Linux 查看 Docker 运行状态

Docker 是一个开源的容器化平台,它可以让开发者快速构建、测试和部署应用程序。在使用 Docker 的过程中,了解 Docker 的运行状态是非常重要的。本文将介绍如何在 Linux 系统上查看 Docker 的运行状态,并提供相关代码示例。

1. 查看 Docker 服务状态

要查看 Docker 服务的运行状态,可以使用以下命令:

sudo systemctl status docker

该命令将显示 Docker 服务的详细信息,包括运行状态、主进程 ID、启动时间等。例如:

● docker.service - Docker Application Container Engine
   Loaded: loaded (/lib/systemd/system/docker.service; enabled; vendor preset: enabled)
   Active: active (running) since Wed 2022-01-01 00:00:00 UTC; 1h ago
     Docs: 
 Main PID: 12345 (dockerd)
    Tasks: 10
   Memory: 100.0M
      CPU: 1min
   CGroup: /system.slice/docker.service
           └─12345 /usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock
   
Jan 01 00:00:00 myhost systemd[1]: Started Docker Application Container Engine.

从输出结果可以看到,Docker 服务处于运行状态,并且主进程的 ID 是 12345。

2. 查看 Docker 容器状态

要查看 Docker 容器的运行状态,可以使用以下命令:

sudo docker ps

该命令将显示当前正在运行的 Docker 容器的详细信息,包括容器 ID、镜像、状态、端口映射等。例如:

CONTAINER ID   IMAGE      COMMAND    CREATED         STATUS       PORTS                    NAMES
abcdef123456   nginx      "nginx"    10 minutes ago  Up 10 seconds  0.0.0.0:80->80/tcp       mynginx

从输出结果可以看到,有一个名为 mynginx 的容器正在运行,使用的镜像是 nginx,并且将宿主机的 80 端口映射到容器的 80 端口。

如果要查看所有包括已停止的容器在内的容器状态,可以使用以下命令:

sudo docker ps -a

3. 查看 Docker 容器日志

要查看 Docker 容器的日志,可以使用以下命令:

sudo docker logs [容器ID或容器名称]

该命令将显示指定容器的日志输出。例如:

sudo docker logs mynginx

4. 查看 Docker 容器资源使用情况

要查看 Docker 容器的资源使用情况,可以使用以下命令:

sudo docker stats [容器ID或容器名称]

该命令将实时显示指定容器的 CPU、内存、网络和磁盘等资源的使用情况。例如:

sudo docker stats mynginx

5. 查看 Docker 镜像列表

要查看 Docker 镜像列表,可以使用以下命令:

sudo docker images

该命令将显示当前系统上的所有 Docker 镜像的详细信息,包括镜像 ID、大小、创建时间等。例如:

REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
nginx        latest    abcdef123456   10 minutes ago   100MB

结论

通过以上命令和示例,我们可以在 Linux 系统上方便地查看 Docker 的运行状态、容器状态、容器日志、资源使用情况和镜像列表。这些信息对于分析和调试 Docker 容器的运行状况非常有帮助。

希望本文能帮助你更好地理解并使用 Docker,提高开发和部署效率。

注意:以上命令中的 [容器ID或容器名称] 需要替换为实际的容器 ID 或容器名称。

代码示例请参考原文:[Linux 查看 Docker 运行状态](

参考文档:

  • [Docker Documentation](
  • [Docker CLI](