permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket
Docker 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。
更高效的利用系统资源
Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。更快速的启动时间
Docker 容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。一致的运行环境
Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性，从而不会再出现 「这段代码在我机器上没问题啊」 这类问题。持续交付和部署
Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 Dockerfile 来进行镜像构建，并结合 持续集成(Continuous Integration) 系统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 持续部署(Continuous Delivery/Deployment) 系统进行自动部署。更轻松的迁移
Docker 确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。更轻松的维护和扩展
Docker 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外，Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 官方镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大的降低了应用服务的镜像制作成本。对比传统虚拟机总结
特性 | 容器 | 虚拟机 |
|---|---|---|
启动 | 秒级 | 分钟级 |
硬盘使用 | 一般为 MB | 一般为 GB |
性能 | 接近原生 | 弱于 |
系统支持量 | 单机支持上千个容器 | 一般几十个 |
Docker 包括三个基本概念
镜像（Image）
容器（Container）
仓库（Repository）
镜像：
我们都知道，操作系统分为 内核 和 用户空间。对于 Linux 而言，内核启动后，会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:18.04 就包含了完整的一套 Ubuntu 18.04 最小系统的 root 文件系统。
Docker 镜像 是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像 不包含 任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。
分层存储
因为镜像包含操作系统完整的 root 文件系统，其体积往往是庞大的，因此在 Docker 设计时，就充分利用 Union FS 的技术，将其设计为分层存储的架构。所以严格来说，镜像并非是像一个 ISO 那样的打包文件，镜像只是一个虚拟的概念，其实际体现并非由一个文件组成，而是由一组文件系统组成，或者说，由多层文件系统联合组成。
镜像构建时，会一层层构建，前一层是后一层的基础。每一层构建完就不会再发生改变，后一层上的任何改变只发生在自己这一层。比如，删除前一层文件的操作，实际不是真的删除前一层的文件，而是仅在当前层标记为该文件已删除。在最终容器运行的时候，虽然不会看到这个文件，但是实际上该文件会一直跟随镜像。因此，在构建镜像的时候，需要额外小心，每一层尽量只包含该层需要添加的东西，任何额外的东西应该在该层构建结束前清理掉。
分层存储的特征还使得镜像的复用、定制变的更为容易。甚至可以用之前构建好的镜像作为基础层，然后进一步添加新的层，以定制自己所需的内容，构建新的镜像。
关于镜像构建，将会在后续相关章节中做进一步的讲解。
容器：
镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。
容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的 命名空间。因此容器可以拥有自己的 root 文件系统、自己的网络配置、自己的进程空间，甚至自己的用户 ID 空间。容器内的进程是运行在一个隔离的环境里，使用起来，就好像是在一个独立于宿主的系统下操作一样。这种特性使得容器封装的应用比直接在宿主运行更加安全。也因为这种隔离的特性，很多人初学 Docker 时常常会混淆容器和虚拟机。
前面讲过镜像使用的是分层存储，容器也是如此。每一个容器运行时，是以镜像为基础层，在其上创建一个当前容器的存储层，我们可以称这个为容器运行时读写而准备的存储层为 容器存储层。
容器存储层的生存周期和容器一样，容器消亡时，容器存储层也随之消亡。因此，任何保存于容器存储层的信息都会随容器删除而丢失。
按照 Docker 最佳实践的要求，容器不应该向其存储层内写入任何数据，容器存储层要保持无状态化。所有的文件写入操作，都应该使用 数据卷（Volume）、或者 绑定宿主目录，在这些位置的读写会跳过容器存储层，直接对宿主（或网络存储）发生读写，其性能和稳定性更高。
数据卷的生存周期独立于容器，容器消亡，数据卷不会消亡。因此，使用数据卷后，容器删除或者重新运行之后，数据却不会丢失。
仓库：
镜像构建完成后，可以很容易的在当前宿主机上运行，但是，如果需要在其它服务器上使用这个镜像，我们就需要一个集中的存储、分发镜像的服务，Docker Registry 就是这样的服务。
一个 Docker Registry 中可以包含多个 仓库（Repository）；每个仓库可以包含多个 标签（Tag）；每个标签对应一个镜像。
通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本。我们可以通过 <仓库名>:<标签> 的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签，将以 latest 作为默认标签。
以 Ubuntu 镜像 为例，ubuntu 是仓库的名字，其内包含有不同的版本标签，如，16.04, 18.04。我们可以通过 ubuntu:16.04，或者 ubuntu:18.04 来具体指定所需哪个版本的镜像。如果忽略了标签，比如 ubuntu，那将视为 ubuntu:latest。
仓库名经常以 两段式路径 形式出现，比如 jwilder/nginx-proxy，前者往往意味着 Docker Registry 多用户环境下的用户名，后者则往往是对应的软件名。但这并非绝对，取决于所使用的具体 Docker Registry 的软件或服务。
Docker Registry 公开服务
Docker Registry 公开服务是开放给用户使用、允许用户管理镜像的 Registry 服务。一般这类公开服务允许用户免费上传、下载公开的镜像，并可能提供收费服务供用户管理私有镜像。
最常使用的 Registry 公开服务是官方的 Docker Hub，这也是默认的 Registry，并拥有大量的高质量的 官方镜像。除此以外，还有 Red Hat 的 Quay.io；Google 的 Google Container Registry，Kubernetes 的镜像使用的就是这个服务；代码托管平台 GitHub 推出的 ghcr.io。
由于某些原因，在国内访问这些服务可能会比较慢。国内的一些云服务商提供了针对 Docker Hub 的镜像服务（Registry Mirror），这些镜像服务被称为 加速器。常见的有 阿里云加速器、DaoCloud 加速器 等。使用加速器会直接从国内的地址下载 Docker Hub 的镜像，比直接从 Docker Hub 下载速度会提高很多。在 安装 Docker 一节中有详细的配置方法。
国内也有一些云服务商提供类似于 Docker Hub 的公开服务。比如 网易云镜像服务、DaoCloud 镜像市场、阿里云镜像库 等。
私有 Docker Registry
除了使用公开服务外，用户还可以在本地搭建私有 Docker Registry。Docker 官方提供了 Docker Registry 镜像，可以直接使用做为私有 Registry 服务。在 私有仓库 一节中，会有进一步的搭建私有 Registry 服务的讲解。
开源的 Docker Registry 镜像只提供了 Docker Registry API 的服务端实现，足以支持 docker 命令，不影响使用。但不包含图形界面，以及镜像维护、用户管理、访问控制等高级功能。
除了官方的 Docker Registry 外，还有第三方软件实现了 Docker Registry API，甚至提供了用户界面以及一些高级功能。比如，Harbor 和 Sonatype Nexus
Docker 分为 stable test 和 nightly 三个更新频道。
官方网站上有各种环境下的 ，这里主要介绍 Docker 在 Linux 、Windows 10 和 macOS 上的安装。
系统要求
Docker 支持以下版本的 Ubuntu 操作系统：
Ubuntu Hirsute 21.04
Ubuntu Groovy 20.10
Ubuntu Focal 20.04 (LTS)
Ubuntu Bionic 18.04 (LTS)
卸载旧版本
旧版本的 Docker 称为 docker 或者 docker-engine，使用以下命令卸载旧版本：
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
安装方式：
使用 APT 安装
由于 apt 源使用 HTTPS 以确保软件下载过程中不被篡改。因此，我们首先需要添加使用 HTTPS 传输的软件包以及 CA 证书。
sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
确认所下载软件包的合法性，需要添加软件源的 GPG 密钥
$ curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
# 官方源
# $ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
然后，我们需要向 sources.list 中添加 Docker 软件源
$ echo \
"deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# 官方源
# $ echo \
# "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
# $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
还可以参考官方文档的语句：
echo \
"deb [arch="$(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
"$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME")" stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
安装 Docker
更新 apt 软件包缓存，并安装 docker-ce：
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
官方文档写的是：
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
如果需要安装特定版本的，需要如下操作：
# List the available versions:
apt-cache madison docker-ce | awk '{ print $3 }'
5:20.10.16~3-0~ubuntu-jammy
5:20.10.15~3-0~ubuntu-jammy
5:20.10.14~3-0~ubuntu-jammy
5:20.10.13~3-0~ubuntu-jammy
VERSION_STRING=5:20.10.13~3-0~ubuntu-jammy
sudo apt-get install docker-ce=$VERSION_STRING docker-ce-cli=$VERSION_STRING containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
启动 Docker
$ sudo systemctl enable docker
$ sudo systemctl start docker
建立 docker 用户组
默认情况下，docker 命令会使用 Unix socket 与 Docker 引擎通讯。而只有 root 用户和 docker 组的用户才可以访问 Docker 引擎的 Unix socket。出于安全考虑，一般 Linux 系统上不会直接使用 root 用户。因此，更好地做法是将需要使用 docker 的用户加入 docker 用户组。
建立 docker 组：
$ sudo groupadd docker
将当前用户加入 docker 组：
$ sudo usermod -aG docker $USER
测试 Docker 是否安装正确
$ docker run --rm hello-world
[usr@hst:~]$ docker run --rm hello-world
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
2db29710123e: Pull complete
Digest: sha256:4e83453afed1b4fa1a3500525091dbfca6ce1e66903fd4c01ff015dbcb1ba33e
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
To generate this message, Docker took the following steps:
1. The Docker client contacted the Docker daemon.
2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
(amd64)
3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
executable that produces the output you are currently reading.
4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
to your terminal.
To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
$ docker run -it ubuntu bash
Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
https://hub.docker.com/
For more examples and ideas, visit:
https://docs.docker.com/get-started/
[usr@hst:~]$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
hello-world latest feb5d9fea6a5 18 months ago 13.3kB
[usr@hst:~]$ docker container
Usage: docker container COMMAND
Manage containers
Commands:
attach Attach local standard input, output, and error streams to a running container
commit Create a new image from a container's changes
cp Copy files/folders between a container and the local filesystem
create Create a new container
diff Inspect changes to files or directories on a container's filesystem
exec Execute a command in a running container
export Export a container's filesystem as a tar archive
inspect Display detailed information on one or more containers
kill Kill one or more running containers
logs Fetch the logs of a container
ls List containers
pause Pause all processes within one or more containers
port List port mappings or a specific mapping for the container
prune Remove all stopped containers
rename Rename a container
restart Restart one or more containers
rm Remove one or more containers
run Create and run a new container from an image
start Start one or more stopped containers
stats Display a live stream of container(s) resource usage statistics
stop Stop one or more running containers
top Display the running processes of a container
unpause Unpause all processes within one or more containers
update Update configuration of one or more containers
wait Block until one or more containers stop, then print their exit codes
Run 'docker container COMMAND --help' for more information on a command.
参考官方文档
在之前的介绍中，我们知道镜像是 Docker 的三大组件之一。
Docker 运行容器前需要本地存在对应的镜像，如果本地不存在该镜像，Docker 会从镜像仓库下载该镜像。
本章将介绍更多关于镜像的内容，包括：
从仓库获取镜像；
管理本地主机上的镜像；
介绍镜像实现的基本原理。
之前提到过，Docker Hub 上有大量的高质量的镜像可以用，这里我们就说一下怎么获取这些镜像。
从 Docker 镜像仓库获取镜像的命令是 docker pull。其命令格式为：
$ docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/]仓库名[:标签]
具体的选项可以通过 docker pull --help 命令看到，这里我们说一下镜像名称的格式。
Docker 镜像仓库地址：地址的格式一般是 <域名/IP>[:端口号]。默认地址是 Docker Hub(docker.io)。
仓库名：如之前所说，这里的仓库名是两段式名称，即 <用户名>/<软件名>。对于 Docker Hub，如果不给出用户名，则默认为 library，也就是官方镜像。
比如：
$ docker pull ubuntu:18.04
18.04: Pulling from library/ubuntu
0c5227665c11: Pull complete
Digest: sha256:8aa9c2798215f99544d1ce7439ea9c3a6dfd82de607da1cec3a8a2fae005931b
Status: Downloaded newer image for ubuntu:18.04
docker.io/library/ubuntu:18.04
上面的命令中没有给出 Docker 镜像仓库地址，因此将会从 Docker Hub （docker.io）获取镜像。而镜像名称是 ubuntu:18.04，因此将会获取官方镜像 library/ubuntu 仓库中标签为 18.04 的镜像。docker pull 命令的输出结果最后一行给出了镜像的完整名称，即： docker.io/library/ubuntu:18.04。
从下载过程中可以看到我们之前提及的分层存储的概念，镜像是由多层存储所构成。下载也是一层层的去下载，并非单一文件。下载过程中给出了每一层的 ID 的前 12 位。并且下载结束后，给出该镜像完整的 sha256 的摘要，以确保下载一致性。
在使用上面命令的时候，你可能会发现，你所看到的层 ID 以及 sha256 的摘要和这里的不一样。这是因为官方镜像是一直在维护的，有任何新的 bug，或者版本更新，都会进行修复再以原来的标签发布，这样可以确保任何使用这个标签的用户可以获得更安全、更稳定的镜像。
如果从 Docker Hub 下载镜像非常缓慢，可以参照 镜像加速器 一节配置加速器。
运行
有了镜像后，我们就能够以这个镜像为基础启动并运行一个容器。以上面的 ubuntu:18.04 为例，如果我们打算启动里面的 bash 并且进行交互式操作的话，可以执行下面的命令。
$ docker run -it --rm ubuntu:18.04 bash
root@1d4eb344065f:/# cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.6 LTS (Bionic Beaver)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.6 LTS"
VERSION_ID="18.04"
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
VERSION_CODENAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionic
root@1d4eb344065f:/#
docker run 就是运行容器的命令，具体格式我们会在 容器 一节进行详细讲解，我们这里简要的说明一下上面用到的参数。
-it：这是两个参数，一个是 -i：交互式操作，一个是 -t 终端。我们这里打算进入 bash 执行一些命令并查看返回结果，因此我们需要交互式终端。
--rm：这个参数是说容器退出后随之将其删除。默认情况下，为了排障需求，退出的容器并不会立即删除，除非手动 docker rm。我们这里只是随便执行个命令，看看结果，不需要排障和保留结果，因此使用 --rm 可以避免浪费空间。
ubuntu:18.04：这是指用 ubuntu:18.04 镜像为基础来启动容器。
bash：放在镜像名后的是 命令，这里我们希望有个交互式 Shell，因此用的是 bash。
进入容器后，我们可以在 Shell 下操作，执行任何所需的命令。这里，我们执行了 cat /etc/os-release，这是 Linux 常用的查看当前系统版本的命令，从返回的结果可以看到容器内是 Ubuntu 18.04.1 LTS 系统。
最后我们通过 exit 退出了这个容器
要想列出已经下载下来的镜像，可以使用 docker image ls 命令。
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 18.04 3941d3b032a8 5 weeks ago 63.1MB
hello-world latest feb5d9fea6a5 18 months ago 13.3kB
列表包含了 仓库名、标签、镜像 ID、创建时间 以及 所占用的空间。
其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识，一个镜像可以对应多个 标签。因此，在文章的例子中，我们可以看到 ubuntu:18.04 和 ubuntu:bionic 拥有相同的 ID，因为它们对应的是同一个镜像。
镜像体积
如果仔细观察，会注意到，这里标识的所占用空间和在 Docker Hub 上看到的镜像大小不同。比如，ubuntu:18.04 镜像大小，在这里是 63.3MB，但是在 docker hub显示的却是 25.47 MB。这是因为 Docker Hub 中显示的体积是压缩后的体积。在镜像下载和上传过程中镜像是保持着压缩状态的，因此 Docker Hub 所显示的大小是网络传输中更关心的流量大小。而 docker image ls 显示的是镜像下载到本地后，展开的大小，准确说，是展开后的各层所占空间的总和，因为镜像到本地后，查看空间的时候，更关心的是本地磁盘空间占用的大小。
另外一个需要注意的问题是，docker image ls 列表中的镜像体积总和并非是所有镜像实际硬盘消耗。由于 Docker 镜像是多层存储结构，并且可以继承、复用，因此不同镜像可能会因为使用相同的基础镜像，从而拥有共同的层。由于 Docker 使用 Union FS，相同的层只需要保存一份即可，因此实际镜像硬盘占用空间很可能要比这个列表镜像大小的总和要小的多。
你可以通过 docker system df 命令来便捷的查看镜像、容器、数据卷所占用的空间。
$ docker system df
TYPE TOTAL ACTIVE SIZE RECLAIMABLE
Images 2 0 63.16MB 63.16MB (100%)
Containers 0 0 0B 0B
Local Volumes 0 0 0B 0B
Build Cache 0 0 0B 0B
虚悬镜像
上面的镜像列表中，还可以看到一个特殊的镜像，这个镜像既没有仓库名，也没有标签，均为 <none>。：
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
这个镜像原本是有镜像名和标签的，原来为 mongo:3.2，随着官方镜像维护，发布了新版本后，重新 docker pull mongo:3.2 时，mongo:3.2 这个镜像名被转移到了新下载的镜像身上，而旧的镜像上的这个名称则被取消，从而成为了 <none>。除了 docker pull 可能导致这种情况，docker build 也同样可以导致这种现象。由于新旧镜像同名，旧镜像名称被取消，从而出现仓库名、标签均为 <none> 的镜像。这类无标签镜像也被称为 虚悬镜像(dangling image) ，可以用下面的命令专门显示这类镜像：
$ docker image ls -f dangling=true
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
一般来说，虚悬镜像已经失去了存在的价值，是可以随意删除的，可以用下面的命令删除。
$ docker image prune
中间层镜像
为了加速镜像构建、重复利用资源，Docker 会利用 中间层镜像。所以在使用一段时间后，可能会看到一些依赖的中间层镜像。默认的 docker image ls 列表中只会显示顶层镜像，如果希望显示包括中间层镜像在内的所有镜像的话，需要加 -a 参数。
$ docker image ls -a
这样会看到很多无标签的镜像，与之前的虚悬镜像不同，这些无标签的镜像很多都是中间层镜像，是其它镜像所依赖的镜像。这些无标签镜像不应该删除，否则会导致上层镜像因为依赖丢失而出错。实际上，这些镜像也没必要删除，因为之前说过，相同的层只会存一遍，而这些镜像是别的镜像的依赖，因此并不会因为它们被列出来而多存了一份，无论如何你也会需要它们。只要删除那些依赖它们的镜像后，这些依赖的中间层镜像也会被连带删除。
列出部分镜像
不加任何参数的情况下，docker image ls 会列出所有顶层镜像，但是有时候我们只希望列出部分镜像。docker image ls 有好几个参数可以帮助做到这个事情。
根据仓库名列出镜像
$ docker image ls ubuntu
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
ubuntu bionic 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
列出特定的某个镜像，也就是说指定仓库名和标签
$ docker image ls ubuntu:18.04
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
除此以外，docker image ls 还支持强大的过滤器参数 --filter，或者简写 -f。之前我们已经看到了使用过滤器来列出虚悬镜像的用法，它还有更多的用法。比如，我们希望看到在 mongo:3.2 之后建立的镜像，可以用下面的命令：
$ docker image ls -f since=mongo:3.2
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis latest 5f515359c7f8 5 days ago 183 MB
nginx latest 05a60462f8ba 5 days ago 181 MB
想查看某个位置之前的镜像也可以，只需要把 since 换成 before 即可。
此外，如果镜像构建时，定义了 LABEL，还可以通过 LABEL 来过滤。
$ docker image ls -f label=com.example.version=0.1
...
以特定格式显示
默认情况下，docker image ls 会输出一个完整的表格，但是我们并非所有时候都会需要这些内容。比如，刚才删除虚悬镜像的时候，我们需要利用 docker image ls 把所有的虚悬镜像的 ID 列出来，然后才可以交给 docker image rm 命令作为参数来删除指定的这些镜像，这个时候就用到了 -q 参数。
$ docker image ls -q
5f515359c7f8
05a60462f8ba
fe9198c04d62
00285df0df87
329ed837d508
329ed837d508
--filter 配合 -q 产生出指定范围的 ID 列表，然后送给另一个 docker 命令作为参数，从而针对这组实体成批的进行某种操作的做法在 Docker 命令行使用过程中非常常见，不仅仅是镜像，将来我们会在各个命令中看到这类搭配以完成很强大的功能。因此每次在文档看到过滤器后，可以多注意一下它们的用法。
另外一些时候，我们可能只是对表格的结构不满意，希望自己组织列；或者不希望有标题，这样方便其它程序解析结果等，这就用到了 。
比如，下面的命令会直接列出镜像结果，并且只包含镜像ID和仓库名：
$ docker image ls --format "{{.ID}}: {{.Repository}}"
5f515359c7f8: redis
05a60462f8ba: nginx
fe9198c04d62: mongo
00285df0df87: <none>
329ed837d508: ubuntu
329ed837d508: ubuntu
或者打算以表格等距显示，并且有标题行，和默认一样，不过自己定义列：
$ docker image ls --format "table {{.ID}}\t{{.Repository}}\t{{.Tag}}"
IMAGE ID REPOSITORY TAG
5f515359c7f8 redis latest
05a60462f8ba nginx latest
fe9198c04d62 mongo 3.2
00285df0df87 <none> <none>
329ed837d508 ubuntu 18.04
329ed837d508 ubuntu bionic
如果要删除本地的镜像，可以使用 docker image rm 命令，其格式为：
$ docker image rm [选项] <镜像1> [<镜像2> ...]
用 ID、镜像名、摘要删除镜像
其中，<镜像> 可以是 镜像短 ID、镜像长 ID、镜像名 或者 镜像摘要。
比如我们有这么一些镜像：
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu 18.04 3941d3b032a8 5 weeks ago 63.1MB
hello-world latest feb5d9fea6a5 18 months ago 13.3kB
我们可以用镜像的完整 ID，也称为 长 ID，来删除镜像。使用脚本的时候可能会用长 ID，但是人工输入就太累了，所以更多的时候是用 短 ID 来删除镜像。docker image ls 默认列出的就已经是短 ID 了，一般取前3个字符以上，只要足够区分于别的镜像就可以了。
比如这里，如果我们要删除 redis:alpine 镜像，可以执行：
$ docker image rm 501
Untagged: redis:alpine
Untagged: redis@sha256:f1ed3708f538b537eb9c2a7dd50dc90a706f7debd7e1196c9264edeea521a86d
Deleted: sha256:501ad78535f015d88872e13fa87a828425117e3d28075d0c117932b05bf189b7
Deleted: sha256:96167737e29ca8e9d74982ef2a0dda76ed7b430da55e321c071f0dbff8c2899b
Deleted: sha256:32770d1dcf835f192cafd6b9263b7b597a1778a403a109e2cc2ee866f74adf23
Deleted: sha256:127227698ad74a5846ff5153475e03439d96d4b1c7f2a449c7a826ef74a2d2fa
Deleted: sha256:1333ecc582459bac54e1437335c0816bc17634e131ea0cc48daa27d32c75eab3
Deleted: sha256:4fc455b921edf9c4aea207c51ab39b10b06540c8b4825ba57b3feed1668fa7c7
我们也可以用镜像名，也就是 <仓库名>:<标签>，来删除镜像。
$ docker image rm centos
Untagged: centos:latest
Untagged: centos@sha256:b2f9d1c0ff5f87a4743104d099a3d561002ac500db1b9bfa02a783a46e0d366c
Deleted: sha256:0584b3d2cf6d235ee310cf14b54667d889887b838d3f3d3033acd70fc3c48b8a
Deleted: sha256:97ca462ad9eeae25941546209454496e1d66749d53dfa2ee32bf1faabd239d38
当然，更精确的是使用 镜像摘要 删除镜像。
$ docker image ls --digests
REPOSITORY TAG DIGEST IMAGE ID CREATED SIZE
node slim sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228 6e0c4c8e3913 3 weeks ago 214 MB
$ docker image rm node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228
Untagged: node@sha256:b4f0e0bdeb578043c1ea6862f0d40cc4afe32a4a582f3be235a3b164422be228
Untagged 和 Deleted
如果观察上面这几个命令的运行输出信息的话，你会注意到删除行为分为两类，一类是 Untagged，另一类是 Deleted。我们之前介绍过，镜像的唯一标识是其 ID 和摘要，而一个镜像可以有多个标签。
因此当我们使用上面命令删除镜像的时候，实际上是在要求删除某个标签的镜像。所以首先需要做的是将满足我们要求的所有镜像标签都取消，这就是我们看到的 Untagged 的信息。因为一个镜像可以对应多个标签，因此当我们删除了所指定的标签后，可能还有别的标签指向了这个镜像，如果是这种情况，那么 Delete 行为就不会发生。所以并非所有的 docker image rm 都会产生删除镜像的行为，有可能仅仅是取消了某个标签而已。
当该镜像所有的标签都被取消了，该镜像很可能会失去了存在的意义，因此会触发删除行为。镜像是多层存储结构，因此在删除的时候也是从上层向基础层方向依次进行判断删除。镜像的多层结构让镜像复用变得非常容易，因此很有可能某个其它镜像正依赖于当前镜像的某一层。这种情况，依旧不会触发删除该层的行为。直到没有任何层依赖当前层时，才会真实的删除当前层。这就是为什么，有时候会奇怪，为什么明明没有别的标签指向这个镜像，但是它还是存在的原因，也是为什么有时候会发现所删除的层数和自己 docker pull 看到的层数不一样的原因。
除了镜像依赖以外，还需要注意的是容器对镜像的依赖。如果有用这个镜像启动的容器存在（即使容器没有运行），那么同样不可以删除这个镜像。之前讲过，容器是以镜像为基础，再加一层容器存储层，组成这样的多层存储结构去运行的。因此该镜像如果被这个容器所依赖的，那么删除必然会导致故障。如果这些容器是不需要的，应该先将它们删除，然后再来删除镜像。
用 docker image ls 命令来配合
像其它可以承接多个实体的命令一样，可以使用 docker image ls -q 来配合使用 docker image rm，这样可以成批的删除希望删除的镜像。我们在“镜像列表”章节介绍过很多过滤镜像列表的方式都可以拿过来使用。
比如，我们需要删除所有仓库名为 redis 的镜像：
$ docker image rm $(docker image ls -q redis)
或者删除所有在 mongo:3.2 之前的镜像：
$ docker image rm $(docker image ls -q -f before=mongo:3.2)
充分利用你的想象力和 Linux 命令行的强大，你可以完成很多非常赞的功能。
从刚才的 docker commit 的学习中，我们可以了解到，镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。如果我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本，用这个脚本来构建、定制镜像，那么之前提及的无法重复的问题、镜像构建透明性的问题、体积的问题就都会解决。这个脚本就是 Dockerfile。
Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的 指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。
还以之前定制 nginx 镜像为例，这次我们使用 Dockerfile 来定制。
在一个空白目录中，建立一个文本文件，并命名为 Dockerfile：
$ mkdir mynginx
$ cd mynginx
$ touch Dockerfile
其内容为：
FROM nginx
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
这个 Dockerfile 很简单，一共就两行。涉及到了两条指令，FROM 和 RUN。
FROM 指定基础镜像
所谓定制镜像，那一定是以一个镜像为基础，在其上进行定制。就像我们之前运行了一个 nginx 镜像的容器，再进行修改一样，基础镜像是必须指定的。而 FROM 就是指定 基础镜像，因此一个 Dockerfile 中 FROM 是必备的指令，并且必须是第一条指令。
在 Docker Hub 上有非常多的高质量的官方镜像，有可以直接拿来使用的服务类的镜像，如 nginx、redis、mongo、mysql、httpd、php、tomcat 等；也有一些方便开发、构建、运行各种语言应用的镜像，如 node、openjdk、python、ruby、golang 等。可以在其中寻找一个最符合我们最终目标的镜像为基础镜像进行定制。
如果没有找到对应服务的镜像，官方镜像中还提供了一些更为基础的操作系统镜像，如 ubuntu、debian、centos、fedora、alpine 等，这些操作系统的软件库为我们提供了更广阔的扩展空间。
除了选择现有镜像为基础镜像外，Docker 还存在一个特殊的镜像，名为 scratch。这个镜像是虚拟的概念，并不实际存在，它表示一个空白的镜像。
FROM scratch
...
如果你以 scratch 为基础镜像的话，意味着你不以任何镜像为基础，接下来所写的指令将作为镜像第一层开始存在。
不以任何系统为基础，直接将可执行文件复制进镜像的做法并不罕见，对于 Linux 下静态编译的程序来说，并不需要有操作系统提供运行时支持，所需的一切库都已经在可执行文件里了，因此直接 FROM scratch 会让镜像体积更加小巧。使用 Go 语言 开发的应用很多会使用这种方式来制作镜像，这也是有人认为 Go 是特别适合容器微服务架构的语言的原因之一。
RUN 执行命令
RUN 指令是用来执行命令行命令的。由于命令行的强大能力，RUN 指令在定制镜像时是最常用的指令之一。其格式有两种：
shell 格式：RUN <命令>，就像直接在命令行中输入的命令一样。刚才写的 Dockerfile 中的 RUN 指令就是这种格式。
RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
exec 格式：RUN ["可执行文件", "参数1", "参数2"]，这更像是函数调用中的格式。
既然 RUN 就像 Shell 脚本一样可以执行命令，那么我们是否就可以像 Shell 脚本一样把每个命令对应一个 RUN 呢？比如这样：
FROM debian:stretch
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y gcc libc6-dev make wget
RUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz"
RUN mkdir -p /usr/src/redis
RUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1
RUN make -C /usr/src/redis
RUN make -C /usr/src/redis install
之前说过，Dockerfile 中每一个指令都会建立一层，RUN 也不例外。每一个 RUN 的行为，就和刚才我们手工建立镜像的过程一样：新建立一层，在其上执行这些命令，执行结束后，commit 这一层的修改，构成新的镜像。
而上面的这种写法，创建了 7 层镜像。这是完全没有意义的，而且很多运行时不需要的东西，都被装进了镜像里，比如编译环境、更新的软件包等等。结果就是产生非常臃肿、非常多层的镜像，不仅仅增加了构建部署的时间，也很容易出错。 这是很多初学 Docker 的人常犯的一个错误。
Union FS 是有最大层数限制的，比如 AUFS，曾经是最大不得超过 42 层，现在是不得超过 127 层。
上面的 Dockerfile 正确的写法应该是这样：
FROM debian:stretch
RUN set -x; buildDeps='gcc libc6-dev make wget' \
&& apt-get update \
&& apt-get install -y $buildDeps \
&& wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz" \
&& mkdir -p /usr/src/redis \
&& tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \
&& make -C /usr/src/redis \
&& make -C /usr/src/redis install \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& rm redis.tar.gz \
&& rm -r /usr/src/redis \
&& apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps
首先，之前所有的命令只有一个目的，就是编译、安装 redis 可执行文件。因此没有必要建立很多层，这只是一层的事情。因此，这里没有使用很多个 RUN 一一对应不同的命令，而是仅仅使用一个 RUN 指令，并使用 && 将各个所需命令串联起来。将之前的 7 层，简化为了 1 层。在撰写 Dockerfile 的时候，要经常提醒自己，这并不是在写 Shell 脚本，而是在定义每一层该如何构建。
并且，这里为了格式化还进行了换行。Dockerfile 支持 Shell 类的行尾添加 \ 的命令换行方式，以及行首 # 进行注释的格式。良好的格式，比如换行、缩进、注释等，会让维护、排障更为容易，这是一个比较好的习惯。
此外，还可以看到这一组命令的最后添加了清理工作的命令，删除了为了编译构建所需要的软件，清理了所有下载、展开的文件，并且还清理了 apt 缓存文件。这是很重要的一步，我们之前说过，镜像是多层存储，每一层的东西并不会在下一层被删除，会一直跟随着镜像。因此镜像构建时，一定要确保每一层只添加真正需要添加的东西，任何无关的东西都应该清理掉。
很多人初学 Docker 制作出了很臃肿的镜像的原因之一，就是忘记了每一层构建的最后一定要清理掉无关文件。
构建镜像
好了，让我们再回到之前定制的 nginx 镜像的 Dockerfile 来。现在我们明白了这个 Dockerfile 的内容，那么让我们来构建这个镜像吧。
在 Dockerfile 文件所在目录执行：
$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
Step 1 : FROM nginx
---> e43d811ce2f4
Step 2 : RUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
---> Running in 9cdc27646c7b
---> 44aa4490ce2c
Removing intermediate container 9cdc27646c7b
Successfully built 44aa4490ce2c
从命令的输出结果中，我们可以清晰的看到镜像的构建过程。在 Step 2 中，如同我们之前所说的那样，RUN 指令启动了一个容器 9cdc27646c7b，执行了所要求的命令，并最后提交了这一层 44aa4490ce2c，随后删除了所用到的这个容器 9cdc27646c7b。
这里我们使用了 docker build 命令进行镜像构建。其格式为：
docker build [选项] <上下文路径/URL/->
在这里我们指定了最终镜像的名称 -t nginx:v3，构建成功后，我们可以像之前运行 nginx:v2 那样来运行这个镜像，其结果会和 nginx:v2 一样。
镜像构建上下文（Context）
如果注意，会看到 docker build 命令最后有一个 .。. 表示当前目录，而 Dockerfile 就在当前目录，因此不少初学者以为这个路径是在指定 Dockerfile 所在路径，这么理解其实是不准确的。如果对应上面的命令格式，你可能会发现，这是在指定 上下文路径。那么什么是上下文呢？
首先我们要理解 docker build 的工作原理。Docker 在运行时分为 Docker 引擎（也就是服务端守护进程）和客户端工具。Docker 的引擎提供了一组 REST API，被称为 Docker Remote API，而如 docker 命令这样的客户端工具，则是通过这组 API 与 Docker 引擎交互，从而完成各种功能。因此，虽然表面上我们好像是在本机执行各种 docker 功能，但实际上，一切都是使用的远程调用形式在服务端（Docker 引擎）完成。也因为这种 C/S 设计，让我们操作远程服务器的 Docker 引擎变得轻而易举。
当我们进行镜像构建的时候，并非所有定制都会通过 RUN 指令完成，经常会需要将一些本地文件复制进镜像，比如通过 COPY 指令、ADD 指令等。而 docker build 命令构建镜像，其实并非在本地构建，而是在服务端，也就是 Docker 引擎中构建的。那么在这种客户端/服务端的架构中，如何才能让服务端获得本地文件呢？
这就引入了上下文的概念。当构建的时候，用户会指定构建镜像上下文的路径，docker build 命令得知这个路径后，会将路径下的所有内容打包，然后上传给 Docker 引擎。这样 Docker 引擎收到这个上下文包后，展开就会获得构建镜像所需的一切文件。
如果在 Dockerfile 中这么写：
COPY ./package.json /app/
这并不是要复制执行 docker build 命令所在的目录下的 package.json，也不是复制 Dockerfile 所在目录下的 package.json，而是复制 上下文（context） 目录下的 package.json。
因此，COPY 这类指令中的源文件的路径都是相对路径。这也是初学者经常会问的为什么 COPY ../package.json /app 或者 COPY /opt/xxxx /app 无法工作的原因，因为这些路径已经超出了上下文的范围，Docker 引擎无法获得这些位置的文件。如果真的需要那些文件，应该将它们复制到上下文目录中去。
现在就可以理解刚才的命令 docker build -t nginx:v3 . 中的这个 .，实际上是在指定上下文的目录，docker build 命令会将该目录下的内容打包交给 Docker 引擎以帮助构建镜像。
如果观察 docker build 输出，我们其实已经看到了这个发送上下文的过程：
$ docker build -t nginx:v3 .
Sending build context to Docker daemon 2.048 kB
...
理解构建上下文对于镜像构建是很重要的，避免犯一些不应该的错误。比如有些初学者在发现 COPY /opt/xxxx /app 不工作后，于是干脆将 Dockerfile 放到了硬盘根目录去构建，结果发现 docker build 执行后，在发送一个几十 GB 的东西，极为缓慢而且很容易构建失败。那是因为这种做法是在让 docker build 打包整个硬盘，这显然是使用错误。
一般来说，应该会将 Dockerfile 置于一个空目录下，或者项目根目录下。如果该目录下没有所需文件，那么应该把所需文件复制一份过来。如果目录下有些东西确实不希望构建时传给 Docker 引擎，那么可以用 .gitignore 一样的语法写一个 .dockerignore，该文件是用于剔除不需要作为上下文传递给 Docker 引擎的。
那么为什么会有人误以为 . 是指定 Dockerfile 所在目录呢？这是因为在默认情况下，如果不额外指定 Dockerfile 的话，会将上下文目录下的名为 Dockerfile 的文件作为 Dockerfile。
这只是默认行为，实际上 Dockerfile 的文件名并不要求必须为 Dockerfile，而且并不要求必须位于上下文目录中，比如可以用 -f ../Dockerfile.php 参数指定某个文件作为 Dockerfile。
当然，一般大家习惯性的会使用默认的文件名 Dockerfile，以及会将其置于镜像构建上下文目录中。
其它 docker build 的用法
直接用 Git repo 进行构建
或许你已经注意到了，docker build 还支持从 URL 构建，比如可以直接从 Git repo 中构建：
# $env:DOCKER_BUILDKIT=0
# export DOCKER_BUILDKIT=0
$ docker build -t hello-world https://github.com/docker-library/hello-world.git#master:amd64/hello-world
Step 1/3 : FROM scratch
--->
Step 2/3 : COPY hello /
---> ac779757d46e
Step 3/3 : CMD ["/hello"]
---> Running in d2a513a760ed
Removing intermediate container d2a513a760ed
---> 038ad4142d2b
Successfully built 038ad4142d2b
这行命令指定了构建所需的 Git repo，并且指定分支为 master，构建目录为 /amd64/hello-world/，然后 Docker 就会自己去 git clone 这个项目、切换到指定分支、并进入到指定目录后开始构建。
用给定的 tar 压缩包构建
$ docker build http://server/context.tar.gz
如果所给出的 URL 不是个 Git repo，而是个 tar 压缩包，那么 Docker 引擎会下载这个包，并自动解压缩，以其作为上下文，开始构建。
从标准输入中读取 Dockerfile 进行构建
docker build - < Dockerfile
或
cat Dockerfile | docker build -
如果标准输入传入的是文本文件，则将其视为 Dockerfile，并开始构建。这种形式由于直接从标准输入中读取 Dockerfile 的内容，它没有上下文，因此不可以像其他方法那样可以将本地文件 COPY 进镜像之类的事情。
从标准输入中读取上下文压缩包进行构建
$ docker build - < context.tar.gz
如果发现标准输入的文件格式是 gzip、bzip2 以及 xz 的话，将会使其为上下文压缩包，直接将其展开，将里面视为上下文，并开始构建。
Docker Compose 是 Docker 官方编排（Orchestration）项目之一，负责快速的部署分布式应用。
本章将介绍 Compose 项目情况以及安装和使用。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。从功能上看，跟 OpenStack 中的 Heat 十分类似。
其代码目前在 https://github.com/docker/compose 上开源。
Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用（Defining and running multi-container Docker applications）」，其前身是开源项目 Fig。
通过第一部分中的介绍，我们知道使用一个 Dockerfile 模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。然而，在日常工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目，除了 Web 服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。
Compose 恰好满足了这样的需求。它允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。
Compose 中有两个重要的概念：
服务 (service)：一个应用的容器，实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例。
项目 (project)：由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在 docker-compose.yml 文件中定义。
Compose 的默认管理对象是项目，通过子命令对项目中的一组容器进行便捷地生命周期管理。
Compose 项目由 Python 编写，实现上调用了 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持 Docker API，就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
目前 Docker 官方用 GO 语言 重写 了 Docker Compose，并将其作为了 docker cli 的子命令，称为 Compose V2。你可以参照官方文档安装，然后将熟悉的 docker-compose 命令替换为 docker compose，即可使用 Docker Compose。
