个人理解,docker就是用来装service的容器,在docker的包装下,所有的服务便可以方便设置端口,方便service之间的协作。它的作用其实就是消除了service之间的耦合,方便service的管理。


1.首先docker中会有container(容器)


对container的管理命令:


docker stop <CONTAINER_ID>:停止container


docker start <CONTAINER_ID>:重新启动container


docker ps - Lists containers.


-l:显示最后启动的容器


-a:同时显示停止的容器,默认只显示启动状态


docker attach <CONTAINER_ID> 连接到启动的容器


docker logs <CONTAINER_ID> : 输出容器日志 e.g. docker logs -f containerID


-f:实时输出


docker cp <CONTAINER_ID>:path hostpath:复制容器内的文件到宿主机目录上


docker rm <CONTAINER_ID>:删除container


docker rm `docker ps -a -q`:删除所有容器


docker kill `docker ps -q`


docker rmi `docker images -q -a`


docker wait <CONTAINER_ID>:阻塞对容器的其他调用方法,直到容器停止后退出


docker top <CONTAINER_ID>:查看容器中运行的进程


docker diff <CONTAINER_ID>:查看容器中的变化


docker inspect <CONTAINER_ID>:查看容器详细信息(输出为Json)


docker exec -it <running CONTAINER_ID> /bin/bash 修改正在运行的container的文件


-f:查找特定信息,如docker inspect -f '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}'


docker commit -m "comment" -a "author" <CONTAINER_ID> ouruser/imagename:tag


docker extc -it <CONTAINER> <COMMAND>:在容器里执行命令,并输出结果


2.container里会有image


对image的操作命令:


docker images:列出本地所有镜像


docker search <IMAGE_ID/NAME>:查找image


docker pull <IMAGE_ID>:下载image


docker push <IMAGE_ID>:上传image


docker rmi <IMAGE_ID>:删除image


想要删除image首先要停止其对应的container。


docker tag imageID new name image重命名


docker-compose build build images


./gradlew clean buildDocker -x test (基于gradle构建的项目 build images)


docker-compose up 启动镜像


想要删除untagged images,也就是那些id为<None>的image的话可以用


docker rmi $(docker images | grep "^<none>" | awk "{print $3}")


3.docker的网络管理命令:


仓库管理


docker login:登录


网络管理


docker run -P:随机分配端口号


docker run -p 5000:5000:绑定特定端口号(主机的所有网络接口的5000端口均绑定容器的5000端口)


docker run -p 127.0.0.1:5000:5000:绑定主机的特定接口的端口号


docker run -d -p 127.0.0.1:5000:5000/udp training/webapp python app.py:绑定udp端口号


docker port <CONTAINER_ID> 5000:查看容器的5000端口对应本地机器的IP和端口号


使用Docker Linking连接容器:


Docker为源容器和接收容器创建一个安全的通道,容器之间不需要暴露端口,接收的容器可以访问源容器的数据


docker run -d -P --name <CONTAINER_NAME> --link <CONTAINER_NAME_TO_LINK>:<ALIAS>



4.数据管理


Data Volumes:volume是在一个或多个容器里指定的特殊目录


数据卷可以在容器间共享和重复使用


可以直接修改容器卷的数据


容器卷里的数据不会被包含到镜像中


容器卷保持到没有容器再使用它


可以在容器启动的时候添加-v参数指定容器卷,也可以在Dockerfile里用VOLUMN命令添加


docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py


也可以将容器卷挂载到宿主机目录或宿主机的文件上,<容器目录或文件>的内容会被替换为<宿主机目录或文件>的内容,默认容器对这个目录有可读写权限


docker run -d -P --name web -v <宿主机目录>:<容器目录> training/webapp python app.py


可以通过指定ro,将权限改为只读


docker run -d -P --name web -v <宿主机目录>:<容器目录>:ro training/webapp python app.py


在一个容器创建容器卷后,其他容器便可以通过--volumes-from共享这个容器卷数据,如下:


docker run -d -v /dbdata --name db1 training/postgres echo Data-only container for postgres


首先启动了一个容器,并为这个容器增加一个数据卷/dbdata,然后启动另一个容器,共享这个数据卷


docker run -d --volumes-from db1 --name db2 training/postgres


此时db2使用了db1的容器卷,当容器db1被删除时,容器卷也不会被删除,只有所有容器不再使用此容器卷时,才会被删除


docker rm -v:删除容器卷


除了共享数据外,容器卷另一个作用是用来备份、恢复和迁移数据


docker run --volumes-from db1 -v /home/backup:/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata


启动一个容器数据卷使用db1容器的数据卷,同时新建立一个数据卷指向宿主机目录/home/backup,将/dbdata目录的数据压缩为/backup/backup.tar


docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash


docker run --volumes-from dbdata2 -v /home/backup:/backup busybox tar xvf /backup/backup.tar


启动一个容器,同时把backup.tar的内容解压到容器的backup