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【Linux 篇】Docker 容器星河与镜像灯塔：Linux 系统下解锁应用部署奇幻征程

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前言

docker是一个开源的应用容器引擎，基于go语言开发。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，也可以是实现虚拟化。相互之间不会有任何接口,容器的开销性能极低。
本文我们来介绍docker的使用方法

一 、docker上部署mysql

我们如果把 Linux 看作浩瀚宇宙里的一艘巨型星际飞船，肩负探索数据 “星际” 重任。Docker 如同飞船内部超能 “舱室定制大师”，拥有高科技模块拼接手段。MySQL 便是飞船至关重要的 “数据中枢舱”，源源不断为整艘飞船提供精准导航、协同各舱室（和其他关联应用）顺畅运作的数据能量。在 Linux 系统的 “航行轨道” 上，通过 Docker 部署 MySQL，类似在飞船里组装激活中枢舱，支撑飞船协同运作、精准导航。

1. 拉取mysql镜像

[root@CentOS02 dockerTar]# docker load -i mysql5.7.tar 

2. 创建容器

创建mysql5.7容器
docker run -di --name=容器名字 -p 宿主机端口:容器端口 -e
MYSQL_ROOT_PASSWORD=salmon(密码) 容器名称

-p ：表示端口映射，格式 宿主机映射端口:容器运行端口
-e ：代表添加环境变量MYSQL_ROOT_PASSWORD 是root用户远程登录密码

[root@CentOS02 dockerTar]# docker run -di --name=mysql5.7 -p 33306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 centos/mysql-57-centos7

创建守护式容器，并且通过docker ps 查看是否映射成功

3. 远程登录mysql

连接宿主机的IP ，指定端口号为33306
使用Windows上面的小海豚进行连接

二 、docker上部署nginx

把 Linux 系统看作是浩瀚的星际空间，有无数的 “数据飞船”（网络请求和数据传输）在其中穿梭，寻找正确的目的地。Docker 就像一个星际工程师，可以在这个星际空间中安置一个个功能强大的 “灯塔建筑”（容器），每个灯塔都有自己独立的能源供应（资源管理）和信号发射系统（网络配置）。Nginx 就像是灯塔里的 “信号导航员”，它通过明亮而精准的 “信号灯”（服务器配置和路由规则），为经过的 “数据飞船” 指引方向。当飞船靠近灯塔时，Nginx 这个导航员会根据飞船的 “标识”（请求头信息）和 “目的地坐标”（请求的目标服务），发送精确的信号，引导飞船顺利驶向正确的 “星球港口”（后端服务器或者服务端点），在 Docker 构建的灯塔环境下，稳定、高效地完成星际数据传输的导航工作。

1. 拉取nginx镜像

2. 在dockerTar目录下 上传nginx.tar rz命令

[root@CentOS02 dockerTar]# docker load -i nginx.tar 

3. 创建nginx容器

[root@CentOS02 dockerTar]# docker run -id --name=mynginx -p 88:80 mynginx

4. 通过docker ps 查看是否映射成功

[root@CentOS02 dockerTar]# docker ps

5. 请求nginx页面

安装完成之后，请求nginx页面
直接访问页面：http://192.168.174.140:88

二 、docker上部署redis

1. 拉取镜像

先上传redis

2. 创建容器

[root@CentOS02 dockerTar]# docker run -id --name=myredis -p 6379:6379 redis

可以通过客户端工具连接测试.或者通过java代码redis客户端进行测试

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结语

Docker安装MySQL、Tomcat、Redis的用处：

MySQL

• 数据持久存储：作为经典的关系数据库管理系统，在Docker容器内运行可安全、高效存储应用结构化数据，像电商系统的订单、用户信息，内容管理平台的文章、用户资料等，保障数据完整性与持久性，便于随时读写调用。

Tomcat

• 环境隔离适配：利用Docker隔离特性，在同一台主机上为不同Java项目创建独立Tomcat容器，各自适配JDK版本、依赖库等，互不干扰，解决环境冲突问题，适配复杂项目部署场景。

Redis

• 数据缓存加速：把频繁读写的数据（热门商品信息、高频查询结果）存于内存型的Redis，应用先从Redis获取数据，极大加快响应速度，减轻后端数据库压力，像社交平台动态缓存、电商商品详情缓存。

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