服務(wù)器部署docker

docker簡(jiǎn)介##

• 可以把docker是一個(gè)容器，可以讓開發(fā)者將自己的項(xiàng)目部署到這個(gè)容器中，最常用的場(chǎng)景是將自己的后端項(xiàng)目部署到服務(wù)器的時(shí)候會(huì)將其打入docker鏡像中，可以理解為一個(gè)開銷更小的虛擬機(jī)。

docker好處##

• 可以輕易地讓幾十個(gè)服務(wù)在docker中跑起來，沒有誰敢說能在自己的電腦上跑幾十個(gè)虛擬機(jī)吧，
• docker可以讓開發(fā)者更加貼近生產(chǎn)環(huán)境，即便于測(cè)試，而且同一個(gè)鏡像可以利用在正式和測(cè)試環(huán)境節(jié)約資源
• docker可以將每個(gè)應(yīng)用隔離起來，可以運(yùn)行多個(gè)業(yè)務(wù)。
• docker的安全性極具保障。

docker在阿里云部署##

言歸正傳，這個(gè)博客本身就是用來將docker部署在阿里云的服務(wù)器上。
（1）擁有一臺(tái)阿里云學(xué)生機(jī)（窮）
（2）這邊推薦系統(tǒng)是CentOS 7.3
（3）首先登陸root賬號(hào)，這個(gè)正常人應(yīng)該都會(huì)（sudo su root）
（4）接下來是輸入命令 yum install docker
（5）你可以嘗試docker -v來判斷你是否下完 docker基本命令
（6）因?yàn)槲沂且粋€(gè)后端人員，所以我偏向于用IDEA來遠(yuǎn)程docker，這邊就需要涉及到開端口的問題了，docker在阿里云這邊得默認(rèn)端口是2375，這是個(gè)大坑，如果沒踩過，這輩子都連不上，這邊推薦一個(gè)博客，Linux的方面就不再贅述。
（7）因?yàn)榘⒗镌品矫媸悄J(rèn)防火墻不打開2375，所以你在開端口同時(shí)，需要把防火墻關(guān)掉，因?yàn)閷W(xué)生機(jī)，也不是很怕被爆破，所以我就默認(rèn)全開了。

（8）接下來是IDEA的部分了，一般的IDEA都會(huì)集成docker，首先是配置docker

接下來嘗試連接是否成功應(yīng)該能夠看到以下畫面

這樣初步就完成了docker的部署。

當(dāng)然要把自己的項(xiàng)目部署上去還是要一個(gè)dockerfile腳本，和部分配置，由于我忙著寫lajiruangong只能以后再分享了##

• 這是我個(gè)人的興趣做出的分享，說錯(cuò)得地方請(qǐng)私聊我，以上關(guān)于docker的見解也是我自己的理解說錯(cuò)請(qǐng)指正。
• 預(yù)告下次分享應(yīng)該是docker部署mysql。（部署項(xiàng)目還等下下次吧）

<p>我們通過tensorflow或者pytorch一些深度學(xué)習(xí)框架可以訓(xùn)練我們自己的模型，然而在生產(chǎn)部署中，不可能讓程序運(yùn)行在一個(gè)server上(比如簡(jiǎn)單的包裝一個(gè)tornado或者django框架實(shí)現(xiàn)服務(wù)的可用)就行了。為了保證服務(wù)的高可用，一般通過docker部署模型，之后通過k8s實(shí)現(xiàn)集群的管理和docker鏡像的管理。</p>

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文章會(huì)首先介紹Docker的概念，Docker的基本語法和用法，以及和Docker相關(guān)的幾個(gè)工具的介紹。

Docker是什么
　　容器與Docker
　　Docker是一種常用的容器化技術(shù)。這里的容器化和虛擬化是對(duì)應(yīng)的概念，即Docker和VirtualBox等等虛擬機(jī)的效果有類似之處，但容器是更輕量化的一套隔離環(huán)境，不會(huì)額外虛擬硬件，很多資源和進(jìn)程都是由宿主機(jī)直接執(zhí)行，因此省了很多資源消耗，速度要比虛擬機(jī)快很多，特別適合機(jī)器學(xué)習(xí)等AI之類的計(jì)算密集型的程序隔離需求。

　　Docker的容器概念與Spring Boot的容器概念完全不同，后者是指Java代碼的一種組織形式。這兩種不同容器都與微服務(wù)有關(guān)。

為什么學(xué)Docker
　　首先給大家舉個(gè)很常見的情景。某公司新人小王去辦公室報(bào)道，公司老鳥老李吩咐小王先去把工作用到的開發(fā)環(huán)境部署好再叫他。但是小王是個(gè)萌新程序員，下載這些開發(fā)庫的地址都不知道。冗長(zhǎng)的環(huán)境安裝手冊(cè)看的小王頭昏腦漲，更不用說里面還有些錯(cuò)誤和沒寫清楚的細(xì)節(jié)。這個(gè)場(chǎng)景是不是很多公司都經(jīng)常在上演？其實(shí)，我在很久之前就不停的想，都程序員了為什么還要看技術(shù)手冊(cè)自己安裝，難道就沒有一個(gè)可靠的技術(shù)幫我一鍵部署好嗎 ?

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答案是，當(dāng)然有！你差的就是Docker！有了他，小王只需要下載好前輩寫好的Dockerfile，只要網(wǎng)絡(luò)OK，就可以一鍵運(yùn)行演示程序。有沒有很簡(jiǎn)單？下面我就來拿一個(gè)Github項(xiàng)目來告訴你怎么樣做到。

Docker部署實(shí)例
　　下面先來看如何部署一個(gè)最簡(jiǎn)單的圖片分類服務(wù)的Demo程序，要求圖片分類模型用深度學(xué)習(xí)框架Keras來實(shí)現(xiàn)，并通過flask發(fā)布模型的預(yù)測(cè)功能。下面我們就來看在Docker下的一鍵部署的過程。

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首先，我們需要從Github上clone一份代碼，進(jìn)入這個(gè)文件夾。

　　

git clone https://github.com/mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp.git cd keras-flask-deploy-webapp

在進(jìn)入到這個(gè)文件夾后，我們不妨看一下都有什么文件：

　　

經(jīng)過之前的學(xué)習(xí)，我們可以了解requirements.txt中管理了項(xiàng)目依賴。其他的文件中，Dockerfile是本次文章最核心的一個(gè)文件，有了他Docker才能在本地進(jìn)行鏡像的構(gòu)建。這里我們可以把Dockerfile中的RUN pip install一行替換為RUN pip install -r /requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/，通過國(guó)內(nèi)鏡像來加速安裝過程。我們可以輸入下面的指令，自己構(gòu)建一個(gè)測(cè)試鏡像：

　　docker build -t keras_flask_test .

　　docker build就是Docker容器的鏡像構(gòu)建命令。這條命令執(zhí)行后，會(huì)需要等待一段時(shí)間（主要是下載和安裝，時(shí)間取決于機(jī)器配置和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境情況）。如下圖所示，在這個(gè)項(xiàng)目的dockerfile里定義了7步構(gòu)建。我這里因?yàn)樘崆皹?gòu)建了一次，這次構(gòu)建會(huì)直接從緩存中讀取，所以省略了耗時(shí)的部分。

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只要看到上圖最后的Successfully built XXX和Successfully tagged XXX就說明已經(jīng)構(gòu)建成功。docker build命令的作用是讓Docker根據(jù)當(dāng)前文件夾的Dockerfile內(nèi)容，自動(dòng)去構(gòu)建名叫keras_flask_test的鏡像。我們可以來確認(rèn)下是否有這個(gè)鏡像：

docker images |grep -i keras keras_flask_test latest af52f1dd1fbb 1 days ago 917MB

docker images是顯示出當(dāng)前系統(tǒng)中存在的所有鏡像，后續(xù)加grep來搜索指定關(guān)鍵詞的鏡像。這里因?yàn)檎弥皹?gòu)建了下，所以是一天前的。讀者朋友如果剛剛構(gòu)建好，鏡像的創(chuàng)建時(shí)間應(yīng)該是最近。有了鏡像，我們就可以實(shí)際運(yùn)行這個(gè)模型服務(wù)了：

docker run -it --rm -p 5000:5000 keras_flask_test

這里，docker run就是Docker從鏡像產(chǎn)生一個(gè)容器了。因?yàn)镵eras自動(dòng)調(diào)用了tensorflow，運(yùn)行后的命令會(huì)顯示tensorflow的信息。同時(shí)，Keras也會(huì)自動(dòng)下載一個(gè)mobilenetv2的輕量模型。等到一切就緒后，會(huì)提示Model loaded. Check http://127.0.0.1:5000/的信息。到這里，模型部署就已經(jīng)完成了，是不是很6的感覺。我們的模型服務(wù)地址就是本機(jī)，端口號(hào)是5000

Docker鏡像與Docker容器的關(guān)系如同程序與進(jìn)程一樣，鏡像是靜態(tài)的基礎(chǔ)，而容器是動(dòng)態(tài)的實(shí)例。

這時(shí)候在瀏覽器中，打開http://127.0.0.1:5000應(yīng)該能看到下圖的界面了。我們可以往中間的地方上傳一張圖片，模型會(huì)返回當(dāng)前圖片的類別。大家可以玩玩，不過不要太為難這個(gè)小模型了。

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Docker常用命令
　上面的例子很簡(jiǎn)單，我們回頭總結(jié)和擴(kuò)展相關(guān)的知識(shí)。先總結(jié)下Docker容器化的普遍的流程。

Docker化程序的一般流程
　　對(duì)于使用者，在得到Docker化程序的代碼后，首先，通過docker build找到Dockerfile構(gòu)建鏡像。然后，docker run從鏡像產(chǎn)生一個(gè)容器的實(shí)例。

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　　而對(duì)于開發(fā)者，一般在AI模型的Docker化之前，先由開發(fā)者在自己的非容器環(huán)境中開發(fā)調(diào)試好后才開始。然后開發(fā)者把自己環(huán)境的安裝配置過程，完整的移植到Dockerfile中。一般來說，Dockerfile中的命令要能復(fù)現(xiàn)自己的整個(gè)配置過程，才算真正完整的Docker化程序開發(fā)。開發(fā)者一般需要自己重復(fù)使用者的步驟，以確保整個(gè)過程是真正能在新環(huán)境中重現(xiàn)。

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　　簡(jiǎn)單來說，順序是：編寫Dockerfile→build→run三部曲。下面介紹這個(gè)流程相關(guān)的命令。由于Dockerfile的內(nèi)容相對(duì)較多，所以暫時(shí)放在后面來說。我們先從build開始。

構(gòu)建鏡像
　　構(gòu)建Docker鏡像的命令是docker build，這條命令的基礎(chǔ)是Dockerfile文件。命令的形式為：

　　docker build [OPTIONS] PATH | URL | -

　　其中，具體的選項(xiàng)有很多，建議參考幫助來學(xué)習(xí)（docker build --help）。我們著重介紹一些最常見的：

作用	參數(shù)	備注
名稱標(biāo)記	-t	格式為-t xxx/yyy:zzz。xxx，yyy和zzz分別是用戶名，鏡像名和標(biāo)簽（版本
Dockerfile位置	-f	如果Dockerfile不在當(dāng)前目錄，或者需要構(gòu)建的源文件文件名不是Dockerfile，則需要指定目標(biāo)文件。
環(huán)境變量	--build-arg	構(gòu)建時(shí)需要的環(huán)境變量。例如設(shè)置代理解決構(gòu)建時(shí)的網(wǎng)絡(luò)問題：--build-arg http_proxy=http://xxx:port

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　　一個(gè)簡(jiǎn)單的命令實(shí)例是：

docker build -t test .

這條命令就是根據(jù)當(dāng)前目錄的Dockerfile內(nèi)容構(gòu)建名為test的鏡像，命令中最后的.表示構(gòu)建的目錄路徑。

運(yùn)行容器
　　運(yùn)行Docker容器的命令是docker run，這條命令的基礎(chǔ)是引用的鏡像必須已經(jīng)構(gòu)建好。Docker也為運(yùn)行命令準(zhǔn)備了非常多的選項(xiàng)，具體可以參考幫助（docker run --help），這里先列出一部分比較常用的選項(xiàng)：

?　　相關(guān)參數(shù)可以自行百度

　　鏡像構(gòu)建可以通過上一步的docker build，自己來完成本地的構(gòu)建。大多情況下，也可以直接使用別人構(gòu)建好并上傳到Dockerhub等Docker鏡像托管網(wǎng)站的鏡像。例如下面一條命令：

docker run -d -p 8080:80 --rm --name mynginx nginx

　　這條命令是后臺(tái)運(yùn)行一個(gè)名為mynginx的nginx服務(wù)，把容器中的80端口映射為主機(jī)的8080，容器在停止時(shí)會(huì)自動(dòng)刪除。假設(shè)當(dāng)前系統(tǒng)沒有運(yùn)行過這條命令，Docker會(huì)顯示出以下信息：

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第一條信息表示Docker沒有找到本地的nginx;latest鏡像；第二條信息顯示從library/nginx上拉取最新的鏡像。后面都是鏡像拉取的分層進(jìn)度，最后一行表示容器運(yùn)行成功后返回的容器ID。

從這里，我們可以發(fā)現(xiàn)docker run的邏輯先搜索本地是否有構(gòu)建過這個(gè)鏡像，找不到時(shí)會(huì)從遠(yuǎn)端服務(wù)器中的倉(cāng)庫拉取最新鏡像回來。這個(gè)過程非常類似Github上拉取代碼，也可以看作一種分布式。

編寫Dockerfile
Dockerfile為鏡像構(gòu)建提供了具體步驟，我們來看下今天介紹的項(xiàng)目中的Dockerfile內(nèi)容：

FROM python:3.6-slim-stretch

ADD requirements.txt /
RUN pip install -r /requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

ADD . /app
WORKDIR /app

EXPOSE 5000
CMD [ “python” , “app.py”]

其中，第一行的FROM python:3.6-slim-stretch中的FROM定義了基礎(chǔ)鏡像，這句表示該鏡像基于python:3.6-slim-stretch構(gòu)建，新鏡像會(huì)包含基礎(chǔ)鏡像的所有文件。后面的EXPOSE表示鏡像的容器對(duì)外暴露什么端口，這與docker run -p xxxx:yyyy中的yyyy對(duì)應(yīng)。CMD表示鏡像的容器運(yùn)行后，自動(dòng)執(zhí)行的一條命令，類似于容器的入口命令。而剩下中間的許多行，則是構(gòu)建鏡像中需要的具體指令。

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完結(jié).

分類: NLP, 云計(jì)算 虛擬化 容器

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的服务器部署docker的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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