现如今，Docker已经成为了很多公司部署应用、服务的首选方案。依靠容器技术，我们能在不同的体系结构之上轻松部署几乎任何种类的应用。作为测试一方，我们应与时俱进，将Docker容器技术应用到测试工作中。为了让小伙伴们可以快速上手Docker容器技术，本文主要从3个场景介绍Docker在测试中的应用：
- 使用Docker管理测试环境
- 使用Docker提高测试执行效率
- 使用Docker管理测试数据
在讲解Docker在测试中的应用之前，先简单给大家介绍一下如何使用Docker部署一个服务。
前提条件：
假设你的服务器已经部署安装了Docker服务。(安装部署比较简单，各位小伙伴可以自行进行操作。)
Docker部署服务步骤：
1、将工程代码clone到服务器；
2、在工程目录新建一个Dockerfile文件，内容如下：
# 基于某个基础Docker镜像进行运行，如下的镜像已经包含了nginx+lua的环境FROM docker-reg.sogou-inc.com/library/nginx-sogou-lua:2.1.8.0-10ADD resources/vhosts /usr/local/nginx/conf/vhostsADD resources/html /usr/local/nginx/htmlADD resources/lua /usr/local/nginx/lua
3、使用Docker build命令打包我们的服务镜像：
# v1为tag标签，跟git的tag标签类似，方便记忆docker build -t helloworld:v1 .
4、打包后我们可以看到镜像：
5、运行该镜像：
# -p 指定主机端口和容器端口的映射关系# -d 指定容器在后台运行docker run -p 8080:80 -d helloworld:v1
总结一下：
1、根据服务需要的运行环境，编写Dockerfile文件；
2、使用build命令依据Dockerfile打包镜像；
3、镜像可以本地运行，或发布到公有/私有平台，以供他人使用。
# 官方docker镜像平台https://hub.docker.com/
- 新依赖(应用)部署完了，想回退/恢复到旧版本，就不好操作了；
- 同一应用的不同版本不得不借助一些第三方式工具进行管理，甚至为了方便，将不同版本的应用部署在不同的机器上；
- 开发提测了服务，但在测试环境却无法跑起来；
# -it参数指定以/bin/bash交互式运行# --name参数给该容器起一个名字docker run -it --name python docker.io/python:3.6.4 /bin/bash# 其他需要的依赖可以自行安装apt-get install freetds-devapt-get install unixodbc-dev# -m 参数为提交的log信息，相当于git log# 39eaa5aa7332为容器的id，可通过docker ps命令查看docker commit -m "add freetds-dev and unixodbc-dev lib" 39eaa5aa7332 python3.6.4-dev
总结一下：Docker管理测试环境的步骤有3步：1、运行一个基础镜像容器；2、在容器进行修改：服务安装、依赖更新等；3、使用docker commit命令提交我们的修改。是不是特别方便？我们可以构建任意我们需要的镜像，并可以进行发布，与他人共享使用。在团队里使用此功能可以大大提高工作效率，还可以避免因环境不一致带来的各种问题。三、使用Docker提高测试执行效率考虑如下3个场景：- 问题一：A、B两位测试人员共同负责同一核心模块的测试，希望测试环境独立，互不影响；
- 问题二：测试过程中发现某个问题，希望保留此现象环境，以便后面排查定位问题；
- 问题三：有没有发现自己的host环境特别多，服务部署在各测试环境上，希望统一化管理。
# -p 指定主机端口和容器端口的映射关系# -d 指定容器在后台运行# 如下运行2个容器，映射到主机上不同的端口上docker run -p 8080:80 -d helloworld:v1docker run -p 8081:80 -d helloworld:v1docker: Error response from daemon: failed to create endpoint drunk_babbage on network bridge: Bind for 0.0.0.0:80 failed: port is already allocated.
Docker容器的数据存储在数据层，如果删除容器，数据也会被清除，达不到我们需要管理测试数据的效果，那我们可以怎么做呢？见上图，Docker提供了3种持久数据的方式：- volumes：存于主机文件系统中的某个区域，由Docker管理。非Docker进程不应该修改这些数据。卷是Docker中持久化数据的最好方式
- bind mount：存于主机文件系统中的任意位置。非Docker进程可以修改这些数据
- tmpfs mount：存于内存中(注意，并不是持久化到磁盘)。在容器的生命周期中，它能被容器用来存放非持久化的状态或敏感信息
# 当然也可以直接运行镜像，当本地没有这个镜像的时候会自动拉取docker pull mysql# -v使用2次，分别指定mysql数据库配置和数据对应的主机目录docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=admin --name mysql -v /data/mysql/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -v /data/mysql/data:/var/lib/mysql -p 3306:3306 mysql https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/image/dockerfile/
