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Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现,基于 Linux 内核的 cgroup,namespace,以及
AUFS 类的 Union FS 等技术,对进程进行封装隔离,属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程,因此也称其为容器。最初实现是基于 LXC,从 0.7 版本以后开始去除 LXC,转而使用自行开发的 libcontainer,从 1.11 开始,则进一步演进为使用 runC 和 containerd。
Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目,它是基于 dotCloud 公司多年云服务技术的一次革新,并于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源 ,主要项目代码在 GitHub 上进行维护。Docker 项目后来还加入了 Linux 基金会,并成立推动 开放容器联盟(OCI) 。
Docker 自开源后受到广泛的关注和讨论,至今其 GitHub 项目已经超过 4 万 6 千个星标和一万多个 fork。甚至由于 Docker 项目的火爆,在 2013 年底,dotCloud 公司决定改名为 Docker 。Docker 最初是在 Ubuntu 12.04 上开发实现的;Red Hat 则从 RHEL 6.5 开始对 Docker 进行支持;Google 也在其 PaaS 产品中广泛应用 Docker。
Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现,基于 Linux 内核的 cgroup ,namespace ,以及 AUFS 类的 Union FS 等技术,对进程进行封装隔离,属于 操作系统层面的虚拟化技术 。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程,因此也称其为容器。最初实现是基于 LXC ,从 0.7 版本以后开始去除 LXC,转而使用自行开发的 libcontainer ,从 1.11 开始,则进一步演进为使用 runC 和 containerd 。
Docker 在容器的基础上,进行了进一步的封装,从文件系统、网络互联到进程隔离等等,极大的简化了容器的创建和维护。使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。
下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程;而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。
作为一种新兴的虚拟化方式,Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
更高效的利用系统资源
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销,Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度,都要比传统虚拟机技术更高效。因此,相比虚拟机技术,一个相同配置的主机,往往可以运行更多数量的应用。
更快速的启动时间
传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟,而 Docker 容器应用,由于直接运行于宿主内核,无需启动完整的操作系统,因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
一致的运行环境
开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致,导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境,确保了应用运行环境一致性,从而不会再出现 「这段代码在我机器上没问题啊」 这类问题。
持续交付和部署
对开发和运维(DevOps)人员来说,最希望的就是一次创建或配置,可以在任意地方正常运行。
使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 Dockerfile
来进行镜像构建,并结合 持续集成(Continuous Integration)
系统进行集成测试,而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像,甚至结合持续部署(Continuous Delivery/Deployment)系统进行自动部署。
而且使用 Dockerfile
使镜像构建透明化,不仅仅开发团队可以理解应用运行环境,也方便运维团队理解应用运行所需条件,帮助更好的生产环境中部署该镜像。
更轻松的迁移
由于 Docker 确保了执行环境的一致性,使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行,无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云,甚至是笔记本,其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用,迁移到另一个平台上,而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
更轻松的维护和扩展
Docker 使用的分层存储以及镜像的技术,使得应用重复部分的复用更为容易,也使得应用的维护更新更加简单,基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外,Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 官方镜像,既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
对比传统虚拟机总结
特性 | 容器 | 虚拟机 |
---|---|---|
启动 | 秒级 | 分钟级 |
硬盘使用 | 一般为 MB | 一般为 GB |
性能 | 接近原生 | 弱于 |
系统支持量 | 单机支持上千个容器 | 一般几十个 |
Docker 包括三个基本概念
Image
)Container
)Repository
)理解了这三个概念,就理解了 Docker 的整个生命周期。
Docker 引擎是一个包含以下主要组件的客户端服务器应用程序。
Docker 引擎组件的流程如下图所示:
Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,使用远程 API 来管理和创建 Docker 容器。
Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。
容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。
Docker | 面向对象 |
---|---|
容器 | 对象 |
镜像 | 类 |
标题 | 说明 |
---|---|
镜像(Images) | Docker 镜像是用于创建 Docker 容器的模板。 |
容器(Container) | 容器是独立运行的一个或一组应用。 |
客户端(Client) | Docker 客户端通过命令行或者其他工具使用 Docker API (https://docs.docker.com/reference/api/docker_remote_api ) 与 Docker 的守护进程通信。 |
主机(Host) | 一个物理或者虚拟的机器用于执行 Docker 守护进程和容器。 |
仓库(Registry) | Docker 仓库用来保存镜像,可以理解为代码控制中的代码仓库。Docker Hub(https://hub.docker.com ) 提供了庞大的镜像集合供使用。 |
Docker Machine | Docker Machine是一个简化Docker安装的命令行工具,通过一个简单的命令行即可在相应的平台上安装Docker,比如VirtualBox、 Digital Ocean、Microsoft Azure。 |
我们都知道,操作系统分为内核和用户空间。对于 Linux 而言,内核启动后,会挂载 root
文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像(Image),就相当于是一个 root
文件系统。比如官方镜像 ubuntu:16.04
就包含了完整的一套 Ubuntu 16.04 最小系统的 root
文件系统。
Docker 镜像是一个特殊的文件系统,除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外,还包含了一些为运行时准备的一些配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。镜像不包含任何动态数据,其内容在构建之后也不会被改变。
分层存储
因为镜像包含操作系统完整的 root 文件系统,其体积往往是庞大的,因此在 Docker 设计时,就充分利用 Union FS的技术,将其设计为分层存储的架构。所以严格来说,镜像并非是像一个 ISO 那样的打包文件,镜像只是一个虚拟的概念,其实际体现并非由一个文件组成,而是由一组文件系统组成,或者说,由多层文件系统联合组成。
镜像构建时,会一层层构建,前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变,后一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如,删除前一层文件的操作,实际不是真的删除前一层的文件,而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候,虽然不会看到这个文件,但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此,在构建镜像的时候,需要额外小心,每一层尽量只包含该层需要添加的东西,任何额外的东西应该在该层构建结束前清理掉。
分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为基础层,然后进一步添加新的层,以定制自己所需的内容,构建新的镜像。
镜像(Image
)和容器(Container
)的关系,就像是面向对象程序设计中的 类
和 实例
一样,镜像是静态的定义,容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。
容器的实质是进程,但与直接在宿主执行的进程不同,容器进程运行于属于自己的独立的 命名空间 。因此容器可以拥有自己的 root
文件系统、自己的网络配置、自己的进程空间,甚至自己的用户 ID空间。容器内的进程是运行在一个隔离的环境里,使用起来,就好像是在一个独立于宿主的系统下操作一样。这种特性使得容器封装的应用比直接在宿主运行更加安全。也因为这种隔离的特性,很多人初学Docker 时常常会混淆容器和虚拟机。
前面讲过镜像使用的是分层存储,容器也是如此。每一个容器运行时,是以镜像为基础层,在其上创建一个当前容器的存储层,我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为容器存储层。
容器存储层的生存周期和容器一样,容器消亡时,容器存储层也随之消亡。因此,任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。
按照 Docker 最佳实践的要求,容器不应该向其存储层内写入任何数据,容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作,都应该使用 数据卷(Volume)
、或者绑定宿主目录,在这些位置的读写会跳过容器存储层,直接对宿主(或网络存储)发生读写,其性能和稳定性更高。
数据卷的生存周期独立于容器,容器消亡,数据卷不会消亡。因此,使用数据卷后,容器删除或者重新运行之后,数据却不会丢失。
镜像构建完成后,可以很容易的在当前宿主机上运行,但是,如果需要在其它服务器上使用这个镜像,我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务,Docker Registry
就是这样的服务。
一个 Docker Registry 中可以包含多个仓库(Repository
);每个仓库可以包含多个标签(Tag
);每个标签对应一个镜像。
通常,一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像,而标签就常用于对应该软件的各个版本。我们可以通过 <仓库名>:<标签>
的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签,将以 latest
作为默认标签。
以 Ubuntu 镜像 为例,ubuntu
是仓库的名字,其内包含有不同的版本标签,如,14.04
, 16.04
。我们可以通过 ubuntu:14.04
,或者 ubuntu:16.04
来具体指定所需哪个版本的镜像。如果忽略了标签,比如 ubuntu
,那将视为 ubuntu:latest
。
仓库名经常以 两段式路径 形式出现,比如 jwilder/nginx-proxy
,前者往往意味着 Docker Registry 多用户环境下的用户名,后者则往往是对应的软件名。但这并非绝对,取决于所使用的具体 Docker Registry 的软件或服务。
Docker Registry 公开服务是开放给用户使用、允许用户管理镜像的 Registry 服务。一般这类公开服务允许用户免费上传、下载公开的镜像,并可能提供收费服务供用户管理私有镜像。
最常使用的 Registry 公开服务是官方的 Docker Hub ,这也是默认的 Registry,并拥有大量的高质量的官方镜像。除此以外,还有 CoreOS 的 Quay.io ,CoreOS 相关的镜像存储在这里;Google 的 Google Container Registry ,Kubernetes 的镜像使用的就是这个服务。
由于某些原因,在国内访问这些服务可能会比较慢。国内的一些云服务商提供了针对 Docker Hub 的镜像服务(Registry Mirror
),这些镜像服务被称为加速器。常见的有 阿里云加速器 、DaoCloud 加速器 等。使用加速器会直接从国内的地址下载 Docker Hub 的镜像,比直接从 Docker Hub 下载速度会提高很多。
国内也有一些云服务商提供类似于 Docker Hub 的公开服务。比如 时速云镜像仓库 、网易云镜像服务 、DaoCloud 镜像市场 、阿里云镜像库 等。
除了使用公开服务外,用户还可以在本地搭建私有 Docker Registry。Docker 官方提供了 Docker Registry 镜像,可以直接使用做为私有 Registry 服务。
开源的 Docker Registry 镜像只提供了 Docker Registry API 的服务端实现,足以支持 docker
命令,不影响使用。但不包含图形界面,以及镜像维护、用户管理、访问控制等高级功能。在官方的商业化版本 Docker Trusted Registry 中,提供了这些高级功能。
除了官方的 Docker Registry 外,还有第三方软件实现了 Docker Registry API,甚至提供了用户界面以及一些高级功能。比如,VMWare Harbor 和 Sonatype Nexus 。
Docker 在 1.13 版本之后,从 2017 年的 3 月 1 日开始,版本命名规则变为如下:
项目 | 说明 |
---|---|
版本格式 | YY.MM |
Stable 版本 | 每个季度发行 |
Edge 版本 | 每个月发行 |
同时 Docker 划分为 CE 和 EE。CE 即社区版(免费,支持周期三个月),EE 即企业版,强调安全,付费使用。
Docker CE 每月发布一个 Edge 版本 (17.03, 17.04, 17.05…),每三个月发布一个 Stable 版本 (17.03, 17.06, 17.09…),Docker EE 和 Stable 版本号保持一致,但每个版本提供一年维护。
官方网站上有各种环境下的 安装指南 ,这里主要介绍 Docker CE 在 Linux 、Windows 10 (PC) 和 macOS 上的安装。
也可以从Docker中国学习
1、Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10 ,查看本页面的前提条件来验证你的CentOS 版本是否支持 Docker 。
通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本
$ uname -r
2、使用 root
权限登录 Centos。确保 yum 包更新到最新。
$ sudo yum update
3、旧版本的 Docker 称为 docker
或者 docker-engine
,使用以下命令卸载旧版本:
$ sudo yum remove docker docker-common docker-selinux docker-engine
或者
$ sudo yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-selinux \
docker-engine-selinux \
docker-engine
4、安装需要的软件包, yum-util 提供yum-config-manager功能,另外两个是devicemapper驱动依赖的
$ sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
5、设置yum源
$ sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
或者
$ sudo yum-config-manager \
--add-repo \
https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
# 官方源
# $ sudo yum-config-manager \
# --add-repo \
# https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
6、可以查看所有仓库中所有docker版本,并选择特定版本安装
$ yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
7、安装docker
$ sudo yum install docker-ce #由于repo中默认只开启stable仓库,故这里安装的是最新稳定版17.12.0
$ sudo yum install <FQPN> # 例如:sudo yum install docker-ce-17.12.0.ce
8、启动并加入开机启动
$ sudo systemctl start docker
$ sudo systemctl enable docker
9、验证安装是否成功(有client和service两部分表示docker安装启动都成功了)
$ docker version
或者
# step 1: 安装必要的一些系统工具 sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 # Step 2: 添加软件源信息 sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo # Step 3: 更新并安装 Docker-CE sudo yum makecache fast sudo yum -y install docker-ce # Step 4: 开启Docker服务 sudo service docker start 注意:其他注意事项在下面的注释中 # 官方软件源默认启用了最新的软件,您可以通过编辑软件源的方式获取各个版本的软件包。例如官方并没有将测试版本的软件源置为可用,你可以通过以下方式开启。同理可以开启各种测试版本等。 # vim /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo # 将 [docker-ce-test] 下方的 enabled=0 修改为 enabled=1 # # 安装指定版本的Docker-CE: # Step 1: 查找Docker-CE的版本: # yum list docker-ce.x86_64 --showduplicates | sort -r # Loading mirror speeds from cached hostfile # Loaded plugins: branch, fastestmirror, langpacks # docker-ce.x86_64 17.03.1.ce-1.el7.centos docker-ce-stable # docker-ce.x86_64 17.03.1.ce-1.el7.centos @docker-ce-stable # docker-ce.x86_64 17.03.0.ce-1.el7.centos docker-ce-stable # Available Packages # Step2 : 安装指定版本的Docker-CE: (VERSION 例如上面的 17.03.0.ce.1-1.el7.centos) # sudo yum -y install docker-ce-[VERSION] # 注意:在某些版本之后,docker-ce安装出现了其他依赖包,如果安装失败的话请关注错误信息。例如 docker-ce 17.03 之后,需要先安装 docker-ce-selinux。 # yum list docker-ce-selinux- --showduplicates | sort -r # sudo yum -y install docker-ce-selinux-[VERSION] # 通过经典网络、VPC网络内网安装时,用以下命令替换Step 2中的命令 # 经典网络: # sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyuncs.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo # VPC网络: # sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.could.aliyuncs.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
问题
1、因为之前已经安装过旧版本的docker,在安装的时候报错如下:
Transaction check error:
file /usr/bin/docker from install of docker-ce-17.12.0.ce-1.el7.centos.x86_64 conflicts with file from package docker-common-2:1.12.6-68.gitec8512b.el7.centos.x86_64
file /usr/bin/docker-containerd from install of docker-ce-17.12.0.ce-1.el7.centos.x86_64 conflicts with file from package docker-common-2:1.12.6-68.gitec8512b.el7.centos.x86_64
file /usr/bin/docker-containerd-shim from install of docker-ce-17.12.0.ce-1.el7.centos.x86_64 conflicts with file from package docker-common-2:1.12.6-68.gitec8512b.el7.centos.x86_64
file /usr/bin/dockerd from install of docker-ce-17.12.0.ce-1.el7.centos.x86_64 conflicts with file from package docker-common-2:1.12.6-68.gitec8512b.el7.centos.x86_64
2、卸载旧版本的包
$ sudo yum erase docker-common-2:1.12.6-68.gitec8512b.el7.centos.x86_64
3、再次安装docker
$ sudo yum install docker-ce
镜像加速
鉴于国内网络问题,后续拉取 Docker 镜像十分缓慢,强烈建议安装 Docker 之后配置 国内镜像加速
。
添加内核参数
默认配置下,如果在 CentOS 使用 Docker CE 看到下面的这些警告信息:
WARNING: bridge-nf-call-iptables is disabled
WARNING: bridge-nf-call-ip6tables is disabled
请添加内核配置参数以启用这些功能。
$ sudo tee -a /etc/sysctl.conf <<-EOF
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
然后重新加载 sysctl.conf
即可
$ sudo sysctl -p
国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难,此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务,例如:
我们以 Docker 官方加速器为例进行介绍。
Ubuntu 14.04、Debian 7 Wheezy
对于使用 upstart 的系统而言,编辑 /etc/default/docker
文件,在其中的 DOCKER_OPTS
中配置加速器地址:
DOCKER_OPTS="--registry-mirror=https://registry.docker-cn.com"
重新启动服务。
$ sudo service docker restart
Ubuntu 16.04+、Debian 8+、CentOS 7
对于使用 systemd的系统,请在 /etc/docker/daemon.json
中写入如下内容(如果文件不存在请新建该文件)
{
"registry-mirrors": ["https://1sbmxpab.mirror.aliyuncs.com"]
}
注意,一定要保证该文件符合 json 规范,否则 Docker 将不能启动。
之后重新启动服务。
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker
注意:如果您之前查看旧教程,修改了
docker.service
文件内容,请去掉您添加的内容(--registry-mirror=https://registry.docker-cn.com
),这里不再赘述。
Windows 10
对于使用 Windows 10 的系统,在系统右下角托盘 Docker 图标内右键菜单选择 Settings
,打开配置窗口后左侧导航菜单选择 Daemon
。在 Registry mirrors
一栏中填写加速器地址 https://registry.docker-cn.com
,之后点击 Apply
保存后 Docker 就会重启并应用配置的镜像地址了。
macOS
对于使用 macOS 的用户,在任务栏点击 Docker for mac 应用图标 -> Perferences… -> Daemon -> Registry mirrors。在列表中填写加速器地址 https://registry.docker-cn.com
。修改完成之后,点击 Apply & Restart
按钮,Docker 就会重启并应用配置的镜像地址了。
检查加速器是否生效
配置加速器之后,如果拉取镜像仍然十分缓慢,请手动检查加速器配置是否生效,在命令行执行 docker info
,如果从结果中看到了如下内容,说明配置成功。
Registry Mirrors:
https://registry.docker-cn.com/
在之前的介绍中,我们知道镜像是 Docker 的三大组件之一。
Docker 运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果本地不存在该镜像,Docker 会从镜像仓库下载该镜像。
本章将介绍更多关于镜像的内容,包括:
之前提到过,Docker Hub 上有大量的高质量的镜像可以用,这里我们就说一下怎么获取这些镜像。
在拉去镜像之前可以查询通过docker hub也可以使用命令
docker search mysql
从 Docker 镜像仓库获取镜像的命令是 docker pull
。其命令格式为:
docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/]仓库名[:标签]
具体的选项可以通过 docker pull --help
命令看到,这里我们说一下镜像名称的格式。
<域名/IP>[:端口号]
。默认地址是 Docker Hub。<用户名>/<软件名>
。对于 Docker Hub,如果不给出用户名,则默认为 library
,也就是官方镜像。比如:
$ docker pull ubuntu:16.04
16.04: Pulling from library/ubuntu
bf5d46315322: Pull complete
9f13e0ac480c: Pull complete
e8988b5b3097: Pull complete
40af181810e7: Pull complete
e6f7c7e5c03e: Pull complete
Digest: sha256:147913621d9cdea08853f6ba9116c2e27a3ceffecf3b492983ae97c3d643fbbe
Status: Downloaded newer image for ubuntu:16.04
上面的命令中没有给出 Docker 镜像仓库地址,因此将会从 Docker Hub 获取镜像。而镜像名称是 ubuntu:16.04
,因此将会获取官方镜像 library/ubuntu
仓库中标签为 16.04
的镜像。
在使用上面命令的时候,你可能会发现,你所看到的层 ID 以及 sha256
的摘要和这里的不一样。这是因为官方镜像是一直在维护的,有任何新的 bug,或者版本更新,都会进行修复再以原来的标签发布,这样可以确保任何使用这个标签的用户可以获得更安全、更稳定的镜像。
有了镜像后,我们就能够以这个镜像为基础启动并运行一个容器。以上面的 ubuntu:16.04
为例,如果我们打算启动里面的 bash
并且进行交互式操作的话,可以执行下面的命令。
$ docker run -it --rm \
ubuntu:16.04 \
bash
root@e7009c6ce357:/# cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="16.04.4 LTS, Trusty Tahr"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 16.04.4 LTS"
VERSION_ID="16.04"
HOME_URL="http://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
docker run
就是运行容器的命令,我们这里简要的说明一下上面用到的参数。
-it
:这是两个参数,一个是 -i
:交互式操作,一个是 -t
终端。我们这里打算进入 bash
执行一些命令并查看返回结果,因此我们需要交互式终端。--rm
:这个参数是说容器退出后随之将其删除。默认情况下,为了排障需求,退出的容器并不会立即删除,除非手动 docker rm
。我们这里只是随便执行个命令,看看结果,不需要排障和保留结果,因此使用 --rm
可以避免浪费空间。ubuntu:16.04
:这是指用 ubuntu:16.04
镜像为基础来启动容器。bash
:放在镜像名后的是命令,这里我们希望有个交互式 Shell,因此用的是 bash
。进入容器后,我们可以在 Shell 下操作,执行任何所需的命令。这里,我们执行了 cat /etc/os-release
,这是 Linux 常用的查看当前系统版本的命令,从返回的结果可以看到容器内是 Ubuntu 16.04.4 LTS
系统。
最后我们通过 exit
退出了这个容器。
要想列出已经下载下来的镜像,可以使用 docker image ls
命令。
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis latest 5f515359c7f8 5 days ago 183 MB
nginx latest 05a60462f8ba 5 days ago 181 MB
mongo 3.2 fe9198c04d62 5 days ago 342 MB
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
ubuntu 16.04 f753707788c5 4 weeks ago 127 MB
ubuntu latest f753707788c5 4 weeks ago 127 MB
ubuntu 14.04 1e0c3dd64ccd 4 weeks ago 188 MB
列表包含了 仓库名
、标签
、镜像 ID
、创建时间
以及 所占用的空间
。
其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识,一个镜像可以对应多个标签。因此,在上面的例子中,我们可以看到 ubuntu:16.04
和 ubuntu:latest
拥有相同的 ID,因为它们对应的是同一个镜像。
镜像体积
如果仔细观察,会注意到,这里标识的所占用空间和在 Docker Hub 上看到的镜像大小不同。比如,ubuntu:16.04
镜像大小,在这里是 127 MB
,但是在 Docker Hub显示的却是 50 MB
。这是因为 Docker Hub 中显示的体积是压缩后的体积。在镜像下载和上传过程中镜像是保持着压缩状态的,因此 Docker Hub 所显示的大小是网络传输中更关心的流量大小。而 docker image ls
显示的是镜像下载到本地后,展开的大小,准确说,是展开后的各层所占空间的总和,因为镜像到本地后,查看空间的时候,更关心的是本地磁盘空间占用的大小。
另外一个需要注意的问题是,docker image ls
列表中的镜像体积总和并非是所有镜像实际硬盘消耗。由于 Docker 镜像是多层存储结构,并且可以继承、复用,因此不同镜像可能会因为使用相同的基础镜像,从而拥有共同的层。由于 Docker 使用 Union FS,相同的层只需要保存一份即可,因此实际镜像硬盘占用空间很可能要比这个列表镜像大小的总和要小的多。
你可以通过以下命令来便捷的查看镜像、容器、数据卷所占用的空间。
$ docker system df
TYPE TOTAL ACTIVE SIZE RECLAIMABLE
Images 24 0 1.992GB 1.992GB (100%)
Containers 1 0 62.82MB 62.82MB (100%)
Local Volumes 9 0 652.2MB 652.2MB (100%)
Build Cache 0B 0B
虚悬镜像
上面的镜像列表中,还可以看到一个特殊的镜像,这个镜像既没有仓库名,也没有标签,均为 <none>
。:
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
这个镜像原本是有镜像名和标签的,原来为 mongo:3.2
,随着官方镜像维护,发布了新版本后,重新 docker pull mongo:3.2
时,mongo:3.2
这个镜像名被转移到了新下载的镜像身上,而旧的镜像上的这个名称则被取消,从而成为了 <none>
。除了 docker pull
可能导致这种情况,docker build
也同样可以导致这种现象。由于新旧镜像同名,旧镜像名称被取消,从而出现仓库名、标签均为 <none>
的镜像。这类无标签镜像也被称为 虚悬镜像(dangling image) ,可以用下面的命令专门显示这类镜像:
$ docker image ls -f dangling=true
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
一般来说,虚悬镜像已经失去了存在的价值,是可以随意删除的,可以用下面的命令删除。
$ docker image prune
中间层镜像
为了加速镜像构建、重复利用资源,Docker 会利用 中间层镜像。所以在使用一段时间后,可能会看到一些依赖的中间层镜像。默认的 docker image ls
列表中只会显示顶层镜像,如果希望显示包括中间层镜像在内的所有镜像的话,需要加 -a
参数。
$ docker image ls -a
这样会看到很多无标签的镜像,与之前的虚悬镜像不同,这些无标签的镜像很多都是中间层镜像,是其它镜像所依赖的镜像。这些无标签镜像不应该删除,否则会导致上层镜像因为依赖丢失而出错。实际上,这些镜像也没必要删除,因为之前说过,相同的层只会存一遍,而这些镜像是别的镜像的依赖,因此并不会因为它们被列出来而多存了一份,无论如何你也会需要它们。只要删除那些依赖它们的镜像后,这些依赖的中间层镜像也会被连带删除。
列出部分镜像
不加任何参数的情况下,docker image ls
会列出所有顶级镜像,但是有时候我们只希望列出部分镜像。docker image ls
有好几个参数可以帮助做到这个事情。
根据仓库名列出镜像
$ docker image ls ubuntu
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 16.04 f753707788c5 4 weeks ago 127 MB
ubuntu latest f753707788c5 4 weeks ago 127 MB
ubuntu 14.04 1e0c3dd64ccd 4 weeks ago 188 MB
列出特定的某个镜像,也就是说指定仓库名和标签
$ docker image ls ubuntu:16.04
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 16.04 f753707788c5 4 weeks ago 127 MB
除此以外,docker image ls
还支持强大的过滤器参数 --filter
,或者简写 -f
。之前我们已经看到了使用过滤器来列出虚悬镜像的用法,它还有更多的用法。比如,我们希望看到在 mongo:3.2
之后建立的镜像,可以用下面的命令:
$ docker image ls -f since=mongo:3.2
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis latest 5f515359c7f8 5 days ago 183 MB
nginx latest 05a60462f8ba 5 days ago 181 MB
想查看某个位置之前的镜像也可以,只需要把 since
换成 before
即可。
此外,如果镜像构建时,定义了 LABEL
,还可以通过 LABEL
来过滤。
$ docker image ls -f label=com.example.version=0.1
...
以特定格式显示
默认情况下,docker image ls
会输出一个完整的表格,但是我们并非所有时候都会需要这些内容。比如,刚才删除虚悬镜像的时候,我们需要利用 docker image ls
把所有的虚悬镜像的 ID 列出来,然后才可以交给 docker image rm
命令作为参数来删除指定的这些镜像,这个时候就用到了 -q
参数。
$ docker image ls -q
5f515359c7f8
05a60462f8ba
fe9198c04d62
00285df0df87
f753707788c5
f753707788c5
1e0c3dd64ccd
--filter
配合 -q
产生出指定范围的 ID 列表,然后送给另一个 docker
命令作为参数,从而针对这组实体成批的进行某种操作的做法在 Docker 命令行使用过程中非常常见,不仅仅是镜像,将来我们会在各个命令中看到这类搭配以完成很强大的功能。因此每次在文档看到过滤器后,可以多注意一下它们的用法。
另外一些时候,我们可能只是对表格的结构不满意,希望自己组织列;或者不希望有标题,这样方便其它程序解析结果等,这就用到了 Go 的模板语法。
比如,下面的命令会直接列出镜像结果,并且只包含镜像ID和仓库名:
$ docker image ls --format "{{.ID}}: {{.Repository}}"
5f515359c7f8: redis
05a60462f8ba: nginx
fe9198c04d62: mongo
00285df0df87: <none>
f753707788c5: ubuntu
f753707788c5: ubuntu
1e0c3dd64ccd: ubuntu
或者打算以表格等距显示,并且有标题行,和默认一样,不过自己定义列:
$ docker image ls --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
5f515359c7f8 redis latest
05a60462f8ba nginx latest
fe9198c04d62 mongo 3.2
00285df0df87 <none> <none>
f753707788c5 ubuntu 16.04
f753707788c5 ubuntu latest
1e0c3dd64ccd ubuntu 14.04
如果要删除本地的镜像,可以使用 docker image rm
命令,其格式为:
$ docker image rm [选项] <镜像1> [<镜像2> ...]
#删除所有容器
$ docker container prune
用 ID、镜像名、摘要删除镜像
其中,<镜像>
可以是 镜像短 ID
、镜像长 ID
、镜像名
或者 镜像摘要
。
比如我们有这么一些镜像:
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
centos latest 0584b3d2cf6d 3 weeks ago 196.5 MB
redis alpine 501ad78535f0 3 weeks ago 21.03 MB
docker latest cf693ec9b5c7 3 weeks ago 105.1 MB
nginx latest e43d811ce2f4 5 weeks ago 181.5 MB
我们可以用镜像的完整 ID,也称为 长 ID
,来删除镜像。使用脚本的时候可能会用长 ID,但是人工输入就太累了,所以更多的时候是用 短 ID
来删除镜像。docker image ls
默认列出的就已经是短 ID 了,一般取前3个字符以上,只要足够区分于别的镜像就可以了。
比如这里,如果我们要删除 redis:alpine
镜像,可以执行:
$ docker image rm 501
Untagged: redis:alpine
Untagged: redis@sha256:f1ed3708f538b537eb9c2a7dd50dc90a706f7debd7e1196c9264edeea521a86d
Deleted: sha256:501ad78535f015d88872e13fa87a828425117e3d28075d0c117932b05bf189b7
Deleted: sha256:96167737e29ca8e9d74982ef2a0dda76ed7b430da55e321c071f0dbff8c2899b
Deleted: sha256:32770d1dcf835f192cafd6b9263b7b597a1778a403a109e2cc2ee866f74adf23
Deleted: sha256:127227698ad74a5846ff5153475e03439d96d4b1c7f2a449c7a826ef74a2d2fa
Deleted: sha256:1333ecc582459bac54e1437335c0816bc17634e131ea0cc48daa27d32c75eab3
Deleted: sha256:4fc455b921edf9c4aea207c51ab39b10b06540c8b4825ba57b3feed1668fa7c7
我们也可以用镜像名
,也就是 <仓库名>:<标签>
,来删除镜像。
$ docker image rm centos
Untagged: centos:latest
Untagged: centos@sha256:b2f9d1c0ff5f87a4743104d099a3d561002ac500db1b9bfa02a783a46e0d366c
Deleted: sha256:0584b3d2cf6d235ee310cf14b54667d889887b838d3f3d3033acd70fc3c48b8a
Deleted: sha256:97ca462ad9eeae25941546209454496e1d66749d53dfa2ee32bf1faabd239d38
当然,更精确的是使用 镜像摘要
删除镜像。
$ docker image ls --digests
REPOSITORY TAG DIGEST IMAGE ID CREATED SIZE
node slim sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228 6e0c4c8e3913 3 weeks ago 214 MB
$ docker image rm node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228
Untagged: node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228
Untagged 和 Deleted
如果观察上面这几个命令的运行输出信息的话,你会注意到删除行为分为两类,一类是 Untagged
,另一类是 Deleted
。我们之前介绍过,镜像的唯一标识是其 ID 和摘要,而一个镜像可以有多个标签。
因此当我们使用上面命令删除镜像的时候,实际上是在要求删除某个标签的镜像。所以首先需要做的是将满足我们要求的所有镜像标签都取消,这就是我们看到的 Untagged
的信息。因为一个镜像可以对应多个标签,因此当我们删除了所指定的标签后,可能还有别的标签指向了这个镜像,如果是这种情况,那么 Delete
行为就不会发生。所以并非所有的 docker image rm
都会产生删除镜像的行为,有可能仅仅是取消了某个标签而已。
当该镜像所有的标签都被取消了,该镜像很可能会失去了存在的意义,因此会触发删除行为。镜像是多层存储结构,因此在删除的时候也是从上层向基础层方向依次进行判断删除。镜像的多层结构让镜像复用变动非常容易,因此很有可能某个其它镜像正依赖于当前镜像的某一层。这种情况,依旧不会触发删除该层的行为。直到没有任何层依赖当前层时,才会真实的删除当前层。这就是为什么,有时候会奇怪,为什么明明没有别的标签指向这个镜像,但是它还是存在的原因,也是为什么有时候会发现所删除的层数和自己 docker pull
看到的层数不一样的源。
除了镜像依赖以外,还需要注意的是容器对镜像的依赖。如果有用这个镜像启动的容器存在(即使容器没有运行),那么同样不可以删除这个镜像。之前讲过,容器是以镜像为基础,再加一层容器存储层,组成这样的多层存储结构去运行的。因此该镜像如果被这个容器所依赖的,那么删除必然会导致故障。如果这些容器是不需要的,应该先将它们删除,然后再来删除镜像。
用 docker image ls 命令来配合
像其它可以承接多个实体的命令一样,可以使用 docker image ls -q
来配合使用 docker image rm
,这样可以成批的删除希望删除的镜像。我们在“镜像列表”章节介绍过很多过滤镜像列表的方式都可以拿过来使用。
比如,我们需要删除所有仓库名为 redis
的镜像:
$ docker image rm $(docker image ls -q redis)
或者删除所有在 mongo:3.2
之前的镜像:
$ docker image rm $(docker image ls -q -f before=mongo:3.2)
充分利用你的想象力和 Linux 命令行的强大,你可以完成很多非常赞的功能。
CentOS/RHEL 的用户需要注意的事项
在 Ubuntu/Debian 上有 UnionFS
可以使用,如 aufs
或者 overlay2
,而 CentOS 和 RHEL 的内核中没有相关驱动。因此对于这类系统,一般使用 devicemapper
驱动利用 LVM 的一些机制来模拟分层存储。这样的做法除了性能比较差外,稳定性一般也不好,而且配置相对复杂。Docker 安装在 CentOS/RHEL 上后,会默认选择 devicemapper
,但是为了简化配置,其 devicemapper
是跑在一个稀疏文件模拟的块设备上,也被称为 loop-lvm
。这样的选择是因为不需要额外配置就可以运行 Docker,这是自动配置唯一能做到的事情。但是 loop-lvm
的做法非常不好,其稳定性、性能更差,无论是日志还是 docker info
中都会看到警告信息。官方文档有明确的文章讲解了如何配置块设备给 devicemapper
驱动做存储层的做法,这类做法也被称为配置 direct-lvm
。
除了前面说到的问题外,devicemapper
+ loop-lvm
还有一个缺陷,因为它是稀疏文件,所以它会不断增长。用户在使用过程中会注意到 /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/data
不断增长,而且无法控制。很多人会希望删除镜像或者可以解决这个问题,结果发现效果并不明显。原因就是这个稀疏文件的空间释放后基本不进行垃圾回收的问题。因此往往会出现即使删除了文件内容,空间却无法回收,随着使用这个稀疏文件一直在不断增长。
所以对于 CentOS/RHEL 的用户来说,在没有办法使用 UnionFS
的情况下,一定要配置 direct-lvm
给 devicemapper
,无论是为了性能、稳定性还是空间利用率。
或许有人注意到了 CentOS 7 中存在被 backports 回来的 overlay 驱动,不过 CentOS 里的这个驱动达不到生产环境使用的稳定程度,所以不推荐使用。
注意: docker commit
命令除了学习之外,还有一些特殊的应用场合,比如被入侵后保存现场等。但是,不要使用 docker commit
定制镜像,定制镜像应该使用 Dockerfile
来完成。如果你想要定制镜像请查看下一小节。
镜像是容器的基础,每次执行 docker run
的时候都会指定哪个镜像作为容器运行的基础。在之前的例子中,我们所使用的都是来自于 Docker Hub 的镜像。直接使用这些镜像是可以满足一定的需求,而当这些镜像无法直接满足需求时,我们就需要定制这些镜像。接下来的几节就将讲解如何定制镜像。
回顾一下之前我们学到的知识,镜像是多层存储,每一层是在前一层的基础上进行的修改;而容器同样也是多层存储,是在以镜像为基础层,在其基础上加一层作为容器运行时的存储层。
现在让我们以定制一个 Web 服务器为例子,来讲解镜像是如何构建的。
$ docker run --name webserver -d -p 80:80 nginx
这条命令会用 nginx
镜像启动一个容器,命名为 webserver
,并且映射了 80 端口,这样我们可以用浏览器去访问这个 nginx
服务器。
如果是在 Linux 本机运行的 Docker,或者如果使用的是 Docker for Mac、Docker for Windows,那么可以直接访问:http://localhost;如果使用的是 Docker Toolbox,或者是在虚拟机、云服务器上安装的 Docker,则需要将 localhost
换为虚拟机地址或者实际云服务器地址。
直接用浏览器访问的话,我们会看到默认的 Nginx 欢迎页面。
现在,假设我们非常不喜欢这个欢迎页面,我们希望改成欢迎 Docker 的文字,我们可以使用 docker exec
命令进入容器,修改其内容。
$ docker exec -it webserver bash
root@3729b97e8226:/# echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
root@3729b97e8226:/# exit
exit
我们以交互式终端方式进入 webserver
容器,并执行了 bash
命令,也就是获得一个可操作的 Shell。
然后,我们用 <h1>Hello, Docker!</h1>
覆盖了 /usr/share/nginx/html/index.html
的内容。
现在我们再刷新浏览器的话,会发现内容被改变了。
我们修改了容器的文件,也就是改动了容器的存储层。我们可以通过 docker diff
命令看到具体的改动。
$ docker diff webserver C /root A /root/.bash_history C /run C /usr C /usr/share C /usr/share/nginx C /usr/share/nginx/html C /usr/share/nginx/html/index.html C /var C /var/cache C /var/cache/nginx A /var/cache/nginx/client_temp A /var/cache/nginx/fastcgi_temp A /var/cache/nginx/proxy_temp A /var/cache/nginx/scgi_temp A /var/cache/nginx/uwsgi_temp
现在我们定制好了变化,我们希望能将其保存下来形成镜像。
要知道,当我们运行一个容器的时候(如果不使用卷的话),我们做的任何文件修改都会被记录于容器存储层里。而 Docker 提供了一个 docker commit
命令,可以将容器的存储层保存下来成为镜像。换句话说,就是在原有镜像的基础上,再叠加上容器的存储层,并构成新的镜像。以后我们运行这个新镜像的时候,就会拥有原有容器最后的文件变化。
docker commit
的语法格式为:
docker commit [选项] <容器ID或容器名> [<仓库名>[:<标签>]]
我们可以用下面的命令将容器保存为镜像:
$ docker commit \
--author "Tao Wang <twang2218@gmail.com>" \
--message "修改了默认网页" \
webserver \
nginx:v2
sha256:07e33465974800ce65751acc279adc6ed2dc5ed4e0838f8b86f0c87aa1795214
其中 --author
是指定修改的作者,而 --message
则是记录本次修改的内容。这点和 git
版本控制相似,不过这里这些信息可以省略留空。
我们可以在 docker image ls
中看到这个新定制的镜像:
$ docker image ls nginx REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE nginx v2 07e334659748 9 seconds ago 181.5 MB nginx 1.11 05a60462f8ba 12 days ago 181.5 MB nginx latest e43d811ce2f4 4 weeks ago 181.5 MB``` 我们还可以用 `docker history` 具体查看镜像内的历史记录,如果比较 `nginx:latest` 的历史记录,我们会发现新增了我们刚刚提交的这一层。 ```bash $ docker history nginx:v2 IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT 07e334659748 54 seconds ago nginx -g daemon off; 95 B 修改了默认网页 e43d811ce2f4 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["nginx" "-g" "daemon 0 B <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) EXPOSE 443/tcp 80/tcp 0 B <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/ 22 B <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c apt-key adv --keyserver hkp://pgp. 58.46 MB <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ENV NGINX_VERSION=1.11.5-1 0 B <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) MAINTAINER NGINX Docker Ma 0 B <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/bash"] 0 B <missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ADD file:23aa4f893e3288698c 123 MB
新的镜像定制好后,我们可以来运行这个镜像。
docker run --name web2 -d -p 81:80 nginx:v2
这里我们命名为新的服务为 web2
,并且映射到 81
端口。如果是 Docker for Mac/Windows 或 Linux 桌面的话,我们就可以直接访问 http://localhost:81 看到结果,其内容应该和之前修改后的 webserver
一样。
至此,我们第一次完成了定制镜像,使用的是 docker commit
命令,手动操作给旧的镜像添加了新的一层,形成新的镜像,对镜像多层存储应该有了更直观的感觉。
**慎用 docker commit**
使用 docker commit
命令虽然可以比较直观的帮助理解镜像分层存储的概念,但是实际环境中并不会这样使用。
首先,如果仔细观察之前的 docker diff webserver
的结果,你会发现除了真正想要修改的 /usr/share/nginx/html/index.html
文件外,由于命令的执行,还有很多文件被改动或添加了。这还仅仅是最简单的操作,如果是安装软件包、编译构建,那会有大量的无关内容被添加进来,如果不小心清理,将会导致镜像极为臃肿。
此外,使用 docker commit
意味着所有对镜像的操作都是黑箱操作,生成的镜像也被称为黑箱镜像,换句话说,就是除了制作镜像的人知道执行过什么命令、怎么生成的镜像,别人根本无从得知。而且,即使是这个制作镜像的人,过一段时间后也无法记清具体在操作的。虽然 docker diff
或许可以告诉得到一些线索,但是远远不到可以确保生成一致镜像的地步。这种黑箱镜像的维护工作是非常痛苦的。
而且,回顾之前提及的镜像所使用的分层存储的概念,除当前层外,之前的每一层都是不会发生改变的,换句话说,任何修改的结果仅仅是在当前层进行标记、添加、修改,而不会改动上一层。如果使用 docker commit
制作镜像,以及后期修改的话,每一次修改都会让镜像更加臃肿一次,所删除的上一层的东西并不会丢失,会一直如影随形的跟着这个镜像,即使根本无法访问到。这会让镜像更加臃肿。
从刚才的 docker commit
的学习中,我们可以了解到,镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。如果我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本,用这个脚本来构建、定制镜像,那么之前提及的无法重复的问题、镜像构建透明性的问题、体积的问题就都会解决。这个脚本就是 Dockerfile。
Dockerfile 是一个文本文件,其内包含了一条条的指令(Instruction),每一条指令构建一层,因此每一条指令的内容,就是描述该层应当如何构建。
还以之前定制 nginx
镜像为例,这次我们使用 Dockerfile 来定制。
在一个空白目录中,建立一个文本文件,并命名为 Dockerfile
:
$ mkdir mynginx
$ cd mynginx
$ touch Dockerfile
其内容为:
FROM nginx
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
这个 Dockerfile 很简单,一共就两行。涉及到了两条指令,FROM
和 RUN
。
FROM 指定基础镜像
所谓定制镜像,那一定是以一个镜像为基础,在其上进行定制。就像我们之前运行了一个 nginx
镜像的容器,再进行修改一样,基础镜像是必须指定的。而 FROM
就是指定基础镜像,因此一个 Dockerfile
中 FROM
是必备的指令,并且必须是第一条指令。
在 Docker Store 上有非常多的高质量的官方镜像,有可以直接拿来使用的服务类的镜像,如 nginx
、redis
、mongo
、mysql
、httpd
、php
、tomcat
等;也有一些方便开发、构建、运行各种语言应用的镜像,如 node
、openjdk
、python
、ruby
、golang
等。可以在其中寻找一个最符合我们最终目标的镜像为基础镜像进行定制。
如果没有找到对应服务的镜像,官方镜像中还提供了一些更为基础的操作系统镜像,如 ubuntu
、debian
、centos
、fedora
、alpine
等,这些操作系统的软件库为我们提供了更广阔的扩展空间。
除了选择现有镜像为基础镜像外,Docker 还存在一个特殊的镜像,名为 scratch
。这个镜像是虚拟的概念,并不实际存在,它表示一个空白的镜像。
FROM scratch
...
如果你以 scratch
为基础镜像的话,意味着你不以任何镜像为基础,接下来所写的指令将作为镜像第一层开始存在。
不以任何系统为基础,直接将可执行文件复制进镜像的做法并不罕见,比如 swarm
、coreos/etcd
。对于 Linux 下静态编译的程序来说,并不需要有操作系统提供运行时支持,所需的一切库都已经在可执行文件里了,因此直接 FROM scratch
会让镜像体积更加小巧。使用 Go 语言 开发的应用很多会使用这种方式来制作镜像,这也是为什么有人认为 Go 是特别适合容器微服务架构的语言的原因之一。
RUN 执行命令
RUN
指令是用来执行命令行命令的。由于命令行的强大能力,RUN
指令在定制镜像时是最常用的指令之一。其格式有两种:
RUN <命令>
,就像直接在命令行中输入的命令一样。刚才写的 Dockerfile 中的 RUN
指令就是这种格式。RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
RUN ["可执行文件", "参数1", "参数2"]
,这更像是函数调用中的格式。既然 RUN
就像 Shell 脚本一样可以执行命令,那么我们是否就可以像 Shell 脚本一样把每个命令对应一个 RUN 呢?比如这样:
FROM debian:jessie
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y gcc libc6-dev make
RUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-3.2.5.tar.gz"
RUN mkdir -p /usr/src/redis
RUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1
RUN make -C /usr/src/redis
RUN make -C /usr/src/redis install
之前说过,Dockerfile 中每一个指令都会建立一层,RUN
也不例外。每一个 RUN
的行为,就和刚才我们手工建立镜像的过程一样:新建立一层,在其上执行这些命令,执行结束后,commit
这一层的修改,构成新的镜像。
而上面的这种写法,创建了 7 层镜像。这是完全没有意义的,而且很多运行时不需要的东西,都被装进了镜像里,比如编译环境、更新的软件包等等。结果就是产生非常臃肿、非常多层的镜像,不仅仅增加了构建部署的时间,也很容易出错。 这是很多初学 Docker 的人常犯的一个错误。
Union FS 是有最大层数限制的,比如 AUFS,曾经是最大不得超过 42 层,现在是不得超过 127 层。
上面的 Dockerfile
正确的写法应该是这样:
FROM debian:jessie
RUN buildDeps='gcc libc6-dev make' \
&& apt-get update \
&& apt-get install -y $buildDeps \
&& wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-3.2.5.tar.gz" \
&& mkdir -p /usr/src/redis \
&& tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \
&& make -C /usr/src/redis \
&& make -C /usr/src/redis install \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& rm redis.tar.gz \
&& rm -r /usr/src/redis \
&& apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps
首先,之前所有的命令只有一个目的,就是编译、安装 redis 可执行文件。因此没有必要建立很多层,这只是一层的事情。因此,这里没有使用很多个 RUN
对一一对应不同的命令,而是仅仅使用一个 RUN
指令,并使用 &&
将各个所需命令串联起来。将之前的 7 层,简化为了 1 层。在撰写 Dockerfile 的时候,要经常提醒自己,这并不是在写 Shell 脚本,而是在定义每一层该如何构建。
并且,这里为了格式化还进行了换行。Dockerfile 支持 Shell 类的行尾添加 \
的命令换行方式,以及行首 #
进行注释的格式。良好的格式,比如换行、缩进、注释等,会让维护、排障更为容易,这是一个比较好的习惯。
此外,还可以看到这一组命令的最后添加了清理工作的命令,删除了为了编译构建所需要的软件,清理了所有下载、展开的文件,并且还清理了 apt
缓存文件。这是很重要的一步,我们之前说过,镜像是多层存储,每一层的东西并不会在下一层被删除,会一直跟随着镜像。因此镜像构建时,一定要确保每一层只添加真正需要添加的东西,任何无关的东西都应该清理掉。
很多人初学 Docker 制作出了很臃肿的镜像的原因之一,就是忘记了每一层构建的最后一定要清理掉无关文件。
构建镜像
好了,让我们再回到之前定制的 nginx 镜像的 Dockerfile 来。现在我们明白了这个 Dockerfile 的内容,那么让我们来构建这个镜像吧。
在 Dockerfile
文件所在目录执行:
$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
Step 1 : FROM nginx
---> e43d811ce2f4
Step 2 : RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
---> Running in 9cdc27646c7b
---> 44aa4490ce2c
Removing intermediate container 9cdc27646c7b
Successfully built 44aa4490ce2c
从命令的输出结果中,我们可以清晰的看到镜像的构建过程。在 Step 2
中,如同我们之前所说的那样,RUN
指令启动了一个容器 9cdc27646c7b
,执行了所要求的命令,并最后提交了这一层 44aa4490ce2c
,随后删除了所用到的这个容器 9cdc27646c7b
。
这里我们使用了 docker build
命令进行镜像构建。其格式为:
docker build [选项] <上下文路径/URL/->
在这里我们指定了最终镜像的名称 -t nginx:v3
,构建成功后,我们可以像之前运行 nginx:v2
那样来运行这个镜像,其结果会和 nginx:v2
一样。
镜像构建上下文(Context)
如果注意,会看到 docker build
命令最后有一个 .
。.
表示当前目录,而 Dockerfile
就在当前目录,因此不少初学者以为这个路径是在指定 Dockerfile
所在路径,这么理解其实是不准确的。如果对应上面的命令格式,你可能会发现,这是在指定上下文路径。那么什么是上下文呢?
首先我们要理解 docker build
的工作原理。Docker 在运行时分为 Docker 引擎(也就是服务端守护进程)和客户端工具。Docker 的引擎提供了一组 REST API,被称为 Docker Remote API,而如 docker
命令这样的客户端工具,则是通过这组 API 与 Docker 引擎交互,从而完成各种功能。因此,虽然表面上我们好像是在本机执行各种 docker
功能,但实际上,一切都是使用的远程调用形式在服务端(Docker 引擎)完成。也因为这种 C/S 设计,让我们操作远程服务器的 Docker 引擎变得轻而易举。
当我们进行镜像构建的时候,并非所有定制都会通过 RUN
指令完成,经常会需要将一些本地文件复制进镜像,比如通过 COPY
指令、ADD
指令等。而 docker build
命令构建镜像,其实并非在本地构建,而是在服务端,也就是 Docker 引擎中构建的。那么在这种客户端/服务端的架构中,如何才能让服务端获得本地文件呢?
这就引入了上下文的概念。当构建的时候,用户会指定构建镜像上下文的路径,docker build
命令得知这个路径后,会将路径下的所有内容打包,然后上传给 Docker 引擎。这样 Docker 引擎收到这个上下文包后,展开就会获得构建镜像所需的一切文件。
如果在 Dockerfile
中这么写:
COPY ./package.json /app/
这并不是要复制执行 docker build
命令所在的目录下的 package.json
,也不是复制 Dockerfile
所在目录下的 package.json
,而是复制 上下文(context) 目录下的 package.json
。
因此,COPY
这类指令中的源文件的路径都是相对路径。这也是初学者经常会问的为什么 COPY ../package.json /app
或者 COPY /opt/xxxx /app
无法工作的原因,因为这些路径已经超出了上下文的范围,Docker 引擎无法获得这些位置的文件。如果真的需要那些文件,应该将它们复制到上下文目录中去。
现在就可以理解刚才的命令 docker build -t nginx:v3 .
中的这个 .
,实际上是在指定上下文的目录,docker build
命令会将该目录下的内容打包交给 Docker 引擎以帮助构建镜像。
如果观察 docker build
输出,我们其实已经看到了这个发送上下文的过程:
$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
...
理解构建上下文对于镜像构建是很重要的,避免犯一些不应该的错误。比如有些初学者在发现 COPY /opt/xxxx /app
不工作后,于是干脆将 Dockerfile
放到了硬盘根目录去构建,结果发现 docker build
执行后,在发送一个几十 GB 的东西,极为缓慢而且很容易构建失败。那是因为这种做法是在让 docker build
打包整个硬盘,这显然是使用错误。
一般来说,应该会将 Dockerfile
置于一个空目录下,或者项目根目录下。如果该目录下没有所需文件,那么应该把所需文件复制一份过来。如果目录下有些东西确实不希望构建时传给 Docker 引擎,那么可以用 .gitignore
一样的语法写一个 .dockerignore
,该文件是用于剔除不需要作为上下文传递给 Docker 引擎的。
那么为什么会有人误以为 .
是指定 Dockerfile
所在目录呢?这是因为在默认情况下,如果不额外指定 Dockerfile
的话,会将上下文目录下的名为 Dockerfile
的文件作为 Dockerfile。
这只是默认行为,实际上 Dockerfile
的文件名并不要求必须为 Dockerfile
,而且并不要求必须位于上下文目录中,比如可以用 -f ../Dockerfile.php
参数指定某个文件作为 Dockerfile
。
当然,一般大家习惯性的会使用默认的文件名 Dockerfile
,以及会将其置于镜像构建上下文目录中。
docker build
的用法直接用 Git repo 进行构建
或许你已经注意到了,docker build
还支持从 URL 构建,比如可以直接从 Git repo 中构建:
$ docker build https://github.com/twang2218/gitlab-ce-zh.git#:8.14
docker build https://github.com/twang2218/gitlab-ce-zh.git\#:8.14
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
Step 1 : FROM gitlab/gitlab-ce:8.14.0-ce.0
8.14.0-ce.0: Pulling from gitlab/gitlab-ce
aed15891ba52: Already exists
773ae8583d14: Already exists
...
这行命令指定了构建所需的 Git repo,并且指定默认的 master
分支,构建目录为 /8.14/
,然后 Docker 就会自己去 git clone
这个项目、切换到指定分支、并进入到指定目录后开始构建。
用给定的 tar 压缩包构建
$ docker build http://server/context.tar.gz
如果所给出的 URL 不是个 Git repo,而是个 tar
压缩包,那么 Docker 引擎会下载这个包,并自动解压缩,以其作为上下文,开始构建。
从标准输入中读取 Dockerfile 进行构建
docker build - < Dockerfile
或
cat Dockerfile | docker build -
如果标准输入传入的是文本文件,则将其视为 Dockerfile
,并开始构建。这种形式由于直接从标准输入中读取 Dockerfile 的内容,它没有上下文,因此不可以像其他方法那样可以将本地文件 COPY
进镜像之类的事情。
从标准输入中读取上下文压缩包进行构建
$ docker build - < context.tar.gz
如果发现标准输入的文件格式是 gzip
、bzip2
以及 xz
的话,将会使其为上下文压缩包,直接将其展开,将里面视为上下文,并开始构建。
我们已经介绍了 FROM
,RUN
,还提及了 COPY
, ADD
,其实 Dockerfile
功能很强大,它提供了十多个指令。下面我们继续讲解其他的指令。
COPY 复制文件
格式:
COPY <源路径>... <目标路径>
COPY ["<源路径1>",... "<目标路径>"]
和 RUN
指令一样,也有两种格式,一种类似于命令行,一种类似于函数调用。
COPY
指令将从构建上下文目录中 <源路径>
的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径>
位置。比如:
COPY package.json /usr/src/app/
<源路径>
可以是多个,甚至可以是通配符,其通配符规则要满足 Go 的 filepath.Match
规则,如:
COPY hom* /mydir/
COPY hom?.txt /mydir/
<目标路径>
可以是容器内的绝对路径,也可以是相对于工作目录的相对路径(工作目录可以用 WORKDIR
指令来指定)。目标路径不需要事先创建,如果目录不存在会在复制文件前先行创建缺失目录。
此外,还需要注意一点,使用 COPY
指令,源文件的各种元数据都会保留。比如读、写、执行权限、文件变更时间等。这个特性对于镜像定制很有用。特别是构建相关文件都在使用 Git 进行管理的时候。
ADD 更高级的复制文件
ADD
指令和 COPY
的格式和性质基本一致。但是在 COPY
基础上增加了一些功能。
比如 <源路径>
可以是一个 URL
,这种情况下,Docker 引擎会试图去下载这个链接的文件放到 <目标路径>
去。下载后的文件权限自动设置为 600
,如果这并不是想要的权限,那么还需要增加额外的一层 RUN
进行权限调整,另外,如果下载的是个压缩包,需要解压缩,也一样还需要额外的一层 RUN
指令进行解压缩。所以不如直接使用 RUN
指令,然后使用 wget
或者 curl
工具下载,处理权限、解压缩、然后清理无用文件更合理。因此,这个功能其实并不实用,而且不推荐使用。
如果 <源路径>
为一个 tar
压缩文件的话,压缩格式为 gzip
, bzip2
以及 xz
的情况下,ADD
指令将会自动解压缩这个压缩文件到 <目标路径>
去。
在某些情况下,这个自动解压缩的功能非常有用,比如官方镜像 ubuntu
中:
FROM scratch
ADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz /
...
但在某些情况下,如果我们真的是希望复制个压缩文件进去,而不解压缩,这时就不可以使用 ADD
命令了。
在 Docker 官方的 Dockerfile 最佳实践文档
中要求,尽可能的使用 COPY
,因为 COPY
的语义很明确,就是复制文件而已,而 ADD
则包含了更复杂的功能,其行为也不一定很清晰。最适合使用 ADD
的场合,就是所提及的需要自动解压缩的场合。
另外需要注意的是,ADD
指令会令镜像构建缓存失效,从而可能会令镜像构建变得比较缓慢。
因此在 COPY
和 ADD
指令中选择的时候,可以遵循这样的原则,所有的文件复制均使用 COPY
指令,仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD
。
CMD 容器启动命令
CMD
指令的格式和 RUN
相似,也是两种格式:
shell
格式:CMD <命令>
exec
格式:CMD ["可执行文件", "参数1", "参数2"...]
CMD ["参数1", "参数2"...]
。在指定了 ENTRYPOINT
指令后,用 CMD
指定具体的参数。之前介绍容器的时候曾经说过,Docker 不是虚拟机,容器就是进程。既然是进程,那么在启动容器的时候,需要指定所运行的程序及参数。CMD
指令就是用于指定默认的容器主进程的启动命令的。
在运行时可以指定新的命令来替代镜像设置中的这个默认命令,比如,ubuntu
镜像默认的 CMD
是 /bin/bash
,如果我们直接 docker run -it ubuntu
的话,会直接进入 bash
。我们也可以在运行时指定运行别的命令,如 docker run -it ubuntu cat /etc/os-release
。这就是用 cat /etc/os-release
命令替换了默认的 /bin/bash
命令了,输出了系统版本信息。
在指令格式上,一般推荐使用 exec
格式,这类格式在解析时会被解析为 JSON 数组,因此一定要使用双引号 "
,而不要使用单引号。
如果使用 shell
格式的话,实际的命令会被包装为 sh -c
的参数的形式进行执行。比如:
CMD echo $HOME
在实际执行中,会将其变更为:
CMD [ "sh", "-c", "echo $HOME" ]
这就是为什么我们可以使用环境变量的原因,因为这些环境变量会被 shell 进行解析处理。
提到 CMD
就不得不提容器中应用在前台执行和后台执行的问题。这是初学者常出现的一个混淆。
Docker 不是虚拟机,容器中的应用都应该以前台执行,而不是像虚拟机、物理机里面那样,用 upstart/systemd 去启动后台服务,容器内没有后台服务的概念。
一些初学者将 CMD
写为:
CMD service nginx start
然后发现容器执行后就立即退出了。甚至在容器内去使用 systemctl
命令结果却发现根本执行不了。这就是因为没有搞明白前台、后台的概念,没有区分容器和虚拟机的差异,依旧在以传统虚拟机的角度去理解容器。
对于容器而言,其启动程序就是容器应用进程,容器就是为了主进程而存在的,主进程退出,容器就失去了存在的意义,从而退出,其它辅助进程不是它需要关心的东西。
而使用 service nginx start
命令,则是希望 upstart 来以后台守护进程形式启动 nginx
服务。而刚才说了 CMD service nginx start
会被理解为 CMD [ "sh", "-c", "service nginx start"]
,因此主进程实际上是 sh
。那么当 service nginx start
命令结束后,sh
也就结束了,sh
作为主进程退出了,自然就会令容器退出。
正确的做法是直接执行 nginx
可执行文件,并且要求以前台形式运行。比如:
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]
ENTRYPOINT 入口点
ENTRYPOINT
的格式和 RUN
指令格式一样,分为 exec
格式和 shell
格式。
ENTRYPOINT
的目的和 CMD
一样,都是在指定容器启动程序及参数。ENTRYPOINT
在运行时也可以替代,不过比 CMD
要略显繁琐,需要通过 docker run
的参数 --entrypoint
来指定。
当指定了 ENTRYPOINT
后,CMD
的含义就发生了改变,不再是直接的运行其命令,而是将 CMD
的内容作为参数传给 ENTRYPOINT
指令,换句话说实际执行时,将变为:
<ENTRYPOINT> "<CMD>"
那么有了 CMD
后,为什么还要有 ENTRYPOINT
呢?这种 <ENTRYPOINT> "<CMD>"
有什么好处么?让我们来看几个场景。
场景一:让镜像变成像命令一样使用
假设我们需要一个得知自己当前公网 IP 的镜像,那么可以先用 CMD
来实现:
FROM ubuntu:16.04
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
CMD [ "curl", "-s", "http://ip.cn" ]
假如我们使用 docker build -t myip .
来构建镜像的话,如果我们需要查询当前公网 IP,只需要执行:
$ docker run myip
当前 IP:61.148.226.66 来自:北京市 联通
嗯,这么看起来好像可以直接把镜像当做命令使用了,不过命令总有参数,如果我们希望加参数呢?比如从上面的 CMD
中可以看到实质的命令是 curl
,那么如果我们希望显示 HTTP 头信息,就需要加上 -i
参数。那么我们可以直接加 -i
参数给 docker run myip
么?
$ docker run myip -i
docker: Error response from daemon: invalid header field value "oci runtime error: container_linux.go:247: starting container process caused \"exec: \\\"-i\\\": executable file not found in $PATH\"\n".
我们可以看到可执行文件找不到的报错,executable file not found
。之前我们说过,跟在镜像名后面的是 command
,运行时会替换 CMD
的默认值。因此这里的 -i
替换了原来的 CMD
,而不是添加在原来的 curl -s http://ip.cn
后面。而 -i
根本不是命令,所以自然找不到。
那么如果我们希望加入 -i
这参数,我们就必须重新完整的输入这个命令:
$ docker run myip curl -s http://ip.cn -i
这显然不是很好的解决方案,而使用 ENTRYPOINT
就可以解决这个问题。现在我们重新用 ENTRYPOINT
来实现这个镜像:
FROM ubuntu:16.04
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ENTRYPOINT [ "curl", "-s", "http://ip.cn" ]
这次我们再来尝试直接使用 docker run myip -i
:
$ docker run myip 当前 IP:61.148.226.66 来自:北京市 联通 $ docker run myip -i HTTP/1.1 200 OK Server: nginx/1.8.0 Date: Tue, 22 Nov 2016 05:12:40 GMT Content-Type: text/html; charset=UTF-8 Vary: Accept-Encoding X-Powered-By: PHP/5.6.24-1~dotdeb+7.1 X-Cache: MISS from cache-2 X-Cache-Lookup: MISS from cache-2:80 X-Cache: MISS from proxy-2_6 Transfer-Encoding: chunked Via: 1.1 cache-2:80, 1.1 proxy-2_6:8006 Connection: keep-alive 当前 IP:61.148.226.66 来自:北京市 联通
可以看到,这次成功了。这是因为当存在 ENTRYPOINT
后,CMD
的内容将会作为参数传给 ENTRYPOINT
,而这里 -i
就是新的 CMD
,因此会作为参数传给 curl
,从而达到了我们预期的效果。
场景二:应用运行前的准备工作
启动容器就是启动主进程,但有些时候,启动主进程前,需要一些准备工作。
比如 mysql
类的数据库,可能需要一些数据库配置、初始化的工作,这些工作要在最终的 mysql 服务器运行之前解决。
此外,可能希望避免使用 root
用户去启动服务,从而提高安全性,而在启动服务前还需要以 root
身份执行一些必要的准备工作,最后切换到服务用户身份启动服务。或者除了服务外,其它命令依旧可以使用 root
身份执行,方便调试等。
这些准备工作是和容器 CMD
无关的,无论 CMD
为什么,都需要事先进行一个预处理的工作。这种情况下,可以写一个脚本,然后放入 ENTRYPOINT
中去执行,而这个脚本会将接到的参数(也就是 <CMD>
)作为命令,在脚本最后执行。比如官方镜像 redis
中就是这么做的:
FROM alpine:3.4
...
RUN addgroup -S redis && adduser -S -G redis redis
...
ENTRYPOINT ["docker-entrypoint.sh"]
EXPOSE 6379
CMD [ "redis-server" ]
可以看到其中为了 redis 服务创建了 redis 用户,并在最后指定了 ENTRYPOINT
为 docker-entrypoint.sh
脚本。
#!/bin/sh
...
# allow the container to be started with `--user`
if [ "$1" = 'redis-server' -a "$(id -u)" = '0' ]; then
chown -R redis .
exec su-exec redis "$0" "$@"
fi
exec "$@"
该脚本的内容就是根据 CMD
的内容来判断,如果是 redis-server
的话,则切换到 redis
用户身份启动服务器,否则依旧使用 root
身份执行。比如:
$ docker run -it redis id
uid=0(root) gid=0(root) groups=0(root)
ENV 设置环境变量
格式有两种:
ENV <key> <value>
ENV <key1>=<value1> <key2>=<value2>...
这个指令很简单,就是设置环境变量而已,无论是后面的其它指令,如 RUN
,还是运行时的应用,都可以直接使用这里定义的环境变量。
ENV VERSION=1.0 DEBUG=on \
NAME="Happy Feet"
这个例子中演示了如何换行,以及对含有空格的值用双引号括起来的办法,这和 Shell 下的行为是一致的。
定义了环境变量,那么在后续的指令中,就可以使用这个环境变量。比如在官方 node
镜像 Dockerfile
中,就有类似这样的代码:
ENV NODE_VERSION 7.2.0
RUN curl -SLO "https://nodejs.org/dist/v$NODE_VERSION/node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" \
&& curl -SLO "https://nodejs.org/dist/v$NODE_VERSION/SHASUMS256.txt.asc" \
&& gpg --batch --decrypt --output SHASUMS256.txt SHASUMS256.txt.asc \
&& grep " node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz\$" SHASUMS256.txt | sha256sum -c - \
&& tar -xJf "node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" -C /usr/local --strip-components=1 \
&& rm "node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" SHASUMS256.txt.asc SHASUMS256.txt \
&& ln -s /usr/local/bin/node /usr/local/bin/nodejs
在这里先定义了环境变量 NODE_VERSION
,其后的 RUN
这层里,多次使用 $NODE_VERSION
来进行操作定制。可以看到,将来升级镜像构建版本的时候,只需要更新 7.2.0
即可,Dockerfile
构建维护变得更轻松了。
下列指令可以支持环境变量展开: ADD
、COPY
、ENV
、EXPOSE
、LABEL
、USER
、WORKDIR
、VOLUME
、STOPSIGNAL
、ONBUILD
。
可以从这个指令列表里感觉到,环境变量可以使用的地方很多,很强大。通过环境变量,我们可以让一份 Dockerfile
制作更多的镜像,只需使用不同的环境变量即可。
ARG 构建参数
格式:ARG <参数名>[=<默认值>]
构建参数和 ENV
的效果一样,都是设置环境变量。所不同的是,ARG
所设置的构建环境的环境变量,在将来容器运行时是不会存在这些环境变量的。但是不要因此就使用 ARG
保存密码之类的信息,因为 docker history
还是可以看到所有值的。
Dockerfile
中的 ARG
指令是定义参数名称,以及定义其默认值。该默认值可以在构建命令 docker build
中用 --build-arg <参数名>=<值>
来覆盖。
在 1.13 之前的版本,要求 --build-arg
中的参数名,必须在 Dockerfile
中用 ARG
定义过了,换句话说,就是 --build-arg
指定的参数,必须在 Dockerfile
中使用了。如果对应参数没有被使用,则会报错退出构建。从 1.13 开始,这种严格的限制被放开,不再报错退出,而是显示警告信息,并继续构建。这对于使用 CI 系统,用同样的构建流程构建不同的 Dockerfile
的时候比较有帮助,避免构建命令必须根据每个 Dockerfile 的内容修改。
VOLUME 定义匿名卷
格式为:
VOLUME ["<路径1>", "<路径2>"...]
VOLUME <路径>
之前我们说过,容器运行时应该尽量保持容器存储层不发生写操作,对于数据库类需要保存动态数据的应用,其数据库文件应该保存于卷(volume)中,后面的章节我们会进一步介绍 Docker 卷的概念。为了防止运行时用户忘记将动态文件所保存目录挂载为卷,在 Dockerfile
中,我们可以事先指定某些目录挂载为匿名卷,这样在运行时如果用户不指定挂载,其应用也可以正常运行,不会向容器存储层写入大量数据。
VOLUME /data
这里的 /data
目录就会在运行时自动挂载为匿名卷,任何向 /data
中写入的信息都不会记录进容器存储层,从而保证了容器存储层的无状态化。当然,运行时可以覆盖这个挂载设置。比如:
docker run -d -v mydata:/data xxxx
在这行命令中,就使用了 mydata
这个命名卷挂载到了 /data
这个位置,替代了 Dockerfile
中定义的匿名卷的挂载配置。
EXPOSE 暴露端口
格式为 EXPOSE <端口1> [<端口2>...]
。
EXPOSE
指令是声明运行时容器提供服务端口,这只是一个声明,在运行时并不会因为这个声明应用就会开启这个端口的服务。在 Dockerfile 中写入这样的声明有两个好处,一个是帮助镜像使用者理解这个镜像服务的守护端口,以方便配置映射;另一个用处则是在运行时使用随机端口映射时,也就是 docker run -P
时,会自动随机映射 EXPOSE
的端口。
此外,在早期 Docker 版本中还有一个特殊的用处。以前所有容器都运行于默认桥接网络中,因此所有容器互相之间都可以直接访问,这样存在一定的安全性问题。于是有了一个 Docker 引擎参数 --icc=false
,当指定该参数后,容器间将默认无法互访,除非互相间使用了 --links
参数的容器才可以互通,并且只有镜像中 EXPOSE
所声明的端口才可以被访问。这个 --icc=false
的用法,在引入了 docker network
后已经基本不用了,通过自定义网络可以很轻松的实现容器间的互联与隔离。
要将 EXPOSE
和在运行时使用 -p <宿主端口>:<容器端口>
区分开来。-p
,是映射宿主端口和容器端口,换句话说,就是将容器的对应端口服务公开给外界访问,而 EXPOSE
仅仅是声明容器打算使用什么端口而已,并不会自动在宿主进行端口映射。
WORKDIR 指定工作目录
格式为 WORKDIR <工作目录路径>
。
使用 WORKDIR
指令可以来指定工作目录(或者称为当前目录),以后各层的当前目录就被改为指定的目录,如该目录不存在,WORKDIR
会帮你建立目录。
之前提到一些初学者常犯的错误是把 Dockerfile
等同于 Shell 脚本来书写,这种错误的理解还可能会导致出现下面这样的错误:
RUN cd /app
RUN echo "hello" > world.txt
如果将这个 Dockerfile
进行构建镜像运行后,会发现找不到 /app/world.txt
文件,或者其内容不是 hello
。原因其实很简单,在 Shell 中,连续两行是同一个进程执行环境,因此前一个命令修改的内存状态,会直接影响后一个命令;而在 Dockerfile
中,这两行 RUN
命令的执行环境根本不同,是两个完全不同的容器。这就是对 Dockerfile
构建分层存储的概念不了解所导致的错误。
之前说过每一个 RUN
都是启动一个容器、执行命令、然后提交存储层文件变更。第一层 RUN cd /app
的执行仅仅是当前进程的工作目录变更,一个内存上的变化而已,其结果不会造成任何文件变更。而到第二层的时候,启动的是一个全新的容器,跟第一层的容器更完全没关系,自然不可能继承前一层构建过程中的内存变化。
因此如果需要改变以后各层的工作目录的位置,那么应该使用 WORKDIR
指令。
USER 指定当前用户
格式:USER <用户名>
USER
指令和 WORKDIR
相似,都是改变环境状态并影响以后的层。WORKDIR
是改变工作目录,USER
则是改变之后层的执行 RUN
, CMD
以及 ENTRYPOINT
这类命令的身份。
当然,和 WORKDIR
一样,USER
只是帮助你切换到指定用户而已,这个用户必须是事先建立好的,否则无法切换。
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
USER redis
RUN [ "redis-server" ]
如果以 root
执行的脚本,在执行期间希望改变身份,比如希望以某个已经建立好的用户来运行某个服务进程,不要使用 su
或者 sudo
,这些都需要比较麻烦的配置,而且在 TTY 缺失的环境下经常出错。建议使用 gosu
。
# 建立 redis 用户,并使用 gosu 换另一个用户执行命令
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
# 下载 gosu
RUN wget -O /usr/local/bin/gosu "https://github.com/tianon/gosu/releases/download/1.7/gosu-amd64" \
&& chmod +x /usr/local/bin/gosu \
&& gosu nobody true
# 设置 CMD,并以另外的用户执行
CMD [ "exec", "gosu", "redis", "redis-server" ]
HEALTHCHECK 健康检查
格式:
HEALTHCHECK [选项] CMD <命令>
:设置检查容器健康状况的命令HEALTHCHECK NONE
:如果基础镜像有健康检查指令,使用这行可以屏蔽掉其健康检查指令HEALTHCHECK
指令是告诉 Docker 应该如何进行判断容器的状态是否正常,这是 Docker 1.12 引入的新指令。
在没有 HEALTHCHECK
指令前,Docker 引擎只可以通过容器内主进程是否退出来判断容器是否状态异常。很多情况下这没问题,但是如果程序进入死锁状态,或者死循环状态,应用进程并不退出,但是该容器已经无法提供服务了。在 1.12 以前,Docker 不会检测到容器的这种状态,从而不会重新调度,导致可能会有部分容器已经无法提供服务了却还在接受用户请求。
而自 1.12 之后,Docker 提供了 HEALTHCHECK
指令,通过该指令指定一行命令,用这行命令来判断容器主进程的服务状态是否还正常,从而比较真实的反应容器实际状态。
当在一个镜像指定了 HEALTHCHECK
指令后,用其启动容器,初始状态会为 starting
,在 HEALTHCHECK
指令检查成功后变为 healthy
,如果连续一定次数失败,则会变为 unhealthy
。
HEALTHCHECK
支持下列选项:
--interval=<间隔>
:两次健康检查的间隔,默认为 30 秒;--timeout=<时长>
:健康检查命令运行超时时间,如果超过这个时间,本次健康检查就被视为失败,默认 30 秒;--retries=<次数>
:当连续失败指定次数后,则将容器状态视为 unhealthy
,默认 3 次。和 CMD
, ENTRYPOINT
一样,HEALTHCHECK
只可以出现一次,如果写了多个,只有最后一个生效。
在 HEALTHCHECK [选项] CMD
后面的命令,格式和 ENTRYPOINT
一样,分为 shell
格式,和 exec
格式。命令的返回值决定了该次健康检查的成功与否:0
:成功;1
:失败;2
:保留,不要使用这个值。
假设我们有个镜像是个最简单的 Web 服务,我们希望增加健康检查来判断其 Web 服务是否在正常工作,我们可以用 curl
来帮助判断,其 Dockerfile
的 HEALTHCHECK
可以这么写:
FROM nginx
RUN apt-get update && apt-get install -y curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
HEALTHCHECK --interval=5s --timeout=3s \
CMD curl -fs http://localhost/ || exit 1
这里我们设置了每 5 秒检查一次(这里为了试验所以间隔非常短,实际应该相对较长),如果健康检查命令超过 3 秒没响应就视为失败,并且使用 curl -fs http://localhost/ || exit 1
作为健康检查命令。
使用 docker build
来构建这个镜像:
$ docker build -t myweb:v1 .
构建好了后,我们启动一个容器:
$ docker run -d --name web -p 80:80 myweb:v1
当运行该镜像后,可以通过 docker container ls
看到最初的状态为 (health: starting)
:
$ docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
03e28eb00bd0 myweb:v1 "nginx -g 'daemon off" 3 seconds ago Up 2 seconds (health: starting) 80/tcp, 443/tcp web
在等待几秒钟后,再次 docker container ls
,就会看到健康状态变化为了 (healthy)
:
$ docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
03e28eb00bd0 myweb:v1 "nginx -g 'daemon off" 18 seconds ago Up 16 seconds (healthy) 80/tcp, 443/tcp web
如果健康检查连续失败超过了重试次数,状态就会变为 (unhealthy)
。
为了帮助排障,健康检查命令的输出(包括 stdout
以及 stderr
)都会被存储于健康状态里,可以用 docker inspect
来查看。
$ docker inspect --format '{{json .State.Health}}' web | python -m json.tool
{
"FailingStreak": 0,
"Log": [
{
"End": "2016-11-25T14:35:37.940957051Z",
"ExitCode": 0,
"Output": "<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<title>Welcome to nginx!</title>\n<style>\n body {\n width: 35em;\n margin: 0 auto;\n font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif;\n }\n</style>\n</head>\n<body>\n<h1>Welcome to nginx!</h1>\n<p>If you see this page, the nginx web server is successfully installed and\nworking. Further configuration is required.</p>\n\n<p>For online documentation and support please refer to\n<a href=\"http://nginx.org/\">nginx.org</a>.<br/>\nCommercial support is available at\n<a href=\"http://nginx.com/\">nginx.com</a>.</p>\n\n<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>\n</body>\n</html>\n",
"Start": "2016-11-25T14:35:37.780192565Z"
}
],
"Status": "healthy"
}
ONBUILD 为他人作嫁衣
格式:ONBUILD <其它指令>
。
ONBUILD
是一个特殊的指令,它后面跟的是其它指令,比如 RUN
, COPY
等,而这些指令,在当前镜像构建时并不会被执行。只有当以当前镜像为基础镜像,去构建下一级镜像的时候才会被执行。
Dockerfile
中的其它指令都是为了定制当前镜像而准备的,唯有 ONBUILD
是为了帮助别人定制自己而准备的。
假设我们要制作 Node.js 所写的应用的镜像。我们都知道 Node.js 使用 npm
进行包管理,所有依赖、配置、启动信息等会放到 package.json
文件里。在拿到程序代码后,需要先进行 npm install
才可以获得所有需要的依赖。然后就可以通过 npm start
来启动应用。因此,一般来说会这样写 Dockerfile
:
FROM node:slim
RUN mkdir /app
WORKDIR /app
COPY ./package.json /app
RUN [ "npm", "install" ]
COPY . /app/
CMD [ "npm", "start" ]
把这个 Dockerfile
放到 Node.js 项目的根目录,构建好镜像后,就可以直接拿来启动容器运行。但是如果我们还有第二个 Node.js 项目也差不多呢?好吧,那就再把这个 Dockerfile
复制到第二个项目里。那如果有第三个项目呢?再复制么?文件的副本越多,版本控制就越困难,让我们继续看这样的场景维护的问题。
如果第一个 Node.js 项目在开发过程中,发现这个 Dockerfile
里存在问题,比如敲错字了、或者需要安装额外的包,然后开发人员修复了这个 Dockerfile
,再次构建,问题解决。第一个项目没问题了,但是第二个项目呢?虽然最初 Dockerfile
是复制、粘贴自第一个项目的,但是并不会因为第一个项目修复了他们的 Dockerfile
,而第二个项目的 Dockerfile
就会被自动修复。
那么我们可不可以做一个基础镜像,然后各个项目使用这个基础镜像呢?这样基础镜像更新,各个项目不用同步 Dockerfile
的变化,重新构建后就继承了基础镜像的更新?好吧,可以,让我们看看这样的结果。那么上面的这个 Dockerfile
就会变为:
FROM node:slim
RUN mkdir /app
WORKDIR /app
CMD [ "npm", "start" ]
这里我们把项目相关的构建指令拿出来,放到子项目里去。假设这个基础镜像的名字为 my-node
的话,各个项目内的自己的 Dockerfile
就变为:
FROM my-node
COPY ./package.json /app
RUN [ "npm", "install" ]
COPY . /app/
基础镜像变化后,各个项目都用这个 Dockerfile
重新构建镜像,会继承基础镜像的更新。
那么,问题解决了么?没有。准确说,只解决了一半。如果这个 Dockerfile
里面有些东西需要调整呢?比如 npm install
都需要加一些参数,那怎么办?这一行 RUN
是不可能放入基础镜像的,因为涉及到了当前项目的 ./package.json
,难道又要一个个修改么?所以说,这样制作基础镜像,只解决了原来的 Dockerfile
的前4条指令的变化问题,而后面三条指令的变化则完全没办法处理。
ONBUILD
可以解决这个问题。让我们用 ONBUILD
重新写一下基础镜像的 Dockerfile
:
FROM node:slim
RUN mkdir /app
WORKDIR /app
ONBUILD COPY ./package.json /app
ONBUILD RUN [ "npm", "install" ]
ONBUILD COPY . /app/
CMD [ "npm", "start" ]
这次我们回到原始的 Dockerfile
,但是这次将项目相关的指令加上 ONBUILD
,这样在构建基础镜像的时候,这三行并不会被执行。然后各个项目的 Dockerfile
就变成了简单地:
FROM my-node
是的,只有这么一行。当在各个项目目录中,用这个只有一行的 Dockerfile
构建镜像时,之前基础镜像的那三行 ONBUILD
就会开始执行,成功的将当前项目的代码复制进镜像、并且针对本项目执行 npm install
,生成应用镜像。
参考文档
Compose
项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。从功能上看,跟 OpenStack
中的 Heat
十分类似。
其代码目前在 https://github.com/docker/compose上开源。
Compose
定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multi-container Docker applications)」,其前身是开源项目 Fig。
通过第一部分中的介绍,我们知道使用一个 Dockerfile
模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。然而,在日常工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目,除了 Web 服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。
Compose
恰好满足了这样的需求。它允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml
模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。
Compose
中有两个重要的概念:
service
):一个应用的容器,实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例。project
):由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元,在 docker-compose.yml
文件中定义。Compose
的默认管理对象是项目,通过子命令对项目中的一组容器进行便捷地生命周期管理。
Compose
项目由 Python 编写,实现上调用了 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持 Docker API,就可以在其上利用 Compose
来进行编排管理。
Compose
支持 Linux、macOS、Windows 10 三大平台。
Compose
可以通过 Python 的包管理工具 pip
进行安装,也可以直接下载编译好的二进制文件使用,甚至能够直接在 Docker 容器中运行。
前两种方式是传统方式,适合本地环境下安装使用;最后一种方式则不破坏系统环境,更适合云计算场景。
Docker for Mac
、Docker for Windows
自带 docker-compose
二进制文件,安装 Docker 之后可以直接使用。
$ docker-compose --version
docker-compose version 1.17.1, build 6d101fb
Linux 系统请使用以下介绍的方法安装。
二进制包
在 Linux 上的也安装十分简单,从 官方 GitHub Release
处直接下载编译好的二进制文件即可。
例如,在 Linux 64 位系统上直接下载对应的二进制包。
$ sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.17.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 下载1.25.0 docker compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
# 添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 测试安装
sudo docker-compose --version
PIP 安装
注: x86_64
架构的 Linux 建议按照上边的方法下载二进制包进行安装,如果您计算机的架构是 ARM
(例如,树莓派),再使用 pip
安装。
这种方式是将 Compose 当作一个 Python 应用来从 pip 源中安装。
执行安装命令:
$ sudo pip install -U docker-compose
可以看到类似如下输出,说明安装成功。
Collecting docker-compose
Downloading docker-compose-1.17.1.tar.gz (149kB): 149kB downloaded
...
Successfully installed docker-compose cached-property requests texttable websocket-client docker-py dockerpty six enum34 backports.ssl-match-hostname ipaddress
bash 补全命令
$ curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.8.0/contrib/completion/bash/docker-compose > /etc/bash_completion.d/docker-compose
容器中执行
Compose 既然是一个 Python 应用,自然也可以直接用容器来执行它。
$ curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.8.0/run.sh > /usr/local/bin/docker-compose
$ chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
实际上,查看下载的 run.sh
脚本内容,如下
set -e VERSION="1.8.0" IMAGE="docker/compose:$VERSION" # Setup options for connecting to docker host if [ -z "$DOCKER_HOST" ]; then DOCKER_HOST="/var/run/docker.sock" fi if [ -S "$DOCKER_HOST" ]; then DOCKER_ADDR="-v $DOCKER_HOST:$DOCKER_HOST -e DOCKER_HOST" else DOCKER_ADDR="-e DOCKER_HOST -e DOCKER_TLS_VERIFY -e DOCKER_CERT_PATH" fi # Setup volume mounts for compose config and context if [ "$(pwd)" != '/' ]; then VOLUMES="-v $(pwd):$(pwd)" fi if [ -n "$COMPOSE_FILE" ]; then compose_dir=$(dirname $COMPOSE_FILE) fi # TODO: also check --file argument if [ -n "$compose_dir" ]; then VOLUMES="$VOLUMES -v $compose_dir:$compose_dir" fi if [ -n "$HOME" ]; then VOLUMES="$VOLUMES -v $HOME:$HOME -v $HOME:/root" # mount $HOME in /root to share docker.config fi # Only allocate tty if we detect one if [ -t 1 ]; then DOCKER_RUN_OPTIONS="-t" fi if [ -t 0 ]; then DOCKER_RUN_OPTIONS="$DOCKER_RUN_OPTIONS -i" fi exec docker run --rm $DOCKER_RUN_OPTIONS $DOCKER_ADDR $COMPOSE_OPTIONS $VOLUMES -w "$(pwd)" $IMAGE "$@"
可以看到,它其实是下载了 docker/compose
镜像并运行。
卸载
如果是二进制包方式安装的,删除二进制文件即可。
$ sudo rm /usr/local/bin/docker-compose
如果是通过 pip
安装的,则执行如下命令即可删除。
$ sudo pip uninstall docker-compose
术语
首先介绍几个术语。
service
):一个应用容器,实际上可以运行多个相同镜像的实例。project
):由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元。可见,一个项目可以由多个服务(容器)关联而成,Compose
面向项目进行管理。
场景
最常见的项目是 web 网站,该项目应该包含 web 应用和缓存。
下面我们用 Python
来建立一个能够记录页面访问次数的 web 网站。
web 应用
新建文件夹,在该目录中编写 app.py
文件
from flask import Flask
from redis import Redis
app = Flask(__name__)
redis = Redis(host='redis', port=6379)
@app.route('/')
def hello():
count = redis.incr('hits')
return 'Hello World! 该页面已被访问 {} 次。\n'.format(count)
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", debug=True)
Dockerfile
编写 Dockerfile
文件,内容为
FROM python:3.6-alpine
ADD . /code
WORKDIR /code
RUN pip install redis flask
CMD ["python", "app.py"]
docker-compose.yml
编写 docker-compose.yml
文件,这个是 Compose 使用的主模板文件。
version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "5000:5000"
redis:
image: "redis:alpine"
运行 compose 项目
$ docker-compose up
此时访问本地
5000
端口,每次刷新页面,计数就会加 1。
命令对象与格式
对于 Compose 来说,大部分命令的对象既可以是项目本身,也可以指定为项目中的服务或者容器。如果没有特别的说明,命令对象将是项目,这意味着项目中所有的服务都会受到命令影响。
执行 docker-compose [COMMAND] --help
或者 docker-compose help [COMMAND]
可以查看具体某个命令的使用格式。
docker-compose
命令的基本的使用格式是
docker-compose [-f=<arg>...] [options] [COMMAND] [ARGS...]
命令选项
-f, --file FILE
指定使用的 Compose 模板文件,默认为 docker-compose.yml
,可以多次指定。-p, --project-name NAME
指定项目名称,默认将使用所在目录名称作为项目名。--x-networking
使用 Docker 的可拔插网络后端特性--x-network-driver DRIVER
指定网络后端的驱动,默认为 bridge
--verbose
输出更多调试信息。-v, --version
打印版本并退出。命令使用说明
build
格式为 docker-compose build [options] [SERVICE...]
。
构建(重新构建)项目中的服务容器。
服务容器一旦构建后,将会带上一个标记名,例如对于 web 项目中的一个 db 容器,可能是 web_db。
可以随时在项目目录下运行 docker-compose build
来重新构建服务。
选项包括:
--force-rm
删除构建过程中的临时容器。--no-cache
构建镜像过程中不使用 cache(这将加长构建过程)。--pull
始终尝试通过 pull 来获取更新版本的镜像。config
验证 Compose 文件格式是否正确,若正确则显示配置,若格式错误显示错误原因。
down
此命令将会停止 up
命令所启动的容器,并移除网络
exec
进入指定的容器。
help
获得一个命令的帮助。
images
列出 Compose 文件中包含的镜像。
kill
格式为 docker-compose kill [options] [SERVICE...]
。
通过发送 SIGKILL
信号来强制停止服务容器。
支持通过 -s
参数来指定发送的信号,例如通过如下指令发送 SIGINT
信号。
$ docker-compose kill -s SIGINT
logs
格式为 docker-compose logs [options] [SERVICE...]
。
查看服务容器的输出。默认情况下,docker-compose 将对不同的服务输出使用不同的颜色来区分。可以通过 --no-color
来关闭颜色。
该命令在调试问题的时候十分有用。
pause
格式为 docker-compose pause [SERVICE...]
。
暂停一个服务容器。
port
格式为 docker-compose port [options] SERVICE PRIVATE_PORT
。
打印某个容器端口所映射的公共端口。
选项:
--protocol=proto
指定端口协议,tcp(默认值)或者 udp。--index=index
如果同一服务存在多个容器,指定命令对象容器的序号(默认为 1)。ps
格式为 docker-compose ps [options] [SERVICE...]
。
列出项目中目前的所有容器。
选项:
-q
只打印容器的 ID 信息。pull
格式为 docker-compose pull [options] [SERVICE...]
。
拉取服务依赖的镜像。
选项:
--ignore-pull-failures
忽略拉取镜像过程中的错误。push
推送服务依赖的镜像到 Docker 镜像仓库。
restart
格式为 docker-compose restart [options] [SERVICE...]
。
重启项目中的服务。
选项:
-t, --timeout TIMEOUT
指定重启前停止容器的超时(默认为 10 秒)。rm
格式为 docker-compose rm [options] [SERVICE...]
。
删除所有(停止状态的)服务容器。推荐先执行 docker-compose stop
命令来停止容器。
选项:
-f, --force
强制直接删除,包括非停止状态的容器。一般尽量不要使用该选项。-v
删除容器所挂载的数据卷。run
格式为 docker-compose run [options] [-p PORT...] [-e KEY=VAL...] SERVICE [COMMAND] [ARGS...]
。
在指定服务上执行一个命令。
例如:
$ docker-compose run ubuntu ping docker.com
将会启动一个 ubuntu 服务容器,并执行 ping docker.com
命令。
默认情况下,如果存在关联,则所有关联的服务将会自动被启动,除非这些服务已经在运行中。
该命令类似启动容器后运行指定的命令,相关卷、链接等等都将会按照配置自动创建。
两个不同点:
如果不希望自动启动关联的容器,可以使用 --no-deps
选项,例如
$ docker-compose run --no-deps web python manage.py shell
将不会启动 web 容器所关联的其它容器。
选项:
-d
后台运行容器。--name NAME
为容器指定一个名字。--entrypoint CMD
覆盖默认的容器启动指令。-e KEY=VAL
设置环境变量值,可多次使用选项来设置多个环境变量。-u, --user=""
指定运行容器的用户名或者 uid。--no-deps
不自动启动关联的服务容器。--rm
运行命令后自动删除容器,d
模式下将忽略。-p, --publish=[]
映射容器端口到本地主机。--service-ports
配置服务端口并映射到本地主机。-T
不分配伪 tty,意味着依赖 tty 的指令将无法运行。scale
格式为 docker-compose scale [options] [SERVICE=NUM...]
。
设置指定服务运行的容器个数。
通过 service=num
的参数来设置数量。例如:
$ docker-compose scale web=3 db=2
将启动 3 个容器运行 web 服务,2 个容器运行 db 服务。
一般的,当指定数目多于该服务当前实际运行容器,将新创建并启动容器;反之,将停止容器。
选项:
-t, --timeout TIMEOUT
停止容器时候的超时(默认为 10 秒)。start
格式为 docker-compose start [SERVICE...]
。
启动已经存在的服务容器。
stop
格式为 docker-compose stop [options] [SERVICE...]
。
停止已经处于运行状态的容器,但不删除它。通过 docker-compose start
可以再次启动这些容器。
选项:
-t, --timeout TIMEOUT
停止容器时候的超时(默认为 10 秒)。top
查看各个服务容器内运行的进程。
unpause
格式为 docker-compose unpause [SERVICE...]
。
恢复处于暂停状态中的服务。
up
格式为 docker-compose up [options] [SERVICE...]
。
该命令十分强大,它将尝试自动完成包括构建镜像,(重新)创建服务,启动服务,并关联服务相关容器的一系列操作。
链接的服务都将会被自动启动,除非已经处于运行状态。
可以说,大部分时候都可以直接通过该命令来启动一个项目。
默认情况,docker-compose up
启动的容器都在前台,控制台将会同时打印所有容器的输出信息,可以很方便进行调试。
当通过 Ctrl-C
停止命令时,所有容器将会停止。
如果使用 docker-compose up -d
,将会在后台启动并运行所有的容器。一般推荐生产环境下使用该选项。
默认情况,如果服务容器已经存在,docker-compose up
将会尝试停止容器,然后重新创建(保持使用 volumes-from
挂载的卷),以保证新启动的服务匹配 docker-compose.yml
文件的最新内容。如果用户不希望容器被停止并重新创建,可以使用 docker-compose up --no-recreate
。这样将只会启动处于停止状态的容器,而忽略已经运行的服务。如果用户只想重新部署某个服务,可以使用 docker-compose up --no-deps -d <SERVICE_NAME>
来重新创建服务并后台停止旧服务,启动新服务,并不会影响到其所依赖的服务。
选项:
-d
在后台运行服务容器。--no-color
不使用颜色来区分不同的服务的控制台输出。--no-deps
不启动服务所链接的容器。--force-recreate
强制重新创建容器,不能与 --no-recreate
同时使用。--no-recreate
如果容器已经存在了,则不重新创建,不能与 --force-recreate
同时使用。--no-build
不自动构建缺失的服务镜像。-t, --timeout TIMEOUT
停止容器时候的超时(默认为 10 秒)。version
格式为 docker-compose version
。
打印版本信息。
Docker Swarm 是 Docker 官方三剑客项目之一,提供 Docker 容器集群服务,是 Docker 官方对容器云生态进行支持的核心方案。
使用它,用户可以将多个 Docker 主机封装为单个大型的虚拟 Docker 主机,快速打造一套容器云平台。
注意:Docker 1.12.0+ Swarm mode 已经内嵌入 Docker 引擎,成为了 docker 子命令 docker swarm
,绝大多数用户已经开始使用 Swarm mode
,Docker 引擎 API 已经删除 Docker Swarm。为避免大家混淆旧的 Docker Swarm
与新的 Swarm mode
,旧的 Docker Swarm
内容已经删除。
Docker 1.12 Swarm mode 已经内嵌入 Docker 引擎,成为了 docker 子命令 docker swarm
。请注意与旧的 Docker Swarm
区分开来。
Swarm mode
内置 kv 存储功能,提供了众多的新特性,比如:具有容错能力的去中心化设计、内置服务发现、负载均衡、路由网格、动态伸缩、滚动更新、安全传输等。使得 Docker 原生的 Swarm
集群具备与 Mesos、Kubernetes 竞争的实力。
Swarm
是使用 SwarmKit
构建的 Docker 引擎内置(原生)的集群管理和编排工具。
使用 Swarm
集群之前需要了解以下几个概念。
节点
运行 Docker 的主机可以主动初始化一个 Swarm
集群或者加入一个已存在的 Swarm
集群,这样这个运行 Docker 的主机就成为一个 Swarm
集群的节点 (node
) 。
节点分为管理 (manager
) 节点和工作 (worker
) 节点。
管理节点用于 Swarm
集群的管理,docker swarm
命令基本只能在管理节点执行(节点退出集群命令 docker swarm leave
可以在工作节点执行)。一个 Swarm
集群可以有多个管理节点,但只有一个管理节点可以成为 leader
,leader
通过 raft
协议实现。
工作节点是任务执行节点,管理节点将服务 (service
) 下发至工作节点执行。管理节点默认也作为工作节点。你也可以通过配置让服务只运行在管理节点。
来自 Docker 官网的这张图片形象的展示了集群中管理节点与工作节点的关系。
服务和任务
任务 (Task
)是 Swarm
中的最小的调度单位,目前来说就是一个单一的容器。
服务 (Services
) 是指一组任务的集合,服务定义了任务的属性。服务有两种模式:
replicated services
按照一定规则在各个工作节点上运行指定个数的任务。global services
每个工作节点上运行一个任务两种模式通过 docker service create
的 --mode
参数指定。
来自 Docker 官网的这张图片形象的展示了容器、任务、服务的关系。
Docker Machine 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责在多种平台上快速安装 Docker 环境。
Docker Machine 项目基于 Go 语言实现,目前在 Github上进行维护。本章将介绍 Docker Machine 的安装及使用。
Docker Machine 可以在多种操作系统平台上安装,包括 Linux、macOS,以及 Windows。
macOS、Windows
Docker for Mac、Docker for Windows 自带 docker-machine
二进制包,安装之后即可使用。
查看版本信息。
$ docker-machine -v
docker-machine version 0.13.0, build 9ba6da9
Linux
在 Linux 上的也安装十分简单,从 官方 GitHub Release
处直接下载编译好的二进制文件即可。
例如,在 Linux 64 位系统上直接下载对应的二进制包。
$ sudo curl -L https://github.com/docker/machine/releases/download/v0.13.0/docker-machine-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-machine
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-machine
完成后,查看版本信息。
$ docker-machine -v
docker-machine version 0.13.0, build 9ba6da9
Docker Machine 支持多种后端驱动,包括虚拟机、本地主机和云平台等。
Virtualbox 驱动
使用 virtualbox
类型的驱动,创建一台 Docker 主机,命名为 test。
$ docker-machine create -d virtualbox test
你也可以在创建时加上如下参数,来配置主机或者主机上的 Docker。
--engine-opt dns=114.114.114.114
配置 Docker 的默认 DNS
--engine-registry-mirror https://registry.docker-cn.com
配置 Docker 的仓库镜像
--virtualbox-memory 2048
配置主机内存
--virtualbox-cpu-count 2
配置主机 CPU
更多参数请使用 docker-machine create --driver virtualbox --help
命令查看。
macOS xhyve 驱动
xhyve
驱动 GitHub: https://github.com/zchee/docker-machine-driver-xhyve
是 macOS 上轻量化的虚拟引擎,使用其创建的 Docker Machine 较 VirtualBox
驱动创建的运行效率要高。
$ brew install docker-machine-driver-xhyve
$ docker-machine create \
-d xhyve \
# --xhyve-boot2docker-url ~/.docker/machine/cache/boot2docker.iso \
--engine-opt dns=114.114.114.114 \
--engine-registry-mirror https://registry.docker-cn.com \
--xhyve-memory-size 2048 \
--xhyve-rawdisk \
--xhyve-cpu-count 2 \
xhyve
注意:非首次创建时建议加上
--xhyve-boot2docker-url ~/.docker/machine/cache/boot2docker.iso
参数,避免每次创建时都从 GitHub 下载 ISO 镜像。
更多参数请使用 docker-machine create --driver xhyve --help
命令查看。
Windows 10
Windows 10 安装 Docker for Windows 之后不能再安装 VirtualBox,也就不能使用 virtualbox
驱动来创建 Docker Machine,我们可以选择使用 hyperv
驱动。
$ docker-machine create --driver hyperv vm
更多参数请使用 docker-machine create --driver hyperv --help
命令查看。
使用介绍
创建好主机之后,查看主机
$ docker-machine ls
NAME ACTIVE DRIVER STATE URL SWARM DOCKER ERRORS
test - virtualbox Running tcp://192.168.99.187:2376 v17.10.0-ce
创建主机成功后,可以通过 env
命令来让后续操作对象都是目标主机。
$ docker-machine env test
后续根据提示在命令行输入命令之后就可以操作 test 主机。
也可以通过 SSH
登录到主机。
$ docker-machine ssh test
docker@test:~$ docker --version
Docker version 17.10.0-ce, build f4ffd25
连接到主机之后你就可以在其上使用 Docker 了。
官方支持驱动
通过 -d
选项可以选择支持的驱动类型。
第三方驱动
请到 第三方驱动列表查看
操作命令
active
查看活跃的 Docker 主机config
输出连接的配置信息create
创建一个 Docker 主机env
显示连接到某个主机需要的环境变量inspect
输出主机更多信息ip
获取主机地址kill
停止某个主机ls
列出所有管理的主机provision
重新设置一个已存在的主机regenerate-certs
为某个主机重新生成 TLS 认证信息restart
重启主机rm
删除某台主机ssh
SSH 到主机上执行命令scp
在主机之间复制文件mount
挂载主机目录到本地start
启动一个主机status
查看主机状态stop
停止一个主机upgrade
更新主机 Docker 版本为最新url
获取主机的 URLversion
输出 docker-machine 版本信息help
输出帮助信息每个命令,又带有不同的参数,可以通过
$ docker-machine COMMAND --help
来查看具体的用法。
官方网站
实践参考
技术交流
其它
目标主机。
$ docker-machine env test
后续根据提示在命令行输入命令之后就可以操作 test 主机。
也可以通过 SSH
登录到主机。
$ docker-machine ssh test
docker@test:~$ docker --version
Docker version 17.10.0-ce, build f4ffd25
连接到主机之后你就可以在其上使用 Docker 了。
官方支持驱动
通过 -d
选项可以选择支持的驱动类型。
第三方驱动
请到 第三方驱动列表查看
操作命令
active
查看活跃的 Docker 主机config
输出连接的配置信息create
创建一个 Docker 主机env
显示连接到某个主机需要的环境变量inspect
输出主机更多信息ip
获取主机地址kill
停止某个主机ls
列出所有管理的主机provision
重新设置一个已存在的主机regenerate-certs
为某个主机重新生成 TLS 认证信息restart
重启主机rm
删除某台主机ssh
SSH 到主机上执行命令scp
在主机之间复制文件mount
挂载主机目录到本地start
启动一个主机status
查看主机状态stop
停止一个主机upgrade
更新主机 Docker 版本为最新url
获取主机的 URLversion
输出 docker-machine 版本信息help
输出帮助信息每个命令,又带有不同的参数,可以通过
$ docker-machine COMMAND --help
来查看具体的用法。
官方网站
实践参考
技术交流
其它
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