Docker介绍

为什么使用docker

不通过操作系统，不同电脑环境不一致
在多用户的操作系统下，不同服务之间互相影响。
管理复杂，运维成本过高。
安装软件，使安装软件更加快捷

Docker的思想

集装箱：
1. 会将所有需要的内容放到不同的集装箱中，谁需要这些环境就直接拿到这个集装箱就可以了
标准化：
1. 运输的标准化：Docker有一个码头，所有上传的集装箱都放在了这个码头上，当谁需要某一个环境，就直接指派大海豚去搬运这个集装箱就可以了。
2. 命令的标准化：Docker提供了一系列的命令，帮助我们去获取集装箱等等操作。
3. 提供了REST的API：衍生出了很多图形化界面，Rancher。
隔离性：
1. Docker在运行集装箱内的内容时，会在LInux的内核中，单独的开辟一片空间，这片空间不会影响到其他程序。

注册中心。（超级码头，上面放的就是集装箱）
镜像。（集装箱）
容器。（运行起来的镜像）

Docker的基本操作

安装Docker

参考菜鸟教程：https://www.runoob.com/docker/windows-docker-install.html

镜像使用

镜像源
1. 官方源：https://hub.docker.com
2. 豆瓣源：http://hub.daocloud.io/ （推荐使用）
3. 搭建私有镜像源，如harbor，
使用

# 拉取镜像到本地
docker pull 镜像名称[:tag]
# 举个例子
docker pull tomcat daocloud.io/library/tomcat:8.5.15-jre8

# 2. 查看全部本地的镜像
docker images

# 3. 删除本地镜像
docker rmi 镜像的标识  
# 4. 镜像的导入导出（不规范）
# 将本地的镜像导出
docker save -o 导出的路径 镜像id
# 加载本地的镜像文件
docker load -i 镜像文件
# 修改镜像名称
docker tag 镜像id 新镜像名称:版本

容器使用

# 1. 运行容器
# 简单操作
docker run 镜像的标识|镜像名称[:tag]
# 常用的参数
docker run -d -p 宿主机端口:容器端口 --name 容器名称 镜像的标识|镜像名称[:tag]
# -d：代表后台运行容器
# -p 宿主机端口:容器端口：为了映射当前Linux端口和容器端口
# --name 容器名称：指定容器的名称

# 2. 查看正在运行的容器
docker ps [-qa]
# OPTIONS说明：
# -a :显示所有的容器，包括未运行的。
# -f :根据条件过滤显示的内容。
# --format :指定返回值的模板文件。
# -l :显示最近创建的容器。
# -n :列出最近创建的n个容器。
# --no-trunc :不截断输出。
# -q :静默模式，只显示容器编号。
# -s :显示总的文件大小。

# 3. 查看容器的日志
docker logs -f 容器id
# OPTIONS说明：
# -f : 跟踪日志输出,可以滚动查看日志的最后几行
# --since :显示某个开始时间的所有日志
# -t : 显示时间戳
# --tail :仅列出最新N条容器日志

# 4. 进入到容器内部
docker exec -it 容器id bash
# OPTIONS说明：
# -d :分离模式: 在后台运行
# -i :即使没有附加也保持STDIN 打开
# -t :分配一个伪终端

# 5. 删除容器（删除容器前，需要停止容器）
# 停止指定的容器
docker stop 容器id
# 停止全部容器
docker stop $(docker pa -qa)
# 删除指定的容器
docker rm 容器id
# 删除全部容器
docker rm $(docker pa -qa)

# 6. 启动容器
docker start 容器id

# # 停止所有容器
docker ps -a |grep 8652b9f0cb4c |  awk '{print $1}' | xargs docker stop
# 删除所有容器  
docker ps -a |grep 8652b9f0cb4c |  awk '{print $1}' | xargs docker rm  
# 8652b9f0cb4c 镜像id
# 强制删除容器
docker rm -f $(ps -q -a)

数据卷

Docker常用命令

容器停止：docker stop 容器名称
启动容器：docker start 容器名称
删除容器：docker rm 容器名称
删除镜像：docker rmi 镜像名称
查看运行的所有容器：docker ps
查看所有容器：docker ps -a
容器复制文件到物理机：docker cp 容器名称:容器目录物理机目录
物理机复制文件到容器：docker cp 物理机目录容器名称:容器目录

案例

pycharm使用docker中python解释器
pycharm使用docker-compose中的python解释器
pycharm使用docker容器中虚拟环境解释器

FROM xilinx/vitis-ai-cpu:2.0
COPY ../youdao /workspace
WORKDIR /workspace
#RUN apt update && apt install -y iputils-ping
RUN echo "conda activate vitis-ai-tensorflow2" >> ~/.bashrc
ENV PATH /opt/vitis_ai/conda/envs/vitis-ai-tensorflow2/bin:$PATH
ENV CONDA_DEFAULT_ENV $vitis-ai-tensorflow2
RUN python -V  && pip -V && pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple && mkdir -p static &&mkdir -p static/upload
CMD ["gunicorn", "main:create_app()", "-c", "./gunicorn.conf.py"]

Dockerfile自定义镜像

# 1. 创建一个Dockerfile文件，并且指定自定义镜像信息
# Dockerfile文件中常用的内容
from：指定当前自定义镜像依赖的环境
copy：将相对路径下的内容复制到自定义镜像中
workdir：声明镜像的默认工作目录
cmd：需要执行的命令（在workdir下执行的，cmd可以写多的，只以最后一个为准）
# 举个例子，自定义一个Tomcat镜像，并且将ssm.war部署到Tomcat中
from daocloud.io/library/tomcat:8.5.15-jre8
copy ssm.war /usr/local/tomcat/webapps

# 2. 将准备好的Dockerfile和相应的文件拖拽到Linux操作系统中，通过Docker的命令制作镜像
docker build -t 镜像名称:[tag]

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43347021/article/details/127358479