Docker 初探 (2) - Containers

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本文基于 Docker GetStarted 官方文档，简要介绍了 Docker 的 Container 概念，如何创建，运行，部署及分享 image

参考资料:

以 Docker 的方式定义一个应用

Container 位于架构层次的最底层，其上是 Service，服务定义了 Container 如何在生成环境互作用。Service 之上是 Stack，其定义了所有服务之间的互作用。

在过去，如果希望便携一个 python 应用，那么第一件事就是要在主机上安装 python 运行时，这便限制了该主机的功能很难用作它途，如果想要部署一个 .net core 应用，那么 python 的运行时毫无意义。

在 Docker 生态中，python 以 image 的形式定义，并且可由任何其他 image 引用，从而确保所有的 image 都是可插拔的，并且不会干扰本地主机的环境。

使用 Dockerfile 定义一个 image

用于定义 image 的被称为 Dockerfile，该文件描述了哪些环境需要被加载到 container 中，类似访问网络资源的接口和硬盘驱动都在此环境中被虚拟化，并与系统的其他部分完全隔离。因此，我们需要将端口映射到 container 外部，并且确切定义要将哪些文件「复制到」该环境中，完成这些配置之后，便可期待该 Dockerfile 定义的应用可以在任何地方运行了。

  1. 创建一个新目录，并导航到其中作为工作目录
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    $ mkdir my-first-docker-image
    $ cd my-first-docker-image
  2. 新建一个名为 Dockerfile 的文件:
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    $ touch Dockerfile
    $ nano Dockerfile
  3. 复制以下内容至该文件:
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    # Use an official Python runtime as a parent image
    FROM python:2.7-slim

    # Set the working directory to /app
    WORKDIR /app

    # Copy the current directory contents into the container at /app
    ADD . /app

    # Install any needed packages specified in requirements.txt
    RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt

    # Make port 80 available to the world outside this container
    EXPOSE 80

    # Define environment variable
    ENV NAME World

    # Run app.py when the container launches
    CMD ["python", "app.py"]
    该 Dockerfile 引用的 app.py 及 requirements.txt 尚未创建，执行命令以创建它们:
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    $ touch requirements.txt
    $ touch app.py

    注意，两者位于与 Dockerfile 相同的目录

由此，应用所需的文件都已就绪，当上述 Dockerfile 生成一个 image 时，Dockerfile 中的 Add 指令会将当前目录下的所有文件拷贝至子目录 /app，并且 app.py 将可通过 HTTP 协议访问因为 EXPOSE 指令暴露了 80 端口。

填充 requirements.txt

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$ nano requirements.txt

Flask
Redis

填充 app.py

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$ nano app.py

from flask import Flask
from redis import Redis, RedisError
import os
import socket

# Connect to Redis
redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    try:
        visits = redis.incr("counter")
    except RedisError:
        visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"

    html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \
           "<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \
           "<b>Visits:</b> {visits}"
    return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)

以上两段代码值得注意的是

  • pip install -r requirements.txt
  • app.py 中使用了环境变量 NAME
  • socket.gethostname() 的调用

至此，本地主机不需要安装任何声明在 requirements.txt 文件中的 python 库，但该程序仍然不完整，因为我们仅仅安装了 Redius 的 python 库，但 Redius 进程本身并没有在本地主机安装运行。

从 container 中查询主机名称将返回 container ID，它的值相当于进程的 ID。

生成应用

  1. 在生成应用之前，首先确保工作目录在新建目录的顶层:
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    $ ls

    Dockerfile		app.py			requirements.txt
  2. 执行生成指令，这将会产生一个 Docker image，使用 -t 选项给它一个标签。
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    $ docker build -t friendlyhello .

    注意 . 表示生成基于的目录位置，表示当前目录

生成过程中 Docker 引擎会根据 Dockerfile 声明的引用库去下载需要的文件，这可能需要一些时间。生成完成后，如何查看生成的位置呢？执行 docker image ls 指令即可看到新生成的 image。

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$ docker image ls

REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED              SIZE
friendlyhello       latest              2f701134298d        About a minute ago   145MB

在本地生成的 image 会放至 Docker 的本地 Registry，Docker 以 Registry 的形式进行本地与远程 image 库的同步。

运行应用

使用 -p 选项将本地主机的 8000 端口映射到 container 的 80 端口

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$ docker run -p 4000:80 friendlyhello

执行以上命令之后，可以看到一条 python 消息称应用侦听 http://0.0.0.0:80，该消息来自于 container 内部，其并不知道外部如何对其映射。

现在在浏览器中输入 {your-host-ip}:4000 将会得到预期的结果。同样，也可以使用命令行工具 curl 来获取相同的结果:

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$ curl http://{your-host-ip}:4000

端口映射 4000:80 很好的对应了在 Dockerfile 中声明的 EXPOSE 和使用 docker run -p 指定的端口。

现在，使用 -d 选项让该应用以 detached 模式在后台运行：

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$ docker run -d -p 4000:80 friendlyhello

b3076b38a52b82c9c39fa0e99bd51a0f49912869a141ca2f3c677deb3e481bab

该命令返回一个 Container ID

执行 docker container ls 将会看到正在运行的应用，该 Container ID 与之前返回的 ID 一致。

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CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                  NAMES
b3076b38a52b        friendlyhello       "python app.py"     7 seconds ago       Up 6 seconds        0.0.0.0:4000->80/tcp   admiring_vaugh

使用相同的 Container ID 执行 docker container stop 来结束进程:

分享 image

image 的集合称作 repository，类似于一个 Github 仓库，而一个 Registry 是 repositories 的集合，一个 registry 的帐号可以创建多个 repository，docker 默认使用 Docker 的公共 Registry。有关 Registry 的详情参考 Docker Trusted Registry。

使用 Docker ID 登录

cloud.docker.com 提供了托管 image 的云服务，注册一个帐号来使用公开的 Registry。docker CLI 同样集成了 docker cloud 的登录功能，执行以下代码:

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$ docker login

为 image 设置标签

将本地 image 与远程 registry 的 repository 同步的符号格式为 username/repository:tag，tag 是可选的，但建议为 image 设置标签，因为它是 registry 为 Docker image 添加版本号的机制。为 repository 和 tag 定义有意义的名称，例如 get-started:part2，这会将该 image 推送到 get-started 仓库并将其标签设置为 part2。

使用 docker tag {local-image} {your-docker-id}/{your-repository}:{your-tag} 来为 image 设置标签，例如:

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$ docker tag friendlyhello pango/get-started:part2

再次执行 docker image ls 查看:

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REPOSITORY               TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
friendlyhello            latest              d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
pango/get-started        part2               d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
python                   2.7-slim            1c7128a655f6        5 days ago          183MB

发布 image

将标签化的 image 上传至 repository:

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$ docker push {your-docker-id}/{your-repository}:{your-tag}

上传完成后，使用 Docker ID 登录 Docker Hub 将会看到刚刚上传的 image。

拉取并运行 image

现在，可以执行以下代码在任何地方运行应用:

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$ docker run -p 4000:80 username/repository:tag

如果该 image 无法在本地获取，Docker 会从远程 repository 将其拉取至本地。