相关概念

Docker = 把”应用 + 依赖 + 运行环境”打包成一个标准化容器来运行

为什么需要 Docker？

经典问题

“我本地能跑，服务器跑不了”

原因通常是：

• 系统不一样
• 依赖版本不一致
• 环境变量不同

Docker 的解决方式

Docker 把这些统统打包进容器里：

应用程序
+ Python / Java / Node
+ 依赖库
+ 系统环境
= Docker 镜像

运行时只需要一句：

docker run

核心概念

镜像（Image）

只读模板，相当于”程序安装包”

• 包含：代码 + 依赖 + 环境

类比：镜像 ≈ exe / 安装包

镜像是分层的（Layer）

例如一个 Python 镜像：

Layer 1: ubuntu
Layer 2: python 3.10
Layer 3: pip install numpy
Layer 4: copy main.py

优点：

• 节省磁盘
• 构建快
• 复用强

这也是 Docker 高效的核心原因之一。

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容器（Container）

镜像运行后的实例

• 镜像是静态的
• 容器是正在跑的进程

类比：容器 ≈ 正在运行的程序

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Dockerfile

描述如何构建镜像的脚本

示例（Python 项目）：

FROM python:3.10
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "main.py"]

Docker Engine

真正执行容器的后台服务

你敲的：

docker run

本质是在和 Docker Engine 对话。

技术原理

Docker 并不是虚拟机，它利用的是 Linux 内核特性：

核心技术

技术	作用
Namespace	进程隔离（看起来像独立系统）
Cgroups	限制 CPU / 内存 / IO
UnionFS	镜像分层，提高复用

所以 容器 ≈ 隔离的进程

Docker vs 虚拟机

对比项	Docker	虚拟机
启动速度	秒级	分钟级
资源占用	极低	很高
是否包含 OS	否（共享宿主机内核）	是
性能	接近原生	有损耗
隔离性	较弱	很强

总结一句话：

虚拟机是”虚拟一台电脑”，Docker 是”隔离运行一个程序”

镜像操作

下载镜像

Docker Pull 命令用来从仓库下载镜像。

docker pull docker.io/library/nginx:latest

一个 Docker 镜像下载地址包含 4 部分内容：

• docker.io：registry / 仓库地址，如果是 Docker 官方仓库，则可以省略这个地址。
• library：命名空间（镜像作者），为了防止不同用户上传同一个名字的镜像发生冲突。“library” 是 docker 官方仓库的命名空间，这个空间下的所有镜像都是由 Docker 官方维护。如果是官方的命名空间则可以省略不写。
• nginx：镜像名
• latest：标签名、版本号。写 “latest” 或者不写表示获取最新版本的镜像。

镜像库 repository：存放一个镜像的不同版本，“docker.io/library/nginx” 就是一个镜像库。

简化后的命令如下：

# 从 Docker 官方仓库的官方命名空间里面下载最新的 Nginx Docker 镜像
docker pull nginx

其他例子：

# 从 docker.n8n.io 的私有仓库下载 n8nio 上传的 n8n 镜像
docker pull docker.n8n.io/n8nio/n8n

拉取特定架构的镜像

docker pull --platform=xxx nginx

默认情况下，docker 会选择当前宿主机 CPU 架构的镜像，大部分情况下不需要关注这个参数。

查看镜像

docker images

使用此命令可以查看所有 Pull 到本地的镜像。

删除镜像

docker rmi [镜像标识]

使用此命令可以删除 pull 到本地的镜像，镜像标识可以选择镜像的 ID（image id）或者镜像的名称（repository）。

容器操作

创建并运行容器

docker run [镜像标识]

使用 run 命令可以通过镜像创建一个容器，并启动它。镜像标识可以是镜像 ID 或者镜像名称。

例如：docker run nginx 就是创建一个 Nginx 容器。

docker pull 命令可以省略，直接使用 docker run 运行，如果 docker 发现本地没有这个镜像则会自动拉取。

分离模式

默认情况下 docker run 创建容器后会导致当前终端挂起，不能进行其他操作，可以增加 -d 参数表示容器在后台运行，不阻塞当前窗口。

docker run -d nginx

控制台只会打印一个容器 ID，后续容器的日志不会打印在控制台。

端口映射

容器的网络和宿主机的网络是隔离的，例如运行了一个 Nginx 容器，容器内的 Nginx 监听了 80 端口。这时通过宿主机的 80 端口是无法访问到 Nginx 服务的。

所以需要 -p {宿主机端口}:{容器的端口} 命令进行映射，例如 -p 8080:80 表示将 Nginx 容器的 80 端口映射到宿主机的 8080 端口。

目录映射（绑定挂载）

与端口映射类似的就是目录映射，将容器外和容器内的目录进行绑定，容器内对文件的修改会影响宿主机的文件夹，宿主机的修改也会影响容器内文件夹。

-v {宿主机目录}:{容器的目录}

这种目录也被称为挂载卷，他的最大作用是数据的持久化。 当容器删除时，容器内的所有数据都会被删除，但通过挂载卷映射到宿主机的文件夹将得以保留。

docker run -d -p 8080:80 -v ./:/usr/share/nginx/html nginx

使用绑定挂载的时候，宿主机的文件会暂时覆盖掉容器内的目录。 除了这种用法还有一种叫 Docker 卷，可以在容器之间共享和重用。

环境变量

可以在命令行通过 -e 参数传递环境变量到容器内部，例如创建一个数据库应用，需要在创建容器时就指定数据库的账户、密码等信息。

docker run -d -p 27017:27017 \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=tech \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=dbkuaizi \
  mongo

如果不知道容器的环境变量有哪些，可以在 Docker Hub 上搜索一下，都有详细的描述。

自定义容器名称

docker run -d --name my_nginx nginx

容器的名称和容器 ID 的效果是等价的，但是名字更方便记忆。

进入容器

docker run -it alpine

通过 -it 参数可以在创建一个容器时，同时进入容器内部的终端。

退出删除

docker run -it --rm alpine

--rm 表示当退出容器时，自动删除这个容器。 一般和 -it 命令配合使用，用于临时调试一个容器。

容器重启策略

docker run -d --restart always nginx

--restart 参数用来表示容器在停止时的重启策略，它有两个选项：

• always：只要容器停止了，就会立即重启。包含容器因为内部错误崩溃，或者宿主机断电等场景。
• unless-stopped：与 always 类似，唯一区别是手动停止的容器不会尝试重启（生产环境）。

创建容器

docker create nginx

与 run 命令功能类似，区别在于只创建容器，不自动启动。

容器列表

# 列出正在运行中的容器
docker ps

ps 是 Process Status（进程状态）的缩写，也是 Linux 上的一个经典命令，用于查看进程的状态信息。这一命令也被继承到 Docker 里面了。

这些列含义如下：

• CONTAINER ID：容器 ID，每个容器在创建时会生成一个唯一的 ID
• IMAGE：基于哪个镜像创建出来的
• CREATED：镜像创建时间
• STATUS：镜像当前状态
• PORTS：镜像使用端口
• NAMES：容器的名字，如果创建容器时没有指定名字，系统就会随机分配一个。

增加 -a 参数可以看到所有的容器，包括正在运行的和已经停止的。

启停容器

每次使用 docker run 运行都会创建一个新的容器，如果需要对同一个容器进行持续的操作，可以通过容器的启停命令来控制。

# 启动容器
docker start {容器标识}
# 停止容器
docker stop {容器标识}

使用 start / stop 启停容器的时候，创建容器时的端口映射、挂载卷、环境变量等参数都不需要重新写了，docker 已经自动保存了，重新启动可以按照原样运行。

查看创建信息

docker inspect {容器标识}

使用这个命令可以看到容器的所有信息，输出的是一个 JSON 格式，可以直接丢给 AI 帮忙解析。

容器日志

docker logs {容器标识}

这个命令可以查看容器的日志，加上 -f 命令可以持续输出，滚动查看。

删除容器

docker rm [-f] {容器标识}

使用 rm 命令可以删除容器，如果要删除运行中的容器需要加 -f 参数强制删除。

容器内部

# 进入容器内部
docker exec -it {容器标识} bash

使用 exec -it 命令可以进入容器，在容器内部执行 shell 命令。

docker exec {容器标识} {shell 命令}

也可以通过这种方式在容器外部执行容器内部的命令。

# 查看容器 alpine 中的进程信息
docker exec alpine ps -ef

注意：docker 镜像为了尽可能缩小镜像体积，内部一般是一个极简的操作系统，很多系统工具、基础命令都是缺失的。

卷（Volume）

为什么需要 Docker 卷？

容器的文件系统有一个致命缺陷：

1. 生命周期绑定：容器删除后，容器层（可写层）中的所有数据都会永久消失。
2. 隔离性限制：不同容器之间无法直接共享文件。
3. 性能问题：UnionFS 的写时复制机制有一定性能开销，不适合高 IO 场景（如数据库）。

这就引出了 Docker 卷——独立于容器生命周期之外的持久化存储方案。

Docker 的三种数据存储方式

存储类型	存储位置	生命周期	适用场景
Bind Mount	宿主机任意目录	宿主机管理	开发环境、配置文件注入
Volume	/var/lib/docker/volumes/	Docker 管理	生产环境、数据库、日志
tmpfs mount	内存	容器生命周期	临时敏感数据（密码、密钥）

docker volume 命令用于管理 Docker 卷。卷是用于持久化数据的文件系统，可以将数据和应用程序分离，便于管理，可以在容器之间共享和重用。同时卷可以用于数据的备份和恢复。

创建卷

docker volume create {卷名称}

查看所有卷

docker volume list

删除卷

docker volume rm nginx_html

删除所有没有容器在使用的卷

docker volume prune -a

Dockerfile

Dockerfile 是一个用来构建镜像文件的文本文件，Dockerfile 文件内包含了构建镜像所需的各种信息。

在项目目录下创建一个名为 Dockerfile 的文件，并在文件中编写镜像构成的信息。

Dockerfile 文件写好了，使用 docker build 构建镜像。

网络

桥接模式

Docker 网络默认 Bridge（桥接模式），所有的容器都连接到这个网络中，每一个容器都分配了一个内部的 IP 地址，一般都是 172.17 开头。 在这个内部子网里面，容器可以通过内部 IP 地址互相访问，但容器网络和宿主机的网络是隔离的。

可以使用 docker network create 命令创建子网，默认情况下，子网也是桥接模式的一种，然后可以指定容器加入不同的子网，同一个子网内的容器可以互相通信，而跨子网则不可以通信。

使用子网还有一个好处，同一个子网内的容器，可以直接使用容器名称互相访问，而不必使用内部的 IP 地址（DNS 机制）。

子网负责划分 IP 地址范围以保障隔离，而 DNS 负责提供服务发现，让容器可以通过名字而非易变的 IP 地址相互通信。

HOST 模式

host 模式下，docker 容器直接共享宿主机的网络，容器直接使用宿主机的 IP 地址，无需 -p 参数进行端口映射，容器内的服务直接运行在宿主机的端口上，通过宿主机的 IP 和端口就能访问到容器中服务。

docker run -d --network host nginx

NONE 模式

这个模式表示不联网。

控制命令

创建网络

docker network create network1

查看网络

docker network list

除了我们创建的模式以外，还有 Docker 自带的三种模式，需要注意的是这三个自带的网络模式是不可删除的。

删除网络

docker network rm network1

Docker Compose

有时候一个完整的应用可能会由很多部分组成，例如前端、后端、数据库以及各种附加的技术栈，这些东西应该如何容器化呢？

我们可以自然地想到，将这些模块都打包在一起，做成一个巨大的容器。但这样做有一个弊端：只要其中一个模块发生故障（例如服务端内存泄漏），可能会导致整个容器都崩溃挂掉。

并且这样做的可伸缩性差，如果想给系统做扩容，只能把整个大容器再复制一份，做不到对某个模块的精确扩容。

多应用的最佳实践，是把每一个模块都打包成一个独立的容器。但这样多容器增加了很多使用成本，因为想创建多个容器就要多次使用 docker run，还需要配置容器之间的网络环境，尝试管理这些容器时，一个遗漏就会导致很多问题，并且若让其他人部署项目，如果操作者对部署流程不熟悉也会导致各种问题的发生。

这个时候，容器编排技术就很有用了，也就是 Docker Compose，它使用 yml 文件管理多个容器，在这个文件中记录了容器之间如何创建以及如何协同工作的。我们可以简单地把 Docker Compose 文件理解成一个或多个 docker run 命令，按照特定的格式书写到一个文件中。

我们可以借助 AI 来生成需要的 Compose 文件，而无需手动编写。

在启动目录下创建 docker-compose.yaml 文件，然后执行 docker compose up -d 运行，如果容器已经在运行了重复执行这个命令不会有任何效果。

执行该命令时，会检测当前目录下名为 docker-compose.yaml 或 compose.yaml 文件。可以通过 docker compose -f test.yaml up -d 指定 compose 文件。

• docker compose down：停止并删除容器
• docker compose stop：停止并且不会删除容器
• docker compose start：启动停止的容器