Docker容器技术基础入门

Docker容器技术基础入门

第一章 容器技术演进与Docker定位

1.1 虚拟化技术演进路径

从物理机时代到虚拟机技术（Hypervisor-based Virtualization），再到容器化技术（Container-based Virtualization），计算资源利用率呈现指数级提升。传统虚拟机需要模拟完整硬件栈并运行独立操作系统内核，而容器通过Linux内核的命名空间（Namespaces）、控制组（Cgroups）和联合文件系统（UnionFS）实现进程级隔离。

容器技术的核心优势体现在：

• 资源利用率提升：容器共享宿主机内核，内存占用减少60%以上，启动时间缩短至毫秒级
• 环境一致性保障：通过镜像固化运行时环境，消除”在我机器上能运行”的问题
• 交付流程标准化：构建(Build)-运输(Ship)-运行(Run)的标准化流程

1.2 Docker技术架构解析

Docker采用Client-Server架构，核心组件包括：

• Docker Daemon：常驻后台进程，通过containerd管理容器生命周期
• Docker Client：提供CLI接口，通过REST API与Daemon交互
• Registry：镜像仓库服务（Docker Hub/私有仓库）
• Containerd：符合OCI标准的容器运行时

![Docker架构示意图]

（图示说明：用户通过Client发送指令，Daemon调用containerd创建容器运行时）

第二章 环境搭建与基础操作

2.1 多平台安装实践

Linux环境（以Ubuntu 22.04为例）

# 卸载旧版本

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 设置仓库

sudo apt-get update

sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg

sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

# 安装引擎

sudo apt-get update

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

# 验证安装

sudo docker run hello-world

Windows环境

要求：

• Windows 10/11 64位专业版/企业版
• 启用Hyper-V和WSL2功能
• 安装Docker Desktop时自动配置虚拟化环境

2.2 核心对象操作指令

镜像管理

# 拉取镜像

docker pull nginx:alpine

# 构建镜像

docker build -t myapp:v1 -f Dockerfile .

# 镜像分析

docker image history nginx:alpine

docker image inspect nginx:alpine

# 清理策略

docker image prune -a --filter "until=24h"

容器生命周期

# 启动容器

docker run -d --name web -p 8080:80 -v /data:/usr/share/nginx/html nginx:alpine

# 执行命令

docker exec -it web sh

# 状态监控

docker stats --format "table {{.Container}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}"

# 日志分析

docker logs --tail 100 -f web

第三章 镜像构建与优化

3.1 Dockerfile深度解析

# 多阶段构建示例

FROM golang:1.21 as builder

WORKDIR /app

COPY . .

RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o myapp

FROM alpine:3.18

RUN apk --no-cache add ca-certificates

WORKDIR /root/

COPY --from=builder /app/myapp .

CMD ["./myapp"]

构建优化策略：

1. 层级合并：合并RUN指令减少镜像层数
2. 构建缓存：合理排序指令以利用缓存
3. 最小化基础镜像：优先选择alpine、distroless等精简镜像
4. 安全扫描：集成Trivy进行CVE漏洞检测

3.2 镜像分发实践

私有仓库部署方案：

# 启动Registry服务

docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry \

  -v /data/registry:/var/lib/registry \

  registry:2

# 镜像标记与推送

docker tag myapp:v1 localhost:5000/myapp:v1

docker push localhost:5000/myapp:v1

第四章 容器网络与存储

4.1 网络模型解析

Docker提供五种网络模式：

1. bridge：默认NAT模式，通过docker0网桥通信
2. host：直接使用宿主机网络栈
3. none：无网络配置
4. container：共享其他容器网络命名空间
5. overlay：跨主机容器网络（Swarm模式）

自定义网络创建：

docker network create --driver=bridge --subnet=172.28.0.0/16 mynet

4.2 存储卷管理

持久化存储方案对比：

类型	数据生命周期	性能	适用场景
Bind Mount	与宿主机同步	最高	开发环境代码热更新
Volume	独立管理	高	生产环境数据库存储
tmpfs	内存临时存储	极高	敏感数据临时处理

数据卷操作示例：

# 创建命名卷

docker volume create dbdata

# 挂载使用

docker run -d --name mysql -v dbdata:/var/lib/mysql mysql:8.0

第五章 容器编排进阶

5.1 Docker Compose实践

version: '3.8'

services:

  web:

    image: nginx:alpine

    ports:

      - "8080:80"

    volumes:

      - ./html:/usr/share/nginx/html

    depends_on:

      - app

  app:

    build: ./backend

    environment:

      - DB_HOST=db

      - DB_PORT=3306

  db:

    image: mysql:8.0

    volumes:

      - db_data:/var/lib/mysql

    environment:

      MYSQL_ROOT_PASSWORD: secret

volumes:

  db_data:

编排功能特性：

• 服务依赖管理（depends_on）
• 环境变量注入（environment）
• 资源限制（cpus/mem_limit）
• 健康检查（healthcheck）

5.2 生产环境最佳实践

1. 安全加固：
   • 启用用户命名空间映射（–userns-remap）
   • 设置容器只读文件系统（–read-only）
   • 限制能力（–cap-drop ALL –cap-add）
2. 监控方案：

• 
  使用cAdvisor收集指标
  
  docker run -d --name=cadvisor \
  
    -v /:/rootfs:ro \
  
    -v /var/run:/var/run:ro \
  
    -v /sys:/sys:ro \
  
    -v /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  
    -p 8080:8080 \
  
    gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.0

1. 日志管理：

1. 
    run --log-driver=fluentd --log-opt fluentd-address=fluentd:24224

第六章 企业级应用场景

6.1 CI/CD流水线集成

典型Docker化流水线架构：

开发环境 -> Docker构建 -> 镜像扫描 -> 仓库推送 -> 蓝绿部署 -> 生产环境

GitLab CI示例：

stages:

  - build

  - test

  - deploy

build_image:

  stage: build

  script:

    - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .

    - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

deploy_prod:

  stage: deploy

  environment: production

  script:

    - docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

6.2 云原生技术栈整合

Docker与Kubernetes集成架构：

Pod -> Sidecar容器 -> Service -> Ingress

       ↑
Docker Runtime

服务网格方案：

# 注入Istio边车

kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f deployment.yaml)