【Docker】镜像操作

Docker镜像的构成

一个Docker镜像通常由多个层组成，每一层都基于前一层构建。镜像的层次结构可以分为以下几种情况：

• 基于完整Linux发行版的镜像： 这类镜像包含一个完整的Linux操作系统，例如Ubuntu、Debian、Alpine等。这些镜像通常用于需要完整系统环境的应用程序。
  • 示例：ubuntu:latest, debian:latest
• 精简版Linux镜像： 这类镜像仅包含运行应用程序所需的最小环境，没有包含完整的操作系统。这些镜像通常体积较小，启动速度快。
  • 示例：alpine:latest（Alpine Linux是一个非常精简的Linux发行版，体积只有几MB）
• 基础镜像（Bare Minimum）： 这些镜像包含的内容更少，可能仅仅包含应用程序运行所需的二进制文件和库，完全剥离掉了不必要的系统组件。
  • 示例：scratch（这是一个空白镜像，用户可以从头开始构建自己的镜像）

Docker 镜像使用指南

列出镜像列表

使用 docker images 命令列出本地主机上的所有镜像：

$ docker images 

输出示例：

REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE ubuntu              14.04               90d5884b1ee0        5 days ago          188 MB 

各个选项说明：

• REPOSITORY：镜像的仓库源
• TAG：镜像的标签
• IMAGE ID：镜像ID
• CREATED：镜像创建时间
• SIZE：镜像大小

获取新镜像

当在本地主机上使用一个不存在的镜像时，Docker 会自动下载该镜像。为了预先下载镜像，可以使用 docker pull 命令。例如，下载 ollama 镜像：

$ docker pull ollama/ollama 

下载完成后，可以直接使用该镜像运行容器。

查找镜像

可以通过 Docker Hub 网站或 docker search 命令来搜索镜像。例如，搜索 httpd 镜像：

$ docker search httpd 

删除镜像

使用 docker rmi 命令删除本地镜像。例如，删除 hello-world 镜像：

$ docker rmi hello-world 

使用镜像运行容器

可以使用指定版本的镜像来运行容器。例如，运行 Ubuntu 15.10 镜像：

$ docker run -t -i ubuntu:15.10 /bin/bash 

参数说明：

• -i：交互式操作
• -t：终端
• ubuntu:15.10：使用 Ubuntu 15.10 版本镜像
• /bin/bash：启动交互式 Shell

设置镜像标签

使用 docker tag 命令为镜像添加一个新的标签。例如：

$ docker tag 镜像ID new-image-name:new-tag 

查看带有新标签的镜像：

$ docker images 

打包容器为镜像

查看容器ID

使用docker ps -a命令列出所有容器，包括正在运行的和已停止的。通过容器名或状态等信息找到需要打包的容器ID。

docker commit 命令用于将一个已存在的容器提交为新的 Docker 镜像。您可以通过一些选项来定制这个新镜像的特性。

命令格式

docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]] 

参数说明

• [OPTIONS]：可选参数，以下是一些常用选项：
  • -a, --author string：指定镜像的作者信息。例如：-a "Your Name <you@example.com>"。这将会在镜像的元数据中记录该作者信息。
  • -m, --message string：为这次提交提供描述信息。这个信息也会被保存到镜像的元数据中。例如：-m "Initial commit"。
  • -c, --change string：对镜像的构建进行修改，可以通过这个选项来修改 Dockerfile 中的指令。格式为CMD <command>、ENV <key>=<value>等。例如：-c "CMD [\"python\", \"app.py\"]"。
  • --pause：在提交容器时，暂停容器的运行，默认为 true。可以通过--pause=false来禁用这个选项。
• CONTAINER：指定要提交的容器的 ID 或名称。
• [REPOSITORY[:TAG]]：指定新镜像的仓库名和标签（版本）。仓库名是你想为新镜像命名的名称，而标签是一个可选的版本标识符。如果不提供标签，默认为 latest。例如：myusername/myapp:1.0。

示例

以下是一个示例，将容器 ID 为 abc123 的容器提交为新镜像，并指定作者和提交信息：

docker commit -a "Your Name <you@example.com>" -m "Initial commit" abc123 myapp:1.0 

在这个示例中：

• abc123 是容器的 ID。
• myapp 是新镜像的仓库名。
• 1.0 是镜像的标签。
• -a 指定了作者信息。
• -m 提供了提交信息。

此外，您还可以使用 -c 来修改镜像的构建，例如：

docker commit -c "CMD [\"python\", \"app.py\"]" abc123 myapp:1.0 

这将设置新镜像的默认命令为 python app.py。

Dockerfile 创建镜像

创建 Dockerfile

• 选择基础镜像：每个 Dockerfile 都以一个基础镜像开始。基础镜像可以是任何现有的 Docker 镜像，例如 Ubuntu、Alpine、CentOS 等。

• 编写 Dockerfile：使用文本编辑器创建一个名为 Dockerfile 的文件，并在文件中编写指令。

以下是一个示例 Dockerfile 文件：

# 使用官方的 Ubuntu 作为基础镜像 FROM ubuntu:20.04  # 设置维护者信息 MAINTAINER Your Name "your.email@example.com"  # 更新软件包列表并安装必要的软件包 RUN apt-get update && apt-get install -y \     python3 \     python3-pip  # 复制应用程序代码到容器中 COPY . /app  # 设置工作目录 WORKDIR /app  # 安装 Python 依赖 RUN pip3 install -r requirements.txt  # 暴露容器的端口 EXPOSE 5000  # 设置容器启动时运行的命令 CMD ["python3", "app.py"] 

构建 Docker 镜像

• 在 Dockerfile 文件所在目录中打开终端。

• 运行 docker build 命令：

  docker build -t your-image-name:tag . 

• 例如：

  docker build -t my-python-app:latest . 

  参数说明：

  • -t：指定要创建的目标镜像名和标签。
  • .：指定 Dockerfile 文件所在的当前目录。

查看构建的镜像

构建完成后，可以使用 docker images 命令查看新创建的镜像：

$ docker images 

输出示例：

REPOSITORY      TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE my-python-app   latest    d9f1b5ca0d77   1 minute ago     345 MB 

运行容器

使用新创建的镜像运行容器：

$ docker run -d -p 5000:5000 my-python-app:latest 

参数说明：

• -d：以守护进程模式运行容器。
• -p：将主机的 5000 端口映射到容器的 5000 端口。
• my-python-app:latest：要运行的镜像名和标签。

打包镜像

将镜像打包成tar文件

• 保存镜像为tar包：使用docker save命令将镜像保存为一个tar文件。命令格式如下：

  docker save -o [保存的文件名].tar [镜像名称]:[版本号] 

  或者

  docker save [镜像名称]:[版本号] -o [保存的文件名].tar 

  例如：

  docker save -o my-image.tar my-image:latest 

将tar包传输到其他服务器

• 使用scp命令传输文件：

  如果你需要将打包好的文件传输到另一台服务器，可以使用scp命令。命令格式如下：

  scp [本地文件路径] [目标服务器用户名]@[目标服务器IP]:[目标服务器文件路径] 

  例如：

  scp my-image.tar.gz user@192.168.1.100:/home/user/docker-images/ 

在目标服务器上导入镜像

• 登录到目标服务器：
  使用SSH或其他方式登录到目标服务器。

• 导入镜像：
  使用docker load命令从tar文件中加载镜像。命令格式如下：

  docker load -i [tar文件名].tar 

  或者，如果文件是通过重定向方式传入的，可以使用：

  docker load < [tar文件名].tar 

  例如：

  docker load -i my-image.tar 

• 启动容器：
  使用docker run命令基于导入的镜像启动容器。命令格式和参数根据实际需求进行配置。

Dockerfile 参数

Dockerfile 是一个包含一系列指令的文本文件，这些指令定义了如何构建 Docker 镜像。下面是 Dockerfile 中常用指令及其详细说明：

FROM

FROM 指令指定了构建镜像时所使用的基础镜像。每一个 Dockerfile 必须以 FROM 指令开头。

FROM ubuntu:20.04 

MAINTAINER

MAINTAINER 指令用于指定镜像的作者信息。虽然这个指令已被弃用，建议使用 LABEL 指令来替代。

MAINTAINER Your Name "your.email@example.com" 

使用 LABEL 代替：

LABEL maintainer="Your Name <your.email@example.com>" 

RUN

RUN 指令在镜像构建过程中执行命令。它可以用于安装软件包、运行脚本等。

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip 

COPY

COPY 指令将文件或目录从主机复制到镜像的文件系统中。相对于 ADD 指令，COPY 更加推荐用于简单的文件复制。

COPY . /app 

ADD

ADD 指令类似于 COPY，但它还支持解压 tar 文件和从 URL 下载文件。应谨慎使用 ADD，因为其功能复杂，可能引入意外行为。

ADD myfile.tar.gz /app/ 

WORKDIR

WORKDIR 指令用于设置镜像中的工作目录。后续的 RUN、CMD、ENTRYPOINT 等指令将使用这个目录作为当前目录。

WORKDIR /app 

CMD

CMD 指令指定了容器启动时运行的命令。每个 Dockerfile 只能有一个 CMD，如果指定了多个，只有最后一个会生效。

CMD ["python3", "app.py"] 

ENTRYPOINT

ENTRYPOINT 指令配置容器启动时的主命令，通常与 CMD 联合使用，CMD 的参数会传递给 ENTRYPOINT。

ENTRYPOINT ["python3", "app.py"] 

ENV

ENV 指令用于设置环境变量。

ENV APP_ENV=production 

EXPOSE

EXPOSE 指令告诉 Docker 该容器监听的端口。这个指令不会实际打开端口，需要在运行容器时使用 -p 参数映射端口。

EXPOSE 5000 

VOLUME

VOLUME 指令创建一个挂载点，并将其挂载到主机或其他容器。

VOLUME ["/data"] 

USER

USER 指令设置接下来指令执行时使用的用户。

USER appuser 

ARG

ARG 指令定义了构建时的变量，可以在 docker build 命令中使用 --build-arg 参数传递这些变量。

ARG APP_VERSION=1.0.0 

LABEL

LABEL 指令用于为镜像添加元数据。

LABEL version="1.0" LABEL description="This is an example image" LABEL maintainer="Your Name <your.email@example.com>" 

SHELL

SHELL 指令更改默认的 shell 解释器。

SHELL ["/bin/bash", "-c"] 

示例 Dockerfile

下面是一个综合了以上指令的示例 Dockerfile：

# 使用官方的 Ubuntu 作为基础镜像 FROM ubuntu:20.04  # 设置镜像维护者信息 LABEL maintainer="Your Name <your.email@example.com>"  # 设置构建时的变量 ARG APP_VERSION=1.0.0  # 设置环境变量 ENV APP_ENV=production  # 更新软件包列表并安装必要的软件包 RUN apt-get update && apt-get install -y \     python3 \     python3-pip  # 复制应用程序代码到容器中 COPY . /app  # 设置工作目录 WORKDIR /app  # 安装 Python 依赖 RUN pip3 install -r requirements.txt  # 创建一个数据卷 VOLUME ["/data"]  # 暴露容器的端口 EXPOSE 5000  # 设置用户 USER root  # 设置容器启动时运行的命令 CMD ["python3", "app.py"]