阅读第一部分
快速测试一下你的环境是否可OK
docker run hello-world
提示:为了确保本教程的顺利进行,请使用最新版的Docker服务和客户端。例如,遗留的应用比如Docker Toolbox可能会给你不符合预期的本地IP地址,老版本的Docker可能不支持示例中的所有特性。
是时候使用Docker的方式来构建应用了。我们将会从下往上的介绍,这里我们从最底部开始,也就是容器,在这之上是服务,定义了容器在生产环境中的行为,我们将会在第三部分介绍。最后,在最顶层定义了所有服务之间的交互,将在第五部分介绍。
在过去,如果你要开始写一个Python应用的话,你的第一步是在你的电脑上安装Python运行时。但是,为了让你的应用能够运行,导致了你的电脑环境必须做一些调整。
当使用Docker时,你可以使用Python运行时镜像,不需要安装。然后,在这个Python镜像之上构建的的代码,确保你的应用,依赖和运行时都放在一起。
这个可移植的镜像叫做Dockerfile
。
Dockerfile
文件定义一个容器Dockerfile
定义了你的容器中的环境是怎样的。容器中对资源的访问,网络接口和磁盘驱动等都就进行了虚拟化,它们与你的系统是隔离的,因此你必须映射到外部世界的端口,指定从外部世界复制哪些文件到这个环境中。在做了这些之后,无论你的应用在哪里运行,它都会按照Dockerfile中的定义,表现出完全一致的行为。
创建一个空目录,使用cd
命令进入到新创建的目录中,创建一个名为Dockerfile
的文件,复制,然后粘贴下面内容到这个文件中保存。其中的注释说明了每条语句的作用。
# 使用官方的Python运行时作为父镜像
FROM python:2.7-slim
# 设置工作目录为/app
WORKDIR /app
# 复制当前目录中的内容到容器的/app目录中
ADD . /app
# 安装在requirements.txt指定的包
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
# 确保端口80对容器外部的世界可用
EXPOSE 80
# 定义环境变量
ENV NAME World
# 当容器启动的时候,运行app.py
CMD ["python", "app.py"]
你在一个代理服务器之后吗?
代理服务器可能会堵塞你的web应用的连接。如果你出于一个代理服务器之后,在你的Dockerfile中添加下面几行,使用
ENV
命令指定代理服务器的地址和端口# 设置代理服务器,替换host:port为你的代理服务器配置 ENV http_proxy host:port ENV https_proxy host:port
这个Dockerfile引用了一些我们还没有创建的文件app.py
和requirements.txt
,接下来我们来创建它们。
创建requirements.txt
和app.py
两个文件,把它们放到和Dockerfile
同一个目录。这样我们的应用就完成了,你可以看到,这是非常简单的,当上面的Dockerfile
构建为一个镜像的时候,因为Dockerfile
中使用了ADD
命令,因此app.py
和requirements.txt
也将会在其中。同时,由于使用了EXPOSE
命令,我们也可以通过HTTP访问`app.py程序的输出。
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)
现在,我们看到pip install -r requirements.txt
命令会为Python安装Flask和Redis库,然后应用会打印环境变量NAME
和socket.gethostname()
的输出。最后,因为Redis并没有运行(我们只是安装了Python库,并没有安装Redis),我们预期的输出将会是输出错误信息。
注意:在容器中获取host的时候,我们获取到的是容器ID,与运行的可执行文件的进程ID类似。
这就是全部!你不需要再你的系统中安装Python或者是requirements.txt
中的依赖。看起来你并没有建立Python和Flask的运行环境,但是实际上你已经建立了。
我们已经准备好构建应用了。确保你依然在这个新的目录中
$ ls
Dockerfile app.py requirements.txt
现在,运行构建命令。这个命令将会创建一个Docker镜像,我们使用-t
选项为它起了一个友好的名字。
docker build -t friendlyhello .
你构建的镜像在哪里呢?它在你的电脑的本地Docker镜像仓库中:
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID
friendlyhello latest 326387cea398
提示:你可以使用命令
docker images
或者新的docker image ls
命令列出镜像。它们会给你相同的输出。
运行应用,使用-p
选项映射你本地的4000端口到容器的80端口
docker run -p 4000:80 friendlyhello
你将会看到Python运行在http://0.0.0.0:80
的消息。但是这个消息是来自于容器内部的。它并不知道你映射了80端口为宿主机的4000端口,正确的URL应该是http://localhost:4000
。
在web浏览器中访问这个URL地址,你将会在web页面中看到输出信息,包含"Hello World",容器的ID和Redis错误消息。
注意:如果你在Windows 7下使用Docker Toolbox,请使用Docker机器的IP地址代替
localhost
。例如,http://192.168.99.100:4000/
。查看IP地址,使用命令docker-machine ip
。
你也可以在shell中使用curl
命令查看同样的输出
$ curl http://localhost:4000
<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 8fc990912a14<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>
这里的端口重新映射4000:80
是为了举例说明与在Dockerfile中使用EXPOSE
命令的区别,以及使用docker run -p
的结果。在后面的步骤中,我们将仅仅映射宿主机的80端口到容器的80端口,你可以直接使用http://localhost
。
使用CTRL+C
退出控制台。
在Windows下停止容器
在Windows系统中,使用
CTRL+C
并不会停止容器。因此,首先键入CTRL+C
,然后键入docker container ls
列出当前运行的容器,然后使用docker container stop <Container NAME or ID>
命令停止容器。否则,当你重新运行容器的时候回收到错误的响应。
现在让我们在后台运行我们的应用,使用detached模式
docker run -d -p 4000:80 friendlyhello
你会得到一个你的应用的很长的容器ID,然后回到控制台。你的容器现在正以后台模式运行。可以使用doceker container ls
命令查看容器ID的缩写。
$ docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED
1fa4ab2cf395 friendlyhello "python app.py" 28 seconds ago
你会看到CONTAINER ID
与访问http://localhost:4000
获取都的值是一致的。
现在使用docker container stop
命令终止进程,使用CONTAINER ID
,比如
docker container stop 1fa4ab2cf395
为了举例说明我们刚创建的应用的可移植性,让我们上传我们构建的镜像然后在其它地方运行它。在这之后,你将会学到当你希望在生产环境中部署容器的时候,如何将其推送到Registry。
Registry是一个仓库的集合,仓库是镜像的集合(还有点类似Github的仓库,除了它的代码是已经编译之后的)。在regisgry中的账号可以创建很多歌仓库。默认情况下,docker
CLI使用了Docker的公共Registry。
注意:在这里我们之所以使用Docker的公共registry,是因为它是免费的,而且已经预先配置好的。有很多公开的仓库可以选择,你甚至可以使用Docker Trusted Registry建立自己的私有仓库。
如果你没有Docker账户,首先到 cloud.docker.com 注册一个,然后在你的电脑上登录到Docker的公共registry
$ docker login
本地镜像与registry上帝额仓库的关联名称为username/repository:tag
。标签是可选的,但是推荐使用,因为他是registry用来维护docker镜像的版本。给你的仓库和标签一个在上下文中有意义的名字,比如get-started:part2
,这样就将这个镜像放置到get-started
仓库,并且打了一个part2
的标签。
现在,让我们为镜像打一个标签。运行docker tag image
命令,跟着你的用户名,仓库名和标签名,这样你的镜像将会上传到你希望的位置。该命令的语法如下
docker tag image username/repository:tag
例如
docker tag friendlyhello john/get-started:part2
运行 docker images 查看你新打标签的镜像(你也可以使用docker image ls
命令)。
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
friendlyhello latest d9e555c53008 3 minutes ago 195MB
john/get-started part2 d9e555c53008 3 minutes ago 195MB
python 2.7-slim 1c7128a655f6 5 days ago 183MB
...
上传已经打过标签额镜像到仓库中:
docker push username/repository:tag
一旦完成,这个上传的镜像将会对所有人公开。如果你登录到Docker Hub,你将会看到你的新镜像以及它的拉取命令。
从现在开始,你可以使用docker run
命令,在任何机器上运行你的应用
docker run -p 4000:80 username/repository:tag
如果本地没有该镜像的话,Docker将会先从远程仓库中拉取它。
$ docker run -p 4000:80 john/get-started:part2
Unable to find image 'john/get-started:part2' locally
part2: Pulling from john/get-started
10a267c67f42: Already exists
f68a39a6a5e4: Already exists
9beaffc0cf19: Already exists
3c1fe835fb6b: Already exists
4c9f1fa8fcb8: Already exists
ee7d8f576a14: Already exists
fbccdcced46e: Already exists
Digest: sha256:0601c866aab2adcc6498200efd0f754037e909e5fd42069adeff72d1e2439068
Status: Downloaded newer image for john/get-started:part2
* Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)
注意:如果你没有指定
:tag
部分的话,docker将会假设使用:latest
标签。
无论在哪里运行docker run
,它都会拉取你的镜像。宿主机不需要安装任何除了Docker之外的组件。
这就是本节中的所有内容。在下一部分中,我们将会学习如何通过用服务的方式运行我们的容器以扩展我们的应用。
下面是一个控制台视频,记录了本教程的内容
下面是本文中用到的一些基本的Docker命令
# 使用当前目录中的Docekrfile创建镜像
docker build -t friendlyname .
# 运行"friendlyname"镜像,映射端口4000到80
docker run -p 4000:80 friendlyname
# 与上面一样,但是以后台模式运行
docker run -d -p 4000:80 friendlyname
# 列出所有正在运行的容器
docker container ls
# 列出所有容器,包含未运行的
docker container ls -a
# 平滑的停止指定容器
docker container stop <hash>
# 强制关闭指定容器
docker container kill <hash>
# 从当前系统中移除指定容器
docker container rm <hash>
# 移除所有容器
docker container rm $(docker container ls -a -q)
# 列出当前系统中的所有镜像
docker image ls -a
# 从当前系统中删除指定的镜像
docker image rm <image id>
# 从当前系统中删除所有镜像
docker image rm $(docker image ls -a -q)
# 使用Docker通行证登录CLI会话
docker login
# 为镜像打标签,以上传到Registry
docker tag <image> username/repository:tag
# 上传已经打过标签的镜像到Registry
docker push username/repository:tag
# 从Registry中运行一个镜像
docker run username/repository:tag
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