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书名：Docker进阶与实战
豆瓣评分：7.0
作者: 华为Docker实践小组
出版社: 机械工业出版社
出版年: 2016-1-5
页数: 264
内容简介
本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”完美结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。
作者简介
华为Docker实践小组，致力于容器技术探索，结合华为CT/IT/Mobile等应用场景，重点在容器引擎、仓库、网络和卷存储等多领域攻关；同时该团队遵循开源精神，将开发过程中的诸多价值特性同步贡献到Docker社区中，目前在Docker社区贡献中全球排名稳居前三，国内排名第一。
作者 | 天元浪子
来源 | CSDN博客
想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
那么，什么是容器呢？容器和虚拟机有什么不同？Docker和容器又是什么关系呢？搞明白这几个问题，Docker的概念就清晰了。
1.1 虚拟机和容器
借助于VMWare等软件，可以在一台计算机上创建多个虚拟机，每个虚拟机都拥有独立的操作系统，可以各自独立的运行程序。这种分身术虽然隔离度高（操作系统级），使用方便（类似物理机），但占用存储资源多（GB级）、启动速度慢（分钟级）的缺点也是显而易见的。
相较于虚拟机，容器（Container）是一种轻量型的虚拟化技术，它虚拟的是最简运行环境（类似于沙盒）而非操作系统，启动速度快（秒级）、占用存储资源少（KB级或MB级），容器间隔离度为进程级。在一台计算机上可以运行上千个容器，这是容器技术对虚拟机的碾压式优势。
1.2 容器、镜像和Docker
Docker是一个开源的应用容器引擎，可以创建容器以及基于容器运行的程序。Docker可以让开发者打包他们的应用和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。
听起来很简单，但是在Docker和容器之间，还隐藏着一个镜像的概念，令初学者颇感困惑。本质上，Docker镜像是一个特殊的文件系统，它提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件。Docker镜像类似于一个py文件，它需要Docker的运行时（类似于Python解释器）运行。镜像被运行时，即创建了一个镜像的实例，一个实例就是一个容器。
1.3 Docker 和 k8s
作为容器引擎，Docker为容器化的应用程序提供了开放的标准，使得开发者可以用管理应用程序的方式来管理基础架构，实现快速交付、测试和部署代码。随着容器的大量使用，又产生了如何协调、调度和管理容器的问题，Docker的容器编排应运而生。
k8s是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，k8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，k8s提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。
Docker和k8sr都是以containerd（容器化标准）作为运行时，因此使用Docker创建的镜像完全可以在k8s中无障碍的使用。
2.1 在ubuntu中安装
在linux系统中安装Docker非常简单，官方为我们提供了一键安装脚本。这个方法也适用于Debian或CentOS等发行版。
安装过程如果出现超时，不要灰心，多试几次，总会成功的。安装完成后，Docker只能被root用户使用，可以使用下面的命令取消权限限制：
然后，重启docker服务：
最后，关闭当前的命令行，重新打开新的命令行就可以了。
顺便提一下，如果在CentOS下安装，可能会出现一堆类似于下面的错误：
这是由于docker和Podman冲突造成的，需要先卸载Podman：
2.2 在Win10中安装
Docker的运行，依赖linux的环境，官方提供了Docker Desktop for Windows，但是它需要安装Hyper-V，Hyper-V是微软开发的虚拟机，类似于 VMWare 或 VirtualBox，仅适用于 Windows 10。这个虚拟机一旦启用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本将无法使用！如果你必须在电脑上使用其他虚拟机（例如开发 Android 应用必须使用的模拟器），请不要使用 Hyper-V！
我的电脑是win10家庭版，不能直接安装hyper-v，需要将下面的命令保存到cmd文件中：
然后在cmd文件上点击右键，选择使用管理员运行。执行完毕后会重启，在重启的过程中进行安装。
2.3 Hello world
docker服务启动的情况下，运行下面的命令：
此命令的含义是：
第一次运行时，因为本地没有ubuntu:20.04镜像，docker会自动从镜像服务器下载。下载过程可能需要多试几次，只要成功一次，以后执行就不再需要下载了。
docker官方还提供了一个hello-world镜像，可以直接运行：
此命令省略了镜像版本和运行参数，docker使用latest作为版本，即最新版本。
从hello world的例子中，也可以体验到，docker实例的运行是非常快的。
docker官方的镜像库比较慢，在进行镜像操作之前，需要将镜像源设置为国内的站点。
新建文件/etc/docker/daemon.json，输入如下内容：
然后重启docker的服务：
3.1 列出本地所有镜像
执行命令 docker images 可以查看
当前我本地只有刚才安装的两个镜像。
3.2 从镜像库中查找镜像
执行命令 docker search 镜像名称可以从docker镜像库中查找镜像。
最好选择官方（OFFICIAL）的镜像，这样的镜像最稳定一些。
3.3 下载新的镜像
执行命令docker pull 镜像名称:版本号即可下载新的镜像。
镜像下载后，就可以使用镜像来创建容器了。
4.1 启动容器
执行命令docker run即可启动容器，也就是创建某个镜像的实例。docker run命令非常复杂，可以先执行一个docker run --help来查看帮助：
比如我们要执行python的shell，需要添加-it参数，即：docker run -it python:3.8
4.2 将宿主机的文件挂载到容器
docker容器与宿主机是隔离的，要想让容器内的程序能访问宿主机上的文件，需要通过-v参数将宿主机的文件挂载到容器中。
比如我们在宿主机上有一个hello.py，可以打印hello，想要在python容器中执行，就需要进行挂载。-v后还需要接两个参数，分别是宿主机的目录和容器内的目录，两者使用:分隔，路径必须都是绝对路径。
我的hello.py保存在主目录的/docker_test目录中，将这个目录挂载到容器的/docker_test目录，然后在容器内执行python /docker_test/hello.py：
4.3 容器的端口映射
我们修改一下hello.py，创建一个socket服务端，并监听5000端口，当有客户端连接时，打印客户端的地址，先客户端发送hello，然后关闭连接：
在容器内执行：
接下来，尝试用telnet命令连接，结果却是失败的。原因是，127.0.0.1是宿主机的ip地址，5000是容器的端口，这与我们的习惯稍微有些不同。事实上，docker的容器是非常轻量的，它并没有自己的网络，要想访问容器的端口，需要进行端口映射，将容器的某端口映射到宿主机的端口，客户端连接时，只要与宿主机的端口进行连接就可以了。
需要注意的是，上面的代码创建的服务器，无论如何也不可能被客户端连接，因为代码中绑定了127.0.0.1的ip，在容器中运行时，需要绑定所有ip，即0.0.0.0。
然后，再使用-p参数，-p还需要三个参数，即宿主机的ip地址、宿主机的端口、容器的端口，三者之间使用:分隔。一般的，可以将宿主机的ip地址省略，只写宿主机的端口：容器的端口即可。
这样，就将容器的5000端口映射到了宿主机的5001端口，使用：
即可与容器中的服务器进行连接。
4.4 容器管理
上面的服务运行之后，可以使用docker ps命令，查看运行中的容器：
显示的内容有下面几列：
要想结束容器，可以使用docker kill 容器ID命令。
一般而言，当我们的程序开发完成后，会连同程序文件与运行环境一起制作成一个新的镜像。
要制作镜像，需要编写Dockerfile。DockeFile由多个命令组成，常用的命令有：
注意，Docker镜像中有一个层的概念，每执行一个RUN命令，就会创建一个层，层过多会导致镜像文件体积增大。尽量在RUN命令中使用连接多条shell命令，减少RUN命令的个数，可以有效减小镜像文件的体积。
5.1 自制显示文本文件内容镜像
编写cat.py，接收一个文件名，由python读取文件并显示文件的内容：
这个例子比较简单，缩写Dockerfile如下：
这个Dockerfile的含义是：
需要说明的是，ENTRYPOINT有两种写法：
这里采用第二种写法，是因为我们要在外部给容器传递参数。执行命令编译Docker镜像：
这个命令中，-t的含义是目标，即生成的镜像名为hello，版本号为1.0，别忘了最后那个.，这叫到上下文路径，是指 docker 在构建镜像，有时候想要使用到本机的文件（比如复制），docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包。
这样，我们的第一个镜像就制作完成了，使用下面的命令执行它：
即可看到~/docker_test/cat/files/test.txt的内容。
5.2 自制web服务器镜像
我们使用tornado开发一个网站，而python的官方镜像是没有tornado库的，这就需要在制作镜像时进行安装。
测试的ws.py如下：
编写Dockerfile文件如下：
在此我们验证一下CMD与ENTRYPOINT的区别。在Dockerfile所在有目录下执行如下命令：
执行完成后，再使用docker images使用就可以看到生成的镜像了，然后使用下面的命令运行：
在浏览器中输入宿主机的ip和8000端口，就可以看到页面了。
在这个例子中，我使用的运行命令是CMD，如果在docker run中指定的其他的命令，此命令就不会被执行，如：
此时，容器中被执行的是python命令，而不是我们的服务。在更多情况下，我们希望在docker run命令中为我们的服务传参，而不是覆盖执行命令，那么，我们应该使用ENTRYPOINT而不是CMD：
上面这种写法，是不支持传递参数的，ENTRYPOINT和CMD还支持另一种写法：
使用这种写法，docker run命令中的参数才可以传递给hello.py：
这个命令中，--port=9000被作为参数传递到hello.py中，因此容器内的端口就成了9000。
在生产环境中运行时，不会使用-it选项，而是使用-d选项，让容器在后台运行：
这种方式下，即使当前的控制台被关闭，该容器也不会停止。
5.3 自制apscheduler服务镜像
接下来，制作一个使用apscheduler编写的服务镜像，代码如下：
Dockerfile也是信手拈来：
生成镜像：
应该可以运行了，文件复制需要两个目录，在运行时，可以使用两次-v来挂载不同的目录：
前面用到的官方python镜像大小足足882MB，在这个基础上，再安装用到的第三方库，添加项目需要的图片等资源，大小很容易就超过1个G，这么大的镜像，网络传给客户非常的不方便，因此，减小镜像的体积是非常必要的工作。
docker hub上有个一python:3.8-alpine镜像，大小只有44.5MB。之所以小，是因为alpine是一个采用了busybox架构的操作系统，一般用于嵌入式应用。我尝试使用这个镜像，发现安装一般的库还好，但如果想安装numpy等就会困难重重，甚至网上都找不到解决方案。
还是很回到基本的路线上来，主流的操作系统镜像，ubuntu的大小为72.9MB，centos的大小为209MB——这也算是我更喜欢使用ubuntu的一个重要原因吧！使用ubuntu作为基础镜像，安装python后的大小为139MB，再安装pip后的大小一下子上升到了407MB，要是再安装点其他东西，很容易就赶上或超过python官方镜像的大小了。
看来，寻常路线是很难压缩镜像文件体积了。幸好，还有一条曲线救国的路可走，这就是多阶段构建法。
多阶段构建的思想其实很简单，先构建一个大而全的镜像，然后只把镜像中有用的部分拿出来，放在一个新的镜像里。在我们的场景下，pip只在构建镜像的过程中需要，而对运行我们的程序却一点用处也没有。我们只需要安装pip，再用pip安装第三方库，然后将第三方库从这个镜像中复制到一个只有python，没有pip的镜像中，这样，pip占用的268MB空间就可以被节省出来了。
1、在ubuntu镜像的基础上安装python：
然后运行：
这样，就生成了python:3.8-ubuntu镜像。
2、在python:3.8-ubuntu的基础上安装pip：
然后运行：
这样，就生成了python:3.8-ubuntu-pip镜像。
3、多阶段构建目标镜像：
这个dockerfile需要解释一下了，因为它有两个FROM命令。
第一个是以python:3.8-ubuntu-pip镜像为基础，安装numpy，当然，在实际应用中，把所有用到的第三方库出写在这里。
第二个FROM是以FROM python:3.8-ubuntu镜像为基础，将第三方库统统复制过来，COPY命令后的–from=0的意思是从第0阶段进行复制。实际应用中再从上下文中复制程序代码，添加需要的ENTRYPOINT等。
最后，再运行：
这然，用于我们项目的镜像就做好了。比使用官方python镜像构建的版本，小了大约750MB。
到此，我们的镜像已经制作好了，可是，镜像文件在哪，如何在生产环境下运行呢？
刚才使用docker images命令时，已经看到了生成的镜像：
我们可以使用docker save命令将镜像保存到指定的文件中，保存的文件是一个.tar格式的压缩文件：
将hello.tar复制到生产环境的机器上，然后执行导入命令：
就可以使用了。
《Docker从入门到实战》（黄靖钧）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Docker从入门到实战
豆瓣评分：7.3
作者: 黄靖钧
出版社: 机械工业出版社
出版年: 2017-6
页数: 345
内容简介
本书从Docker的相关概念与基础知识讲起，结合实际应用，通过不同开发环境的实战例子，详细介绍了Docker的基础知识与进阶实战的相关内容，以引领读者快速入门并提高。
本书共19章，分3篇。第1篇容器技术与Docker概念，涵盖的内容有容器技术、Docker简介、安装Docker等。第2篇Docker基础知识，涵盖的内容有Docker基础、Docker镜像、Dockerfile文件、Docker仓库、Docker容器、数据卷、网络管理等。第3篇Docker进阶实战，涵盖的内容有操作系统、编排工具Compose、Web服务器与应用、数据库、编程语言、Docker API、私有仓库、集群网络、Docker安全等。
本书非常适合所有对Docker感兴趣的入门新手阅读。不管是开发人员还是运维人员，都可以通过本书学习Docker的基本知识。即使不是程序员的读者，本书同样适合。普通用户完全可以把Docker作为一个“好玩的工具”来使用，以体验Docker带来的便捷。
作者简介
黄靖钧
全栈开发者，热衷开源技术。长期以来一直使用容器技术作为应用部署方案，在Docker容器实战方面经验丰富。有多年的大规模集群管理经验。曾经从事PaaS与CaaS项目开发。现专注于Serverless与SDN等领域的研究。
《Spring Cloud与Docker微服务架构实战第二版》百度网盘pdf最新全集下载:
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?pwd=qrzy 提取码: qrzy
简介：基于Spring Cloud Edgware RELEASE 与Docker 17.09，以指导技术团队实现微服务架构落地为宗旨，覆盖微服务理论、微服务开发框架（Spring Cloud）及运行平台（Docker）三大主题
《Docker 技术入门与实战》（杨保华）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Docker 技术入门与实战
作者：杨保华
豆瓣评分：5.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2015-1
页数：312
内容简介：
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《Docker技术入门与实战》是中国首部Docker著作，一线Docker先驱实战经验结晶，来自IBM和新浪等多位技术专家联袂推荐！
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《Docker技术入门与实战》分为三大部分：Docker入门、实战案例和高级话题。第一部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据管理等；第二部分（第9～17章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的接口、私有仓库等；第三部分（第18～21章）是一些高级话题，如Docker核心技术、安全、高级网络配置、相关项目等。
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作者简介：
杨保华 博士，清华大学毕业，现为 IBM 中国研究院研究员。主要从事数据中心网络解决方案的研发与部署，技术方向包括云计算、软件定义网络（SDN）、网络安全等，是国内较早从事 SDN 和网络虚拟化相关技术的推广者，同时也是 DockerPool 开源社区的发起人之一。
戴王剑 资深架构师，多年来一直从事计算机网络、服务器架构设计，负责过多个省级项目的架构设计。热衷开源事业，是 DockerPool 开源社区的发起人之一。
曹亚仑 85后，全栈 Web 开发者，擅长并专注于 SaaS 系统架构设计与研发, 兴趣为 PaaS 和智能可穿戴设备。出版有译著《Arduino 无线传感器网络实践指南》以及开源图书《程序员禅修指南》。
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书名：Docker技术入门与实战（第2版）
作者：杨保华
豆瓣评分：7.7
出版社：机械工业出版社
出版年份：2017-3-1
内容简介：
本书从Docker基本原理开始，深入浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助开发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础入门、实战案例、进阶技能、开源项目，第一部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷，端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的接口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）是一些进阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libernetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器开发相关的开源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。
第2版参照Docker技术的*新进展对全书内容进行了修订，并增加了第四部分专门介绍与容器相关的知名开源项目，利用好这些优秀的开源平台，可以更好地在生产实践中受益。
作者简介：
杨保华：博士，毕业于清华大学，现为 IBM 资深研究员。主要负责核心系统方案的架构设计和研发，包括云计算、大数据、金融科技等领域。他热爱开源文化，是容器、软件定义网络、区块链等开源技术的早期推广者，曾为 OpenStack、HyperLedger 等开源项目作出了贡献。个人主页为 。
戴王剑：资深架构师，多年来一直从事系统平台、计算机网络、服务器架构设计，负责过多个省级项目的架构设计。热衷于开源事业，积极推动开源技术在生产实践中的应用。
曹亚仑：阿里云高级系统工程师（花名法喜），上云架构师，擅长云产品运维与云平台技术保障，对PaaS、IaaS层架构设计与实践有较丰富的实战经验。同时也是DevOps实践者与全栈开发者。微信allengaller，个人主页为allengaller.github.io。
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