docker使用

#开启一个容器，如果镜像不存在会自动下载 docker run -t -i --mount type=bind,source=/c/workspace/gopath,target=/go -p 8080:8080 golang:1.11-stretch #开始一个容器 docker start -i CONTAINER ID #进入一个执行中的容器 docker exec -i -t CONTAINER ID /bin/bash #再别的镜像的基础上修改后提交 docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]] #搜索镜像 docker search #日志 docker logs -f #列出容器状态 docker ps -a #查看端口映射情况 docker port CONTAINER [PRIVATE_PORT[/PROTO]] #查看容器内的进程 docker top CONTAINER [ps OPTIONS] #查看容器底层信息 docker inspect #过滤信息 docker inspect -f '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' CONTAINER #停止容器 docker stop #删除容器,需要停止的容器才能删除，否则需要加--force docker rm #创建容器内数据卷/webapp docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py #创建容器内的数据卷/webapp并挂载到宿主机的/src/webapp， 宿主机需要绝对路径 #Dockerfile无法用这种方式挂载 docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/webapp training/webapp python app.py #创建数据卷/dbdata 命名成dbdata docker run -d -v /dbdata --name dbdata training/webapp #容器db1挂载dbdata docker run -d --volumes-from dbdata --name db1 training/webapp #容器db2挂载dbdata,可以让多个容器都共享同一个dbdata docker run -d --volumes-from dbdata --name db2 training/webapp #要删除dbdata 需要再最后一个挂载的容器上docker rm -v，否则就算删除其他挂载容器也不会删除这个卷。 #备份、恢复或者迁移数据卷 #挂载宿主机的当前目录到容器里的/backup #挂载/dbdata #执行tar cvf /backup/backup.tar /dbdata, 打包/dbdata目录到/backup/backup.tar #此时宿主机当前目录已经有backup.tar docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata #创建需要恢复到的目录 docker run -v /dbdata --name dbdata2 ubuntu /bin/bash #解压到对应目录 docker run --volumes-from dbdata2 -v $(pwd):/backup ubuntu tar xvf /backup/backup.tar #容器连接link docker run -d --name link1 training/webapp #--link name:alias 想link的容器:link容器的别名 docker run -d -P --name link2 --link link1:link1 training/webapp python app.py 

Dockerfile

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volumes写dockerfile的时候无法挂载本地目录，使用 --volumes-from=容器id 来做基于volume互联

基于link互联，跨主机用connectable,实际应用不多。

基于网络互联。

1.是docker-proxy，新版本移除，容器内生成虚拟网卡

2.是 --net=host，共享主机网卡。 缺陷是物理机的端口有限并且不能重复占用

3.多容器共用一个IP网络。-net=container:xxxserver 同一台机器里用localhost访问

4.docker容器里的ip让其他主机都能访问。

linux路由机制打通网络

namespace