docker命令

官方提供Kubernetes部署3种方式 minikube Minikube是一个工具，可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes，尝试Kubernetes或日常开发的用户使用。不能用于生产环境。 官方文档： https://kubernetes.io/docs/setup/minikube/ kubeadm kubeadm可帮助你快速部署一套kubernetes集群。kubeadm设计目的为新用户开始尝试kubernetes提供一种简单的方法。目前是Beta版。 官方文档： https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/ https://kubernetes.io/docs/setup/independent/install-kubeadm/ 二进制包 从官方下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes集群。目前企业生产环境中主要使用该方式。 下载地址： https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG-1.11.md#v1113 1. 安装要求 操作系统 Ubuntu 16.04+ Debian 9 CentOS 7 RHEL 7 Fedora 25/26 (best-effort) 其他

Docker Compose 前面我们使用 Docker 的时候，定义 Dockerfile 文件，然后使用 docker build、docker run 等命令操作容器。然而微服务架构的应用系统一般包含若干个微服务，每个微服务一般都会部署多个实例，如果每个微服务都要手动启停，那么效率之低，维护量之大可想而知使用 Docker Compose 可以轻松、高效的管理容器，它是一个用于定义和运行多容器 Docker 的应用程序工具 Docker 和 Compose兼容性看下图： Docker版本变化说明： Docker从1.13.x版本开始，版本分为企业版EE和社区版CE，版本号也改为按照时间线来发布，比如17.03就是2017年3月。 Docker的linux发行版的软件仓库从以前的https://apt.dockerproject.org和https://yum.dockerproject.org变更为目前的https://download.docker.com, 软件包名字改为docker-ce和docker-ee。 docker compose是什么： Compose是一个定义和管理多容器的工具，使用Python语言编写。 使用Compose配置文件描述多个容器应用的架构，比如使用什么镜像、数据卷、网络、映射端口等； 然后一条命令管理所有服务，比如启动、停止、重启等。

1、下载对应版本的安装包，版本主要有： - linux x86 - linux x64 - linux arm - linux arm x64 2、编写 Dockerfile 文件 # 基础镜像 FROM centos:7 # 维护人 MAINTAINER <xxxxxx@163.com> # 更新日期 ENV REFRESHED_AT 2019-12-25 # 进入镜像目录下的 /usr 目录 WORKDIR /usr # 在 /usr 目录下创建 jdk 目录 RUN mkdir jdk # 在 /usr 目录下创建 tomcat 目录 RUN mkdir tomcat # 将本机的jdk安装包上传到镜像 /usr/jdk 目录下 COPY jdk-8u192-linux-x64/ /usr/jdk/ # 将本机的tomcat安装包上传到镜像 /usr/tomcat目录下 COPY apache-tomcat-9.0.30/ /usr/tomcat/ # 设置镜像的环境变量 ENV JAVA_HOME=/usr/jdk ENV JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre ENV CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH ENV PATH=/sbin:

本文转自杨奇龙老师的公众号（yangyidba），他长期关注于数据库技术以及性能优化，故障案例分析，数据库运维技术知识分享，个人成长和自我管理等主题 假期把之前买的几本docker的书籍阅读一遍，本文是docker的学习笔记，了解docker的核心概念。 一 docker 是什么 Docker是dotCloud公司(后更名为Docker)基于go语言开发的容器项目，2013年开源。该项目后来加入Linux基金会，遵从了Apache 2.0协议，项目代码在GitHub上进行维护。 二 为什么要使用Docker Docker项目的目标是实现轻量级的操作系统虚拟化解决方案。用户操作Docker的容器就像操作一个快速轻量级的虚拟机一样简单。Docker 提出 构建一次，到处运行 Build once,Run anywhere,Configure once,Run anything 对比虚拟机，Docker具有以下优点 快速的部署和交付:开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套容器，开发完成之后，运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。解决开发环境和生产环境不一致带来的一系列问题，让开发人员和运维人员可以更加和谐相处。 启动速度更快:秒级启动。 更高效的虚拟化:它是内核级的虚拟化，因此可以实现更高的性能和效率。 高效的迁移:Docker可以运行在不同的平台

计算机相关 linux linux的发行版 远程登录 常用的基础命令 vim编辑器 tar 解压缩 dns Virtualenv 虚拟环境 nginx 负载均衡 supervisor Redis redis 持久化 Docker dockerfile rabbitmq 作用 ACK 机制 salt RPC 计算机必须有的组成部分:cpu、硬盘、内存、电源 服务器硬件 显示屏 内置键盘 usb接口 触摸板 网口 电源接口 散热口 摄像头 电源开关 服务器硬件厂商 dell :戴尔 hp :惠普 联想 浪潮 ibm cpu : 人的记忆,如同计算机的内存条，如果进程不重启，服务器不重启，内存中的数据也不丢 内存: 是CPU和磁盘之间的缓冲设备，也叫临时存储器（存放数据），断电时数据丢失 服务器分类：互联网公司，怎么选择服务器？一般有什么 1).物理服务器，有钱的大公司，买自己的服务器，建造自己的机房（零度，无尘，无静电）防止机器短路，数据丢失 有钱的公司，bat，建造自己的机房 中等的公司，普通的外企，也有自己的服务器，但是服务器，托管在别人的机房（世纪互联这家公司） 2).云服务器，阿里云，腾讯云（便宜，省钱，无烦恼）,初创型的小公司 3).vmware虚拟化技术 linux linux 系统的优势: 跨平台的硬件支持; 丰富的软件支持; 多用户多任务; 可靠的安全性 ;

以前一直很好奇docker是个什么玩意，今天终于闲下来去玩一下了，关于docker的介绍以及优点介绍，相信大家都有去看过一点文章，我是通过这篇文章了解到docker，里面的作者也有写一系列的教程，大家可以去看看 https://www.cnblogs.com/ityouknow/category/1173004.html 接下来就是实战了： 安装 docker (1.安装docker,2.启动docker服务 3.开机自动启动docker服务) 1 yum install docker 2 systemctl start docker.service 3 systemctl enable docker.service 检查是否安装正常,显示出版本就证明可以了： docker -v 创建项目 随意创建一个mvc网站项目 本地发布验证程序是否运行正常,并且Dockerfile属性要设置为 始终复制 ps：默认启动端口是5000,可以修改appsetting.json文件，添加urls节点指定启动端口 例如: urls:"http://*8068" 。还有其他指定端口方法和原理，参考： https://www.cnblogs.com/cgyqu/p/12169014.html 这里由于我的服务器5000已经有了，所以改成8068 运行正常 修改Dockerfile文件

原文地址： 梁桂钊的博客 博客地址： http://blog.720ui.com 欢迎关注公众号：「服务端思维」。一群同频者，一起成长，一起精进，打破认知的局限性。 一、欢迎来到 Docker 世界 1. Docker 与虚拟化 在没有 Docker 的时代，我们会使用硬件虚拟化（虚拟机）以提供隔离。这里，虚拟机通过在操作系统上建立了一个中间虚拟软件层 Hypervisor ，并利用物理机器的资源虚拟出多个虚拟硬件环境来共享宿主机的资源，其中的应用运行在虚拟机内核上。但是，虚拟机对硬件的利用率存在瓶颈，因为虚拟机很难根据当前业务量动态调整其占用的硬件资源，因此容器化技术得以流行。其中，Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。 Docker 容器不使用硬件虚拟化，它的守护进程是宿主机上的一个进程，换句话说，应用直接运行在宿主机内核上。因为容器中运行的程序和计算机的操作系统之间没有额外的中间层，没有资源被冗余软件的运行或虚拟硬件的模拟而浪费掉。 Docker 的优势不仅如此，我们来比较一番。 特性 Docker 虚拟机 启动速度 秒级 分钟级 交付/部署 开发、测试、生产环境一致 无成熟体系 性能 近似物理机 性能损耗大 体量 极小（MB） 较大（GB） 迁移/扩展 跨平台，可复制

原文地址： 梁桂钊的博客 博客地址： http://blog.720ui.com 欢迎关注公众号：「服务端思维」。一群同频者，一起成长，一起精进，打破认知的局限性。 Google 在 2018 年下旬开源了一款新的 Java 工具 Jib，可以轻松地将 Java 应用程序容器化。通过 Jib，我们不需要编写 Dockerfile 或安装 Docker，通过集成到 Maven 或 Gradle 插件，就可以立即将 Java 应用程序容器化。 开源地址： https://github.com/GoogleContainerTools/jib 一、什么是 Jib Jib 是一个快速而简单的容器镜像构建工具，它作为 Maven 或 Gradle 的一部分运行，不需要编写 Dockerfile 或运行 Docker 守护进程。它从 Maven 或 Gradle 中构建我们的 Docker 镜像, 并只将发生变更的层（而不是整个应用程序）推送到注册表来节省宝贵的构建时间。现在，我们对 Docker 构建流程和 Jib 构建流程进行对比。Docker 构建流程，如下所示。 Jib 构建流程，则是这样的。 二、实战出真知 1. 构建一个简单的 Java 工程 我们编写一个简单的 Java 类。 public class HelloWorld { public static void main

1. pull 镜像命令如下: docker pull elasticsearch:7.2.0 2. 启动es,命令如下: docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0 3. 检查es是否安装完成，游览器打开本机ip地址 加端口9200 http: //localhost :9200 4. 修改配置，解决跨域问题，进入容器 找到elasticsearch.yml 添加 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" 文件命令如下: docker exec -it elasticsearch /bin/bash cd /usr/share/elasticsearch/config/ vi elasticsearch.yml 然后退出 esc 加冒号：输入wq 保存 输入exit 退出容器 修改配置后重启容器即可 docker restart elasticsearch 5. 安装ik分词器 命令如下 cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ elasticsearch-plugin install https: /

Docker 为容器提供了两种存放数据的资源： 1、由 storage driver 管理的镜像层和容器层。 2、Data Volume。 storage driver 在前面镜像章节我们学习到 Docker 镜像的分层结构。 容器由最上面一个可写的容器层，以及若干只读的镜像层组成，容器的数据就存放在这些层中。这样的分层结构最大的特性是 Copy-on-Write： 1、新数据会直接存放在最上面的容器层。 2、修改现有数据会先从镜像层将数据复制到容器层，修改后的数据直接保存在容器层中，镜像层保持不变。 3、如果多个层中有命名相同的文件，用户只能看到最上面那层中的文件。 分层结构使镜像和容器的创建、共享以及分发变得非常高效，而这些都要归功于 Docker storage driver。正是 storage driver 实现了多层数据的堆叠并为用户提供一个单一的合并之后的统一视图。 Docker 支持多种 storage driver，有 AUFS、Device Mapper、Btrfs、OverlayFS、VFS 和 ZFS。它们都能实现分层的架构，同时又有各自的特性。 优先使用 Linux 发行版默认的 storage driver 。 Docker 安装时会根据当前系统的配置选择默认的 driver。默认 driver 具有最好的稳定性 运行 docker info 查看