镜像

下载好了 redis 的tar包，然后导入 redis 镜像是报错 open /var/lib/docker/tmp/docker-import-743441288/redis-3.0.7/json: no such file or directory ，如下信息： [master@instance-2m5iiamd Redis]$ docker load < redis-3.0.7.tar.gz open /var/lib/docker/tmp/docker-import-743441288/redis-3.0.7/json: no such file or directory 错误反应的意思是 redis-3.0.7.tar.gz 这个tar包缺少docker所需要的一些json文件，并不能直接用docker load导入。 采用以下方法解决： [master@instance-2m5iiamd Redis]$ cat redis-3.0.7.tar.gz | docker import - redis-3.0.7 sha256:8da9f7bebe408050ceeff091abb3da45ed0f219efe17493b87fd17b168da395a 然后查看images： [master@instance-2m5iiamd Redis]$ docker images

经常在使用python的时候需要安装各种模块，而pip是很强大的模块安装工具，但是由于国外官方pypi经常被墙，导致不可用，所以我们最好是将自己使用的pip源更换一下，这样就能解决被墙导致的装不上库的烦恼。 网上有很多可用的源，例如豆瓣： http://pypi.douban.com/simple/ 清华： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 最近使用得比较多并且比较顺手的是清华大学的pip源，它是官网pypi的镜像，每隔5分钟同步一次，地址为 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 临时使用： 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent，这样就会从清华这边的镜像去安装gevent库。 来源： https://www.cnblogs.com/gjack/p/9452382.html

docker部署jar包命令 1.启动/关闭/重启docker进程： systemctl start/stop/restart docker 2.1进入容器根目录： sudo docker exec -it smart_restaurant \ 2.2进入容器重启jar包： sudo docker exec -it smart_restaurant \ java -jar app.jar 3.查看docker容器控制台日志： docker logs -f -t --since="2020-01-08" --tail=200 smart_restaurant -f/--follow 跟踪实时日志 -t/--timestamps 显示时间戳(由于java日志有时间戳,最好不加'-t') --since 开始时间 --tail 最后200行日志 smart_restaurant 容器名称(应用名) 4.根据Dockerfile、jar打包镜像image： sudo docker build -t smart_restaurant(镜像名) . 5.删除镜像image： docker rmi -f smart_restaurant(镜像名/ID) -f 运行容器时强制删除镜像 6.删除容器： docker rm -f smart_restaurant(容器名/ID) -f 停止并删除 -v

docker 001 docker简介 容器与管理程序虚拟化不同，管理程序虚拟化是将一台或多台独立的虚拟机运行在硬件上，而容器则是直接在操作系统内核上的用户空间。因此，容器虚拟化也被称为“操作系统级虚拟化”，容器技术可以让多个独立的用户控件运行在同一台宿主机上。 因此，容器只能运行与宿主机相同或相似的操作系统，例如：ubuntu 服务器上可以运行 centos，但无法运行windows。 docker 是一个能把应用程序自动部署到容器的开源引擎。 docker 在虚拟化的容器执行环境中增加了一个应用程序部署引擎，引擎的目标是提供一个清凉、快速的环境，能够运行开发者的程序，并方便高效的将程序从开发者的笔记本部署到测试环境，然后再部署到生产环境。 docker 的目标是提供以下内容： 提供一个简单、轻量的建模方式 快速修改程序代码，快速启动，高性能，系统资源利用率高 职责的逻辑分离 开发人员只需管理容器中的程序，运维人员只需关心容器管理。保证开发与部署环境的一致 快速高效的开发生命周期 缩短从开发、测试部署、上线的周期，是程序具有可移植性，易构建，易协作 鼓励使用面向服务的架构 鼓励面向服务的构架和微服务架构，推荐一个容器只运行一个程序或进程，这就形成了分布式应用程序模型。 docker 组件 docker 客户端和服务器（也称为 docker 引擎） docker 镜像

简介 本文将介绍如何通过微软的Team Foundation Server平台，结合Docker完成程序的持续集成、持续部署。这里小编以.NET Core为例向大家分享整个DevOps流水线的搭建过程以及思路，其他语言平台均适用。 作者：周文洋 LEANSOFT研发总监，认证 Scrum Master，曾为多家客户提供微软Team Foundation Server实施咨询、二次开发、报表定制等服务，包括：中国农业银行， 博时基金， 斯伦贝谢， 京东商城，国电南自等，现负责公司核心产品的开发工作。 流水线概述 开发人员编写代码，并提交代码到TFS配置库(Git \ TFVC), 触发持续集成。 构建代理服务器拉取最新代码到服务器， 通过Docker容器完成应用的编译、测试工作 ，并生成镜像推送到镜像仓库，最后 更新 docker-compose.yml镜像版本 并回传到TFS Build Artifact, 触发持续部署。 构建代理服务器根据目标环境， 替换docker-compose.yml内的环境变量 ，并复制docker-compose.yml文件到目标环境，运行应用。 流水线拓扑图 项目配置 在配置TFS持续集成之前，需要先在项目根目录下添加如下几个文件，每个文件独立分工，各负其责，以便我们完成后面的持续集成，持续部署。大家可以根据自己的实际需求来增减。

1、编写DockerFile FROM centos #自定义centos镜像 MAINTAINER jiaoyc<741026254@qq.com> #联系人 LABEL name="jiaos centos image" \ #描述 build-data="20200110" ENV WORKPATH /home/ #定义初始路径 WORKDIR $WORKPATH RUN yum -y install net-tools #安装ipaddr vi RUN yum -y install vim EXPOSE 80 #暴漏端口 CMD /bin/bash #运行/bin/bash 2、上传DockerFile 3、执行DockerFile构建镜像（切记不要少了最后面的 .） docker build -f /home/DockerFile/mycentosDockerFile（自己的dockerfile路径） -t jiaoyc/mycentos:v1（自定义镜像名:版本） . 4、构建成功后，构建一个容器测试 docker run -it --name mycentos d1b10e1ca262 启动成功则正确 来源： https://www.cnblogs.com/MJyc/p/12174798.html

1自定义镜像与仓库 1.1 docker commit 使用镜像启动容器,在该容器上修改 另存为一个新镜像 docker run -it docker.io/centos 修改 (增删改数控.安装软件.修改配置文件等) docker ps docker commit (id号) docker.io/myos:latestARCHITECTURE 1.2dockerfile FROM :基础镜像 MAINTAINER:镜像创建者信息 EXPOSE:开发的端口 ENV:设置变量 ADD:复制文件到镜像 RUN:制作镜像时执行的命令,可以有多个 WORKDIR:定义容器默认工作目录 CMD:容器启动时执行的命令,仅可以有一条CMD 1.3 安装私有仓库 1.4自定义私有仓库 1.4 自定义私有仓库 2持久化存储 2.1存储卷 2.11卷的概念 docker容器不保存任何数据 重要的数据请使用外部卷存储(数据持久化) 容器可以挂载真实机目录或共享存储为卷 2.12 将真实机目录挂载到容器中提供持久化存储 目录不存在就自动创建 目录存在就直接覆盖掉 docker run -v /真机目录:/容器目录 -it docker.io/centos bash 2.2共享存储基本概念 3.docker 创建网桥 docker network create --subnet = 10.10.10.0

1、查看docker和文件系统 Docker的镜像以及一些数据都是在/var/lib/docker目录下，它占用的是Linux的系统分区，也就是下面的/dev/vda1,当有多个镜像时，/dev/vda1的空间可能不足，我们可以把docker的数据挂载到数据盘，例如：/dev/vdb目录下。 [root@10-10-63-106 docker]# df -lhT Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 xfs 20G 3.8G 16G 20% / devtmpfs devtmpfs 916M 0 916M 0% /dev tmpfs tmpfs 921M 0 921M 0% /dev/shm tmpfs tmpfs 921M 43M 878M 5% /run tmpfs tmpfs 921M 0 921M 0% /sys/fs/cgroup /dev/vdb xfs 100G 11G 90G 11% /data 2、备份fstab和迁移已有的文件 其中主要的步骤如下： （1） 首先，备份fstab文件 sudo cp /etc/fstab /etc/fstab.$(date +%Y-%m-%d) （2） 停止docker， 用rsync同步/var/lib/docker到新位置. 如果rsync没有安装

什么是Packer 简单介绍一下自己 Packer 是一个轻量命令行工具, 能在几乎所有主流的操作系统上运行。 在给定一份配置文件的情况下, Packer 能为多种系统架构创建云主机镜像。同时 Packer 自身也能够做到多镜像并发创建, 大大节省了镜像创建过程中的时间成本。 为什么要用 Packer 为什么呢？ 当然是因为使用预制的镜像有非常多的好处, 最简单来说，就是能最大程度地保证不同机器上服务的一致性（以经验来看这一点非常重要)。但是在实际使用中, 镜像因其创建/管理的工作单调且复杂, 很多情况下镜像还没有被完全普及。 现有的镜像自动化创建工具, 要么是不好用或不方便, 要么就是学习曲线太高。这些特点导致运维团队投入过多的精力在镜像的使用中, 进而导致工作效率以及敏捷性被阻碍。这就是为什么虽然镜像的工作方式具有非常多的优势，但是却依旧没有被大规模的普及。 Packer 依据单个的配置文件, 能做到流水线式 + 并发的创建镜像，与传统手工操作相比，其 “ Infrastructure as Code ” 的工作方式也大大减少了失误的概率。 至少在 Packer 官方认为： Packer brings pre-baked images into the modern age, unlocking untapped potential and opening new

1.下载程序 安装包 https://github.com/boot2docker/windows-installer/releases(这个地址国内下载很慢) 用这个： https://get.daocloud.io/toolbox/ 一定要选择最新版的安装，不然后面的启动会有一个更新过程，会很慢，甚至更新不了。这里选择 DockerToolbox-1.10.3.exe 下载包。 下载后点击安装，选择好安装路径，按默认方式安装就可以了。我选择 的安装路径是：D:\Program Files\Docker Toolbox 安装成后桌面将会生成三个软件。 Oracle VM VirtualBox，Kitematic (Alpha)，Docker Quickstart Terminal。 2.设置环境变量 Path=C:\Program Files\Git\bin 3.启动docker 方法一：在CMD中输入：sh 进入shell的界面，然后再输入start.sh 其实这个步骤就是启动D:\Program Files\Docker Toolbox中的start.sh. 方法二：直接点击桌面快捷方式：Docker Quickstart Terminal 6.利用ssh工具进行连接管理 打开远程连接工具，这里用的是putty，输入上图显示的IP：192.168.99.100,账户、密码为