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编程问答

docker privileged作用_docker总结

發(fā)布時間：2025/3/11 编程问答 41 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 docker privileged作用_docker总结小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

docker基本命令

是一個開源的應用容器引擎；是一個輕量級容器技術；

docker主機(Host)：安裝了Docker程序的機器（Docker直接安裝在操作系統(tǒng)之上）；

docker客戶端(Client)：連接docker主機進行操作；

docker倉庫(Registry)：用來保存各種打包好的軟件鏡像；

docker鏡像(Images)：軟件打包好的鏡像；放在docker倉庫中；

docker容器(Container)：鏡像啟動后的實例稱為一個容器；容器是獨立運行的一個或一組應用

docker引擎

docker daemon process docker后臺服務直接執(zhí)行dockerd啟動后臺服務

rest接口程序可以通過rest接口來訪問后臺服務

docker cil 交互式命令行界面 docker開頭的所有命令都與docker cil交互

鏡像操作

知乎不支持表格所以只能這樣

容器操作

運行容器

docker run [選項] 鏡像名選項 -d 后臺運行 -it 提供容器交互 --name 設置容器名 --cpus 設置cpu個數(shù) --env 設置環(huán)境變量 --mount type=bind,source=/root/target,target=/app或者--mount type=tmpfs,destination=/app --volume <host>:<container>:[rw|ro]掛載一個磁盤卷例如 --volume /home/hyzhou/docker:/data:rw --restart 設置重啟策略on-failure,no,always --privileged 使用該參數(shù)，container內的root擁有真正的root權限。否則，container內的root只是外部的一個普通用戶權限。privileged啟動的容器，可以看到很多host上的設備，并且可以執(zhí)行mount。甚至允許你在docker容器中啟動docker容器。

volume bind-mount tmpfs-mount

Volumes和Bind mounts模式使我們能夠在宿主機和容器間共享文件從而我們能夠將數(shù)據(jù)持久化到宿主機上，以避免寫入容器存儲層帶來的容器停止后數(shù)據(jù)的丟失的問題。

tmpfs mounts，顧名思義，是一種非持久化的數(shù)據(jù)存儲。它僅僅將數(shù)據(jù)保存在宿主機的內存中，一旦容器停止運行，tmpfs mounts會被移除，從而造成數(shù)據(jù)丟失。

一個簡單區(qū)分volumes，bind mounts和tmpfs mounts不同點的方法是：思考數(shù)據(jù)在宿主機上是如何存在的。

Volumes由Docker管理，存儲在宿主機的某個地方（在linux上是/var/lib/docker/volumes/）。非Docker應用程序不能改動這一位置的數(shù)據(jù)。Volumes是Docker最好的數(shù)據(jù)持久化方法。
Bind mounts的數(shù)據(jù)可以存放在宿主機的任何地方。數(shù)據(jù)甚至可以是重要的系統(tǒng)文件或目錄。非Docker應用程序可以改變這些數(shù)據(jù)。
tmpfs mounts的數(shù)據(jù)只存儲在宿主機的內存中，不會寫入到宿主機的文件系統(tǒng)。

詳細區(qū)別https://michaelyou.github.io/2017/09/17/Docker%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%AE%A1%E7%90%86-Volume%EF%BC%8C-bind-mount%E5%92%8Ctmpfs-mount/

Dockerfile

DockerFile

# 使用官方提供的 Python 開發(fā)鏡像作為基礎鏡像 FROM python:2.7-slim # 將工作目錄切換為 /app WORKDIR /app # 將當前目錄下的所有內容復制到 /app 下 ADD . /app # 使用 pip 命令安裝這個應用所需要的依賴 RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt # 允許外界訪問容器的 80 端口 EXPOSE 80 # 設置環(huán)境變量 ENV NAME World # 設置容器進程為：python app.py，即：這個 Python 應用的啟動命令 CMD ["python", "app.py"]

其中，RUN 原語就是在容器里執(zhí)行 shell 命令的意思。

而 WORKDIR，意思是在這一句之后，Dockerfile 后面的操作都以這一句指定的 /app 目錄作為當前目錄。

Dockerfile中的ENTRYPOINT指令和CMD指令都可以設置容器啟動時要執(zhí)行的命令，但用途是有略微不同的。

cmd : cmd給出的是一個容器的默認的可執(zhí)行體。也就是容器啟動以后，默認的執(zhí)行的命令。重點就是這個“默認”。意味著，如果docker run沒有指定任何的執(zhí)行命令或者dockerfile里面也沒有entrypoint，那么，就會使用cmd指定的默認的執(zhí)行命令執(zhí)行。可以被docker run 語句覆蓋。

entrypoint : 是真正的容器啟動以后要執(zhí)行命令。不會被docker run 語句覆蓋。

所以，到了最后的 CMD，意思是 Dockerfile 指定 python app.py 為這個容器的進程。這里，app.py 的實際路徑是 /app/app.py。所以，CMD [“python”, “app.py”] 等價于 "docker run python app.py"。另外，在使用 Dockerfile 時，你可能還會看到一個叫作 ENTRYPOINT 的原語。實際上，它和CMD 都是 Docker 容器進程啟動所必需的參數(shù)，完整執(zhí)行格式是：“ENTRYPOINT CMD”。

但是，默認情況下，Docker 會為你提供一個隱含的 ENTRYPOINT，即：/bin/sh -c。所以，在不指定 ENTRYPOINT 時，比如在我們這個例子里，實際上運行在容器里的完整進程是：/bin/sh -c “python app.py”，即 CMD 的內容就是 ENTRYPOINT 的參數(shù)。

備注：基于以上原因，我們后面會統(tǒng)一稱 Docker 容器的啟動進程為ENTRYPOINT，而不是 CMD。

需要注意的是，Dockerfile 里的原語并不都是指對容器內部的操作。就比如ADD，它指的是把當前目錄（即 Dockerfile 所在的目錄）里的文件，復制到指定容器內的目錄當中。

讀懂這個 Dockerfile 之后，我再把上述內容，保存到當前目錄里一個叫“Dockerfile”的文件中：

$ ls Dockerfile app.py requirements.txt

接下來，我就可以讓 Docker 制作這個鏡像了，在當前目錄執(zhí)行：

docker build -t helloworld .

其中，-t 的作用是給這個鏡像加一個 Tag，即：起一個好聽的名字。docker build 會自動加載

當前目錄下的 Dockerfile 文件，然后按照順序，執(zhí)行文件中的原語。而這個過程，實際上可以

等同于 Docker 使用基礎鏡像啟動了一個容器，然后在容器中依次執(zhí)行 Dockerfile 中的原語。

需要注意的是，Dockerfile 中的每個原語執(zhí)行后，都會生成一個對應的鏡像層。即使原語本身

并沒有明顯地修改文件的操作（比如，ENV 原語），它對應的層也會存在。只不過在外界看來，這個層是空的。

其他字段

ARG 參數(shù)名 = 參數(shù)值

構建參數(shù)和 ENV 的效果一樣，都是設置環(huán)境變量。所不同的是，ARG 所設置的構建環(huán)境的環(huán)境變量，在將來容器運行時是不會存在這些環(huán)境變量的。

docker compose

用于定義和運行多個Docker應用程序的工具

#啟動相關服務 docker-compose up -d #編譯服務 docker-compose build . #停止相關服務 docker-compose down #刪除服務 docker-compose rm 服務名 #運行單個服務(容器) docker-compose run 服務名

Compose 使用的三個步驟：

使用 Dockerfile 定義應用程序的環(huán)境。
使用 docker-compose.yml 定義構成應用程序的服務，這樣它們可以在隔離環(huán)境中一起運行。
最后，執(zhí)行 docker-compose up 命令來啟動并運行整個應用程序。

quick start

1、準備

創(chuàng)建一個測試目錄：

$ mkdir composetest $ cd composetest

在測試目錄中創(chuàng)建一個名為 app.py 的文件，并復制粘貼以下內容：

import time import redis from flask import Flask app = Flask(__name__) cache = redis.Redis(host='redis', port=6379) def get_hit_count():retries = 5while True:try:return cache.incr('hits')except redis.exceptions.ConnectionError as exc:if retries == 0:raise excretries -= 1time.sleep(0.5)@app.route('/') def hello():count = get_hit_count()return 'Hello World! I have been seen {} times.n'.format(count)

在此示例中，redis 是應用程序網絡上的 redis 容器的主機名，該主機使用的端口為 6379。

在 composetest 目錄中創(chuàng)建另一個名為 requirements.txt 的文件，內容如下：

flask redis

2、創(chuàng)建 Dockerfile 文件

在 composetest 目錄中，創(chuàng)建一個名為的文件 Dockerfile，內容如下：

FROM python:3.7-alpine WORKDIR /code ENV FLASK_APP app.py ENV FLASK_RUN_HOST 0.0.0.0 RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers COPY requirements.txt requirements.txt RUN pip install -r requirements.txt COPY . . CMD ["flask", "run"]

3、創(chuàng)建 docker-compose.yml

在測試目錄中創(chuàng)建一個名為 docker-compose.yml 的文件，然后粘貼以下內容：

# yaml 配置 version: '3' services:web:build: .ports:- "5000:5000"redis:image: "redis:alpine"

4、使用 Compose 命令構建和運行您的應用

在測試目錄中，執(zhí)行以下命令來啟動應用程序：

docker-compose up

如果你想在后臺執(zhí)行該服務可以加上 -d 參數(shù)：

docker-compose up -d

(目錄下要有Dockerfile,docker-compose.yml,其他需要用到的文件)

nvidia-docker