Docker 配置與實踐清單

# 建立，並且啟動某個容器以執行某個命令
$ docker run -ti --name container_name image_name command

# 建立，啟動容器執行某個命令然後刪除該容器
$ docker run --rm -ti image_name command

# 建立，啟動容器，並且對映捲與埠，同時設定環境變數
$ docker run -it --rm -p 8080:8080 -v /path/to/agent.jar:/agent.jar -e JAVA_OPTS=”-javaagent:/agent.jar” tomcat:8.0.29-jre8

# 建立容器，指定網路
$ docker run --network=

# 啟動/停止某個容器
$ docker [start|stop] container_name

# 在某個容器內執行某條命令
$ docker exec -ti container_name command.sh

# 檢視某個容器的輸出日誌
$ docker logs -ft container_name

# 根據條件過濾查詢
$ docker ps --filter "name=nostalgic"

 # 顯示正在執行的容器串列
$ docker stats --all

# 設定重啟策略
# Off, On-failure, Unless-stopped, Always
$ docker run -dit — restart unless-stopped [CONTAINER]

# 關閉所有正在執行的容器
$ docker kill $(docker ps -q)

# 移除所有停止的容器
$ docker rm $(docker ps -a -q)

# 根據狀態移除
$ docker rm $(docker ps -q -f 'status=exited')

# 根據標簽移除
$ docker rm $(docker ps -a | grep rabbitmq | awk '{print $1}')

$ docker rm $(docker ps -a | grep "46 hours ago")

$ docker stats redis1 redis2

CONTAINER           CPU %               MEM USAGE / LIMIT     MEM %               NET I/O             BLOCK I/O
redis1              0.07%               796 KB / 64 MB        1.21%               788 B / 648 B       3.568 MB / 512 KB

$ docker run -it -m 300M ubuntu:14.04 /bin/bash

# 指定容器可佔用的 CPU 核編號，0-3 表示佔用四個核，1、3 表示佔用兩個核
$ docker run -it --cpuset-cpus="1,3" ubuntu /bin/bash

# 最多允許佔用單 CPU 50% 的計算資源，如果雙核 CPU，則可以設定為 1.5 等
$ docker run -it --cpus=".5" ubuntu /bin/bash

# 不同的值能夠指定不同的容器權重，用於動態分配 CPU 資源
$ docker run -it --cpu-shares="512" ubuntu /bin/bash

# 限制單個容器最多佔用 20G 空間，將應用於任何新建容器。
$ --storage-opt dm.basesize=20G

$ btrfs qgroup limit -e 50G /var/lib/docker/btrfs/subvolumes/<CONTAINER_ID>

docker run -it --device=/dev/ttyUSB0 debian bash

docker run -it --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb debian bash

# the following creates a tmpfs volume called foo with a size of 100 megabyte and uid of 1000.
$ docker volume create --driver local \
    --opt type=tmpfs \
    --opt device=tmpfs \
    --opt o=size=100m,uid=1000 \
    foo

$ docker volume create --driver local \
    --opt type=nfs \
    --opt o=addr=192.168.1.1,rw \
    --opt device=:/path/to/dir \
    foo

$ docker run -d \
  -it \
  --name devtest \
  -v myvol2:/app \
  nginx:latest

"Mounts": [
    {
        "Type": "volume",
        "Name": "myvol2",
        "Source": "/var/lib/docker/volumes/myvol2/_data",
        "Destination": "/app",
        "Driver": "local",
        "Mode": "",
        "RW": true,
        "Propagation": ""
    }
],

# 掛載目錄
$ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py

# 掛載檔案
$ sudo docker run --rm -it -v ~/.bash_history:/.bash_history ubuntu /bin/bash

# Docker 掛載資料捲的預設許可權是讀寫，使用者也可以透過 `:ro` 指定為只讀。
$ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro
training/webapp python app.py

VOLUME /data

$ docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE
f707aa0ef50d        bridge              bridge              local
97dd7a032d96        host                host                local
d5a1bed0b12d        none                null                local

# 建立新的網路
$ docker network create --driver bridge isolated

# 指定網段，宿主機會作為預設閘道器
$ docker network create --driver=bridge --subnet=192.168.2.0/24 --gateway=192.168.2.10 new_subnet

# 建立時將某個容器連線到網路
$ docker run --network=isolated -itd --name=docker-nginx nginx

# 將某個執行中容器連線到某個網路
$ docker network connect multi-host-network container1

# 檢視當前目錄下的檔案空間佔用
$ du -h --max-depth=1 | sort

# 空間佔用總體分析
$ docker system df

# 輸出空間佔用細節
$ docker system df -v

# 輸出容器的空間佔用
$ docker ps -s

# 一併清除所有未使用的映象和懸空映象
$ docker system prune --all

# 列舉懸空映象
$ docker images -f dangling=true

# 刪除全部懸空映象
$ docker image prune

# 刪除所有未被使用的映象
$ docker image prune -a

# 刪除指定樣式的映象
$ docker images -a | grep "pattern" | awk '{print $3}' | xargs docker rmi

# 刪除全部映象
$ docker rmi $(docker images -a -q)

# 刪除全部停止的容器
$ docker rm $(docker ps -a -f status=exited -q)

# 根據指定樣式刪除容器
$ docker rm $(docker ps -a -f status=exited -f status=created -q)
$ docker rm $(docker ps -a | grep rabbitmq | awk '{print $1}')

# 刪除全部容器
$ docker stop $(docker ps -a -q)
$ docker rm $(docker ps -a -q)

# 列舉並刪除未被使用的捲
$ docker volume ls -f dangling=true
$ docker volume prune

# 根據指定的樣式刪除捲
$ docker volume prune --filter "label!=keep"

# 刪除未被關聯的網路
$ docker network prune
$ docker network prune --filter "until=24h"
複製程式碼我們也可以手動指定日誌檔案的尺寸或者清空日誌檔案:
# 設定日誌檔案最大尺寸
$ dockerd ... --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3

# 清空當前日誌檔案
truncate -s 0 /var/lib/docker/containers/*/*-json.log

# 指定 Docker Compose 檔案版本
version: '3'
services:
  web:
    # 指定從本地目錄進行編譯
    build: .

    # 指定匯出埠
    ports:
      - '5000:5000'

    # 替換預設的 CMD 命令
    command: python app.py

    # 將本地目錄系結到容器內目錄
    volumes:
      - .:/code

  redis:
    # 映象的 ID
    image: 'redis:alpine'

FROM python:3.4-alpine
ADD . /code
WORKDIR /code
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

cache = redis.Redis(host='redis', port=6379)

# 互動式啟動
$ docker-compose up

# 守護行程式啟動
$ docker-compose up -d

# 檢視執行情況
$ docker-compose ps

# 關閉
$ docker-compose stop

# 移除內部捲
$ docker-compose down --volumes

version: "3.2"
services:
  web:
    image: nginx:alpine
    volumes:
      - type: volume
        source: mydata
        target: /data
        volume:
          nocopy: true
      - type: bind
        source: ./static
        target: /opt/app/static

  db:
    image: postgres:latest
    volumes:
      - "/var/run/postgres/postgres.sock:/var/run/postgres/postgres.sock"
      - "dbdata:/var/lib/postgresql/data"

volumes:
  mydata:
  dbdata:

Docker Swarm

Swarm 是 Docker 公司在 2014 年 12 月初釋出的一套較為簡單的工具，用來管理 Docker 叢集，它將一群 Docker 宿主機變成一個單一的，虛擬的主機。Swarm 使用標準的 Docker API 介面作為其前端訪問入口，換言之，各種形式的 Docker Client（dockerclient in go，docker_py，docker 等）均可以直接與 Swarm 通訊。

Swarm Deamon 只是一個排程器（Scheduler）和路由器（Router），Swarm 自己不執行容器，它只是接受 Docker 客戶端傳送過來的請求，排程適合的節點來執行容器，這意味著，即使 Swarm 由於某些原因掛掉了，叢集中的節點也會照常執行，當 Swarm 重新恢復執行之後，它會收集重建叢集資訊。並且 Swarm 提供的路由匹配（服務發現、負載均衡、跨容器通訊）非常可靠。在單個埠上執行一個服務，Swarm 節點的任意主機都可以訪問，負載均衡完全在後臺實現。

Swarm 在 Scheduler 節點執行容器的時候，會根據指定的策略來計算最適合執行容器的節點，目前支援的策略有：Random，Binpack，Spread。

Random 顧名思義，就是隨機選擇一個 Node 來執行容器，一般用作除錯用。Spread 和 Binpack 策略會根據各個節點的可用的 CPU，RAM 以及正在執行的容器的數量來計算應該執行容器的節點。在同等條件下，Spread 策略會選擇執行容器最少的那臺節點來執行新的容器，binpack 策略會選擇執行容器最集中的那臺機器來執行新的節點。

使用 Spread 策略會使得容器會均衡的分佈在叢集中的各個節點上執行，一旦一個節點掛掉了只會損失少部分的容器。Binpack 策略最大化的避免容器碎片化，就是說 Binpack 策略盡可能的把還未使用的節點留給需要更大空間的容器執行，盡可能的把容器執行在一個節點上面。

# 建立一個新的服務
$ docker service create \
--image nginx \
--replicas 2 \
nginx

# 更新服務
$ docker service update \
--image nginx:alpine \
nginx

# 刪除服務
$ docker service rm nginx

# 縮容，而不是直接刪除服務
$ docker service scale nginx=0

# 擴容
$ docker service scale nginx=5

# 列出所有的服務
$ docker service ls

# 列出一個服務的所有實體（包括服務的健康狀況）
$ docker service ps nginx

# 服務的詳細資訊
$ docker service inspect nginx

$ docker stack deploy application

version: '3'
services:
  web:
    image: registry.gitlab.com/example/example # you need to use external image
    command: npm run prod
    ports:
      - 80:80
    deploy:
      replicas: 6
      update_config:
        parallelism: 2
        delay: 10s
      restart_policy:
        condition: on-failure

王下邀月熊

贊賞

長按二維碼向我轉賬

受蘋果公司新規定影響，微信 iOS 版的贊賞功能被關閉，可透過二維碼轉賬支援公眾號。

閱讀原文


微信掃一掃
使用小程式
即將開啟”“小程式
取消
開啟