93cecd7544
BIG ADD:
- docker
- archlinux
FIX:
- vim
- c_cpp
- string hash
- linux /dev/random
- thread
- STL
- linux
- command
- last
OTHERS:
- add antenna.md
- mirrors
- makefile.md
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6.9 KiB
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# docker
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是一个开源的应用容器引擎
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## 目录
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- [核心组件](#)
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- [install](#)
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- [基本命令](#)
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- [样例](#example-command)
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- [数据管理](#)
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- [高级用法](#)
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- [daemon.json](#)
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## 核心组件
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+ 镜像（Image）：只读模板，包含运行应用所需的所有内容，如代码、运行时、库等
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+ 容器（Container）：镜像的运行实例，隔离运行应用的环境
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+ 仓库（Repository）：存储和分发镜像的地方，Docker Hub 是最常用的公共仓库
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## install
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+ 更新系统并安装依赖包
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+ 添加 Docker 官方 GPG 密钥并设置存储库
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+ 安装 Docker 引擎并启动服务
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+ 设置 Docker 开机自启
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```bash
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sudo apt-get update
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curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
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echo "deb [arch=amd64] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/docker.list
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
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# 验证安装
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sudo docker --version
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```
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__配置/etc/docker/daemon.json__
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```
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{
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"registry-mirrors":
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[
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"https://dockerproxy.com",
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"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
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"https://docker.nju.edu.cn"
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]
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}
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```
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## 基本命令
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1. 镜像操作
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+ `docker pull <镜像名>` : 从仓库拉取镜像
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+ `docker image ls` : 列出本地镜像
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+ `docker rmi <镜像ID>` : 删除镜像
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2. 容器操作
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+ `docker run -d <镜像名>` : 创建并后台运行容器
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+ `docker ps` : 列出所有运行中容器
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+ `docker stop [ID / NAME]` : 停止某容器
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+ `docker start [ID / NAME]` : 启动已经停止的容器
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+ `docker rm [ID / NAME]` : 删除容器
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+ `docker commit <容器ID或名称> <新镜像名称>:<标签>` 将运行中的容器保存为镜像
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+ `docker save -o my-new-image.tar my-new-image:latest` 导出为tar文件
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+ `docker load -i my-new-image.tar` 导入镜像到目标环境
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3. 其他
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+ `docker search <镜像名>` 搜索镜像
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+ `docker logs <容器ID>` : 查看容器日志
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+ `docker exec -it [ID / NAME] /bin/bash` : 进入容器
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+ `c-P c-Q` : 退出容器
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+ `sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker` 重启
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+ `docker load < xxx.tar` #导入tar为镜像
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+ `docker commit [ID] [镜像名]` #容器保存为镜像
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### example-command
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> `docker pull ubuntu` 拉取 Ubuntu 镜像
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> `docker run -it ubuntu /bin/bash` 运行 Ubuntu 容器并进入交互式 shell
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> `docker ps -a` 列出所有容器（包括停止的）
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> `docker run -it --name mc-ser ubuntu -v /opt/mc:/opt/mc -p 25565:25565 /bin/bash`
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## 数据管理
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为了持久化数据，Docker 提供了多种数据管理方式，主要包括 数据卷（Volumes）、绑定挂载（Bind Mounts） 和 临时文件系统（tmpfs）
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1. Docker 数据卷（Volumes）
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数据卷是 Docker 推荐的数据持久化方式。数据卷存储在 Docker 管理的文件系统中（通常是 /var/lib/docker/volumes/），与容器的生命周期分离，即使容器被删除，数据卷仍然存在
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+ 持久化：数据卷独立于容器，容器删除后数据仍然保留。
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+ 高性能：数据卷通常比绑定挂载性能更好。
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+ 易于备份和迁移：数据卷可以通过 Docker 命令轻松备份和恢复。
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> `docker volume create my_volume` 创建数据卷
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> `docker volume ls` 查看数据卷
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> `docker volume inspect my_volume` 查看数据卷详细信息
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> `docker run -d --name my_container -v my_volume:/path/in/container <image_name>` 挂载数据卷到容器
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> `docker volume rm my_volume` 删除数据卷
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> `docker volume prune` 清理未使用的数据卷
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2. 绑定挂载（Bind Mounts）
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绑定挂载是将主机上的文件或目录直接挂载到容器中
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+ 灵活性：可以直接挂载主机上的任意文件或目录。
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+ 实时同步：主机和容器之间的文件修改会实时同步。
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+ 依赖主机文件系统：绑定挂载的路径必须存在于主机上。
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- `docker run -d --name my_container -v /host/path:/container/path <image_name>` 挂载主机目录到容器
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3. 临时文件系统（tmpfs）
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tmpfs 是一种基于内存的文件系统，适用于需要临时存储数据的场景。数据仅存储在内存中，容器停止后数据会丢失
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+ 高性能：数据存储在内存中，读写速度快。
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+ 临时性：数据不会持久化，容器停止后数据丢失。
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`docker run -d --name my_container --tmpfs /container/path <image_name>` 挂载 tmpfs 到容器
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4. 数据卷的高级用法
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多个容器可以共享同一个数据卷，实现数据共享
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```
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docker run -d --name container1 -v my_volume:/data <image_name>
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docker run -d --name container2 -v my_volume:/data <image_name>
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```
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可以将数据卷或绑定挂载设置为只读，防止容器修改数据
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`docker run -d --name my_container -v my_volume:/data:ro <image_name>`
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## 高级用法
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1. Dockerfile
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Dockerfile 是用于构建镜像的脚本文件，包含一系列指令，用于定义镜像的构建过程
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```
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# 使用基础镜像
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FROM ubuntu:latest
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# 维护者信息
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MAINTAINER Your Name <your.email@example.com>
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# 更新包索引并安装软件
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RUN apt-get update && apt-get install -y \
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software-properties-common \
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python3
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# 设置工作目录
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WORKDIR /app
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# 复制当前目录下的文件到容器中的 /app 目录
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COPY . /app
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# 暴露端口
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EXPOSE 80
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# 设置环境变量
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ENV NAME World
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# 运行命令
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CMD ["python3", "app.py"]
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```
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`docker build -t <image_name> .` 构建镜像
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2. Docker 网络
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`docker network create <network_name>` 创建网络
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`docker network ls` 查看网络
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`docker network connect <network_name> <container_id>` 连接容器到网络
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3. Docker 数据管理
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`docker volume create <volume_name>` 创建数据卷
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`docker volume ls` 查看数据卷
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`docker run -v <volume_name>:/path/in/container <image_name>` 挂载数据卷到容器
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4. Docker 资源限制
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`docker run -m 512m <image_name>` 限制内存
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`docker run --cpus="1.5" <image_name>` 限制 CPU
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5. Docker 安全
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> 使用非 root 用户运行容器
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```dockerfile
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FROM ubuntu
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RUN useradd -m myuser
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USER myuser
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```
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> 限制容器权限
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`docker run --cap-drop=ALL --cap-add=NET_BIND_SERVICE <image_name>`
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## daemon.json
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```
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{
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"registry-mirrors": [
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"https://docker.1ms.run",
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"https://docker.xuanyuan.me",
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"https://docker.zhai.cm",
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||
"https://a.ussh.net",
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||
"https://hub.littlediary.cn",
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||
"https://hub.rat.dev",
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||
"https://atomhub.openatom.cn",
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||
"https://docker.m.daocloud.io",
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||
"https://dytt.online",
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||
"https://func.ink",
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||
"https://lispy.org",
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||
"https://docker.xiaogenban1993.com",
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||
"https://docker.mybacc.com",
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||
"https://docker.yomansunter.com",
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||
"https://dockerhub.websoft9.com",
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||
"https://docker-0.unsee.tech",
|
||
"https://docker-cf.registry.cyou",
|
||
"https://docker.1panel.live",
|
||
"https://docker.imgdb.de",
|
||
"https://docker.hlmirror.com",
|
||
"https://dockerpull.org",
|
||
"https://dockerhub.icu",
|
||
"https://proxy.1panel.live",
|
||
"https://docker.1panel.top",
|
||
"https://docker.ketches.cn"
|
||
]
|
||
}
|
||
```
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