Docker

困难现状

软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软件，能在那些机器跑起来？

用户必须保证两件事：操作系统的设置，各种库和组件的安装。只有它们都正确，软件才能运行。举例来说，安装一个 Python 应用，计算机必须有 Python 引擎，还必须有各种依赖，可能还要配置环境变量。

如果某些老旧的模块与当前环境不兼容，那就麻烦了。开发者常常会说：”它在我的机器可以跑了”（It works on my machine），言下之意就是，其他机器很可能跑不了。

虚拟机（virtual machine）就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。应用程序对此毫无感知，因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样，而对于底层系统来说，虚拟机就是一个普通文件，不需要了就删掉，对其他部分毫无影响。

但是会有以下的问题：

（1）资源占用多

虚拟机会独占一部分内存和硬盘空间。它运行的时候，其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序，真正使用的内存只有 1MB，虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。

（2）冗余步骤多

虚拟机是完整的操作系统，一些系统级别的操作步骤，往往无法跳过，比如用户登录。

（3）启动慢

启动操作系统需要多久，启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟，应用程序才能真正运行。

docker

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 的主要用途，目前有三大类。

（1）提供一次性的环境。比如，本地测试他人的软件、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。

（2）提供弹性的云服务。因为 Docker 容器可以随开随关，很适合动态扩容和缩容。

（3）组建微服务架构。通过多个容器，一台机器可以跑多个服务，因此在本机就可以模拟出微服务架构。

Docker 把应用程序及其依赖，打包在 image 文件里面。只有通过这个文件，才能生成 Docker 容器。image 文件可以看作是容器的模板。Docker 根据 image 文件生成容器的实例。同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。

image 是二进制文件。实际开发中，一个 image 文件往往通过继承另一个 image 文件，加上一些个性化设置而生成。举例来说，你可以在 Ubuntu 的 image 基础上，往里面加入 Apache 服务器，形成你的 image。

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# 列出本机的所有 image 文件。
$ docker image ls

# 删除 image 文件
$ docker image rm [imageName]

image 文件是通用的，一台机器的 image 文件拷贝到另一台机器，照样可以使用。一般来说，为了节省时间，我们应该尽量使用别人制作好的 image 文件，而不是自己制作。即使要定制，也应该基于别人的 image 文件进行加工，而不是从零开始制作。

为了方便共享，image 文件制作完成后，可以上传到网上的仓库。Docker 的官方仓库 Docker Hub 是最重要、最常用的 image 仓库。此外，出售自己制作的 image 文件也是可以的。

实例

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docker image pull library/hello-world

上面代码中，docker image pull是抓取 image 文件的命令。library/hello-world是 image 文件在仓库里面的位置，其中library是 image 文件所在的组，hello-world是 image 文件的名字。

由于 Docker 官方提供的 image 文件，都放在library组里面，所以它的是默认组，可以省略。因此，上面的命令可以写成下面这样。

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$ docker image pull hello-world

抓取成功以后，就可以在本机看到这个 image 文件了。

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$ docker image ls

现在，运行这个 image 文件。

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$ docker container run hello-world

ocker container run命令会从 image 文件，生成一个正在运行的容器实例。

注意，docker container run命令具有自动抓取 image 文件的功能。如果发现本地没有指定的 image 文件，就会从仓库自动抓取。因此，前面的docker image pull命令并不是必需的步骤。

对于那些不会自动终止的容器，必须使用docker container kill 命令手动终止。

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$ docker container kill [containID]

容器文件

image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为容器文件。也就是说，一旦容器生成，就会同时存在两个文件： image 文件和容器文件。而且关闭容器并不会删除容器文件，只是容器停止运行而已。

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# 列出本机正在运行的容器
$ docker container ls

# 列出本机所有容器，包括终止运行的容器
$ docker container ls --all

上面命令的输出结果之中，包括容器的 ID。很多地方都需要提供这个 ID，比如上一节终止容器运行的docker container kill命令。

Dockerfile

首先，在项目的根目录下，新建一个文本文件.dockerignore，写入下面的内容。

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.git
node_modules
npm-debug.log

上面代码表示，这三个路径要排除，不要打包进入 image 文件。如果你没有路径要排除，这个文件可以不新建。

然后，在项目的根目录下，新建一个文本文件 Dockerfile，写入下面的内容。

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FROM node:8.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
EXPOSE 3000
  • FROM node:8.4：该 image 文件继承官方的 node image，冒号表示标签，这里标签是8.4，即8.4版本的 node。
  • COPY . /app：将当前目录下的所有文件（除了.dockerignore排除的路径），都拷贝进入 image 文件的/app目录。
  • WORKDIR /app：指定接下来的工作路径为/app。
  • RUN npm install：在/app目录下，运行npm install命令安装依赖。注意，安装后所有的依赖，都将打包进入 image 文件。
  • EXPOSE 3000：将容器 3000 端口暴露出来， 允许外部连接这个端口。

有了 Dockerfile 文件以后，就可以使用docker image build命令创建 image 文件了。

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$ docker image build -t koa-demo .
# 或者
$ docker image build -t koa-demo:0.0.1 .

上面代码中，-t参数用来指定 image 文件的名字，后面还可以用冒号指定标签。如果不指定，默认的标签就是latest。最后的那个点表示 Dockerfile 文件所在的路径，上例是当前路径，所以是一个点。

如果运行成功，就可以看到新生成的 image 文件koa-demo了。

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$ docker image ls

docker container run命令会从 image 文件生成容器。

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$ docker container run -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash
# 或者
$ docker container run -p 8000:3000 -it koa-demo:0.0.1 /bin/bash

上面命令的各个参数含义如下：

  • -p参数：容器的 3000 端口映射到本机的 8000 端口。
  • -it参数：容器的 Shell 映射到当前的 Shell，然后你在本机窗口输入的命令，就会传入容器。
  • koa-demo:0.0.1：image 文件的名字（如果有标签，还需要提供标签，默认是 latest 标签）。
  • /bin/bash：容器启动以后，内部第一个执行的命令。这里是启动 Bash，保证用户可以使用 Shell。

如果一切正常，运行上面的命令以后，就会返回一个命令行提示符。

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root@66d80f4aaf1e:/app#

这表示你已经在容器里面了，返回的提示符就是容器内部的 Shell 提示符。执行下面的命令。

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root@66d80f4aaf1e:/app# node demos/01.js

这时，Koa 框架已经运行起来了。打开本机的浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000，网页显示"Not Found”，这是因为这个 demo 没有写路由。

这个例子中，Node 进程运行在 Docker 容器的虚拟环境里面，进程接触到的文件系统和网络接口都是虚拟的，与本机的文件系统和网络接口是隔离的，因此需要定义容器与物理机的端口映射（map）。

现在，在容器的命令行，按下 Ctrl + c 停止 Node 进程，然后按下 Ctrl + d （或者输入 exit）退出容器。此外，也可以用docker container kill终止容器运行。

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# 在本机的另一个终端窗口，查出容器的 ID
$ docker container ls

# 停止指定的容器运行
$ docker container kill [containerID]

容器停止运行之后，并不会消失，用下面的命令删除容器文件。

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# 查出容器的 ID
$ docker container ls --all

# 删除指定的容器文件
$ docker container rm [containerID]

也可以使用docker container run命令的--rm参数，在容器终止运行后自动删除容器文件。

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$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo /bin/bash

cmd:

容器启动以后，需要手动输入命令node demos/01.js。我们可以把这个命令写在 Dockerfile 里面，这样容器启动以后，这个命令就已经执行了，不用再手动输入了。

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FROM node:8.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
EXPOSE 3000
CMD node demos/01.js

上面的 Dockerfile 里面，多了最后一行CMD node demos/01.js，它表示容器启动后自动执行node demos/01.js。

你可能会问，RUN命令与CMD命令的区别在哪里？简单说，RUN命令在 image 文件的构建阶段执行，执行结果都会打包进入 image 文件；CMD命令则是在容器启动后执行。另外，一个 Dockerfile 可以包含多个RUN命令，但是只能有一个CMD命令。

注意，指定了CMD命令以后，docker container run命令就不能附加命令了（比如前面的/bin/bash），否则它会覆盖CMD命令。现在，启动容器可以使用下面的命令。

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$ docker container run --rm -p 8000:3000 -it koa-demo:0.0.1

命令

docker container start

前面的docker container run命令是新建容器，每运行一次，就会新建一个容器。同样的命令运行两次，就会生成两个一模一样的容器文件。如果希望重复使用容器，就要使用docker container start命令，它用来启动已经生成、已经停止运行的容器文件。

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$ docker container start [containerID]

docker container stop

前面的docker container kill命令终止容器运行，相当于向容器里面的主进程发出 SIGKILL 信号。而docker container stop命令也是用来终止容器运行，相当于向容器里面的主进程发出 SIGTERM 信号，然后过一段时间再发出 SIGKILL 信号。

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$ docker container stop [containerID]

这两个信号的差别是，应用程序收到 SIGTERM 信号以后，可以自行进行收尾清理工作，但也可以不理会这个信号。如果收到 SIGKILL 信号，就会强行立即终止，那些正在进行中的操作会全部丢失。

stop更像是一个建议，而kill是强制性的

docker container logs

docker container logs命令用来查看 docker 容器的输出，即容器里面 Shell 的标准输出。如果docker run命令运行容器的时候，没有使用-it参数，就要用这个命令查看输出。

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$ docker container logs [containerID]

docker container exec

docker container exec命令用于进入一个正在运行的 docker 容器。如果docker run命令运行容器的时候，没有使用-it参数，就要用这个命令进入容器。一旦进入了容器，就可以在容器的 Shell 执行命令了。

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$ docker container exec -it [containerID] /bin/bash

docker container cp

docker container cp命令用于从正在运行的 Docker 容器里面，将文件拷贝到本机。下面是拷贝到当前目录的写法。

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$ docker container cp [containID]:[/path/to/file] .

微服务

自建服务-1

首先，新建一个工作目录，并进入该目录。

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$ mkdir docker-demo && cd docker-demo
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docker container run \
  --rm \
  --name wordpress \
  --volume "$PWD/":/var/www/html \
  php:5.6-apache

上面的命令基于php的 image 文件新建一个容器，并且运行该容器。php的标签是5.6-apache，说明装的是 PHP 5.6，并且自带 Apache 服务器。该命令的三个参数含义如下。

  • --rm：停止运行后，自动删除容器文件。
  • --name wordpress：容器的名字叫做wordpress。
  • --volume "$PWD/":/var/www/html：将当前目录（$PWD）映射到容器的/var/www/html（Apache 对外访问的默认目录）。因此，当前目录的任何修改，都会反映到容器里面，进而被外部访问到。

安装mysql:

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$ docker container run \
  -d \
  --rm \
  --name wordpressdb \
  --env MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
  --env MYSQL_DATABASE=wordpress \
  mysql:5.7
  • -d：容器启动后，在后台运行。
  • --rm：容器终止运行后，自动删除容器文件。
  • --name wordpressdb：容器的名字叫做wordpressdb
  • --env MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：向容器进程传入一个环境变量MYSQL_ROOT_PASSWORD，该变量会被用作 MySQL 的根密码。
  • --env MYSQL_DATABASE=wordpress：向容器进程传入一个环境变量MYSQL_DATABASE，容器里面的 MySQL 会根据该变量创建一个同名数据库（本例是WordPress）。

这样把mysql和php连接起来：

在docker-demo目录里面，新建一个Dockerfile文件，写入下面的内容。

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FROM php:5.6-apache
RUN docker-php-ext-install mysqli
CMD apache2-foreground

上面代码的意思，就是在原来 PHP 的 image 基础上，安装mysqli的扩展。然后，启动 Apache。

基于这个 Dockerfile 文件，新建一个名为phpwithmysql的 image 文件。

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$ docker build -t phpwithmysql .

现在基于 phpwithmysql image，重新新建一个 WordPress 容器。

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$ docker container run \
  --rm \
  --name wordpress \
  --volume "$PWD/":/var/www/html \
  --link wordpressdb:mysql \
  phpwithmysql

跟上一次相比，上面的命令多了一个参数--link wordpressdb:mysql，表示 WordPress 容器要连到wordpressdb容器，冒号表示该容器的别名是mysql。

这时还要改一下wordpress目录的权限，让容器可以将配置信息写入这个目录（容器内部写入的/var/www/html目录，会映射到这个目录）。

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$ chmod -R 777 wordpress

接着，回到浏览器的http://172.17.0.2/wordpress页面，点击”现在就开始！”按钮，开始安装。

然后在界面里面输入用户名和密码

自建服务-2

首先，新建并启动 MySQL 容器。

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$ docker container run \
  -d \
  --rm \
  --name wordpressdb \
  --env MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
  --env MYSQL_DATABASE=wordpress \
  mysql:5.7

然后，基于官方的 WordPress image，新建并启动 WordPress 容器。

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$ docker container run \
  -d \
  --rm \
  --name wordpress \
  --env WORDPRESS_DB_PASSWORD=123456 \
  --link wordpressdb:mysql \
  wordpress

上面命令中，各个参数的含义前面都解释过了，其中环境变量WORDPRESS_DB_PASSWORD是 MySQL 容器的根密码。

上面命令指定wordpress容器在后台运行，导致前台看不见输出，使用下面的命令查出wordpress容器的 IP 地址。

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$ docker container inspect wordpress

上面命令运行以后，会输出很多内容，找到IPAddress字段即可。我的机器返回的 IP 地址是172.17.0.3。

浏览器访问172.17.0.3，就会看到 WordPress 的安装提示。

官方 WordPress 容器的安装就已经成功了。但是，这种方法有两个很不方便的地方。

  • 每次新建容器，返回的 IP 地址不能保证相同，导致要更换 IP 地址访问 WordPress。
  • WordPress 安装在容器里面，本地无法修改文件。

使用下面的命令新建并启动 WordPress 容器。

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$ docker container run \
 -d \
 -p 127.0.0.2:8080:80 \
 --rm \
 --name wordpress \
 --env WORDPRESS_DB_PASSWORD=123456 \
 --link wordpressdb:mysql \
 --volume "$PWD/wordpress":/var/www/html \
 wordpress

上面的命令跟前面相比，命令行参数只多出了两个。

  • -p 127.0.0.2:8080:80：将容器的 80 端口映射到127.0.0.2的8080端口。
  • --volume "$PWD/wordpress":/var/www/html：将容器的/var/www/html目录映射到当前目录的wordpress子目录。

浏览器访问127.0.0.2:8080:80就能看到 WordPress 的安装提示了。而且，你在wordpress子目录下的每次修改，都会反映到容器里面。

最后，终止这两个容器（容器文件会自动删除）。

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$ docker container stop wordpress wordpressdb

compose

可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。你需要定义一个 YAML 格式的配置文件docker-compose.yml，写好多个容器之间的调用关系。然后，只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器。

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# 启动所有服务
$ docker-compose up
# 关闭所有服务
$ docker-compose stop

在docker-demo目录下，新建docker-compose.yml文件，写入下面的内容。

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mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
     - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
     - MYSQL_DATABASE=wordpress
web:
    image: wordpress
    links:
     - mysql
    environment:
     - WORDPRESS_DB_PASSWORD=123456
    ports:
     - "127.0.0.3:8080:80"
    working_dir: /var/www/html
    volumes:
     - wordpress:/var/www/html

上面代码中，两个顶层标签表示有两个容器mysql和web。每个容器的具体设置，前面都已经讲解过了，还是挺容易理解的。

启动两个容器。

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$ docker-compose up

浏览器访问 http://127.0.0.3:8080，应该就能看到 WordPress 的安装界面。

现在关闭两个容器。

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$ docker-compose stop

关闭以后，这两个容器文件还是存在的，写在里面的数据不会丢失。下次启动的时候，还可以复用。下面的命令可以把这两个容器文件删除（容器必须已经停止运行）。

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$ docker-compose rm

面试

1.Docker 和虚拟机的区别？

Docker 是操作系统级别的轻量虚拟化，虚拟机是硬件级别的虚拟化。Docker 启动快、资源占用小，适合快速交付和微服务架构部署。docker是一个进程级别的，基于linux容器

2.Docker 的工作原理？

基于 Linux 的 Namespace（命名空间） 实现进程隔离；

利用 Cgroups（控制组） 限制资源；

使用 UnionFS（联合文件系统） 构建分层的镜像结构；

容器本质上是运行在宿主机内核上的一个普通进程。

3.镜像的分层结构理解？

每个 Docker 镜像由多个只读层（Read-Only Layer）构成；

容器运行时会在镜像最上层添加一层可写层；

修改只会影响写层，原始镜像不变；

优点是节省空间、加速构建、共享层数据。

4.Dockerfile 常见优化技巧有哪些？

使用官方的精简基础镜像，如 alpine；

合并 RUN 命令，减少中间层数量：

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RUN apt-get update && apt-get install -y curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

使用 .dockerignore 忽略不必要文件；

尽量减少镜像大小，加快构建和传输。

5.CMD 和 ENTRYPOINT 的区别？

CMD 提供默认参数，可被 docker run 的命令参数覆盖；

ENTRYPOINT 提供主命令，不会被覆盖，适合制作“工具型镜像”；

一般组合使用：

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ENTRYPOINT ["python"]
CMD ["app.py"]

比如我们有两个文件，一个main 一个master

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FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY . .

ENTRYPOINT ["python"]
CMD ["main.py"]

6.容器间通信方式？

同一个 Docker 网络下，容器可以通过服务名互相访问；比如link

例如 Docker Compose 会默认创建一个网络，服务名可作为 hostname；

跨主机通信需使用 Docker Swarm / Kubernetes 等编排工具。

7.Docker 的数据持久化方案？

数据卷（Volume）：推荐，独立于容器生命周期；

绑定挂载（Bind Mount）：挂载宿主机路径，开发测试方便；

tmpfs 挂载：内存中临时文件系统，适合敏感数据或缓存。

8.docker-compose.yml 常用字段详解

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version: '3'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - ENV=prod
    depends_on:
      - db
  db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
    volumes:
      - db-data:/var/lib/mysql

volumes:
  db-data:

build: 指定构建上下文；

depends_on: 依赖关系，控制容器启动顺序；

volumes: 数据卷，持久化数据；

environment: 设置环境变量；

networks: 自定义网络支持跨服务通信。

9.Docker Registry

私有镜像仓库搭建（Docker Registry）：

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docker run -d -p 5000:5000 --name registry registry:2
  • 将镜像推送到私有仓库：
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docker tag myapp localhost:5000/myapp
docker push localhost:5000/myapp
  • 为啥需要私有仓库？答：用于公司内部部署，避免依赖公网 DockerHub，提升安全性和私有化能力。
  • 如何保证私有仓库安全？答：启用 TLS、身份认证、访问控制策略。
问题 建议简答
容器和镜像的区别？ 镜像是只读模板，容器是镜像运行的实例，有可写层。
Docker 为什么快？ 因为它是进程级别的隔离，不启动完整 OS。
你如何优化 Docker 镜像大小？ 使用小镜像、合并 RUN、清理缓存、使用多阶段构建等。
多容器协作怎么做？ 用 Docker Compose 或 Kubernetes 进行编排和通信。
镜像构建失败怎么调试？ 使用分层构建+缓存机制逐步调试，也可以手动进入中间镜像。

10.MySQL 为什么不能用 Docker 部署

Docker 可以轻松地从远程仓库拉取镜像，并快速部署应用，简单高效，极其方便。

曾经刚接触Docker的时候，一度以为一切皆可容器化，自己在使用Docker的时候，也是直接Docker部署。

但很多企业在实际生产环境中，并不会选择将 MySQL 部署在 Docker 容器中，而是更倾向于直接部署在物理机或虚拟机上。

1.数据库是有状态的应用，扩容十分麻烦

然后呢我们的mysql是有状态的容器，扩容、迁移、运维都特别复杂。

  • MySQL 是有状态的，需要保证数据持久性、配置文件、日志等。
  • Docker 容器之间难以共享数据，导致扩容不是简单的增加容器，而是新建独立的数据库实例，无法形成真正的集群。
  • Docker 虽然限制了资源上限，但无法保证 MySQL 能够获得足够的资源，可能受到其他容器的资源竞争影响。
  • Docker 会增加磁盘 IO 和网络 IO 的开销，对 MySQL 这种重 IO 应用影响明显，导致性能下降。

对于大型 MySQL 数据库，更推荐直接部署在物理机或虚拟机上，以获得更稳定、更可控的资源保障和 IO 性能。 例如，可以使用腾讯云TDSQL，阿里云 OceanBase。

补充：

1.在 Docker 的世界里，容器其实分两种：有状态和无状态。

有状态容器就是：运行过程中必须“记住”数据。 比如 MySQL、Redis、消息队列等，这些应用必须确保数据持久、可靠，哪怕容器重启、迁移、甚至崩溃，数据也不能丢。

所以有状态容器通常需要：

  • 挂载数据卷（Volumes）
  • 绑定宿主机路径（Bind Mounts）
  • 使用网络存储（如 NFS、云盘）

这些操作都是为了：让数据活得比容器久。

难点：扩容复杂，数据一致性、同步、节点状态都需要严密设计，稍有不慎就会出问题。

无状态容器则完全不同：它从来不关心自己的过去。 数据不会保存在容器里，处理完请求，事情就结束了，下一次请求，它随时可以从“零”开始。

典型场景：前端应用、Web 服务器、API 网关、负载均衡器。

好处：横向扩容超级简单，随时加机器，随时销毁，弹性伸缩非常友好。

无状态容器特别适合用 Kubernetes 这样的编排工具，轻松实现秒级扩缩容。

2.Docker 的资源隔离并不彻底

虽然 Docker 在设计上是“隔离”的，但它并没有做到像虚拟机那样的强隔离，本质上它是通过 Linux 的 Cgroup 和 Namespace 技术来限制资源。

但这个限制，其实只是“最大值”的限制，比如你可以告诉 Docker：“这个容器最多只能用 4 核心、4G 内存”。问题来了：

  • 它不能保证这些资源就一定是这个容器的；
  • 更不能防止其他容器或进程把资源抢走。

Docker 并不能从根本上保证你为 MySQL 留下的资源就一定够用，它依然会受到其他容器的影响。资源可能被其他资源抢占

3.Docker 不适合部署 IO 密集型的中间件

虽然 Docker 用起来确实轻便，但在 磁盘 IO 和网络 IO 性能 上，它和裸机运行是有差距的，尤其是对像 MySQL 这样的“重度 IO 应用”来说，差距可能非常明显。

Docker 的容器文件系统是分层的，它不是直接操作宿主机磁盘，而是通过一层“抽象层”去处理读写请求。这个过程就像多了一层“代理”，每次读写数据都要先转一圈，性能自然会受到影响。

尤其是当 MySQL 进行大量小文件读写、事务操作、大数据导入导出时，这种额外的系统开销就会被放大，最终导致：

  • IO 延迟变高
  • 性能瓶颈明显
  • 甚至数据库操作变慢、查询卡顿

Docker 的网络是虚拟出来的，容器之间通信要经过网桥（bridge）、NAT 转换，甚至还要穿越虚拟网络设备。这些过程虽然保证了隔离，但同时也增加了网络延迟。

总结：

对于大型 MySQL 数据库，Docker 并不是最佳选择，主要因为：

  1. 性能开销大，特别是在 IO 密集型操作中，Docker 容器会引入额外的性能损耗。
  2. 配置和管理复杂，特别是容器内部和宿主机之间的协调，以及容器化数据持久化的配置都相对麻烦。
  3. 稳定性和故障排查的问题，容器环境带来的额外层级和抽象使得排查和解决故障变得更加复杂。