Docker的核心及安裝的具體使用
一.Docker是什么？
（1）Docker是在Linux容器里運行應用的開源工具,是一種輕量級的“虛擬機”
Logo設計為藍色鯨魚，鯨魚可以看作為宿主機，上面的集裝箱可以理解為相互隔離的容器，每個集裝箱中包含自己的應用程序。
（2）Docker和虛擬機的區(qū)別
作為一種輕量級的虛擬化方式，Docker 與傳統(tǒng)虛擬機相比具有顯著的優(yōu)勢。
Docker之所以擁有眾多優(yōu)勢，與操作系統(tǒng)虛擬化自身的特點是分不開的。傳統(tǒng)虛擬機需要有額外的虛擬機管理程序和虛擬機操作系統(tǒng)層，而Docker容器是直接在操作系統(tǒng)層面之上實現(xiàn)的虛擬化,
如圖：
（3）Docker的使用場景
現(xiàn)在開發(fā)者需要能方便地創(chuàng)建運行在云平臺上的應用，必須要脫離底層的硬件,同時還需要任何時間地點可獲取這些資源，這正是Docker所能提供的。Docker 的容器技術(shù)可以在一臺主機 上輕松為任何應用創(chuàng)建一個輕量級的、可移植的、自給自足的容器。通過這種容器打包應用程序,意味著簡化了重新部署、調(diào)試這些瑣碎的重復工作，極大地提高了工作效率。
二.Docker的核心概念及安裝
（1）鏡像
Docker的鏡像(mage) 是創(chuàng)建容器的基礎(chǔ)，類似虛擬機的快照
可以理解為是一一個面向Docker容器引擎的只讀模板。比如，一個鏡像可以是一個完整的 CentOS 操作系統(tǒng)環(huán)境，稱為-個CentOS
鏡像;可以是一個安裝了MySQL的應用程序，稱為一個MySQL鏡像,等等。
（2）容器
Dooker的容器(Container) 是從鏡像創(chuàng)建的運行實例。它可以被啟動、停止和刪除。所創(chuàng)建的每一個容器都是相互隔離、互不可見，可以保證安全性的平臺?？梢园讶萜骺醋饕粋€簡易版的Linux環(huán)
境，Docker 利用容器來運行和隔離應用。
（3）倉庫
Docker倉庫(Repository) 是用來集中保存鏡像的地方,當創(chuàng)建了自己的鏡像之后,可以使用push命令將它上傳到公有倉庫(Public) 或者私有倉庫(Private), 這樣一來當 下次要在另外一臺機器上使用這個鏡像時，只需要從倉庫上拉取下來就可以了。
（4）安裝Docker
主機有網(wǎng)的話可以直接安裝，
配置yum
[root@localhost ~]# rm -rf /etc/yum.repos.d/* [root@localhost ~]# vim /etc/yum.repos.d/a.repo [aaa] name=asd baseurl=file:///media gpgcheck=0 [root@localhost ~]# mount /dev/cdrom /media/ [root@localhost ~]# yum -y install docker
安裝完成可以啟動Docker，并設置開機自啟
[root@localhost ~]# systemctl start docker [root@localhost ~]# systemctl enable docker Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service to /usr/lib/systemd/system/docker.service.
[root@localhost ~]# docker version //查看Docker版本 Client: Version: 1.13.1 API version: 1.26 Package version: docker-1.13.1-75.git8633870.el7.centos.x86_64 Go version: go1.9.4 Git commit: 8633870/1.13.1 Built: Fri Sep 28 19:45:08 2018 OS/Arch: linux/amd64 Server: Version: 1.13.1 API version: 1.26 (minimum version 1.12) Package version: docker-1.13.1-75.git8633870.el7.centos.x86_64 Go version: go1.9.4 Git commit: 8633870/1.13.1 Built: Fri Sep 28 19:45:08 2018 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false
分為服務端與客戶端
三.Docker鏡像操作
（1）搜索鏡像（前提電腦有網(wǎng)）
[root@localhost ~]# docker search dhcp INDEX NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED docker.io docker.io/networkboot/dhcpd Suitable for running a DHCP server for you... 43 [OK] docker.io docker.io/joebiellik/dhcpd DHCP server running on Alpine Linux 15 [OK] docker.io docker.io/gns3/dhcp A DHCP container for GNS3 using dnsmasq 3 [OK] docker.io docker.io/instantlinux/dhcpd-dns-pxe Serve DNS, DHCP and TFTP from a small Alpi... 2 [OK] docker.io docker.io/ictu/dhcpd-tftpd dhcpd tftpd container 1 [OK] docker.io docker.io/marcelwiget/dhcptester Simple dhcp client simula
（2）獲取鏡像
[root@localhost ~]# docker pull docker.io/network/dhcpd //下載上面最開頭的dhcp
還有一種就是插入已經(jīng)下載好的dhcp
做成光盤插入到主機中
[root@localhost ~]# mount /dev/cdrom /media/ [root@localhost ~]# cd /media/ [root@localhost media]# ls dhcp [root@localhost media]# cp dhcp / [root@localhost media]#
[root@localhost /]# docker load < dhcp fccbfa2912f0: Loading layer 116.9 MB/116.9 MB e1a9a6284d0d: Loading layer 15.87 kB/15.87 kB ac7299292f8b: Loading layer 14.85 kB/14.85 kB a5e66470b281: Loading layer 5.632 kB/5.632 kB a8de0e025d94: Loading layer 3.072 kB/3.072 kB e2e29955c5aa: Loading layer 12.7 MB/12.7 MB 12e14fab4dd4: Loading layer 49.15 kB/49.15 kB 47bdfd3bbf39: Loading layer 4.096 kB/4.096 kB Loaded image: docker.io/networkboot/dhcpd:latest
將鏡像下載到本地
（3）查看鏡像信息
[root@localhost /]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID //鏡像ID CREATED SIZE docker.io/networkboot/dhcpd latest 6f98b6b9b486 19 months ago 125 MB
- REPOSITORY: 鏡像屬于的倉庫。
- TAG: 鏡像的標簽信息，標記同一個倉庫中的不同鏡像。
- IMAGE ID: 鏡像的唯一ID號，唯一標識了該鏡像。
- CREATED: 鏡像創(chuàng)建時間。
- CREATED: 鏡像創(chuàng)建時間。
[root@localhost /]# docker inspect 6f98b6b9b486 \查看鏡像ID詳細信息
鏡像的詳細信息中包括創(chuàng)建時間、系統(tǒng)版本.主機名.域名.用戶.卷.標簽.操作系統(tǒng).設備ID等各種信息。
[root@localhost /]# docker tag docker.io/networkboot/dhcpd dhcp:dhcp 第一個dhcp：名稱 第二個dhcp：標簽
（4）刪除鏡像
[root@localhost /]# docker rmi dhcp:dhcp Untagged: dhcp:dhcp
四.Docker容器操作
容器是Docker的另一一個核心概念，簡單來說，容器是鏡像的一個運行實例，是獨立運行的一個或一組應用及它們所必需的運行環(huán)境，包括文件系統(tǒng)、系統(tǒng)類庫. shell 環(huán)境等。鏡像是只讀模板，而容器會給這個只讀模板一個額外的可寫層
（1）容器的創(chuàng)建與啟動
[root@localhost /]# docker create -it docker.io/networkboot/dhcpd /bin/bash e392026ddd186d01cbd3306acae15f2f197dc9874a84ea241d347c7fe20a0946
常用選項: -i表示讓容器的輸入保持打開: -t表示讓Docker分配一個偽終端。
[root@localhost /]# docker ps -a \\查看所有容器運行狀態(tài) CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES e392026ddd18 docker.io/networkboot/dhcpd "/entrypoint.sh /b..." About a minute ago Created elegant_goldwasser
輸出信息顯示容器的ID號.加載的鏡像.運行的程序.創(chuàng)建時間、目前所處的狀態(tài)、端口映射.容器名稱等。其中狀態(tài)-欄為Created表示當前的容器是新創(chuàng)建的并處于停止狀態(tài)。
[root@localhost /]# docker start e392026ddd18 \\啟動容器 ，上面的ID e392026ddd18
容器啟動后，可以看到容器狀態(tài)一欄已經(jīng)變?yōu)閁P，表示容器已經(jīng)處于啟動狀態(tài)。
（2）容器的運行與終止
[root@localhost /]# docker stop 容器的ID號
（3）容器的進入
[root@localhost /]# docker exec -it e392026ddd18 /bin/bash root@e392026ddd18:/#
用戶可以通過所創(chuàng)建的終端來輸入命令，通過exit命令退出容器.
root@e392026ddd18:/# ls bin core entrypoint.sh home lib64 mnt proc run srv tmp var boot dev etc lib media opt root sbin sys usr root@e392026ddd18:/# exit exit
（4）容器的導出導入
容器是最小化，導致一些命令不能使用，所以就要從容器里面導出到本地來設置，設置完再導入進容器就可以。
導出命令如下：
[root@localhost /]# docker export e392026ddd18>/etc/dhcp/dhcpd.conf
亂數(shù)字為容器的ID號
把dhcp主配置文件導出來配置，
導入命令如下：
[root@localhost /]# docker import /etc/dhcp/dhcpd.conf > e392026ddd18
（5）容器的刪除
可以使用dockerrm命令將一個已經(jīng)終止狀態(tài)的容器進行刪除。
一個鏡像可以包含多個容器
[root@localhost /]# docker stop e392026ddd18 \\先停止 e392026ddd18 [root@localhost /]# docker rm e392026ddd18 \\再刪除 e392026ddd18 [root@localhost /]# docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
五.Docker資源控制
Cgroup是Controlgroup的簡寫，是Linux內(nèi)核提供的一種限制所使用物理資源的機制，這些資源主要包括CPU.內(nèi)存、blkio。 下面就這3個方面來談一下Docker是如何使用Cgroup機制進行管理的。
（1）限制CPU使用速率
例如，將容器60ff4594cc73的CPU使用設置為20000,設置CPU的使用率限定為20%:
[root@localhost ~]# echo 20000 >/sys/fs/ cgroup/ cpu/ system. slice/docker-60ff4594cc73b5474477 636b25b41f 16e1 66a3606aed22 6522d420d0c296990d. scope/cpu . cfs_ quota _us
（2）多任務按比例分享CPU
例如，運行3個新建容器A. B、C，占用CPU資源的比例為1：1:2就可以這樣執(zhí)行:
[root@localhost /]# docker run -tid --cpu-shares 1024 +鏡像A [root@localhost /]# docker run -tid --cpu-shares 1024 +鏡像B [root@localhost /]# docker run -tid --cpu-shares 2048 +鏡像C
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