Docker部署实战：新手入门教程

本文详细介绍了Docker部署实战指南，从基础概念到环境搭建，覆盖了镜像管理、容器操作以及实际部署案例。文章还提供了Docker的常用命令和技巧，帮助读者在实际项目中高效使用Docker。不仅适合新手入门，也适合希望深入学习Docker技术的进阶用户。

什么是Docker

Docker是一种开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用及其依赖打包成可移植的容器。这些容器可以在任何流行的Linux机器上运行，并实现轻量级的虚拟化。容器完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

Docker的核心功能是提供一个标准化的环境来打包、分发和运行应用程序。它依赖于Linux的Namespaces和Cgroups技术来实现容器化和资源隔离。

Docker与虚拟机的区别

• 资源占用：虚拟机由于需要完整的操作系统，资源占用较大。而Docker容器则更加轻量，因为它只是在现有操作系统之上提供了进程级别的隔离。
• 启动时间：启动一个Docker容器几乎和启动一个进程一样快，而启动一个虚拟机则需要加载整个操作系统。
• 隔离性：虚拟机提供了完全隔离的环境，而Docker容器在同一主机上的容器之间提供隔离性，但它们共享同一个操作系统内核。
• 可移植性：Docker容器可以在任何安装了Docker的机器上运行，而虚拟机需要特定的虚拟化软件支持。

Docker的核心组件简介

Docker包含以下几个核心组件：

• Docker Daemon：后台运行的守护进程，管理镜像和容器的生命周期。
• Docker Client：命令行工具，用于与Docker Daemon通信。
• Docker API：提供接口，支持其他应用程序与Docker交互。
• Docker镜像（Image）：镜像是一个只读模板，包含了构建该镜像的所有内容。
• Docker容器（Container）：容器是从镜像创建的运行实例，可以被启动、停止、删除。每个容器都是相互隔离的，但可以在容器之间共享资源。
• Docker仓库（Registry）：仓库是存放镜像文件的仓库，仓库分为公开仓库和私有仓库，其中最大的公开仓库是Docker Hub。

选择合适的操作系统

Docker可以在多种操作系统上运行，但为了获得最佳性能和兼容性，推荐使用Linux系统的某个发行版，如Ubuntu、CentOS等。此外，Docker也可以在MacOS和Windows系统上运行，但性能和稳定性会稍差一些。

安装Docker

在Linux上安装Docker

在Ubuntu系统上安装Docker，首先需要更新软件包索引：

sudo apt-get update

然后安装必要的包以允许apt通过HTTPS使用存储库：

sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

添加Docker的官方GPG密钥：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

将Docker存储库添加到apt源列表：

echo \
  "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

更新apt软件包索引，安装Docker：

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

安装完成后检查Docker版本：

sudo docker --version

在MacOS和Windows上安装Docker

在MacOS和Windows上安装Docker可以通过Docker官方的桌面应用来完成。访问Docker官网下载适用于MacOS或Windows的安装包。

如何搜索镜像

Docker官方提供了Docker Hub，用户可以在此处搜索到大量的Docker镜像。例如，搜索一个Python镜像：

docker search python

如何下载和上传镜像

下载镜像

使用docker pull命令下载镜像。例如，下载Python 3.8镜像：

docker pull python:3.8

上传镜像

上传镜像需要先打上标签，再使用docker push命令上传。例如，上传一个自定义的镜像到Docker Hub：

docker tag myimage username/myimage:tag
docker push username/myimage:tag

如何创建自己的Docker镜像

构建镜像

Dockerfile是定义镜像内容的文件。Dockerfile包含一系列构建指令，例如：

# 使用官方Python镜像作为基础镜像
FROM python:3.8-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制当前目录下所有文件到工作目录
COPY . /app

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

# 暴露8000端口
EXPOSE 8000

# 设置环境变量
ENV NAME World

# 启动命令
CMD ["python", "app.py"]

使用docker build命令构建镜像：

docker build -t myapp:latest .

运行Docker容器

使用docker run命令启动容器：

docker run -p 4000:8000 -it myapp:latest

这里，-p参数表示端口映射，将容器内部的8000端口映射到主机的4000端口。

停止和启动容器

停止容器：

docker stop container_id

启动容器：

docker start container_id

查看和管理容器

查看所有容器：

docker ps -a

查看正在运行的容器：

docker ps

查看容器日志：

docker logs container_id

更多容器管理操作

复制容器文件：

docker cp container_id:/path/to/file /host/path/to/destination

备份容器：

docker export container_id > backup.tar

恢复容器：

cat backup.tar | docker import - new_container_id

部署一个简单的Web应用

步骤1：创建Dockerfile

创建一个Dockerfile文件，内容如下：

# 使用官方Python镜像作为基础镜像
FROM python:3.8-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制当前目录下所有文件到工作目录
COPY . /app

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

# 暴露8000端口
EXPOSE 8000

# 设置环境变量
ENV NAME World

# 启动命令
CMD ["python", "app.py"]

步骤2：构建镜像

docker build -t mywebapp:latest .

步骤3：运行容器

docker run -p 4000:8000 -it mywebapp:latest

部署微服务架构

步骤1：创建Dockerfile

前端服务：

FROM node:14

WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci
COPY . /app

EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]

后端服务：

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app

EXPOSE 5000
CMD ["python", "app.py"]

步骤2：构建镜像

docker build -t frontend:latest -f Dockerfile.frontend .
docker build -t backend:latest -f Dockerfile.backend .

步骤3：运行容器

docker run -p 3000:3000 -it frontend:latest
docker run -p 5000:5000 -it backend:latest

部署数据库服务

步骤1：创建Dockerfile

创建一个Dockerfile文件，内容如下：

# 使用官方MySQL镜像作为基础镜像
FROM mysql:5.7

# 设置环境变量
ENV MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_password
ENV MYSQL_DATABASE=mydatabase
ENV MYSQL_USER=myuser
ENV MYSQL_PASSWORD=mypassword

# 启动命令
CMD ["mysqld"]

步骤2：构建镜像

docker build -t mydb:latest .

步骤3：运行容器

docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_password -e MYSQL_DATABASE=mydatabase -e MYSQL_USER=myuser -e MYSQL_PASSWORD=mypassword -it mydb:latest

常见Docker命令详解

• docker run：运行一个新的容器
• docker ps：查看正在运行的容器
• docker ps -a：查看所有容器
• docker logs：查看容器日志
• docker stop：停止容器
• docker start：启动容器
• docker rm：删除容器
• docker rmi：删除镜像
• docker commit：创建新的镜像
• docker build：从Dockerfile构建镜像
• docker pull：从Docker仓库下载镜像
• docker push：将镜像上传到Docker仓库
• docker tag：给镜像打标签
• docker images：查看本地镜像列表
• docker exec：在容器内执行命令

提高效率的小技巧

• 使用Docker Compose：Docker Compose是一个简化Docker开发的工具，可以用一个YAML文件来配置所有容器，然后用一个命令来启动所有容器。

  创建一个docker-compose.yml文件：

  version: '3'
  services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "4000:8000"
    environment:
      - NAME=World
  db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root_password
      MYSQL_DATABASE: mydatabase
      MYSQL_USER: myuser
      MYSQL_PASSWORD: mypassword
    ports:
      - "3306:3306"

  使用命令启动：

  docker-compose up

• 使用Docker Machine：Docker Machine允许在各种平台上创建Docker主机，包括虚拟机、物理机等。

  安装Docker Machine：

  docker-machine create --driver virtualbox dev

  连接Docker Machine：

  docker-machine start dev
  docker-machine env dev
  eval $(docker-machine env dev)

• 使用Docker Swarm进行集群管理：Docker Swarm可以创建一个Docker集群，提供容器编排功能。

  初始化Swarm集群：

  docker swarm init

  查看Swarm节点：

  docker node ls

• 使用Docker卷（Volume）：Docker卷可用于数据持久化，可以将容器内的数据存储到宿主机上。例如，创建一个新的卷并将其挂载到容器：

  docker run -p 4000:8000 -v /host/path:/container/path -it mywebapp:latest

• 使用Docker网络：Docker允许容器之间通过网络通信，可以使用docker network命令创建自定义网络，并将容器连接到该网络。

  docker network create mynetwork
  docker run --network mynetwork --name web_container -p 4000:8000 -it mywebapp:latest
  docker run --network mynetwork --name db_container -p 3306:3306 -it mydb:latest

通过以上教程，你已经掌握了Docker的基础概念、环境搭建、镜像管理、容器操作，以及实战案例和常用命令及技巧。希望这些知识能够帮助你在实际项目中更高效地使用Docker。