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Docker基础实践与应用举例

Docker 是一个轻量级容器化平台,通过将应用及其依赖打包到容器中,实现快速部署和环境一致性。以下是 Docker 的实践与应用场景举例,结合具体操作步骤:


一、基础实践

1. 快速启动一个容器
# 运行一个Nginx容器,映射宿主机80端口到容器80端口
docker run -d -p 80:80 --name my-nginx nginx
  • -d: 后台运行
  • -p: 端口映射
  • --name: 容器名称
2. 查看容器状态
docker ps -a  # 查看所有容器
docker logs my-nginx  # 查看容器日志
3. 进入容器内部
docker exec -it my-nginx /bin/bash

二、应用场景举例

1. Web 服务部署

场景:部署一个 Python Flask 应用
步骤

  1. 编写 Dockerfile
    FROM python:3.9-slim
    WORKDIR /app
    COPY requirements.txt .
    RUN pip install -r requirements.txt
    COPY . .
    CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "app:app"]
    
  2. 构建镜像:
    docker build -t my-flask-app .
    
  3. 运行容器:
    docker run -d -p 5000:5000 my-flask-app
    

2. 数据库容器化

场景:运行 MySQL 数据库并持久化数据

# 创建数据卷
docker volume create mysql_data# 启动MySQL容器
docker run -d \--name mysql-db \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw \-v mysql_data:/var/lib/mysql \-p 3306:3306 \mysql:8.0
  • -v: 将容器内的 /var/lib/mysql 挂载到宿主机卷 mysql_data,实现数据持久化。

3. 多容器协作(Docker Compose)

场景:部署一个包含 Web 应用、Redis 缓存的完整服务

  1. 编写 docker-compose.yml
    version: '3'
    services:web:build: .ports:- "5000:5000"depends_on:- redisredis:image: redis:alpinevolumes:- redis_data:/data
    volumes:redis_data:
    
  2. 启动服务:
    docker-compose up -d
    

4. 持续集成(CI/CD)

场景:在 GitLab CI 中运行测试
示例 .gitlab-ci.yml

test:image: node:16script:- npm install- npm test

三、进阶实践

1. 自定义网络
# 创建自定义网络
docker network create my-network# 将容器连接到网络
docker run -d --network my-network --name app1 my-app
docker run -d --network my-network --name app2 my-app
  • 同一网络内的容器可通过容器名直接通信(如 app1 可直接访问 app2:8080)。
2. 镜像优化
  • 使用多阶段构建减少镜像体积:
    # 构建阶段
    FROM golang:1.18 AS builder
    WORKDIR /app
    COPY . .
    RUN go build -o myapp# 运行阶段
    FROM alpine:latest
    COPY --from=builder /app/myapp /
    CMD ["/myapp"]
    

四、常见问题解决

  1. 容器时区问题
    Dockerfile 中设置时区:
    RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
    
  2. 容器内存限制
    docker run -m 512m --memory-swap 1g my-app
    

五、应用场景总结

场景工具/技术核心优势
微服务部署Docker Compose环境隔离,一键启动
开发环境统一Docker镜像消除“在我机器上能运行”问题
快速原型验证预构建镜像(如Jupyter)秒级启动,无需安装依赖
蓝绿部署Docker Swarm/K8s无缝切换,零停机更新

通过 Docker 可以实现:

  • 环境一致性:开发、测试、生产环境完全一致
  • 快速部署:镜像秒级启动,无需配置依赖
  • 资源隔离:每个容器独立运行,避免依赖冲突
  • 弹性伸缩:结合 Kubernetes 实现自动扩缩容
http://www.lryc.cn/news/542507.html

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