Docker 学习第二部分——Containers（容器）
Docker
发布于:2019-9-22
最后更新: 2023-10-22
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Oct 22, 2023 01:31 PM

1 先决条件

  • 您已经安装了 1.13 或者版本更高的 Docker 应用程序
  • 为您的环境提供快速测试运行，以确保您已全部设置：
docker run hello-world

2 介绍

现在该开始以Docker方式构建应用程序了。我们将从这样一个应用程序的层次结构的底部开始，该应用程序是一个容器，我们将在此页面中进行介绍。在该级别之上是服务，该服务定义了容器在生产中的行为方式，在第3部分中进行了介绍。最后，在顶层是堆栈，定义了第5部分中介绍的所有服务的交互。
  • Stack
  • Services
  • Container (you are here)

3 您的新开发环境

过去，如果您要开始编写Python应用程序，那么首先要做的就是将Python运行时安装到计算机上。但是，这会造成一种情况，您的计算机上的环境必须如此，以便您的应用程序按预期运行；运行您的应用程序的服务器的同上。
使用Docker，您只需获取一个可移植的Python运行时作为映像，而无需安装。然后，您的构建可以在应用程序代码的旁边包含基本的Python映像，以确保您的应用程序，其依赖项和运行时都一起运行。
这些可移植映像由称为 Dockerfile 的东西定义。

4 用Dockerfile定义一个容器

Dockerfile 将定义容器内部环境中发生的事情。在这种环境内虚拟化了对网络接口和磁盘驱动器等资源的访问，该环境与系统的其余部分隔离，因此您必须将端口映射到外部环境，并具体说明那个环境中要“复制”的文件。但是，这样做之后，您可以期望在此 Dockerfile 中定义的应用程序构建无论在任何地方运行都将表现完全相同。

4.1 Dockerfile

创建一个空目录。并进入到新目录，创建一个名为 Dockerfile 的文件，将以下内容复制并粘贴到该文件中，然后保存。请注意理解你的新 Dockerfile 中每个语句的注释。
# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:2.7-slim

# Set the working directory to /app
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /app

# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt

# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80

# Define environment variable
ENV NAME World

# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]
Are you behind a proxy server? 代理服务器可以在您的网络应用启动并运行后立即阻止其连接。如果您位于代理服务器后面，请使用ENV命令为您的Dockerfile添加以下行，以指定代理服务器的主机和端口：
# Set proxy server, replace host:port with values for your servers
ENV http_proxy host:port
ENV https_proxy host:port
在调用pip之前添加这些行，以使安装成功。
这个 Dockerfile 指向了我们尚未创建的几个文件，即 app.py 和 requirements.txt 。接下来创建这些。

5 应用本身

再创建两个文件 requirements.txt 和 app.py，并将它们与 Dockerfile 放在同一文件夹中。这样就完成了我们的应用程序，您可以看到它非常简单。当上述 Dockerfile 内置到映像中时，由于该 Dockerfile 的 ADD 命令，将显示 app.py 和 requirements.txt，并且借助 EXPOSE 命令，可以通过 HTTP 访问 app.py 的输出。

5.1 requirements.txt

Flask
Redis

5.2 app.py

from flask import Flask
from redis import Redis, RedisError
import os
import socket

# Connect to Redis
redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    try:
        visits = redis.incr("counter")
    except RedisError:
        visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"

    html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \\
           "<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \\
           "<b>Visits:</b> {visits}"
    return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)
现在，我们看到 pip install -r requirements.txt 安装了Python的Flask和Redis库，并且该应用程序打印了环境变量 NAME 以及对 socket.gethostname（） 的调用的输出。最后，由于Redis没有运行（因为我们仅安装了Python库，而没有安装Redis本身），因此我们应该期望在此处使用它的尝试会失败并产生错误消息。
注意：在容器内访问主机名将检索容器ID，这类似于正在运行的可执行文件的进程ID。
这就是神奇的地方！您无需在系统上使用Python或Requirements.txt中的任何内容，也无需构建或运行此映像即可在系统上安装它们。似乎您并没有真正使用Python和Flask设置环境，但是已经有了。

5.3 Build the app

我们准备构建该应用程序。确保您仍在新目录的顶层。 使用 ls 命令应该显示以下内容：
$ ls
Dockerfile		app.py			requirements.txt
现在运行build命令。这将创建一个Docker映像，我们将使用 -t 对其进行标记，给他起一个友好的名字。
docker build -t friendlyhello .
你构建的 images 在哪里呢？它位于计算机的本地 Docker 映像注册表中：
$ docker images

REPOSITORY            TAG                 IMAGE ID
friendlyhello         latest              326387cea398

5.4 Run the app

运行应用，使用 -p 将计算机的端口 4000 映射到容器的已发布端口 80：
docker run -p 4000:80 friendlyhello
您应该在 http://0.0.0.0:80 看到一条消息，指出Python正在为您的应用提供服务。但是该消息是从容器内部发出的，它不知道您已将该容器的端口80映射到4000，从而生成了正确的URL http://localhost:4000。
在网络浏览器中转到该URL，以查看网页上提供的显示内容。
notion image
注意：如果您在Windows 7上使用Docker Toolbox，请使用 Docker Machine IP 代替 localhost。例如，http://192.168.99.100:4000/。要找到IP地址，请使用命令 docker-machine ip。
您也可以在 shell 程序中使用curl命令查看相同的内容。
$ curl <http://localhost:4000>

<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 8fc990912a14<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
此端口重新映射为4000:80，目的是演示 Dockerfile 中的 EXPOSE 内容与使用 docker run -p 发布的内容之间的区别。在后面的步骤中，我们将主机上的端口80映射到容器中的端口80，并使用 http:// localhost 。
在终端中按 CTRL + C 退出。
在Windows上，明确停止容器在Windows系统上，CTRL + C不会停止容器。因此，首先键入CTRL + C以返回提示（或打开另一个shell），然后键入 docker container ls 列出正在运行的容器，然后键入 docker container stop 容器名称或ID来停止容器。否则，当您尝试在下一步中重新运行容器时，将从守护程序中收到错误响应。
现在，让我们以分离模式在后台运行该应用：
docker run -d -p 4000:80 friendlyhello
您将获得应用程序的长容器ID，然后将其踢回终端。您的容器在后台运行。您还可以看到带有 docker container ls 的缩写容器ID（并且在运行命令时两者可以互换使用）：
$ docker container ls
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED
1fa4ab2cf395        friendlyhello       "python app.py"     28 seconds ago
您会看到CONTAINER ID与 http:// localhost:4000上的内容匹配。现在使用docker container stop 通过容器ID结束进程，如下所示：
docker container stop 1fa4ab2cf395

5.5 Share your image

为了演示我们刚刚创建的图像的可移植性，让我们上传构建的图像并在其他地方运行它。毕竟，当您要将容器部署到生产环境时，您将需要学习如何推送到注册表。
注册表是存储库的集合，而存储库是图像的集合，类似于GitHub存储库，只是已经构建了代码。注册表上的帐户可以创建许多存储库。 Docker CLI默认使用Docker的公共注册表。
注意：我们将在这里使用Docker的公共注册表是因为它是免费的且已预先配置，但有许多公共选项可供选择，您甚至可以使用Docker Trusted Registry设置自己的私有注册表。

5.5.1 Log in with your Docker ID

如果您没有Docker帐户，请在https://cloud.docker.com/上注册一个。记下您的用户名。
登录到本地计算机上的Docker公共注册表。
$ docker login

5.5.2 Tag the image

用于将本地映像与注册表上的存储库关联的表示法是 username/repository:tag。该标签是可选的，但值得推荐，因为它是注册管理机构用来给Docker映像提供版本的机制。给存储库命名并为上下文标记有意义的名称，例如 get-started:part2。这会将 get-started 存储库中，并将其标记为 part2。
现在，将它们放在一起以标记图像。使用您的用户名，存储库和标签名称运行 docker tag image，以便该图像将上传到您所需的目的地。该命令的语法为：
docker tag image username/repository:tag
For example:
docker tag friendlyhello john/get-started:part2
运行 docker images 以查看新标记的图像。（您也可以使用 docker images ls)。
$ docker images
REPOSITORY               TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
friendlyhello            latest              d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
john/get-started         part2               d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
python                   2.7-slim            1c7128a655f6        5 days ago          183MB
...

5.5.3 Publish the image

将您标记的图像上传到存储库：
docker push username/repository:tag
完成后，此上载的结果将公开提供。如果登录到 Docker 中心，您将看到新映像及其拉取命令。

5.5.4 从远程存储库中提取并运行映像

从现在开始，您可以使用docker run并通过以下命令在任何计算机上运行您的应用程序：
docker run -p 4000:80 username/repository:tag
如果该映像在计算机上本地不可用，则Docker将从存储库中提取该映像。
$ docker run -p 4000:80 john/get-started:part2
Unable to find image 'john/get-started:part2' locally
part2: Pulling from john/get-started
10a267c67f42: Already exists
f68a39a6a5e4: Already exists
9beaffc0cf19: Already exists
3c1fe835fb6b: Already exists
4c9f1fa8fcb8: Already exists
ee7d8f576a14: Already exists
fbccdcced46e: Already exists
Digest: sha256:0601c866aab2adcc6498200efd0f754037e909e5fd42069adeff72d1e2439068
Status: Downloaded newer image for john/get-started:part2
 * Running on <http://0.0.0.0:80/> (Press CTRL+C to quit)
无论docker run在何处执行，它都会将您的映像以及Python和所有来自requirements.txt的依赖项拉出，并运行您的代码。所有这些都以整齐的小包装一起运送，并且主机无需安装任何东西即可运行，Docker除外。

6 第二部分总结

仅此页而已。在下一节中，我们将学习如何通过在服务中运行此容器来扩展应用程序。
仅此页而已。在下一节中，我们将学习如何通过在服务中运行此容器来扩展应用程序。

7 总结和备忘单（可选）

这是此页面所涵盖内容的终端记录：
这是此页面上的基本Docker命令的列表，以及一些相关的命令（如果您想在继续之前进行一些探索）。
docker build -t friendlyname .  # Create image using this directory's Dockerfile
docker run -p 4000:80 friendlyname  # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80
docker run -d -p 4000:80 friendlyname         # Same thing, but in detached mode
docker container ls                                # List all running containers
docker container ls -a             # List all containers, even those not running
docker container stop <hash>           # Gracefully stop the specified container
docker container kill <hash>         # Force shutdown of the specified container
docker container rm <hash>        # Remove specified container from this machine
docker container rm $(docker container ls -a -q)         # Remove all containers
docker image ls -a                             # List all images on this machine
docker image rm <image id>            # Remove specified image from this machine
docker image rm $(docker image ls -a -q)   # Remove all images from this machine
docker login             # Log in this CLI session using your Docker credentials
docker tag <image> username/repository:tag  # Tag <image> for upload to registry
docker push username/repository:tag            # Upload tagged image to registry
docker run username/repository:tag                   # Run image from a registry
 
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