【 Docker 容器詳細介紹和說明】

Docker 容器詳細介紹和說明

- - Docker 容器詳細介紹和說明
  - Docker 安裝步驟（以Ubuntu為例）：
  - 使用Docker創建并運行容器：
  - VSCode遠程連接Docker容器：
  - 步驟1：配置Docker環境
  - 步驟2：配置PyCharm
  - 步驟3：測試連接
  - docker 容器常用命令

Docker 容器詳細介紹和說明

Docker容器是什么？
Docker容器是一種輕量級、可移植的軟件打包和運行環境，它允許開發者將應用及其依賴以獨立的單元進行分發和部署。每個容器都運行在一個隔離的環境中，具有自己的文件系統、網絡空間和資源限制。容器與宿主機共享內核，但通過Linux命名空間（namespaces）和控制組（cgroups）技術實現了進程、網絡、文件系統等層面的隔離，使得多個容器可以在同一臺物理機或虛擬機上高效并行運行。

Docker容器的特點：

標準化: 保證應用在開發、測試、生產環境的一致性。
便攜性: 可以在任何安裝了Docker引擎的機器上運行。
資源隔離: 確保容器內的應用程序不會影響到其他容器或宿主機。
微服務架構友好: 適合構建基于微服務的應用程序，每個服務可以封裝在一個單獨的容器中。
快速啟動: 相對于傳統虛擬機，容器啟動速度快，資源消耗更少。

Docker容器的使用場景：

微服務架構中的服務部署
CI/CD流程中的持續集成與交付
應用程序生命周期管理
面向開發者的本地開發環境設置
云原生應用的構建與發布

Docker 安裝步驟（以Ubuntu為例）：

# 更新apt包索引
sudo apt-get update# 安裝必要的一些系統工具
sudo apt-get install -y \apt-transport-https \ca-certificates \curl \gnupg-agent \software-properties-common# 添加Docker的官方GPG密鑰
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -# 添加Docker的APT倉庫
sudo add-apt-repository \"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(lsb_release -cs) \stable"# 更新apt包索引，并安裝Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io# 啟動Docker服務并設置開機自啟
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

使用Docker創建并運行容器：

# 拉取一個鏡像，例如官方的nginx鏡像
docker pull nginx# 創建并運行一個新容器
docker run --name my_nginx -d -p 8080:80 nginx# 上述命令含義：
# --name 給容器命名
# -d 表示后臺運行
# -p 將主機端口映射到容器端口# 測試訪問容器
curl http://localhost:8080# 查看正在運行的容器
docker ps# 停止并移除容器
docker stop my_nginx
docker rm my_nginx

VSCode遠程連接Docker容器：

為了能在VSCode中遠程連接并編輯運行在Docker容器內部的應用代碼，你可以使用VSCode的Remote Development擴展功能，具體步驟如下：

在VSCode中安裝插件 ms-vscode-remote.vscode-remote-extensionpack，該擴展包含用于遠程開發的支持。
運行你的Docker容器時，確保掛載本地目錄到容器內作為工作區（如 -v /path/to/local/code:/workspace），并且開啟持久化TTY以便于交互式登錄（如 -it）。
在VSCode的命令面板（Ctrl+Shift+P）中選擇“Remote-Containers: Attach to Running Container”，然后從列表中選擇你已運行的Docker容器。
VSCode會自動加載容器內部的工作區，你現在可以直接在VSCode中編輯并運行容器內的項目代碼。

請注意，實際操作過程中可能需要根據不同的開發需求調整容器配置以及VSCode Remote-Containers擴展的設置。

在PyCharm中遠程連接Docker容器進行開發和調試，需要按照以下步驟操作：

步驟1：配置Docker環境

確保遠程服務器上已經正確安裝并運行了Docker，并且創建了一個帶有SSH服務的Docker容器。同時，容器內已安裝Python解釋器以及必要的庫。

# 在遠程服務器上創建并啟動一個帶有SSH服務的Docker容器
sudo docker run -d --name my_container \-p 2222:22 \  # 映射容器內部的22端口到主機的一個非默認端口（例如2222）-v /path/to/project:/app \  # 如果要編輯容器內的代碼，掛載本地項目目錄到容器內-e USER=root \  # 設置用戶-e PASSWD=my_password \  # 設置密碼，或者使用密鑰登錄image_name:tag# 進入容器，設置root用戶的密碼或公鑰認證（如果尚未完成）
docker exec -it my_container bash
passwd root  # 更改密碼
# 或者添加公鑰到authorized_keys文件以啟用無密碼登錄

步驟2：配置PyCharm

步驟2.1：配置遠程解釋器

打開PyCharm，在菜單欄選擇 File > Settings (Windows/Linux) 或 PyCharm > Preferences (macOS)。
在設置窗口中找到 Project: Your_Project_Name > Project Interpreter。
點擊齒輪圖標然后選擇 Add > Add Remote...
選擇 SSH Interpreter 并點擊下一步。
填寫遠程服務器的 SSH 配置信息：
- 主機名：遠程服務器IP地址或域名
- 用戶名：遠程服務器的用戶名
- 端口號：SSH端口，如果是上面映射的非默認端口，則填寫2222
- Authentication type：根據實際情況選擇密碼或密鑰驗證
在下一個界面，選擇 “Use Docker Compose” 或 “Use Dockerfile” 來指定容器，或者直接選擇 “Existing interpreter” 并填入容器內的Python解釋器路徑（如 /usr/bin/python3）。
如果是通過現有的解釋器連接，可能還需要映射容器內部的項目路徑到宿主機（即你的本地開發環境）。

步驟2.2：配置部署（可選）

如果你需要將本地項目的更改同步到容器內，可以配置Deployment。

在設置窗口，轉到 Build, Execution, Deployment > Deployment，點擊"+"添加一個新的SFTP或FTPS部署配置。
填寫遠程主機的相同SSH連接信息，并指定本地與遠程路徑的映射關系。

步驟3：測試連接

完成上述配置后，你可以嘗試測試連接是否成功。若能正常連接到遠程解釋器并在PyCharm中運行、調試容器內的代碼，則表示配置成功。

docker 容器常用命令

以下是一些Docker容器常用的命令示例及其詳細說明：

查看本地鏡像：
```
docker images
```
該命令用于顯示當前主機上所有的Docker鏡像列表，包括鏡像ID、標簽和大小等信息。
拉取鏡像：
```
docker pull ubuntu:latest
```
此命令從Docker Hub或其他配置的鏡像倉庫下載指定標簽（這里是latest）的Ubuntu鏡像。
創建并運行容器：
```
docker run -it --name my_container ubuntu:latest /bin/bash
```
這條命令將創建一個新的容器，并命名為my_container，使用的是最新版的Ubuntu鏡像。-it參數表示以交互模式運行（分配一個終端），并在容器內啟動/bin/bash shell。
列出正在運行的容器：
```
docker ps
```
列出所有正在運行的容器的基本信息。
列出所有容器（包括停止狀態的） ：
```
docker ps -a
```
進入已運行的容器：
```
docker exec -it my_container bash
```
這個命令允許你在一個已經運行的名為my_container的容器中打開一個新的shell會話。
停止容器：
```
docker stop my_container
```
停止指定名稱或ID的容器。
重啟容器：
```
docker restart my_container
```
刪除容器：
```
docker rm my_container
```
刪除已停止的容器，若要強制刪除正在運行的容器，可以加上 -f 參數：
```
docker rm -f my_container
```
查看容器日志：
```
docker logs my_container
```
顯示指定容器的日志輸出。
提交容器為新鏡像：
```
docker commit my_container new_image_name
```
將當前修改后的容器保存為新的鏡像。
更新容器資源限制：
```
docker update --cpu-shares 512 my_container
```
更新容器的CPU份額等資源限制。

以上是Docker容器操作中常見的命令，實際使用時可能需要根據具體需求調整參數和選項。

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