docker的使用

安装

安装 yum-utils 包

（提供 yum-config-manager 实用工具），并设置 Docker 的稳定存储库

yum install -y yum-utils 
sudo yum-config-manager \ --add-repo \ https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 或者使用阿里云的源
sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

安装docker

yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

启动docker

启动docker， 并设置为开机启动

sudo systemctl start docker 
sudo systemctl enable docker

验证安装

sudo docker run hello-world

若输出 Hello from Docker! 则安装成功

更换镜像源, 加速下载

• 创建配置文件

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": [
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://registry.docker-cn.com"
  ]
}
EOF

• 重新加载配置

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

• 验证是否生效

docker info | grep "Registry Mirrors" -A 10

若显示配置的镜像地址，则加速成功

制作docker镜像

python镜像

下面以制作一个包含python环境的镜像，并启动fastapi服务。

创建项目目录和文件

新建一个项目目录 py312, 然后在该目录下创建 Dockerfile 和 requirements.txt 文件

修改 requirements.txt 文件

在 requirements.txt 文件里列出你想要安装的 pip 包及其版本（如果有版本要求的话）

fastapi 
uvicorn
numpy 
pandas

编写 Dockerfile 文件

Dockerfile 文件用于定义如何构建 Docker 镜像

# 使用官方 Python 基础镜像，这里以 Python 3.12 为例
FROM python:3.12

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制 requirements.txt 文件到工作目录
COPY requirements.txt .

# 安装 pip 包
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制项目文件到工作目录（如果有项目代码的话）
COPY . .

# 暴露端口（如果应用需要监听端口）
EXPOSE 8000

# 定义容器启动时执行的命令
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

添加main.py文件

from fastapi import FastAPI

# 创建 FastAPI 应用实例
app = FastAPI()

# 定义首页接口
@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}
    

解释

• FROM python:3.12：指定使用官方的 Python 3.12 镜像作为基础镜像。
• WORKDIR /app：设定工作目录为 /app，后续的操作都会在这个目录下进行。
• COPY requirements.txt .：把当前目录下的 requirements.txt 文件复制到工作目录。
• RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt：在容器内执行 pip 命令来安装 requirements.txt 里列出的所有包，--no-cache-dir 选项可避免缓存占用过多空间。
• COPY . .：将当前目录下的所有文件复制到工作目录。
• EXPOSE 8000：声明容器会监听 8000 端口（依据实际应用的端口进行调整）。
• CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]：定义容器启动时要执行的命令，这里假设使用 uvicorn 来运行一个名为 main 的 FastAPI 应用。

构建docker镜像

在 py312 目录下执行下面命令来构建镜像。

docker build -t py312-image  .

其中，-t py312-image 为镜像指定了一个标签，你可以根据需求修改这个标签；. 表示使用当前目录作为构建上下文。

运行docker容器

docker run -d -p 8000:8000 py312-image

• -d：让容器在后台运行（守护模式）。
• -p 8000:8000：将主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口，这样就能通过主机的 8000 端口访问容器内的应用。
• py312-image：指定要使用的镜像。

常用命令

一、基础命令

1. 查看 Docker 信息

• docker version：显示 Docker 版本信息。
• docker info：查看 Docker 系统级信息（镜像、容器、存储等）。
• docker system df：统计镜像、容器、数据卷的磁盘占用。

2. 服务管理

• systemctl start/stop/restart docker：启动/停止/重启 Docker 服务。
• systemctl enable docker：设置 Docker 开机自启。

二、镜像管理

镜像操作

• docker images：列出本地所有镜像。
• docker pull <镜像名:标签>：从仓库拉取镜像（默认 latest 标签）。
• docker rmi <镜像ID>：删除指定镜像（需先停止相关容器）。
• docker build -t <镜像名> .：根据当前目录的 Dockerfile 构建镜像。

镜像导出与导入

• docker save -o <文件名.tar> <镜像名>：将镜像打包为 .tar 文件。
• docker load -i <文件名.tar>：从文件导入镜像。

三、容器操作

容器生命周期

• docker run -d -p <主机端口>:<容器端口> --name <容器名> <镜像>：后台启动容器并映射端口。
  • -d：后台运行；-it：交互式终端；--rm：容器退出后自动删除。
• docker start/stop/restart <容器名>：启动/停止/重启容器。
• docker rm <容器名>：删除已停止的容器（加 -f 强制删除运行中的容器）。

容器交互与调试

• docker exec -it <容器名> /bin/bash：进入容器终端。
• docker logs <容器名>：查看容器日志（加 -f 实时追踪）。
• docker inspect <容器名>：查看容器详细信息（网络、配置等）。

状态监控

• docker ps：列出运行中的容器（加 -a 显示所有容器）。
• docker stats：实时监控容器资源占用（CPU、内存）。

四、网络与数据卷

网络管理

• docker network ls：列出所有 Docker 网络。
• docker network create <网络名>：创建自定义网络。
• docker network connect <网络名> <容器名>：将容器加入指定网络。

数据卷操作

• docker volume ls：列出所有数据卷。
• docker run -v <主机目录>:<容器目录>：挂载主机目录到容器。
• docker volume prune：清理未使用的数据卷。

五、其他实用命令

• docker commit <容器名> <新镜像名>：将容器保存为新镜像。
• docker cp <容器名>:<容器路径> <主机路径>：在容器与主机间复制文件。
• docker system prune：一键清理未使用的镜像、容器、网络。

附：Docker Compose 常用命令

• docker-compose up -d：启动所有服务（后台模式）。
• docker-compose down：停止并删除所有服务。
• docker-compose logs <服务名>：查看指定服务的日志。