [原镜像名]:[标签] [新镜像名]:[新标签]

docker save -o [文件名.tar] [镜像名]
# 示例,默认保存到当前文件夹
docker save -o nginx.tar nginx:latest

docker load -i [文件名.tar]
# 示例
docker load -i nginx.tar

eg：

docker hub服务器在国外，国内限制访问，这里使用docker.1ms.run国内的镜像占进行搜索

容器操作

容器相关操作

容器的三个状态：

运行：进程正常运行
暂停：进程暂停,cpu不再运行，并不释放内存
停止：进程终止，回收进程占用的内存，cpu资源

命令：

docker run：创建并运行一个容器，处于运行状态
docker pause：暂停一个正在运行的容器
docker unpause：让一个容器从暂停状态恢复运行
docker stop：停止一个运行的容器
docker start：让一个停止的容器再次运行
docker rm：删除一个容器
docker ps：查看正在运行的容器
docker ps -a：查看所有状态下的容器
docker logs：查看一个容器的运行日志

创建一个容器并运行

yaml

#创建一个nginx容器并允许
docker run --name nginxxx -p 8888:80 -d nginx:latest

参数解读：

--name：指定运行容器的名称
-p [宿主机端口]:[容器暴漏端口]：端口映射
-d：后台运行
nginx:latest：镜像名称

进入容器查看文件

yaml

docker exec -it nginx bash

docker exec ：进入容器内部执行一个命令
-it ：给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端、允许我们和容器交互
nginx ：要进入的容器名称
bash ：进入容器后执行的命令，bash是一个linux终端交互命令
退出容器使用 exit

nginx的html文件夹在/usr/share/nginx下面

使用cat命令查看index.html文件

由于容器内没有vi命令，这里无法之间进行修改，请看下一小节1.4数据卷（容器数据管理）

数据卷（容器数据管理）

在上面的nginx案例中，我们无法之间在容器内修改想要的文件，这就是因为容器和数据（容器内文件）耦合带来的后果，要解决这个文件进行解耦，就需要用到数据卷

什么是数据卷（volume）？

数据卷是一个虚拟目录，通过目录映射实现数据共享，可以让我们更加方便操作容器内的数据

您的理解基本正确，但需要更精确的区分。数据卷（Volume）的本质是容器与宿主机之间的数据共享机制，但根据实现方式不同，可分为两种核心类型：

命名卷（Named Volume） - Docker管理的虚拟目录

映射机制： Docker在宿主机上自动创建受控目录（通常位于 /var/lib/docker/volumes/[卷名]/_data），将其挂载到容器内指定路径。
特点： 无需手动指定宿主机路径（Docker自动管理） 数据隔离性强（避免误操作宿主机敏感目录）适合生产环境数据库、配置文件等
示例：

bash

# Docker自动创建宿主机目录并映射
docker run -v my_volume:/app/data nginx

绑定挂载/本机目录挂载（Bind Mount） - 直接映射宿主机目录

映射机制：由用户显式指定宿主机目录（如 /home/user/data），直接挂载到容器内路径。
特点： ✅ 完全控制宿主机路径（目录必须已存在） ✅ 开发场景高效（代码实时同步、配置热更新） ️ 风险：容器可能覆盖宿主机目录内容
示例：

bash

# 手动指定宿主机目录路径
docker run -v /home/user/data:/app/data nginx

区分

特性	命名卷（Volume）	绑定挂载（Bind Mount）
宿主机路径	Docker自动生成（隐藏细节）	用户显式指定
管理方	Docker引擎	用户自主管理
数据迁移	跨环境更便携（仅需卷名）	依赖宿主机目录结构
典型场景	生产环境持久化数据	开发调试、配置文件修改

无论哪种方式，均可在容器内查看挂载点：

bash

# 进入容器查看挂载
docker exec -it [容器ID] ls /app/data

# 命名卷的宿主机路径查找
docker volume inspect my_volume
# 输出中的 "Mountpoint" 即真实宿主机路径

Dockerfile自定义镜像

Dockerfile 是用于定义 Docker 镜像构建流程的文本文件，它包含了一系列指令（Instructions），这些指令按顺序执行，最终生成一个可运行的容器镜像

指令	用途	示例
`FROM`	指定基础镜像（必须为第一条指令）	`FROM ubuntu:22.04`
`RUN`	在镜像层中执行命令（安装软件、编译代码等）	`RUN apt-get update && apt-get install nginx`
`COPY`	将宿主机文件/目录复制到镜像中	`COPY ./app /usr/src/app`
`ADD`	类似 `COPY`，但支持自动解压和远程 URL	`ADD https://example.com/file.tar.gz /data`
`WORKDIR`	设置后续指令的工作目录（若目录不存在则自动创建）	`WORKDIR /app`
`ENV`	设置环境变量	`ENV NODE_ENV=production`
`EXPOSE`	声明容器/运行时监听的端口（不实际发布端口）	`EXPOSE 8080`
`CMD`	指定容器默认启动命令（可被 `docker run` 覆盖）	`CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]`
`ENTRYPOINT`	指定容器固定启动命令（通常与 `CMD` 组合使用）	`ENTRYPOINT ["java", "-jar"]`
`USER`	切换后续指令的执行用户	`USER nodejs`
`VOLUME`	创建数据卷挂载点（不推荐，通常用运行时 `-v` 参数替代）	`VOLUME /data`

Dockerfile文件的内容就是告诉 Docker 我们镜像的组成，需要哪些 BaseImage 、需要拷贝哪些文件、安装哪些依赖、启动脚本是什么，Docker会根据这些信息来帮我们构建镜像

基于centos构建一个java项目

准备一个可以运行的jar包，jdk1.8，我们把这些放到linux的一个目录里面，随后在这个目录里面创建Dockerfile文件

创建文件：touch Dockerfile

yaml

#编写Dockerfile
# 指定基础镜像
FROM ubuntu:16.04
# 配置环境变量，JDK的安装目录
ENV JAVA_DIR=/usr/local
# 拷贝jdk和java项目的包
COPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/
COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar
# 安装JDK
RUN cd $JAVA_DIR \
&& tar -xf ./jdk8.tar.gz \
&& mv ./jdk1.8.0_144 ./java8
# 配置环境变量
ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8
ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
# 暴露端口
EXPOSE 8080
# 入口，java项目的启动命令
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

构建 Docker 镜像

docker build -t [镜像名称]:[tag] .

小结：

Dockerfile的本质是一个文件，通过指令描述镜像的构建过程
Dockerfile的第⼀行必须是FROM，从⼀个基础镜像来构建
基础镜像可以是基本操作系统，如Ubuntu。也可以是其他人制作好的镜像，例如：java:8-alpine

Docker-Compose

Docker Compose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用，而无需手动一个个创建和运行容器！

compose本质是一个yml文件

yaml

version: "3.8"
 services:
 mysql:
 image: mysql:5.7.25
 environment:
 MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123
 volumes:
 - "/tmp/mysql/data:/var/lib/mysql"
 - "/tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf"
web:
 build: .
 ports:
 - "8090:8090

上面的Compose⽂件就描述⼀个项目，其中包含两个容器：

mysql：一个基于 mysql:5.7.25 镜像构建的容器，并且挂载了两个目录

web：一个基于 docker build 临时构建的镜像容器，映射端口时8090

安装Docker-Compose

yaml

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

修改文件权限

yaml

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

Base自动补全命令

yaml

curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/$(docker-compose version --short)/contrib/completion/bash/docker-compose > /etc/bash_completion.d/docker-compose

安装完成后输入docker-compose，双击tab

使用Docker-Compose部署微服务集群

这里在idea中操作编写docker-compose文件，编写完成后上传到linux进行构建

这里有一个各模块打包好的示例项目，我们在项目根目录创建一个cloud文件夹，在文件夹内创建docker-compose文件

把打包好的项目放到各自对应的文件夹内

编写各自的dockerfile文件，这些dockerfile文件只有COPY的jar包不一样

yaml

#基础镜像
FROM docker.1ms.run/library/openjdk

#这些dockerfile文件只有COPY的jar包不一样
COPY ./gateway.jar /tmp/app.jar

#ENTRYPOINT ["java -jar /tmp/app.jar"]
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

编写docker-compose文件

yaml

#没有使用基础镜像，使用dockerfile构建的镜像
version: '3.0'
services:
 user-service:
 build: ./user-service
 ports:
 - "8080:8080"
 user-service1:
 build: ./user-service1
 ports:
 - "8081:8080"
 user-service2:
 build: ./user-service2
 ports:
 - "8082:8080"

 order-service:
 build: ./order-service
 ports:
 - "8888:8888"
 gateway:
 build: ./gateway
 ports:
 - "10000:10000"

部署

把cloud文件夹拷贝到linux的任意目录内

在cloud目录，执行docker-compose up -d，示例：

查看日志 docker-compose logs -f

Docker安装配置本地仓库

搭建镜像仓库可以基于Docker官方提供的DockerRegistry来实现

无图形化界面版本

Docker images：

java

docker pull registry

#启动容器
docker run -d \
--restart=always \
--name registry
-p 5000:5000\
-v registry-data:/var/lib/registry \
registry

访问：[http://192.168.61.149:5000/v2/](http://192.168.61.149:5000/v2/)_catalog

有图形化界面版本

先拉取镜像：docker pull joxit/docker-registry-ui:static,这里不拉取latest最新版，会有跨域问题
编写docker-compose.yml文件

yaml

version: '3.0'
services:
 registry:
 image: registry:latest
 volumes:
 - ./registry-data:/var/lib/registry

 ui:
 image: joxit/docker-registry-ui:static
 ports:
 - 8888:80
 environment:
 - REGISTRY_TITLE=个人私有仓库
 # 修改为浏览器可访问的地址
 - REGISTRY_URL=http://registry:5000
 - CATALOG_ELEMENTS_LIMIT="1000"
 depends_on:
 - registry

在docker-compose.yml所在的目录下执行docker-compose up -d命令，执行docker ps查看是否成功运行

访问192.168.61.149:8888

往本地镜像库推送

前置设置

yaml

{
 "registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me","https://docker.1ms.run","https://docker.domys.cc"],
 "insecure-registries":["http://192.168.61.149:5000","http://192.168.61.149:8888","http://201.201.201.165"]
}

重新设置本地镜像tag，前置地址为本地仓库的 192.168.61.149:8888

docker tag nginx:latest 192.168.61.149:8888/nginx:1.3

推送

docker push 192.168.61.149:8888/nginx:1.3

查看本地镜像仓库

FastDFS

docker run -dti --network=host --name tracker -v /var/fdfs/tracker:/var/fdfs -v /etc/localtime:/etc/localtime delron/fastdfs tracker

docker run -dti --network=host --name storage -e TRACKER_SERVER=192.168.61.149:22122 -v /var/fdfs/storage:/var/fdfs -v /etc/localtime:/etc/localtime delron/fastdfs storage

docker exec -it storage bash

/usr/bin/fdfs_upload_file /etc/fdfs/client.conf a.txt

自带nginx，端口映射到8888

什么是Docker？ ​

Docker中几个重要的概念： ​

安装Docker ​

卸载之前的docker ​

安装Docker ​

启动docker ​

Docker基础操作 ​

镜像操作 ​

镜像名称 ​

镜像命令 ​

容器操作 ​

容器相关操作 ​

创建一个容器并运行 ​

进入容器查看文件 ​

什么是数据卷（volume）？ ​

命名卷（Named Volume） - Docker管理的虚拟目录 ​

绑定挂载/本机目录挂载（Bind Mount） - 直接映射宿主机目录 ​

区分 ​

Dockerfile自定义镜像 ​

基于centos构建一个java项目 ​

Docker-Compose ​

安装Docker-Compose ​

修改文件权限 ​

Base自动补全命令 ​

使用Docker-Compose部署微服务集群 ​

部署 ​

Docker安装配置本地仓库 ​

无图形化界面版本 ​

有图形化界面版本 ​

FastDFS ​

什么是Docker？

Docker中几个重要的概念：

安装Docker

卸载之前的docker

安装Docker

启动docker

Docker基础操作

镜像操作

镜像名称

镜像命令

容器操作

容器相关操作

创建一个容器并运行

进入容器查看文件

什么是数据卷（volume）？

命名卷（Named Volume） - Docker管理的虚拟目录

绑定挂载/本机目录挂载（Bind Mount） - 直接映射宿主机目录

区分

Dockerfile自定义镜像

基于centos构建一个java项目

Docker-Compose

安装Docker-Compose

修改文件权限

Base自动补全命令

使用Docker-Compose部署微服务集群

部署

Docker安装配置本地仓库

无图形化界面版本

有图形化界面版本

FastDFS