knowledge_docker

目录

• 1 Docker概览
  • 1.1 Docker 简介
  • 1.2 Docker 整体结构了解
  • 1.3 Docker 底层技术了解
  • 1.4 总结
• 2 Docker版本与安装介绍
  • 2.1 Docker-CE 和 Docker-EE
  • 2.2 Centos 上安装 Docker-CE
  • 2.3 Ubuntu 上安装 Docker-CE
  • 2.4 Windows /MacOS 上安装 Docker-CE
  • 2.5 总结
• 3 Docker核心技术之镜像
  • 3.1 镜像简介
  • 3.2 镜像管理
  • 3.3 总结
• 4 Docker核心技术之容器
  • 4.1 容器简介
  • 4.2 容器与虚拟机
  • 4.3 容器生命周期
  • 4.4 容器生命周期管理
  • 4.5 容器信息查看
  • 4.6 容器运行时操作
  • 4.7 容器总结
• 5 Docker核心技术之容器与镜像
  • 5.1 Docker的容器与镜像
  • 5.2 深入理解Docker的容器与镜像
  • 5.3 总结
• 6 Docker核心技术之网络管理
  • 6.1 Docker 网络管理简介
  • 6.2 Docker 网络管理命令
  • 6.3 Docker 网络模式简介
  • 6.4 总结
• 7 Docker核心技术之数据管理
  • 7.1 Docker 数据卷简介
  • 7.2 Docker 数据卷管理
  • 7.3 Docker 数据卷注意事项
  • 7.4 总结
• 8 Docker核心技术之仓库
  • 8.1 Docker 仓库简介
  • 8.2 Docker 私有仓库搭建
  • 8.3 总结
• 9 Docker核心技术之Dockerfile
  • 9.1 Dockerfile 简介
  • 9.2 Dockerfile 示例与使用
  • 9.3 Dockerfile 特征
  • 9.4 Dockerfile 命令概述
  • 9.5 总结
• 10 Docker核心技术之Docker compose
  • 10.1 Docker Compose 简介
  • 10.2 了解 Docker Compose File
  • 10.3 Docker Compose 应用
  • 10.4 总结

1 Docker概览

1.1 Docker 简介

什么是Docker

Docker是开发，运行和部署应用程序的开放管理平台。

• 开发人员能利用docker 开发和运行应用程序

• 运维人员能利用docker 部署和管理应用程序
  
  Docker平台介绍 (The Docker platform)

• Docker提供了在一个完全隔离的环境中打包和运行应用程序的能力，这个隔离的环境被称为容器。

• 由于容器的隔离性和安全性，因此可以在一个主机(宿主机)上同时运行多个相互隔离的容器，互不干预。

• Docker已经提供工具和组件(Docker Client、Docker Daemon等)来管理容器的生命周期：

  • 使用容器来开发应用程序及其支持组件。
  • 容器成为分发和测试你的应用程序的单元。
  • 准备好后，将您的应用程序部署到生产环境中，作为容器或协调服务。无论您的生产环境是本地数据中心，云提供商还是两者的混合，这都是一样的。

为什么使用Docker？

• Docker使您能够将应用程序与基础架构分开，以便您可以快速交付软件。
• 借助Docker，您可以像管理应用程序一样管理基础架构。
• 通过利用Docker的方法快速进行运输，测试和部署代码，您可以显着缩短编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。
• 如：
  • 开发人员在本地编写代码，可以使用Docker同事进行共享，实现协同工作。
  • 使用Docker开发完成程序，可以直接对应用程序执行自动和手动测试。
  • 当开发人员发现错误或BUG时，可以直接在开发环境中修复后，并迅速将它们重新部署到测试环境进行测试和验证。
  • 利用Docker开发完成后，交付时，直接交付Docker，也就意味着交付完成。后续如果有提供修补程序或更新，需要推送到生成环境运行起来，也是一样的简单。
• Docker主要解决的问题：
  • 保证程序运行环境的一致性；
  • 降低配置开发环境、生产环境的复杂度和成本；
  • 实现程序的快速部署和分发。

1.2 Docker 整体结构了解

Docker引擎介绍 (Docker Engine)

• Docker Engine是一个包含以下组件的客户端-服务端(C/S)应用程序
  • 服务端 --- 一个长时间运行的守护进程(Docker Daemon)
  • REST API --- 一套用于与Docker Daemon通信并指示其执行操作的接口
  • 客户端 --- 命令行接口CLI( Command Line Interface)
    
• CLI利用Docker命令通过REST API直接操控Docker Daemon执行操作
• Docker Daemon负责创建并管理Docker的对象(镜像、容器、网络、数据卷)

Docker结构概览图

Docker结构简介

• Docker客户端(Docker Client)
  • Docker客户端(Docker Client)是用户与Docker进行交互的最主要方式。当在终端输入docker命令时，对应的就会在服务端产生对应的作用，并把结果返回给客户端。Docker Client除了连接本地服务端，通过更改或指定DOCKER_HOST连接进程服务端。
• Docker服务端(Docker Server)
  • Docker Daemon其实就是Docker 的服务端。它负责监听Docker API请求(如Docker Client)并管理Docker对象(Docker
    Objects)，如镜像、容器、网络、数据卷等
• Docker Registries
  • 俗称Docker仓库，与门用于存储镜像的于服务环境.
  • Docker Hub就是一个公有的存放镜像的地方，类似Github存储代码文件。同样的也可以类似Github那样搭建私有的仓库。
• Docker 对象(Docker Objects)
  • 镜像：一个Docker的可执行文件，其中包括运行应用程序所需的所有代码内容、依赖库、环境变量和配置文件等。
  • 容器：镜像被运行起来后的实例。
  • 网络：外部或者容器间如何互相访问的网络方式，如host模式、bridge模式。
  • 数据卷：容器与宿主机之间、容器与容器之间共享存储方式，类似虚拟机与主机之间的共享文件目录。

1.3 Docker 底层技术了解

Docker底层使用的技术介绍（一）

• Docker使用Go语言实现。
• Docker利用linux内核的几个特性来实现功能:
  • 利用linux的命名空间(Namespaces)
  • 利用linux控制组(Control Groups)
  • 利用linux的联合文件系统(Union File Systems)
    这也就意味着Docker只能在linux上运行。
    在windows、MacOS上运行Docker，其实本质上是借助了虚拟化技术，然后在linux虚拟机上运行的Docker程序。
• 容器格式（Container Format）:
  • Docker Engine将namespace、cgroups、UnionFS进行组合后的一个package，就是一个容器格式(Container Format)。
    Docker通过对这个package中的namespace、cgroups、UnionFS进行管理控制实现容器的创建和生命周期管理。
  • 容器格式(Container Format)有多种，其中Docker目前使用的容器格式被称为libcontainer

Docker底层使用的技术介绍（二）

• Namespaces（命名空间）：为Docker容器提供操作系统层面的隔离
  • 进程号隔离：每一个容器内运行的第一个进程，进程号总是从1开始起算
  • 网络隔离：容器的网络与宿主机或其他容器的网络是隔离的、分开的，也就是相当于两个网络
  • 进程间通隔离：容器中的进程与宿主机或其他容器中的进程是互相不可见的，通信需要借助网络
  • 文件系统挂载隔离: 容器拥有自己单独的工作目录
  • 内核以及系统版本号隔离：容器查看内核版本号或者系统版本号时，查看的是容器的，而非宿主机的
• Control Groups（控制组-cgroups）：为Docker容器提供硬件层面的隔离
  • 控制组能控制应用程序所使用的硬件资源。
  • 基于该性质，控制组帮助docker引擎将硬件资源共享给容器使用，并且加以约束和限制。如控制容器所使用的内存大小。
• Union Systems（联合文件系统--UnionFS）：利用分层(layer)思想管理镜像和容器

1.4 总结

重点掌握Docker以下组件或对象直接的关系

• Docker Client CLI
• Docker Daemon（Docker server）
• Docker Objects
• Registry

了解以下列出的Docker使用的底层技术

• Namespaces
• Control Groups
• Union File Systems
• Container Format

2 Docker版本与安装介绍

2.1 Docker-CE 和 Docker-EE

• Docker-CE指Docker社区版，由社区维护和提供技术支持，为免费版本，适合个人开发人员和小团队使用。
• Docker-EE指Docker企业版，为收费版本，由售后团队和技术团队提供技术支持，专为企业开发和IT团队而设计。 相比Docker-CE，增加一些额外功能，更重要的是提供了更安全的保障。
• 此外，Docker的发布版本分为Stable版和Edge版，区别在于前者是按季度发布的稳定版(发布慢)，后者是按月发布的边缘版(发布快)。
• 通常情况下，Docker-CE足以满足我们的需求。后面学习主要针对Docker-CE进行学习。

2.2 Centos 上安装 Docker-CE

• 系统要求：CentOS7
• 查看官方源安装教程、阿里源安装教程(建议)
  
• 安装成功后，使用 docker version 命令查看
  

2.3 Ubuntu 上安装 Docker-CE

• 系统要求：Ubuntu 14.04及其以上版本
• 查看官方源安装教程、阿里源安装教程(建议)
  
• 安装成功后，使用 docker version查看
  

2.4 Windows /MacOS 上安装 Docker-CE

• 系统要求：
  
• 安装软件下载地址

加速器配置

• 为什么使用加速器：
  • 配置Docker加速器，将会提升在国内获取Docker官方镜像的速度，否则后面下载镜像的过程会很慢，甚至有可能无法下载镜像
• 配置阿里云加速器
  • 参考教程

2.5 总结

3 Docker核心技术之镜像

3.1 镜像简介

• 镜像是一个Docker的可执行文件，其中包括运行应用程序所需的所有代码内容、依赖库、环境变量和配置文件等。
• 通过镜像可以创建一个或多个容器。

3.2 镜像管理

镜像搜索 - docker search

• 作用：
  搜索Docker Hub(镜像仓库)上的镜像
• 命令格式：
  docker search [OPTIONS] TERM
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --filter filter 根据提供的栺式筛选结果
  --format string 利用Go语言的format栺式化输出结果
  --limit int 展示最大的结果数，默认25个
  --no-trunc 内容全部显示
• 命令演示：
  

镜像查看 - docker images/docker image ls

• 作用：
  列出本地镜像
• 命令格式：
  docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]
  或者 docker image ls [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -a, --all 展示所有镜像 (默认隐藏底层的镜像)
  --no-trunc 不缩略显示
  -q, --quiet 只显示镜像ID
• 命令演示：
  

镜像下载 - docker pull

• 作用：
  下载远程仓库（如Docker Hub）中的镜像
• 命令格式：
  docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -a, --all-tags 下载所有符合给定tag的镜像
• 命令演示：
  

镜像删除 - docker rmi/docker image rm

• 作用：
  将本地的一个或多个镜像删除
• 命令格式：
  docker rmi [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]
  或者 docker image rm [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --force 强制删除
• 命令演示：
  

镜像保存备份 – docker save

• 作用：
  将本地的一个或多个镜像打包保存成本地tar文件(输出到STDOUT)
• 命令格式：
  docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -o, --output string 指定写入的文件名和路径
• 命令演示：
  

镜像备份导入 - docker load

• 作用：
  将save命令打包的镜像导入本地镜像库中
• 命令格式：
  docker load [OPTIONS]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -i, --input string 指定要打入的文件，如没有指定，默认是STDIN
  -q, --quiet 不打印导入过程信息
• 命令演示：
  

镜像重命名 – docker tag

• 作用：
  对本地镜像的NAME、TAG进行重命名，并新产生一个命名后镜像
• 命令格式：
  docker tag SOURCE_IMAGE[:TAG] TARGET_IMAGE[:TAG]
• 命令参数(OPTIONS)：
  无
• 命令演示：
  

镜像详细信息 – docker image inspect/docker inspect

• 作用：
  查看本地一个或多个镜像的详细信息
• 命令格式：
  docker image inspect [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]
  或者 docker inspect [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --format string 利用特定Go语言的format栺式输出结果
• 命令演示：
  

镜像历史信息 – docker history

• 作用：
  查看本地一个镜像的历史(历史分层)信息
• 命令格式：
  docker history [OPTIONS] IMAGE
• 命令参数(OPTIONS)：
  -H, --human 将创建时间、大小进行优化打印(默认为true)
  -q, --quiet 只显示镜像ID
  --no-trunc 不缩略显示
• 命令演示：
  

3.3 总结

4 Docker核心技术之容器

4.1 容器简介

什么是容器

容器（Container）：容器是一种轻量级、可移植、并将应用程序进行的打包的技术，使应用程序可以在几乎任何地方以相同的方式运行

• Docker将镜像文件运行起来后，产生的对象就是容器。容器相当于是镜像运行起来的一个实例。
• 容器具备一定的生命周期。
• 另外，可以借助docker ps命令查看运行的容器，如同在linux上利用ps命令查看运行着的进程那样。

4.2 容器与虚拟机

Docker容器与虚拟机相同点

• 容器和虚拟机一样，都会对物理硬件资源进行共享使用。
• 容器和虚拟机的生命周期比较相似（创建、运行、暂停、关闭等等）。
• 容器中或虚拟机中都可以安装各种应用，如redis、mysql、nginx等。也就是说，在容器中的操作，如同在一个虚拟机(操作系统)中操作一样。
• 同虚拟机一样，容器创建后，会存储在宿主机上：linux上位于/var/lib/docker/containers下

Docker容器与虚拟机不同点

注意：容器并不是虚拟机，但它们有很多相似的地方

• 虚拟机的创建、启动和关闭都是基于一个完整的操作系统。一个虚拟机就是一个完整的操作系统。而容器直接运行在宿主机的内核上，其本质上以一系列进程的结合。
• 容器是轻量级的，虚拟机是重量级的。首先容器不需要额外的资源来管理(不需要Hypervisor、Guest OS)，虚拟机额外更多的性能消耗；其次创建、启动或关闭容器，如同创建、启动或者关闭进程那么轻松，而创建、启动、关闭一个操作系统就没那么方便了。
• 也因此，意味着在给定的硬件上能运行更多数量的容器，甚至可以直接把Docker运行在虚拟机上。

4.3 容器生命周期

虚拟机的生命周期

容器的生命周期

4.4 容器生命周期管理

容器创建 – docker create

• 作用：
  利用镜像创建出一个Created 状态的待启动容器
• 命令格式：
  docker create [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
• 命令参数(OPTIONS)：查看更多
  -t, --tty 分配一个伪TTY，也就是分配虚拟终端
  -i, --interactive 即使没有连接，也要保持STDIN打开
  --name 为容器起名，如果没有指定将会随机产生一个名称
• 命令参数（COMMANDARG）:
  COMMAND 表示容器启动后，需要在容器中执行的命令，如ps、ls 等命令
  ARG 表示执行 COMMAND 时需要提供的一些参数，如ps 命令的 aux、ls命令的-a等等
• 命令演示：
  

容器启动 – docker start

• 作用：
  将一个或多个处于创建状态或关闭状态的容器启动起来
• 命令格式：
  docker start [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -a, --attach 将当前shell的 STDOUT/STDERR 连接到容器上
  -i, --interactive 将当前shell的 STDIN连接到容器上
• 命令演示：
  
  

容器创建并启动 – docker run

• 作用：
  利用镜像创建并启动一个容器
• 命令格式：
  docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
• 命令参数(OPTIONS)：查看更多
  -t, --tty 分配一个伪TTY，也就是分配虚拟终端
  -i, --interactive 即使没有连接，也要保持STDIN打开
  --name 为容器起名，如果没有指定将会随机产生一个名称
  -d, --detach 在后台运行容器并打印出容器ID
  --rm 当容器退出运行后，自动删除容器
• 命令参数（COMMANDARG）:
  COMMAND 表示容器启动后，需要在容器中执行的命令，如ps、ls 等命令
  ARG 表示执行 COMMAND 时需要提供的一些参数，如ps 命令的 aux、ls命令的-a等等
• 命令演示：
  
  

docker run 与 docker create + docker start

• docker run 相当于 docker create + docker start –a 前台模式
• docker run -d 相当于 docker create + docker start 后台模式

容器暂停 – docker pause

• 作用：
  暂停一个或多个处于运行状态的容器
• 命令格式：
  docker pause CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  无
• 命令演示：
  

容器取消暂停 – docker unpause

• 作用：
  取消一个或多个处于暂停状态的容器，恢复运行
• 命令格式：
  docker unpause CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  无
• 命令演示：
  

容器关闭 – docker stop

• 作用：
  关闭一个或多个处于暂停状态或者运行状态的容器
• 命令格式：
  docker stop [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -t, --time int 关闭前，等待的时间，单位秒(默认 10s)
• 命令演示：
  

容器终止 – docker kill

• 作用：
  强制并立即关闭一个或多个处于暂停状态或者运行状态的容器
• 命令格式：
  docker kill [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -s, --signal string 指定发送给容器的关闭信号 (默认“KILL”信号)
• 命令演示：
  

docker stop和docker kill的区别

• 前提知识点：
  • Linux其中两种终止进程的信号是：SIGTERM和SIGKILL
  • SIGKILL信号：无条件终止进程信号。进程接收到该信号会立即终止，不进行清理和暂存工作。该信号不能被忽略、处理和阻塞，它向系统管理员提供了可以杀死任何进程的方法。
  • SIGTERM信号：程序终结信号，可以由kill命令产生。与SIGKILL不同的是，SIGTERM信号可以被阻塞和终止，以便程序在退出前可以保存工作或清理临时文件等。
• docker stop 会先发出SIGTERM信号给进程，告诉进程即将会被关闭。在-t指定的等待时间过了之后，将会立即发出SIGKILL信号，直接关闭容器。
• docker kill 直接发出SIGKILL信号关闭容器。但也可以通过-s参数修改发出的信号。
  因此会发现在docker stop的等过过程中，如果终止docker stop的执行，容器最终没有被关闭。而docker
  kill几乎是立刻发生，无法撤销。(??? 视频中的实际测试，不是这样的，docker stop，尽管提前ctrl + c 终止了，但是容器还是在10秒后关闭了)。
• 此外还有些异常原因也会导致容器被关闭，比如docker daemon重启、容器内部进程运行发生错误等等“异常原因”。

容器重启 – docker restart

• 作用：
  重启一个或多个处于运行状态、暂停状态、关闭状态或者新建状态的容器
  该命令相当于stop和start命令的结合
• 命令格式：
  docker restart [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -t, --time int 重启前，等待的时间，单位秒(默认 10s)
  实则是关闭前等待的时间

容器删除 – docker container rm

• 作用：
  删除一个或多个容器
• 命令格式：
  docker container rm [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
  或者 docker rm [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --force 强行删除容器(会使用 SIGKILL信号)
  -v, --volumes 同时删除绑定在容器上的数据卷
• 命令演示：
  

4.5 容器信息查看

容器详细信息 – docker container inspect

• 作用：
  查看本地一个或多个容器的详细信息

• 命令格式：
  docker container inspect [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
  或者 docker inspect [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]

• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --format string 利用特定Go诧言的format格式输出结果
  -s, --size 显示总大小
  eg1. root@asus:~# docker container inspect -f "{{.NetworkSettings.Networks.bridge}}"
  centos-bash
  eg2. root@asus:~# docker container inspect -f "{{json .NetworkSettings.Networks.bridge}}" centos-bash

• 命令演示：
  

容器日志信息 – docker logs

• 作用：
  查看容器的日志信息
• 命令格式：
  docker logs [OPTIONS] CONTAINER
• 命令参数(OPTIONS)：
  --details 显示日志的额外信息
  -f, --follow 动态跟踪显示日志信息
  --since string 只显示某事时间节点之后的
  --tail string 显示倒数的行数(默认全部)
  -t, --timestamps 显示timestamps时间
  --until string 只显示某事时间节点之前的
• 注意：
  容器日志中记录的是容器主进程的输出STDOUTSTDERR

容器重命名 – docker rename

• 作用：
  修改容器的名称
• 命令格式：
  docker rename CONTAINER NEW_NAME
• 命令参数(OPTIONS)：
  无

4.6 容器运行时操作

容器连接 – docker attach

• 作用：
  将当前终端的STDIN、STDOUT、STDERR绑定到正在运行的容器的主进程上实现连接
• 命令格式：
  docker attach [OPTIONS] CONTAINER
• 命令参数(OPTIONS)：
  --no-stdin 不绑定STDIN

容器中执行新命令 – docker exec

• 作用：
  在容器中运行一个命令
• 命令格式：
  docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -d, --detach 后台运行命令
  -i, --interactive 即使没连接容器，也将当前的STDIN绑定上
  -t, --tty 分配一个虚拟终端
  -w, --workdir string 指定在容器中的工作目录
  -e, --env list 设置容器中运行时的环境变量

4.7 容器总结

5 Docker核心技术之容器与镜像

5.1 Docker的容器与镜像

Docker容器与镜像的关系

容器提交 – docker commit

• 作用：
  根据容器生成一个新的镜像
• 命令格式：
  docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -a, --author string 作者
  -c, --change list 为创建的镜像加入Dockerfile命令
  -m, --message string 提交信息，类似git commit -m
  -p, --pause 提交时暂停容器 (default true)
• 命令演示：
  
  

容器导出 – docker export

• 作用：
  将容器当前的文件系统导出成一个tar文件
• 命令格式：
  docker export [OPTIONS] CONTAINER
• 命令参数(OPTIONS)：
  -o, --output string 指定写入的文件，默认是STDOUT

容器打包的导入 – docker import

• 作用：
  从一个tar文件中导入内容创建一个镜像
• 命令格式：
  docker import [OPTIONS] file|URL|- [REPOSITORY[:TAG]]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -c, --change list 为创建的镜像加入Dockerfile命令
  -m, --message string 导入时，添加提交信息
  eg. docker import test-container2.backup centos-test-container2:v1
  注：后缀名不一定要是.tar

5.2 深入理解Docker的容器与镜像

镜像的Layer

镜像的视角

容器的Layer

容器的视角

容器与镜像的底层关系

容器的运行

5.3 总结

6 Docker核心技术之网络管理

6.1 Docker 网络管理简介

为什么需要Docker网络管理

容器的网络默认与宿主机、与其他容器都是相互隔离。

• 容器中可以运行一些网络应用(如nginx、web应用、数据库等)，如果要让外部也可以访问这些容器内运行的网络应
  用，那么就需要配置网络来实现。
• 有可能有的需求下，容器不想让它的网络与宿主机、与其他容器隔离。
• 有可能有的需求下，容器根本不需要网络。
• 有可能有的需求下，容器需要更高的定制化网络（如定制特殊的集群网络、定制容器间的局域网）。
• 有可能有的需求下， 容器数量特别多，体量很大的一系列容器的网络管理如何
• ……
  因此容器的网络管理是非常重要的

Docker中有哪些网络驱动模式

Docker有五种网络驱动模式

• bridge network 模式（网桥）：默认的网络模式。类似虚拟机的nat模式
• host network 模式（主机）：容器与宿主机之间的网络无隔离，即容器直接使用宿主机网络
• None network 模式：容器禁用所有网络。
• Overlay network 模式（覆盖网络）： 利用VXLAN实现的bridge模式
• Macvlan network 模式：容器具备Mac地址，使其显示为网络上的物理设备

6.2 Docker 网络管理命令

查看网络 – docker network ls

• 作用：
  查看已经建立的网络对象
• 命令格式：
  docker network ls [OPTIONS]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --filter filter 过滤条件(如 'driver=bridge’)
  --format string 栺式化打印结果
  --no-trunc 不缩略显示
  -q, --quiet 只显示网络对象的ID
• 注意：
  默认情况下，docker安装完成后，会自动创建bridge、host、none三种网络驱动
• 命令演示：
  

创建网络 – docker network create

• 作用：
  创建新的网络对象
• 命令格式：
  docker network create [OPTIONS] NETWORK
• 命令参数(OPTIONS)：
  -d, --driver string 指定网络的驱动(默认 "bridge")
  --subnet strings 指定子网网段(如192.168.0.0/16、172.88.0.0/24)
  --ip-range strings 执行容器的IP范围，栺式同subnet参数
  --gateway strings 子网的IPv4 or IPv6网关，如(192.168.0.1)
• 注意：
  host和none模式网络只能存在一个
  docker自带的overlay网络创建依赖于docker swarm(集群负载均衡)服务
  192.168.0.0/16 等于 192.168.0.0~192.168.255.255 192.168.8.0/24
  172.88.0.0/24 等于 172.88.0.0~172.88.0.255
• 命令演示：
  

网络删除 – docker network rm

• 作用：
  删除一个或多个网络
• 命令格式：
  docker network rm NETWORK [NETWORK...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  无

查看网络详细信息 – docker network inspect

• 作用：
  查看一个或多个网络的详细信息
• 命令格式：
  docker network inspect [OPTIONS] NETWORK [NETWORK...]
  或者 docker inspect [OPTIONS] NETWORK [NETWORK...]
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --format string 根据format输出结果

使用网络 – docker run --network

• 作用：
  为启动的容器指定网络模式
• 命令格式：
  docker run/create --network NETWORK
• 命令参数(OPTIONS)：
  无
• 注意：
  默认情况下，docker创建或启动容器时，会默认使用名为bridge的网络

网络连接与断开 – docker network connect/disconnect

• 作用：
  将指定容器与指定网络进行连接或者断开连接
• 命令格式：
  docker network connect [OPTIONS] NETWORK CONTAINER
  docker network disconnect [OPTIONS] NETWORK CONTAINER
• 命令参数(OPTIONS)：
  -f, --force 强制断开连接(用于disconnect)

6.3 Docker 网络模式简介

bridge 网络模式（一）

特点：

• 宿主机上需要单独的bridge网卡，如默认docker默认创建的docker0。
• 容器之间、容器与主机之间的网络通信，是借助为每一个容器生成的一对veth pair虚拟网络设备对，进行通信的。一个在容器上，另一个在宿主机上。
• 每创建一个基于bridge网络的容器，都会自动在宿主机上创建一个veth**虚拟网络设备。
• 外部无法直接访问容器。需要建立端口映射才能访问。
• 容器借由veth虚拟设备通过如docker0这种bridge网络设备进行通信。
• 每一容器具有单独的IP
  

bridge 网络模式（二） – 端口映射

• 作用：
  启动的容器时，为容器进行端口映射
• 命令格式：
  docker run/create -P …
  或者 docker run/create –p …
• 命令参数(OPTIONS)：
  -P, --publish-all 将容器内部所有暴露端口进行随机映射
  -p, --publish list 手动指定端口映射
• 注意：
  -p [HOST_IP]:[HOST_PORT]:CONTAINER_PORT
  如：-p ::80 将容器的80端口随机(端口)映射到宿主机任意IP
  -p :8000:6379 将容器的6379端口映射到宿主机任意IP的8000端口
  -p 192.168.5.1::3306将容器的3306端口随机(端口)映射到宿主机的192.168.5.1 IP上
  

host 网络模式

特点：

• 容器完全共享宿主机的网络。网络没有隔离。宿主机的网络就是容器的网络。
• 容器、主机上的应用所使用的端口不能重复。
  例如：如果宿主机已经占用了8090端口，那么任何一个host模式的容器都不可以使用8090端口了；反之同理。
• 外部可以直接访问容器，不需要端口映射。
• 容器的IP就是宿主机的IP
  

特殊host 网络模式（Container网络模式）

• Container网络模式，其实就是容器共享其他容器的网络。
• 相当于该容器,，在网络层面上，将其他容器作为“主机”。它们之间的网络没有隔离。
• 这些容器之间的特性同host模式。
  使用方法：
  Docker run/create --network container:CONTAINER …
  

none 网络模式

特点：

• 容器上没有网络，也无任何网络设备。
• 如果需要使用网络，需要用户自行安装不配置。
  应用场景
• 该模式适合需要高度定制网络的用户使用。

overlay 网络模式（一）

• Overlay 网络，也称为覆盖网络。
• Overlay 网络的实现方式和方案有多种。Docker自身集成了一种，基于VXLAN隧道技术实现。
• Overlay 网络主要用于实现跨主机容器之间的通信。
  应用场景：需要管理成百上千个跨主机的容器集群的网络时。

overlay 网络模式（二）- 了解TCP/IP协议栈

overlay 网络模式（三）- 实现原理
IP隧道网络原理

macvlan 网络模式

• macvlan网络模式，最主要的特征就是他们的通信会直接基于mac地址进行转发。
• 这时宿主机其实充当一个二层交换机。Docker会维护着一个MAC地址表，当宿主机网络收到一个数据包后，直接根据mac地址找到对应的容器，再把数据交给对应的容器。
• 容器之间可以直接通过IP互通，通过宿主机上内建的虚拟网络设备（创建macvlan网络时自动创建），但与主机无法直接利用IP互通。
  应用场景：由于每个外来的数据包的目的mac地址就是容器的mac地址，这时每个容器对于外面网络来说就相当于一个真实的物理网络设备。因此当需要让容器来的网络看起来是一个真实的物理机时，使用macvlan模式
  

6.4 总结

重点掌握：

• bridge网络、host网络、Container网络模式的原理和使用（应用得较多，且host网络性能最优）。
• docker network命令的使用

了解：

• none网络的效果
• overlay网络、macvlan网络的原理。（使用起来难度较大）

7 Docker核心技术之数据管理

7.1 Docker 数据卷简介

为什么用数据卷

• 宿主机无法直接访问容器中的文件
• 容器中的文件没有持久化，导致容器删除后，文件数据也随之消失
• 容器之间也无法直接访问互相的文件

为解决这些问题，docker加入了数据卷(volumes)机制，能很好解决上面问题，以实现：

• 容器与主机之间、容器与容器之间共享文件
• 容器中数据的持久化
• 将容器中的数据备份、迁移、恢复等

数据卷的特点

• 数据卷存在于宿主机的文件系统中，独立于容器，和容器的生命周期是分离的。
• 数据卷可以是目录也可以是文件，容器可以利用数据卷和宿主机进行数据共享，实现了容器间的数据共享和交换。
• 容器启动初始化时，如果容器使用的镜像包含了数据，这些数据会拷贝到数据卷中。
• 容器对数据卷的修改是实时进行的。
• 数据卷的变化不会影响镜像的更新。数据卷是独立于联合文件系统，镜像是基于联合文件系统。镜像与数据卷之间不会有相互影响。

7.2 Docker 数据卷管理

Docker挂载容器数据卷的三种方式

• bind mounts：将宿主机上的一个文件或目录被挂载到容器上。
• volumes：由Docker创建和管理。使用docker volume命令管理
• tmpfs mounts：tmpfs 是一种基于内存的临时文件系统。tmpfs mounts 数据不会存储在磁盘上。
  

bind mounts方式挂载数据卷

• 利用docker run/create的参数为容器挂载数据卷
• 用法：
  方式一： -v, --volume参数
  -v 宿主机文件或文件夹路径:容器中的文件或者文件夹路径
  方式二：--mount参数
  --mount type=bind, src=宿主机文件或文件夹路径, dst=容器中的文件或者文件夹路径
  注意：1、src指定的文件和路径必须提前创建或存在；2、-v中的宿主机文件或文件夹路径可以省略，--mount中的src参数可以省略，表示创建一个随机字符串名称的volume
• 命令演示：
  

volumes方式挂载数据卷

• 利用docker run/create为容器挂载数据卷
• 用法：
  方式一： -v, --volume参数
  -v VOLUME-NAME:容器中的文件或者文件夹路径
  方式二：--mount 参数
  --mount type=volume, src=VOLUME-NAME, dst=容器中的文件或者文件夹路径
• volume对象管理：
  docker volume 命令管理volume数据卷对象
  docker volume create 创建数据卷对象
  docker volume inspect 查看数据卷详细信息
  docker volume ls 查看已创建的数据卷对象
  docker volume prune 删除未被使用的数据卷对象
  docker volume rm 删除一个或多个数据卷对象

tmpfs mount方式挂载数据卷

• 利用docker run/create为容器挂载数据卷
• 用法：
  --mount type=tmpfs, dst=PATH

共享其他容器的数据卷-数据卷容器

• 利用docker run/create 的--volumes-from参数指定数据卷容器
• 用法：
  docker run/create --volumes-from CONTAINER

7.3 Docker 数据卷注意事项

数据卷使用注意

Docker的数据卷更多会是使用volumes方式来进行使用。使用时需注意：

• 如果挂载一个空的数据卷到容器中的一个非空目录中，那么这个目录下的文件会被复制到数据卷中。
• 如果挂载一个非空的数据卷到容器中的一个目录中，那么容器中的目录中会显示数据卷中的数据。如果原来容器中的目录中有数据，那么这些原始数据会被隐藏掉。

这两个规则都非常重要，灵活利用第一个规则可以帮助我们初始化数据卷中的内容。掌握第二个规则可以保证挂载数据卷后的数据总是你期望的结果。

7.4 总结

重点掌握

• 数据卷特征和简介
• mount方式绑定数据卷
• 数据卷挂载的三种形式
• 数据卷使用的注意事项

8 Docker核心技术之仓库

8.1 Docker 仓库简介

什么是Docker仓库

• Docker仓库就是存放docker镜像并有docker pull方法下载的云环境
• Docker仓库分为公有仓库和私有仓库。
  • 公有仓库指Docker Hub(官方)等开放给用户使用、允许用户管理镜像。
  • 私有仓库指由用户自行搭建的存放镜像的云环境。

8.2 Docker 私有仓库搭建

搭建无认证私有仓库

• 第一步：在需要搭建仓库的服务器上安装docker。
• 第二步：在服务器上，从docker hub下载registry仓库
  docker pull registry
• 第三步：在服务器上，启动仓库

docker run -d -ti --restart always
                  --name my-registry
                  -p 8000:5000
                  -v /my-registry/registry:/var/lib/registry
registry

注意：

• registry内部对外开放端口是5000。默认情况下，镜像存放于容器内的
  /var/lib/registry(官网Dockerfile中查看)目录下，这样如果容器被删除，则存放于容器中的镜像也会丢失。
• 本地利用curl 服务器IP:8000/v2/_catalog 查看当前仓库中的存放的镜像列表。（注意打开8000端口访问）
• -v /my-registry/registry:/var/lib/registry 其中，/my-registry/registry可变可以自主决定，/var/lib/registry不能变。

私有仓库--上传、下载镜像

• 第一步：docker tag重命名需要上传的镜像
  docker tag IMAGE 服务器IP:端口/IMAGE_NAME
  eg. docker tag docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch lenovo:8000/docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch
• 第二步：docker push上传刚刚重命名的镜像
  docker push 服务器IP:端口/centos
  eg. docker push lenovo:8000/docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch
• 第三步：查看私有仓库中的镜像信息
  • 查看镜像列表
    1.命令行方式：curl [-u] root lenovo:8000/v2/_catalog
    2.直接在浏览器中输入：lenovo:8000/v2/_catalog
  • 查看某个镜像的tags列表(注意，url中的特殊字符可以转义表示，如 / 用 %2F 表示)

root@asus:~# curl -u root lenovo:8000/v2/docker.elastic.co%2Felasticsearch%2Felasticsearch/tags/list
Enter host password for user 'root':
{"name":"docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch","tags":["7.5.2"]}

• 第四步：docker pull下载私有仓库中的镜像
  docker pull lenovo:8000/docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2

注意：

• 必须重命名为服务器IP:端口/IMAGE_NAME
• 如果push出现了类似https的错误那么需要往配置文件/etc/docker/daemon.json里添加："insecure-registries":["服务器IP:端口"] , 然后重启docker。
• docker pull时，默认tag名称为latest，但是如果私有仓库中的镜像的tag不是latest，则需要带上tag名称。

搭建带认证的私有仓库（一）

在服务器上：

• 第一步：删除先前创建的无认证的仓库容器
  docker rm -f my-registry
• 第二步：创建存放认证用户名和密码的文件：
  mkdir /my-registry/auth -p
• 第三步：创建密码验证文件。注意将将USERNAME和PASSWORD替换为设置的用户名和密码
  docker run --entrypoint htpasswd registry -Bbn USERNAME PASSWORD > /my-registry/auth/htpasswd
• 第四步：重新启动仓库镜像

docker run -d -p 8000:5000 --restart=always --name docker-registry 
-v /my-registry/registry:/var/lib/registry 
-v /my-registry/auth:/auth 
-e "REGISTRY_AUTH=htpasswd" 
-e "REGISTRY_AUTH_HTPASSWD_REALM=Registry Realm" 
-e "REGISTRY_AUTH_HTPASSWD_PATH=/auth/htpasswd" 
registry

带认证的私有仓库 -上传、下载镜像

在本地机器上：

• 第一步：首先登录到服务器
  docker login -u username -p password 47.94.153.230:8000
• 第二步：然后执行pull或者push命令
• 第三步：操作完毕后，可以退出登录
  docker logout 47.94.153.230:8000

这是如果想查看仓库中已有的镜像，那么需要进行http验证才可以。可以直接借助浏览器访问 47.94.153.230:8000/v2/_catalog就可以访问了。

注意这里：47.94.153.230指服务器IP

8.3 总结

重点掌握：

• 私有仓库搭建（安全）

9 Docker核心技术之Dockerfile

9.1 Dockerfile 简介

什么是Dockerfile

• Dockerfile其实就是根据特定的语法格式撰写出来的一个普通的文本文件
• 利用docker build命令依次执行在Dockerfile中定义的一系列命令，最终生成一个新的镜像（定制镜像）

9.2 Dockerfile 示例与使用

Dockerfile参考示例

Dockerfile使用演示 – docker build

Dockerfile使用命令 – docker build

• 作用：
  根据dockerfile创建镜像
• 命令格式：
  docker build [OPTIONS] PATH | URL | -
• 命令参数：
  PATH Dockerfile所在路径(文件夹路径)，文件名必须是Dockerfile
  URL Dockerfile所在URL地址
  OPTIONS:
  -t, --tag list 为镜像设置名称和tag
  -f, --file string 指定Dockerfile的路径(这是可以使用其他名称命名
  Dockerfile)

9.3 Dockerfile 特征

Dockerfile 构建特征（一）

• 查看官方的Dockerfile：https://github.com/docker-library/docs
  

Dockerfile 构建特征（二）

• Dockerfile必须具备一个FROM命令来进行构建
• 每一个Dockerfile命令都会构建一层镜像（本质上是每一层都会启动一个容器，执行完命令后，将容器进行提交后，产生新的镜像层）
• 通过查看下载下来的镜像，发现历史层信息的层ID是missing，其实是因为原本的层id只存在于构建镜像的宿主机上，一旦转移镜像后，历史层消息中将只保留最新一层的ID

9.4 Dockerfile 命令概述

Dockerfile 命令概述（一） 查看完整介绍

• FROM: 指定基础镜像
• RUN： 构建镜像过程中需要执行的命令。可以有多条。
• CMD：添加启动容器时需要执行的命令。多条只有最后一条生效。可以在启动容器时被覆盖和修改。
• ENTRYPOINT：同CMD，但这个一定会被执行，不会被覆盖修改。
• LABEL：为镜像添加对应的数据。
• MAINTAINER：表明镜像的作者。将被遗弃，被LABEL代替。
• EXPOSE：设置对外暴露的端口。
• ENV：设置执行命令时的环境变量，并且在构建完成后，仍然生效
• ARG：设置只在构建过程中使用的环境变量，构建完成后，将消失
• ADD：将本地文件或目录拷贝到镜像的文件系统中。能解压特定格式文件，能将URL作为要拷贝的文件
• COPY：将本地文件或目录拷贝到镜像的文件系统中。
• VOLUME：添加数据卷
• USER：指定以哪个用户的名义执行RUN, CMD 和ENTRYPOINT等命令
• WORKDIR：设置工作目录

Dockerfile 命令概述（二）

• ONBUILD：如果制作的镜像被另一个Dockerfile使用，将在那里被执行Docekrfile命令
• STOPSIGNAL：设置容器退出时发出的关闭信号。
• HEALTHCHECK：设置容器状态检查。
• SHELL：更改执行shell命令的程序。Linux的默认shell是[“/bin/sh”, “-c”]，Windows的是[“cmd”, “/S”, “/C”]。

9.5 总结

重点掌握：

• Docker 容器与镜像之间的关系（尤其commit命令的作用和效果）
• Dockerfile 的书写规则和使用规则
  

10 Docker核心技术之Docker compose

10.1 Docker Compose 简介

Docker Compose是什么？

• Docker Compose是一个能一次性定义和管理多个Docker容器的工具。
• 详细地说：
  Compose中定义和启动的每一个容器都相当于一个服务(service)
  Compose中能定义和启动多个服务，且它们之间通常具有协同关系
• 管理方式：
  使用YAML文件来配置我们应用程序的服务。
  使用单个命令（docker-compose up），就可以创建并启动配置文件中配置的所有服务。

Docker Compose 工作原理

Docker Compose安装

• Docker for Mac与Docker for Windows自带docker-compose
• Linux下需要单独安装：

  • 第一步：sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.3/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
    (-C - 实现断点续传：curl -C - -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.3/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose)

  • 第二步：sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
    终端中使用docker-compose --version查看安装的版本
    这里示例安装版本是1.25.3，很可能您看到这里时，已经出现更新的版本，因此建议换成最新版本。查看最新版本

  • 第三步：只要下载，不用安装，即可运行。 确认是否下载成功，同时也是查看其版本的命令：docker-compose --version

• 官网的详细安装方法查看

Docker Compose CLI

• 利用docker-compose --help查看 或者 查看官方文档
• 对比后会发现：Docker Compose CLI的很多命令的功能和Docker Client CLI是相似的。最主要的区别，就是前者能一次性运行管理多个容器，后者只能一次管理一个。

10.2 了解 Docker Compose File

Docker Compose File版本

• Docker Compose File 有多个版本，基本是向后兼容的，但也有极个别配置项高版本中没有。
• 在docker-compose.yml一开始就需要利用version关键词标明当前file使用的版本
  

Docker Compose File TOP配置参数概览

Docker Compose File 顶级配置项：

• version：指定Docker Compose File版本号
• services：定义多个服务并配置启动参数
• volumes：声明戒创建在多个服务中共同使用的数据卷对象
• networks：定义在多个服务中共同使用的网络对象
• configs：声明将在本服务中要使用的一些配置文件
• secrets：声明将在本服务中要使用的一些秘钥、密码文件
• x-***：自定义配置。主要用于复用相同的配置。

更多详细配置

Docker Compose File 参考示例

10.3 Docker Compose 应用

Docker Compose 案例一 小型web服务项目搭建

步骤：

• 搭建一个flask的小型web项目
• 根据项目环境，利用Dockerfile构建镜像
• 撰写docker-compose.yaml配置文件，启动项目

Docker Compose 案例二 单机环境ELK系统搭建（一）

• ELK工作原理介绍
  

Docker Compose 案例二 单机环境ELK系统搭建（二）

步骤：

• 1、配置单机版的docker-compose.yaml文件（ELK镜像地址）

vim docker-compose.yaml

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
   ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
  ls01:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.5.2
    container_name: ls01
    environment:
      - XPACK_MONITORING_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es01:9200
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    networks:
      - elastic
    depends_on:
      - es01
      - es02
      - es03
  ls02:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.5.2
    container_name: ls02
    environment:
      - XPACK_MONITORING_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es01:9200
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m"
    networks:
      - elastic
    depends_on:
      - es01
      - es02
      - es03
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.5.2
    container_name: kibana
    environment:
      SERVER_NAME: kibana
      SERVER_HOST: 0.0.0.0
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://es01:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - elastic
    depends_on:
      - es01
      - es02
      - es03
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: bridge

• 2、注意每次启动ES之前都要调大虚拟内存，执行：
  sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
• 3、利用 docker-compose up -d 启动环境
• 4、如何确认是否启动成功：
  • 执行命令 docker ps -a
  • 查看日志 docker-comopose logs -f （注意，一定要先切换到docker-compose.yaml所在目录下，否则无法查看到日志）

Docker Compose 案例三 多主机环境ELK系统搭建（一）

• Swarm 介绍
  
• 1. 在当前节点开启/初始化 swarm 服务，并成为leader角色：

root@asus:~# docker swarm init --advertise-addr 192.168.6.6
Swarm initialized: current node (l4nd6chop6lbzleuz0kzpye3u) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-0ba9bs9keqa4nkp1q70ehzz59sg5ukvz69gf2cczzcbt5joq56-0utr1sdgobv67jgj69f0g3cxs 192.168.6.6:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

• 2. 加入其他节点的warm，并成为worker角色：

[root@lenovo ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-0ba9bs9keqa4nkp1q70ehzz59sg5ukvz69gf2cczzcbt5joq56-0utr1sdgobv67jgj69f0g3cxs 192.168.6.6:2377
This node joined a swarm as a worker.

• 3. 查看开启swarm的节点（只有leader角色能查看）：

root@asus:~# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
l4nd6chop6lbzleuz0kzpye3u *   asus                Ready               Active              Leader              19.03.5
n261xlw3yx1xaic3a8so02dpc     lenovo              Ready               Active                                  19.03.5

Docker Compose 案例三 多主机环境ELK系统搭建（二）

• 集群版Docker Compose工作原理
  

Docker Compose 案例三 多主机环境ELK系统搭建（三）

步骤

• 使用docker swarm配置多个docker node集群节点（略，上面已经说明）
• 配置集群版ELK的docker-compose.yaml文件

version: '3.6'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
    environment:
      - node.name=elasticsearch
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch2
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch,elasticsearch2
      - bootstrap.memory_lock=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == manager
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.2
    environment:
      - node.name=elasticsearch2
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=elasticsearch
      - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch,elasticsearch2
      - bootstrap.memory_lock=false
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
      - elastic
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.role == worker
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.5.2
    environment:
      - LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m
    networks:
      - elastic
    deploy:
      replicas: 2
  logstash2:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.5.2
    environment:
      - LS_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m
    networks:
      - elastic
    deploy:
      replicas: 2
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.5.2
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - elastic
    deploy:
      placement:
      constraints:
          - node.role == manager
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local

networks:
  elastic:
    driver: overlay

• 注意每次启动ES之前都要调大虚拟内存，执行：
  sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
• 利用docker stack deploy部署集群版ELK环境
  root@asus:/usr/develop/ideaWs/case3-cluster-elk# docker stack deploy -c docker-compose.yml elk
• 查看swarm中启动的容器（leader角色才能使用）：docker service ls
• 查看日志（leader角色才能使用）： docker service logs elk_elasticsearch -f
• 删除swarm中的容器：docker stack rm elk

10.4 总结