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Docker容器化技术基础
1Docker简介与核心概念
Docker是一个开源的应用容器引擎,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux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。
1.1核心概念
镜像(Image):Docker镜像是创建容器的基础,类似于虚拟机的模板。它包含了运行容器所需的所有文件和依赖。
容器(Container):容器是镜像的运行实例,可以理解为一个轻量级的独立运行环境,其中包含了应用程序及其运行时的环境。
仓库(Registry):仓库用来保存镜像,可以理解为代码控制中的代码仓库。Docker提供了DockerHub的公共仓库供用户使用,当然用户也可以在本地网络中部署一个私有仓库。
2Docker安装与基本操作
2.1安装Docker
在Ubuntu上安装Docker,可以使用以下命令:
#更新apt包索引
sudoapt-getupdate
#安装一些让apt可以通过HTTPS使用仓库的软件包
sudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlsoftware-properties-common
#添加Docker的官方GPG密钥
curl-fsSL/linux/ubuntu/gpg|sudoapt-keyadd-
#使用密钥添加Docker仓库
sudoadd-apt-repositorydeb[arch=amd64]/linux/ubuntu$(lsb_release-cs)stable
#更新apt包索引
sudoapt-getupdate
#安装Docker
sudoapt-getinstalldocker-ce
2.2基本操作
运行容器:dockerrun[OPTIONS]IMAGE[COMMAND][ARG...]
列出容器:dockerps
停止容器:dockerstopCONTAINER
删除容器:dockerrmCONTAINER
3Docker镜像管理
3.1创建镜像
使用Dockerfile来创建镜像,Dockerfile是一个文本文件,其中包含了一系列的命令,用户可以调用dockerbuild命令来创建一个Docker镜像。
例如,创建一个基于Ubuntu的镜像,其中包含Python和一些常用的Python库:
#使用官方的Ubuntu镜像作为基础镜像
FROMubuntu:latest
#更新apt包索引并安装Python
RUNapt-getupdateapt-getinstall-ypython3python3-pip
#安装一些常用的Python库
RUNpip3installnumpypandasmatplotlib
#设置工作目录
WORKDIR/app
#将当前目录的内容复制到容器的/app目录下
COPY./app
#设置环境变量
ENVNAMEWorld
#在容器启动时运行pythonapp.py
CMD[python3,app.py]
然后,使用以下命令来构建镜像:
dockerbuild-tmy-ubuntu-image.
3.2镜像操作
列出镜像:dockerimages
删除镜像:dockerrmiIMAGE
推送镜像到DockerHub:dockerpushIMAGE
4Docker容器网络
Docker提供了四种网络模式:bridge、host、none和container。
bridge:这是Docker默认的网络模式,Docker会创建一个虚拟的Docker网桥,并将容器的网络接口连接到这个网桥上。
host:容器将不会获得一个独立的网络堆栈,而是直接使用宿主机的网络堆栈。
none:容器将不会被分配网络堆栈,相当于网络功能被禁用。
container:容器将复用另一个容器的网络堆栈。
例如,创建一个容器并使用bridge模式:
dockerrun-it--namemy_container--networkbridgeubuntu:latest/bin/bash
5Docker数据管理与持久化
Docker容器是无状态的,这意味着容器在停止和重新启动后,其内部的数据可能会丢失。为了持久化数据,Docker提供了两种方式:数据卷和数据卷容器。
数据卷:数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特
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