Hello Docker
官方安装教程：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/
进去选好对应系统/发行版， 照着命令复制-粘贴-运行。 就可以安装成功（根本不需要多余操作）
Image（镜像）
docker search
docker search python # 列出dockerhub 提供的 image
docker pull（下载）
docker pull python:3.7 # 从 dockerhub下载 image 冒号:数字 用来指定版本（不指定就是最新版本）
docker images（列出）
docker images # 列出本地镜像 （或 docker image ls）
docker images py* # 也可以通过名称来筛选查看 image， 也可使用通配符
docker rmi（删除）
docker rmi "image名" 或 "imageID" # 删除 image
docker rmi python -f # 强制删除（当image内有容器运行无法删除时，可通过-f强制删除）
如果两个image有相同 "imageID"，会删除失败， 这时可以考虑用 "image名" 来删除
如果两个image有相同的 "image名"， 那么可以考虑用 "image名:Tag" 来删除
docker save（保存备份）
方式1：docker save python > python.tar # 可追加多个image来 把多个image打包保存
方式2: docker save python -o python.tar
python.tar文件 可分享传输，给别人还原加载使用
注： 上令为例，如果有多个python版本， 那么会将所有python images 都会打包在一起保存
如果你有多个镜像， 为了避免混淆，一定要指定一下版本号 docker save python:latest
docker load（还原）
方式1： docker load -i python.tar
方式2： docker load < python.tar
docker tag（改名，改版本号）
docker tag python:latest py:3.7 # 把 "python:latest" 改为 "py:3.7 "
注1： 若image名不为<none>, 那么首先会将 image 复制创建一份，然后改名
注2： 若原image名为 <none> ，那么 改名后，会直接在原有image上直接改名
docker inspect（查看详细信息）
docker inspect python
docker history（查看分层历史信息）
docker history mypython:3.7
Container（容器）
docker create（创建）
docker create --name py-con python:latest # --name后自定义名字， 最后指定哪一个镜像
docker create -it python:latest python # 创建带有标准输入环境的容器，并执行python命令
-t 为了给容器创建一个 terminal
-i 为了给容器提供一个 标准输入流 （否则，容器终端里无法输入）
注：创建默认是 created状态， 需要下面 docker start 命令来启动
docker start（开启）
docker start -ai 容器ID # 以标标准环境开启容器
-a 代表提供标准输出
-i 同create -i ，提供标准输入
docker run（创建+启动, 推荐）
docker run -it python:latest python # 一套搞定 create+start 的繁杂过程， -it同上不解释
# 命令防混淆解释： 根据python:latest镜像 ，创建并执行容器，同时执行 python命令
docker run -d -it python:latest python
# 其他不变，多加一个 -d， 可以创建并放入 "后台" 执行 （不加-d , 默认"前台"）
docker run -dit --rm python:latest python
# --rm 参数代表 容器停止，即（exited状态）， 就会自动删除。
docker run --network bridge -itd mypython:latest python
# --network 代表指定网络（若不指定，默认也是bridge，见下面 网络章节）
docker run -dit -p 6006:6379 redis
# 端口映射， 宿主机（6006）：容器(6379) (-P代表容器内部所有端口 与宿主机随即映射)
docker run --restart always
# --restart always 代表 docker服务重启时， 里面的容器也会跟着重启
docker stop（终止，结束）
docker ps # 查看一下 "运行中容器ID"
docker stop 容器ID # 停止 "运行中" 的容器 ( 默认 10秒钟后 才停止)
docker stop -t 0 374 # -t指定时间 0秒后， 即瞬间就可以停止
扩展（停止所有正在运行的容器）：
docker stop $(docker ps -q) # -q参数代表只显示容器ID
docker restart（重启）
docker restart -t 0 281 # 0秒重启
docker pause（暂停）
docker pause 281 # 暂停容器内的所有进程， 注意是暂停， 不是终止
docker unpause（继续）
docker unpause 281 # 把暂停的容器，继续开启
docker ps（查看）
docker ps # 列出所有 "运行中" 的容器
docker ps -a # 列出所有 容器
docker logs（查看输出日志）
docker logs 281 # 查看容器内部输出日志
docker logs -f 281 # -f 代表阻塞监控， (和 tail -f 一个道理)
docker rename（重命名）
docker rename 281 python # 把 281的容器 改名为 python
docker inspect（查看容器详细信息）
docker inspect 374 # 查看容器所有信息
docker rm（删除）
docker rm 容器ID # 删除已停止的容器
docker rm 容器ID -f # 强制删除（运行中）等特殊情况的容器
docker attach（进入到容器命令执行处）
docker run -itd python:latest python # 新创建容器，名执行 python命令
docker attach 281 # 直接进入281这个容器，并直接跳到 python控制台内部
"注： 进入python控制台后，再退出去，就意味着， 容器的退出。"
docker exec（执行命令）
docker exec -it 281 python # 在"容器外部", 执行"内部容器"的 python命令
"注： 与上一条attach不同的是，退出python控制台后，容器依旧运行！（因为是在容器外面执行的python命令）"
Container and Images（容器与镜像关联）
docker commit (把容器”封装”成一个新镜像)
docker commit 4d mypython:3.7 # 把4d这个容器所有内容,封装为一个"名字:版本"叫"mypython:3.7"的镜像
docker export (容器导出为一个文件)
docker export fc8 -o mypython.tar # 把此容器导出为一个.tar文件 ，和前面说过的 image的 save类似
docker import (把export导出的文件导出，并”生成”一个镜像）
docker import mypython.tar mypython:latest
注： 把export导出的 mypython.tar文件导入 并 直接创建一个 mypython:latest 的 镜像
docker commit & docker import区别
前面说过：
docker commit 是 直接把一个container 封装为一个image
docker import 是 把export导出的container.tar文件 再 导入进来，并重新生成一个 新 image
docker commit 是继承封装的，并创建具有分层历史记录 （docker history imageID 即可查看）
docker import 是直接生成的，不具有分层记录 （docker history imageID 即可查看）
网络
docker network ls （查看）
docker network ls
bridge（网桥）：容器默认网络模式
容器-容器网络连接：
container1(etho0)--veth1--Docker(bridge)--veth2--container2(etho0)
容器-宿主机网络连接：
container1(etho0)--veth1--Docker(bridge)--宿主机(etho0)
注： veth是创建网络时，自动创建的，不需要手动管理
host（主机）： 容器网络和主机使用同一个网络
容器-容器网络连接：
container1(etho0)--宿主机--container2(etho0)
容器-宿主机网络连接：
container1(etho0)--宿主机
容器网络（特殊host）：
container1--container2 # 就是 ‘每个容器互相把对方认作为 宿主机’ 这个意思
使用方法：
docker run -it --network container:24f1 mypython:latest ls
# container:24f1 的container是语法关键词 24f1是连接的对方容器（）
null（无网络）：所有容器无网络
docker network create （创建）
docker network create -d bridge mybridge # 可创建多个bridge
docker network create -d host myhost # 只可创建一个host（默认就有一个，故无法创建）
docker network create -d null mynull # 只可创建一个null（默认就有一个，故无法创建）
docker network rm （删除）
docker network rm ab5
注：默认自带的网络不可以删除（null host 和 自带的一个 bridge）
docker network connect (给容器绑定网络)
docker network connect mybridge 4c4 # 给4c4这个容器绑定一个 mybridge网络（自定义的bridge）
docker inspect 4c4 # 查看一下容器信息，最下面就是网络
注：一个container 可以绑定 多个bridge 网络，
docker network disconnect (给容器 解除绑定的网络)
docker network disconnect mybridge 4c4 # 给容器解除绑定网络mybridge
注： 一个container 中 bridge 和 none 网络不可以共存， （若冲突，则先disconnect再connect）
注2：host 网络不能 connect 和 disconnect
数据卷 (volume)
docker volume create（创建数据卷）
docker volume create myvolume
注： myvolume为数据卷名
docker volume ls（列出数据卷）
docker volume ls
注： 若数据卷未指定名字，当 使用docker run -v 方式时，则会新建数据卷ID，并以此ID命名。
docker volume prune（删除未被容器使用的 所有 数据卷）
docker volume prune
注：容器占用的数据卷，删不了
docker volume rm （删除 一个 或 多个 指定数据卷）
docker volume rm myvolume
注： 删除 myvolume这个数据卷，当然也可以连续参数，追加删除多个数据卷
挂载数据卷
"""意义： 可以让 宿主机 与 容器 数据联通共享"""
方式1 （-v参数）
-v使用方式1：（指定路径映射挂载）
docker run -itd -v /root:/root mypython:latest python # -v 宿主机路径:容器路径
测试：
cd /root
touch aaa.txt # 宿主机创建文件 aaa.txt
docker exec -it cfb ls /root # 结果可看见容器里面也有 aaa.txt 文件
-v使用方式2：（指定数据卷对象 映射挂载）
docker run -itd -v myvolume:/root mypython:latest python # 冒号前面 变成了myvolume
注1： 这个myvolume就是一个数据卷对象， 执行上面这条命令，就会为我们自动创建这个数据卷对象
注2： 由于没有宿主映射路径，那么映射的宿主路径 是什么呢？？
docker volume inspect myvolume # 结果Mountpoint后面的就是，宿主机映射的 默认钩子路径
cd /var/lib/docker/volumes/myvolume11/_data # 此路径和volume名有关
touch bbb.txt # 宿主机创建文件 bbb.txt
docker exec -it 916 ls /root # 打印结果可见，容器内部也有bbb.txt，说明成功共享。
方式2：（--mount参数，同样包括 -v的两种使用方式， 另外还新增另一种 文件"缓存"挂载方式）
docker run -itd --mount type=volume,src=myvolume11,dst=/root mypython:latest python
注：
type: 指定类型（路径映射: bind）或 (数据卷对象映射: volume) 或（内存映射：tmpfs）
src: 对应上面方式1（宿主机路径） 或 对应上面方式2（数据卷名） 或 省略此项（对应新增）
dst: 容器路径
逗号分隔，其他没变
docker run -itd --mount type=tmpfs,dst=/root mypython:latest python (tmpfs"缓存"挂载)
"综上,可总结为3种挂载选择用途"：
一. "宿主路径 与 容器路径" 映射挂载
二. "数据卷 与 容器路径" 映射挂载
三. "宿主内存 与 容器路径" 映射挂载
"综上,可总结为2种挂载参数使用"：
一、 "-v 参数" 2种用途 (路径映射 和 数据卷对象映射)
二、 "--mount 参数" 3种用途 (路径映射 和 数据卷对象映射 和 内存映射)
容器之间共享数据
"""借助已经拥有数据卷的容器 来 创建一个新容器"""
docker run -itd --volumes-from 6252 python:latest # 借助6252容器创建新容器，来共享数据卷
验证：
docker exec -it 97db touch /root/abc # 新容器 创建一个文件abc
docker exec -it 6252 ls /root # 旧容器查看 ，也有新文件abc，共享成功
细节注意事项
一、若将 "空数据卷" 挂载到 容器非空目录中，则"此容器目录下的内容 会copy一份到 数据卷中"
二、若将 "非空数据卷" 挂载到 容器任意目录中，则"数据卷的数据 会copy到这个目录中，并将此目录原数据隐藏"
更通俗一点理解就是：
数据卷大哥说："如果我这里有数据， 你的容器来挂载，你的数据就会被我这里面的数据覆盖。。"
数据卷大哥又说："如果我这里是空的（没有数据），那么 你的容器来挂载， 你的数据就要提供一份给我"
DockerHub（仓库）
无认证 私有仓库
搭建仓库
docker pull registry # 拉取 registry镜像
docker run -itd \
--restart always \ # docker重启时，此容器也跟着重启
--name myregistry \ # 指定容器名
-p 6006:5000 \ # 端口映射 （registry服务默认为5000端口，映射为6006）
-v /root:/var/lib/registry \ # 绑定数据卷 （持久化存储）， 冒号后面的容器路径时默认的
registry # 拉取的 registry镜像
验证：（一种web服务，所以通过固定Url访问即可）
外部浏览器验证： 浏览器输入 服务器外网IP:6006/v2/_catalog 即可
服务器内部验证： curl 127.0.0.1:6006/v2/_catalog
上传镜像
一、先把要上传的镜像改名
docker tag mypython:latest 127.0.0.1:6006/mython_hub
注： 目标名固定格式（需注意，必须此格式）： IP:Port/新镜像名
二、开始上传
docker push 127.0.0.1:6006/mython_hub # docker push 镜像名，注意这里用ID不好使，必须用这名
三、验证
同上面搭建仓库时的验证方法， 可看见结果 repositories列表中多了一个 刚刚上传的镜像
curl 127.0.0.1:6006/v2/_catalog
下载镜像
docker pull 127.0.0.1:6006/mython_hub
注： 这个名就是上传时候的 那个名， 一样的
Dockerfile（配置文件式）
Dockerfile认知
Docker 与 docker命令的关系就相当于 shell编程 与 单条命令
主要就是把上面讲的所有命令连起来，脚本式执行， 当然dockerfile也有自己的语法关键词。
Dockerfile是基于缓存，所以里面的文件内容(某条命令) "如果未发生改变，则不会重新执行（用的是缓存）"
Dockerfile机制：
一、若在结尾每"追加"一条新命令,重新构建Dockerfile时，"只会执行这个新命令，其他旧命令都会使用缓存"
二、若新命令 是在"中间插入编写的"，则此条新命令"之前的命令用缓存", "之后"的命令都会重新执行一遍，
三、FROM 关键字是 Dockerfile的入口。
新命令只要不是 写在 "FROM的下一条", 那么所有新命令及其之后的命令都会在 构建Dockerfile时-->
触发"层层封装"机制 ，即每条"非缓存命令"运行一遍，都会commit封装一层镜像
Dockerfile构建
docker build /Dockerfile所在路径 -t mypython:v2
注1： 指定Dockerfile所在路径即可，build会自动帮我们找到dockerfile文件
注2： 如果Dockerfile就在当前路径下，那么可以用 . 来替代绝对路径
注3： -t 给镜像指定名字
Dockerfile语法
FROM
"下载镜像,类似 docker pull"
FROM python:latest # 同样可以指定版本号
RUN | CMD | ENTRYPOINT
这三个 命令 都有共同的 2种书写方式：
一、（exec）格式--当前进程执行
eg: python -V # 就是玩linux的命令正常写
二、（shell） 格式--子进程执行
eg: ["python", "-V"] # 命令与作为字符串列表来书写， 和py的scrapy的shell类似
RUN:
"构建镜像过程中"执行的命令， 比如安装东西之类的。。（可写多个）
CMD:
启动容器时 执行的命令， 就和 之前说过的 docker run 跟的命令是一样的
"但是 docker run 要是指定了一个命令，那么 这个CMD配置就会失效"
ENRTYPOINT:
和CMD类似， 不过 在docker run 指定新命令是， ENTRYPOINT的命令是不会被覆盖的。都会执行
ADD | COPY
"""将宿主机文件 拷贝 到镜像的某个目录中"""
COPY aaa.txt /root # 将aaa.txt 拷贝到 镜像的/root目录中
ADD aaa.txt /root # 和COPY一样，不过 ADD可以将压缩文件拷贝进去后，"自动解压"
ENV
"""就相当于编程语言的 变量赋值"""
ENV name=python
ENV nickname=$name # $name 意为取出 name变量的值
WORKDIR
"""切换目录 类似cd命令"""
WORKDIR /root
VOLUME
"""添加数据卷"""
VOLUME /root # 就相当于前面说过的docker run -v /root, 即自动创建一个数据卷映射到 容器的/root
EXPOSE
"""暴露端口"""
EXPOSE 6379
EXPOSE 3306 # 可以用多个 EXPOSE 暴露多个端口
注1： 暴露端口后，可以通过 前面说的 docker run -P 来做自动端口映射
注2： 或者不暴露端口，直接使用手动映射-p，都是可以的。
官方模板参考网址
官方文档：https://docs.docker.com/engine/reference/builder/
各种开源Dockerfile模板：https://github.com/docker-library/docs/tree/master/
Docker Compose
Docker-Compose认知
一、Dockerfile 可以看作是 Docker命令的组合
二、Docker-Compose 可以看作是 Dockerfile的组合（也称作 容器编排工具）
三、Docker-Compose 文件默认名为 docoker-compose.yaml
四、docoker-compose.yaml 文件指令中间都有空格 eg: version: 3.7（3.7之前是有空格的）
五、docoker-compose.yaml 采用缩进对格式语法进行区分
Docker-Compose安装
官方安装教程：https://docs.docker.com/compose/install/
从上往下，命令复制-粘贴-运行。。。Easy略
Docker-Compose文件指令
version: "3.7" # 必有
# 此版本号与docker版本对应地址： https://docs.docker.com/compose/compose-file/
services: # services关键字，写上就行， 必有
mypython: # mypython是我随便起个名
build: . # Dockerfile的路径位置， build是构建Dockerfile文件的
ports:
-"6006:3003" # 注意-后面是有空格的，markdown语法充冲突，我就没写空格
command: xxxx # 覆盖Dockerfile中的 CMD
depends_on: # 依赖的服务， （被依赖的先执行，也就是myredis先执行）
-myredis # -后有空格
myredis: # 同理 myredis 也是我随便起的名
image: redis # 指定一个成品镜像 类似DockerfilE的 FROM指令
container_name: myredis # 指定容器名
networks: # 使用下面创建的mynet网络
-mynet # (同-后有空格，避免markdown语法冲突)
volumes: # 使用下面创建的myvolume数据卷,并映射到容器的/root目录
-myvolume:/root # -后有空格，（特别注意 :后面不允许有空格）
hostname: myredis
# 因为容器创建时IP可能动态改变，指定名称，则可通过名称来代替IP
# 若不指定 hostname， 则默认为服务名， 即 myredis
networks: # 创建网络
mynet: # 给网络起名为 mynet
driver: "bridge" # 指定为桥接模式
volumes: # 创建数据卷
myvolume: # 给数据卷起名为 myvolume
driver: "local" # 默认就是local，即数据卷存储在宿主机的目录下
预检查docker-compose.yml文件语法格式是否有误
docker-compose config
注：需要在 docker-compose.yml 所在目录下执行
启动/停止 docker comopse
docker-compose up # 前台终端阻塞执行（就是执行之后，你不能在终端输入东西了）
docker-compose up -d # 后台终端非阻塞执行 （作为服务一样后台执行）
docker-compose stop # 停止编排（即停止 所有 编排运行的容器）
END
