Docker入门(三):容器(Containers)
这个《Docker入门系列》文档,是根据Docker官网(https://docs.docker.com)的帮助文档大致翻译而成。主要是作为个人学习记录。有错误的地方,Robin欢迎大家指正。分为如下几个部分:
1 Docker入门:简介
2 Docker入门:安装运行
3 Docker入门:容器(Containers)
4 Docker入门:服务(Services)
5 Docker入门:Swarms
6 Docker入门:Stacks
7 Docker入门:部署app
8 Docker入门:稍高级的话题
3.1 引言
现在我们采用Docker方式来构建一个app。这种app分为三层,从低至上分别为container、service、stack:
stack |
service |
container |
本章介绍最低层:container。再上一层是service,用于描述产品中container的行为方式,在第四章介绍。最上层是stack,定义了所有services的交互方式,在第六章介绍。
3.2 新的开发环境
以前你想着手写一个Python app,首先要做的就是在你的机器上安装Python运行时。这就在你的机器上创建了一个环境,从而使得你的app像期望中一样的运行;如果在服务器上运行你的app,也需要做同样的事情。
使用Docker后,你只需要将Python运行时作为一个映像,而不再需要安装。于是,你所构建的程序包括基本的Python映像和你的app代码。保证你的app及其依赖,以及运行时,在传送时一个都不能落下。
这种便携式的映像是由Dockerfile来定义的。
3.3 使用Dockerfile来定义容器
Dockerfile会在容器里定义一个环境,这个环境包括所有要做的事情。在这个环境里,一些资源访问(如网络接口,磁盘访问)是虚拟化的,从而和其余的系统隔离开来。因此,你可以将端口映射到外面的世界,也可以限定将哪些文件拷贝到那个环境中。于是,用Dockerfile构建的app无论在哪里运行,其行为表现都是一样的。
下面来写一个Dockerfile文件。
首先创建一个空目录,并cd到该目录下,然后在该目录下创建文件Dockerfile,并将下面的内容拷贝到Dockerfile文件中,保存一下。
# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:2.7-slim # Set the working directory to /app
WORKDIR /app # Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /app # Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt # Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80 # Define environment variable
ENV NAME World # Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]
警告:你是否使用了代理服务器?当代理服务器运行时,它会阻止到web app的网络连接。解决这个问题,需要在Dockerfile中加入如下代码,使用ENV命令来为代理服务器设定主机IP和端口号:
# Set proxy server, replace host:/port with values for your servers ENV http_proxy host:/port ENV https_proxy host:/port
上面的Dockerfile中引用了几个还没有创建的文件:app.py和requirements.txt,下面我们来创建它们。
3.4 app程序
在Dockerfile文件的同一目录下,创建requirements.txt和app.py两个文件。这样整个app就完成了,很简单吧。当用这个Dockerfile构建映像时,app.py和requirements.txt也都有了,这是因为Dockerfile中的ADD命令起了作用;同样,由于命令EXPOSE,可以通过HTTP访问到app.py的输出。
requirements.txt的内容如下:
Flask Redis
app.py的内容如下:
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)
现在我们可以看到,pip install -r requirements.txt 会安装Flask和Redis的Python库,这个app会打印环境变量NAME,并输出socket.gethostname()的调用结果。因为Redis并没有运行(因为我们只是安装了其Python库,而不是Redis本身),这么使用最终会失败并打印出错误信息。
注意:在容器中访问host的名称将会得到一个容器ID,相等于主机环境下可执行程序的进程ID。
这就OK了。你的系统里并不需要Python或者requirements.txt中的任何东西,构建或运行这个映像也不会将这些东西安装到你的系统。看起来并没有安装Python和Flask的环境,但是这个环境你有了。
3.5 构建这个app
准备构建(build)这个app。确保你还在刚创建的目录下,确认一下:
$ ls
Dockerfile app.py requirements.txt
没问题。接下来运行构建命令。这个命令将会创建一个Docker映像,在命令中使用-t来指定一个友好的名字:
docker build -t friendlyhello .
可以通过如下命令列出本地Docker映像:
[root@localhost docker]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
friendlyhello latest 4005a12618da 17 minutes ago 195MB
python 2.7-slim 9724e90f1f17 6 days ago 184MB
hello-world latest 05a3bd381fc2 4 weeks ago 1.84kB
也可以使用新的命令docker images ls来列出映像。
3.6 运行这个app
运行这个app,并通过-p将机器的端口4000映射到容器发布的端口80上:
[root@localhost docker]# docker run -p 4000:80 friendlyhello
* Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)
可以看到一个提示,friendlyhello在http://0.0.0.0:80上提供服务。这个信息来自于容器内部,容器并不知道你将容器的端口80映射到4000了,使用正确的URL:http://localhost:4000。
在浏览器里运行这个URL,可以看到如下页面:
192.168.137.100是虚拟机的IP,这是在宿主主机上运行的浏览器。
注意:这里的端口重映射4000:80是为了演示两个端口的区别,一个是Dockerfile中EXPOSE的端口,另一个是docker run –p所发布的端口。后面我们只将主机的端口80映射到容器中的端口80,所以使用http://localhost就可以了。
在终端里使用CTRL+C来结束容器运行。
下面使用detached mode,在后台运行这个app:
[root@localhost docker]# docker run -d -p 4000:80 friendlyhello
59dfe83b4b1264f2d04be89f3e2a9a02e54fcac3b169a45e721dd81d6429cdbd
运行后,可以看到这个app的容器ID,然后就在后台运行了。使用命令docker container ls可以查看容器:
[root@localhost /]# docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
46f21d48ba94 friendlyhello "python app.py" 42 minutes ago Up42minutes 0.0.0.0:4000->80/tcp relaxed_raman
可以看到,容器ID已经简化了,并且这个ID和http://localhost:4000保持一致。
使用docker container stop来终止容器进程,命令中包括容器ID:
docker container stop 46f21d48ba94
3.7 分享映像
为了展示便携性,我们来上传构建的映像并在其他地方运行。如果你想在产品中部署容器,后面还需要学习怎样把映像推送到registry中。
一个registry就是多个repository(仓库)的集合;一个repository就是多个映像的集合。Registry的一个帐号可以创建许多repository。Docker CLI默认使用Docker的public registry。
注意:这里我们将使用Docker的public registry,因为它是免费的,并且是已经配置好的。也可以选择其他的public registry,当然,你也可以自己搭建个人的registry(使用Docker Trusted Registry)。
3.7.1 使用Docker ID登录
如果你没有Docker帐号,到cloud.docker.com上注册一个。记住用户名和密码。然后在你的本地机器上登录到public registry:
docker login
3.7.2 给映像加上标签
通过标识username/repository:tag,将一个本地映像和registry中的一个映像关联起来。tag是可选的,但是强烈推荐加上tag,因为registry使用这个机制,来给Docker映像提供版本号。提供registry和tag,例如:get-started:part2,将会把这个映像放到get-started repository中,并加上标签part2。
运行命令docker tag image,并提供用户名,repository和tag名称,然后映像就会被上传到相应的目标中。这个命令的语法是:
docker tag image username/repository:tag
例如:
docker tag friendlyhello robin/get-started:part2
运行命令docker image来查看加了标签的映像:
[root@localhost /]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
friendlyhello latest 4005a12618da 25 hours ago 195MB
robin/get-started part2 4005a12618da 25 hours ago 195MB
python 2.7-slim 9724e90f1f17 7 days ago 184MB
hello-world latest 05a3bd381fc2 4 weeks ago 1.84kB
3.7.3 发布映像
使用如下命令,就可以将加了标签的映像上传到repository中:
docker push username/repository:tag
运行命令如下:
[root@localhost /]# docker push robin/get-started:part2
The push refers to a repository [docker.io/robin/get-started]
02bdd180d5f0: Pushed
bf76f22d8e58: Pushed
e82724fbda2b: Pushed
f39f8a7b1485: Mounted from library/python
5e4d4a29edae: Mounted from library/python
f46f014db30a: Mounted from library/python
c01c63c6823d: Mounted from library/python
part2: digest: sha256:5fb9a92175f6918c8baf55ef5248e9e234e1f9cc0ccb683b8d0bf49da4286724 size: 1787
一旦命令运行完成,这个映像就公开可用了。如果你登录到Docker Hub,就可以看到新提交的映像,以及相应的拉取命令。
3.7.4 从远程repository中拉取并运行映像
现在,可以在任何机器上使用如下命令来运行你的app:
docker run -p 4000:80 username/repository:tag
如果本地机器没有这个映像,Docker将会从repository中拉取。
$ docker run -p 4000:80 robin/get-started:part2
Unable to find image robin/get-started:part2' locally
part2: Pulling from robin/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 robin/get-started:part2
* Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)
注意:无论你是在构建或者运行映像时,如果你没有在命令中给出:tag部分,假定的tag是:latest。如果没有标注tag,Docker将会使用映像的最新版本。
无论在哪里执行docker run,它将会拉取你的映像、Python以及requirements.txt中的所有依赖,并运行你的代码。所有这些东西作为一个整体一起传递,并且主机系统除了安装Docker之外,不需要安装任何其他东西。
3.8 总结
下一节,我们通过在service中运行这个容器,来学习如何使我们的程序具有可伸缩性。
3.9 本节命令列表
下面是本节的基本Docker命令,有些命令后面的部分也会用到。
docker build -t friendlyname . # Create image using this directory's Dockerfile docker run -p 4000:80 friendlyname # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80 docker run -d -p 4000:80 friendlyname # Same thing, but in detached mode docker container ls # List all running containers docker container ls -a # List all containers, even those not running docker container stop <hash> # Gracefully stop the specified container docker container kill <hash> # Force shutdown of the specified container docker container rm <hash> # Remove specified container from this machine docker container rm $(docker container ls -a -q) # Remove all containers docker image ls -a # List all images on this machine docker image rm <image id> # Remove specified image from this machine docker image rm $(docker image ls -a -q) # Remove all images from this machine docker login # Log in this CLI session using your Docker credentials docker tag <image> username/repository:tag # Tag <image> for upload to registry docker push username/repository:tag # Upload tagged image to registry docker run username/repository:tag # Run image from a registry
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