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Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从 Apache2.0 协议开源。
Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。
容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。
Docker 从 17.03 版本之后分为 CE（Community Edition: 社区版） 和 EE（Enterprise Edition: 企业版）。
简单来说，docker是一个用来装应用的容器，就像杯子可以装水，笔筒可以放笔，书包可以放书，可以把深度学习放在docker中，可以把网站放入docker中，可以把任何想得到的程序放在docker中。
如果没有集装箱，运输货物的时候，东西零散容易丢失，但是一旦有了集装箱，那么货物就会被装载在里面，运输的时候就不容易丢失了。目前我们需要将程序部署到一台新的机器上，可能会启动不起来，比如缺失库或者配置文件等。那我们如果将程序想象成货物，我们只需要用一个集装箱将这些程序打包好，就可以在部署后保证程序可以正常运行，而docker就是这个集装箱。
运输方式：
如果我们把台式机的应用部署到服务器上，我们可能选择用移动硬盘拷过去，而有了docker，我们就可以将这个过程标准化。
docker运输东西通过一个超级码头，任何地方需要货物都由鲸鱼先送到超级码头，然后再由鲸鱼从超级码头把货物送到目的地。
在刚才例子中，我们只需要在台式机执行一个docker命令，把鲸鱼派过来，把程序送到超级码头去，再在服务器上执行一个docker命令，然后由鲸鱼把程序从超级码头送到服务器上去。
存储方式：
当我们把程序存储到服务器上时，因为下次我们有可能还要修改存储目录，所以我们需要记住这个目录。而有了docker之后我们就不用记住了程序在哪里了，我们使用的时候只需要一条命令就行了。
API接口：
docker提供了一系列rest api的接口，包含了对docker也就是对我们的应用的一个启动停止查看删除等等。有了docker，通过docker命令就可以对其进行操作。
我们在使用虚拟机时有自己的cpu、硬盘、内存，完全感觉不到外面主机的存在。docker也差不多，不过它更轻量，我们创建虚拟机可能要几分钟,但是docker只需要一秒。最底层的技术是linux一种内核的限制机制，叫做LXC。
LXC是一种轻量级的容器虚拟化技术，最大效率的隔离了进程和资源。通过cgroup、namespace等限制，隔离进程组所使用的物理资源，比如CPU，MEMORY等等。这个机制在7、8年前已经加入到linux内核了，直到2013年docker出世的时候才火起来，大家可能奇怪为什么这么好的技术埋没这么多年都没人发现呢？
英雄造时势，时势造英雄，如果没有云计算、敏捷开发、高频度的弹性伸缩需求，没有IT行业这么多年长足的发展，也就没有docker。
作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
镜像就是上面说的集装箱，仓库就是超级码头，容器就是我们运行程序的地方。docker运行程序的过程，就是去仓库把镜像拉到本地，然后用一条命令把镜像运行起来变成容器。
build：构建,就是构建镜像.
ship：运输,运输镜像,从仓库和主机运输.
run：运行的镜像就是一个容器.
build，ship，run和镜像，仓库，容器是一一对应的。
镜像的英文名叫image。前面我们讲到了集装箱，鲸鱼拖着的所有集装箱就是一个镜像。
从本质上来说镜像就是一系列文件，可以包括我们应用程序的文件，也可以包括我们应用的运行环境的文件。既然是文件，那么是以什么样的格式在本地保存的呢？
说到存储格式，就要提到linux的一个存储技术，叫做联合文件系统。它是一种分层的文件系统，可以将不同的目录挂到同一个虚拟文件系统下。
比如test1下有三个文件夹，test2下有两个文件夹，还有一个readme文件。联合文件系统就是可以在一个文件夹(test)中看到多个文件夹(test1,test2)中的内容。
通过这种方式可以实现文件的分层，test1可以把它看作第一层，test2可以把它看作第二层。每一层有每一层自己的文件，docker就是利用了这种分层的概念实现了镜像存储。
镜像的存储格式如下图所示。
这张图是分层的。最下面一层，上面也是一层层的好像集装箱罗列在一起。这就是镜像最直观的存储方式。下面是操作系统的引导，上面是linux操作系统，再上面是一些相关的软件。如果是我们自己的程序，就可以是tomcat，jdk，再往上是应用代码。每一层是我们自己都可以控制得，最上面一层先忽略不看，因为这是和容器有关的。注意一点，docker镜像系统的每一层都是只读的，然后把每一层加载完成之后这些文件都会被看成是同一个目录，相当于只有一个文件系统。docker的这种文件系统被称之为镜像。
为了便于理解，大家可以把容器想象成虚拟机。每个虚拟机都有自己的文件系统，可以把上图整个一部分看成是文件系统，与虚拟机系统的区别是这里面的文件系统是一层一层的，并且最下面的n层都是只读的，只有上面一层是可写的。为什么要有可写的这层呢？大家的程序运行起来，势必会要写一些日志，写一些文件，或者对系统的某一些文件做一些修改，所以容器在最上面一层创建了可读可写的文件系统。
因为镜像的每一层都是只读的，所以在程序的运行过程中要写镜像文件时，它会把文件的每一层拷到文件的最上层，然后再对它进行修改。修改之后，当我们的应用读一个文件时会从顶层进行查找，如果没有才会找下一层。
由于容器的最上一层是可以修改的，镜像是不能修改的，这样就能保证镜像可以生成多个容器独立运行,没有任何干扰。
我们的镜像是要在其它机器上运行,如何进行传输呢?
这就用到了docker仓库，我们要先把我们的镜像传到docker仓库中，再由目的地把docker仓库拉过去，这就完成了这样的一次传输过程。
谁提供了这样的仓库呢？docker自己提供了hub.docker.com。但是非常慢为了解决这个问题，国内很多公司也在做自己的仓库。
因为在虚拟机中安装的是linux的redhat7.4，所以接下来将介绍如何在redhat中安装docker。以下方法通用于linux内核，只是安装包有可能不同。
安装需满足以下要求：
通过?uname -r?命令查看你当前的内核版本。
yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-engine安装依赖：
yum install -y yum-utils \
device-mapper-persistent-data \
lvm2?设置仓库：
yum-config-manager \
--add-repo \
https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repoyum install docker-ce docker-ce-cli containerd.iosystemctl start docker
systemctl enable docker
docker version
docker run hello-world能够看到输出 Hello from Docker! 就OK了！
在某些情况下，我们可能需要离线安装docker，那么接下来将详细介绍如何实现docker的离线安装。
从download.docker.com下载对应的docker包，我这里下载的是docker-18.03.1-ce.tgz版本，如果有需要可以直接私信我。
[root@devops-102 ~]# tar -xvzf docker-18.03.1-ce.tgz
ps:本步骤为可选步骤，也可以把解压路径放到PATH变量中。?
$ sudo cp docker/* /usr/bin/执行后会看到 API listen on /var/run/docker.sock 的提示，表示docker已经在运行了。
$ sudo dockerd &$ sudo docker run hello-world?能够看到输出 Hello from Docker! 就OK了！
systemctl start docker
systemctl enable docker当我们安装好docker后，由于我做深度学习方面的研究，所以我们需要安装相应的深度学习环境，以配置pytorch环境为例，接下来会一步步介绍如何构建一个属于自己的镜像。
首先我们进入dockerhub网站选择一个我们需要的镜像。
?然后输入：
docker pull pytorch/pytorch通过此命令可以docker远程仓库拉取镜像到本地。
docker pull [options] NAME[:TAG]
name是拉取镜像的名称；TAG表示是可选的，如果不选表明时latest，如果选择表明是指定版本的。
options是拉去的一些参数，当不加请求地址的时候回去docker的官网拉取镜像。
docker images ?通过此命令可以查看当前存在哪些镜像。
docker images [options] [REPOSITORY[:TAG]]
options是选项，后面是指定镜像的名称。这个用的不多，可能当本地镜像非常多的时候要指定查看某一个镜像。
IMAGE ID 其实是一个64位的字符串，它可以唯一标识我们的镜像,这里只显示了16位，后面的被截掉了
docker run -it -v /home/admin/workplace:/workspaces --name bert_pytorch pytorch/pytorch /bin/bashdocker run -t -i -v 本地目录:虚拟目录 --name 自定义名称 IMAGE_NAME /bin/bash
-i –interactive=true | false，默认是false
-t –tty=true | false，默认是false
–name 给启动的容器自定义名称，方便后续的容器选择操作
启动交互式的容器，就是类似虚拟机、云主机的操作方式，操作完一个命令后仍然可以继续
docker rmi d77dc4c8ebabdocker rmi 镜像的标识
标识可以是id或者name。
# 简单操作
docker run 镜像的标识|镜像名称[tag]
# 常用的参数
docker run -d -p ?宿主机端口:容器端口 --name 容器名称 镜像的标识|镜像名称[tag]
# -d: 代表后台运行容器
# -p: 宿主机端口:容器端口: 为了映射当前Linux的端口和容器的端口
# --name 容器名称: 指定容器的名称
docker ps [OPTIONS]
# OPTIONS说明:
# -a: 代表查看全部的容器，包括没有运行
# -q: 只查看容器的标识
# -f: 根据条件过滤显示的内容
# --format: 指定返回值的模板文件
# -l: 显示最近创建的容器
# -n: 列出最近创建的n个容器
# --no-trunc: 不截断输出
# -s: 显示总的文件大小
docker logs -f 容器id
# -f: 可以滚动查看日志的最后几行
docker exec -it 容器id bash
docker stop 容器id
# 停止指定的容器
docker stop $(docker ps -qa)
# 停止全部容器
docker rm 镜像id
# 删除指定容器
docker rm $(docker ps -qa)
# 删除全部容器
docker start 容器id
?构建Docker镜像，可以保存对容器的修改，并且再次使用。构建镜像提供了自定义镜像的能力，以软件的形式打包并分发服务及其运行环境。Docker中提供了两种方式来构建镜像：
docker commit 7843e0556e67 bertpytorch命令：docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]
参数：
-a，–author=“”，指定镜像的作者信息
-m，–message=“”，提交信息
-p，–pause=true，commit时是否暂停容器
Docker允许我们利用一个类似配置文件的形式来进行构建自定义镜像，在文件中可以指定原始的镜像，自定义镜像的维护人信息，对原始镜像采取的操作以及暴露的端口等信息。比如：
# Sample Dockerfile
FROM ubuntu:16.04
MAINTAINER wgp "Kingdompin@163.com"
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y nginx
EXPOSE 80命令：docker build [OPTIONS] DockerFile_PATH | URL | -
参数：
?–force-rm=false
? –no-cache=false
? –pull=false
? -q，quite=false，构建时不输出信息
? –rm=true
?-t，tag=“”，指定输出的镜像名称信息
我们制作好的镜像，一般会迁移到其他机器上。Docker提供了几种镜像迁移分享给其他人的方式。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。使用镜像频率不高，镜像数量不多的情况下，我们可以选择以下两种方式。
首先，需要在Docker Hub上申请注册一个帐号（人机验证时需要科学上网）。然后我们需要创建仓库，指定仓库名称。
在终端中登录你的Docker Hub账户，输入docker login，输入用户名密码即可登录成功。
查看需要上传的镜像，并将选择的镜像打上标签，标签名需和Docker Hub上新建的仓库名称一致，否则上传失败。给镜像打标签的命令如下。
docker tag <existing-image> <hub-user>/<repo-name>[:<tag>]
其中existing-image代表本地待上传的镜像名加tag，后面<hub-user>/<repo-name>[:<tag>]则是为上传更改的标签名，tag不指定则为latest。
接下来，我们利用push命令直接上传镜像。
docker push <hub-user>/<repo-name>:<tag>
我们已经上传成功。由于之前介绍的分层存储系统，我们这里是直接对已有的ubuntu镜像进行上传，只是重新打了标签，所以真正上传的只是变化的部分。
Docker 还提供了 docker load 和 docker save 命令，用以将镜像保存为一个tar文件。比如这次我们将bertpytorch:latest这个镜像保存为tar文件。
docker save -o bertpytorch.tar bertpytorch
docker save -o <仓库名称>-<tag>.img <仓库名称>:<tag>
查看本地磁盘，即可看见名为bertpytorch的tar包。我们可以将其拷贝给其他机器，再利用load命令重新导入。
docker load --input bertpytorch.tar
docker save --input?<tar>
cd /home 进入 '/ home' 目录'?
cd .. 返回上一级目录?
cd ../.. 返回上两级目录?
cd 进入个人的主目录?
cd ~user1 进入个人的主目录?
cd - 返回上次所在的目录?pwd 显示工作路径?
mkdir dir1 创建一个叫做 'dir1' 的目录'?
mkdir dir1 dir2 同时创建两个目录?
mkdir -p /tmp/dir1/dir2 创建一个目录树?rm -f file1 删除一个叫做 'file1' 的文件'?
rmdir dir1 删除一个叫做 'dir1' 的目录'?
rm -rf dir1 删除一个叫做 'dir1' 的目录并同时删除其内容?
rm -rf dir1 dir2 同时删除两个目录及它们的内容?cp file1 file2 复制一个文件?
cp dir/* . 复制一个目录下的所有文件到当前工作目录?
cp -a /tmp/dir1 . 复制一个目录到当前工作目录?
cp -a dir1 dir2 复制一个目录?
cp -r?dir1 dir2 复制一个目录及子目录
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参考：
Docker超详细基础教程
docker入门(利用docker部署web应用)
Docker 入门到实战教程(一)介绍Docker
Docker——入门实战
cs