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docker使用和部署深化学习

news 2025/8/25 5:08:52

1.什么是docker

Docker 容器是一个轻量级、可移植、自给自足的软件环境，用于运行应用程序。

Docker 容器将应用程序及其所有依赖项（包括库、配置文件、系统工具等）封装在一个标准化的包中，使得应用能够在任何地方一致地运行。

容器是操作系统级别的虚拟化，不需要运行完整的操作系统，启动和运行更为高效。

镜像和容器的关系

镜像（Image）：容器的静态模板，包含了应用程序运行所需的所有依赖和文件。镜像是不可变的。

容器（Container）：镜像的一个运行实例，具有自己的文件系统、进程、网络等，且是动态的。容器从镜像启动，并在运行时保持可变。

2.拉取镜像

2.1 列出当前镜像列表

docker images

可以看到已下载的镜像列表，其中 REPOSITORY：表示镜像的仓库源

TAG：镜像的标签

2.2 拉取最新镜像

此处我们以拉取mysql 版本5.7 为例

docker pull mysql:5.7

但是因为墙的关系，上面这个命令是不行的，要加上国内镜像地址：

docker pull docker.1ms.run/mysql:5.7

拉取过程大概这样：

5.7: Pulling from mysql20e4dcae4c69: Pulling fs layer1c56c3d4ce74: Pulling fs layere9f03a1c24ce: Pull complete68c3898c2015: Pull complete6b95a940e7b6: Pull complete90986bb8de6e: Pull completeae71319cb779: Pull completeffc89e9dfd88: Pull complete43d05e938198: Pull complete064b2d298fba: Pull completedf9a4d85569b: Pull completeDigest: sha256:4bc6bc963e6d8443453676cae56536f4b8156d78bae03c0145cbe47c2aad73bbStatus: Downloaded newer image for docker.1ms.run/mysql:5.7docker.1ms.run/mysql:5.7

3.容器使用以及常用命令

镜像下好了，我们现在来使用他

3.1 此处我们使用mysql镜像来创建一个容器

docker run -d -p 3309:3306 --name mysql_test docker.1ms.run/mysql:5.7

-p 3309:3306 ，宿主机的3309端口映射到容器里的3306接口，注意位置不能调乱
--name 指定容器的名字
docker.1ms.run/mysql:5.7 此处是镜像名和版本号
-d 后台以守护进程运行

3.2 使用ubutu 创建一个容器

docker run -it ubuntu:22.04 /bin/bash

-it：通常组合使用，-i (--interactive) 保持 STDIN 打开，-t (--tty) 分配一个伪终端。

用于启动交互式容器（如进入容器内的 shell）

4 dockerfile 和容器化部署

使用流程通常分为三步：

编写 Dockerfile
执行 docker build 命令构建镜像
使用构建好的镜像运行容器

4.1 例如我们创建非常简单的python应用

1 根目录下 app.py

# app.pyfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world():return 'Hello, Docker World!'if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

2 在同一目录下，创建一个名为 Dockerfile 的文件（没有扩展名）

# 使用官方 Python 运行时作为父镜像（基础层）FROM python:3.9-slim# 设置工作目录在容器内WORKDIR /app# 将当前目录下的所有文件复制到容器的 /app 目录下COPY . /app# 安装 requirements.txt 中指定的任何需要的包# 假设你有一个 requirements.txt 文件，里面写着 `flask==2.0.1`RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 让容器监听 5000 端口EXPOSE 5000# 定义环境变量ENV NAME World# 在容器启动时运行 app.pyCMD ["python", "app.py"]

3 运行构建命令：

docker build -t my-python-app .

docker build: 构建命令。
-t my-python-app: -t 选项用于给新镜像指定一个名称和标签，格式是 name:tag。这里只给了名字 my-python-app，标签默认为 latest。
不要忘了最后的这个点（.）非常重要！它指定了 “构建上下文”（build context）的路径。Docker 守护进程会将这个目录下的所有文件（包括 Dockerfile）打包发送给 Docker 引擎来构建镜像。COPY . /app 命令中的 . 就是指这个上下文路径。

4 构建过程大概是这样子：

Sending build context to Docker daemon  4.096kBStep 1/7 : FROM python:3.9-slim3.9-slim: Pulling from library/python...Step 2/7 : WORKDIR /app...Step 3/7 : COPY . /app...Step 4/7 : RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt...Step 5/7 : EXPOSE 5000...Step 6/7 : ENV NAME World...Step 7/7 : CMD ["python", "app.py"]...Successfully built 123abc456def # 构建成功的镜像IDSuccessfully tagged my-python-app:latest # 成功打上标签

5 然后就是运行容器：

docker run -p 4000:5000 my-python-app

5 docker部署源码和普通部署有什么不一样的地方

特性	Docker部署 (容器化部署)	普通部署 (传统部署)
环境	与应用一起打包，高度一致性	与宿主机强耦合，易出现环境差异
隔离性	进程级别隔离，资源可控，互不影响	进程共享，可能争抢资源，互相冲突
部署单元	镜像 (Image)，包含应用及其所有依赖	应用代码 + 配置手册，依赖在目标服务器解决
部署过程	拉取镜像 -> 运行容器，秒级启动	安装依赖 -> 配置环境 -> 部署代码，流程漫长
一致性	极高（开发、测试、生产环境完全一致）	较低（“在我这儿是好的”经典问题）
资源占用	轻量（共享主机内核，仅包含应用所需）	厚重（完整的操作系统，资源开销大）
扩展与迁移	极简且标准（镜像随处运行）	复杂且易出错（需重新配置环境）