Docker容器技术详解：安装、管理与应用

"Docker容器.pdf" Docker是一个开源的容器引擎，由Docker Inc.公司开发，基于Go语言并遵循Apache 2.0协议。它革新了应用的部署和管理方式，通过轻量级虚拟化技术，实现了应用的标准化分层镜像和内核级隔离。Docker的核心理念是“开发-测试-运维”的一致性，让开发人员可以在任何地方快速构建、打包和运行应用程序，同时为运维人员提供了可移植性和资源隔离。 **Docker安装** Docker的安装方式多样，包括官方推荐的安装方法和针对国内用户的国内源安装。用户可以选择通过官方渠道获取最新版Docker，也可以使用国内的镜像源，如DaoCloud、阿里云和腾讯云的容器镜像服务，以加快下载速度。 **Docker基本概念** - **Docker镜像命名解析**：Docker镜像的命名遵循一定的规则，包括仓库名、镜像名和标签，例如`repository/image:tag`。 - **Docker镜像和容器的区别**：镜像是静态的，是创建容器的基础；容器是动态的，是镜像的运行实例，具有自己的生命周期。 - **名字空间(namespace)**：Docker利用Linux内核的名字空间技术，为每个容器提供独立的视图，如PID、网络、挂载点等，确保容器间的隔离。 **镜像管理与容器管理** - **镜像管理**涉及拉取、推送、删除、查看镜像等操作，以及通过`Dockerfile`构建自定义镜像。 - **容器管理**包括启动、停止、重启容器，以及容器间的数据交互和端口映射。 **容器打包与镜像迁移** - **容器打包**是指将运行中的容器状态保存为新的镜像，便于复用和分享。 - **镜像迁移**通常通过`Docker save`和`Docker load`命令实现，或者通过Docker Registry进行推送和拉取。 **Dockerfile** - **Dockerfile**是用于自动化构建Docker镜像的文本文件，包含了构建镜像所需的指令，如`FROM`、`RUN`、`CMD`等。 - Dockerfile示例涵盖了多种应用场景，如Python的Flask应用、Jenkins和Nginx服务器配置。 **资源限制** Docker允许对容器内的资源进行限制，如CPU和内存，以保证系统稳定和性能优化。 - **CPU资源限制**可通过设置`--cpu-shares`控制CPU份额，或通过`--cpuset-cpus`指定使用特定CPU核心。 - **内存限制**使用`--memory`参数限制容器的内存使用量。 - **IO资源限制**虽然不常用，但也可以进行配置。 - **端口转发**通过`-p`或`--publish`暴露容器内的端口到宿主机。 - **容器卷**使用`-v`或`--volume`挂载宿主机目录到容器，以持久化数据。 **Docker网络** Docker提供了多种网络模式，如桥接网络、主机网络、overlay网络等，允许容器间灵活通信。 - **异主容器互联**可通过路由或openvswitch实现不同主机上的容器连接。 **Docker数据存储位置** 默认情况下，Docker容器的数据存储在宿主机的特定路径下，可以通过配置改变这个默认位置。 Docker容器技术利用轻量级的虚拟化手段，如名字空间和控制组，为应用提供隔离的运行环境，实现了开发、测试和生产环境的一致性。其高效、灵活的特性使其在IT行业中广泛应用，成为现代化软件交付的关键工具。