Docker技术：快速上手教程
本文目录：
1.构建容器-Containers
Dockerfile将定义容器中环境的内容。通过将访问资源（例如，网络接口和磁盘驱动器）进行虚拟化处理，实现与宿主机系统的隔离。为此，我们需要将端口映射到外部宿主系统环境中，并说明将要把那些文件“复制”到隔离的环境中，即容器。这样之后，我们就可以期望在Dockerfile中定义的应用程序可以在任何地方运行。
Dockerfile
创建一个新的空目录，在目录下创建名为Dockerfile的文件，并写入以下内容。
# Use an official Python runtime as a base 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 -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"]
Dockerfile中用到两个我们还未创建的文件，即requirements.txt和app.py。接下来，创建这两个文件，内容分别如下：
requirements.txt
Flask
Redis
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)
构建并运行应用
创建好Dockerfile和其所需的文件后，我们就可以利用docker命令构建Dockerfile中定义的应用。
# 构建应用，即为构建Dockerfile定义的应用镜像
$ docker build -t subond-hello .
# -t指定镜像名称
# .代表以当前目录为上下文内容
# 镜像创建成功后，可以通过docker images命令查看镜像信息
$ docker images
subond-hello latest e440849c12a4 3 hours ago 195 MB
python 2.7-slim 1c7128a655f6 5 days ago 183 MB
在Dockerfile中我们定义了容器需要暴露的端口，因此，在容器运行时需要将暴露出来的端口映射到宿主机的某个端口，这样在宿主机上就可以访问容器中的资源。-p可以指定宿主机与容器间的端口映射关系。
# 运行刚刚构建好的应用镜像
$ docker run -p 8080:80 subond-hello
* Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)
# 验证应用是否成功运行
# 在宿主机上
$ curl http://localhost:8080
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 3d8822177c83<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
3d8822177c83 subond-hello "python app.py" 57 seconds ago Up 56 seconds 0.0.0.0:8080->80/tcp heuristic_davinci
共享镜像
当自己创建的镜像能够正常运行时，我们可以选择将镜像上传到DockerHub上与别人分享。
# 登录DockerHub账号
$ docker login
# 给自己的镜像打上tag标签，如果不添加tag信息，则默认为最新，即latest
# username/repository:tag为DockerHub上的仓库
$ docker tag subond-hello username/repository:tag
# 上传镜像
$ docker push username/repository:tag
一旦上传成功，镜像就实现了共享。此后，运行该镜像的时候，就可以指定DockerHub仓库中的镜像了。
# 以DockerHub上的镜像启动容器
$ docker run -p 8080:80 username/repository:tag
常用命令
docker build -t friendlyname . # 使用当前目录下的Dockerfile创建应用镜像
docker run -p 4000:80 appname # 运行”appname"的镜像，并进行端口映射
docker run -d -p 4000:80 friendlyname # 独立运行"appname"镜像，并进行端口映射
docker ps # 显示运行中的容器
docker stop <hash> # 停止运行中的容器
docker ps -a # 显示所有容器(运行的和未运行的)
docker kill <hash> # 杀死某个容器
docker rm <hash> # 移除容器
docker rm $(docker ps -a -q) # 移除宿主机上的全部容器
docker images -a # 显示应用镜像
docker rmi <imagename> # 移除应用镜像
docker rmi $(docker images -q) # 移除所有应用镜像
docker images -f "dangling=true" # 显示所有<none>:<none>的镜像
docker login # 登录DockerHub仓库
docker tag <image> username/repository:tag # 为上传镜像打标签
docker push username/repository:tag # 上传镜像至仓库
docker run username/repository:tag # 运行仓库中的镜像
2.组合服务-Compose
在分布式应用程序中，应用的不同部分称为“服务”。例如，一个视频共享网站，它可能需要数据库服务，用于存储应用程序数据；还需要后台视频转码服务，用于用户上传视频；还需要前端服务等。
一个服务只是意味着“生产中的容器”。一个服务只运行一个镜像，但是它编码了镜像运行的方式——使用哪些端口，需要运行多少副本以及服务所需的容量等。因此，扩展服务实际上更改容器实例的数量，并提供扩展服务过程中所需的计算资源。
Docker平台可以让服务运行及扩展变得更为简单，只需一个docker-compose.yaml文件。docker-compose.yaml文件是一个YAML文件，定义了实际生产环境中Docker容器的行为。
docker-compose.yaml
version: "3"
services:
web:
image: subond/suker:v1.0
deploy:
replicas: 3
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
restart_policy:
condition: on-failure
ports:
- "80:80"
networks:
- webnet
networks:
webnet:
接下来，我们就可以利用docker-compose.yml文件运行带有 负载均衡 的应用服务。在使用docker stack deploy之前，需要将Docker切换至Swarm模式。
# 将Docker引擎切换至Swarm模式
$ docker swarm init
# 启动应用服务，并命名为suweb
$ docker stack deploy -c docker-compose.yml suweb
Creating network suweb_webnet
Creating service suweb_web
# 查看suweb的状态
$ docker stack ps suweb
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
gcc9oupfdi8g suweb_web.1 subond/suker:v1.0 Ubuntu-16 Running Running 10 seconds ago
s7vrc9fwwnt7 suweb_web.2 subond/suker:v1.0 Ubuntu-16 Running Running 9 seconds ago
ns8trslxt2n6 suweb_web.3 subond/suker:v1.0 Ubuntu-16 Running Running 10 seconds ago
# 查看容器信息
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
89f858d3e9ff subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 2 minutes ago Up 2 minutes 80/tcp suweb_web.2.s7vrc9fwwnt7szj62cwf235zc
0999d38459a6 subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 2 minutes ago Up 2 minutes 80/tcp suweb_web.3.ns8trslxt2n6vsw5pcxo6iiw6
1bc62f75cdca subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 2 minutes ago Up 2 minutes 80/tcp suweb_web.1.gcc9oupfdi8gflriegrsth272
# 命令docker stack rm suweb，可以移除服务
常用命令
docker stack ls # 列出所有运行着的应用程序
docker stack deploy -c <composefile> <appname> # 以Compose文件运行容器服务
docker stack services <appname> # 列出与应用程序关联的服务
docker stack ps <appname> # 列出与应用程序关联的运行着的容器
docker stack rm <appname> # 删除应用程序
小结
通过docker-compose.yml文件，我们可以很方便的扩展应用服务的规模，只需要修理该文件里面的相关配置，然后重新运行命令docker stack deploy -c docker-compose.yml suweb即可。例如，修改replicas的值来增加或减少容器副本的数量。
命令docker run可以简单地实现应用服务的部署和管理；而对于实际生产环境需要大量部署应用服务时，Compose文件(即docker-compose.yml)可以方便地定义容器的行为，使得对服务的扩展，限制以及重新部署非常容易。命令docker stack deploy就是提供这样的一种方式。
3.集群管理-Swarm
准备工作
关于Swarm集群环境说明：
两个虚拟机的主机名与ip的配置如下：
- manager(ip:172.28.128.4)扮演Swarm集群中管理节点的角色
- worker1(ip:172.28.128.5)扮演Swarm集群中工作节点的角色
Swarm集群中部署应用
# 第一步，将docker-compose.yml文件拷贝至manager的home目录下
# 第二步，在manager上通过composer文件部署应用服务
# 这个示例中，我使用的是vagrant虚拟机，如果你使用的是Docker-manchine方式
# 将下面指令中vagrant ssh 替换为docker-manchine，并且删除-c参数
$ vagrant ssh manager -c "docker stack deploy -c docker-compose.yml suweb"
Creating network suweb_webnet
Creating service suweb_web
# 查看容器分布及运行情况
$ vagrant ssh manager -c "docker stack ps suweb"
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
d6g4m7qldta8 suweb_web.1 subond/suker:v1.0 worker1 Running Preparing 3 seconds ago
nrginvlp568y suweb_web.2 subond/suker:v1.0 manager Running Preparing 3 seconds ago
o61f0oc280et suweb_web.3 subond/suker:v1.0 manager Running Preparing 3 seconds ago
# 可以看出：在worker1节点上运行着一个suweb容器服务
$ vagrant ssh worker1 -c "docker ps"
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
33a0a2a34b8b subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 12 seconds ago Up 11 seconds 80/tcp suweb_web.1.d6g4m7qldta8mm16x80qimx8i
小结
4.应用协作-Stacks
3.Swarm集群-Swarm中，我们学习了如何启用Swarm模式，并向Swarm集群中部署应用服务。接下来，我们将完成如何让多个应用服务进行协作，完成更加复杂的功能。这一部分，我们将接触分布式应用程序的结构层次的顶部，即Stacks。一个Stack是一组相互关联的服务，它们共享依赖关系，并可以一起进行编排和缩放。单个堆栈能够定义和协调整个应用程序的功能(更为复杂的功能可以需要使用多个堆栈)。
第一步：在docker-compose.yml文件中，增加新的服务，并重新部署
docker-compose.yml文件内容如下：
version: "3"
services:
web:
image: subond/suker:v1.0
deploy:
replicas: 3
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
restart_policy:
condition: on-failure
ports:
- "80:80"
networks:
- webnet
visualizer:
image: dockersamples/visualizer:stable
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
networks:
- webnet
networks:
webnet:
接下来，将docker-compose.yml文件拷贝至manager节点的home目录下，并重新部署应用。
# 重新部署suweb应用程序
$ vagrant ssh manager -c "docker stack deploy -c docker-compose.yml suweb"
Creating network suweb_webnet
Creating service suweb_visualizer
Creating service suweb_web
# 查看stack中的服务
$ vagrant ssh manager -c "docker stack ls"
NAME SERVICES
suweb 2
# 查看suweb应用的容器分布及运行情况
$ vagrant ssh manager -c "docker stack ps suweb"
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
eu18grghbpbq suweb_web.1 subond/suker:v1.0 worker1 Running Running about a minute ago
qw03jh0fibxi suweb_visualizer.1 dockersamples/visualizer:stable manager Running Running 32 seconds ago
7q2481c0p04b suweb_web.2 subond/suker:v1.0 manager Running Running about a minute ago
6ugzg4hpvqio suweb_web.3 subond/suker:v1.0 worker1 Running Running about a minute ago
# manager节点上运行两个容器，suweb_visualizer.1和suweb_web.2
$ vagrant ssh manager -c "docker ps"
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
b26cef6f4852 dockersamples/visualizer@sha256:f924ad66c8e94b10baeaf7bdb9cd491ef4e982a1d048a56a17e02bf5945401e5 "npm start" About a minute ago Up About a minute 8080/tcp suweb_visualizer.1.qw03jh0fibxizukjrep7ipkaj
6742285357df subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 2 minutes ago Up 2 minutes 80/tcp suweb_web.2.7q2481c0p04b908m5knwexgsa
# worker1节点上运行两个容器，suweb_web.1和suweb_web.3
$ vagrant ssh worker1 -c "docker ps"
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
e9207afbd53f subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 4 minutes ago Up 4 minutes 80/tcp suweb_web.1.eu18grghbpbqyzu3nbflx1d4z
4f841d8748fd subond/suker@sha256:c2c33f0db407c195ae44dcafc5a81172afb1e88157efd489580148d73d8a532a "python app.py" 4 minutes ago Up 4 minutes 80/tcp suweb_web.3.6ugzg4hpvqiouhoy8u6109y3h
第二步，持久化数据。利用Redis服务可进行数据的持久化数据，修改docker-compose.yml文件，文件内容如下：
version: "3"
services:
web:
image: subond/suker:v1.0
deploy:
replicas: 3
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
restart_policy:
condition: on-failure
ports:
- "80:80"
networks:
- webnet
visualizer:
image: dockersamples/visualizer:stable
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
networks:
- webnet
redis:
image: redis
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- ./data:/data
deploy:
placement:
constraints: [node.role == manager]
networks:
- webnet
networks:
webnet:
接下来，在manager节点上创建数据卷，用于持久化数据；并更新docker-compose.yml文件。
# 创建数据卷目录
$ vagrant ssh manager -c "mkdir ./data"
# 更新`docker-compose.yml`文件，具体指令省略
# 更新之前的suweb服务或者删除suweb服务后重新部署，指令均如下
$ vagrant ssh manager -c "docker stack deploy -c docker-compose.yml suweb"
Creating network suweb_webnet
Creating service suweb_web
Creating service suweb_visualizer
Creating service suweb_redis
# 查看suweb应用的运行及分布情况
$ vagrant ssh manager -c "docker stack ps suweb"
ID NAME IMAGE NODE DESIRED STATE CURRENT STATE ERROR PORTS
r9j3wjnpkl9r suweb_redis.1 redis:latest manager Running Running 15 seconds ago
5eyr3izyrv7h suweb_visualizer.1 dockersamples/visualizer:stable manager Running Running 19 seconds ago
ubdvzap007ml suweb_web.1 subond/suker:v1.0 worker1 Running Running 24 seconds ago
2dshgwsnfftp suweb_web.2 subond/suker:v1.0 manager Running Running 24 seconds ago
v82zhyx225yu suweb_web.3 subond/suker:v1.0 manager Running Running 23 seconds ago
- 原文作者：Kevin
- 原文链接：http://www.subond.com/post/2017-04-20_docker_quickstart/
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