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大家经常做一款产品：需要开发–上线，它是有两套环境的，分别是开发环境和运维环境是十分麻烦的。
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出现问题：
- 我在我的电脑上可以运行
- 版本更新，导致服务不可用
- 环境配置配置十分麻烦（费时费力）
- 环境不能跨平台
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解决问题：
- 发布项目的时候（jar包+（环境））即项目带上环境打包
- java — apk — 发布 （应用商店） — 张三使用apk — 安装可用
- java — jar（环境） — 打包项目带上环境（镜像） — （docker仓库：商店）— 下载我们发布的镜像 — 直接运行即可
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Docker的思想来源于集装箱，核心思想是隔离，再也不用担心多个应用端口冲突等问题，就是把应用打包成集装箱，每个箱子都是相互隔离的，通过隔离机制，可以将服务器利用到极致。
在2010年，几个搞IT的年轻人，在美国成立了一家公司dotCloud，做一些pass的云计算服务，LXC有关的容器技术，他们将自己的技术：容器化技术，命名就是Docker，Docker刚诞生的时候，没有引起行业的注意，很难拿活下去，他们突然脑子里冒出一个词，开源。
2013年，公司一个创始人将Docker开源，越来越多的人发现了Docker的优点，所以Docker火了，开源之后每个月都会更新一个版本。
2014年4月9日，Docker1.0发布。
Docker为什么这么火呢？因为十分轻巧，在容器技术出来之前，我们用的都是虚拟机技术。在window中安装一个vmware，通过这个软件我们可以虚拟出来一台或者多台电脑，非常的笨重。虚拟机属于虚拟化技术，Docker容器技术，也是一种虚拟化技术。
Docker是基于Go语言开发的
1.2.1 官方文档
https://docs.docker.com/ Docker的文档是超级纤细的
1.2.2 仓库地址
https://hub.docker.com/
1.3.1 之前的虚拟机技术与现在的容器化技术对比
- 虚拟机的技术缺点：
- 资源占用多
- 冗余步骤多
- 启动很慢
1.3.2 比较Docker和虚拟机的不同：
- 传统虚拟机，虚拟机出一套硬件，运行一个完整的操作系统，然后在这个系统上安装和运行软件
- 容器内的应用直接运行在宿主机的内容，容器是没有自己的内核的，也没有虚拟我们的硬件，所以就轻便了。
- 每个容器间是相互隔离，每个容器都有一个属于自己的文件系统，互不影响。
1.3.3 DevOps（开发、运维）
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应用更快速的交付和部署
- 传统：一堆的帮助文档，安装程序
- Docker：打包镜像发布测试，一键运行
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更便捷的升级和扩容
- 使用了Docker之后，我们部署应用就和搭积木一样
- 比如将项目打包为一个镜像，扩展 服务器A出现问题，直接在服务器B上一键运行，就被扩展起来了，一个服务器上可以运行多个容器，容器之间也可以进行交互。
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更简单的系统运维
- 在容器化之后，我们的开发，测试环境都是高度一致的
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更高效的计算机资源利用
- 1核2g的服务器可以运行很多tomcat
- Docker是内核级别的虚拟化，可以在一个物理机上运行很多的容器实例，服务器性能可以被压榨到极致。
镜像（image）：
docker镜像就好比是一个模板，可以通过这个模板来创建容器服务，比如说我们有一个tomcat镜像，我们要把这个tomcat服务启动起来，我们需要先把tomcat镜像运行起来才可以启动，通过这个镜像可以创建多个容器，最终服务运行或者项目运行就是在容器中的。
容器（container）：
docker利用容器技术，独立运行一个或者一个组应用，通过镜像来创建。又启动，停止，删除，基本命令。目前可以把这个容器理解为就是一个简易版的linux系统。
仓库（repository）：
仓库就是存放镜像的地方，仓库分为公有的仓库和私有的仓库。
国内：Docker Hub（仓库默认是国外的）所以可以通过maven配置镜像加速。
2.2.1 环境准备
- 需要一点点的linux基础
- centos7
- 使用xshell连接远程服务器
环境查看
2.2.2 安装Docker
帮助文档：
了解：卸载docker
2.2.3 阿里云镜像加速
1.登录阿里云，找到容器服务（容器镜像服务）
2.找到镜像加速
3.配置使用
2.2.4 回顾helloword流程
2.2.5底层原理
Docker是怎么工作的？
Docker是一个Client-Server结构的系统，Docker的守护进程运行在主机上，通过Socket从客户端访问。
Docker-Server接收到Docker-Client的指令，就会去执行这个命令。
Docker为什么比VM快？
1.Docker有着比虚拟机更少的抽象层
2.docker利用的是宿主机的内核，vm需要的是Guest OS。
所以说，新建一个容器的时候，docker不需要像虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，避免引导，虚拟机是加载Guest OS，分钟级别的，而docker是利用宿主机的操作系统，省略了这个复杂的系统，是秒级的。
帮助文档的地址：
https://docs.docker.com/engine/reference/
3.2.1 docker images 查看所有本地主机上的镜像
3.2.2 docker search 搜索镜像
3.2.3 docker pull 下载镜像
3.2.4 docker rmi 删除镜像
说明：我们有了镜像才可以创建容器，linux，下载一个centos镜像来测试学习
3.3.1 新建容器并启动
3.3.2 列出所有运行的容器
3.3.3 退出容器
3.3.4 删除容器
3.3.5 启动和停止容器的操作
3.4.1 后台启动容器
3.4.2 查看日志
查看容器中进程信息ps
3.4.5 查看镜像元数据
3.4.6 进入当前正在运行的容器
3.4.7 从容器内拷贝文件到主机上
1.搜索镜像
2.下载镜像
3.查看镜像
4.启动
5.查看容器
6.访问
端口暴露的概念
7.浏览器测试（注意要在云服务器开放安全组3344/3344）
http://云服务器ip地址:3344/
8.进入容器
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。
所有的应用，直接打包docker镜像，就可以直接跑起来!
如何得到镜像：
- 从远程仓库下载
- 朋友拷贝给你
- 自己制作一个镜像DockerFile
UnionFS（联合文件系统）
- 联合文件系统（UnionFS）是一种分层、轻量级并且高性能的文件系统，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下。联合文件系统是 Docker 镜像的基础。镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。
- 特性：一次同时加载多个文件系统，但从外面看起来只能看到一个文件系统。联合加载会把各层文件系统叠加起来，这样最终的文件系统会包含所有底层的文件和目录。
镜像加载原理
Docker的镜像实际由一层一层的文件系统组成，这种层级的文件系统UnionFS：
- bootfs（boot file system）主要包含bootloader和kernel。bootloader主要是引导加载kernel，完成后整个内核就都在内存中了。此时内存的使用权已由bootfs转交给内核，系统卸载bootfs。可以被不同的Linux发行版公用。
- rootfs（root file system），包含典型Linux系统中的/dev，/proc，/bin，/etc等标准目录和文件。rootfs就是各种不同操作系统发行版（Ubuntu，Centos等）。因为底层直接用Host的kernel，rootfs只包含最基本的命令，工具和程序就可以了。
对于一个精简的OS ，rootfs可以很小，只需要包含最基本的命令，工具和程序库就可以了，因为底层直接用Host的kernel ,自己只需要提供rootfs就可以了。由此可见对于不同的linux发行版, bootfs基本是一致的, rootfs会有差别,因此不同的发行版可以公用bootfs。
分层的镜像
我们可以去下载一个镜像，注意日志观察输出，我们可以看到在一层一层下载
为什么Docker镜像采用这种分层的结构呢？
最大的好处，我觉得莫过于是资源共享了!比如有多个镜像都从相同的base镜像构建而来，那么宿主机只需在磁盘上保留一份base镜像，同时内存中也只需要加载一份base镜像，这样就可以为所有的容器服务了，而且镜像的每一层都可以被共享。
查看镜像分层的方式
理解
所有的Docker镜像都起始于一个基础镜像层，当进行修改或增加新的内容时，就会在当前镜像层之上，创建新的容器层。
举一个简单的例子，假如基于Ubuntu Linux16.04创建一个新的镜像，这就是新镜像的第一层;如果在该镜像中添加Python包，就会在基础镜像层之上创建第二个镜像层;如果继续添加一个安全补丁，就会创建第三个镜像层。
该镜像当前已经包含3个镜像层，如下图所示(这只是一个用于演示的很简单的例子)。
在添加额外的镜像层的同时，镜像始终保持是当前所有镜像的组合，理解这一点非常重要。下图中举了一个简单的例子，每个镜像层包含3个文件，而镜像包含了来自两个镜像层的6个文件。
上图中的镜像层跟之前图中的略有区别，主要目的是便于展示文件。
下图中展示了一个稍微复杂的三层镜像，在外部看来整个镜像只有6个文件，这是因为最上层中的文件7是文件5的一个更新版本。
- 这种情况下，上层镜像层中的文件覆盖了底层镜像层中的文件。这样就使得文件的更新版本作为一个新镜像层添加到镜像当中。
- Docker通过存储引擎（新版本采用快照机制)的方式来实现镜像层堆栈，并保证多镜像层对外展示为统一的文件系统。
- Linux上可用的存储引擎有AUFS、Overlay2、Device Mapper、Btrfs以及ZFS。顾名思义，每种存储引擎都基于Linux中对应的文件系统或者块设备技术，并且每种存储引擎都有其独有的性能特点。
- Docker在Windows上仅支持windowsfiter一种存储引擎，该引擎基于NTFS文件系统之上实现了分层和CoW[1]。
- 下图展示了与系统显示相同的三层镜像。所有镜像层堆叠并合并，对外提供统一的视图。
特点
- Docker镜像都是只读的，当容器启动时，一个新的可写层被加载到镜像的顶部!
- 这一层就是我们通常说的容器层，容器之下的都叫镜像层，镜像层是无法改变的。每一次改变都会新建一层，最后一起打包成为一个images。
- 容器在启动时会在镜像最外层上建立一层可读写的容器层（R/W），而镜像层是只读的（R/O）。
当你i想要保存当前容器的状态，就可以通过commit来提交，获得一个镜像。
docker理念回顾：将应用和环境打包成一个镜像。
数据：如果数据在容器中，那么我们容器删除，数据就会丢失，希望数据可以持久化。
Mysql，容器删了，数据就丢失了，所以需要Mysql数据可以存储在本地。
容器之间可以有一个数据共享的技术，Docker容器中产生的数据，同步到本地。
这就是卷技术—>目录的挂载，将我们容器内的目录，挂载到linux上面。
总结：容器的持久化和同步操作，容器间也是可以数据共享的
方式一：使用命令来挂载
1.查看本机目录
2.查看容器home目录
外部的ceshi就会与内部的home连接起来
3.查看容器详细信息（在容器外外面查看）
4.测试
- 修改容器，添加test.java
- 修改主机，为test.java添加hello,java
- 停止容器
- 宿主机修改文件
- 启动容器
- 容器内数据依旧是同步的
- 好处：我们以后修改只需要在本地修改即可，容器内会自动同步。
问题：mysql的数据持久化
1.查询mysql
2.拉取mysql
3.运行容器，把mysql容器内的数据挂载，安装启动mysql的时候需要密码
4.启动成功后，使用数据库可视化工具在本地连接测试一下。（mysql8加密规则需要更改）
5.查看本地
6.在本地创建一个数据库，看本地的data，会发现多了刚刚的数据库。
7.把mysql容器删除，本地的数据依旧存在。这就实现了容器数据持久化过程。
6.4.1 查看卷帮助命令
所有docker容器内的卷，没有指定目录情况下，都是在：/var/lib/docker/volumes/xxxx/_data
具名挂载可以方便的找到我们的卷，不建议大家使用匿名挂载。
6.4.2 区分具名挂载，匿名挂载，指定路径挂载
扩展
Dockerfile就是用来创建docker镜像的构建文件，命令脚本，先体验
1.通过这个脚本可以生成镜像，镜像是一层一层的，每个命令都是一层
这个卷和外部一定有一个同步的目录
测试刚刚的txt文件是否同步
这种方式我们未来使用得十分的多，因为我们通常会构建自己的镜像。
假设构建镜像的时候没有挂载卷，要手动镜像挂载： -v 卷名：容器内路径
两个mysql同步数据。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZqF4JcDz-1629647465786)(docker.assets/
多个mysql实现数据共享
结论：
容器之间配置信息的传递，数据容器卷的生命周期一直持续到没有容器为止。
但是你一旦持久化到了本地，本地的数据是不会删除的。
dockerfile 是用来构建docker镜像的文件–命令参数脚本
1、编写一个dockerfile文件
2、docker build 构建成为一个镜像
3、docker run 运行镜像
4、docker push 发布镜像（DockerHub、阿里云镜像仓库）
查看官方
很多官方的镜像都是基础包，很多功能没有，我们通常会搭建自己的镜像。
官方既然可以制作镜像，我们也可以。
7.2.1 基础知识
1、每个保留关键字（指令）都必须是大写字母
2、执行从上到下顺序执行
3、#表示注释
4、每一个指令都会创建提交一个新的镜像层，并提交
dockerfile是面向开发的，以后要做镜像，就需要编写dockerfile文件，这个文件十分简单。
Docker镜像已经逐渐成为了企业交付的标准。
步骤：
- DockerFile：构建文件，定义了一切步骤，源代码
- DokcerImages：通过DockerFile构建生成的镜像，最终发布和运行的产品
- Docker容器：容器就是镜像运行起来提供服务
7.2.2 Docker的指令
7.2.3 实战测试
Docker Hub中99%镜像都是从这个基础镜像过来的FROM scratch，然后配置需要的软件和配置来进行的构建
创建自己的centos
1.编写自己的dockefile配置文件
2.通过dockerfile构建自己的镜像
3.测试运行
4.通过docker history
7.2.4 CMD和ENTRYPOINT的区别
1.测试CMD
2.测试ENIRYPOINT
7.2.5 实战：tomcat镜像
1、准备镜像文件 tomcat压缩包，jdk压缩包
2、编写dockerfile文件，官方命名Dockerfile，就不用-f指定了
3、构建镜像
4、把内部目录挂载出来
5、进入目录
6、测试
7、发布项目(由于做了卷挂载，我们直接在本地编写项目就可以发布了!)
进入与本地绑定的test目录
上面的图因为编码所以输出为三个问号。
1、dockerhub注册自己的账号https://hub.docker.com/
2、确定这个账号可以登录
3、在我们的服务器上提交镜像
4、登陆完毕后，就可以提交镜像了
7.2.7 发布到阿里云服务
1、登录阿里云
2、找到容器镜像服务
3、创建命名空间，防止冲突
4、创建容器镜像，选择本地
5、浏览页面信息，发现官方给了登录信息
6、使用官方给的登录信息登录，密码为创建仓库时的密码
7、push（这里需要注意的是根据阿里云给出的文档来推送自己的仓库）
总结
三个网络分别代表了不同的环境。
1.测试
2.原理
- 192.168.0.1 路由器
- 1、我们每启动一个docker容器，docker就会给docker容器分配一个ip，我们只要安装了docker，就会有一个网卡docker0，桥接模式，使用的技术是 evth-pair 技术
- 2、再次测试ip addr，发现多了一对网卡
我们发现这个容器带来的网卡，都是一对对的
- evth-pair 就是一对虚拟设备接口，他们都是成对出现的，一段连着协议，一段彼此相连。
- 正因为有这个特性，我们可以用它来充当一个桥梁。专门连接各种虚拟网络设备。
- OpenStac：Docker容器之间的连接，OVS的连接，都是使用evth-pair技术。
3.测试tomcat01和tomcat02是否可以ping通
- 结论：结论: tomcat01和tomcat02是公用的一个路由器，docker0。
所有的容器不指定网络的情况下，都是docker0路由的，docker会给我们的容器分配一个默认的可用IP
docker使用的是linux桥接，宿主机中是一个Dokcer容器的网桥docker01
Docker中的所有的网络接口都是虚拟的，虚拟的转发效率高。
只要删除，对应的一对网桥就没了。
思考一个场景，我们编写了一个微服务，database url=ip:，项目不重启，数据库ip换掉了，我们希望可以处理这个问题，可以名字来进行访问容器?
–link就是在hosts配置中增加了一个172.17.0.3 tomcat02
- 我们现在用docker已经不建议使用–link了。
- 自定义网络，不适用docker0
- docker0的问题：不支持容器名连接访问
- 查看所有的docker网络
8.3.1 网络模式
bridge：桥接 docker（默认，自己创建使用bridge模式）
none：不配置网络
host：和宿主机共享网络
container：容器网络联通（用的少，局限大）
docker 命令
8.3.2 网络自定义配置
将我们的tomcat发布到我们自己配置的网络里
执行ping
我们自定义的网络docker已经帮我们维护好了对应关系，推荐我们平时使用自定义的网络
**好处：**不同的集群使用不同的网络，是保证我们的集群的安全和健康的
8.3.3 网络连通
1.先启动两个docker0的tomcat
2.用tomcat01 ping tomcat-net-01 会出错
3.连接一个容器到一个网络
4.再来测试一下
**结论：**结论:假设要跨网络操作别人，就需要使用docker network connect连通!
8.3.4 实战：部署redis集群
1.启动六个集群，用脚本，首先创建网卡
2.编写shell脚本
3.启动节点
4.进入节点查看，创建集群
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TcTH6ppF-1629647465802)(docker.assets/
)]
1.构建springboot项目
2.打包为jar包
3.编写Dockerfile脚本
4.将编写的脚本和打包好的jar包上传到docker
5.打包为镜像
6.运行
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