🐳 Docker 从入门到实践指南

Docker架构图

🌟 Docker 核心价值

传统应用部署面临的挑战：

🚫 环境差异：开发/测试/生产环境不一致
🐌 启动缓慢：虚拟机启动需分钟级
📦 臃肿体积：包含完整操作系统镜像
🔧 复杂配置：依赖库版本冲突

Docker的解决方案：

✅ 标准化封装：将应用+依赖打包成镜像
⚡ 秒级启动：容器直接运行于宿主内核
🪶 轻量级：共享OS内核，镜像仅MB级
🔄 可移植性：Build once, run anywhere

💡 类比：虚拟机是整栋房子，容器是公寓里的独立房间

🧩 核心概念解析

概念	比喻	关键特性
Dockerfile	施工蓝图	文本文件，包含构建指令
Image	房屋设计图	只读模板，包含完整应用环境
Container	建好的房子	镜像的运行实例
Registry	设计图仓库（如Docker Hub）	镜像存储分发中心

🛠️ 安装指南（各平台）

如果你使用的是windows和mac，那么你可以在官网直接下载docker desktop，然后安装即可。
并且在windows10以上系统可以使用wsl2，在wsl2中安装docker desktop，然后就可以在wsl2中运行docker了。
在linux中我们可以直接使用包管理工具安装文档安装。
详细步骤参考Docker 安装全平台指南

🚀 实战：部署Python应用

项目结构

/flask-demo
├── Dockerfile
├── app.py
└── requirements.txt

Dockerfile

首先在应用的根目录下创建dockerfile文件，然后编写dockerfile文件内容。

# 基础镜像
FROM python:3.9-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制依赖文件
COPY requirements.txt /app

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

# 复制应用代码
COPY . .

# 暴露端口
EXPOSE 5000

# 启动命令
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "app:app"]

构建与运行

在Dockerfile中，COPY命令用于将宿主机上的文件复制到镜像中，CMD命令用于设置容器启动后执行的命令。

# 构建镜像
docker build -t flask-demo .

# 运行容器
docker run -dp 5000:5000 flask-demo

# 查看运行中容器
docker ps

构建完成后，就可以在浏览器中访问localhost:5000，看到Flask的欢迎页面。

三种挂载方式对比

类型	存储位置	生命周期性	适用场景
Volume	Docker管理目录	独立于容器	生产环境数据库
Bind Mount	主机指定路径	跟随主机文件系统	开发环境代码挂载
tmpfs	内存	容器停止即消失	敏感临时数据

Docker Desktop的应用

我们通过docker desktop可以很方便的管理docker容器，比如可以查看容器列表，可以启动容器，可以停止容器，可以删除容器，可以查看容器日志，可以查看容器状态，可以查看容器的端口映射，可以查看容器的资源使用情况，可以查看容器的日志，可以查看容器的配置，可以查看容器的运行状态，可以查看容器的运行命令，可以查看容器的运行参数，可以查看容器的运行环境变量，可以查看容器的运行目录，可以查看容器的运行文件，可以查看容器的运行日志，可以查看容器的运行。

常见命令

# 列举所有的容器
docker ps -a
# 停止容器
docker stop <container_id>
# 重启容器
docker restart <container_id>
# 删除容器
docker rm <container_id>
# 启动一个远程shell
docker exec -it <container_id> /bin/bash

volumes的介绍

需要注意的是，容器删除时，会删除容器的镜像，但是不会删除容器所使用的镜像。之前所做的操作，都是基于一个镜像的，所以，当容器删除后，镜像依然存在。但新添加的数据会丢失，这时我们可以使用volumes 来保存数据。
在docker中，volumes 是一个持久化数据的存储容器。你可以把Volumes 当作一个持久化数据的存储容器。
比如你在某个容器中修改了某个volumes 中的文件，当这个容器被删除后，这个volumes 中的文件也会被修改。
我们可以通过docker volmes create 命令来创建一个volumes。

1	docker volume create my-volumes

随后在启动容器的时候，使用volumes-from 来指定这个volumes。

docker run -it --name my-container --volumes-from my-volumes ubuntu /bin/bash

# 示例
docker run -dp 80:5000 -v my-finance-data:/etc/finance my-finance

这里可以看到我们将my-finance-data 这个volumes 挂载到了这个路径下/etc/finance的my-finance 这个容器中。
向这个路径中写入的任何数据，都会被保存在这个数据卷中。

容器的使用

之前的例子中都只涉及单个容器，但在实际使用中，我们的应用程序可能会用到多个容器共同协作。
比如我们可以使用一个容器来运行web应用，另一个容器来运行数据库，第三个容器来运行缓存，第四个容器来运行日志收集。
这样可以做到数据和应用逻辑的分离，提高系统的可用性。
比如当web程序宕机了，其他容器还可以继续运行。这时只需要修复web程序，其他容器不会受到影响。
而docker-compose可以让多个容器一起运行，并且可以方便的管理多个容器。
我们可以创建一个docker-compose.yml文件，然后使用docker-compose up命令来启动多个容器。
在这个文件下面，我们定义了四个容器，分别是web、db、cache和log。
我们在web容器中，设置了一个环境变量，这个环境变量的值是db容器的IP地址。

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:5000"
    volumes:
      - ./:/code
    depends_on:
      - redis

  redis:
    image: "redis:alpine"
    volumes:
      - redis-data:/data

volumes:
  redis-data:

这个时候我们可以使用docker-compose up命令来启动我们的容器，
运行docker-compose up命令后，Docker Compose 会自动创建并启动三个容器，分别是db、cache和log。
容器db和cache的日志会保存在my-finance-data目录下，而容器log的日志会保存在/var/log/nginx目录下。

与这个命令对应的是docker-compose down命令，这个命令会停止并删除所有容器，并删除所有相关联的镜像和卷。

这些操作也可以在图形化界面中完成，可以帮助我们在Docker中管理多个容器，并实现容器之间的数据共享和日志记录。

☸️ Docker与Kubernetes关系

Docker和Kubernetes都是用于容器化应用管理的开源平台。
Docker是一个开源的容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及依赖库到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的主机上。Docker容器可以运行在任何支持Linux的机器上，并且可以轻松地部署和分发。
Kubernetes是一个开源的容器集群管理系统，它提供了一种简单的方式来管理容器化应用，包括自动扩展和负载均衡。Kubernetes使用容器化应用来构建和运行容器化应用，并使用容器组来管理容器化应用。
实际上kubernetes和docker并不是同一个层面的，docker是一个容器引擎，而kubernetes是一个容器编排工具，它使用docker作为容器引擎。
kubernetes所做的事情是：

容器编排：kubernetes使用容器编排工具来管理容器化应用，包括自动扩展和负载均衡。
服务发现和负载均衡：kubernetes使用服务发现和负载均衡来管理容器化应用，包括自动扩展和负载均衡。
自动化部署：kubernetes使用自动化部署来管理容器化应用，包括自动扩展和负载均衡。
监控和日志：kubernetes使用监控和日志来管理容器化应用，包括自动扩展和负载均衡。

🔍 常见问题排查

# 端口冲突：
netstat -tuln | grep 5000
# 查看容器日志：
docker logs -f <container_id>
# 进入运行中容器：
docker exec -it <container_id> bash
# 清理无用资源：
docker system prune -a