docker notes

• 以镜像的形式

• docker network

• 创建时

  1	docker run -i -t -d ubuntu /bin/bash

• 在启动的命令行中

  • 使用快捷键

    • Ctr + p Ctrl + q

• docker attach 命令

  1	docker attach <your-container>

• docker export

  1	docker export <container> > ubuntu.tar

• docker import

  • 参数解说

    1	docker import [options] [<file> or <http>] [- <respository[:tag]>]

    • 输入内容

      • 文件
      • 或 http

    • 设置导入后的名称

      • '-' 符号不可缺少

• 组成部份

  • Repository 仓库源

    • 格式，可以包含‘/’

    • eg:

      • ubuntu
      • trainning/webapp
  • Tag 标签

• 例子

  • trainning/webapp:latest

• docker pull

  1	docker pull ubuntu:18.04

• 网站：docker hub

  • https://hub.docker.com

• 命令

  • docker search

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    docker search <keyword> docker search ubuntu

• docker rmi

• 两种方式

  1. 更新镜像

     • 运行镜像，变成 container，执行一些命令，完成修改
     • 再保存成镜像
     • 命令：docker commit

  2. 构建镜像

     • 使用 dockerfile 创建，从零开始创建
     • 命令：docker build

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docker commit -m="my message" -a="author name" <container-hashID> <new-image-name>

• docker tag

  1	docker tag 860c279d2fec runoob/centos:dev

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FROM ubuntu
CMD ["top"]

• 作用

  • 把 CMD 指定的命令，设置 PID 为 1

• 效果

  • 因为是一号进程，其它环境还不存在
  • 因此，获取不到环境变量，如：$HOME

• 注意：

  • 这里使用的时双引号"", eg: ["top"]

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FROM ubuntu
CMD top

• 作用

  • 把 CMD 指定的命令，传递给 shell -c " your-command options"

• 效果

  • 一号进程不是指定命令
  • 而是，bash 命令
  • 这样，执行 CMD 指定命令时，环境已经构建
  • 因此，可以获取 环境变量，如：$HOME

• 作用

  • 指定命令，或给 ENTRYPOINT 补充提供命令的默认可选参数

• 使用模式

  • Exec 模式
  • Shell 模式

• 什么时可选参数

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  FROM ubuntu ENTRYPOINT ["top", "-b"]

  • 运行命令

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    # 构建 docker build -t my-test . # 运行 docker run my-test -c

    • 解说

      • 注意这里的 选项 "-c"

        • 它会被添加到 ENTRYPOINT 指定的命令
        • 命令变成：["top", "-b", "-c"]
        • 然后被执行

• 如何设置默认参数

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  FROM ubuntu ENTRYPOINT ["top", "-b"] CMD ["-c"]

  • 解说

    • 如果在 docker run 时， 没有指定可选参数

      • ENTRYPOINT 自动变成 ["top", "-b", "-c"]

      • 相当于 python: dict.get("-c", "-c")

        • 没设定，给出默认值

    • 如果在 docker run 时，指定了可选参数

      • CMD ["-c"] 就被丢弃，无用了
      • 而是，使用用户给出的参数

      • eg:

        • 用户给定命令

          1	docker run my-test -n 1

          • 解说

            • 这里 可选参数是 ["-n", "1"]
            • 这样 CMD 指定的 ["-c"] 就无效了
            • 最终变成，ENTRYPOINT ["top", "-b", "-n", "1"]

• docker network ls

• docker run –netowrk <network-name>

• docker login

• docker logout

• docker search <pattern>

• docker pull <image-name>

• docker push <image-name>

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docker tag 33ljlrl3r hello:v1 my-name/hello:v1

• FROM

  • 指定上一层镜像

• MAINTAINER

  • 作者

• RUN

  • 再镜像内执行命令，如：安装软件，配置参数
  • 作用时间：docker build 下

• EXPOSE

  • 暴露端口

• CMD

  • 默认启动执行的命令
  • 作用时间：docker run 下
  • 注意：docker run 有指定命令，会覆盖 CMD 指定的命令
  • 还可以指定 可选参数，与 ENTRYPOINT 连用

• ENTRYPOINT

  • 类似 CMD

    • 但是，使用指定命令的 1)入口命令 2) 必须参数

• COPY

  • 复制指令

  • [–chown=<user>:<group>]

    • 可选参数，改变文件的拥有者和组
  • 支持通配符

• ADD

  • 类似 COPY

    • 但是，对于 tar(gzip, bzip2, xz 压缩)，可以自动解压缩到目标文件夹
  • 注意：想要保持 tar 文件原样不被解压复制，是不可以的

• ENV

  • 设置环境变量

  • 格式

    1 2	ENV <key> <value> ENV <key1>=<value1> <key2>=<value2>...

• ARG

  • 类似 ENV

    • 但是，作用域只在 Dockerfile
  • 使用 docker build –build-arg <key>=<value> 覆盖

  • 格式

    1 2	ARG key # 没有初始化 ARG <key>=<value> # 默认值形式

• VOLUME

  • 创建共享卷

  • 格式

    1 2	VOLUME /demo01 VOLUME ["/demo02", "/demo03"]

• WORKDIR

  • 为 RUN，CMD 指定工作目录
  • 类似 linux, cd 命令

• USER <user>[:<group>]

  • 指定 RUN, CMD, ENTRYPOINT 操作的 所属用户

• LABLE

  • 为 image 添加 metadata

• 参考

• 创建方法

  1. docker run

     1	docker run -v /container_path ubuntu bash

     • 注意： 只给出了 容器中的目录

  2. Dockerfile VOLUME 指令

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     FROM ubuntu VOLUME /demo01 VOLUME ["/demo02", "/demo03"]

  3. 独立卷

     1	docker volume create <volume-name>

• 挂载到别的 container

  1	docker run --volume-from <other-container> ubuntu bash

  • 自动挂载给定 container 上的所有共享卷

• 参考

  • https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/ps/#formatting

    1	docker ps --format '{{.State}},{{.Name}}'

• 参数

  • –filter

• 参考

  • https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/ps/#filtering

    1	docker ps -f name=hello -f status=exited

• 参数

  • -f, –filter

1. 镜像列表

   curl -X GET http://localhost:5000/v2/_catalog
   

2. 获取给定 docker image TAGs 列表

   curl -X GET http://localhost:5000/v2/gpu_test/tags/list
   

• 制作网站

  • 阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台

• 修改配置 /etc/docker/daemon.json

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  sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' { "registry-mirrors": ["https://o8npla25.mirror.aliyuncs.com"] } EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker

1. 创建配置文件

   1 2	sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d sudo emacs /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf

2. 修改内容

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   [Service] Environment="HTTP_PROXY=http://192.168.102.1:7890" Environment="HTTPS_PROXY=http://192.168.102.1:7890" Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1"

• 使用脚本https 下载docker镜像方法

• 脚本下载路径

  • https://raw.githubusercontent.com/moby/moby/master/contrib/download-frozen-image-v2.sh

使用步骤：

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# 1. 下载
download-frozen-image-v2.sh target_dir image[:tag][@digest] ...

# 2. 加载
tar -cC 'target_dir' . | docker load

• 修改 /etc/hosts

  • 添加 index.docker.com

    1	54.84.81.66 index.docker.io

• 自带 docker service 错误提示功能太弱
• 最好使用 docker run 自行测试

• 命令

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  sudo groupadd docker sudo gpasswd -a $USER docker sudo systemctl restart docker.service sudo chmod a+rw /var/run/docker.sock

1. 安装 nvidia-container-toolkit 包

   • 注意：先要安装 nvidia driver, 即显卡驱动

2. 设置 docker 运行时

   • docker, podman 或者 containerd 等

   • 即，把 /etc/docker/daemon.json 中添加下述内容：

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     { "runtimes": { "nvidia": { "args": [], "path": "nvidia-container-runtime" } }, "default-runtime": "nvidia" }

     • default-runtime 字段设置可选

注意：如果没有设置 default-runtime, 需要添加参数 --runtime=nvidia

1. 测试可以使用 GPU

   1 2	docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi docker run --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

2. 使用所有 GPU

   1 2	docker run --gpus all --rm -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu docker run --runtime=nvidia --gpus all --rm -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu

3. 使用指定 device gpu

   1 2	docker run -it --rm --gpus '"device=0,2"' tensorflow/tensorflow:latest-gpu nvidia-smi docker run --runtime=nvidia -it --rm --gpus '"device=0,2"' tensorflow/tensorflow:latest-gpu nvidia-smi

参考：

• https://stackoverflow.com/a/55759337

方法：

• 使用 --progress=plain

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DOCKER_BUILDKIT=1 docker build --progress=plain -t test_buildkit .

1. start/stop 操作的是服务 service
2. up/down 创建销毁的是容器 container

参考：

• https://stackoverflow.com/a/41699330

使用模式：

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docker run --entrypoint <entrypoint.sh> <image:tag> <arg1> <arg2> <arg3>

使用两个命令：

docker run --entrypoint '/usr/bin/bash' --rm -it pyencrypter:centos7.9  -c 'ls / && /root/miniconda3/envs/env/bin/python -m http.server'

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services:
  app:
    image: "pyencrypter:centos7.9"
    entrypoint: '/usr/bin/bash -c "ls / && cd /root/miniconda3/ && /root/miniconda3/envs/env/bin/python -m http.server 8553"'
    ports:
      - 8553:8553

• 测试通过

docker 和 docker compose 不会实现 unhealthy 的 container 自动重启

步骤：

1. docker inspect 获取 container 是否 unhealthy 状态
2. docker restart container-name 实现重启

弊端：

1. 需要手动输入 container-name

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services:
  mdq-table:
    image: myimage
    restart: always

    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8088/table/is_healthy"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 40s

  mdq-table-monitor:
    image: docker:latest
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    command: >
      sh -c "
        while true; do
          sleep 60
          if [ \"$(docker inspect --format='{{.State.Health.Status}}' scripts-mdq-table-1)\" = \"unhealthy\" ]; then
            echo 'Container unhealthy - restarting...'
            docker restart scripts-mdq-table-1
          fi
        done
      "

参考：

• GitHub - willfarrell/docker-autoheal: Monitor and restart unhealthy docker co…
• Configuring HealthCheck in docker-compose

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services:
  app:
    extends:
      file: ${PWD}/services.yml
      service: app
    labels:
      autoheal-app: true        # 添加 label

  autoheal:
    deploy:
      replicas: 1
    environment:
      - AUTOHEAL_CONTAINER_LABEL=autoheal-app # 指定会重启，哪些 label 的 container
      - AUTOHEAL_INTERVAL=5                    # 检查周期
      - AUTOHEAL_START_PERIOD=20
      - AUTOHEAL_DEFAULT_STOP_TIMEOUT=10 # docker stop sigterm --> sigkill 之间的等待时间
    image: willfarrell/autoheal:latest
    network_mode: none
    restart: always
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock