基本概念
镜像
操作系统分为 内核 和 用户空间。对于 Linux 而言，内核启动后，会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:18.04 就包含了完整的一套 Ubuntu 18.04 最小系统的 root 文件系统
Docker 镜像 是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像 不包含 任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变
分层存储
因为镜像包含操作系统完整的 root 文件系统，其体积往往是庞大的，因此在 Docker 设计时，就充分利用 Union FS的技术，将其设计为分层存储的架构。所以严格来说，镜像并非是像一个 ISO 那样的打包文件，镜像只是一个虚拟的概念，其实际体现并非由一个文件组成，而是由一组文件系统组成，或者说，由多层文件系统联合组成
镜像构建时，会一层层构建，前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变，后一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如，删除前一层文件的操作，实际不是真的删除前一层的文件，而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候，虽然不会看到这个文件，但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此，在构建镜像的时候，需要额外小心，每一层尽量只包含该层需要添加的东西，任何额外的东西应该在该层构建结束前清理掉
分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为基础层，然后进一步添加新的层，以定制自己所需的内容，构建新的镜像
容器
镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等
容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的命名空间。因此容器可以拥有自己的 root 文件系统、自己的网络配置、自己的进程空间，甚至自己的用户 ID 空间。容器内的进程是运行在一个隔离的环境里，使用起来，就好像是在一个独立于宿主的系统下操作一样。这种特性使得容器封装的应用比直接在宿主运行更加安全
镜像使用的是分层存储，容器也是如此。每一个容器运行时，是以镜像为基础层，在其上创建一个当前容器的存储层，我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为 容器存储层
容器存储层的生存周期和容器一样，容器消亡时，容器存储层也随之消亡。因此，任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失按照 Docker 最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据，容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作，都应该使用数据卷（Volume）、或者绑定宿主目录，在这些位置的读写会跳过容器存储层，直接对宿主（或网络存储）发生读写，其性能和稳定性更高
数据卷的生存周期独立于容器，容器消亡，数据卷不会消亡。因此，使用数据卷后，容器删除或者重新运行之后，数据却不会丢失
仓库
镜像构建完成后，可以很容易的在当前宿主机上运行，但是，如果需要在其它服务器上使用这个镜像，我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务，Docker Registry就是这样的服务
一个 Docker Registry 中可以包含多个 仓库（Repository）；每个仓库可以包含多个 标签（Tag）；每个标签对应一个镜像
通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本。我们可以通过 <仓库名>:<标签> 的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签，将以 latest 作为默认标签
以Ubuntu镜像为例，ubuntu 是仓库的名字，其内包含有不同的版本标签，如，16.04, 18.04。我们可以通过 ubuntu:16.04，或者 ubuntu:18.04 来具体指定所需哪个版本的镜像。如果忽略了标签，比如 ubuntu，那将视为 ubuntu:latest
仓库名经常以两段式路径形式出现，比如 jwilder/nginx-proxy，前者往往意味着 Docker Registry 多用户环境下的用户名，后者则往往是对应的软件名。但这并非绝对，取决于所使用的具体 Docker Registry 的软件或服务
Docker Registry 公开服务
Docker Registry 公开服务是开放给用户使用、允许用户管理镜像的 Registry 服务。一般这类公开服务允许用户免费上传、下载公开的镜像，并可能提供收费服务供用户管理私有镜像
最常使用的 Registry 公开服务是官方的Docker Hub，这也是默认的Registry，并拥有大量的高质量的官方镜像。除此以外，还有 Red Hat 的Quay.io；Goole的Goole Container Registry，Kubernetes的镜像使用的就是这个服务；代码托管平台GitHub推出的ghcr.io
由于某些原因，在国内访问这些服务可能会比较慢。国内的一些云服务商提供了针对 Docker Hub 的镜像服务（Registry Mirror），这些镜像服务被称为 加速器
私有 Docker Registry
除了使用公开服务外，用户还可以在本地搭建私有 Docker Registry。Docker 官方提供了Docker Registry镜像，可以直接使用做为私有 Registry 服务
开源的 Docker Registry 镜像只提供了Docker Registry API的服务端实现，足以支持docker命令，不影响使用。但不包含图形界面，以及镜像维护、用户管理、访问控制等高级功能
除了官方的 Docker Registry 外，还有第三方软件实现了 Docker Registry API，甚至提供了用户界面以及一些高级功能。比如，Harbor和Sonatype Nexus
安装Docker
Docker 分为 stable test 和 nightly 三个更新频道
官方网站上有各种环境下的安装指南，这里主要介绍在Linux中的安装
Ubuntu
准备工作
系统要求
Docker 支持以下版本的Ubuntu操作系统：
- Ubuntu Hirsute 21.04
- Ubuntu Groovy 20.10
- Ubuntu Focal 20.04 (LTS)
- buntu Bionic 18.04 (LTS)
Docker 可以安装在 64 位的 x86 平台或 ARM 平台上。Ubuntu 发行版中，LTS（Long-Term-Support）长期支持版本，会获得 5 年的升级维护支持，这样的版本会更稳定，因此在生产环境中推荐使用 LTS 版本
卸载旧版本
旧版本的 Docker 称为 docker 或者 docker-engine，使用以下命令卸载旧版本：
sudo apt-get remove docker \
docker-engine \
docker.io使用 APT 安装
由于 apt 源使用 HTTPS 以确保软件下载过程中不被篡改。因此，我们首先需要添加使用 HTTPS 传输的软件包以及 CA 证书
sudo apt-get update
sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
gnupg \
lsb-release鉴于国内网络问题，强烈建议使用国内源，官方源请在注释中查看。为了确认所下载软件包的合法性，需要添加软件源的 GPG 密钥
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
# 官方源
# curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg然后，我们需要向 sources.list 中添加 Docker 软件源
echo \
"deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# 官方源
# echo \
# "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
# $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null以上命令会添加稳定版本的 Docker APT 镜像源，如果需要测试版本的 Docker 请将 stable 改为 test
安装 Docker
更新 apt 软件包缓存，并安装 docker-ce：
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io使用脚本自动安装
在测试或开发环境中 Docker 官方为了简化安装流程，提供了一套便捷的安装脚本，Ubuntu 系统上可以使用这套脚本安装，另外可以通过 --mirror 选项使用国内源进行安装：
若想安装测试版的 Docker, 请从 https://test.docker.com/ 获取脚本
# curl -fsSL test.docker.com -o get-docker.sh
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
# sudo sh get-docker.sh --mirror AzureChinaCloud执行这个命令后，脚本就会自动的将一切准备工作做好，并且把 Docker 的稳定(stable)版本安装在系统中
启动Docker
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker建立 docker 用户组
默认情况下，docker 命令会使用Unix socket与Docker引擎通讯。而只有 root 用户和 docker 组的用户才可以访问 Docker 引擎的 Unix socket。出于安全考虑，一般 Linux 系统上不会直接使用 root 用户。因此，更好地做法是将需要使用 docker 的用户加入 docker 用户组
建立 docker 组：
sudo groupadd docker将当前用户加入 docker 组：
sudo usermod -aG docker $USER退出当前终端并重新登录
测试 Docker 是否安装正确
docker run --rm hello-world
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
b8dfde127a29: Pull complete
Digest: sha256:308866a43596e83578c7dfa15e27a73011bdd402185a84c5cd7f32a88b501a24
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
To generate this message, Docker took the following steps:
1. The Docker client contacted the Docker daemon.
2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
(amd64)
3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
executable that produces the output you are currently reading.
4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
to your terminal.
To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
docker run -it ubuntu bash
Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
https://hub.docker.com/
For more examples and ideas, visit:
https://docs.docker.com/get-started/若能正常输出以上信息，则说明安装成功
镜像加速
如果在使用过程中发现拉取 Docker 镜像十分缓慢，可以配置 Docker的国内镜像加速
CentOS
警告：切勿在没有配置 Docker YUM 源的情况下直接使用 yum 命令安装 Docker
准备工作
系统要求
Docker 支持 64 位版本 CentOS 7/8，并且要求内核版本不低于 3.10。 CentOS 7 满足最低内核的要求，但由于内核版本比较低，部分功能（如 overlay2 存储层驱动）无法使用，并且部分功能可能不太稳定
卸载旧版本
旧版本的 Docker 称为 docker 或者 docker-engine，使用以下命令卸载旧版本：
sudo yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-selinux \
docker-engine-selinux \
docker-engine使用 yum 安装
执行以下命令安装依赖包：
sudo yum install -y yum-utils鉴于国内网络问题，强烈建议使用国内源，官方源请在注释中查看
执行下面的命令添加 yum 软件源：
sudo yum-config-manager \
--add-repo \
https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sudo sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
# 官方源
# sudo yum-config-manager \
# --add-repo \
# https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo如果需要测试版本的 Docker 请执行以下命令：
sudo yum-config-manager --enable docker-ce-test安装 Docker
更新 yum 软件源缓存，并安装 docker-ce
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.ioCentOS8 额外设置
由于 CentOS8 防火墙使用了 nftables，但 Docker 尚未支持 nftables， 我们可以使用如下设置使用 iptables：
更改 /etc/firewalld/firewalld.conf
# FirewallBackend=nftables
FirewallBackend=iptables或者执行如下命令：
firewall-cmd --permanent --zone=trusted --add-interface=docker0
firewall-cmd --reload使用脚本自动安装
在测试或开发环境中 Docker 官方为了简化安装流程，提供了一套便捷的安装脚本，CentOS 系统上可以使用这套脚本安装，另外可以通过 --mirror 选项使用国内源进行安装：
若想安装测试版的 Docker, 请从 https://test.docker.com/ 获取脚本
# curl -fsSL test.docker.com -o get-docker.sh
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
# sudo sh get-docker.sh --mirror AzureChinaCloud执行这个命令后，脚本就会自动的将一切准备工作做好，并且把 Docker 的稳定(stable)版本安装在系统中
启动 Docker
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker建立 docker 用户组
#建立Docker组
sudo groupadd docker
#将当前用户加入 docker 组
sudo usermod -aG docker $USER退出当前终端并重新登录
测试 Docker 是否安装正确
docker run --rm hello-world
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
b8dfde127a29: Pull complete
Digest: sha256:308866a43596e83578c7dfa15e27a73011bdd402185a84c5cd7f32a88b501a24
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
To generate this message, Docker took the following steps:
1. The Docker client contacted the Docker daemon.
2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
(amd64)
3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
executable that produces the output you are currently reading.
4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
to your terminal.
To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
docker run -it ubuntu bash
Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
https://hub.docker.com/
For more examples and ideas, visit:
https://docs.docker.com/get-started/若能正常输出以上信息，则说明安装成功
镜像加速
如果在使用过程中发现拉取 Docker 镜像十分缓慢，可以配置 Docker的国内镜像加速
镜像
获取镜像
从 Docker 镜像仓库获取镜像的命令是 docker pull。其命令格式为：
$ docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/]仓库名[:标签]具体的选项可以通过 docker pull --help 命令看到，这里我们说一下镜像名称的格式
- Docker 镜像仓库地址：地址的格式一般是
<域名/IP>[:端口号]。默认地址是 Docker Hub(docker.io) - 仓库名：如之前所说，这里的仓库名是两段式名称，即
<用户名>/<软件名>。对于 Docker Hub，如果不给出用户名，则默认为library，也就是官方镜像
比如：
$ docker pull ubuntu:18.04
18.04: Pulling from library/ubuntu
92dc2a97ff99: Pull complete
be13a9d27eb8: Pull complete
c8299583700a: Pull complete
Digest: sha256:4bc3ae6596938cb0d9e5ac51a1152ec9dcac2a1c50829c74abd9c4361e321b26
Status: Downloaded newer image for ubuntu:18.04
docker.io/library/ubuntu:18.04上面的命令中没有给出 Docker 镜像仓库地址，因此将会从 Docker Hub （docker.io）获取镜像。而镜像名称是 ubuntu:18.04，因此将会获取官方镜像 library/ubuntu 仓库中标签为 18.04 的镜像。docker pull 命令的输出结果最后一行给出了镜像的完整名称，即： docker.io/library/ubuntu:18.04
从下载过程中可以看到我们之前提及的分层存储的概念，镜像是由多层存储所构成。下载也是一层层的去下载，并非单一文件。下载过程中给出了每一层的 ID 的前 12 位。并且下载结束后，给出该镜像完整的 sha256 的摘要，以确保下载一致性
在使用上面命令的时候，你可能会发现，你所看到的层 ID 以及 sha256 的摘要和这里的不一样。这是因为官方镜像是一直在维护的，有任何新的 bug，或者版本更新，都会进行修复再以原来的标签发布，这样可以确保任何使用这个标签的用户可以获得更安全、更稳定的镜像
运行
有了镜像后，我们就能够以这个镜像为基础启动并运行一个容器。以上面的 ubuntu:18.04 为例，如果我们打算启动里面的 bash 并且进行交互式操作的话，可以执行下面的命令
$ docker run -it --rm ubuntu:18.04 bash
root@daniel:/# cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.1 LTS (Bionic Beaver)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.1 LTS"
VERSION_ID="18.04"
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
VERSION_CODENAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionicdocker run 就是运行容器的命令，这里简要的说明一下上面用到的参数
-it：这是两个参数，一个是-i：交互式操作，一个是-t终端。我们这里打算进入bash执行一些命令并查看返回结果，因此我们需要交互式终端--rm：这个参数是说容器退出后随之将其删除。默认情况下，为了排障需求，退出的容器并不会立即删除，除非手动docker rm。我们这里只是随便执行个命令，看看结果，不需要排障和保留结果，因此使用--rm可以避免浪费空间ubuntu:18.04：这是指用ubuntu:18.04镜像为基础来启动容器bash：放在镜像名后的是 命令，这里我们希望有个交互式 Shell，因此用的是 `bash
进入容器后，我们可以在 Shell 下操作，执行任何所需的命令。这里，我们执行了 cat /etc/os-release，这是 Linux 常用的查看当前系统版本的命令，从返回的结果可以看到容器内是 Ubuntu 18.04.1 LTS 系统
最后通过 exit 退出了这个容器
列出镜像
要想列出已经下载下来的镜像，可以使用 docker image ls 命令
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
ubuntu bionic 329ed837d508 3 days ago 63.3MB列表包含了 仓库名、标签、镜像 ID、创建时间 以及 所占用的空间
其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识，一个镜像可以对应多个 标签。因此，在上面的例子中，我们可以看到 ubuntu:18.04 和 ubuntu:bionic 拥有相同的 ID，因为它们对应的是同一个镜像
镜像体积
如果仔细观察，会注意到，这里标识的所占用空间和在 Docker Hub 上看到的镜像大小不同。比如，ubuntu:18.04 镜像大小，在这里是 63.3MB，但是在Docker Hub显示的却是 25.47 MB。这是因为 Docker Hub 中显示的体积是压缩后的体积。在镜像下载和上传过程中镜像是保持着压缩状态的，因此 Docker Hub 所显示的大小是网络传输中更关心的流量大小。而 docker image ls 显示的是镜像下载到本地后，展开的大小，准确说，是展开后的各层所占空间的总和，因为镜像到本地后，查看空间的时候，更关心的是本地磁盘空间占用的大小
另外一个需要注意的问题是，docker image ls 列表中的镜像体积总和并非是所有镜像实际硬盘消耗。由于 Docker 镜像是多层存储结构，并且可以继承、复用，因此不同镜像可能会因为使用相同的基础镜像，从而拥有共同的层。由于 Docker 使用 Union FS，相同的层只需要保存一份即可，因此实际镜像硬盘占用空间很可能要比这个列表镜像大小的总和要小的多
可以通过 docker system df 命令来便捷的查看镜像、容器、数据卷所占用的空间
$ docker system df
TYPE TOTAL ACTIVE SIZE RECLAIMABLE
Images 24 0 1.992GB 1.992GB (100%)
Containers 1 0 62.82MB 62.82MB (100%)
Local Volumes 9 0 652.2MB 652.2MB (100%)
Build Cache 0B 0B虚悬镜像
上面的镜像列表中，还可以看到一个特殊的镜像，这个镜像既没有仓库名，也没有标签，均为 <none>：
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB这个镜像原本是有镜像名和标签的，原来为 mongo:3.2，随着官方镜像维护，发布了新版本后，重新 docker pull mongo:3.2 时，mongo:3.2 这个镜像名被转移到了新下载的镜像身上，而旧的镜像上的这个名称则被取消，从而成为了 <none>。除了 docker pull 可能导致这种情况，docker build 也同样可以导致这种现象。由于新旧镜像同名，旧镜像名称被取消，从而出现仓库名、标签均为 <none> 的镜像。这类无标签镜像也被称为 虚悬镜像(dangling image) ，可以用下面的命令专门显示这类镜像：
$ docker image ls -f dangling=true
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB一般来说，虚悬镜像已经失去了存在的价值，是可以随意删除的，可以用下面的命令删除
$ docker image prune中间层镜像
为了加速镜像构建、重复利用资源，Docker 会利用 中间层镜像。所以在使用一段时间后，可能会看到一些依赖的中间层镜像。默认的 docker image ls 列表中只会显示顶层镜像，如果希望显示包括中间层镜像在内的所有镜像的话，需要加 -a 参数
$ docker image ls -a这样会看到很多无标签的镜像，与之前的虚悬镜像不同，这些无标签的镜像很多都是中间层镜像，是其它镜像所依赖的镜像。这些无标签镜像不应该删除，否则会导致上层镜像因为依赖丢失而出错。实际上，这些镜像也没必要删除，因为之前说过，相同的层只会存一遍，而这些镜像是别的镜像的依赖，因此并不会因为它们被列出来而多存了一份，无论如何你也会需要它们。只要删除那些依赖它们的镜像后，这些依赖的中间层镜像也会被连带删除
列出部分镜像
不加任何参数的情况下，docker image ls 会列出所有顶层镜像，但是有时候我们只希望列出部分镜像。docker image ls 有好几个参数可以帮助做到这个事情
根据仓库名列出镜像
$ docker image ls ubuntu
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
ubuntu bionic 329ed837d508 3 days ago 63.3MB列出特定的某个镜像，也就是说指定仓库名和标签
$ docker image ls ubuntu:18.04
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB除此以外，docker image ls 还支持强大的过滤器参数 --filter，或者简写 -f。之前我们已经看到了使用过滤器来列出虚悬镜像的用法，它还有更多的用法。比如，我们希望看到在 mongo:3.2 之后建立的镜像，可以用下面的命令：
$ docker image ls -f since=mongo:3.2
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis latest 5f515359c7f8 5 days ago 183 MB
nginx latest 05a60462f8ba 5 days ago 181 MB想查看某个位置之前的镜像也可以，只需要把 since 换成 before 即可
此外，如果镜像构建时，定义了 LABEL，还可以通过 LABEL 来过滤
$ docker image ls -f label=com.example.version=0.1
...以特定格式显示
默认情况下，docker image ls 会输出一个完整的表格，但是我们并非所有时候都会需要这些内容。比如，刚才删除虚悬镜像的时候，我们需要利用 docker image ls 把所有的虚悬镜像的 ID 列出来，然后才可以交给 docker image rm 命令作为参数来删除指定的这些镜像，这个时候就用到了 -q 参数
$ docker image ls -q
5f515359c7f8
05a60462f8ba
fe9198c04d62
00285df0df87
329ed837d508
329ed837d508--filter 配合 -q 产生出指定范围的 ID 列表，然后送给另一个 docker 命令作为参数，从而针对这组实体成批的进行某种操作的做法在 Docker 命令行使用过程中非常常见，不仅仅是镜像，将来我们会在各个命令中看到这类搭配以完成很强大的功能。因此每次在文档看到过滤器后，可以多注意一下它们的用法
删除本地镜像
如果要删除本地的镜像，可以使用 docker image rm 命令，其格式为：
$ docker image rm [选项] <镜像1> [<镜像2> ...]用 ID、镜像名、摘要删除镜像
其中，<镜像> 可以是 镜像短 ID、镜像长 ID、镜像名 或者 镜像摘要
#短id
$ docker image rm 501
#<仓库名>:<标签>
$ docker image rm centos
$ docker image rm centos
Untagged: centos:latest
Untagged: centos@sha256:b2f9d1c0ff5f87a4743104d099a3d561002ac500db1b9bfa02a783a46e0d366c
Deleted: sha256:0584b3d2cf6d235ee310cf14b54667d889887b838d3f3d3033acd70fc3c48b8a
Deleted: sha256:97ca462ad9eeae25941546209454496e1d66749d53dfa2ee32bf1faabd239d38
#镜像摘要
$ docker image ls --digests
$ docker image rm node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228
Untagged: node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228Untagged 和 Deleted
如果观察上面这几个命令的运行输出信息的话，你会注意到删除行为分为两类，一类是 Untagged，另一类是 Deleted。我们之前介绍过，镜像的唯一标识是其 ID 和摘要，而一个镜像可以有多个标签
因此当我们使用上面命令删除镜像的时候，实际上是在要求删除某个标签的镜像。所以首先需要做的是将满足我们要求的所有镜像标签都取消，这就是我们看到的 Untagged 的信息。因为一个镜像可以对应多个标签，因此当我们删除了所指定的标签后，可能还有别的标签指向了这个镜像，如果是这种情况，那么 Delete 行为就不会发生。所以并非所有的 docker image rm 都会产生删除镜像的行为，有可能仅仅是取消了某个标签而已
当该镜像所有的标签都被取消了，该镜像很可能会失去了存在的意义，因此会触发删除行为。镜像是多层存储结构，因此在删除的时候也是从上层向基础层方向依次进行判断删除。镜像的多层结构让镜像复用变得非常容易，因此很有可能某个其它镜像正依赖于当前镜像的某一层。这种情况，依旧不会触发删除该层的行为。直到没有任何层依赖当前层时，才会真实的删除当前层。这就是为什么，有时候会奇怪，为什么明明没有别的标签指向这个镜像，但是它还是存在的原因，也是为什么有时候会发现所删除的层数和自己 docker pull 看到的层数不一样的原因
除了镜像依赖以外，还需要注意的是容器对镜像的依赖。如果有用这个镜像启动的容器存在（即使容器没有运行），那么同样不可以删除这个镜像。之前讲过，容器是以镜像为基础，再加一层容器存储层，组成这样的多层存储结构去运行的。因此该镜像如果被这个容器所依赖的，那么删除必然会导致故障。如果这些容器是不需要的，应该先将它们删除，然后再来删除镜像
用 docker image ls 命令来配合
像其它可以承接多个实体的命令一样，可以使用 docker image ls -q 来配合使用 docker image rm，这样可以成批的删除希望删除的镜像。我们在“镜像列表”章节介绍过很多过滤镜像列表的方式都可以拿过来使用
比如，我们需要删除所有仓库名为 redis 的镜像：
$ docker image rm $(docker image ls -q redis)或者删除所有在 mongo:3.2 之前的镜像：
$ docker image rm $(docker image ls -q -f before=mongo:3.2)利用 commit 理解镜像构成
docker commit 命令除了学习之外，还有一些特殊的应用场合，比如被入侵后保存现场等。但是，不要使用 docker commit 定制镜像，定制镜像应该使用 Dockerfile 来完成
镜像是容器的基础，每次执行 docker run 的时候都会指定哪个镜像作为容器运行的基础
以定制一个 Web 服务器为例子：
$ docker run --name webserver -d -p 80:80 nginx这条命令会用 nginx 镜像启动一个容器，命名为 webserver，并且映射了 80 端口，这样我们可以用浏览器去访问这个 nginx 服务器
直接用浏览器访问的话，我们会看到默认的 Nginx 欢迎页面
可以使用 docker exec 命令进入容器，修改其内容
$ docker exec -it webserver bash
root@3729b97e8226:/# echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
root@3729b97e8226:/# exit
exit以交互式终端方式进入 webserver 容器，并执行了 bash 命令，也就是获得一个可操作的 Shell
然后，我们用 <h1>Hello, Docker!</h1> 覆盖了 /usr/share/nginx/html/index.html 的内容
现在我们再刷新浏览器的话，会发现内容被改变了
我们修改了容器的文件，也就是改动了容器的存储层。我们可以通过 docker diff 命令看到具体的改动
$ docker diff webserver
C /root
A /root/.bash_history
C /run
C /usr
C /usr/share
C /usr/share/nginx
C /usr/share/nginx/html
C /usr/share/nginx/html/index.html
C /var
C /var/cache
C /var/cache/nginx
A /var/cache/nginx/client_temp
A /var/cache/nginx/fastcgi_temp
A /var/cache/nginx/proxy_temp
A /var/cache/nginx/scgi_temp
A /var/cache/nginx/uwsgi_tempDocker 提供了一个 docker commit 命令，可以将容器的存储层保存下来成为镜像。换句话说，就是在原有镜像的基础上，再叠加上容器的存储层，并构成新的镜像。以后我们运行这个新镜像的时候，就会拥有原有容器最后的文件变化
docker commit 的语法格式为：
docker commit [选项] <容器ID或容器名> [<仓库名>[:<标签>]]我们可以用下面的命令将容器保存为镜像：
$ docker commit \
--author "Tao Wang <twang2218@gmail.com>" \
--message "修改了默认网页" \
webserver \
nginx:v2
sha256:07e33465974800ce65751acc279adc6ed2dc5ed4e0838f8b86f0c87aa1795214其中 --author 是指定修改的作者，而 --message 则是记录本次修改的内容。这点和 git 版本控制相似，不过这里这些信息可以省略留空
我们可以在 docker image ls 中看到这个新定制的镜像：
$ docker image ls nginx
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
nginx v2 07e334659748 9 seconds ago 181.5 MB
nginx 1.11 05a60462f8ba 12 days ago 181.5 MB
nginx latest e43d811ce2f4 4 weeks ago 181.5 MB我们还可以用 docker history 具体查看镜像内的历史记录，如果比较 nginx:latest 的历史记录，我们会发现新增了我们刚刚提交的这一层
$ docker history nginx:v2
IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT
07e334659748 54 seconds ago nginx -g daemon off; 95 B 修改了默认网页
e43d811ce2f4 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["nginx" "-g" "daemon 0 B
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) EXPOSE 443/tcp 80/tcp 0 B
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/ 22 B
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c apt-key adv --keyserver hkp://pgp. 58.46 MB
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ENV NGINX_VERSION=1.11.5-1 0 B
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) MAINTAINER NGINX Docker Ma 0 B
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["/bin/bash"] 0 B
<missing> 4 weeks ago /bin/sh -c #(nop) ADD file:23aa4f893e3288698c 123 MB运行这个镜像
docker run --name web2 -d -p 81:80 nginx:v2命名为新的服务为 web2，并且映射到 81 端口。访问 http://localhost:81 看到结果，其内容应该和之前修改后的 webserver 一样
慎用 docker commit
如果仔细观察之前的 docker diff webserver 的结果，你会发现除了真正想要修改的 /usr/share/nginx/html/index.html 文件外，由于命令的执行，还有很多文件被改动或添加了。这还仅仅是最简单的操作，如果是安装软件包、编译构建，那会有大量的无关内容被添加进来，将会导致镜像极为臃肿
使用 docker commit 意味着所有对镜像的操作都是黑箱操作，生成的镜像也被称为 黑箱镜像，换句话说，就是除了制作镜像的人知道执行过什么命令、怎么生成的镜像，别人根本无从得知
使用 Dockerfile 定制镜像
从 docker commit 中，了解到，镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。如果我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本，用这个脚本来构建、定制镜像，那么之前提及的无法重复的问题、镜像构建透明性的问题、体积的问题就都会解决。这个脚本就是 Dockerfile
Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的 指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建
以定制 nginx 镜像为例
在一个空白目录中，建立一个文本文件，并命名为 Dockerfile：
$ mkdir mynginx
$ cd mynginx
$ touch Dockerfile其内容为：
FROM nginx
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html这个 Dockerfile 很简单，一共就两行。涉及到了两条指令，FROM 和 RUN
FROM 指定基础镜像
所谓定制镜像，那一定是以一个镜像为基础，在其上进行定制。就像我们之前运行了一个 nginx 镜像的容器，再进行修改一样，基础镜像是必须指定的。而 FROM 就是指定 基础镜像，因此一个 Dockerfile 中 FROM 是必备的指令，并且必须是第一条指令
除了选择现有镜像为基础镜像外，Docker 还存在一个特殊的镜像，名为 scratch。这个镜像是虚拟的概念，并不实际存在，它表示一个空白的镜像
如果你以 scratch 为基础镜像的话，意味着你不以任何镜像为基础，接下来所写的指令将作为镜像第一层开始存在
不以任何系统为基础，直接将可执行文件复制进镜像的做法并不罕见，对于 Linux 下静态编译的程序来说，并不需要有操作系统提供运行时支持，所需的一切库都已经在可执行文件里了，因此直接 FROM scratch 会让镜像体积更加小巧。使用Go语言开发的应用很多会使用这种方式来制作镜像，这也是为什么有人认为 Go 是特别适合容器微服务架构的语言的原因之一
RUN 执行命令
RUN 指令是用来执行命令行命令的。由于命令行的强大能力，RUN 指令在定制镜像时是最常用的指令之一。其格式有两种：
-
shell 格式：
RUN <命令>，就像直接在命令行中输入的命令一样。刚才写的 Dockerfile 中的RUN指令就是这种格式RUN echo 'Hello, Docker!
' > /usr/share/nginx/html/index.html -
exec 格式：
RUN ["可执行文件", "参数1", "参数2"]，这更像是函数调用中的格式
既然 RUN 就像 Shell 脚本一样可以执行命令，那么我们是否就可以像 Shell 脚本一样把每个命令对应一个 RUN 呢？比如这样：
FROM debian:stretch
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y gcc libc6-dev make wget
RUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz"
RUN mkdir -p /usr/src/redis
RUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1
RUN make -C /usr/src/redis
RUN make -C /usr/src/redis installDockerfile 中每一个指令都会建立一层，RUN 也不例外。每一个 RUN 的行为，就和刚才我们手工建立镜像的过程一样：新建立一层，在其上执行这些命令，执行结束后，commit 这一层的修改，构成新的镜像
上面的这种写法，创建了 7 层镜像。这是完全没有意义的，而且很多运行时不需要的东西，都被装进了镜像里，比如编译环境、更新的软件包等等。结果就是产生非常臃肿、非常多层的镜像，不仅仅增加了构建部署的时间，也很容易出错
Union FS 是有最大层数限制的，比如 AUFS，曾经是最大不得超过 42 层，现在是不得超过 127 层
正确的写法应该是这样：
FROM debian:stretch
RUN set -x; buildDeps='gcc libc6-dev make wget' \
&& apt-get update \
&& apt-get install -y $buildDeps \
&& wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz" \
&& mkdir -p /usr/src/redis \
&& tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \
&& make -C /usr/src/redis \
&& make -C /usr/src/redis install \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& rm redis.tar.gz \
&& rm -r /usr/src/redis \
&& apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps这一组命令的最后添加了清理工作的命令，删除了为了编译构建所需要的软件，清理了所有下载、展开的文件，并且还清理了 apt 缓存文件。这是很重要的一步，镜像是多层存储，每一层的东西并不会在下一层被删除，会一直跟随着镜像。因此镜像构建时，一定要确保每一层只添加真正需要添加的东西，任何无关的东西都应该清理掉
构建镜像
在 Dockerfile 文件所在目录执行：
$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
Step 1 : FROM nginx
---> e43d811ce2f4
Step 2 : RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
---> Running in 9cdc27646c7b
---> 44aa4490ce2c
Removing intermediate container 9cdc27646c7b
Successfully built 44aa4490ce2c从命令的输出结果中，我们可以清晰的看到镜像的构建过程。在 Step 2 中，如同我们之前所说的那样，RUN 指令启动了一个容器 9cdc27646c7b，执行了所要求的命令，并最后提交了这一层 44aa4490ce2c，随后删除了所用到的这个容器 9cdc27646c7b
使用docker build 命令进行镜像构建。其格式为：
docker build [选项] <上下文路径/URL/->在这里我们指定了最终镜像的名称 -t nginx:v3，构建成功后，我们可以像之前运行 nginx:v2 那样来运行这个镜像，其结果会和 nginx:v2 一样
镜像构建上下文（Context）
docker build 的工作原理。Docker 在运行时分为 Docker 引擎（也就是服务端守护进程）和客户端工具。Docker 的引擎提供了一组 REST API，被称为Docker Remote API，而如 docker 命令这样的客户端工具，则是通过这组 API 与 Docker 引擎交互，从而完成各种功能。因此，虽然表面上我们好像是在本机执行各种 docker 功能，但实际上，一切都是使用的远程调用形式在服务端（Docker 引擎）完成。也因为这种 C/S 设计，让我们操作远程服务器的 Docker 引擎变得轻而易举
当我们进行镜像构建的时候，并非所有定制都会通过 RUN 指令完成，经常会需要将一些本地文件复制进镜像，比如通过 COPY 指令、ADD 指令等。而 docker build 命令构建镜像，其实并非在本地构建，而是在服务端，也就是 Docker 引擎中构建的。那么在这种客户端/服务端的架构中，如何才能让服务端获得本地文件呢？
这就引入了上下文的概念。当构建的时候，用户会指定构建镜像上下文的路径，docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包，然后上传给 Docker 引擎。这样 Docker 引擎收到这个上下文包后，展开就会获得构建镜像所需的一切文件
如果在 Dockerfile 中这么写：
COPY ./package.json /app/这并不是要复制执行 docker build 命令所在的目录下的 package.json，也不是复制 Dockerfile 所在目录下的 package.json，而是复制 上下文（context） 目录下的 package.json
如果观察 docker build 输出，我们其实已经看到了这个发送上下文的过程：
$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
...一般来说，应该会将 Dockerfile 置于一个空目录下，或者项目根目录下。如果该目录下没有所需文件，那么应该把所需文件复制一份过来。如果目录下有些东西确实不希望构建时传给 Docker 引擎，那么可以用 .gitignore 一样的语法写一个 .dockerignore，该文件是用于剔除不需要作为上下文传递给 Docker 引擎的
. 是指定 Dockerfile 所在目录呢？这是因为在默认情况下，如果不额外指定 Dockerfile 的话，会将上下文目录下的名为 Dockerfile 的文件作为 Dockerfile
这只是默认行为，实际上 Dockerfile 的文件名并不要求必须为 Dockerfile，而且并不要求必须位于上下文目录中，比如可以用 -f ../Dockerfile.php 参数指定某个文件作为 Dockerfile
其它 docker build 的用法
直接用 Git repo 进行构建
docker build 还支持从 URL 构建，比如可以直接从 Git repo 中构建：
# $env:DOCKER_BUILDKIT=0
# export DOCKER_BUILDKIT=0
$ docker build -t hello-world https://github.com/docker-library/hello-world.git#master:amd64/hello-world
Step 1/3 : FROM scratch
--->
Step 2/3 : COPY hello /
---> ac779757d46e
Step 3/3 : CMD ["/hello"]
---> Running in d2a513a760ed
Removing intermediate container d2a513a760ed
---> 038ad4142d2b
Successfully built 038ad4142d2b这行命令指定了构建所需的 Git repo，并且指定分支为 master，构建目录为 /amd64/hello-world/，然后 Docker 就会自己去 git clone 这个项目、切换到指定分支、并进入到指定目录后开始构建
用给定的 tar 压缩包构建
$ docker build http://server/context.tar.gz如果所给出的 URL 不是个 Git repo，而是个 tar 压缩包，那么 Docker 引擎会下载这个包，并自动解压缩，以其作为上下文，开始构建
从标准输入中读取 Dockerfile 进行构建
docker build - < Dockerfile或
cat Dockerfile | docker build -如果标准输入传入的是文本文件，则将其视为 Dockerfile，并开始构建。这种形式由于直接从标准输入中读取 Dockerfile 的内容，它没有上下文，因此不可以像其他方法那样可以将本地文件 COPY 进镜像之类的事情
从标准输入中读取上下文压缩包进行构建
$ docker build - < context.tar.gz如果发现标准输入的文件格式是 gzip、bzip2 以及 xz 的话，将会使其为上下文压缩包，直接将其展开，将里面视为上下文，并开始构建
Dockerfile 指令详解
COPY 复制文件
#格式
COPY [--chown=<user>:<group>] <源路径>... <目标路径>
COPY [--chown=<user>:<group>] ["<源路径1>",... "<目标路径>"]和 RUN 指令一样，也有两种格式，一种类似于命令行，一种类似于函数调用
COPY 指令将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置，比如
COPY package.json /usr/src/app/<源路径> 可以是多个，甚至可以是通配符，其通配符规则要满足 Go 的filepath.Match规则，比如
COPY hom* /mydir/
COPY hom?.txt /mydir/<目标路径> 可以是容器内的绝对路径，也可以是相对于工作目录的相对路径（工作目录可以用 WORKDIR 指令来指定）。目标路径不需要事先创建，如果目录不存在会在复制文件前先行创建缺失目录
使用 COPY 指令，源文件的各种元数据都会保留。比如读、写、执行权限、文件变更时间等。这个特性对于镜像定制很有用。特别是构建相关文件都在使用 Git 进行管理的时候
在使用该指令的时候还可以加上 --chown=<user>:<group> 选项来改变文件的所属用户及所属组
COPY --chown=55:mygroup files* /mydir/
COPY --chown=bin files* /mydir/
COPY --chown=1 files* /mydir/
COPY --chown=10:11 files* /mydir/如果源路径为文件夹，复制的时候不是直接复制该文件夹，而是将文件夹中的内容复制到目标路径
ADD 更高级的复制文件
ADD 指令和 COPY 的格式和性质基本一致。但是在 COPY 基础上增加了一些功能
比如 <源路径> 可以是一个 URL，这种情况下，Docker 引擎会试图去下载这个链接的文件放到 <目标路径> 去。下载后的文件权限自动设置为 600，如果这并不是想要的权限，那么还需要增加额外的一层 RUN 进行权限调整，另外，如果下载的是个压缩包，需要解压缩，也一样还需要额外的一层 RUN 指令进行解压缩。所以不如直接使用 RUN 指令，然后使用 wget 或者 curl 工具下载，处理权限、解压缩、然后清理无用文件更合理。因此，这个功能其实并不实用，而且不推荐使用
如果 <源路径> 为一个 tar 压缩文件的话，压缩格式为 gzip, bzip2 以及 xz 的情况下，ADD 指令将会自动解压缩这个压缩文件到 <目标路径> 去
在某些情况下，如果我们真的是希望复制个压缩文件进去，而不解压缩，这时就不可以使用 ADD 命令了
尽可能的使用 COPY，因为 COPY 的语义很明确，就是复制文件而已，而 ADD 则包含了更复杂的功能，其行为也不一定很清晰。最适合使用 ADD 的场合，就是所提及的需要自动解压缩的场合
另外需要注意的是，ADD 指令会令镜像构建缓存失效，从而可能会令镜像构建变得比较缓慢
因此在 COPY 和 ADD 指令中选择的时候，可以遵循这样的原则，所有的文件复制均使用 COPY 指令，仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD
在使用该指令的时候还可以加上 --chown=<user>:<group> 选项来改变文件的所属用户及所属组
ADD --chown=55:mygroup files* /mydir/
ADD --chown=bin files* /mydir/
ADD --chown=1 files* /mydir/
ADD --chown=10:11 files* /mydir/CMD容器启动命令
CMD 指令的格式和 RUN 相似，也是两种格式：
shell 格式：CMD <命令>
exec 格式：CMD ["可执行文件", "参数1", "参数2"...]
参数列表格式：CMD ["参数1", "参数2"...]。在指定了 ENTRYPOINT 指令后，用 CMD 指定具体的参数。Docker 不是虚拟机，容器就是进程。既然是进程，那么在启动容器的时候，需要指定所运行的程序及参数。CMD 指令就是用于指定默认的容器主进程的启动命令的
在运行时可以指定新的命令来替代镜像设置中的这个默认命令，比如，ubuntu 镜像默认的 CMD 是 /bin/bash，如果我们直接 docker run -it ubuntu 的话，会直接进入 bash。我们也可以在运行时指定运行别的命令，如 docker run -it ubuntu cat /etc/os-release。这就是用 cat /etc/os-release 命令替换了默认的 /bin/bash 命令了，输出了系统版本信息
在指令格式上，一般推荐使用 exec 格式，这类格式在解析时会被解析为 JSON 数组，因此一定要使用双引号 "，而不要使用单引号
如果使用 shell 格式的话，实际的命令会被包装为 sh -c 的参数的形式进行执行。比如：
CMD echo $HOME在实际执行中，会将其变更为：
CMD [ "sh", "-c", "echo $HOME" ]这就是为什么我们可以使用环境变量的原因，因为这些环境变量会被 shell 进行解析处理
Docker 不是虚拟机，容器中的应用都应该以前台执行，而不是像虚拟机、物理机里面那样，用 systemd 去启动后台服务，容器内没有后台服务的概念
对于容器而言，其启动程序就是容器应用进程，容器就是为了主进程而存在的，主进程退出，容器就失去了存在的意义，从而退出，其它辅助进程不是它需要关心的东西
而使用 service nginx start 命令，则是希望 upstart 来以后台守护进程形式启动 nginx 服务。而刚才说了 CMD service nginx start 会被理解为 CMD [ "sh", "-c", "service nginx start"]，因此主进程实际上是 sh。那么当 service nginx start 命令结束后，sh 也就结束了，sh 作为主进程退出了，自然就会令容器退出
正确的做法是直接执行 nginx 可执行文件，并且要求以前台形式运行。比如：
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]ENTRYPOINT 入口点
ENTRYPOINT 的格式和 RUN 指令格式一样，分为 exec 格式和 shell 格式
ENTRYPOINT 的目的和 CMD 一样，都是在指定容器启动程序及参数。ENTRYPOINT 在运行时也可以替代，不过比 CMD 要略显繁琐，需要通过 docker run 的参数 --entrypoint 来指定
当指定了 ENTRYPOINT 后，CMD 的含义就发生了改变，不再是直接的运行其命令，而是将 CMD 的内容作为参数传给 ENTRYPOINT 指令，换句话说实际执行时，将变为：
<ENTRYPOINT> "<CMD>"那么有了 CMD 后，为什么还要有 ENTRYPOINT 呢？这种 <ENTRYPOINT> "<CMD>" 有什么好处么？让我们来看几个场景
场景一：让镜像变成像命令一样使用
假设我们需要一个得知自己当前公网 IP 的镜像，那么可以先用 CMD 来实现：
FROM ubuntu:18.04
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
CMD [ "curl", "-s", "http://myip.ipip.net" ]假如我们使用 docker build -t myip . 来构建镜像的话，如果我们需要查询当前公网 IP，只需要执行：
$ docker run myip
当前 IP：61.148.226.66 来自：北京市 联通这么看起来好像可以直接把镜像当做命令使用了，不过命令总有参数，如果我们希望加参数呢？比如从上面的 CMD 中可以看到实质的命令是 curl，那么如果我们希望显示 HTTP 头信息，就需要加上 -i 参数。那么我们可以直接加 -i 参数给 docker run myip 么？
$ docker run myip -i
docker: Error response from daemon: invalid header field value "oci runtime error: container_linux.go:247: starting container process caused \"exec: \\\"-i\\\": executable file not found in $PATH\"\n".可以看到可执行文件找不到的报错，executable file not found。之前我们说过，跟在镜像名后面的是 command，运行时会替换 CMD 的默认值。因此这里的 -i 替换了原来的 CMD，而不是添加在原来的 curl -s http://myip.ipip.net 后面。而 -i 根本不是命令，所以自然找不到
那么如果我们希望加入 -i 这参数，我们就必须重新完整的输入这个命令：
$ docker run myip curl -s http://myip.ipip.net -i这显然不是很好的解决方案，而使用 ENTRYPOINT 就可以解决这个问题。现在我们重新用 ENTRYPOINT 来实现这个镜像：
FROM ubuntu:18.04
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ENTRYPOINT [ "curl", "-s", "http://myip.ipip.net" ]这次我们再来尝试直接使用 docker run myip -i：
$ docker run myip
当前 IP：61.148.226.66 来自：北京市 联通
$ docker run myip -i
HTTP/1.1 200 OK
Server: nginx/1.8.0
Date: Tue, 22 Nov 2022 02:12:40 GMT
Content-Type: text/html; charset=UTF-8
Vary: Accept-Encoding
X-Powered-By: PHP/5.6.24-1~dotdeb+7.1
X-Cache: MISS from cache-2
X-Cache-Lookup: MISS from cache-2:80
X-Cache: MISS from proxy-2_6
Transfer-Encoding: chunked
Via: 1.1 cache-2:80, 1.1 proxy-2_6:8006
Connection: keep-alive
当前 IP：61.148.226.66 来自：北京市 联通可以看到，这次成功了。这是因为当存在 ENTRYPOINT 后，CMD 的内容将会作为参数传给 ENTRYPOINT，而这里 -i 就是新的 CMD，因此会作为参数传给 curl，从而达到了我们预期的效果
场景二：应用运行前的准备工作
启动容器就是启动主进程，但有些时候，启动主进程前，需要一些准备工作
比如 mysql 类的数据库，可能需要一些数据库配置、初始化的工作，这些工作要在最终的 mysql 服务器运行之前解决
此外，可能希望避免使用 root 用户去启动服务，从而提高安全性，而在启动服务前还需要以 root 身份执行一些必要的准备工作，最后切换到服务用户身份启动服务。或者除了服务外，其它命令依旧可以使用 root 身份执行，方便调试等
这些准备工作是和容器 CMD 无关的，无论 CMD 为什么，都需要事先进行一个预处理的工作。这种情况下，可以写一个脚本，然后放入 ENTRYPOINT 中去执行，而这个脚本会将接到的参数（也就是 <CMD>）作为命令，在脚本最后执行。比如官方镜像 redis 中就是这么做的：
FROM alpine:3.4
...
RUN addgroup -S redis && adduser -S -G redis redis
...
ENTRYPOINT ["docker-entrypoint.sh"]
EXPOSE 6379
CMD [ "redis-server" ]可以看到其中为了 redis 服务创建了 redis 用户，并在最后指定了 ENTRYPOINT 为 docker-entrypoint.sh 脚本
#!/bin/sh
...
# allow the container to be started with `--user`
if [ "$1" = 'redis-server' -a "$(id -u)" = '0' ]; then
find . \! -user redis -exec chown redis '{}' +
exec gosu redis "$0" "$@"
fi
exec "$@"该脚本的内容就是根据 CMD 的内容来判断，如果是 redis-server 的话，则切换到 redis 用户身份启动服务器，否则依旧使用 root 身份执行。比如：
$ docker run -it redis id
uid=0(root) gid=0(root) groups=0(root)ENV 设置环境变量
格式有两种：
ENV <key> <value>
ENV <key1>=<value1> <key2>=<value2>...这个指令很简单，就是设置环境变量而已，无论是后面的其它指令，如 RUN，还是运行时的应用，都可以直接使用这里定义的环境变量
ENV VERSION=1.0 DEBUG=on \
NAME="Happy Feet"这个例子中演示了如何换行，以及对含有空格的值用双引号括起来的办法，这和 Shell 下的行为是一致的
定义了环境变量，那么在后续的指令中，就可以使用这个环境变量。比如在官方 node 镜像 Dockerfile 中，就有类似这样的代码：
ENV NODE_VERSION 7.2.0
RUN curl -SLO "https://nodejs.org/dist/v$NODE_VERSION/node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" \
&& curl -SLO "https://nodejs.org/dist/v$NODE_VERSION/SHASUMS256.txt.asc" \
&& gpg --batch --decrypt --output SHASUMS256.txt SHASUMS256.txt.asc \
&& grep " node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz\$" SHASUMS256.txt | sha256sum -c - \
&& tar -xJf "node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" -C /usr/local --strip-components=1 \
&& rm "node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" SHASUMS256.txt.asc SHASUMS256.txt \
&& ln -s /usr/local/bin/node /usr/local/bin/nodejs在这里先定义了环境变量 NODE_VERSION，其后的 RUN 这层里，多次使用 $NODE_VERSION 来进行操作定制。可以看到，将来升级镜像构建版本的时候，只需要更新 7.2.0 即可，Dockerfile 构建维护变得更轻松了
下列指令可以支持环境变量展开： ADD、COPY、ENV、EXPOSE、FROM、LABEL、USER、WORKDIR、VOLUME、STOPSIGNAL、ONBUILD、RUN
可以从这个指令列表里感觉到，环境变量可以使用的地方很多，很强大。通过环境变量，我们可以让一份 Dockerfile 制作更多的镜像，只需使用不同的环境变量即可
ARG 构建参数
格式：ARG <参数名>[=<默认值>]
构建参数和 ENV 的效果一样，都是设置环境变量。所不同的是，ARG 所设置的构建环境的环境变量，在将来容器运行时是不会存在这些环境变量的。但是不要因此就使用 ARG 保存密码之类的信息，因为 docker history 还是可以看到所有值的
Dockerfile 中的 ARG 指令是定义参数名称，以及定义其默认值。该默认值可以在构建命令 docker build 中用 --build-arg <参数名>=<值> 来覆盖
灵活的使用 ARG 指令，能够在不修改 Dockerfile 的情况下，构建出不同的镜像
ARG 指令有生效范围，如果在 FROM 指令之前指定，那么只能用于 FROM 指令中
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}使用上述 Dockerfile 会发现无法输出 ${DOCKER_USERNAME} 变量的值，要想正常输出，你必须在 FROM 之后再次指定 ARG
# 只在 FROM 中生效
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
# 要想在 FROM 之后使用，必须再次指定
ARG DOCKER_USERNAME=library
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}对于多阶段构建，尤其要注意这个问题
# 这个变量在每个 FROM 中都生效
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
RUN set -x ; echo 1
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
RUN set -x ; echo 2对于上述 Dockerfile 两个 FROM 指令都可以使用 ${DOCKER_USERNAME}，对于在各个阶段中使用的变量都必须在每个阶段分别指定：
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
# 在FROM 之后使用变量，必须在每个阶段分别指定
ARG DOCKER_USERNAME=library
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
# 在FROM 之后使用变量，必须在每个阶段分别指定
ARG DOCKER_USERNAME=library
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}VOLUME 定义匿名卷
格式为：
VOLUME ["<路径1>", "<路径2>"...]
VOLUME <路径>之前我们说过，容器运行时应该尽量保持容器存储层不发生写操作，对于数据库类需要保存动态数据的应用，其数据库文件应该保存于卷(volume)中，为了防止运行时用户忘记将动态文件所保存目录挂载为卷，在 Dockerfile 中，我们可以事先指定某些目录挂载为匿名卷，这样在运行时如果用户不指定挂载，其应用也可以正常运行，不会向容器存储层写入大量数据
VOLUME /data这里的 /data 目录就会在容器运行时自动挂载为匿名卷，任何向 /data 中写入的信息都不会记录进容器存储层，从而保证了容器存储层的无状态化。当然，运行容器时可以覆盖这个挂载设置。比如：
$ docker run -d -v mydata:/data xxxx在这行命令中，就使用了 mydata 这个命名卷挂载到了 /data 这个位置，替代了 Dockerfile 中定义的匿名卷的挂载配置
EXPOSE 暴露端口
格式为 EXPOSE <端口1> [<端口2>...]
EXPOSE 指令是声明容器运行时提供服务的端口，这只是一个声明，在容器运行时并不会因为这个声明应用就会开启这个端口的服务。在 Dockerfile 中写入这样的声明有两个好处，一个是帮助镜像使用者理解这个镜像服务的守护端口，以方便配置映射；另一个用处则是在运行时使用随机端口映射时，也就是 docker run -P 时，会自动随机映射 EXPOSE 的端口
要将 EXPOSE 和在运行时使用 -p <宿主端口>:<容器端口> 区分开来。-p，是映射宿主端口和容器端口，换句话说，就是将容器的对应端口服务公开给外界访问，而 EXPOSE 仅仅是声明容器打算使用什么端口而已，并不会自动在宿主进行端口映射
WORKDIR 指定工作目录
格式为 WORKDIR <工作目录路径>
使用 WORKDIR 指令可以来指定工作目录（或者称为当前目录），以后各层的当前目录就被改为指定的目录，如该目录不存在，WORKDIR 会帮你建立目录
把 Dockerfile 等同于 Shell 脚本来书写，这种错误的理解还可能会导致出现下面这样的错误：
RUN cd /app
RUN echo "hello" > world.txt如果将这个 Dockerfile 进行构建镜像运行后，会发现找不到 /app/world.txt 文件，或者其内容不是 hello。原因其实很简单，在 Shell 中，连续两行是同一个进程执行环境，因此前一个命令修改的内存状态，会直接影响后一个命令；而在 Dockerfile 中，这两行 RUN 命令的执行环境根本不同，是两个完全不同的容器。这就是对 Dockerfile 构建分层存储的概念不了解所导致的错误
每一个 RUN 都是启动一个容器、执行命令、然后提交存储层文件变更。第一层 RUN cd /app 的执行仅仅是当前进程的工作目录变更，一个内存上的变化而已，其结果不会造成任何文件变更。而到第二层的时候，启动的是一个全新的容器，跟第一层的容器更完全没关系，自然不可能继承前一层构建过程中的内存变化
因此如果需要改变以后各层的工作目录的位置，那么应该使用 WORKDIR 指令
WORKDIR /app
RUN echo "hello" > world.txt如果你的 WORKDIR 指令使用的相对路径，那么所切换的路径与之前的 WORKDIR 有关：
WORKDIR /a
WORKDIR b
WORKDIR c
RUN pwdRUN pwd 的工作目录为 /a/b/c
USER 指定当前用户
格式：USER <用户名>[:<用户组>]
USER 指令和 WORKDIR 相似，都是改变环境状态并影响以后的层。WORKDIR 是改变工作目录，USER 则是改变之后层的执行 RUN, CMD 以及 ENTRYPOINT 这类命令的身份
注意，USER 只是帮助你切换到指定用户而已，这个用户必须是事先建立好的，否则无法切换
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
USER redis
RUN [ "redis-server" ]如果以 root 执行的脚本，在执行期间希望改变身份，比如希望以某个已经建立好的用户来运行某个服务进程，不要使用 su 或者 sudo，这些都需要比较麻烦的配置，而且在 TTY 缺失的环境下经常出错。建议使用gosu
# 建立 redis 用户，并使用 gosu 换另一个用户执行命令
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
# 下载 gosu
RUN wget -O /usr/local/bin/gosu "https://github.com/tianon/gosu/releases/download/1.12/gosu-amd64" \
&& chmod +x /usr/local/bin/gosu \
&& gosu nobody true
# 设置 CMD，并以另外的用户执行
CMD [ "exec", "gosu", "redis", "redis-server" ]HEALTHCHECK 健康检查
格式：
HEALTHCHECK [选项] CMD <命令>：设置检查容器健康状况的命令
HEALTHCHECK NONE：如果基础镜像有健康检查指令，使用这行可以屏蔽掉其健康检查指令HEALTHCHECK 指令是告诉 Docker 应该如何进行判断容器的状态是否正常，这是 Docker 1.12 引入的新指令
在没有 HEALTHCHECK 指令前，Docker 引擎只可以通过容器内主进程是否退出来判断容器是否状态异常。很多情况下这没问题，但是如果程序进入死锁状态，或者死循环状态，应用进程并不退出，但是该容器已经无法提供服务了。在 1.12 以前，Docker 不会检测到容器的这种状态，从而不会重新调度，导致可能会有部分容器已经无法提供服务了却还在接受用户请求
而自 1.12 之后，Docker 提供了 HEALTHCHECK 指令，通过该指令指定一行命令，用这行命令来判断容器主进程的服务状态是否还正常，从而比较真实的反应容器实际状态
当在一个镜像指定了 HEALTHCHECK 指令后，用其启动容器，初始状态会为 starting，在 HEALTHCHECK 指令检查成功后变为 healthy，如果连续一定次数失败，则会变为 unhealthy
HEALTHCHECK 支持下列选项：
--interval=<间隔>：两次健康检查的间隔，默认为 30 秒；
--timeout=<时长>：健康检查命令运行超时时间，如果超过这个时间，本次健康检查就被视为失败，默认 30 秒；
--retries=<次数>：当连续失败指定次数后，则将容器状态视为 unhealthy，默认 3 次；和 CMD, ENTRYPOINT 一样，HEALTHCHECK 只可以出现一次，如果写了多个，只有最后一个生效
在 HEALTHCHECK [选项] CMD 后面的命令，格式和 ENTRYPOINT 一样，分为 shell 格式，和 exec 格式。命令的返回值决定了该次健康检查的成功与否：0：成功；1：失败；2：保留，不要使用这个值
假设我们有个镜像是个最简单的 Web 服务，我们希望增加健康检查来判断其 Web 服务是否在正常工作，我们可以用 curl 来帮助判断，其 Dockerfile 的 HEALTHCHECK 可以这么写：
FROM nginx
RUN apt-get update && apt-get install -y curl && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
HEALTHCHECK --interval=5s --timeout=3s \
CMD curl -fs http://localhost/ || exit 1这里我们设置了每 5 秒检查一次（这里为了试验所以间隔非常短，实际应该相对较长），如果健康检查命令超过 3 秒没响应就视为失败，并且使用 curl -fs http://localhost/ || exit 1 作为健康检查命令
使用 docker build 来构建这个镜像：
$ docker build -t myweb:v1 .构建好了后，我们启动一个容器：
$ docker run -d --name web -p 80:80 myweb:v1当运行该镜像后，可以通过 docker container ls 看到最初的状态为 (health: starting)：
$ docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
03e28eb00bd0 myweb:v1 "nginx -g 'daemon off" 3 seconds ago Up 2 seconds (health: starting) 80/tcp, 443/tcp web在等待几秒钟后，再次 docker container ls，就会看到健康状态变化为了 (healthy)：
$ docker container ls
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
03e28eb00bd0 myweb:v1 "nginx -g 'daemon off" 18 seconds ago Up 16 seconds (healthy) 80/tcp, 443/tcp web如果健康检查连续失败超过了重试次数，状态就会变为 (unhealthy)
为了帮助排障，健康检查命令的输出（包括 stdout 以及 stderr）都会被存储于健康状态里，可以用 docker inspect 来查看
$ docker inspect --format '{{json .State.Health}}' web | python -m json.tool
{
"FailingStreak": 0,
"Log": [
{
"End": "2016-11-25T14:35:37.940957051Z",
"ExitCode": 0,
"Output": "<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<title>Welcome to nginx!</title>\n<style>\n body {\n width: 35em;\n margin: 0 auto;\n font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif;\n }\n</style>\n</head>\n<body>\n<h1>Welcome to nginx!</h1>\n<p>If you see this page, the nginx web server is successfully installed and\nworking. Further configuration is required.</p>\n\n<p>For online documentation and support please refer to\n<a href=\"http://nginx.org/\">nginx.org</a>.<br/>\nCommercial support is available at\n<a href=\"http://nginx.com/\">nginx.com</a>.</p>\n\n<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>\n</body>\n</html>\n",
"Start": "2016-11-25T14:35:37.780192565Z"
}
],
"Status": "healthy"
}ONBUILD 为他人作嫁衣裳
格式：ONBUILD <其它指令>
ONBUILD 是一个特殊的指令，它后面跟的是其它指令，比如 RUN, COPY 等，而这些指令，在当前镜像构建时并不会被执行。只有当以当前镜像为基础镜像，去构建下一级镜像的时候才会被执行
FROM node:slim
RUN mkdir /app
WORKDIR /app
COPY ./package.json /app
RUN [ "npm", "install" ]
COPY . /app/
CMD [ "npm", "start" ]把这个 Dockerfile 放到 Node.js 项目的根目录，构建好镜像后，就可以直接拿来启动容器运行。但是如果我们还有第二个 Node.js 项目也差不多呢？好吧，那就再把这个 Dockerfile 复制到第二个项目里。那如果有第三个项目呢？再复制么？文件的副本越多，版本控制就越困难，让我们继续看这样的场景维护的问题
如果第一个 Node.js 项目在开发过程中，发现这个 Dockerfile 里存在问题，比如敲错字了、或者需要安装额外的包，然后开发人员修复了这个 Dockerfile，再次构建，问题解决。第一个项目没问题了，但是第二个项目呢？虽然最初 Dockerfile 是复制、粘贴自第一个项目的，但是并不会因为第一个项目修复了他们的 Dockerfile，而第二个项目的 Dockerfile 就会被自动修复
那么我们可不可以做一个基础镜像，然后各个项目使用这个基础镜像呢？这样基础镜像更新，各个项目不用同步 Dockerfile 的变化，重新构建后就继承了基础镜像的更新？好吧，可以，让我们看看这样的结果。那么上面的这个 Dockerfile 就会变为：
FROM node:slim
RUN mkdir /app
WORKDIR /app
CMD [ "npm", "start" ]基础镜像变化后，各个项目都用这个 Dockerfile 重新构建镜像，会继承基础镜像的更新
那么，问题解决了么？没有。准确说，只解决了一半。如果这个 Dockerfile 里面有些东西需要调整呢？比如 npm install 都需要加一些参数，那怎么办？这一行 RUN 是不可能放入基础镜像的，因为涉及到了当前项目的 ./package.json，难道又要一个个修改么？所以说，这样制作基础镜像，只解决了原来的 Dockerfile 的前4条指令的变化问题，而后面三条指令的变化则完全没办法处理
ONBUILD 可以解决这个问题。让我们用 ONBUILD 重新写一下基础镜像的 Dockerfile:
FROM node:slim
RUN mkdir /app
WORKDIR /app
ONBUILD COPY ./package.json /app
ONBUILD RUN [ "npm", "install" ]
ONBUILD COPY . /app/
CMD [ "npm", "start" ]这次我们回到原始的 Dockerfile，但是这次将项目相关的指令加上 ONBUILD，这样在构建基础镜像的时候，这三行并不会被执行。然后各个项目的 Dockerfile 就变成了简单地：
FROM my-node是的，只有这么一行。当在各个项目目录中，用这个只有一行的 Dockerfile 构建镜像时，之前基础镜像的那三行 ONBUILD 就会开始执行，成功的将当前项目的代码复制进镜像、并且针对本项目执行 npm install，生成应用镜像
LABEL 为镜像添加元数据
LABEL 指令用来给镜像以键值对的形式添加一些元数据（metadata）
LABEL <key>=<value> <key>=<value> <key>=<value> ...我们还可以用一些标签来申明镜像的作者、文档地址等：
LABEL org.opencontainers.image.authors="yeasy"
LABEL org.opencontainers.image.documentation="https://yeasy.gitbooks.io"具体可以参考 https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/master/annotations.md
SHELL 指令
格式：SHELL ["executable", "parameters"]
SHELL` 指令可以指定 `RUN` `ENTRYPOINT` `CMD` 指令的 shell，Linux 中默认为 `["/bin/sh", "-c"]SHELL ["/bin/sh", "-c"]
RUN lll ; ls
SHELL ["/bin/sh", "-cex"]
RUN lll ; ls两个 RUN 运行同一命令，第二个 RUN 运行的命令会打印出每条命令并当遇到错误时退出
当 ENTRYPOINT CMD 以 shell 格式指定时，SHELL 指令所指定的 shell 也会成为这两个指令的 shell
SHELL ["/bin/sh", "-cex"]
# /bin/sh -cex "nginx"
ENTRYPOINT nginxSHELL ["/bin/sh", "-cex"]
# /bin/sh -cex "nginx"
CMD nginx参考文档
Dockerfie官方文档：https://docs.docker.com/engine/reference/builder/Dockerfile最佳实践文档：https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/Docker官方镜像Dockerfile：https://github.com/docker-library/docs
Dockerfile 多阶段构建
之前的做法
在 Docker 17.05 版本之前，我们构建 Docker 镜像时，通常会采用两种方式：
全部放入一个 Dockerfile
一种方式是将所有的构建过程编包含在一个 Dockerfile 中，包括项目及其依赖库的编译、测试、打包等流程，这里可能会带来的一些问题：
- 镜像层次多，镜像体积较大，部署时间变长
- 源代码存在泄露的风险
例如，编写 app.go 文件，该程序输出 Hello World!
package main
import "fmt"
func main(){
fmt.Printf("Hello World!");
}编写 Dockerfile.one 文件
FROM golang:alpine
RUN apk --no-cache add git ca-certificates
WORKDIR /go/src/github.com/go/helloworld/
COPY app.go .
RUN go get -d -v github.com/go-sql-driver/mysql \
&& CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app . \
&& cp /go/src/github.com/go/helloworld/app /root
WORKDIR /root/
CMD ["./app"]构建镜像
$ docker build -t go/helloworld:1 -f Dockerfile.one .分散到多个 Dockerfile
另一种方式，就是我们事先在一个 Dockerfile 将项目及其依赖库编译测试打包好后，再将其拷贝到运行环境中，这种方式需要我们编写两个 Dockerfile 和一些编译脚本才能将其两个阶段自动整合起来，这种方式虽然可以很好地规避第一种方式存在的风险，但明显部署过程较复杂
例如，编写 Dockerfile.build 文件
FROM golang:alpine
RUN apk --no-cache add git
WORKDIR /go/src/github.com/go/helloworld
COPY app.go .
RUN go get -d -v github.com/go-sql-driver/mysql \
&& CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .编写 Dockerfile.copy 文件
FROM alpine:latest
RUN apk --no-cache add ca-certificates
WORKDIR /root/
COPY app .
CMD ["./app"]新建 build.sh
#!/bin/sh
echo Building go/helloworld:build
docker build -t go/helloworld:build . -f Dockerfile.build
docker create --name extract go/helloworld:build
docker cp extract:/go/src/github.com/go/helloworld/app ./app
docker rm -f extract
echo Building go/helloworld:2
docker build --no-cache -t go/helloworld:2 . -f Dockerfile.copy
rm ./app现在运行脚本即可构建镜像
$ chmod +x build.sh
$ ./build.sh对比两种方式生成的镜像大小
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
go/helloworld 2 f7cf3465432c 22 seconds ago 6.47MB
go/helloworld 1 f55d3e16affc 2 minutes ago 295MB使用多阶段构建
为解决以上问题，Docker v17.05 开始支持多阶段构建 (multistage builds)。使用多阶段构建我们就可以很容易解决前面提到的问题，并且只需要编写一个 Dockerfile：
例如，编写 Dockerfile 文件
FROM golang:alpine as builder
RUN apk --no-cache add git
WORKDIR /go/src/github.com/go/helloworld/
RUN go get -d -v github.com/go-sql-driver/mysql
COPY app.go .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -o app .
FROM alpine:latest as prod
RUN apk --no-cache add ca-certificates
WORKDIR /root/
COPY --from=0 /go/src/github.com/go/helloworld/app .
CMD ["./app"]构建镜像
$ docker build -t go/helloworld:3 .对比三个镜像大小
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
go/helloworld 3 d6911ed9c846 7 seconds ago 6.47MB
go/helloworld 2 f7cf3465432c 22 seconds ago 6.47MB
go/helloworld 1 f55d3e16affc 2 minutes ago 295MB很明显使用多阶段构建的镜像体积小，同时也完美解决了上边提到的问题
只构建某一阶段的镜像
我们可以使用 as 来为某一阶段命名，例如
FROM golang:alpine as builder例如当我们只想构建 builder 阶段的镜像时，增加 --target=builder 参数即可
$ docker build --target builder -t username/imagename:tag .构建时从其他镜像复制文件
上面例子中我们使用 COPY --from=0 /go/src/github.com/go/helloworld/app . 从上一阶段的镜像中复制文件，我们也可以复制任意镜像中的文件
$ COPY --from=nginx:latest /etc/nginx/nginx.conf /nginx.conf构建多种系统架构支持的 Docker 镜像
我们知道使用镜像创建一个容器，该镜像必须与 Docker 宿主机系统架构一致，例如 Linux x86_64 架构的系统中只能使用 Linux x86_64 的镜像创建容器
Windows、macOS 除外，其使用了binfmt_misc提供了多种架构支持，在 Windows、macOS 系统上 (x86_64) 可以运行 arm 等其他架构的镜像
例如我们在 Linux x86_64 中构建一个 username/test 镜像
FROM alpine
CMD echo 1构建镜像后推送到 Docker Hub，之后我们尝试在树莓派 Linux arm64v8 中使用这个镜像
$ docker run -it --rm username/test可以发现这个镜像根本获取不到
要解决这个问题，通常采用的做法是通过镜像名区分不同系统架构的镜像，例如在 Linux x86_64 和 Linux arm64v8 分别构建 username/test 和 username/arm64v8-test 镜像。运行时使用对应架构的镜像即可
这样做显得很繁琐，那么有没有一种方法让 Docker 引擎根据系统架构自动拉取对应的镜像呢？
发现在 Linux x86_64 和 Linux arm64v8 架构的计算机中分别使用 golang:alpine 镜像运行容器 $ docker run golang:alpine go version 时，容器能够正常的运行
这是什么原因呢？
原因就是 golang:alpine 官方镜像有一个 manifest列表（manifest list）
当用户获取一个镜像时，Docker 引擎会首先查找该镜像是否有 manifest 列表，如果有的话 Docker 引擎会按照 Docker 运行环境（系统及架构）查找出对应镜像（例如 golang:alpine）。如果没有的话会直接获取镜像（例如上例中我们构建的 username/test）
可以使用 $ docker manifest inspect golang:alpine 查看这个 manifest 列表的结构
$ docker manifest inspect golang:alpine{
"schemaVersion": 2,
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.list.v2+json",
"manifests": [
{
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
"size": 1365,
"digest": "sha256:5e28ac423243b187f464d635bcfe1e909f4a31c6c8bce51d0db0a1062bec9e16",
"platform": {
"architecture": "amd64",
"os": "linux"
}
},
{
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
"size": 1365,
"digest": "sha256:2945c46e26c9787da884b4065d1de64cf93a3b81ead1b949843dda1fcd458bae",
"platform": {
"architecture": "arm",
"os": "linux",
"variant": "v7"
}
},
{
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
"size": 1365,
"digest": "sha256:87fff60114fd3402d0c1a7ddf1eea1ded658f171749b57dc782fd33ee2d47b2d",
"platform": {
"architecture": "arm64",
"os": "linux",
"variant": "v8"
}
},
{
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
"size": 1365,
"digest": "sha256:607b43f1d91144f82a9433764e85eb3ccf83f73569552a49bc9788c31b4338de",
"platform": {
"architecture": "386",
"os": "linux"
}
},
{
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
"size": 1365,
"digest": "sha256:25ead0e21ed5e246ce31e274b98c09aaf548606788ef28eaf375dc8525064314",
"platform": {
"architecture": "ppc64le",
"os": "linux"
}
},
{
"mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
"size": 1365,
"digest": "sha256:69f5907fa93ea591175b2c688673775378ed861eeb687776669a48692bb9754d",
"platform": {
"architecture": "s390x",
"os": "linux"
}
}
]
}可以看出 manifest 列表中包含了不同系统架构所对应的镜像 digest 值，这样 Docker 就可以在不同的架构中使用相同的 manifest (例如 golang:alpine) 获取对应的镜像
下面介绍如何使用 $ docker manifest 命令创建并推送 manifest 列表到 Docker Hub
构建镜像
首先在 Linux x86_64 构建 username/x8664-test 镜像。并在 Linux arm64v8 中构建 username/arm64v8-test 镜像，构建好之后推送到 Docker Hub
创建 manifest 列表
# $ docker manifest create MANIFEST_LIST MANIFEST [MANIFEST...]
$ docker manifest create username/test \
username/x8664-test \
username/arm64v8-test当要修改一个 manifest 列表时，可以加入 -a 或 --amend 参数
设置 manifest 列表
# $ docker manifest annotate [OPTIONS] MANIFEST_LIST MANIFEST
$ docker manifest annotate username/test \
username/x8664-test \
--os linux --arch x86_64
$ docker manifest annotate username/test \
username/arm64v8-test \
--os linux --arch arm64 --variant v8这样就配置好了 manifest 列表
查看 manifest 列表
$ docker manifest inspect username/test推送 manifest 列表
$ docker manifest push username/test测试
我们在 Linux x86_64 Linux arm64v8 中分别执行 $ docker run -it --rm username/test 命令，发现可以正确的执行
详细了解 manifest 可以阅读官方博客：https://www.docker.com/blog/multi-arch-all-the-things/
其它制作镜像的方式
除了标准的使用 Dockerfile 生成镜像的方法外，由于各种特殊需求和历史原因，还提供了一些其它方法用以生成镜像
从 rootfs 压缩包导入
格式：docker import [选项] <文件>|<URL>|- [<仓库名>[:<标签>]]
压缩包可以是本地文件、远程 Web 文件，甚至是从标准输入中得到。压缩包将会在镜像 / 目录展开，并直接作为镜像第一层提交
比如我们想要创建一个 OpenVZ 的 Ubuntu 16.04模板的镜像：
$ docker import \
http://download.openvz.org/template/precreated/ubuntu-16.04-x86_64.tar.gz \
openvz/ubuntu:16.04
Downloading from http://download.openvz.org/template/precreated/ubuntu-16.04-x86_64.tar.gz
sha256:412b8fc3e3f786dca0197834a698932b9c51b69bd8cf49e100c35d38c9879213这条命令自动下载了 ubuntu-16.04-x86_64.tar.gz 文件，并且作为根文件系统展开导入，并保存为镜像 openvz/ubuntu:16.04
导入成功后，我们可以用 docker image ls 看到这个导入的镜像：
$ docker image ls openvz/ubuntu
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
openvz/ubuntu 16.04 412b8fc3e3f7 55 seconds ago 505MB如果我们查看其历史的话，会看到描述中有导入的文件链接：
$ docker history openvz/ubuntu:16.04
IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT
f477a6e18e98 About a minute ago 214.9 MB Imported from http://download.openvz.org/template/precreated/ubuntu-16.04-x86_64.tar.gzDocker 镜像的导入和导出 docker save 和 docker load
Docker 还提供了 docker save 和 docker load 命令，用以将镜像保存为一个文件，然后传输到另一个位置上，再加载进来。这是在没有 Docker Registry 时的做法，现在已经不推荐，镜像迁移应该直接使用 Docker Registry，无论是直接使用 Docker Hub 还是使用内网私有 Registry 都可以
保存镜像
使用 docker save 命令可以将镜像保存为归档文件
比如我们希望保存这个 alpine 镜像
$ docker image ls alpine
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
alpine latest baa5d63471ea 5 weeks ago 4.803 MB保存镜像的命令为：
$ docker save alpine -o filename
$ file filename
filename: POSIX tar archive这里的 filename 可以为任意名称甚至任意后缀名，但文件的本质都是归档文件
注意：如果同名则会覆盖（没有警告）
若使用 gzip 压缩：
$ docker save alpine | gzip > alpine-latest.tar.gz然后我们将 alpine-latest.tar.gz 文件复制到了到了另一个机器上，可以用下面这个命令加载镜像：
$ docker load -i alpine-latest.tar.gz
Loaded image: alpine:latest如果我们结合这两个命令以及 ssh 甚至 pv 的话，利用 Linux 强大的管道，我们可以写一个命令完成从一个机器将镜像迁移到另一个机器，并且带进度条的功能：
docker save <镜像名> | bzip2 | pv | ssh <用户名>@<主机名> 'cat | docker load'
Comments NOTHING