docker学习（4）容器的生命周期与资源控制
🧩 1. 容器启动、暂停、重启、删除的本质区别
| 操作 | 本质行为 | 对进程影响 | 对数据影响 | 对镜像影响 |
|---|---|---|---|---|
| start | 启动一个已创建的容器（重新运行容器中的主进程） | 创建新的进程 | 保留容器层数据 | 不变 |
| pause | 暂停容器内所有进程（用 cgroup freezer 冻结） | 进程仍存在，只是挂起 | 数据保留 | 不变 |
| unpause | 恢复暂停的容器 | 进程继续执行 | 保留 | 不变 |
| restart | 相当于 stop + start | 进程重启（旧进程被杀掉） | 挂载数据保留 | 不变 |
| stop | 发送 SIGTERM 再 SIGKILL，结束容器进程 | 进程终止 | 容器层仍在（未删除） | 不变 |
| rm | 删除容器元数据和读写层 | 所有进程结束 | 容器层被删除（数据消失） | 镜像仍在 |
💭 举个例子：
你有一个容器 web1，挂载路径 /data：
docker run -d -v /mydata:/data --name web1 nginx
| 操作 | 结果 |
|---|---|
docker stop web1 | 容器进程停止，/data 数据仍在 |
docker start web1 | 容器重新启动，继续使用同一个 /data |
docker rm web1 | 容器被彻底删除，若没挂载卷，/data 数据也没了 |
docker restart web1 | 容器短暂停止再启动，挂载不变，内存和进程都被重建 |
🧠 2. docker restart 对内存、进程、挂载数据的影响
当执行：
docker restart mycontainer
相当于：
docker stop mycontainer && docker start mycontainer
影响如下：
| 项目 | 变化情况 |
|---|---|
| 内存状态 | 全部清空（因为进程重启） |
| 进程 | 被终止并重新创建 |
| 挂载数据（volume/bind mount） | 不受影响（挂载关系保持） |
| 容器层文件系统 | 保留（除非删除容器） |
| 网络连接 | 重新分配 IP（如果动态分配） |
📌 所以：
- 你修改
.env文件后docker restart无效，就是因为容器进程被重启，但容器层的数据（包括原始环境变量）没变。 - 只有
docker-compose down删除容器，再up重新创建，才会重新读取.env并生效。
💪 3. Docker 如何限制 CPU 和内存
Docker 使用 Linux 的 cgroups（控制组） 来实现资源限制。
限制 CPU
docker run --cpus=2 myapp
→ 最多使用 2 个 CPU 核。
或用更细的方式：
docker run --cpu-shares=512 myapp
→ 代表优先级，数值越大获得的 CPU 时间片越多。
限制内存
docker run -m 512m myapp
→ 限制容器最多使用 512MB 内存。
当超出内存限制时：
- Linux 内核的 OOM Killer 会杀掉容器进程；
- 容器状态变为
Exited (137)。
⚠️ 4. 如果某个容器疯狂占用资源，会不会影响其他容器？
会，但可以被限制。
-
如果没设置资源限制，容器本质上共用宿主机资源。
→ 一个容器吃光 CPU/内存，宿主机会卡死，其他容器也受影响。 -
如果设置了
--cpus和-m，Docker 会通过 cgroups 控制：- 超出限制的 CPU 需求被阻塞；
- 内存达到上限会触发 OOM；
- 这样就能保证“资源隔离”。
✅ 建议：
为每个重要容器设置合理的资源限制，防止“噪音容器”（noisy neighbor）。
💡 5. Docker 解决的根本问题是什么？
Docker 解决的，不仅是“运行方便”，而是 环境一致性 + 快速部署 + 资源隔离。
传统问题：
- “我本地能跑，服务器跑不动”；
- 每次部署要手动装环境；
- 应用之间依赖冲突。
Docker 的核心思路是：
把应用和运行环境打包成一个独立、可移植的单元（容器），在任何地方都能以同样方式运行。
所以 Docker 解决的是：
- 开发、测试、生产的环境一致性；
- 部署自动化；
- 多应用隔离与资源控制。
🧩 6. 容器技术对微服务和 CI/CD 的意义
微服务架构
- 每个微服务打包成一个独立容器；
- 快速启动、独立部署；
- 不同语言/框架互不干扰；
- 容器间通过网络通信，形成完整系统。
CI/CD（持续集成/持续部署）
- 构建：代码提交后自动构建镜像；
- 测试：用容器跑自动化测试；
- 部署：在 Kubernetes 等平台自动拉取新镜像上线。
👉 容器 = 自动化流水线的“原子单元”。
💥 7. 宿主机系统更新或崩溃，会对容器造成什么影响？
| 情况 | 对容器的影响 |
|---|---|
| 宿主机重启 | 所有容器都会停止（进程消失），但镜像、卷都保留；重启 Docker 后可恢复。 |
| 宿主机系统更新 | 可能更新 Docker 引擎或内核版本；若兼容性没问题，容器不会受影响。 |
| 宿主机崩溃或磁盘损坏 | 所有容器进程中断；未持久化的数据丢失；卷中的数据若存在独立磁盘则可恢复。 |
✅ 总结一句话：
容器看似独立，实则寄生于宿主机。宿主机挂了，容器也跟着停；但只要卷和镜像在，容器可随时“再生”。