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关于Docker容器的使用教程

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一、简介

从2017年3月开始 docker 在原来的基础上分为两个分支版本：Docker CE 和 Docker EE。

Docker CE 即社区免费版。

Docker EE 即企业版，强调安装但需付费使用。

二、安装 Docker

测试 Docker 能否使用遇到的问题

问题：

原因：

由于 Docker 进程使用 Unix Socket 进行通信而不是 TCP 端口，所以，在默认情况下，Unix Socket 是属于 root 用户的，使用时候需要 root 权限才能访问。

解决办法：

  1. 使用 sudo 获取管理员权限，运行 docker 命令
  2. Docker 守护线程启动时，会默认赋予名字为 docker 的用户组读写 Unix Socket 的权限，因此只要创建 Docker 用户组（安装 Docker 的时候一般都会自动创建），并将当前用户加入到 docker 用户组中，那么当前用户就有权限访问 Unix Socket 了，进而也就可以执行 Docker 相关命令，具体如下：

三、Docker 容器使用

Docker 客户端

docker 客户端非常简单，可以直接输入 docker 命令来查看 Docker 客户端的所有命令选项 。

还可以用过 docker “command” –help 更深入的了解指定 Docker 命令的使用方法。

运行一个内含 WEB 应用的 Docker 容器

这里直接从网络上拉取 Docker 容器镜像，然后在 docker 容器中通过运行一个 Python Flask 应用来运行一个 web 应用。

参数说明：

  • -d：让容器在后台运行
  • -P：将容器内部端口随机映射到主机的高端口
  • -p：将容器内部端口绑定到指定的主机端口

查看 WEB 应用容器

可以使用 docker ps 来查看正在运行的容器：

可以看出有一个正在运行的容器，其端口信息：0.0.0.0:32768->5000/tcp

其表示 Docker 开放了 5000 端口（这是默认的 Python Flask 端口）并将之映射到主机的端口 32768 上。

这时候可以通过浏览器访问 WEB 应用了：

也可以用过 -p 参数来设置不一样的端口：

网络端口的快捷方式

通过 docker ps 命令可以查看到容器的端口映射情况，但 docker 还有另一个方法 docker port 查看指定（ID 或者名字）容器。

例如上面创建的容器有：

则可以使用：

查看 WEB 应用程序日志

docker logs [ID或者名字] 可以查看容器内部的标准输出。

-f 让 docker logs 像使用 tail -f 一样来输出容器内部的标准输出。

查看 WEB 应用程序的进程

还可以用 docker top [名字] 来查看容器内部运行进程。

检查 WEB 应用程序

使用 docker inspect 来查看 Docker 的底层信息。它会返回一个 JSON 文件记录着 Docker 容器的配置＆状态信息。

停止 WEB 应用容器

重启 WEB 应用容器

已经停止的容器，可以使用命令 docker start 来启动。

正在运行的容器，可以使用 docker restart 命令来重启。

移除 WEB 应用容器

可以使用 docker rm 命令来删除不需要的容器。

删除容器时，容器必须是停止状态，否则会报错误：

四、Docker 镜像使用

当运行容器时，使用的镜像如果在本地中不存在，docker 就会自动的从docker镜像仓库中下载，默认是从 Docker Hub 公共镜像源下载。

列出镜像列表

可以使用 docker images 来列出本地主机上的镜像。

参数说明：

  • REPOSITORY：表示镜像的仓库源
  • TAG：镜像的标签
  • IMAGE ID：镜像ID
  • CREATED：镜像创建时间
  • SIZE：镜像大小

同一个仓库源可以有多个 TAG，代表这个仓库源的不同个版本，例如 ubuntu 仓库源里，有 15.10、14.04 等多个不同的版本骂我们使用 REPOSITORY:TAG 来定义不同的镜像。

所以，如果要使用版本为 15.10 的 ubuntu 系统镜像来运行容器时：

如果不指定一个镜像的版本标签，那么 docker 会默认使用 ubuntu:latest 镜像。

获取一个新的镜像

当在本地主机上使用一个不存在的镜像时，Docker 会自动下载这个镜像。如果想预先下载这个镜像，可以使用 docker pull 命令来下载它。

下载完成后，可以直接使用这个镜像来运行容器。

查找镜像

在下载镜像前，可以先在 Docker Hub 网站中搜索镜像，Docker Hub 的网址为：https://hub.docker.com/

也可以使用 docker search 命令来搜索镜像。比如需要一个 httpd 镜像来作为 web 服务。可以通过 docker search 命令搜索 httpd 来寻找适合的镜像。

参数说明：

  • NAME：镜像仓库源名字
  • DESCRIPTION：镜像的描述
  • OFFICIAL：是否 docker 官方发布

拖取镜像

（这里用 httpd 来作例子）

拖取就用上面介绍的命令 docker pull httpd 来下载镜像即可。

下载完成后，就可以用 docker run httpd 在本地 docker 库中直接运行了。

创建镜像

当从 docker 镜像仓库中下载的镜像不能满足需求时，可以通过以下两种方式对镜像进行更改。

  • 从已经创建的容器中更新镜像，并且提交这个镜像
  • 使用 Dockerfile 指令来创建一个新的镜像

更新镜像

更新镜像之前，需要使用镜像来创建一个容器。

在运行的容器内使用 apt-get upgrade 命令进行更新。

在完成操作之后，输入 exit 命令来退出这个容器。

此时 ID 为 e218edb10161 的容器，就是 upgrade 过后，经过更改的容器。然后通过命令 docker commit 来提交容器副本。

参数说明：

  • -m：提交的描述信息
  • -a：指定镜像作者
  • e218edb10161：容器ID
  • futuremedia/ubuntu:v2：指定要创建的目标镜像名

再然后可以使用 docker images 命令来查看到新的镜像 futuremedia/ubuntu:v2：

重新使用这个新镜像 futuremedia/ubuntu 来启动一个容器。

构建新镜像

使用命令 docker build，从零开始来创建一个新的镜像。为此，需要创建一个 Dockerfile 文件，其中包含一组指令来告诉 Docker 如何构建这个镜像。

这个查看一个名字为 Dockerfile 的文件信息。其中，每一个指令都会在镜像上创建一个新的层，每一个指令的前缀都必须是大写的。

第一条 FROM，指定使用哪个镜像源

RUN 指令告诉 docker 在镜像内执行命令，安装了什么。

然后，使用 Dockerfile 文件，通过 docker build 命令来构建一个镜像。

参数说明：

  • -t：指定要创建的目标镜像名
  • .：Dockerfile 文件所在目录，可以指定 Dockerfile 的绝对路径

使用 docker images 查看创建的镜像已经在列表中存在，镜像 ID 为 860c279d2fec

可以使用新的镜像来创建容器

上面的镜像信息显示有包含创建的用户 futuremedia

设置镜像标签

使用 docker tag 命令，为镜像添加一个新的标签。

docker tag 镜像 ID，这里是 860c279d2fec，用户名称、镜像源名（repository name）和新的标签名（tag）。

五、Docker 实例安装 Python

方法一：docker pull python:3.5

  1. 使用 docker search python 命令查找 Docker Hub 上的 python 镜像：
  2. 拉取官方镜像标签为 3.5 版本的 python 镜像：
  3. 下载完成后，在本地镜像列表查到标签为 3.5 的 python 镜像：

方法二：通过 Dockerfile 构建

  1. 首先，创建目录 python，用于存放后面相关的东西：

    myapp目录将映射为 python 容器配置的应用目录。
  2. 进入创建的 python 目录，创建 Dockerfile 文件：

    通过 Dockerfile 创建一个镜像，替换成自己命名的名字：

    创建完成后，可以在本地的镜像列表里查到刚刚创建的镜像：

使用 python 镜像

在 ~/python/myapp 目录下创建一个 helloworld.py 文件，代码如下：

运行容器：

参数说明：

  • -v $PWD/myapp:/usr/src/myapp：将主机中当前目录下的 myapp 挂载到容器的 /usr/src/myapp
  • -w /usr/src/myapp：指定容器的 /usr/src/myapp 目录为工作目录
  • python helloworld.py：使用容器的 python 命令来执行工作目录中的 helloworld.py 文件

EX.1 关于 docker 和 NVIDIA

直接使用 docker 貌似不能调用到 NVIDIA 的显卡，根据页首的图，可以看到是分割的，需要在 Docker 层和 NVIDIA 层之间加入 nvidia-docker 插件，使的 docker 能支持调用 NVIDIA Driver。具体安装如下：

在安装完 Docker-CE 后才能安装 nvidia-docker2，因为这是依赖于 Docker 的。

安装步骤

错误报告

跑测试的时候可能会出现：

【报错】

docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:345: starting container process caused “process_linux.go:430: container init caused “process_linux.go:413: running prestart hook 1 caused \“error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: nvidia-container-cli: requirement error: unsatisfied condition: cuda>=10.1\\n\”””: unknown.

【原因】系统中安装的 CUDA 版本和镜像要求的 CUDA 版本不一致

【解决方法】 下载相应的 CUDA 版本镜像例如：docker run –runtime=nvidia –rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi