Docker容器_学习笔记（狂神说Java）
0. 视频源
【狂神说Java】Docker最新超详细版教程通俗易懂 https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4/
【狂神说Java】Docker进阶篇超详细版教程通俗易懂 https://www.bilibili.com/video/BV1kv411q7Qc/
0. 学习网址
docker官网：https://www.docker.com/
docker官方文档：https://docs.docker.com/ Docker的文档是超级详细的！
帮助文档：https://docs.docker.com/reference/
DockerHub：https://hub.docker.com/
W3Cschool：https://www.w3cschool.cn/docker/docker-tutorial.html
菜鸟教程：https://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html
使用docker：https://labs.play-with-docker.com/
《三体》弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是。
授人以渔！学习我的思想 ！-- 狂神
即使再小的帆也能远航 。-- 狂神
只要学不死，就往死里学！-- 狂神
Docker笔记：https://www.warlock.live/archives.html
狂神说B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4?p=1
Docker容器学习笔记二（狂神说Java）：https://blog.csdn.net/qq_41822345/article/details/107123 141
学习docker：https://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html 使用docker：https://labs.play-with-docker.com/
0.学习方法
多看官网学习
Docker 进阶篇
一、Docker Compose
单独的容器没什么意义，有意义的是容器编排！
1.简介
Dockerfile build run 手动操作，单个容器！
微服务： 管理维护100个微服务！依赖关系
Docker Compose 来轻松高效的管理容器。定义、运行多个容器。
官方介绍
定义、运行多个容器。
YAML文件
命令有哪些？
作用：批量容器编排
我自己的理解
Compose是Docker官方的开源项目。需要单独安装！
Dockerfile让程序可以在任何地方运行。Web 服务， redis, mysql,nginx....多个容器，挨个手动去启动管理太麻烦了！！
Compose的重要的概念:
- 服务services： 容器，应用（例如，单个的web,redis,mysql....）
- 项目project：一组关联的容器。（例如， 博客： web, mysql）
2.安装
Linux 需要单独安装，windows安装docker desktop之后自带
1 下载
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.27.4/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
#国内源可以到`http://get.daocloud.io/#install-compose`去找地址
#上述两种方式都非常非常慢。我使用pip3 install
#先安装python3, python3自带pip3
pip3 install docker-compose
2 授权
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
3 测试安装成功
docker-compose --version
3.体验
https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/
python应用，计数器
1 应用
2 Dockerfile 应用打包为镜像
3 Docker-compose yaml文件（定义整个服务，需要的环境。 web, redis）完整的上线服务！
4 启动项目compose（docker-compose up）
Compose is a tool for defining and running multi-container Docker applications. With Compose, you use a YAML file to configure your application’s services. Then, with a single command, you create and start all the services from your configuration. To learn more about all the features of Compose, see the list of features.
Compose works in all environments: production, staging, development, testing, as well as CI workflows. You can learn more about each case in Common Use Cases.
Using Compose is basically a three-step process:
Define your app’s environment with a
Dockerfileso it can be reproduced anywhere.Dockerfile保证我们的项目可以在任何地方运行。
Define the services that make up your app in
docker-compose.ymlso they can be run together in an isolated environment.service--什么是服务
Run
docker-compose upand Compose starts and runs your entire app.启动项目
A
docker-compose.ymllooks like this:version: "3.9" # optional since v1.27.0 services: web: build: . ports: - "5000:5000" volumes: - .:/code - logvolume01:/var/log links: - redis redis: image: redis volumes: logvolume01: {}
Docker Swarm
集群的方式部署，购买4台阿里云服务器
点击”创建实例“
Docker Stack
Docker secret
Docker Config
K8S
作用
批量容器编排
安装
#官方下载
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.26.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
#授权
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 加速下载
curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.26.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
#授权
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
12345678
安装成功
因为调用了redis
快速开始
跟着官网做https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/
在Dockerfile文件第二行加入国内镜像
RUN echo -e http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/v3.7/main/ > /etc/apk/repositories
123
删掉Dockerfile文件中，“RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers”
参考链接：https://github.com/docker/compose/issues/6292：
如果docker-compose up报错
sudo gpasswd -a ${USER} docker
1
感谢提功解决https://blog.csdn.net/yubo_725/article/details/89885429?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param
启动结果
启动的容器
没访问一次 会加一
总结
网络规则
docker network inspect [networkid]
1
compose配置变写规则
yaml规则
docker-compose.yaml核心
三层
一键部署WP博客
https://docs.docker.com/compose/wordpress/
操作
[root@localhost home]# mkdir my_wordpress
[root@localhost home]# cd my_wordpress/
[root@localhost my_wordpress]# vi docker-compose.yml
[root@localhost my_wordpress]# vi docker-compose.yml
1234
version: \'3.3\'
services:
db:
image: mysql:5.7
volumes:
- db_data:/var/lib/mysql
restart: always
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: somewordpress
MYSQL_DATABASE: wordpress
MYSQL_USER: wordpress
MYSQL_PASSWORD: wordpress
wordpress:
depends_on:
- db
image: wordpress:latest
ports:
- "8000:80"
restart: always
environment:
WORDPRESS_DB_HOST: db:3306
WORDPRESS_DB_USER: wordpress
WORDPRESS_DB_PASSWORD: wordpress
WORDPRESS_DB_NAME: wordpress
volumes:
db_data: {}
~
~
~
12345678910111213141516171819202122232425262728293031
docker-compose up
1
自己编写微服务上线
docker小结
12
导致我就不打算继续学了 直接学k8s
基础篇
一、Docker概述
1. Docker为什么会出现？
一款产品： 开发–-上线 两套环境！应用环境，应用配置！
开发 ---- 运维。 问题：我在我的电脑上可以运行！版本更新，导致服务不可用！对于运维来说。考验十分大？
开发即运维！
环境配置是十分的麻烦，每一个机器都要部署环境(集群Redis、ES、Hadoop…) !费事费力。
发布一个项目( jar + (Redis MySQL JDK ES) )，项目能不能带上环境安装打包！
之前在服务器配置一个应用的环境 Redis MySQL JDK ES Hadoop 配置超麻烦了，不能够跨平台。
开发环境Windows，最后发布到Linux！
传统：开发jar，运维来做！
现在：开发打包部署上线，一套流程做完！
安卓流程： java — apk —-----------发布（应用商店）-----------------------------------------------------张三使用apk------------安装即可用！
docker流程： java-----jar（环境） ----打包项目帯上环境（镜像）-- ( Docker仓库：商店）-----下载我们发布的镜像--直接运行即可！
Docker给以上的问题，提出了解决方案！
Docker的思想就来自于集装箱！
JRE – 多个应用(端口冲突) – 原来都是交叉的！
隔离：Docker核心思想！打包装箱！每个箱子是互相隔离的。
Docker通过隔离机制，可以将服务器利用到极致！
本质：所有的技术都是因为出现了一些问题，我们需要去解决，才去学习！
2. Docker的历史
了解一项技术的历史才是真的了解了这项技术，跟别人才有的聊。
2010年，几个搞IT的年轻人，就在美国成立了一家公司 dotcloud
做一些pass的云计算服务！LXC（Linux Container容器）有关的容器技术！
Linux Container容器是一种内核虚拟化技术，可以提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。
他们将自己的技术（容器化技术）命名就是 Docker。
Docker刚刚延生的时候，没有引起行业的注意！dotCloud，就活不下去！
开源
开放源代码！
2013年，Docker开源！
越来越多的人发现docker的优点！火了。Docker每个月都会更新一个版本！
2014年4月9日，Docker1.0发布！
docker为什么这么火？十分的轻巧！
在容器技术出来之前，我们都是使用虚拟机技术！
虚拟机：在window中装一个VMware，通过这个软件我们可以虚拟出来一台或者多台电脑！笨重！
虚拟机也属于虚拟化技术，Docker容器技术，也是一种虚拟化技术！
vm : linux centos 原生镜像（一个电脑！） 隔离、需要开启多个虚拟机！ 几个G 几分钟
docker: 隔离，镜像（最核心的环境 4MB + jdk + mysql）十分的小巧，运行镜像就可以了！小巧！ 几个M 秒级启动！
到现在，所有开发人员都必须要会Docker!
聊聊Docker
Docker基于Go语言开发的！开源项目！
docker官网：https://www.docker.com/
文档：https://docs.docker.com/ Docker的文档是超级详细的！
了解一项技术的途径：
官网
百度百科
它产生的历史
3. Docker能做什么？
之前的虚拟机技术
虚拟机技术的缺点：
1、资源占用十分多
2、 冗余步骤多
3、启动很慢！
容器化技术
容器和技术不是模拟一个完整的系统
比较Docker和虚拟机技术的不同：
传统虚拟机，虚拟出一套硬件，运行一个完整的操作系统，然后在这个系统上安装和运行软件
容器内的应用直接运行在宿主机的内容，容器是没有自己的内核的，也没有虚拟我们的硬件，所以就轻便了
每个容器间是互相隔离的，每个容器内都有一个属于自己的文件系统，互不影响
4. DevOps（开发、运维）
应用更快速的交付和部署
传统：一堆帮助文档，安装程序。
Docker：打包镜像，发布测试，一键运行。
更便捷的升级和扩缩容
使用了 Docker之后，我们部署应用就和搭积木一样！
项目打包为一个镜像，扩展 服务器A！服务器B
更简单的系统运维
在容器化之后，我们的开发、测试环境都是高度一致的。
更高效的计算资源利用
Docker是内核级别的虚拟化，可以在一个物理机上可以运行很多的容器实例！服务器的性能可以被压榨到极致。
二、Docker安装
1. Docker的基本组成
百度：Docker的架构图
- 镜像（image)：
docker镜像就好比是一个模板，可以通过这个模板来创建容器服务，tomcat镜像=>run=>tomcat01容器（提供服务的），
通过这个镜像可以创建多个容器（最终服务运行或者项目运行就是在容器中的）。
- 容器(container)：
Docker利用容器技术，独立运行一个或者一组应用，通过镜像来创建的。
启动，停止，删除，基本命令！
目前就可以把这个容器理解为就是一个简易的 Linux系统。
- 仓库 (repository)：
仓库就是存放镜像的地方！
仓库分为公有仓库和私有仓库。(很类似git)
Docker Hub是国外的。(默认是国外的)
阿里云…都有容器服务器(配置镜像加速!)
2. 安装Docker
环境准备
1、 需要一点点的Linux的基础
2、CentOS 7
3、我们使用Xshell连接远程服务器进行操作
环境查看
Linux要求内核3.10以上
系统版本
安装
帮助文档： https://docs.docker.com/engine/install
#1.卸载旧版本
yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-engine
#2.需要的安装包
yum install -y yum-utils
#3.设置镜像的仓库
#推荐使用国内的
yum-config-manager \
--add-repo \
https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
#更新yum软件包索引
yum makecache fast
#4.安装docker相关的 docker-ce 社区版 而ee是企业版
yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
#5、启动docker
docker systemctl start docker
#6. 使用docker version查看是否按照成功
docker version
#7. 测试
docker run hello-world
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
To generate this message, Docker took the following steps:
1. The Docker client contacted the Docker daemon.
2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
(amd64)
3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
executable that produces the output you are currently reading.
4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
to your terminal.
To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
$ docker run -it ubuntu bash
Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
https://hub.docker.com/
For more examples and ideas, visit:
https://docs.docker.com/get-started/
#8.查看一下下载的镜像
➜ ~ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
hello-world latest bf756fb1ae65 4 months ago 13.3kB
了解：卸载docker
#1. 卸载依赖
yum remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io
#2. 删除资源
rm -rf /var/lib/docker
# /var/lib/docker 是docker的默认工作路径！
在CentOS8下安装docker遇到的containerd.io ＞= 1.4.1解决方法
Young丶 2020-12-14 12:45:25 270 收藏 2
分类专栏： Docker 文章标签： docker linux centos
版权
官方的CentOS 8 安装 docker 步骤：
# 1、yum 包更新到最新
yum update
# 2、安装需要的软件包， yum-util 提供yum-config-manager功能，另外两个是devicemapper驱动依赖的
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 3、 设置yum源
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/dockerce/linux/centos/docker-ce.repo
# 4、 安装docker，出现输入的界面都按 y
yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 5、 查看docker版本，验证是否验证成功
docker -v
但是在第4步的过程中安装出现如图错误：
在这里插入图片描述
这是由于CentOS8的yum默认安装了containerd.io的1.2.0-3版本，不支持新版docker我按照网上指定版本的方法：
[root@localhost ~]# yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
[root@localhost ~]# yum install docker-ce=[VERSION] docker-ce-cli=[VERSION] -y
1
2
但是还是报错，最后使用了：
yum install -y https://download.docker.com/linux/centos/8/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.4.3-3.1.el8.x86_64.rpm
强制安装高版本的containerd.io-1.4.3，再执行yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io便成功
当然也可以在https://download.docker.com/linux/中选择你需要系统版本
阿里云镜像加速
1、登录阿里云找到容器服务
2、找到镜像加速器
3、配置使用
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-\'EOF\'
{
"registry-mirrors": ["https://adpllntr.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
HelloWorld
3. 底层原理
Docker是怎么工作的？
Docker是一个Client-Server结构的系统，Docker的守护进程运行在主机上。通过Socket从客户端访问！
Docker-Server接收到Docker-Client的指令，就会执行这个命令！
为什么Docker比VM快
1、docker有着比虚拟机更少的抽象层。由于docker不需要Hypervisor实现硬件资源虚拟化,运行在
docker容器上的程序直接使用的都是实际物理机的硬件资源。因此在CPU、内存利用率上docker将会在 效率上有明显优势。
2、docker利用的是宿主机的内核,而不需要Guest OS。GuestOS： VM（虚拟机）里的的系统（OS）;
HostOS：物理机里的系统（OS）；
因此,当新建一个 容器时，docker不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核。然而避免引导、加载操作系统内核是个比较费时费资源的过程，当新建一个虚拟机时，虚拟机软件需要加载GuestOS，返个新建过程是分钟级别的。
而docker直接利用宿主机的操作系统,则省略了这个复杂的过程，因此 新建一个docker容器只需要几秒钟。
之后学习完毕所有的命令，再回过头来看这段理论，就会很清晰！
三、Docker的常用命令
1. 帮助命令
docker version #显示docker的版本信息。
docker info #显示docker的系统信息，包括镜像和容器的数量
docker 命令 --help #帮助命令
#帮助文档的地址：https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/
2. 镜像命令
docker images 查看所有本地的主机上的镜像
docker images #查看所有本地主机上的镜像 可以使用docker image ls代替
docker search 搜索镜像
docker pull 下载镜像 docker image pull
docker rmi 删除镜像 docker image rm
docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
mysql 5.7 e73346bdf465 24 hours ago 448MB
# 解释
#REPOSITORY # 镜像的仓库源
#TAG # 镜像的标签
#IMAGE ID # 镜像的id
#CREATED # 镜像的创建时间
#SIZE # 镜像的大小
# 可选项
Options:
-a, --all Show all images (default hides intermediate images) #列出所有镜像
-q, --quiet Only show numeric IDs # 只显示镜像的id
➜ ~ docker images -aq ＃显示所有镜像的id
e73346bdf465
d03312117bb0
d03312117bb0
602e111c06b6
2869fc110bf7
470671670cac
bf756fb1ae65
5acf0e8da90b
docker pull 下载镜像
# 下载镜像 docker pull 镜像名[:tag]
➜ ~ docker pull tomcat:8
8: Pulling from library/tomcat #如果不写tag，默认就是latest
90fe46dd8199: Already exists #分层下载： docker image 的核心 联合文件系统
35a4f1977689: Already exists
bbc37f14aded: Already exists
74e27dc593d4: Already exists
93a01fbfad7f: Already exists
1478df405869: Pull complete
64f0dd11682b: Pull complete
68ff4e050d11: Pull complete
f576086003cf: Pull complete
3b72593ce10e: Pull complete
Digest: sha256:0c6234e7ec9d10ab32c06423ab829b32e3183ba5bf2620ee66de866df640a027 # 签名 防伪
Status: Downloaded newer image for tomcat:8
docker.io/library/tomcat:8 #真实地址
#等价于
docker pull tomcat:8
docker pull docker.io/library/tomcat:8
docker rmi 删除镜像
docker rmi -f 镜像id #删除指定的镜像
docker rmi -f 镜像id 镜像id 镜像id 镜像id#删除指定的镜像 多个镜像要用空格分隔
docker rmi -f $(docker images -aq) #删除全部的镜像
3. 容器命令
docker run 镜像id 新建容器并启动
docker ps 列出所有运行的容器 docker container list
docker rm 容器id 删除指定容器
docker start 容器id #启动容器
docker restart容器id #重启容器
docker stop 容器id #停止当前正在运行的容器
docker kill 容器id #强制停止当前容器
➜ ~ docker container
Usage: docker container COMMAND
Manage containers
Commands:
attach Attach local standard input, output, and error streams to a running container
commit Create a new image from a container\'s changes
cp Copy files/folders between a container and the local filesystem
create Create a new container
diff Inspect changes to files or directories on a container\'s filesystem
exec Run a command in a running container
export Export a container\'s filesystem as a tar archive
inspect Display detailed information on one or more containers
kill Kill one or more running containers
logs Fetch the logs of a container
ls List containers
pause Pause all processes within one or more containers
port List port mappings or a specific mapping for the container
prune Remove all stopped containers
rename Rename a container
restart Restart one or more containers
rm Remove one or more containers
run Run a command in a new container
start Start one or more stopped containers
stats Display a live stream of container(s) resource usage statistics
stop Stop one or more running containers
top Display the running processes of a container
unpause Unpause all processes within one or more containers
update Update configuration of one or more containers
wait Block until one or more containers stop, then print their exit codes
Run \'docker container COMMAND --help\' for more information on a command.
说明：我们有了镜像才可以创建容器，Linux，下载centos镜像来学习
新建容器并启动
docker run [可选参数] image | docker container run [可选参数] image
#参书说明
--name="Name" 容器名字 tomcat01 tomcat02 用来区分容器
-d 后台方式运行
-it 使用交互方式运行，进入容器查看内容
-p 指定容器的端口 -p 8080(宿主机):8080(容器)
-p ip:主机端口:容器端口
-p 主机端口:容器端口(常用)
-p 容器端口
容器端口
-P(大写) 随机指定端口
# 测试、启动并进入容器
➜ ~ docker run -it centos /bin/bash
Unable to find image \'centos:latest\' locally
latest: Pulling from library/centos
8a29a15cefae: Already exists
Digest: sha256:fe8d824220415eed5477b63addf40fb06c3b049404242b31982106ac204f6700
Status: Downloaded newer image for centos:latest
[root@95039813da8d /]# ls
bin dev etc home lib lib64 lost+found media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var
[root@95039813da8d /]# exit #从容器退回主机
exit
➜ ~ ls
shell user.txt
列出所有运行的容器
#docker ps命令 #列出当前正在运行的容器
-a, --all Show all containers (default shows just running)
-n, --last int Show n last created containers (includes all states) (default -1)
-q, --quiet Only display numeric IDs
➜ ~ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
68729e9654d4 portainer/portainer "/portainer" 14 hours ago Up About a minute 0.0.0.0:8088->9000/tcp funny_curie
d506a017e951 nginx "nginx -g \'daemon of…" 15 hours ago Up 15 hours 0.0.0.0:3344->80/tcp nginx01
➜ ~ docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
95039813da8d centos "/bin/bash" 3 minutes ago Exited (0) 2 minutes ago condescending_pike
1e46a426a5ba tomcat "catalina.sh run" 11 minutes ago Exited (130) 9 minutes ago sweet_gould
14bc9334d1b2 bf756fb1ae65 "/hello" 3 hours ago Exited (0) 3 hours ago amazing_stonebraker
f10d60f473f5 bf756fb1ae65 "/hello" 3 hours ago Exited (0) 3 hours ago dreamy_germain
68729e9654d4 portainer/portainer "/portainer" 14 hours ago Up About a minute 0.0.0.0:8088->9000/tcp funny_curie
677cde5e4f1d elasticsearch "/docker-entrypoint.…" 15 hours ago Exited (143) 8 minutes ago elasticsearch
33eb3f70b4db tomcat "catalina.sh run" 15 hours ago Exited (143) 8 minutes ago tomcat01
d506a017e951 nginx "nginx -g \'daemon of…" 15 hours ago Up 15 hours 0.0.0.0:3344->80/tcp nginx01
24ce2db02e45 centos "/bin/bash" 16 hours ago Exited (0) 15 hours ago hopeful_faraday
42267d1ad80b bf756fb1ae65 "/hello" 16 hours ago Exited (0) 16 hours ago ecstatic_sutherland
➜ ~ docker ps -aq
95039813da8d
1e46a426a5ba
14bc9334d1b2
f10d60f473f5
68729e9654d4
677cde5e4f1d
33eb3f70b4db
d506a017e951
24ce2db02e45
42267d1ad80b
退出容器
exit #容器直接退出
ctrl +P +Q #容器不停止退出
删除容器
docker rm 容器id #删除指定的容器，不能删除正在运行的容器，如果要强制删除 rm -rf
docker rm -f $(docker ps -aq) #删除指定的容器
docker ps -a -q|xargs docker rm #删除所有的容器
启动和停止容器的操作
docker start 容器id #启动容器
docker restart 容器id #重启容器
docker stop 容器id #停止当前正在运行的容器
docker kill 容器id #强制停止当前容器
4. 常用其他命令
后台启动命令
# 命令 docker run -d 镜像名
➜ ~ docker run -d centos
a8f922c255859622ac45ce3a535b7a0e8253329be4756ed6e32265d2dd2fac6c
➜ ~ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
# 问题docker ps. 发现centos 停止了
# 常见的坑，docker容器使用后台运行，就必须要有要一个前台进程，docker发现没有应用，就会自动停止
# nginx，容器启动后，发现自己没有提供服务，就会立刻停止，就是没有程序了
查看日志
docker logs --help
Options:
--details Show extra details provided to logs
* -f, --follow Follow log output
--since string Show logs since timestamp (e.g. 2013-01-02T13:23:37) or relative (e.g. 42m for 42 minutes)
* --tail string Number of lines to show from the end of the logs (default "all")
* -t, --timestamps Show timestamps
--until string Show logs before a timestamp (e.g. 2013-01-02T13:23:37) or relative (e.g. 42m for 42 minutes)
➜ ~ docker run -d centos /bin/sh -c "while true;do echo 6666;sleep 1;done" #模拟日志
#显示日志
-tf #显示日志信息（一直更新）
--tail number #需要显示日志条数
docker logs -t --tail n 容器id #查看n行日志
docker logs -ft 容器id #跟着日志
查看容器中进程信息 ps
docker top 容器id
查看镜像的元数据
# 命令
docker inspect 容器id
#测试
➜ ~ docker inspect 72c2
[
{
"Id": "72c2f29f0e198999cb482bdd6113ebd02f9ebacac91268c64cbf41df6570613b",
"Created": "2020-12-22T07:33:16.28536943Z",
"Path": "/bin/bash",
"Args": [
"-c",
"while true; do echo 6666;sleep 1; done"
],
"State": {
"Status": "running",
"Running": true,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": false,
"Dead": false,
"Pid": 780,
"ExitCode": 0,
"Error": "",
"StartedAt": "2020-12-22T07:33:16.703868914Z",
"FinishedAt": "0001-01-01T00:00:00Z"
},
"Image": "sha256:300e315adb2f96afe5f0b2780b87f28ae95231fe3bdd1e16b9ba606307728f55",
"ResolvConfPath": "/var/lib/docker/containers/72c2f29f0e198999cb482bdd6113ebd02f9ebacac91268c64cbf41df6570613b/resolv.conf",
"HostnamePath": "/var/lib/docker/containers/72c2f29f0e198999cb482bdd6113ebd02f9ebacac91268c64cbf41df6570613b/hostname",
"HostsPath": "/var/lib/docker/containers/72c2f29f0e198999cb482bdd6113ebd02f9ebacac91268c64cbf41df6570613b/hosts",
"LogPath": "/var/lib/docker/containers/72c2f29f0e198999cb482bdd6113ebd02f9ebacac91268c64cbf41df6570613b/72c2f29f0e198999cb482bdd6113ebd02f9ebacac91268c64cbf41df6570613b-json.log",
"Name": "/brave_mayer",
"RestartCount": 0,
"Driver": "overlay2",
"Platform": "linux",
"MountLabel": "",
"ProcessLabel": "",
"AppArmorProfile": "",
"ExecIDs": null,
"HostConfig": {
"Binds": null,
"ContainerIDFile": "",
"LogConfig": {
"Type": "json-file",
"Config": {}
},
"NetworkMode": "default",
"PortBindings": {},
"RestartPolicy": {
"Name": "no",
"MaximumRetryCount": 0
},
"AutoRemove": false,
"VolumeDriver": "",
"VolumesFrom": null,
"CapAdd": null,
"CapDrop": null,
"CgroupnsMode": "host",
"Dns": [],
"DnsOptions": [],
"DnsSearch": [],
"ExtraHosts": null,
"GroupAdd": null,
"IpcMode": "private",
"Cgroup": "",
"Links": null,
"OomScoreAdj": 0,
"PidMode": "",
"Privileged": false,
"PublishAllPorts": false,
"ReadonlyRootfs": false,
"SecurityOpt": null,
"UTSMode": "",
"UsernsMode": "",
"ShmSize": 67108864,
"Runtime": "runc",
"ConsoleSize": [
0,
0
],
"Isolation": "",
"CpuShares": 0,
"Memory": 0,
"NanoCpus": 0,
"CgroupParent": "",
"BlkioWeight": 0,
"BlkioWeightDevice": [],
"BlkioDeviceReadBps": null,
"BlkioDeviceWriteBps": null,
"BlkioDeviceReadIOps": null,
"BlkioDeviceWriteIOps": null,
"CpuPeriod": 0,
"CpuQuota": 0,
"CpuRealtimePeriod": 0,
"CpuRealtimeRuntime": 0,
"CpusetCpus": "",
"CpusetMems": "",
"Devices": [],
"DeviceCgroupRules": null,
"DeviceRequests": null,
"KernelMemory": 0,
"KernelMemoryTCP": 0,
"MemoryReservation": 0,
"MemorySwap": 0,
"MemorySwappiness": null,
"OomKillDisable": false,
"PidsLimit": null,
"Ulimits": null,
"CpuCount": 0,
"CpuPercent": 0,
"IOMaximumIOps": 0,
"IOMaximumBandwidth": 0,
"MaskedPaths": [
"/proc/asound",
"/proc/acpi",
"/proc/kcore",
"/proc/keys",
"/proc/latency_stats",
"/proc/timer_list",
"/proc/timer_stats",
"/proc/sched_debug",
"/proc/scsi",
"/sys/firmware"
],
"ReadonlyPaths": [
"/proc/bus",
"/proc/fs",
"/proc/irq",
"/proc/sys",
"/proc/sysrq-trigger"
]
},
"GraphDriver": {
"Data": {
"LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/62bd2a31d6f07a3b7559a70e1bd61489c778dcdb9447e8827232195522c7cade-init/diff:/var/lib/docker/overlay2/d233463880e84a9924ff476148e5418cb80d38eabd1710f1d37c8c493966f076/diff",
"MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/62bd2a31d6f07a3b7559a70e1bd61489c778dcdb9447e8827232195522c7cade/merged",
"UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/62bd2a31d6f07a3b7559a70e1bd61489c778dcdb9447e8827232195522c7cade/diff",
"WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/62bd2a31d6f07a3b7559a70e1bd61489c778dcdb9447e8827232195522c7cade/work"
},
"Name": "overlay2"
},
"Mounts": [],
"Config": {
"Hostname": "72c2f29f0e19",
"Domainname": "",
"User": "",
"AttachStdin": false,
"AttachStdout": false,
"AttachStderr": false,
"Tty": false,
"OpenStdin": false,
"StdinOnce": false,
"Env": [
"PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
],
"Cmd": [
"/bin/bash",
"-c",
"while true; do echo 6666;sleep 1; done"
],
"Image": "centos",
"Volumes": null,
"WorkingDir": "",
"Entrypoint": null,
"OnBuild": null,
"Labels": {
"org.label-schema.build-date": "20201204",
"org.label-schema.license": "GPLv2",
"org.label-schema.name": "CentOS Base Image",
"org.label-schema.schema-version": "1.0",
"org.label-schema.vendor": "CentOS"
}
},
"NetworkSettings": {
"Bridge": "",
"SandboxID": "2fd40e1e350191f7cc6e63bf071a7a418c08a92c216a6d3fd307240e060f923c",
"HairpinMode": false,
"LinkLocalIPv6Address": "",
"LinkLocalIPv6PrefixLen": 0,
"Ports": {},
"SandboxKey": "/var/run/docker/netns/2fd40e1e3501",
"SecondaryIPAddresses": null,
"SecondaryIPv6Addresses": null,
"EndpointID": "dd22ada3f48131a449812adf5498f546f1cfb93d6db3e378c828c6ef4d618bbe",
"Gateway": "172.17.0.1",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"IPAddress": "172.17.0.2",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"Networks": {
"bridge": {
"IPAMConfig": null,
"Links": null,
"Aliases": null,
"NetworkID": "82f93fe9fa61bd02ad661a67d84a29954cedd3bd3915c5d0eaf25d3ddc693698",
"EndpointID": "dd22ada3f48131a449812adf5498f546f1cfb93d6db3e378c828c6ef4d618bbe",
"Gateway": "172.17.0.1",
"IPAddress": "172.17.0.2",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"DriverOpts": null
}
}
}
}
]
进入当前正在运行的容器
# 我们通常容器都是使用后台方式运行的，需要进入容器，修改一些配置
# 命令
docker exec -it 容器id bashshell
#测试
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z /]# docker exec -it 72c2 /bin/bash
[root@72c2f29f0e19 /]# ps -ef
UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD
root 1 0 0 07:33 ? 00:00:00 /bin/bash -c while true; do echo 6666;sleep 1; done
root 554 0 0 07:42 pts/0 00:00:00 /bin/bash
root 593 1 0 07:42 ? 00:00:00 /usr/bin/coreutils --coreutils-prog-shebang=sleep /usr/bin/sleep 1
root 594 554 0 07:42 pts/0 00:00:00 ps -ef
[root@72c2f29f0e19 /]#
# 方式二
docker attach 容器id
#测试
docker attach 55321bcae33d
正在执行当前的代码...
区别
#docker exec #进入当前容器后开启一个新的终端，可以在里面操作。（常用）
#docker attach # 进入容器正在执行的终端，不会开启一个新的终端
从容器内拷贝到主机上
docker cp 容器id:容器内路径 主机目的路径
#这里拷贝是一个手动过程，未来我们使用 -v 数据卷的技术，可以实现，自动同步 /home /home
学习方式：将所有笔记敲一遍，自己记录笔记！
四、小结
Docker的所有命令
Docker命令帮助文档（重要）
attach Attach local standard input, output, and error streams to a running container
#当前shell下 attach连接指定运行的镜像
build Build an image from a Dockerfile # 通过Dockerfile定制镜像
commit Create a new image from a container\'s changes #提交当前容器为新的镜像
cp Copy files/folders between a container and the local filesystem #拷贝文件
create Create a new container #创建一个新的容器
diff Inspect changes to files or directories on a container\'s filesystem #查看docker容器的变化
events Get real time events from the server # 从服务获取容器实时时间
exec Run a command in a running container # 在运行中的容器上运行命令
export Export a container\'s filesystem as a tar archive #导出容器文件系统作为一个tar归档文件[对应import]
history Show the history of an image # 展示一个镜像形成历史
images List images #列出系统当前的镜像
import Import the contents from a tarball to create a filesystem image #从tar包中导入内容创建一个文件系统镜像
info Display system-wide information # 显示全系统信息
inspect Return low-level information on Docker objects #查看容器详细信息
kill Kill one or more running containers # kill指定docker容器
load Load an image from a tar archive or STDIN #从一个tar包或标准输入中加载一个镜像[对应save]
login Log in to a Docker registry #
logout Log out from a Docker registry
logs Fetch the logs of a container
pause Pause all processes within one or more containers
port List port mappings or a specific mapping for the container
ps List containers
pull Pull an image or a repository from a registry
push Push an image or a repository to a registry
rename Rename a container
restart Restart one or more containers
rm Remove one or more containers
rmi Remove one or more images
run Run a command in a new container
save Save one or more images to a tar archive (streamed to STDOUT by default)
search Search the Docker Hub for images
start Start one or more stopped containers
stats Display a live stream of container(s) resource usage statistics
stop Stop one or more running containers
tag Create a tag TARGET_IMAGE that refers to SOURCE_IMAGE
top Display the running processes of a container
unpause Unpause all processes within one or more containers
update Update configuration of one or more containers
version Show the Docker version information
wait Block until one or more containers stop, then print their exit codes
作业练习
三个作业：作业1告诉我们暴露端口的重要性；作业2告诉我们进入容器的重要性；作业3告诉我们查看当前容器状态的重要性，如何修改容器运行的环境。
作业1：Docker 安装Nginx--暴露端口
#1. 搜索镜像 search 建议大家去docker搜索，可以看到帮助文档
#2. 拉取镜像 pull
#3. 运行测试
# -d 后台运行
# --name 给容器命名
# -p 宿主机端口：容器内部端口
➜ ~ docker run -d --name nginx00 -p 3344:80 nginx
75943663c116f5ed006a0042c42f78e9a1a6a52eba66311666eee12e1c8a4502
➜ ~ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
75943663c116 nginx "nginx -g \'daemon of…" 41 seconds ago Up 40 seconds 0.0.0.0:3344->80/tcp nginx00
➜ ~ curl localhost:3344 #测试
<!DOCTYPE html>,,,,
端口暴露示意图
思考问题：我们每次改动nginx配置文件，都需要进入容器内部？十分的麻烦，要是可以在容器外部提供一个映射路径，达到在容器修改文件名，容器内部就可以自动修改？ -v 数据卷！
作业2：docker 来装一个tomcat--进入容器查看
# 官方的使用
docker run -it --rm tomcat:9.0
# 之前的启动都是后台，停止了容器，容器还是可以查到
# docker run -it --rm image 一般是用来测试，用完就删除（暂时不建议）
--rm Automatically remove the container when it exits
#下载
docker pull tomcat
#启动运行
docker run -d -p 8080:8080 --name tomcat01 tomcat
#测试访问有没有问题
curl localhost:8080
#进入容器
➜ ~ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
db09851cf82e tomcat "catalina.sh run" 28 seconds ago Up 27 seconds 0.0.0.0:8080->8080/tcp tomcat01
➜ ~ docker exec -it db09851cf82e /bin/bash
root@db09851cf82e:/usr/local/tomcat#
# 发现问题：1、linux命令少了。 2.没有webapps
# 阿里云镜像（阉割版），它为保证最小镜像，将不必要的都剔除了→保证最小可运行环境！
思考问题：我们以后要部署项目，如果每次都要进入容器是不是十分麻烦？要是可以在容器外部提供一 个映射路径，webapps，我们在外部放置项目，就自动同步到内部就好了！
作业3：部署es+kibana--容器的内存状态和修改
# es 暴露的端口很多！
# es 十分耗内存
# es 的数据一般需要放置到安全目录！挂载
# --net somenetwork ? 网络配置
# 下载启动elasticsearch（Docker一步搞定）
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.2
# es 十分耗内存，es一启动，linux就卡住了。 es >1 G, 阿里linux服务器1核2G！
# 查看docker容器使用内存情况（每秒刷新，也挺耗内存的一个命令）
➜ ~ docker stats
# 测试一下es是否成功启动
➜ ~ curl localhost:9200
{
"name" : "d73ad2f22dd3",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "atFKgANxS8CzgIyCB8PGxA",
"version" : {
"number" : "7.6.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",
"build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
#关闭，添加内存的限制，修改配置文件 -e 环境配置修改
➜ ~ docker rm -f d73ad2f22dd3
➜ ~ docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" elasticsearch:7.6.2
# 查看docker容器使用内存情况
➜ ~ docker stats
问题： 限制了内存对于es的运行有什么不良影响吗 ？
➜ ~ curl localhost:9200
{
"name" : "b72c9847ec48",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "yNAK0EORSvq3Wtaqe2QqAg",
"version" : {
"number" : "7.6.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",
"build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
作业：使用kibana连接es？思考网络如何才能连接。
Docker可视化
-
portainer(先用这个)
-
Rancher(CI/CD再用)
什么是portainer？
Docker图形化界面管理工具！提供一个后台面板供我们操作！
# 运行如下命令即可 打开可视化服务
docker run -d -p 8088:9000 \
--restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --privileged=true portainer/portainer
通过portainer来访问：
五、Docker镜像讲解
镜像是什么
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件保，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，他包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。
将所有的应用和环境，直接打包为docker镜像，就可以直接运行。
如何得到镜像？
- 从远程仓库下载
- 朋友拷贝给你
- 自己制作一个镜像 DockerFile
1. Docker镜像加载原理
UnionFs （联合文件系统）
我们下载的时候看到一层层的下载就是这个。
UnionFs（联合文件系统）：Union文件系统（UnionFs）是一种分层、轻量级并且高性能的文件系统，他支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下（ unite several directories into a single virtual filesystem)。Union文件系统是 Docker镜像的基础。镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。
特性：一次同时加载多个文件系统，但从外面看起来，只能看到一个文件系统，联合加载会把各层文件系统叠加起来，这样最终的文件系统会包含所有底层的文件和目录。
Docker镜像加载原理
docker的镜像实际上由一层一层的文件系统组成，这种层级的文件系统UnionFS。
boots(boot file system）主要包含 bootloader和 Kernel, bootloader主要是引导加 kernel, Linux刚启动时会加bootfs文件系统，在 Docker镜像的最底层是 boots。这一层与我们典型的Linux/Unix系统是一样的，包含boot加載器和内核。当boot加载完成之后整个内核就都在内存中了，此时内存的使用权已由 bootfs转交给内核，此时系统也会卸载bootfs。
黑屏--（加载）--开机进入系统
rootfs（root file system),在 bootfs之上。包含的就是典型 Linux系统中的/dev,/proc,/bin,/etc等标准目录和文件。 rootfs就是各种不同的操作系统发行版，比如 Ubuntu, Centos等等。
平时我们安装进虚拟机的CentOS都是好几个G，为什么Docker这里才200M？
对于个精简的OS,rootfs可以很小，只需要包合最基本的命令，工具和程序库就可以了，因为底层直接用Host的kernel，自己只需要提供rootfs就可以了。由此可见对于不同的Linux发行版， boots基本是一致的， rootfs会有差別，因此不同的发行版可以公用bootfs.
虚拟机是分钟级别，容器是秒级！
2.分层理解
我们可以去下载一个镜像，注意观察下载的日志输出，可以看到是一层层的在下载 。
思考：为什么Docker镜像要采用这种分层的结构呢？
最大的好处，我觉得莫过于资源共享了！比如有多个镜像都从相同的Base镜像构建而来，那么宿主机只需在磁盘上保留一份base镜像，同时内存中也只需要加载一份base镜像，这样就可以为所有的容器服务了，而且镜像的每一层都可以被共享。
查看镜像分层的方式可以通过docker image inspect 命令
docker image inspect redis
[
{
"Id": "sha256:f9b9909726890b00d2098081642edf32e5211b7ab53563929a47f250bcdc1d7c",
"RepoTags": [
"redis:latest"
],
"RepoDigests": [
"redis@sha256:399a9b17b8522e24fbe2fd3b42474d4bb668d3994153c4b5d38c3dafd5903e32"
],
"Parent": "",
"Comment": "",
"Created": "2020-05-02T01:40:19.112130797Z",
"Container": "d30c0bcea88561bc5139821227d2199bb027eeba9083f90c701891b4affce3bc",
"ContainerConfig": {
"Hostname": "d30c0bcea885",
"Domainname": "",
"User": "",
"AttachStdin": false,
"AttachStdout": false,
"AttachStderr": false,
"ExposedPorts": {
"6379/tcp": {}
},
"Tty": false,
"OpenStdin": false,
"StdinOnce": false,
"Env": [
"PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin",
"GOSU_VERSION=1.12",
"REDIS_VERSION=6.0.1",
"REDIS_DOWNLOAD_URL=http://download.redis.io/releases/redis-6.0.1.tar.gz",
"REDIS_DOWNLOAD_SHA=b8756e430479edc162ba9c44dc89ac394316cd482f2dc6b91bcd5fe12593f273"
],
"Cmd": [
"/bin/sh",
"-c",
"#(nop) ",
"CMD [\"redis-server\"]"
],
"ArgsEscaped": true,
"Image": "sha256:704c602fa36f41a6d2d08e49bd2319ccd6915418f545c838416318b3c29811e0",
"Volumes": {
"/data": {}
},
"WorkingDir": "/data",
"Entrypoint": [
"docker-entrypoint.sh"
],
"OnBuild": null,
"Labels": {}
},
"DockerVersion": "18.09.7",
"Author": "",
"Config": {
"Hostname": "",
"Domainname": "",
"User": "",
"AttachStdin": false,
"AttachStdout": false,
"AttachStderr": false,
"ExposedPorts": {
"6379/tcp": {}
},
"Tty": false,
"OpenStdin": false,
"StdinOnce": false,
"Env": [
"PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin",
"GOSU_VERSION=1.12",
"REDIS_VERSION=6.0.1",
"REDIS_DOWNLOAD_URL=http://download.redis.io/releases/redis-6.0.1.tar.gz",
"REDIS_DOWNLOAD_SHA=b8756e430479edc162ba9c44dc89ac394316cd482f2dc6b91bcd5fe12593f273"
],
"Cmd": [
"redis-server"
],
"ArgsEscaped": true,
"Image": "sha256:704c602fa36f41a6d2d08e49bd2319ccd6915418f545c838416318b3c29811e0",
"Volumes": {
"/data": {}
},
"WorkingDir": "/data",
"Entrypoint": [
"docker-entrypoint.sh"
],
"OnBuild": null,
"Labels": null
},
"Architecture": "amd64",
"Os": "linux",
"Size": 104101893,
"VirtualSize": 104101893,
"GraphDriver": {
"Data": {
"LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/adea96bbe6518657dc2d4c6331a807eea70567144abda686588ef6c3bb0d778a/diff:/var/lib/docker/overlay2/66abd822d34dc6446e6bebe73721dfd1dc497c2c8063c43ffb8cf8140e2caeb6/diff:/var/lib/docker/overlay2/d19d24fb6a24801c5fa639c1d979d19f3f17196b3c6dde96d3b69cd2ad07ba8a/diff:/var/lib/docker/overlay2/a1e95aae5e09ca6df4f71b542c86c677b884f5280c1d3e3a1111b13644b221f9/diff:/var/lib/docker/overlay2/cd90f7a9cd0227c1db29ea992e889e4e6af057d9ab2835dd18a67a019c18bab4/diff",
"MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/afa1de233453b60686a3847854624ef191d7bc317fb01e015b4f06671139fb11/merged",
"UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/afa1de233453b60686a3847854624ef191d7bc317fb01e015b4f06671139fb11/diff",
"WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/afa1de233453b60686a3847854624ef191d7bc317fb01e015b4f06671139fb11/work"
},
"Name": "overlay2"
},
"RootFS": {
"Type": "layers",
"Layers": [
"sha256:c2adabaecedbda0af72b153c6499a0555f3a769d52370469d8f6bd6328af9b13",
"sha256:744315296a49be711c312dfa1b3a80516116f78c437367ff0bc678da1123e990",
"sha256:379ef5d5cb402a5538413d7285b21aa58a560882d15f1f553f7868dc4b66afa8",
"sha256:d00fd460effb7b066760f97447c071492d471c5176d05b8af1751806a1f905f8",
"sha256:4d0c196331523cfed7bf5bafd616ecb3855256838d850b6f3d5fba911f6c4123",
"sha256:98b4a6242af2536383425ba2d6de033a510e049d9ca07ff501b95052da76e894"
]
},
"Metadata": {
"LastTagTime": "0001-01-01T00:00:00Z"
}
}
]
理解：
所有的 Docker镜像都起始于一个基础镜像层，当进行修改或培加新的内容时，就会在当前镜像层之上，创建新的镜像层。
举一个简单的例子，假如基于 Ubuntu Linux16.04创建一个新的镜像，这就是新镜像的第一层；如果在该镜像中添加 Python包，
就会在基础镜像层之上创建第二个镜像层；如果继续添加一个安全补丁，就会创健第三个镜像层该像当 前已经包含3个镜像层，如下图所示（这只是一个用于演示的很简单的例子）。
在添加额外的镜像层的同时，镜像始终保持是当前所有镜像的组合，理解这一点非常重要。下图中举了 一个简单的例子，每个镜像层包含3个文件，而镜像包含了来自两个镜像层的6个文件。
上图中的镜像层跟之前图中的略有区別，主要目的是便于展示文件
下图中展示了一个稍微复杂的三层镜像，在外部看来整个镜像只有6个文件，这是因为最上层中的文件7 是文件5的一个更新版
这种情況下，上层镜像层中的文件覆盖了底层镜像层中的文件。这样就使得文件的更新版本作为一个新 镜像层添加到镜像当中。
Docker通过存储引擎（新版本采用快照机制）的方式来实现镜像层堆栈，并保证多镜像层对外展示为统一的文件系统。
Linux上可用的存储引撃有AUFS、 Overlay2、 Device Mapper、Btrfs以及ZFS。顾名思义，每种存储引擎都基于 Linux中对应的。
件系统或者块设备技术，井且每种存储引擎都有其独有的性能特点。
Docker在 Windows上仅支持 windowsfilter 一种存储引擎，该引擎基于NTFS文件系统之上实现了分层和CoW [1]。
下图展示了与系统显示相同的三层镜像。所有镜像层堆并合井，对外提供统一的视图。
特点
Docker 镜像都是只读的，当容器启动时，一个新的可写层加载到镜像的顶部！
这一层就是我们通常说的容器层，容器之下的都叫镜像层！
3. commit镜像
docker commit 提交容器成为一个新的副本
# 命令和git原理类似
docker commit -m="描述信息" -a="作者" 容器id 目标镜像名:[TAG]
实战测试
# 1、启动一个默认的tomcat
docker run -d -p 8080:8080 tomcat
# 2、发现这个默认的tomcat 是没有webapps应用，官方的镜像默认webapps下面是没有文件的！
docker exec -it 容器id
# 3、我自己拷贝文件进去
cp -r webapps.dis/* webapps
# 4、将操作过的容器通过commit调教为一个镜像！我们以后就使用我们修改过的镜像即可，这就是我们自己的一个修改的镜像。
docker commit -m="描述信息" -a="作者" 容器id 目标镜像名:[TAG]
docker commit -a="kuangshen" -m="add webapps app" 容器id tomcat02:1.0
如果你想要保存当前容器的状态，就可以通过commit来提交，获得一个镜像，就好比我们我使用虚拟机的时候，快照！
学习方式说明： 先理解概念，但是一定要实践，最后实践和理论相结合，一次搞定这个知识。
学到这里，才算是入门docker!!
入门成功！！！！
Docker的精髓： 容器数据卷，DockerFile，Docker网络
企业实践： Docker compose, Docker swarm
六、容器数据卷
1. 什么是容器卷？
docker的理念回顾
将应用和环境打包成一个镜像！
数据？如果数据都在容器中，那么我们容器删除，数据就会丢失！需求：数据可以持久化
MySQL，容器删除了，删库跑路！需求：MySQL数据可以存储在本地！
容器之间可以有一个数据共享的技术！Docker容器中产生的数据，同步到本地！ 这就是卷技术！目录的挂载，将我们容器内的目录，挂载到Linux上面！
总结一句话：容器的持久化和同步操作！容器间也是可以数据共享的！
2. 使用数据卷--双向绑定
方式一 ：直接使用命令挂载 -v
-v, --volume list Bind mount a volume
docker run -it -v 主机目录:容器内目录 -p 主机端口:容器内端口
➜ ~ docker run -it -v /home/ceshi:/home centos /bin/bash
#启动起来之后，通过 docker inspect 容器id 查看
测试文件的同步
再来测试！
1、停止容器
2、宿主机修改文件
3、启动容器
4、容器内的数据依旧是同步的
好处：我们以后修改只需要在本地修改即可，容器内会自动同步！
3. 实战：安装MySQL
思考：MySQL的数据持久化的问题
# 获取mysql镜像
➜ ~ docker pull mysql:5.7
# 运行容器,需要做数据挂载 #安装启动mysql，需要配置密码的，这是要注意点！
# 参考官网hub
docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag
#启动我们得
-d 后台运行
-p 端口映射
-v 卷挂载
-e 环境配置
-- name 容器名字
➜ ~ docker run -d -p 3306:3306 -v /home/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /home/mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name mysql01 mysql:5.7
# 启动成功之后，我们在本地使用sqlyog来测试一下
# sqlyog-连接到服务器的3306--和容器内的3306映射
# 在本地测试创建一个数据库，查看一下我们映射的路径是否ok！
假设我们将容器删除 ：
发现，我们挂载到本地的数据卷依旧没有丢失，这就实现了容器数据持久化功能!
4. 具名和匿名挂载
# 匿名挂载
-v 容器内路径!
docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx nginx
# 查看所有的volume的情况
➜ ~ docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local 33ae588fae6d34f511a769948f0d3d123c9d45c442ac7728cb85599c2657e50d
# 这里发现，这种就是匿名挂载，我们在 -v只写了容器内的路径，没有写容器外的路径！
# 具名挂载
➜ ~ docker run -d -P --name nginx02 -v juming-nginx:/etc/nginx nginx
➜ ~ docker volume ls
DRIVER VOLUME NAME
local juming-nginx
# 通过 -v 卷名：容器内路径
# 查看一下这个卷
所有的docker容器内的卷，没有指定目录的情况下都是在/var/lib/docker/volumes/xxxx/_data下
如果指定了目录，docker volume ls 是查看不到的。
我们通过具名挂载可以方便的找到我们的一个卷，大多数情况都使用具名挂载。
如何确定是具名挂载还是匿名挂载，指定路径挂载？
# 三种挂载： 匿名挂载、具名挂载、指定路径挂载
-v 容器内路径 #匿名挂载
-v 卷名：容器内路径 #具名挂载
-v /宿主机路径：容器内路径 #指定路径挂载 docker volume ls 是查看不到的。
#注意/表明是一个路径，如果不写/，就是卷名
拓展：
# 通过 -v 容器内路径： ro rw 改变读写权限
ro #readonly 只读
rw #readwrite 可读可写
docker run -d -P --name nginx05 -v juming:/etc/nginx:ro nginx
docker run -d -P --name nginx05 -v juming:/etc/nginx:rw nginx
# ro 只要看到ro就说明这个路径只能通过宿主机来操作，容器内部是无法操作！
5. 初识Dockerfile--起到了commit命令的作用
Dockerfile 就是用来构建docker镜像的构建文件！命令脚本！先体验一下！ 通过这个脚本可以生成镜像，镜像是一层一层的，脚本是一个一个命令，一个命令就是一层。
注意：
镜像名的部分不能有/ （把/kuangshen/centos改成kuangshen/centos）
不要漏写当前目录的 .
启动自己写的镜像
这个卷和外部一定有一个同步的目录。
查看一下卷挂载。docker inspect 容器id, 查看Mounts
测试一下刚才的文件是否同步出去了！
这种方式使用的十分多，因为我们通常会构建自己的镜像！
假设构建镜像时候没有挂载卷，要手动镜像挂载 -v 卷名：容器内路径！
6. 数据卷容器
多个MySQL同步数据！ 命名的容器挂载数据卷！
数据卷容器是一个容器，但是他是提供数据的，给别的容器提供数据共享。也叫他父容器。
#启动3个容器，通过我们刚才自己写的镜像启动。
测试：可以删除docker01，查看一下docker02和docker03是否可以访问这个文件
测试结果： 测试依旧可以访问
双向拷贝
多个mysql实现数据共享
结论：
容器之间配置信息的传递，数据卷容器的生命周期一直持续到没有容器使用它为止。
但是一旦你持久化到了本地(也就是第一个父容器通过 -v 挂到了本地的文件系统)，这个时候，本地的数据是不会删除的！
总结
-
-v : 具名挂载 匿名挂载
-
dockerfile: 在生成镜像的时候直接挂载
-
容器数据卷直接的挂载--实现数据共享和同步
七、DockerFile
1. DockerFile介绍
dockerfile 是用来构建docker镜像的文件！命令参数脚本！
构建步骤：
1、 编写一个dockerfile文件
2、 docker build 构建称为一个镜像
3、 docker run运行镜像
4、 docker push发布镜像（DockerHub 、阿里云仓库)
但是很多官方镜像都是基础包，很多功能没有，我们通常会自己搭建自己的镜像！
查看一下官方是怎么做的，官方既然可以制作镜像，那我们也可以！
2. DockerFile构建过程
自己学习的方法：百度Dockerfile命令（图片）
基础知识：
1、每个保留关键字(指令）都是必须是大写字母
2、执行从上到下顺序
3、#表示注释
4、每一个指令都会创建提交一个新的镜像层，并提交！
Dockerfile是面向开发的，我们以后要发布项目，做镜像，就需要编写dockerfile文件，这个文件十分简单！
Docker镜像逐渐成企业交付的标准，必须要掌握！
DockerFile：构建文件，定义了一切的步骤，源代码
DockerImages：通过DockerFile构建生成的镜像，最终发布和运行产品。 ---传统是用jar包，war包
Docker容器：容器就是镜像运行起来提供服务。
步骤：开发，部署，运维缺一不可！
DockerFile的指令
# DockerFile常用指令
FROM # 基础镜像，一切从这里开始构建-->炒锅
MAINTAINER # 镜像是谁写的， 姓名+邮箱-->厨师是谁？
RUN # 镜像构建的时候需要运行的命令-->掂锅
ADD # 步骤，tomcat镜像，这个tomcat压缩包！添加内容 添加同目录--->放菜和调料
WORKDIR # 镜像的工作目录-->当前的厨房地点
VOLUME # 挂载的目录-->存放菜的地方
EXPOSE # 保留端口配置-->炒完的菜要放到出菜口
CMD # 指定这个容器启动的时候要运行的命令，只有最后一个会生效，可被替代。
ENTRYPOINT # 指定这个容器启动的时候要运行的命令，可以追加命令
ONBUILD # 当构建一个被继承 DockerFile 这个时候就会运行ONBUILD的指令，触发指令。？？？
COPY # 类似ADD，将我们文件拷贝到镜像中。
ENV # 构建的时候设置环境变量！
3. 实战测试
Docker Hub中99%镜像都是从这个基础镜像过来的， FROM scratch,
创建一个自己的centos
# 1.编写Dockerfile文件
vim mydockerfile-centos 或者cat mydockerfile-centos
FROM centos
MAINTAINER cheng<1204598429@qq.com>
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
RUN yum -y install vim
RUN yum -y install net-tools
EXPOSE 80
CMD echo $MYPATH
CMD echo "-----end----"
CMD /bin/bash
# 2、通过这个文件构建镜像
# 命令 docker build -f 文件路径 -t 镜像名:[tag] .
docker build -f mydockerfile-centos -t mycentos:0.1 .
#3、测试运行
3、测试运行
直接就进入了工作目录
ENV MYPATH /usr/local WORKDIR $MYPATH
对比：之前原生的
我们增加之后的镜像
查看镜像的生成过程 docker history
我们平时拿到一个镜像，可以研究一下它是怎么做出来的了！
CMD 和 ENTRYPOINT区别
测试CMD
# 编写dockerfile文件
$ vim dockerfile-test-cmd
FROM centos
CMD ["ls","-a"]
# 构建镜像
$ docker build -f dockerfile-test-cmd -t cmd-test:0.1 .
# 运行镜像
$ docker run cmd-test:0.1
.
..
.dockerenv
bin
dev
# 想追加一个命令 -l 成为ls -al
$ docker run cmd-test:0.1 -l
docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:349: starting container process caused "exec: \"-l\":
executable file not found in $PATH": unknown.
ERRO[0000] error waiting for container: context canceled
# cmd的情况下 -l 替换了CMD["ls","-l"]。 -l 不是命令，所以报错！
测试ENTRYPOINT
# 编写dockerfile文件
$ vim dockerfile-test-entrypoint
FROM centos
ENTRYPOINT ["ls","-a"]
$ docker run entrypoint-test:0.1 #在这里没看到与CMD的任何区别
.
..
.dockerenv
bin
dev
etc
home
lib
lib64
lost+found ...
# 我们的追加命令，是直接拼接在我们得ENTRYPOINT命令后面的
$ docker run entrypoint-test:0.1 -l
total 56
drwxr-xr-x 1 root root 4096 May 16 06:32 .
drwxr-xr-x 1 root root 4096 May 16 06:32 ..
-rwxr-xr-x 1 root root 0 May 16 06:32 .dockerenv
lrwxrwxrwx 1 root root 7 May 11 2019 bin -> usr/bin
drwxr-xr-x 5 root root 340 May 16 06:32 dev
drwxr-xr-x 1 root root 4096 May 16 06:32 etc
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 11 2019 home
lrwxrwxrwx 1 root root 7 May 11 2019 lib -> usr/lib
lrwxrwxrwx 1 root root 9 May 11 2019 lib64 -> usr/lib64 ....
自己学习： Dockerfile中很多命令都十分的相似，我们需要了解它们的细微区别，我们最好的学习就是对比他们然后测试效果！
4. 实战：Tomcat镜像
1、准备镜像文件--tomcat的压缩包 和 jdk的压缩包
准备tomcat 和 jdk到当前目录，编写好README 。
2、编写dockerfile, 官方命名是 Dockerfile，build的时候会自动寻找这个文件，就不需要-f去指定了！
FROM centos #
MAINTAINER cheng<1204598429@qq.com>
COPY README /usr/local/README #复制文件到/usr/local/
ADD jdk-8u231-linux-x64.tar.gz /usr/local/ #复制解压, ADD会自动帮我们解压
ADD apache-tomcat-9.0.35.tar.gz /usr/local/ #复制解压
RUN yum -y install vim
ENV MYPATH /usr/local #设置环境变量（key,value）
WORKDIR $MYPATH #设置工作目录
ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8.0_231 #设置环境变量
ENV CLASSPATH $JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
ENV CATALINA_HOME /usr/local/apache-tomcat-9.0.35 #设置环境变量
ENV CATALINA_BASH /usr/local/apache-tomcat-9.0.35 #设置环境变量
ENV PATH $PATH:$JAVA_HOME/bin:$CATALINA_HOME/lib #设置环境变量 分隔符是一个冒号 ：
EXPOSE 8080 #设置暴露的端口
CMD /usr/local/apache-tomcat-9.0.35/bin/startup.sh && tail -F /usr/local/apache-tomcat-9.0.35/logs/catalina.out # 设置默认命令
#多个命令用 && 符号拼接
3、构建镜像
# 因为dockerfile命名使用默认命名 因此不用使用-f 指定文件
$ docker build -t mytomcat:0.1 .
4、启动镜像
$ docker run -d -p 8080:8080 --name tomcat01 -v /home/kuangshen/build/tomcat/test:/usr/local/apache-tomcat-9.0.35/webapps/test -v /home/kuangshen/build/tomcat/tomcatlogs/:/usr/local/apache-tomcat-9.0.35/logs mytomcat:0.1
5、访问测试
6、发布项目(由于做了卷挂载，我们直接在本地编写项目就可以发布了！)
发现：项目部署成功，可以直接访问！
我们以后开发的步骤：需要掌握Dockerfile的编写！我们之后的一切都是使用docker镜像来发布运行！
5. 发布自己的镜像
1、地址 https://hub.docker.com/ 注册自己的账号
2、确定这个账号可以登录
3、我们的服务器上提交自己镜像
先命令行登录docker hub
4、登录完毕后，就提交 push镜像
发布到docker hub上
自己发布的镜像，尽量带上版本号
提交的时候也是按照层级来进行提交的！
发布到阿里云镜像服务上
参考阿里云容器镜像的官方文档
自己的操作：
1. 登录阿里云Docker Registry
$ sudo docker login --username=wulakuer01 registry.cn-beijing.aliyuncs.com用于登录的用户名为阿里云账号全名，密码为开通服务时设置的密码。
您可以在访问凭证页面修改凭证密码。
2. 从Registry中拉取镜像
$ sudo docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/vivian_test/vivian_repos:[镜像版本号]3. 将镜像推送到Registry
$ sudo docker login --username=wulakuer01 registry.cn-beijing.aliyuncs.com $ sudo docker tag [ImageId] registry.cn-beijing.aliyuncs.com/vivian_test/vivian_repos:[镜像版本号] $ sudo docker push registry.cn-beijing.aliyuncs.com/vivian_test/vivian_repos:[镜像版本号]请根据实际镜像信息替换示例中的[ImageId]和[镜像版本号]参数。
4. 选择合适的镜像仓库地址
从ECS推送镜像时，可以选择使用镜像仓库内网地址。推送速度将得到提升并且将不会损耗您的公网流量。
如果您使用的机器位于VPC网络，请使用 registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com 作为Registry的域名登录。
5. 示例
使用"docker tag"命令重命名镜像，并将它通过专有网络地址推送至Registry。
$ sudo docker imagesREPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZEregistry.aliyuncs.com/acs/agent 0.7-dfb6816 37bb9c63c8b2 7 days ago 37.89 MB$ sudo docker tag 37bb9c63c8b2 registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/agent:0.7-dfb6816使用 "docker push" 命令将该镜像推送至远程。
$ sudo docker push registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/agent:0.7-dfb68166. 小结
八、Docker网络（为容器编排和集群部署做铺垫！！）
1.理解Docker 0
清空所有镜像和容器，方便理解
测试： ip addr 命令查看所有网络
三个网络
问题： docker 是如果处理容器网络访问的？
#启动一个容器
docker run -d -P --name tomcat01 tomcat
#查看容器的内部网络地址ip addr, 发现容器启动的时候会得到一个 ip地址 eth0@if77，docker分配的！
docker exec -it tomcat01 ip addr
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat01 ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
valid_lft forever preferred_lft forever
76: eth0@if77: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc noqueue state UP group default
link/ether 02:42:ac:11:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 0
inet 172.17.0.2/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
valid_lft forever preferred_lft forever
#思考： linux能不能访问容器的IP地址， ping通容器内部？ 可以！！！
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# ping 172.17.0.2
PING 172.17.0.2 (172.17.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.0.2: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.064 ms
64 bytes from 172.17.0.2: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.061 ms
# linux能 ping通docker容器内部
原理：
192.168.0.1 路由器IP
192.168.0.2 手机的IP
同一个网段， 可以互相ping通
1、我们每启动一个docker容器，docker就会给docker容器分配一个ip。
我们只要安装了docker， 就会有一个网卡docker0， 桥接模式，使用的技术是veth-pair技术
- 再次测试ip addr
2 、再启动一个容器测试，发现又多了一对网络
我们发现这个容器带来的网卡，都是一对对的。
veth-pair 就是一对的虚拟设备接口，他们都是成对出现的，一端连着协议，一端彼此相连。
正因为有这个特性 veth-pair 充当一个桥梁，连接各种虚拟网络设备的
OpenStac,Docker容器之间的连接，OVS的连接，都是使用evth-pair技术
3、我们来测试下tomcat01和tomcat02是否可以ping通?
结论是可以！
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
05e0879325bb tomcat "catalina.sh run" 3 hours ago Up 3 hours 0.0.0.0: 49155->8080/tcp tomcat02
fcf026993acd tomcat "catalina.sh run" 3 hours ago Up 3 hours 0.0.0.0: 49154->8080/tcp tomcat01
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat01 ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group defaul t qlen 1000
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
valid_lft forever preferred_lft forever
76: eth0@if77: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc noqueue state UP group default
link/ether 02:42:ac:11:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 0
inet 172.17.0.2/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
valid_lft forever preferred_lft forever
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat01 ping 172.17.0.2
PING 172.17.0.2 (172.17.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.0.2: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.026 ms
64 bytes from 172.17.0.2: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.029 ms
结论： tomcat01,tomcat02共同使用了 一个路由器，也就是docker0。
所有的docker容器不指定网络的情况下，都是docker0路由的。docker 会给我们的容器分配一个默认的可用IP。
0~255？？
A B C类
255.255.0.1/16
00000000.00000000.00000000.00000000
表示255.255. xxx.xxx是一个网
共有多少个IP地址？
255255 减去0.0.0.0和255.255.255.255这两个
也就是255255--1-1 = 65535个
255.255.0.1/24
表示表示255.255. 255.xxx是一个网络
又例如：
192.168.1.0/24 给出了IP地址和子网掩码的位数，
24个1即11111111.11111111.11111111.00000000 转为10进制是255.255.255.0,
如果改用新的子网掩码255.255.255.224 转为二进制是11111111.11111111.11111111.1110000 第四个段有三位是1,2的3次方是8:即问题中的可划分为子网数是8
第四个段剩5个零，子网内主机数是2的5次方减2(减2是因为减去全零的网络地址和全1的广播地址):即每个有效子网主机数是30
小结：
Docker使用的是Linux的桥接，宿主机是一个Docker容器的网桥，也就是docker0
Docker中所有网络接口都是虚拟的，虚拟的转发效率高（内网传递文件）
只要容器删除，对应的一对veth网卡就没了！
思考一个场景：
我们编写了一个微服务，database url=ip: ， 项目不重启，数据库ip换了，我们希望可以处理这个问题，可以通过名字来进行访问容器或服务？
服务名不变，但是每次重启之后IP都会变。怎么能通过名字来访问服务？不通过ping ip地址，而是通过ping容器名
实现高可用！
可以使用--link
2.--link
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat02 ping tomcat01
ping: tomcat01: Name or service not known
#tomcat02直接ping tomcat01会不成功
#如果tomcat03 --link tomcat01之后，就可以ping tomcat01成功。通过--link解决网络连通问题。
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat03 --link tomcat01 tomcat
387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat03 /bin/bash
root@387ccb1f9e46:/usr/local/tomcat# ping tomcat01
PING tomcat01 (172.17.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from tomcat01 (172.17.0.2): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.080 ms
64 bytes from tomcat01 (172.17.0.2): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.059 ms
#反向可以ping通吗？不能
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat01 ping tomcat03
ping: tomcat03: Name or service not known
探究：
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network --help
Usage: docker network COMMAND
Manage networks
Commands:
connect Connect a container to a network
create Create a network
disconnect Disconnect a container from a network
inspect Display detailed information on one or more networks
ls List networks
prune Remove all unused networks
rm Remove one or more networks
Run \'docker network COMMAND --help\' for more information on a command.
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network ls
NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
82f93fe9fa61 bridge bridge local
0c9cab8c275b host host local
3bfe68577029 none null local
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network inspect 82f93fe9fa61 #查看bridge
[
{
"Name": "bridge",
"Id": "82f93fe9fa61bd02ad661a67d84a29954cedd3bd3915c5d0eaf25d3ddc693698",
"Created": "2020-12-22T14:35:16.832361013+08:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": null,
"Config": [
{
"Subnet": "172.17.0.0/16",
"Gateway": "172.17.0.1"
}
]
},
"Internal": false,
"Attachable": false,
"Ingress": false,
"ConfigFrom": {
"Network": ""
},
"ConfigOnly": false,
"Containers": {
"05e0879325bb5faba313ea48dce891fe60f912729b16a9e0c30e67eecea15cf0": {
"Name": "tomcat02",
"EndpointID": "07e0e9cf4ea6d70aa582de57b226d1a711029d31a5149e1300bdf54227609688",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:03",
"IPv4Address": "172.17.0.3/16",
"IPv6Address": ""
},
"387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce": {
"Name": "tomcat03",
"EndpointID": "249505b89e561845f5dd79720deb207dba9a7c40fea0eb913dbbab3f54d5f513",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:04",
"IPv4Address": "172.17.0.4/16",
"IPv6Address": ""
},
"fcf026993acdc31f88895cc95b6fb2aed9ff8056d7815e632002af6d5c220c6d": {
"Name": "tomcat01",
"EndpointID": "d54e762b2d1ac3b96aac7980dd33efa6a0d7e5b2e26ad2b17eca9c607797617a",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"IPv4Address": "172.17.0.2/16",
"IPv6Address": ""
}
},
"Options": {
"com.docker.network.bridge.default_bridge": "true",
"com.docker.network.bridge.enable_icc": "true",
"com.docker.network.bridge.enable_ip_masquerade": "true",
"com.docker.network.bridge.host_binding_ipv4": "0.0.0.0",
"com.docker.network.bridge.name": "docker0",
"com.docker.network.driver.mtu": "1500"
},
"Labels": {}
}
]
docker network inspect 网络id 网段相同
docker inspect tomcat03
[
{
"Id": "387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce",
"Created": "2020-12-24T06:53:36.881163452Z",
"Path": "catalina.sh",
"Args": [
"run"
],
"State": {
"Status": "running",
"Running": true,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": false,
"Dead": false,
"Pid": 17517,
"ExitCode": 0,
"Error": "",
"StartedAt": "2020-12-24T06:53:37.289495897Z",
"FinishedAt": "0001-01-01T00:00:00Z"
},
"Image": "sha256:feba8d001e3f56558228ed129ce9b381936393c093129593d270140e5717d7d0",
"ResolvConfPath": "/var/lib/docker/containers/387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce/resolv.conf",
"HostnamePath": "/var/lib/docker/containers/387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce/hostname",
"HostsPath": "/var/lib/docker/containers/387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce/hosts",
"LogPath": "/var/lib/docker/containers/387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce/387ccb1f9e462193e955f0448923690341a7e9b8f391db1d89af2a8281f48bce-json.log",
"Name": "/tomcat03",
"RestartCount": 0,
"Driver": "overlay2",
"Platform": "linux",
"MountLabel": "",
"ProcessLabel": "",
"AppArmorProfile": "",
"ExecIDs": null,
"HostConfig": {
"Binds": null,
"ContainerIDFile": "",
"LogConfig": {
"Type": "json-file",
"Config": {}
},
"NetworkMode": "default",
"PortBindings": {},
"RestartPolicy": {
"Name": "no",
"MaximumRetryCount": 0
},
"AutoRemove": false,
"VolumeDriver": "",
"VolumesFrom": null,
"CapAdd": null,
"CapDrop": null,
"CgroupnsMode": "host",
"Dns": [],
"DnsOptions": [],
"DnsSearch": [],
"ExtraHosts": null,
"GroupAdd": null,
"IpcMode": "private",
"Cgroup": "",
"Links": [
"/tomcat01:/tomcat03/tomcat01"
],
"OomScoreAdj": 0,
"PidMode": "",
"Privileged": false,
"PublishAllPorts": true,
"ReadonlyRootfs": false,
"SecurityOpt": null,
"UTSMode": "",
"UsernsMode": "",
"ShmSize": 67108864,
"Runtime": "runc",
"ConsoleSize": [
0,
0
],
"Isolation": "",
"CpuShares": 0,
"Memory": 0,
"NanoCpus": 0,
"CgroupParent": "",
"BlkioWeight": 0,
"BlkioWeightDevice": [],
"BlkioDeviceReadBps": null,
"BlkioDeviceWriteBps": null,
"BlkioDeviceReadIOps": null,
"BlkioDeviceWriteIOps": null,
"CpuPeriod": 0,
"CpuQuota": 0,
"CpuRealtimePeriod": 0,
"CpuRealtimeRuntime": 0,
"CpusetCpus": "",
"CpusetMems": "",
"Devices": [],
"DeviceCgroupRules": null,
"DeviceRequests": null,
"KernelMemory": 0,
"KernelMemoryTCP": 0,
"MemoryReservation": 0,
"MemorySwap": 0,
"MemorySwappiness": null,
"OomKillDisable": false,
"PidsLimit": null,
"Ulimits": null,
"CpuCount": 0,
"CpuPercent": 0,
"IOMaximumIOps": 0,
"IOMaximumBandwidth": 0,
"MaskedPaths": [
"/proc/asound",
"/proc/acpi",
"/proc/kcore",
"/proc/keys",
"/proc/latency_stats",
"/proc/timer_list",
"/proc/timer_stats",
"/proc/sched_debug",
"/proc/scsi",
"/sys/firmware"
],
"ReadonlyPaths": [
"/proc/bus",
"/proc/fs",
"/proc/irq",
"/proc/sys",
"/proc/sysrq-trigger"
]
},
"GraphDriver": {
"Data": {
"LowerDir": "/var/lib/docker/overlay2/406613aea5bd20dae34930f14f003ef188a822c821c9e837dd5f36fa3eacd50a-init/diff:/var/lib/docker/overlay2/c6499ca1e708ef584099cd775064ad278f74dde79d91d06676696121a4ed034e/diff:/var/lib/docker/overlay2/c55ef11e551534edd70bb5d434a5be8389b17257eee7febffefa4cf10036ae0d/diff:/var/lib/docker/overlay2/d72c454c417aab831215ad20b0ba40dc6ec7d82d99adcec13a0c541ddfa36c1a/diff:/var/lib/docker/overlay2/5918afb5fe0810d12387a3e8ac7de34fd7d08c653f15debf03682269326171eb/diff:/var/lib/docker/overlay2/7c91f2a62a92d821b4dd53b8ef33627e4dfbb0b041ec72ed52e3b7bd2c3d8583/diff:/var/lib/docker/overlay2/98ffe5063ad68467d4f11052ba52618bcd7b080a25efd1d6df44ee57bdfeeaa8/diff:/var/lib/docker/overlay2/8846ca17cc07ca0bbe71058eb0dfd45b570e86d5b9931e7be99ea2bcbd48e307/diff:/var/lib/docker/overlay2/1afdfd0b67bf28b2c679fa3952028d2c057e0edda47b4425783ffce052fead2f/diff:/var/lib/docker/overlay2/c1359626099adf701e623b603845ba124db0f88cd1164953954838321fdef14f/diff:/var/lib/docker/overlay2/15a50f7731f6d750cc701e378c4c9fbd736b9514fb2d937477d36573ac7b953c/diff",
"MergedDir": "/var/lib/docker/overlay2/406613aea5bd20dae34930f14f003ef188a822c821c9e837dd5f36fa3eacd50a/merged",
"UpperDir": "/var/lib/docker/overlay2/406613aea5bd20dae34930f14f003ef188a822c821c9e837dd5f36fa3eacd50a/diff",
"WorkDir": "/var/lib/docker/overlay2/406613aea5bd20dae34930f14f003ef188a822c821c9e837dd5f36fa3eacd50a/work"
},
"Name": "overlay2"
},
"Mounts": [],
"Config": {
"Hostname": "387ccb1f9e46",
"Domainname": "",
"User": "",
"AttachStdin": false,
"AttachStdout": false,
"AttachStderr": false,
"ExposedPorts": {
"8080/tcp": {}
},
"Tty": false,
"OpenStdin": false,
"StdinOnce": false,
"Env": [
"PATH=/usr/local/tomcat/bin:/usr/local/openjdk-11/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin",
"LANG=C.UTF-8",
"JAVA_HOME=/usr/local/openjdk-11",
"JAVA_VERSION=11.0.9.1",
"CATALINA_HOME=/usr/local/tomcat",
"TOMCAT_NATIVE_LIBDIR=/usr/local/tomcat/native-jni-lib",
"LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/tomcat/native-jni-lib",
"GPG_KEYS=05AB33110949707C93A279E3D3EFE6B686867BA6 07E48665A34DCAFAE522E5E6266191C37C037D42 47309207D818FFD8DCD3F83F1931D684307A10A5 541FBE7D8F78B25E055DDEE13C370389288584E7 61B832AC2F1C5A90F0F9B00A1C506407564C17A3 79F7026C690BAA50B92CD8B66A3AD3F4F22C4FED 9BA44C2621385CB966EBA586F72C284D731FABEE A27677289986DB50844682F8ACB77FC2E86E29AC A9C5DF4D22E99998D9875A5110C01C5A2F6059E7 DCFD35E0BF8CA7344752DE8B6FB21E8933C60243 F3A04C595DB5B6A5F1ECA43E3B7BBB100D811BBE F7DA48BB64BCB84ECBA7EE6935CD23C10D498E23",
"TOMCAT_MAJOR=9",
"TOMCAT_VERSION=9.0.41",
"TOMCAT_SHA512=b6450e590a37c5bccf049b1176c441f0964796995e80d4c7c7d9fb74f9ad817107c303b6b83ed3d71c9251b2b8acf334b90a4abdf9deea122e338643cece0766"
],
"Cmd": [
"catalina.sh",
"run"
],
"Image": "tomcat",
"Volumes": null,
"WorkingDir": "/usr/local/tomcat",
"Entrypoint": null,
"OnBuild": null,
"Labels": {}
},
"NetworkSettings": {
"Bridge": "",
"SandboxID": "8bd2d2d846050798c3bbbc2dca88006bdd1b9023b36d8ae1c6a738c5bdc72526",
"HairpinMode": false,
"LinkLocalIPv6Address": "",
"LinkLocalIPv6PrefixLen": 0,
"Ports": {
"8080/tcp": [
{
"HostIp": "0.0.0.0",
"HostPort": "49156"
}
]
},
"SandboxKey": "/var/run/docker/netns/8bd2d2d84605",
"SecondaryIPAddresses": null,
"SecondaryIPv6Addresses": null,
"EndpointID": "249505b89e561845f5dd79720deb207dba9a7c40fea0eb913dbbab3f54d5f513",
"Gateway": "172.17.0.1",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"IPAddress": "172.17.0.4",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:04",
"Networks": {
"bridge": {
"IPAMConfig": null,
"Links": null,
"Aliases": null,
"NetworkID": "82f93fe9fa61bd02ad661a67d84a29954cedd3bd3915c5d0eaf25d3ddc693698",
"EndpointID": "249505b89e561845f5dd79720deb207dba9a7c40fea0eb913dbbab3f54d5f513",
"Gateway": "172.17.0.1",
"IPAddress": "172.17.0.4",
"IPPrefixLen": 16,
"IPv6Gateway": "",
"GlobalIPv6Address": "",
"GlobalIPv6PrefixLen": 0,
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:04",
"DriverOpts": null
}
}
}
}
]
我用tomcat03 --link tomcat01，在docker inspect tomcat03中能看到如下图的信息
其实这个tomcat03就是在本地配置了tomcat01的配置
查看tomcat03里面的/etc/hosts发现有tomcat01的配置
/etc/hosts是配置绑定的
例如
127.0.0.1 www.baidu.com
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat03 cat /etc/hosts
127.0.0.1 localhost
::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
172.17.0.2 tomcat01 fcf026993acd
172.17.0.4 387ccb1f9e46
本质探究： -–link 本质就是在hosts配置中添加一个映射 172.17.0.2 tomcat01 fcf026993acd
之前是ping IP地址 172.17.0.2, 现在ping tomcat01就会转化成ping IP地址 172.17.0.2
tomcat01就没有使用--link去做类似的配置，所以在tomcat01中无法直接使用ping tomcat03。
现在玩Docker已经不建议使用–link了！
自定义网络，不使用docker0！
docker0问题：不支持容器名连接访问！
3. 自定义网络 = 容器互联
查看所有的docker网络
网络模式
bridge ：桥接 docker（默认模式，自己创建也是用bridge模式） 0.2--0.1--0.3
none ：不配置网络，一般不用
host ：和所主机共享网络
container ：容器网络连通（用得少！局限很大）
测试
- 删除所有容器和镜像，得到一个干净的环境
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
valid_lft forever preferred_lft forever
inet6 ::1/128 scope host
valid_lft forever preferred_lft forever
2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state UP group default qlen 1000
link/ether 00:16:3e:16:f3:84 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 172.28.103.137/20 brd 172.28.111.255 scope global dynamic noprefixroute eth0
valid_lft 314998020sec preferred_lft 314998020sec
inet6 fe80::216:3eff:fe16:f384/64 scope link
valid_lft forever preferred_lft forever
3: docker0: <NO-CARRIER,BROADCAST,MULTICAST,UP> mtu 1500 qdisc noqueue state DOWN group default
link/ether 02:42:3a:1d:96:e4 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 172.17.0.1/16 brd 172.17.255.255 scope global docker0
valid_lft forever preferred_lft forever
inet6 fe80::42:3aff:fe1d:96e4/64 scope link
valid_lft forever preferred_lft forever
#我们直接启动一个容器的命令中，默认有 --net bridge，而这个就是我们的docker0
docker run -d -P --name tomcat01 tomcat
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat01 --net bridge tomcat
# docker0的特点： 是默认的，弊端是域名不能访问，使用--link可以大同链接，但是比较麻烦
# 我们可以自定义一个网络
- 查看用法
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network help
Usage: docker network COMMAND
Manage networks
Commands:
connect Connect a container to a network
create Create a network
disconnect Disconnect a container from a network
inspect Display detailed information on one or more networks
ls List networks
prune Remove all unused networks
rm Remove one or more networks
Run \'docker network COMMAND --help\' for more information on a command.
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network create --help
Usage: docker network create [OPTIONS] NETWORK
Create a network
Options:
--attachable Enable manual container attachment
--aux-address map Auxiliary IPv4 or IPv6 addresses used by Network driver (default map[])
--config-from string The network from which to copy the configuration
--config-only Create a configuration only network
-d, --driver string Driver to manage the Network (default "bridge")
--gateway strings IPv4 or IPv6 Gateway for the master subnet
--ingress Create swarm routing-mesh network
--internal Restrict external access to the network
--ip-range strings Allocate container ip from a sub-range
--ipam-driver string IP Address Management Driver (default "default")
--ipam-opt map Set IPAM driver specific options (default map[])
--ipv6 Enable IPv6 networking
--label list Set metadata on a network
-o, --opt map Set driver specific options (default map[])
--scope string Control the network\'s scope
--subnet strings Subnet in CIDR format that represents a network segment
- 创建自己的网络
# --driver bridge driver是桥接
# --subnet 192.168.0.0/16 子网 从192.168.0.2 到 192.168.255.255
# --gateway 192.168.0.1 网关， 路由器的地址 请求都会经过gateway
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network create --driver bridge --subnet 192.168.0.0/16 --gateway 192.168.0.1 mynet
7f0c11bbe61423c19bcdea47589e5d166c710affaa1c0c282b67d05baaa2356f
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network ls
NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
82f93fe9fa61 bridge bridge local #docker0
0c9cab8c275b host host local
7f0c11bbe614 mynet bridge local #自定义的网络
3bfe68577029 none null local
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network inspect mynet
[
{
"Name": "mynet",
"Id": "7f0c11bbe61423c19bcdea47589e5d166c710affaa1c0c282b67d05baaa2356f",
"Created": "2020-12-24T16:19:38.812120252+08:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": {},
"Config": [
{
"Subnet": "192.168.0.0/16",
"Gateway": "192.168.0.1"
}
]
},
"Internal": false,
"Attachable": false,
"Ingress": false,
"ConfigFrom": {
"Network": ""
},
"ConfigOnly": false,
"Containers": {},
"Options": {},
"Labels": {}
}
]
#启动两个tomcat,再次查看网络情况
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat-net01 --net mynet tomcat
98e0d0409bac414f0e70a0ac9ab744eb7b7b2534bbb9b58dc6e2b658cd4b2950
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat-net02 --net mynet tomcat
d2c23335f4e24ec5e7e3d8a1ed5b0b9b8071ffc02bf7a815e1617af193489e46
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network inspect mynet
# 可以看到有两个容器连到了mynet这个网络里面
[
{
"Name": "mynet",
"Id": "7f0c11bbe61423c19bcdea47589e5d166c710affaa1c0c282b67d05baaa2356f",
"Created": "2020-12-24T16:19:38.812120252+08:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": {},
"Config": [
{
"Subnet": "192.168.0.0/16",
"Gateway": "192.168.0.1"
}
]
},
"Internal": false,
"Attachable": false,
"Ingress": false,
"ConfigFrom": {
"Network": ""
},
"ConfigOnly": false,
"Containers": {
"98e0d0409bac414f0e70a0ac9ab744eb7b7b2534bbb9b58dc6e2b658cd4b2950": {
"Name": "tomcat-net01",
"EndpointID": "156dfe691b0989fd1e24a6509cb97e64ad0cb825f81ccfb073a2048f38946d44",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:02",
"IPv4Address": "192.168.0.2/16",
"IPv6Address": ""
},
"d2c23335f4e24ec5e7e3d8a1ed5b0b9b8071ffc02bf7a815e1617af193489e46": {
"Name": "tomcat-net02",
"EndpointID": "bfb740f0dd21327322ec8e2be538694b1209fff248a26569d194e1098691cfeb",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:03",
"IPv4Address": "192.168.0.3/16",
"IPv6Address": ""
}
},
"Options": {},
"Labels": {}
}
]
自定义网络的好处：
#这里再测试ping连接
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat-net01 ping 192.168.0.3
PING 192.168.0.3 (192.168.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 192.168.0.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.091 ms
#现在不使用--link也可以ping通名字了
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat-net01 ping tomcat-net02
PING tomcat-net02 (192.168.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from tomcat-net02.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.066 ms
在自定义的网络下，服务可以互相ping通，不必使用-–link
我们自定义的网络docker当我们维护好了对应的关系，推荐我们平时这样使用网络！
好处：
redis -不同的集群使用不同的网络，保证集群是安全和健康的
mysql-不同的集群使用不同的网络，保证集群是安全和健康的
4. 网络连通
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat01 tomcat
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat02 tomcat
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network inspect mynet
[
{
"Name": "mynet",
"Id": "7f0c11bbe61423c19bcdea47589e5d166c710affaa1c0c282b67d05baaa2356f",
"Created": "2020-12-24T16:19:38.812120252+08:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": {},
"Config": [
{
"Subnet": "192.168.0.0/16",
"Gateway": "192.168.0.1"
}
]
},
"Internal": false,
"Attachable": false,
"Ingress": false,
"ConfigFrom": {
"Network": ""
},
"ConfigOnly": false,
"Containers": {
"98e0d0409bac414f0e70a0ac9ab744eb7b7b2534bbb9b58dc6e2b658cd4b2950": {
"Name": "tomcat-net01",
"EndpointID": "156dfe691b0989fd1e24a6509cb97e64ad0cb825f81ccfb073a2048f38946d44",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:02",
"IPv4Address": "192.168.0.2/16",
"IPv6Address": ""
},
"d2c23335f4e24ec5e7e3d8a1ed5b0b9b8071ffc02bf7a815e1617af193489e46": {
"Name": "tomcat-net02",
"EndpointID": "bfb740f0dd21327322ec8e2be538694b1209fff248a26569d194e1098691cfeb",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:03",
"IPv4Address": "192.168.0.3/16",
"IPv6Address": ""
}
},
"Options": {},
"Labels": {}
}
]
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# clear
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat-net01 ping 192.168.0.3
PING 192.168.0.3 (192.168.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 192.168.0.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.091 ms
64 bytes from 192.168.0.3: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.060 ms
^C
--- 192.168.0.3 ping statistics ---
2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 14ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.060/0.075/0.091/0.017 ms
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat-net01 ping tomcat-net02
PING tomcat-net02 (192.168.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from tomcat-net02.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.066 ms
64 bytes from tomcat-net02.mynet (192.168.0.3): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.062 ms
^C
--- tomcat-net02 ping statistics ---
2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 3ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.062/0.064/0.066/0.002 ms
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat01 tomcat
docker: Error response from daemon: Conflict. The container name "/tomcat01" is already in use by container "99dbbe4d254acdaeceb17c4c1936c4233b74498b00adc64143cfdaa802de7108". You have to remove (or rename) that container to be able to reuse that name.
See \'docker run --help\'.
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
d2c23335f4e2 tomcat "catalina.sh run" 19 minutes ago Up 19 minutes 0.0.0.0:49159->8080/tcp tomcat-net02
98e0d0409bac tomcat "catalina.sh run" 19 minutes ago Up 19 minutes 0.0.0.0:49158->8080/tcp tomcat-net01
99dbbe4d254a tomcat "catalina.sh run" 38 minutes ago Up 38 minutes 0.0.0.0:49157->8080/tcp tomcat01
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker rm tomcat01
Error response from daemon: You cannot remove a running container 99dbbe4d254acdaeceb17c4c1936c4233b74498b00adc64143cfdaa802de7108. Stop the container before attempting removal or force remove
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker run -d -P --name tomcat02 tomcat
6dea977a10803da97a9232713fa33c68ead3ace40f6642c004064f0a26094199
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker rm tomcat01
Error response from daemon: You cannot remove a running container 99dbbe4d254acdaeceb17c4c1936c4233b74498b00adc64143cfdaa802de7108. Stop the container before attempting removal or force remove
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
6dea977a1080 tomcat "catalina.sh run" 14 seconds ago Up 13 seconds 0.0.0.0:49160->8080/tcp tomcat02
d2c23335f4e2 tomcat "catalina.sh run" 20 minutes ago Up 20 minutes 0.0.0.0:49159->8080/tcp tomcat-net02
98e0d0409bac tomcat "catalina.sh run" 20 minutes ago Up 20 minutes 0.0.0.0:49158->8080/tcp tomcat-net01
99dbbe4d254a tomcat "catalina.sh run" 39 minutes ago Up 38 minutes 0.0.0.0:49157->8080/tcp tomcat01
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network inspect bridge
[
{
"Name": "bridge",
"Id": "82f93fe9fa61bd02ad661a67d84a29954cedd3bd3915c5d0eaf25d3ddc693698",
"Created": "2020-12-22T14:35:16.832361013+08:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": null,
"Config": [
{
"Subnet": "172.17.0.0/16",
"Gateway": "172.17.0.1"
}
]
},
"Internal": false,
"Attachable": false,
"Ingress": false,
"ConfigFrom": {
"Network": ""
},
"ConfigOnly": false,
"Containers": {
"6dea977a10803da97a9232713fa33c68ead3ace40f6642c004064f0a26094199": {
"Name": "tomcat02",
"EndpointID": "ef31850ebbec2349162ea28f0ab188f6e0256637a8de16480c05806de499a207",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:03",
"IPv4Address": "172.17.0.3/16",
"IPv6Address": ""
},
"99dbbe4d254acdaeceb17c4c1936c4233b74498b00adc64143cfdaa802de7108": {
"Name": "tomcat01",
"EndpointID": "4ef5447738a384242f3661b5ebac26618df641efb8216848a9e6bc55d287bde2",
"MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
"IPv4Address": "172.17.0.2/16",
"IPv6Address": ""
}
},
"Options": {
"com.docker.network.bridge.default_bridge": "true",
"com.docker.network.bridge.enable_icc": "true",
"com.docker.network.bridge.enable_ip_masquerade": "true",
"com.docker.network.bridge.host_binding_ipv4": "0.0.0.0",
"com.docker.network.bridge.name": "docker0",
"com.docker.network.driver.mtu": "1500"
},
"Labels": {}
}
]
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat01 ping tomcat-net01
ping: tomcat-net01: Name or service not known
# tomcat01 ping tomcat-net01直接连不能成功
#解决办法： tomcat01 ping mynet, 容器跟网卡去连接。 使用 docker network connect 命令
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network connect --help
Usage: docker network connect [OPTIONS] NETWORK CONTAINER
Connect a container to a network
Options:
--alias strings Add network-scoped alias for the container
--driver-opt strings driver options for the network
--ip string IPv4 address (e.g., 172.30.100.104)
--ip6 string IPv6 address (e.g., 2001:db8::33)
--link list Add link to another container
--link-local-ip strings Add a link-local address for the container
#测试： 打通 tomcat01（在docker0的网络中） 和 mynet
# 连通之后就是将tomcat01加到了 mynet这个网络下
# 一个容器有两个IP 地址， 就好像阿里云服务有一个公网IP，和一个私网IP
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network connect mynet tomcat01
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker network inspect mynet
[
{
"Name": "mynet",
"Id": "7f0c11bbe61423c19bcdea47589e5d166c710affaa1c0c282b67d05baaa2356f",
"Created": "2020-12-24T16:19:38.812120252+08:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": {},
"Config": [
{
"Subnet": "192.168.0.0/16",
"Gateway": "192.168.0.1"
}
]
},
"Internal": false,
"Attachable": false,
"Ingress": false,
"ConfigFrom": {
"Network": ""
},
"ConfigOnly": false,
"Containers": {
"98e0d0409bac414f0e70a0ac9ab744eb7b7b2534bbb9b58dc6e2b658cd4b2950": {
"Name": "tomcat-net01",
"EndpointID": "156dfe691b0989fd1e24a6509cb97e64ad0cb825f81ccfb073a2048f38946d44",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:02",
"IPv4Address": "192.168.0.2/16",
"IPv6Address": ""
},
"99dbbe4d254acdaeceb17c4c1936c4233b74498b00adc64143cfdaa802de7108": {
"Name": "tomcat01", # 把tomcat01加到了 mynet这个网络中
"EndpointID": "3e1f0435eb2de431077183e353f5b644441c561c241ff21025ee64988dbe7325",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:04",
"IPv4Address": "192.168.0.4/16",
"IPv6Address": ""
},
"d2c23335f4e24ec5e7e3d8a1ed5b0b9b8071ffc02bf7a815e1617af193489e46": {
"Name": "tomcat-net02",
"EndpointID": "bfb740f0dd21327322ec8e2be538694b1209fff248a26569d194e1098691cfeb",
"MacAddress": "02:42:c0:a8:00:03",
"IPv4Address": "192.168.0.3/16",
"IPv6Address": ""
}
},
"Options": {},
"Labels": {}
}
]
#tomcat01连通tomcat-net01
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat01 ping tomcat-net01
PING tomcat-net01 (192.168.0.2) 56(84) bytes of data.
64 bytes from tomcat-net01.mynet (192.168.0.2): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.104 ms
#tomcat02依旧打不通
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z ~]# docker exec -it tomcat0 ping tomcat-net01
ping: tomcat-net01: Name or service not known
结论：假设要跨网络操作别人，就需要使用docker network connect 连通！
5、实战：部署Redis集群
# 创建网卡
docker network create redis --subnet 172.38.0.0/16
# 通过脚本创建六个redis配置
for port in $(seq 1 6);\
do \
mkdir -p mydata/redis/node-${port}/conf
touch /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
cat << EOF >> /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf
port 6379
bind 0.0.0.0
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
cluster-announce-ip 172.38.0.1${port}
cluster-announce-port 6379
cluster-announce-bus-port 16379
appendonly yes
EOF
done
# 通过脚本运行六个redis
for port in ${seq 1 6};\
docker run -p 637${port}:6379 -p 1667${port}:16379 --name redis-${port} \
-v /mydata/redis/node-${port}/data:/data \
-v /mydata/redis/node-${port}/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.1${port} redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
[root@iZ2ze15y2yl9b6nhbq5lz9Z /]# docker exec -it redis-1 /bin/sh #redis默认没有bash
/data # redis-cli --cluster create 172.38.0.11:6379 172.38.0.12:6379 172.38.0.13:6379 172.38.0.14:6379 172.38.0.15:6379 172.38.0.16:6379 --cluster-replicas 1
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Master[0] -> Slots 0 - 5460
Master[1] -> Slots 5461 - 10922
Master[2] -> Slots 10923 - 16383
Adding replica 172.38.0.15:6379 to 172.38.0.11:6379
Adding replica 172.38.0.16:6379 to 172.38.0.12:6379
Adding replica 172.38.0.14:6379 to 172.38.0.13:6379
M: a34f05242f9a7917a35afc269aada0a4c392bc93 172.38.0.11:6379
slots:[0-5460] (5461 slots) master
M: 8300d724e33d2c18d8ec6383f489a41e779ee0ff 172.38.0.12:6379
slots:[5461-10922] (5462 slots) master
M: f18040082d5795f4ecc37d2689c36456fe428ea6 172.38.0.13:6379
slots:[10923-16383] (5461 slots) master
S: 0c9acb9aaebc537956d09f1048cd81f861c2b400 172.38.0.14:6379
replicates f18040082d5795f4ecc37d2689c36456fe428ea6
S: 8a52bdadde3a4d1d2cd6897fe27c8ffe30f70c8e 172.38.0.15:6379
replicates a34f05242f9a7917a35afc269aada0a4c392bc93
S: 7932fbc5dc601ec67cd2e11ad2c3c76bd6f4c991 172.38.0.16:6379
replicates 8300d724e33d2c18d8ec6383f489a41e779ee0ff
Can I set the above configuration? (type \'yes\' to accept): yes
/data # redis-cli -c
127.0.0.1:6379> cluster info
cluster_state:ok
cluster_slots_assigned:16384
cluster_slots_ok:16384
cluster_slots_pfail:0
cluster_slots_fail:0
cluster_known_nodes:6
cluster_size:3
cluster_current_epoch:6
cluster_my_epoch:1
cluster_stats_messages_ping_sent:86
cluster_stats_messages_pong_sent:98
cluster_stats_messages_sent:184
cluster_stats_messages_ping_received:93
cluster_stats_messages_pong_received:86
cluster_stats_messages_meet_received:5
cluster_stats_messages_received:184
127.0.0.1:6379> cluster nodes
a34f05242f9a7917a35afc269aada0a4c392bc93 172.38.0.11:6379@16379 myself,master - 0 1608812154000 1 connected 0-5460
0c9acb9aaebc537956d09f1048cd81f861c2b400 172.38.0.14:6379@16379 slave f18040082d5795f4ecc37d2689c36456fe428ea6 0 1608812154674 4 connected
8a52bdadde3a4d1d2cd6897fe27c8ffe30f70c8e 172.38.0.15:6379@16379 slave a34f05242f9a7917a35afc269aada0a4c392bc93 0 1608812155675 5 connected
7932fbc5dc601ec67cd2e11ad2c3c76bd6f4c991 172.38.0.16:6379@16379 slave 8300d724e33d2c18d8ec6383f489a41e779ee0ff 0 1608812155000 6 connected
f18040082d5795f4ecc37d2689c36456fe428ea6 172.38.0.13:6379@16379 master - 0 1608812155000 3 connected 10923-16383
8300d724e33d2c18d8ec6383f489a41e779ee0ff 172.38.0.12:6379@16379 master - 0 1608812155575 2 connected 5461-10922
127.0.0.1:6379>
/data # redis-cli -c
127.0.0.1:6379> set a b
-> Redirected to slot [15495] located at 172.38.0.13:6379
OK
172.38.0.13:6379> set a b
OK
172.38.0.13:6379> get a
Could not connect to Redis at 172.38.0.13:6379: Host is unreachable
(33.30s)
not connected>
/data # redis-cli -c
127.0.0.1:6379> get a
-> Redirected to slot [15495] located at 172.38.0.14:6379
"b"
172.38.0.14:6379> cluster nodes
8300d724e33d2c18d8ec6383f489a41e779ee0ff 172.38.0.12:6379@16379 master - 0 1608812375950 2 connected 5461-10922
7932fbc5dc601ec67cd2e11ad2c3c76bd6f4c991 172.38.0.16:6379@16379 slave 8300d724e33d2c18d8ec6383f489a41e779ee0ff 0 1608812376951 6 connected
a34f05242f9a7917a35afc269aada0a4c392bc93 172.38.0.11:6379@16379 master - 0 1608812375549 1 connected 0-5460
8a52bdadde3a4d1d2cd6897fe27c8ffe30f70c8e 172.38.0.15:6379@16379 slave a34f05242f9a7917a35afc269aada0a4c392bc93 0 1608812377052 1 connected
0c9acb9aaebc537956d09f1048cd81f861c2b400 172.38.0.14:6379@16379 myself,master - 0 1608812376000 7 connected 10923-16383
f18040082d5795f4ecc37d2689c36456fe428ea6 172.38.0.13:6379@16379 master,fail - 1608812308015 1608812307514 3 connected
172.38.0.14:6379>
docker run -p 6371:6379 -p 16671:16379 --name redis-1 \
-v /mydata/redis/node-1/data:/data \
-v /mydata/redis/node-1/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.11 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
# 启动集群
docker run -p 6372:6379 -p 16672:16379 --name redis-2 \
-v /mydata/redis/node-2/data:/data \
-v /mydata/redis/node-2/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.12 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6373:6379 -p 16673:16379 --name redis-3 \
-v /mydata/redis/node-3/data:/data \
-v /mydata/redis/node-3/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.13 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6374:6379 -p 16674:16379 --name redis-4 \
-v /mydata/redis/node-4/data:/data \
-v /mydata/redis/node-4/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.14 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6375:6379 -p 16675:16379 --name redis-5 \
-v /mydata/redis/node-5/data:/data \
-v /mydata/redis/node-5/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.15 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -p 6376:6379 -p 16676:16379 --name redis-6 \
-v /mydata/redis/node-6/data:/data \
-v /mydata/redis/node-6/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d --net redis --ip 172.38.0.16 redis:5.0.9-alpine3.11 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker搭建redis集群完成！
我们使用docker之后，所有的技术都会慢慢变得简单起来！
九、SpringBoot项目打包Docker镜像
1、构建SpringBoot项目
2、打包运行
3、编写dockerfile
4、构建镜像
5、发布运行
以后我们使用了Docker之后，给别人交付就是一个镜像即可！
十、SpringBoot项目打包Docker镜像（添加）
1、认识docker
Docker定义：Docker 是一个开源的应用容器引擎，它可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制（ 沙箱是一个虚拟系统程序，沙箱提供的环境相对于每一个运行的程序都是独立的，而且不会对现有的系统产生影响 ），相互之间不会有任何接口，更重要的是容器性能开销极低。
Docker的优点
Docker应用场景
Web 应用的自动化打包和发布。
自动化测试和持续集成、发布。
在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。
从头编译或者扩展现有的 OpenShift 或 Cloud Foundry 平台来搭建自己的 PaaS 环境。
2. Docker容器与虚拟机
我们用的传统虚拟机如 VMware之类的需要模拟整台机器包括硬件，每台虚拟机都需要有自己的操作系统，虚拟机一旦被开启，预分配给它的资源将全部被占用。每一台虚拟机包括应用，必要的二进制和 库，以及一个完整的用户操作系统。
而容器技术是和我们的宿主机共享硬件资源及操作系统，可以实现资源的动态分配。容器包含应用和其 所有的依赖包，但是与其他容器共享内核。容器在宿主机操作系统中，在用户空间以分离的进程运行。
容器技术是实现操作系统虚拟化的一种途径，可以让您在资源受到隔离的进程中运行应用程序及其依赖 关系。通过使用容器，我们可以轻松打包应用程序的代码、配置和依赖关系，将其变成容易使用的构建 块，从而实现环境一致性、运营效率、开发人员生产力和版本控制等诸多目标。容器可以帮助保证应用 程序快速、可靠、一致地部署，其间不受部署环境的影响。容器还赋予我们对资源更多的精细化控制能 力，让我们的基础设施效率更高。
Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux容器解决方案。
Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker ，就不用担心环境问题。
总体来说， Docker 的接口相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。
Docker的几个重要概念，如下图所示：
镜像就类似于在创建虚拟机前需要下载的系统镜像文件，比如iso文件、img文件等一些镜像文件。
容器可以类比于正在运行中的虚拟机。
你可以将你的镜像save为一个tar文件，别人就可以通过load来获取你的镜像。
仓库中则保存了很多公共的常用的镜像，比如常用的JDK镜像、MySQL镜像、tomcat镜像、Ubuntu镜像、ngnix镜像等等。你可以通过pull来拉取获得这些镜像，你也可以自定义一些镜像通过push推送到仓库中。
Dockerfile就是一个build镜像的文件，它描述并指定了应该如何构建一个镜像。
3. Docker 命令
- Docker 容器使用获取镜像
启动容器查看容器
启动已经停止的容器后台运行
停止一个容器进入容器
退出容器导出容器导入容器容器快照删除容器
清理掉所有处于终止状态的容器
- Docker Web应用运行一个web应用
以端口5000开启端口关闭web应用
重启web应用移除web应用
- Docker 镜像应用列出镜像列表
获取镜像
- Dockerfile
构建镜像
4.SpringBoot项目容器化步骤
step1：添加Docker的maven的插件，配置Dockerfile的path；
step2：在配置的Dockerfile的path处添加Dockerfile文件；
Step3：文件中添加配置：
Step4：mvn clean package -Dmaven.test.skip=true （表示不执行测试用例，也不编译测试用例类。）
step5：mvn package docker:build 打镜像
step6：docker images 查看镜像
step7：docker run -p 8081:8081 -t springboot/web-app-template 运行
step8：查看运行结果：http://localhost:8081/....
step9：docker push
自己学习：所有的都去官网学习
小知识点
docker容器内无法联网问题解决，本人centos8
firewall-cmd --zone=public --add-masquerade --permanent
firewall-cmd --reload
systemctl restart docker
evth-pair
前面这篇文章介绍了 tap/tun 设备之后，大家应该对虚拟网络设备有了一定的了解，本文来看另外一种虚拟网络设备 veth-pair。
01 veth-pair 是什么#
顾名思义，veth-pair 就是一对的虚拟设备接口，和 tap/tun 设备不同的是，它都是成对出现的。一端连着协议栈，一端彼此相连着。如下图所示：
正因为有这个特性，它常常充当着一个桥梁，连接着各种虚拟网络设备，典型的例子像“两个 namespace 之间的连接”，“Bridge、OVS 之间的连接”，“Docker 容器之间的连接” 等等，以此构建出非常复杂的虚拟网络结构，比如 OpenStack Neutron。
02 veth-pair 的连通性#
我们给上图中的 veth0 和 veth1 分别配上 IP：10.1.1.2 和 10.1.1.3，然后从 veth0 ping 一下 veth1。理论上它们处于同网段，是能 ping 通的，但结果却是 ping 不通。
抓个包看看，
tcpdump -nnt -i veth0Copyroot@ubuntu:~# tcpdump -nnt -i veth0 tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode listening on veth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 262144 bytes ARP, Request who-has 10.1.1.3 tell 10.1.1.2, length 28 ARP, Request who-has 10.1.1.3 tell 10.1.1.2, length 28可以看到，由于 veth0 和 veth1 处于同一个网段，且是第一次连接，所以会事先发 ARP 包，但 veth1 并没有响应 ARP 包。
经查阅，这是由于我使用的 Ubuntu 系统内核中一些 ARP 相关的默认配置限制所导致的，需要修改一下配置项：
Copyecho 1 > /proc/sys/net/ipv4/conf/veth1/accept_local echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/conf/veth0/accept_local echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/conf/all/rp_filter echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/conf/veth0/rp_filter echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/conf/veth1/rp_filter完了再 ping 就行了。
Copyroot@ubuntu:~# ping -I veth0 10.1.1.3 -c 2 PING 10.1.1.3 (10.1.1.3) from 10.1.1.2 veth0: 56(84) bytes of data. 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.047 ms 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.064 ms --- 10.1.1.3 ping statistics --- 2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 3008ms rtt min/avg/max/mdev = 0.047/0.072/0.113/0.025 ms我们对这个通信过程比较感兴趣，可以抓包看看。
对于 veth0 口：
Copyroot@ubuntu:~# tcpdump -nnt -i veth0 tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode listening on veth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 262144 bytes ARP, Request who-has 10.1.1.3 tell 10.1.1.2, length 28 ARP, Reply 10.1.1.3 is-at 5a:07:76:8e:fb:cd, length 28 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2189, seq 1, length 64 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2189, seq 2, length 64 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2189, seq 3, length 64 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2244, seq 1, length 64对于 veth1 口：
Copyroot@ubuntu:~# tcpdump -nnt -i veth1 tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode listening on veth1, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 262144 bytes ARP, Request who-has 10.1.1.3 tell 10.1.1.2, length 28 ARP, Reply 10.1.1.3 is-at 5a:07:76:8e:fb:cd, length 28 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2189, seq 1, length 64 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2189, seq 2, length 64 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2189, seq 3, length 64 IP 10.1.1.2 > 10.1.1.3: ICMP echo request, id 2244, seq 1, length 64奇怪，我们并没有看到 ICMP 的
echo reply包，那它是怎么 ping 通的？其实这里
echo reply走的是 localback 口，不信抓个包看看：Copyroot@ubuntu:~# tcpdump -nnt -i lo tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode listening on lo, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 262144 bytes IP 10.1.1.3 > 10.1.1.2: ICMP echo reply, id 2244, seq 1, length 64 IP 10.1.1.3 > 10.1.1.2: ICMP echo reply, id 2244, seq 2, length 64 IP 10.1.1.3 > 10.1.1.2: ICMP echo reply, id 2244, seq 3, length 64 IP 10.1.1.3 > 10.1.1.2: ICMP echo reply, id 2244, seq 4, length 64为什么？
我们看下整个通信流程就明白了。
- 首先 ping 程序构造 ICMP
echo request，通过 socket 发给协议栈。- 由于 ping 指定了走 veth0 口，如果是第一次，则需要发 ARP 请求，否则协议栈直接将数据包交给 veth0。
- 由于 veth0 连着 veth1，所以 ICMP request 直接发给 veth1。
- veth1 收到请求后，交给另一端的协议栈。
- 协议栈看本地有 10.1.1.3 这个 IP，于是构造 ICMP reply 包，查看路由表，发现回给 10.1.1.0 网段的数据包应该走 localback 口，于是将 reply 包交给 lo 口（会优先查看路由表的 0 号表，
ip route show table 0查看）。- lo 收到协议栈的 reply 包后，啥都没干，转手又回给协议栈。
- 协议栈收到 reply 包之后，发现有 socket 在等待包，于是将包给 socket。
- 等待在用户态的 ping 程序发现 socket 返回，于是就收到 ICMP 的 reply 包。
整个过程如下图所示：
03 两个 namespace 之间的连通性#
namespace 是 Linux 2.6.x 内核版本之后支持的特性，主要用于资源的隔离。有了 namespace，一个 Linux 系统就可以抽象出多个网络子系统，各子系统间都有自己的网络设备，协议栈等，彼此之间互不影响。
如果各个 namespace 之间需要通信，怎么办呢，答案就是用 veth-pair 来做桥梁。
根据连接的方式和规模，可以分为“直接相连”，“通过 Bridge 相连” 和 “通过 OVS 相连”。
3.1 直接相连#
直接相连是最简单的方式，如下图，一对 veth-pair 直接将两个 namespace 连接在一起。
给 veth-pair 配置 IP，测试连通性：
Copy# 创建 namespace ip netns a ns1 ip netns a ns2 # 创建一对 veth-pair veth0 veth1 ip l a veth0 type veth peer name veth1 # 将 veth0 veth1 分别加入两个 ns ip l s veth0 netns ns1 ip l s veth1 netns ns2 # 给两个 veth0 veth1 配上 IP 并启用 ip netns exec ns1 ip a a 10.1.1.2/24 dev veth0 ip netns exec ns1 ip l s veth0 up ip netns exec ns2 ip a a 10.1.1.3/24 dev veth1 ip netns exec ns2 ip l s veth1 up # 从 veth0 ping veth1 [root@localhost ~]# ip netns exec ns1 ping 10.1.1.3 PING 10.1.1.3 (10.1.1.3) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.073 ms 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.068 ms --- 10.1.1.3 ping statistics --- 15 packets transmitted, 15 received, 0% packet loss, time 14000ms rtt min/avg/max/mdev = 0.068/0.084/0.201/0.032 ms3.2 通过 Bridge 相连#
Linux Bridge 相当于一台交换机，可以中转两个 namespace 的流量，我们看看 veth-pair 在其中扮演什么角色。
如下图，两对 veth-pair 分别将两个 namespace 连到 Bridge 上。
同样给 veth-pair 配置 IP，测试其连通性：
Copy# 首先创建 bridge br0 ip l a br0 type bridge ip l s br0 up # 然后创建两对 veth-pair ip l a veth0 type veth peer name br-veth0 ip l a veth1 type veth peer name br-veth1 # 分别将两对 veth-pair 加入两个 ns 和 br0 ip l s veth0 netns ns1 ip l s br-veth0 master br0 ip l s br-veth0 up ip l s veth1 netns ns2 ip l s br-veth1 master br0 ip l s br-veth1 up # 给两个 ns 中的 veth 配置 IP 并启用 ip netns exec ns1 ip a a 10.1.1.2/24 dev veth0 ip netns exec ns1 ip l s veth0 up ip netns exec ns2 ip a a 10.1.1.3/24 dev veth1 ip netns exec ns2 ip l s veth1 up # veth0 ping veth1 [root@localhost ~]# ip netns exec ns1 ping 10.1.1.3 PING 10.1.1.3 (10.1.1.3) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.060 ms 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.105 ms --- 10.1.1.3 ping statistics --- 2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 999ms rtt min/avg/max/mdev = 0.060/0.082/0.105/0.024 ms3.3 通过 OVS 相连#
OVS 是第三方开源的 Bridge，功能比 Linux Bridge 要更强大，对于同样的实验，我们用 OVS 来看看是什么效果。
如下图所示：
同样测试两个 namespace 之间的连通性：
Copy# 用 ovs 提供的命令创建一个 ovs bridge ovs-vsctl add-br ovs-br # 创建两对 veth-pair ip l a veth0 type veth peer name ovs-veth0 ip l a veth1 type veth peer name ovs-veth1 # 将 veth-pair 两端分别加入到 ns 和 ovs bridge 中 ip l s veth0 netns ns1 ovs-vsctl add-port ovs-br ovs-veth0 ip l s ovs-veth0 up ip l s veth1 netns ns2 ovs-vsctl add-port ovs-br ovs-veth1 ip l s ovs-veth1 up # 给 ns 中的 veth 配置 IP 并启用 ip netns exec ns1 ip a a 10.1.1.2/24 dev veth0 ip netns exec ns1 ip l s veth0 up ip netns exec ns2 ip a a 10.1.1.3/24 dev veth1 ip netns exec ns2 ip l s veth1 up # veth0 ping veth1 [root@localhost ~]# ip netns exec ns1 ping 10.1.1.3 PING 10.1.1.3 (10.1.1.3) 56(84) bytes of data. 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.311 ms 64 bytes from 10.1.1.3: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.087 ms ^C --- 10.1.1.3 ping statistics --- 2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 999ms rtt min/avg/max/mdev = 0.087/0.199/0.311/0.112 ms总结#
veth-pair 在虚拟网络中充当着桥梁的角色，连接多种网络设备构成复杂的网络。
veth-pair 的三个经典实验，直接相连、通过 Bridge 相连和通过 OVS 相连。
参考#
我遇到的问题
syntax error near unexpected token `docker
参考 https://www.todocker.cn/2451.html
docker build -t 镜像名 镜像名要用小写
docker build xxxx . 最后要加一个.，代表当前目录
FROM ubuntu:18.04
MAINTAINER dan.yang@ibe.cn
RUN apt-get update \ #加上update这一句
&& apt-get install -y vim
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
EXPOSE 80
CMD $MYPATH
CMD echo "-----end----"
CMD /bin/bash
mkdir javaJDK
mkdir -p javaJDK/sort
mkdir -p javaJDK/install
tar -zxvf jdk-8u271-linux-x64.tar.gz -C /javaJDK/install/
vim /etc/profile.d/java.sh
export JAVA_HOME=/javaJDK/install/jdk1.8.0_271
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
source /etc/profile
java -version
whereis java
apt-get install -y openjdk-8-jdk \
&& apt-get install -y build-essential cmake wget libzip-dev libgl1-mesa-dev \
&& apt-get install -y python3.8 \
&& apt-get install -y python3-pip
&& pip3 install pytest
FROM ubuntu:18.04
MAINTAINER dan.yang@ibe.cn
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y openjdk-8-jdk \
&& apt-get install -y python3.8 \
&& apt-get install -y python3-pip
RUN pip3 install pytest \ #再用一个RUN，否则requests，pyyaml安装不成功。
&& pip3 install requests \
&& pip3 install pyyaml
ENV MYPATH /usr/local
WORKDIR $MYPATH
EXPOSE 80
CMD $MYPATH
CMD echo "-----end----"
CMD /bin/bash
docker run -it -v /home/yundao/buildpythonimage/automation:/usr/local myubut:6.0
如果有官方镜像，就用官方的镜像。但是怎么选择版本？
如果没有官方镜像，比如pytest，需要我自己build一个镜像 pip install
安装python
http://c.biancheng.net/view/4162.html
https://www.cnblogs.com/lgqboke/p/10756736.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/165909343
为啥要设置软连接？不需要设置在PATH中python路径吗？
ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python
yum
wget
python 3.6？？我不确定会不会有问题
没找到pytest模块？明明之前安装过了
经过小测试, pytest是可用的
直接输入pytest 是可以的，python main_test.py 就不行，具体原因不清楚。
locust