【 Docker 容器详细介绍和说明】

Docker 容器详细介绍和说明

- - Docker 容器详细介绍和说明
  - Docker 安装步骤（以Ubuntu为例）：
  - 使用Docker创建并运行容器：
  - VSCode远程连接Docker容器：
  - 步骤1：配置Docker环境
  - 步骤2：配置PyCharm
  - 步骤3：测试连接
  - docker 容器常用命令

Docker 容器详细介绍和说明

Docker容器是什么？
Docker容器是一种轻量级、可移植的软件打包和运行环境，它允许开发者将应用及其依赖以独立的单元进行分发和部署。每个容器都运行在一个隔离的环境中，具有自己的文件系统、网络空间和资源限制。容器与宿主机共享内核，但通过Linux命名空间（namespaces）和控制组（cgroups）技术实现了进程、网络、文件系统等层面的隔离，使得多个容器可以在同一台物理机或虚拟机上高效并行运行。

Docker容器的特点：

标准化: 保证应用在开发、测试、生产环境的一致性。
便携性: 可以在任何安装了Docker引擎的机器上运行。
资源隔离: 确保容器内的应用程序不会影响到其他容器或宿主机。
微服务架构友好: 适合构建基于微服务的应用程序，每个服务可以封装在一个单独的容器中。
快速启动: 相对于传统虚拟机，容器启动速度快，资源消耗更少。

Docker容器的使用场景：

微服务架构中的服务部署
CI/CD流程中的持续集成与交付
应用程序生命周期管理
面向开发者的本地开发环境设置
云原生应用的构建与发布

Docker 安装步骤（以Ubuntu为例）：

# 更新apt包索引
sudo apt-get update# 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get install -y \apt-transport-https \ca-certificates \curl \gnupg-agent \software-properties-common# 添加Docker的官方GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -# 添加Docker的APT仓库
sudo add-apt-repository \"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(lsb_release -cs) \stable"# 更新apt包索引，并安装Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io# 启动Docker服务并设置开机自启
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

使用Docker创建并运行容器：

# 拉取一个镜像，例如官方的nginx镜像
docker pull nginx# 创建并运行一个新容器
docker run --name my_nginx -d -p 8080:80 nginx# 上述命令含义：
# --name 给容器命名
# -d 表示后台运行
# -p 将主机端口映射到容器端口# 测试访问容器
curl http://localhost:8080# 查看正在运行的容器
docker ps# 停止并移除容器
docker stop my_nginx
docker rm my_nginx

VSCode远程连接Docker容器：

为了能在VSCode中远程连接并编辑运行在Docker容器内部的应用代码，你可以使用VSCode的Remote Development扩展功能，具体步骤如下：

在VSCode中安装插件 ms-vscode-remote.vscode-remote-extensionpack，该扩展包含用于远程开发的支持。
运行你的Docker容器时，确保挂载本地目录到容器内作为工作区（如 -v /path/to/local/code:/workspace），并且开启持久化TTY以便于交互式登录（如 -it）。
在VSCode的命令面板（Ctrl+Shift+P）中选择“Remote-Containers: Attach to Running Container”，然后从列表中选择你已运行的Docker容器。
VSCode会自动加载容器内部的工作区，你现在可以直接在VSCode中编辑并运行容器内的项目代码。

请注意，实际操作过程中可能需要根据不同的开发需求调整容器配置以及VSCode Remote-Containers扩展的设置。

在PyCharm中远程连接Docker容器进行开发和调试，需要按照以下步骤操作：

步骤1：配置Docker环境

确保远程服务器上已经正确安装并运行了Docker，并且创建了一个带有SSH服务的Docker容器。同时，容器内已安装Python解释器以及必要的库。

# 在远程服务器上创建并启动一个带有SSH服务的Docker容器
sudo docker run -d --name my_container \-p 2222:22 \  # 映射容器内部的22端口到主机的一个非默认端口（例如2222）-v /path/to/project:/app \  # 如果要编辑容器内的代码，挂载本地项目目录到容器内-e USER=root \  # 设置用户-e PASSWD=my_password \  # 设置密码，或者使用密钥登录image_name:tag# 进入容器，设置root用户的密码或公钥认证（如果尚未完成）
docker exec -it my_container bash
passwd root  # 更改密码
# 或者添加公钥到authorized_keys文件以启用无密码登录

步骤2：配置PyCharm

步骤2.1：配置远程解释器

打开PyCharm，在菜单栏选择 File > Settings (Windows/Linux) 或 PyCharm > Preferences (macOS)。
在设置窗口中找到 Project: Your_Project_Name > Project Interpreter。
点击齿轮图标然后选择 Add > Add Remote...
选择 SSH Interpreter 并点击下一步。
填写远程服务器的 SSH 配置信息：
- 主机名：远程服务器IP地址或域名
- 用户名：远程服务器的用户名
- 端口号：SSH端口，如果是上面映射的非默认端口，则填写2222
- Authentication type：根据实际情况选择密码或密钥验证
在下一个界面，选择 “Use Docker Compose” 或 “Use Dockerfile” 来指定容器，或者直接选择 “Existing interpreter” 并填入容器内的Python解释器路径（如 /usr/bin/python3）。
如果是通过现有的解释器连接，可能还需要映射容器内部的项目路径到宿主机（即你的本地开发环境）。

步骤2.2：配置部署（可选）

如果你需要将本地项目的更改同步到容器内，可以配置Deployment。

在设置窗口，转到 Build, Execution, Deployment > Deployment，点击"+"添加一个新的SFTP或FTPS部署配置。
填写远程主机的相同SSH连接信息，并指定本地与远程路径的映射关系。

步骤3：测试连接

完成上述配置后，你可以尝试测试连接是否成功。若能正常连接到远程解释器并在PyCharm中运行、调试容器内的代码，则表示配置成功。

docker 容器常用命令

以下是一些Docker容器常用的命令示例及其详细说明：

查看本地镜像：
```
docker images
```
该命令用于显示当前主机上所有的Docker镜像列表，包括镜像ID、标签和大小等信息。
拉取镜像：
```
docker pull ubuntu:latest
```
此命令从Docker Hub或其他配置的镜像仓库下载指定标签（这里是latest）的Ubuntu镜像。
创建并运行容器：
```
docker run -it --name my_container ubuntu:latest /bin/bash
```
这条命令将创建一个新的容器，并命名为my_container，使用的是最新版的Ubuntu镜像。-it参数表示以交互模式运行（分配一个终端），并在容器内启动/bin/bash shell。
列出正在运行的容器：
```
docker ps
```
列出所有正在运行的容器的基本信息。
列出所有容器（包括停止状态的） ：
```
docker ps -a
```
进入已运行的容器：
```
docker exec -it my_container bash
```
这个命令允许你在一个已经运行的名为my_container的容器中打开一个新的shell会话。
停止容器：
```
docker stop my_container
```
停止指定名称或ID的容器。
重启容器：
```
docker restart my_container
```
删除容器：
```
docker rm my_container
```
删除已停止的容器，若要强制删除正在运行的容器，可以加上 -f 参数：
```
docker rm -f my_container
```
查看容器日志：
```
docker logs my_container
```
显示指定容器的日志输出。
提交容器为新镜像：
```
docker commit my_container new_image_name
```
将当前修改后的容器保存为新的镜像。
更新容器资源限制：
```
docker update --cpu-shares 512 my_container
```
更新容器的CPU份额等资源限制。